| 18-06-2023 |
Aprendiendo de los datos: usar datos en tiempo real para crear contexto y respaldar decisiones en la construcción off-site
La construcción off-sit es una estrategia disruptiva en la que los edificios se fabrican en fábricas y se envían a su destino con una calidad superior y plazos más cortos. Las fases actuales de diseño y fabricación generan un volumen significativo de datos de diferentes fuentes que, si se combinan correctamente, presentan una gran oportunidad para identificar conocimientos y mejoras significativos para operaciones futuras. Esta investigación propone la aplicación de técnicas de visualización y generación de indicadores clave de rendimiento (KPI) para identificar patrones de producción como la utilización de estación de trabajo, la longitud de la cola, etc. Además, estos KPIs abordarán aún más el efecto de los atributos específicos del proyecto durante la fabricación. proceso. Se realizará una evaluación general y se hacen sugerencias para futuras aplicaciones en la construcción fuera del sitio. Esta investigación utilizará una instalación de construcción externa en Alberta (Canadá).
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
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| 10-05-2023 |
¿Cómo predecir mediante IA la cantidad de CO2 que las cementeras chilenas podrían capturar?
Esta IPRE pretender ser un aporte para la mitigación del cambio climático en la industria cementera en Chile en post de un sector construcción más sustentable. Buscamos generar conocimiento de frontera en la captura de CO2 en el actual estado de las cementeras. Actividades a desarrollar: 1. Trabajo de terreno - contacto con cementaras para recuperar datos in-situ. 2. Análisis de los datos tomados en terreno. 3. Identificación de principales variables involucradas en la emisión de gases. 4. Cuantificación de los gases emitidos durante el proceso de generación de cemento. 5. Generar modelo predictivo mediante IA para simular escenarios futuros: i) cambio de combustible; ii) afección cambio climático; iii) sustentabilidad del proceso; iv) entre otros. 6. Validación del modelo usando datos de terreno. ¡Les esperamos en el ICC - Depto. de Ingeniería y Gestión de la Construcción! - Ed. San Agustín piso 3° Dra. Elodie Blanco y Dr. Andrés J. Prieto
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 20 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
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| 29-03-2023 |
Algoritmos predictivos en la estimación de vida útil de infraestructura horizontal
Estudio de tesis de magíster requiere contar con un catastro actualizado del estado de los pavimentos de veredas en el sector del caso de estudio. Esto, identificando el tipo de pavimento (baldosa, hormigón, adoquines, adocretos, etc.), estado (bueno, regular, malo), superficie de pavimentos dañadas (m2), identificación del origen de daño (vida útil, raíces de árboles, accesos vehiculares, paso de vehículos por lugares no autorizados, etc.). También problemas en soleras (de hormigón o de piedra), tapas de cámaras, sumideros, alcorques de árboles, canaletas con rejillas para evacuación de aguas lluvias en veredas continuas, etc.). Esta IPRE servirá para identificar los sectores afectados, analizar mediante la aplicación de algoritmos de Inteligencia Artificial los tipos de daños capturados para así poder generar una predicción acerca de la vida útil de los pavimentos de vereda, para finalmente generar un background para la toma efectiva de decisiones de intervención.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
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| 28-06-2024 |
Understanding the potential of using BIM and Lean in Construction
There is evidence that the use of BIM and Lean can favorably impact productivity and several other indicators in construction, however, adoption has been slow and ineffective. In part this difficulty seems to be explained by an inadequate and incomplete understanding of these methodologies and their management philosophy. This opportunity seeks to analyze the level of understanding of the potential of the use of BIM and Lean in Chilean companies to support the full use of existing potential to improve the performance of the industry.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-12-2023 |
Prerequisites:
IIC1103
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/2 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 18-06-2023 |
Learning from data: using real-time data to create context and support decisions in offsite construction
Offsite construction is a disruptive strategy where buildings are manufactured in factories and shipped to its destination at a superior quality and shorter schedules. Current design and manufacturing phases generates a significant volume of data from different sources that, if properly combined, presents a great opportunity to identify meaningful insights and improvements for future operations . Hence, this research proposes the application of visualization techniques and the generation of key performance indicators (KPI) to identify production patterns such as workstation’s utilization, queue length, etc. Furthermore, these kpi’s will further address the effect of specific project attributes during the manufacturing process. An overall assessment is performed, and suggestions are made for future applications in offsite construction. This research will utilize an offsite construction facility in Alberta, Canada as case study where large sets of data containing the durations and characteristics of the manufactured panels will be provided.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 10-05-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 29-03-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |