Los avances en la tecnología de la IA han revolucionado la forma en que gestionamos y mantenemos los activos “duros” de la propiedad.

Una aplicación emergente es el Registro Inteligente de Activos, que optimiza la gestión de activos críticos como ascensores, puertas eléctricas, alarmas y maquinaria diversa en extensas carteras de propiedades.

El desafío

Gestionar una gran cartera de activos es inherentemente complejo y costoso. Pensemos en una gran asociación de viviendas que supervisa cientos de miles de viviendas en Londres y el sureste. Gestionan una amplia gama de activos, incluidos varios cientos de ascensores, calderas, portones eléctricos y sistemas de agua. Su gasto anual sólo en ascensores puede ser considerable, alcanzando los millones de libras.

Para estas organizaciones, la complejidad de la gestión de los ascensores va más allá de las consideraciones financieras. La variedad de modelos de ascensores existentes implica diferentes calendarios de mantenimiento y requisitos de servicio. Los ascensores Siemens, por ejemplo, pueden ofrecer una gran fiabilidad y contratos de servicio a largo plazo, pero tienen un coste inicial más elevado. Por otro lado, los modelos más baratos de fabricantes asiáticos pueden tener costes iniciales más bajos pero incurrir en mayores tasas de averías, gastos de mantenimiento y reparaciones frecuentes, lo que provoca tiempos de inactividad inesperados. Durante la fase de planificación y desarrollo de las construcciones, muy a menudo se pasan por alto estas cuestiones o no se les presta la debida atención o coherencia, lo que contribuye en gran medida al desafío.

Además, los fabricantes de ascensores también difieren en cuanto al grado de apertura de un acuerdo de servicio. Los hay como KONE y Otis que tienden a preferir acuerdos de servicio propios, y luego están los ascensores de menor coste que suelen ser indiferentes a quién presta servicio a sus ascensores, por ejemplo, el fabricante coreano Sigma. Con tal diversidad inherente al sistema, los enfoques actuales de gestión manual de activos son ineficaces, lo que conduce a costes elevados y a un rendimiento subóptimo de los activos.

Esta situación se ve agravada por la necesidad de disponer de información oportuna y precisa para tomar decisiones con mayor conocimiento de causa. Por ejemplo, supongamos que un ascensor se avería con frecuencia en un edificio alto en el que viven ancianos o residentes discapacitados. En ese caso, no se trata sólo de un inconveniente, sino de un problema crítico que afecta al bienestar y la seguridad de los residentes. El impacto psicológico de verse ’atrapado‘ por culpa de un ascensor poco fiable puede provocar una angustia importante y posibles problemas de salud mental, especialmente en viviendas sociales o grandes bloques de apartamentos.

Además, garantizar el cumplimiento de los reglamentos de seguridad y las normas legales necesarias es una de las principales preocupaciones de las organizaciones inmobiliarias. La existencia de numerosos y diversos activos en los edificios (sistemas HVAC (Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado), ascensores, sistemas de seguridad, etc.) en múltiples ubicaciones y tipos de inmuebles puede significar que hacer un seguimiento del cumplimiento de la normativa, los historiales de servicio y los calendarios de mantenimiento se convierte en una tarea desalentadora. El resultado suele ser un mantenimiento reactivo en lugar de proactivo.

La solución: El registro inteligente de activos de Artefact

Artefact ha desarrollado el Registro Inteligente de Activos para hacer frente a estos retos. Esta herramienta predictiva recomienda el activo más adecuado para las especificaciones dadas de un edificio basándose en el rendimiento pasado de los activos propiedad del cliente.

Una ventaja significativa de los activos modernos, como los ascensores instalados en la última década, es su capacidad para capturar y registrar automáticamente una amplia gama de datos operativos data. Estos activos están equipados con sensores avanzados y sistemas de monitorización que registran estadísticas detalladas de uso, incluyendo el número de viajes, los pesos de la carga, las paradas en pisos específicos, los tiempos de espera y mucho más. Este data se recoge y almacena continuamente en bases data a bordo o basadas en cloud, eliminando la necesidad de la entrada manual de data y reduciendo significativamente el potencial de error humano.

Por lo tanto, la solución hace uso de este data registrado automáticamente, junto con otras fuentes de data como las facturas de reparaciones anteriores, las especificaciones del ascensor y los costes iniciales y de mantenimiento para determinar (es decir, predecir) qué ascensor o ascensores ofrecen la mejor rentabilidad del activo a lo largo del tiempo y por qué, con el fin de equilibrar mejor el coste inicial de la compra del activo y los costes de mantenimiento y reparación.

La solución funciona de la siguiente manera:

  • El cliente dispone de una interfaz de usuario en la que introduce información clave como el número de plantas, el número de unidades, la vida útil prevista del edificio, el número de residentes y el tipo de edificio.

  • Este data se introduce en nuestro modelo de aprendizaje automático supervisado, que a continuación genera una lista clasificada de tipos de ascensores recomendados. Cada recomendación viene acompañada de razones clave para su clasificación, incluyendo factores como el rendimiento de la inversión (ROI) durante un periodo específico, los programas de mantenimiento, los costes iniciales frente a los de mantenimiento y la vida útil general del activo.

Principales ventajas

La implantación del Registro Inteligente de Activos aporta varias ventajas significativas. En primer lugar, ofrece un acceso rápido a información crucial, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones optimizar las opciones de activos con prontitud. Su escalabilidad garantiza la ingesta y el análisis continuos de data, ayudando en los esfuerzos de preparación para el futuro a medida que se amplían las carteras de activos.

Este enfoque basado en la IA reduce la dependencia de los procesos manuales, minimizando la dependencia de las hojas de cálculo y del personal clave. Racionaliza la lista de tipos de activos para un promotor con menos tipos de activos, lo que reduce la complejidad de la gestión, aumenta las economías de escala con respecto a las facturas de reparación y aumenta la familiaridad con modelos específicos. Todo ello permite mejorar la recopilación de data a nivel interno y acelera el proceso de generación de información, lo que permite a los ejecutivos centrarse en las decisiones estratégicas y las recomendaciones futuras en lugar de en la recopilación y el análisis de data.

Más allá de la gestión inmobiliaria, el Registro Inteligente de Activos puede aplicarse en diversos sectores:

  • Atención médica: El NHS puede utilizar la herramienta para optimizar la selección de equipos con el fin de equilibrar costes y fiabilidad, mejorando la atención al paciente y garantizando el cumplimiento de las normas de seguridad.

  • Educación: Los campus universitarios pueden gestionar los equipos de laboratorio, los sistemas de calefacción y refrigeración y los ascensores de varios edificios, garantizando un uso eficiente de los presupuestos.

  • Transporte: Las autoridades de transporte, por ejemplo TfL, pueden equilibrar los costes iniciales y de mantenimiento y los calendarios de escaleras mecánicas, ascensores y sistemas de venta de billetes en toda la red de transporte público, aumentando la eficacia operativa y la sostenibilidad.

  • Inmuebles comerciales: Los grupos de construcción pueden garantizar el funcionamiento eficaz de infraestructuras críticas, como ascensores y sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado, en edificios de oficinas y locales comerciales.

Así, observamos los siguientes beneficios generales en todas las industrias:

  • Toma de decisiones basada en el modelo Data: Proporcionar un enfoque sólido y data-driven para la selección de activos, reduciendo la dependencia de la intuición y el juicio subjetivo.

  • Mitigación de riesgos: Minimice el riesgo de seleccionar activos subóptimos teniendo en cuenta el coste global y el rendimiento data.

  • Gestión del ciclo de vida: Ofrecer información sobre todo el ciclo de vida de los activos, garantizando la planificación y la sostenibilidad a largo plazo.

  • Escalabilidad: Permiten la escalabilidad y la adaptabilidad, acomodándose a las necesidades de organizaciones en crecimiento o instalaciones en expansión.

  • Eficiencia mejorada: Mejore la eficacia operativa general recomendando los activos más adecuados y fiables para cada caso de uso específico.

Garantizar la precisión y la fiabilidad

Para garantizar la precisión y fiabilidad de una herramienta de aprendizaje supervisado diseñada para recomendar activos y proporcionar información, se siguen los siguientes pasos:

  • Integral data foundation: La herramienta se basa en un sólido dataset que incluye amplia información sobre diversos activos, lo que garantiza una comprensión exhaustiva de las métricas de rendimiento en diferentes escenarios.

  • Técnicas avanzadas de aprendizaje automático: Utilizamos algoritmos de aprendizaje supervisado de última generación, meticulosamente ajustados para equilibrar los costes iniciales, los costes de mantenimiento y la vida útil de los activos, garantizando recomendaciones óptimas adaptadas a los requisitos específicos del cliente.

  • Riguroso proceso de validación: Para garantizar la eficacia de la herramienta, empleamos técnicas de validación cruzada y métricas de rendimiento relevantes para la industria. Este riguroso proceso de pruebas garantiza que nuestro modelo se generaliza bien a los nuevos data y proporciona recomendaciones coherentes y precisas.

  • Transparencia y explicabilidad: Nuestra herramienta incorpora métodos de explicabilidad como SHAP y LIME, que ofrecen una visión clara de los fundamentos de cada recomendación. Esta transparencia garantiza que el cliente comprenda el proceso de toma de decisiones y pueda confiar en los resultados.

  • Mejora continua: El modelo se actualiza periódicamente con nuevos data y comentarios para reflejar la evolución de las condiciones y mejorar su capacidad de predicción, lo que garantiza que siga siendo actual y eficaz.

  • Validación de expertos: Colaboramos estrechamente con expertos del sector y las principales partes interesadas del cliente para validar las recomendaciones que proporciona nuestra herramienta, asegurándonos de que son prácticas, pertinentes y se ajustan a los requisitos del mundo real y a las expectativas del cliente.

  • Pruebas en el mundo real: Nuestra herramienta ha sido sometida a exhaustivas pruebas en condiciones reales, demostrando su fiabilidad y precisión en aplicaciones prácticas. Este exhaustivo proceso de pruebas garantiza el buen rendimiento de la herramienta en condiciones reales de trabajo.

  • Integración de los comentarios de los usuarios: Valoramos e integramos los comentarios de los usuarios, perfeccionando continuamente la herramienta para satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Este bucle de retroalimentación mejora la fiabilidad de la herramienta y garantiza que evolucione en respuesta a las experiencias y percepciones de los clientes.

Reconocer las limitaciones

Complejidad: Un reto importante es la necesidad de disponer de cantidades considerables de data de alta calidad para entrenar un modelo eficaz. Si el data de un cliente no está digitalizado, primero hay que extraer la información de los documentos manuscritos y las facturas mediante OCR (reconocimiento óptico de caracteres). Este proceso puede resultar especialmente difícil y propenso a imprecisiones si los documentos tienen formatos tabulados poco convencionales o complejos. En los casos en los que el OCR no es factible, sería necesaria la introducción y digitalización manual data, lo que puede llevar mucho tiempo y consumir muchos recursos.

Sesgo histórico: Las recomendaciones de la herramienta se limitan a los activos que se han utilizado en el pasado. En consecuencia, no puede proporcionar información sobre activos nuevos o introducidos recientemente debido a la insuficiencia de data a largo plazo. Esta limitación significa que los nuevos modelos e innovaciones podrían no incluirse en las recomendaciones, lo que podría dar lugar a sugerencias de activos obsoletos que han sido sustituidos por opciones más avanzadas. Sin embargo, una forma de superar esta limitación es extrapolar el data para los nuevos modelos que son simplemente versiones mejoradas de modelos existentes del mismo fabricante.

Costes y requisitos

Para construir una herramienta eficaz de recomendación de activos, necesitamos data exhaustivos, que incluyan data operativos detallados como estadísticas de uso, registros de mantenimiento y métricas de rendimiento de los activos, así como data financieros que cubran los costes iniciales, los gastos históricos de mantenimiento y los costes previstos para los nuevos activos. Además, necesitamos especificaciones de los activos existentes y pasados, junto con cualquier información relevante sobre el edificio en el que estos activos están o han estado en uso. En consecuencia, los costes de implantación del Registro Inteligente de Activos de Artefact dependen en gran medida de la pregunta de examen a la que haya que dar respuesta, de la calidad del data disponible y del alcance del proyecto, para incluir el número y los distintos tipos de activos. Como tales, los costes de la solución de registro inteligente de activos partirían razonablemente de unos 70.000 £ en adelante.

Además, el éxito del despliegue de la solución requiere una estrecha colaboración con las principales partes interesadas y expertos del sector para ayudar a validar las recomendaciones del modelo y garantizar la alineación con las mejores prácticas y las normas reglamentarias. Para facilitar la adopción satisfactoria de la herramienta y su mejora continua, podemos ayudar a los clientes con la formación de los usuarios y el establecimiento de un mecanismo de retroalimentación. Esto contribuye a garantizar que nuestra solución pueda satisfacer eficazmente las necesidades cambiantes de los clientes.

¿Por qué Artefact?

Artefact es una consultora líder mundial dedicada a acelerar la adopción de la data y la IA para influir positivamente en las personas y las organizaciones. Estamos especializados en la transformación data y data marketing para impulsar resultados empresariales tangibles en toda la cadena de valor de la empresa. Artefact ofrece el conjunto más completo de soluciones data-driven, construidas sobre una profunda ciencia data y tecnologías de IA de vanguardia, realizando proyectos de IA a escala en todo el sector inmobiliario del Reino Unido.

Somos socios de confianza de empresas inmobiliarias en los sectores residencial, comercial, industrial y de activos especializados. Entre nuestros socios se incluyen empresas que cotizan en el FTSE 350 y organizaciones privadas de tamaño similar. Con más de 20 años de experiencia en el sector inmobiliario, nuestro equipo especializado en inmuebles incluye expertos y profesionales colegiados en valoraciones inmobiliarias, urbanismo, desarrollo y financiación.

Nuestro trabajo previo abarca desde el desarrollo de estrategias dinámicas dirigidas por data con nuestros clientes -informándoles sobre dónde jugar y cómo ganar en los mercados elegidos- hasta importantes cambios operativos, como el establecimiento de nuevas ramas de negocio y propuestas. Hemos trabajado en todas las fases del ciclo de vida de la propiedad, desde la adquisición del terreno hasta el mantenimiento continuo, y hemos colaborado con los clientes para mejorar científicamente estos procesos.