Predicción de retrasos en obras civiles aplicando algoritmos de Machine Learning
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Date
2022-11-15
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
La industria de la construcción genera un volumen de datos significativo a lo largo del desarrollo del ciclo de vida de los proyectos, estos datos acompañados de un correcto análisis pueden generan conocimiento útil para mejorar el desempeño en las múltiples áreas técnicas de los proyectos de construcción. Uno de los mayores desafíos en la industria de la construcción corresponde a los retrasos en los tiempos de ejecución de los proyectos, siendo estos afectados por factores provenientes de diversas fuentes, lo que conlleva a consecuencias de orden económico, social y legal, por tal motivo, es fundamental que los gerentes de proyectos empleen herramientas adecuadas para estimar las duraciones de las obras basadas en un análisis de datos objetivo y fáctico. En el marco de la cuarta revolución industrial, han surgido técnicas y herramientas basadas en inteligencia artificial, estadística e inteligencia empresarial que buscan dar soporte a la toma de decisiones informadas. En el presente trabajo de investigación se presenta una metodología basada en algoritmos de Machine Learning para predecir tiempos de retrasos en proyectos de obra civil, apoyado de un estudio y análisis de factores de retraso que afectan los proyectos de construcción para finalmente integrarlo como herramienta a un marco de gestión de proyectos que garantice la reproducción de este análisis de datos y la inclusión en los sistemas de calidad de las empresas.
Description
Keywords
Factores de retraso, Machine Learning, Inteligencia artificial