Resumen Ejecutivo Este artículo presenta una metodología innovadora para integrar datos BIM con principios de economía circular con el objetivo de predecir y optimizar la planificación de desconstrucción desde la fase de diseño arquitectónico inicial. Mediante un modelo dinámico de análisis de costes del ciclo de vida enriquecido con métricas de valor de recuperación de materiales MRV y un algoritmo probabilístico de secuenciación de desmontaje, se demuestra la capacidad de reducir costes de fin de vida y maximizar el potencial de reutilización de materiales en proyectos de construcción modular.
Introducción Los residuos de construcción y demolición exigen un cambio hacia modelos circulares que consideren el fin de vida desde el inicio del proyecto. La construcción modular ofrece ventajas de tiempo y eficiencia pero carece de protocolos estandarizados para la desconstrucción, lo que suele generar desperdicio. Proponemos un marco predictivo que incorpora planificación de desconstrucción y métricas de economía circular dentro del flujo de trabajo BIM, con foco en la optimización del coste del ciclo de vida.
Antecedentes Aunque existen numerosos estudios de LCCA integrados con BIM, la fusión explícita con métricas de economía circular y la predicción de secuencias de desmontaje probabilísticas es limitada. Los intentos previos de cálculo de MRV han sido fragmentados. Este trabajo amplia métodos LCCA integrados con BIM incorporando secuenciación probabilística, factores de degradación material, variables de coste de demolición y ajustes regulatorios.
Metodología Nuestro marco integrado consta de tres módulos principales: 1 un modelo LCCA integrado con BIM 2 un algoritmo probabilístico de secuenciación de desmontaje y 3 un modelo predictivo de valor de recuperación de materiales MRV.
Modelo LCCA integrado con BIM El modelo importa atributos del modelo BIM y extrae cantidades de material para realizar estimaciones precisas de costes iniciales de construcción, costes operativos y costes de fin de vida incluyendo demolición y potencial recuperación de materiales. Se apoya en bases de datos de costes actualizables y en la extracción automática de atributos y métricas desde plataformas BIM industriales.
Algoritmo probabilístico de secuenciación de desmontaje El orden de desmontaje influye de forma crítica en rendimiento y costes de manipulación. Utilizamos simulación discreta de eventos con eventos probabilísticos como corrosión de fijaciones degradación de materiales e imprevistos estructurales. Cada secuencia se evalúa según coste de secuencia SC calculado como la sumatoria de tiempo por paso multiplicado por el coste asociado Calidad de recuperación MRY y criterios de seguridad y accesibilidad SA ponderados para equilibrar rendimiento y riesgos.
Modelo predictivo MRV El núcleo innovador es el modelo MRV que estima el valor económico recuperable de cada tipo de material al final de vida. La formulación básica es MRV suma sobre i de Qi por Pi por Ri por Di donde Qi es la cantidad de material Pi es el precio de mercado actualizado mediante API Ri es la tasa de recuperación influida por la secuencia de desmontaje y la degradación y Di es un factor de descuento que incorpora transporte procesamiento y demoras logísticas. El modelo incorpora fluctuaciones de mercado y latencias reducidas en la obtención de precios.
Diseño experimental y análisis de datos Se realizó un caso de estudio con un edificio modular de oficinas modelado en Revit y poblado con datos reales de materiales y costes. El algoritmo de secuenciación probabilística ejecutó 10000 simulaciones para capturar la variabilidad inherente en la degradación material y en los costes de demolición. Se emplearon datos reales de precios de chatarra plásticos aislamiento y otros materiales proporcionados por socios industriales. Los resultados se compararon con planes de desconstrucción de referencia sin planificación de fin de vida y se estandarizó todo el proceso en una estructura XML reproducible. Adicionalmente se utilizó un método de ensamblaje de modelos Random Forest para optimizar los pesos de la ecuación MRV y mejorar la robustez predictiva.
Resultados y discusión El marco integrado mostró mejoras significativas en la optimización del coste del ciclo de vida y en la recuperación de materiales. Se observó una reducción media de los costes de fin de vida del 27 por ciento y un incremento medio del 15 por ciento en las tasas de recuperación de materiales con aumentos destacables en aluminio y acero. El algoritmo probabilístico identificó secuencias que maximizaban rendimiento económico y minimizaban daños. Estos resultados evidencian la eficacia de planificar la desconstrucción de forma proactiva y basada en datos.
Escalabilidad y direcciones futuras El marco es extensible a distintos tipos de proyectos modulares. Investigaciones futuras incluirán la integración en tiempo real de datos de mercado directamente en MRV modelos de simulación más detallados para degradación con sensores inteligentes y el desarrollo de sistemas automáticos de planificación de desconstrucción integrados en el flujo BIM. Se definirán KPI que consideren ubicación estacionalidad y externalidades para medir el desempeño en distintos proyectos.
Aplicabilidad práctica y valor para la industria La metodología permite a diseñadores y gestores de instalaciones tomar decisiones informadas sobre selección de materiales y detalles constructivos orientados a la recuperación. Implementada en fases tempranas puede transformar costes operativos y generar nuevas fuentes de ingresos mediante la venta de materiales recuperados además de reducir el impacto ambiental.
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Conclusión La planificación de desconstrucción predictiva integrada en BIM y apoyada por métricas MRV y secuencias de desmontaje probabilísticas ofrece un camino viable para implementar economía circular en la construcción modular. Combinando datos BIM simulación probabilística y acceso a precios de mercado en tiempo real se habilita una estrategia proactiva que reduce costes incrementa la recuperación de materiales y mejora la sostenibilidad. Q2BSTUDIO está preparada para convertir esta metodología en soluciones software a medida que integren inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud para organizaciones que quieran liderar la transición hacia una construcción verdaderamente circular.
