Big Data aplicado al control y optimización del diseño de hormigones Claudio Olate Pérez – Jefe División Hormigones Control IDIEM – Universidad de Chile
Big Data aplicado al control y optimización del diseño de hormigones Claudio Olate Pérez – Jefe División Hormigones Control IDIEM – Universidad de Chile
Temario 01 Introducción 02 Optimización de hormigones y Big Data
03 Plataforma IDIEM – Big Data hormigones
04 Conclusiones
01 Introducción
La industria del hormigón premezclado, genera enormes volumenes de datos
01
Parámetros de las materias primas
02
Condiciones ambientales
03 04 05
Cemento, áridos, aditivos, agua, adiciones
Datos del hormigón
Temperatura y humedad ambiente, velocidad del viento
Parámetros operacionale s
Datos del transporte
Tiempos de carga y mezclado, desviaciones en pesajes MMPP, porcentaje de desechos
Tiempo de viaje, estadía en obra, tiempo ciclo mixer
Asentamiento, densidad, temperatura, resistencia mecánica a distintas edades, tiempo de fraguado
Big Data como gestión y análisis de conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos, que superan la capacidad de las herramientas de procesamiento de datos tradicionales.
Volume n Velocidad Variedad
Grandes cantidades de datos Datos generados rápidamente Diversidad de tipos de datos Confiabilidad de
Veracidad los datos
Industria del hormigón premezclado
Big data
"Las oportunidades son como el amanecer: si esperas demasiado tiempo, te las pierdes."
William Arthur Ward
02
Optimización de hormigones y Big Data
Hormigón con dosificación optimizada
Bajar dosis de cemento
Calidad del producto Responsabilidad civil Prestigio Seguridad Menor costo Competitividad
Subir dosis de cemento
3% exceso resistencia
Producción 120.000 m3
Ahorro $100 Millones/año
Hormigón con dosificación optimizada
Almacena historial de datos de calidad en el tiempo. Permite rastrear la calidad de lotes específicos de hormigón, evaluar el rendimiento de productos y proveedores
Análisis predictivo para identificar patrones, predecir problemas de calidad y optimizar los procesos
Análisis Avanzado
Big Data
Monitoreo en Tiempo Real
Historial y Trazabilidad
Monitoreo en tiempo real de parámetros de control de calidad del hormigón. Permite detección temprana de desviaciones y la toma de medidas correctivas inmediatas
"Una herramienta adecuada puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso en un proyecto técnico o empresarial"
03
Plataforma IDIEM – Big Data hormigones
VARIABLES Resistencia del hormigón
INFORMACIÓN DISPONIBLE En el servicio de muestreo de hormigones, en
1 año
se generan más de 3 Millones de registros
Variación c/r especificación
Platafor ma IDIEM Big Data
Desarrollo de resistencia Asentamiento de cono Densidad del hormigón Temperatura de colocación
Resistencia del hormigón
Hormigón G30
Variación c/r especificación
Hormigón G30
Desarrollo de resistencia
Asentamien to de cono
Cono especificado mayor o igual a 10 cm
Densidad del hormigón
Temperatura de colocación
04 Conclusiones
La aplicación de
Big Data en la optimización del
hormigón
Mejora de la Calidad
Supervisión más precisa y en tiempo real de los parámetros de calidad, lo que reduce la probabilidad de defectos y problemas en la construcción
Eficiencia en la Producción
Identifica oportunidades para optimizar la producción y reducir costos
Predicción de Problemas
La capacidad de análisis predictivo de Big Data ayuda a prever problemas de calidad antes de que ocurran, lo que permite tomar medidas preventivas
Toma de Decisiones Informadas Competitivida d
Facilita la toma de decisiones basadas en datos sólidos y en tiempo real, lo que mejora la gestión y la planificación Las empresas que aprovechan Big Data en el control de calidad pueden ganar ventajas competitivas al ofrecer productos de mayor calidad y cumplir con los plazos de manera más eficiente
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Con el Big Data, se pueden tomar decisiones más informadas y oportunas, anticipándose a los problemas.
"El Big Data e inteligencia artificial serán los cimientos de la próxima revolución industrial, transformando la forma en que trabajamos, vivimos y creamos valor".
El Big Data permite convertir datos en acciones.
Erik Brynjolfsson
Muchas Gracias