CHECKTOBUILD

BITACORA – C2B

Sistema de conexión en tiempo real con usuarios de obra y maquinaria
existente, con permisos necesarios para cada usuario y compartición de
archivos, comentarios y alertas en tiempo real. Además, gestor documental
con control de versiones y conexión unívoca con usuarios necesarios. 

Especificaciones técnicas: 

– Accesible desde el navegador de cualquier dispositivo, sin aprendizajes, ni descargas.
– Modelo 3D de la realidad = Nube de puntos en formato .xyz
– Modelo BIM contra el que comparar = Formato .ifc
– Se pueden hacer detecciones al comparar nube de puntos contra nube de puntos -> No necesario BIM.
– Nube de puntos puede ser generada por: Cámara de 15Mpx en dron, grua o móvil para exteriores, y cualquier tecnología LIDAR para interiores (incluyendo iPad pro o iPhone 12). 

Beneficio frente a métodos tradicionales:

En proyecto real ejecutado por esta tecnología, se procedió al control en Mantenimiento periódico de una infraestructura en el norte de España. El proceso tradicional digitalizado, involucra a 2 ingenieros tomando datos con estación topográfica y dron 1 vez al mes, más las respectivas horas de post-procesado, usando 3 programas informáticos distintos hasta conseguir resultados con los que tomar decisiones. Haciendo una inspección cada 2 semanas, en cada una se tardan 22 horas de media, con un coste de personal de 35€/hora.

Una de esas mismas supervisiones hechas con el sistema de CHECKTOBUILD se redujo en tiempo a 7 horas en total, solo usando CHECKTOBUILD y una aplicación para generar la nube de puntos. Esto conllevó un ahorro de 15 horas en tiempo y de 1.050€ en coste directo.

COMPARADOR INTELIGENTE – C2B

Plataforma web para detectar automáticamente desviaciones y progreso real ejecutado entre realidad de obra y modelo BIM planificado de la misma. Asegurando 1cm de precisión (independientemente del hardware usado para modelar la realidad) y resultados en menos de 2 horas, el comparador inteligente de Checktobuild permite enumerar desviaciones geométricas de proyecto (alineamientos, inclinaciones, fisuraciones, orientación, desplazamientos), frente a lo planificado, con descripciones en lenguaje natural, criticidad y cm desviados y fotos asociadas. Además, se completa esta información conectando la visualización de las desviaciones sobre un visor 3D y Realidad Aumentada.
Por último, esta información de detecciones puede complementarse de sensorización IoT para dar Gestión Predictiva y predecir errores de ejecución y patrones ineficientes con más de un 90% de fiabilidad. 

PLATAFORMA – C2B 

Plataforma web basada en modelos BIM e Inteligencia Artificial con la que es posible ahorrar hasta un 40% en costes y tiempo de inspección así como en desperdicio de materiales, mejorando el impacto ambiental de tu proyecto.
Ofrecemos una supervisión técnica de obra autónoma y en 3 clicks centrada en cimentación, estructuras, cerramientos e instalaciones.
Verificamos la calidad de ejecución de tu obra de manera automática comparando un modelo 3D la realidad de tu obra (Nube de puntos) con el modelo 3D planificado (modelo BIM). Para ello utilizamos técnicas de Machine Learning que nos permiten la detección temprana de desviaciones consiguiendo un resultado preciso, fiable y fácil de compartir.
Tus resultados estarás listos en muy poco tiempo y estarán disponibles tanto en visor 3D como en un formato descargable en pdf. De esta manera puedes analizar los resultados, tomar decisiones y compartir la información de forma inmediata. 

GESTIÓN PREDICTIVA – C2B 

Plataforma web para monitorización en tiempo real de sensores IoT de infraestructura sobre BIM y detectar automáticamente desviaciones geométricas. Asegurando 1cm de precisión (independientemente del hardware usado para modelar la realidad) y resultados en menos de 2 horas, el sistema de Checktobuild permite monitorizar en tiempo real sensores IoT, complementar su labor con detección de desviaciones geométricas y ofrecer resultados predictivos de patrones ineficientes o incidencias en infraestructura antes de que ocurran con un 90% de fiabilidad. 

Especificaciones técnicas 

– Sensores IoT de cliente.
– Modelo BIM en .ifc de la infraestructura necesario.
– Modelo periódico de nube de puntos de la infraestructura en formato .xyz con tecnología elegida por cliente.
– Machine Learning aprendiendo continuamente de supervisiones de cliente y de datos históricos para reconocer patrones de forma predictiva.