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Predicción de Retrasos y Sobrecostos en Proyectos de Construcción: Un Enfoque de Machine Learning.

Published 2025-07-10
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Abstract

Tradicionalmente, a nivel global, los proyectos de construcción enfrentan problemas durante las etapas de planificación y ejecución de obras, debido a una programación mal organizada y a una asignación inadecuada de funciones y recursos, lo que resulta en diferencias significativas entre el cronograma proyectado y lo que realmente se lleva a cabo durante la construcción. Esta investigación sugiere la implementación de un modelo de Machine Learning (ML) utilizando análisis de valor ganado y flujos de caja de los proyectos para anticipar posibles desviaciones y el avance futuro en el cronograma de un proyecto de construcción, así como para prever los sobrecostos que podría experimentar un proyecto.
La investigación utiliza seis modelos de aprendizaje automático de regresión lineal: Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS), regresión Theil-Sen (TheilSen), regresión RANSAC (RANSAC), regresión Huber (Huber), regresión de k-vecinos más cercanos (KNNR) y regresión de bosques aleatorios (RFR). Se emplearon dos conjuntos de datos de proyectos de construcción de viviendas; el primer conjunto tiene 102 datos para la estimación de tiempos, y el segundo cuenta con 81 datos para la estimación del flujo de caja. Además, se compararon los resultados obtenidos con un modelo previamente propuesto que estaba basado en cadenas de Márkov.
El desempeño de predicción de los modelos de ML implementados evidenció un rendimiento predictivo mejorado, aumentando el R² respecto a los modelos antes propuestos, obteniendo desviaciones medias del 2,09% en la predicción del avance futuro y 11,05% en la predicción del retraso de construcción; del 0,39% en la predicción del flujo de caja futuro y 3,61% en la predicción del sobrecosto de construcción. Esta implementación puede constituir un aporte para mejorar el control, determinar estrategias y acciones futuras para la gestión de costos y tiempo en proyectos de construcción, ofreciendo una vía prometedora para mejorar la eficiencia general del proyecto.

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