Causas principales de retraso en los proyectos de construcción en Uruguay
diciembre 23, 2021
Por PhD Ing. Natalia Rudeli Facultad de Ingeniería, Universidad de Montevideo
Estudio de los principales factores que afectan a nuestra industria y propuesta de modelos estadísticos para la mejora.
Es bien conocido a nivel nacional, y un reflejo del comportamiento a nivel internacional, que la construcción suele sufrir problemas de retrasos, demoras en entregas e incluso extensiones de alcances en los proyectos. Esto conlleva a que la industria de la construcción sea considerada como de difícil predicción, resultando en un aumento del precio final del producto, dado que las empresas deben utilizar márgenes más holgados para cubrir posibles problemas durante el transcurso de la obra.
En la literatura internacional no existe un consenso acerca de cuál o cuáles son las causas principales de retraso, existiendo una variabilidad en el impacto de cada causa propuesta tan grande que no permite a los usuarios poder deducir a primera vista los desafíos que globalmente enfrentan los proyectos de construcción y por lo tanto poder tomar medidas antes de que los problemas ocurran.
En general en otras industrias existe una tendencia a la aplicación de mecanismos de mejora continua, estudio de causas, determinación de modelos de comportamiento, pero debido a la variabilidad en la localización, formas de diseño, ejecución y factores culturales asociados, en la industria de la construcción se hace difícil visualizar la automatización y el uso de herramientas estadísticas para el control de los procesos.
A pesar de ello, desde la Universidad de Montevideo, se viene trabajando hace varios años en la inclusión de líneas de mejora continua en la industria de la construcción, con foco principalmente en el desarrollo de viviendas sociales. Como parte de esta línea de investigación, recientes estudios han permitido discernir cuáles son las principales causas de retraso que afectan a los proyectos de construcción. Más aún, estas causas han sido validadas en estudios a nivel nacional e internacional.
De las más de mil causas estudiadas que se proponen en la literatura, se pudo deducir mediante un análisis estadístico que dos de las principales que suelen producir el mayor impacto en el retraso tienen que ver con: (1) problemas de control y gestión de cronogramas y (2) problemas de control y gestión financiera del proyecto.
Como propuesta integral para la mejora del proceso se han diseñado diferentes modelos estadísticos que, basados en datos de más de cien obras uruguayas y validados con más de quince obras españolas, han demostrado alta capacidad predictiva del comportamiento futuro de los cronogramas de los proyectos si se conocen sus datos presentes.
Por un lado, el modelo predictivo a nivel micro, que permite conocer el comportamiento futuro a corto plazo con un gran nivel de precisión (menos de 1,5% de error) y a largo plazo permite deducir la tendencia (con menos de 3,5% de error), se basa en la utilización de Cadenas de Markov. Este modelo estadístico se funda en la construcción de matrices de probabilidades en las que el usuario, ingresando el grado de avance actual del proyecto, puede predecir el avance futuro de su proyecto. Este método ha sido validado utilizando bases de datos extranjeras con resultados sumamente favorables, constituyendo así un método de fácil uso, que permite a los gestores de obra conocer las tendencias futuras y tomar decisiones antes de que los problemas ocurran.
Por otro lado, el modelo predictivo a nivel macro, que permite conocer la tendencia futura del proyecto y su desenlace si se continúa por el mismo camino que se viene transitando, se funda en la utilización de análisis de conglomerados. Este tipo de análisis permite agrupar los proyectos de construcción de similar comportamiento, generando familias o tendencias de conducta. Este modelo proporciona al usuario un mecanismo para clasificarse en una de estas tendencias típicas de comportamiento, y por asimilación, poder deducir cuáles serán las rutas que transitará su proyecto. Este modelo, también de fácil aplicación, puede ayudar a los gestores de obra a ver el horizonte del desarrollo de su proyecto, permitiendo tomar decisiones de cambios de rumbo con varios meses de anticipación antes de que ocurra el atraso.
El modelo predictivo a nivel micro permite conocer el comportamiento futuro a corto plazo con un gran nivel de precisión (menos de 1,5% de error) y a largo plazo permite deducir la tendencia (con menos de 3,5% de error).
Ambos tipos de modelos estadísticos fueron generados tanto para bases de datos de cronogramas de obra como cronogramas financieros, proporcionando herramientas potentes de predicción para que los gestores puedan tener bajo control sus proyectos de construcción.
La reducción de los retrasos de los proyectos de construcción, enfocada en el pronóstico de comportamiento y guiada por el estudio de causas principales, proporciona una mejora sustancial del proceso de construcción y se enmarca dentro de los estudios de procesos de mejora continua que se vienen llevando adelante desde la Universidad de Montevideo en asociación con la Universidad de Navarra (España).
A nivel macro, el modelo predictivo ayuda a ver el horizonte del desarrollo del proyecto, permitiendo tomar decisiones de cambios de rumbo con varios meses de anticipación antes de que ocurra el atraso.
Desde un punto de vista académico, estos resultados permiten vislumbrar la posibilidad de utilizar datos históricos registrados de la evolución de proyectos de construcción para la predicción y mejora del cumplimiento de tiempos de los nuevos. Conforme se disponga de más datos de calidad de cronogramas de obra, estos métodos abren la puerta al análisis y estudio de técnicas más avanzadas de predicción que permitan a los gestores disponer de predicciones sobre la tendencia del comportamiento de su proyecto, online y de manera automática.
