CONTEXTO Y DESAFÍO
Constraula es la empresa de mantenimiento y servicios urbanos del grupo Sorigué. Tiene su sede principal en la provincia de Barcelona. El crecimiento de Constraula se estructura sobre la base de las normas ISO 9001, ISO 14001 e ISO 45001 (de calidad, gestión medioambiental y salud y seguridad en el trabajo, respectivamente). Actualmente están en proceso de implantar la norma ISO 50001 para la eficiencia energética y la verificación de la Huella de Carbono ISO 14064. Esto debería ayudarles a mejorar las métricas, evaluar y aplicar planes de acción más precisos para los objetivos medioambientales. El reto de Constraula es reducir su huella de CO2 en un 5% en los próximos 5 años basándose en los datos de 2022. Sin embargo, la empresa se enfrenta a retos relacionados con su limitada capacidad para extraer y utilizar eficientemente la información.
En concreto, la empresa busca un enfoque innovador que permita controlar mejor la huella de CO2 de los productos adquiridos durante la fase de proyecto. El objetivo es conocer la huella real de cada proyecto producida por los materiales utilizados. Actualmente es posible asociar una huella de carbono estimada a un volumen de casi cualquier tipo de material (m^3 de hormigón, m^3 de arena, un palé de azulejos, etc.). Sin embargo, la información sobre los materiales utilizados no se recoge en un formato que facilite el acceso a la información. En general, estos datos se encuentran en las facturas emitidas por los proveedores, normalmente en formato PDF. Cada proveedor utiliza su propio modelo de factura, lo que complica enormemente cualquier intento de automatizar la información de estas facturas. Esto hace más difícil crear un sistema genérico que permita extraer la información, incluso de facturas en formatos inéditos (por ejemplo, de un nuevo proveedor).
ste reto es habitual en el sector y se ve agravado por el escaso nivel general de digitalización de la industria de la construcción. Esto da lugar a dos retos técnicos importantes: (a) la fragmentación de las fuentes de datos debido al uso de múltiples herramientas digitales independientes; y (b) la incapacidad de analizar estos datos de forma transversal y coherente debido a la falta de interoperabilidad entre estas herramientas digitales. Además, los datos suelen estar desestructurados y existe una importante heterogeneidad que impide el análisis transversal de la información.
SOLUCIÓN
Descubra Beawre. Con nuestra revolucionaria tecnología basada en IA, Beawre Automate puede extraer automáticamente datos de diversos formatos de facturas. Gracias a la integración del Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) con algoritmos avanzados de aprendizaje automático, la solución de Beawre puede descifrar diferentes estructuras de facturas y extraer datos esenciales sobre materiales. Aprovechando los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), nuestro sistema clasifica los tipos de artículos en las facturas, calcula sus pesos y cantidades, y aborda el reto de la variada nomenclatura introduciendo un sistema de interpretación estandarizada de datos.
Beawre puede gestionar cientos de facturas por proyecto de forma automática, y los datos procesados pueden volcarse fácilmente a cualquier formato, ya sea el sistema específico de un cliente o simplemente archivos Excel almacenados en un SharePoint.
El objetivo principal de este contrato era automatizar el proceso de cálculo de las emisiones de CO2, que Sorigué realizaba anteriormente de forma manual. La plataforma de Beawre, utilizando técnicas de Inteligencia Artificial, clasificó con precisión el 98% de los materiales (como cemento, mortero y otros) presentes en un total de 172 facturas analizadas durante la primera prueba.
El sistema demostró su capacidad para calcular con precisión el peso de distintos materiales. La complejidad de esta tarea queda patente en la variedad de criterios utilizados para su clasificación, como: cálculo basado en el peso contenido en embalajes específicos (por ejemplo, sacos de hormigón); cálculo derivado de las dimensiones físicas del material en la obra (por ejemplo, la superficie en m2 de un pavimento como Stonegranit); cálculo según dimensiones específicas (como el peso de los bloques de hormigón); cálculo basado en el peso unitario (ejemplificado por los ladrillos). Beawre Automate también ha demostrado su eficacia a la hora de discernir dentro de las facturas aquellos elementos que no son materiales, como servicios o herramientas, que no requieren cálculos de emisiones. Técnicamente, el enfoque aplicado mediante Inteligencia Artificial Generativa es flexible. Puede adaptarse (con prompt engineering o incluso mediante fine-tuning del modelo de IA) para producir los mismos resultados excelentes para cualquier tipo de facturas.
Este proyecto también ha recibido el apoyo de ACCIO a través de la subvención ACE073/22/000108, lo que ha contribuido al éxito de su desarrollo.
Con la tecnología impulsada por IA de Beawre, nuestra empresa Constraula mejora considerablemente el proceso de cálculo de la huella de carbono: los cálculos manuales se han reducido en más de un 90% y ahora nuestros procesos pueden supervisarse en tiempo real. La precisión del método implica resultados de cálculo fiables que se reflejarán en planes de reducción de emisiones acordes con la realidad. Esta prueba piloto con esta tecnología forma parte de nuestro compromiso medioambiental y nuestro afán permanente de mejora como empresa que forma parte del grupo Sorigué.
Francisco Moral
Deputy director of Quality, Prevention and Environment at Sorigué
RETORNO DE LA INVERSIÓN
- Eficiencia temporal: Reducción del tiempo dedicado a cálculos manuales en más del 90%.
- Cálculo Preciso de las Emisiones de Carbono: Aumento de la precisión en las mediciones de la huella de carbono en un 50%.
- Supervisión en Tiempo Real: Permitió la supervisión dinámica y los ajustes a lo largo de las fases del proyecto.
- Estandarización: Mayor coherencia en la interpretación de los datos, independientemente del proveedor.
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