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Real-Time Settlement of Civil Construction Works through 5D/6D BIM–IoT Convergence: A Verifiable Quantitative Engineering Framework for Digital Cost Closure in Peru

Este artículo propone y valida un marco de ingeniería verificable que integra BIM 5D/6D con telemetría de IoT para automatizar y reducir significativamente los errores en la liquidación financiera en tiempo real de proyectos de construcción civil en Perú, transformando un proceso tradicionalmente manual y propenso a disputas en un sistema determinista y auditable.

Autores originales: PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ

Publicado 2026-07-01

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CC BY 4.0

Autores originales: PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina que estás construyendo un puente masivo o una carretera en Perú. Al final del proyecto, el gobierno y la empresa constructora tienen que sentarse a realizar la "cuenta final". Esto se llama liquidación financiera.

Actualmente, hacer esta cuenta es como intentar contar cada uno de los ladrillos de un muro caminando alrededor con una tabla de apoyo, adivinando cuánto se ha hecho y discutiendo sobre los números durante meses. Es lento, propenso al error humano y suele generar peleas sobre quién debe qué.

Este documento propone una nueva forma de realizar esta cuenta utilizando un "gemelo digital" de alta tecnología del sitio de construcción. Así es como funciona, desglosado en conceptos simples:

1. El Problema: El "Juego de las Adivinanzas"

Actualmente, cuando un contratista termina una sección de concreto o acero, un inspector humano tiene que recorrer la obra, mirarla y adivinar: "Creo que esto está completado al 80%". Escribe esto en un papel, lo pone en una hoja de cálculo y espera la aprobación.

La Analogía: Es como intentar pesar un camión mirando qué tan hundidas están las llantas en el lodo. Puede que estés cerca, pero es probable que te equivoques y toma mucho tiempo discutir sobre el peso.

2. La Solución: El "Sitio Inteligente" (5D/6D BIM + IoT)

El autor sugiere reemplazar la tabla de apoyo y las adivinanzas con un sistema que combina tres elementos:

IoT (Internet de las Cosas): Sensores en el sitio de construcción (como básculas inteligentes en los camiones, láseres que miden el volumen del concreto o cámaras que cuentan trabajadores) que miden automáticamente y con exactitud lo que se ha construido.
5D BIM: Un modelo computarizado en 3D del edificio que también conoce el costo de cada pieza individual (la quinta dimensión).
6D BIM: Ese mismo modelo, pero que también conoce el impacto ambiental (como las emisiones de carbono) de cada pieza (la sexta dimensión).

La Analogía: Imagina que el sitio de construcción es un videojuego. En este juego, cada vez que colocas un bloque, el juego sabe automáticamente cuánto cuesta y cuánta "contaminación por carbono" genera. No tienes que adivinar; el juego te da la puntuación exacta al instante.

3. Las Cuatro Reglas del Nuevo Sistema

El documento crea cuatro "reglas matemáticas" específicas para que esto funcione:

Regla 1: Conteo en Tiempo Real. En lugar de adivinar, el sistema utiliza los sensores para decir: "Hemos vertido exactamente 50 metros cúbicos de concreto". Multiplica ese número por el precio en el modelo computarizado.
Regla 2: El Ajustador de Precios. En Perú, el precio de los materiales (como el acero o el cemento) cambia cada mes debido a la inflación. El sistema actualiza automáticamente la cuenta con los precios oficiales actuales, tal como una calculadora que conoce las noticias.
Regla 3: La Penalización "Verde". Si el proyecto debe mantenerse dentro de cierto límite de emisiones de carbono (la parte 6D), y los sensores muestran que se excedieron, el sistema resta automáticamente dinero de la cuenta final. Es como una cámara de fotomultas que te multa automáticamente si conduces demasiado rápido.
Regla 4: La Cuenta Final. El sistema toma el conteo en tiempo real, suma los ajustes de precios, resta las penalizaciones verdes y arroja un único número final que está listo para ser pagado.

4. Lo que el Documento Afirma (Los Resultados)

El autor no construyó un puente real para probar esto; en su lugar, realizó una simulación por computadora (un juego de "¿qué pasaría si?") con 1,000 escenarios diferentes.

La Forma Antigua: Cuando los humanos adivinaban el progreso, solían fallar por aproximadamente un 12%. Los resultados eran muy variables (error alto).
La Nueva Forma: Cuando los sensores y el modelo computarizado hicieron el conteo, el error cayó a solo un 3%.
El Veredicto: La simulación por computadora mostró que el nuevo método es estadísticamente mucho más preciso y consistente que el antiguo método de adivinación humana. También afirma que el proceso sería entre un 91% y 96% más rápido porque no hay que esperar las aprobaciones en papel.

5. El "Pero" (Limitaciones)

El documento es honesto sobre lo que aún no puede hacer:

Es una Simulación: Es una prueba matemática, no una prueba en el mundo real en un sitio de construcción real. Los números se basan en lo que creemos que son los sensores precisos, no en lo que han demostrado en un trabajo específico.
Problemas de Internet: En zonas remotas de Perú (como los Andes o la Amazonía), no hay internet. El sistema necesita enviar datos instantáneamente, por lo que si el internet se cae, el sistema necesita un "modo offline" especial para guardar los datos hasta que pueda enviarlos después.
Obstáculos Legales: Actualmente, la ley peruana no reconoce oficialmente una cuenta generada por computadora como equivalente a una cuenta de papel firmada por un humano. El gobierno tendría que cambiar las reglas para confiar en los sensores.

Resumen

Este documento propone una forma de convertir la facturación de la construcción de un lento y argumentativo juego de adivinanzas en un proceso digital instantáneo, automático y altamente preciso. Utiliza sensores para contar el trabajo, un modelo 3D para ponerle precio y una calculadora "verde" para verificar las reglas ambientales. Aunque las matemáticas parecen perfectas en la simulación por computadora, el mundo real todavía necesita un mejor internet y nuevas leyes para que esto sea posible.

Resumen Técnico: Liquidación en Tiempo Real de Obras de Construcción Civil mediante la Convergencia BIM-IoT 5D/6D

Planteamiento del Problema
El artículo identifica una ineficiencia crítica en la liquidación de obras de proyectos de infraestructura civil, particularmente dentro de las jurisdicciones latinoamericanas como el Perú. Actualmente, este proceso es un procedimiento administrativo retrospectivo y basado en papel que depende de mediciones manuales de cantidades y ciclos de validación secuenciales. Este enfoque genera retrasos significativos, errores de cuantificación y disputas recurrentes entre contratistas y entidades públicas. Si bien la literatura existente ha explorado por separado el Modelado de Información para la Construcción (BIM) 5D para la estimación de costos y el Internet de las Cosas (IoT) para el monitoreo de obra, existe una falta distintiva de un marco de ingeniería unificado y basado en fórmulas que vincule la telemetría continua de IoT con un modelo de costos BIM 5D/6D federado, específicamente con el propósito de un cierre financiero automatizado y auditable.

Metodología
El estudio emplea un enfoque de ciencia del diseño que consta de tres componentes principales:

Arquitectura del Sistema: Se propone un marco de tres capas:
- Capa de Telemetría IoT en el Borde (Edge): Utiliza etiquetas RFID, escáneres volumétricos LiDAR/fotogramétricos, celdas de carga y sensores de personal para capturar datos de ejecución física (volúmenes, pesos, posiciones).
- Capa BIM 5D/6D Federada: Un modelo central que vincula la geometría 3D con bases de datos de costos unitarios en vivo (5D) y libros de contabilidad de carbono/sostenibilidad (6D).
- Motor de Liquidación Algorítmica: Una capa basada en reglas que procesa la telemetría validada y los datos BIM para calcular la valorización, la escalación de precios y las deducciones.
Formalización Matemática: El núcleo de la metodología es la definición de cuatro principios de ingeniería verificables expresados mediante ecuaciones explícitas:
- Principio 1 (Valorización de Avance Físico en Tiempo Real): Reemplaza las estimaciones subjetivas de porcentaje de avance por cantidades objetivas verificadas por sensores ( $Q_{IoT}$ ) multiplicadas por los precios unitarios contractuales ( $PU_{BIM}$ ), ajustadas por una banda de tolerancia estadística.
- Principio 2 (Escalación de Precios Dinámica): Automatiza el cálculo de los ajustes de precios utilizando coeficientes de ponderación contractuales e índices de precios oficiales, matemáticamente equivalentes a las fórmulas polinómicas de reajuste de precios utilizadas en la contratación pública peruana.
- Principio 3 (Deducción de Carbono 6D Vinculada a la Sostenibilidad): Calcula penalidades monetarias basadas en la diferencia entre las emisiones de carbono operacionales medidas y los umbrales base codificados en el diseño BIM 6D.
- Principio 4 (Valor Neto Liquidado): Sintetiza lo anterior en un único valor neto auditable al agregar la valorización del avance y la escalación de precios, restando luego las deducciones de carbono y las deducciones contractuales (adelantos, retenciones, penalidades).
Validación Numérica: El marco fue evaluado mediante una simulación de Monte Carlo de 1,000 escenarios de ejecución independientes que involucran concreto, acero de refuerzo y encofrado. El estudio comparó la dispersión de los errores de valorización entre el método propuesto de IoT-BIM y una línea base de inspección manual tradicional, utilizando una prueba F de dos muestras para varianzas.

Resultados Clave
La simulación arrojó los siguientes hallazgos cuantitativos:

Reducción de Errores: El error estándar de la valorización del avance disminuyó de ±8.7% (IC 95%) bajo el método manual tradicional a ±1.1% (IC 95%) bajo el método propuesto de IoT-BIM.
Significancia Estadística: Una prueba F de dos muestras rechazó la hipótesis nula de igualdad o mayor varianza para el método IoT-BIM ( $F = 14.62, p < 0.001$ ), confirmando que la reducción en la dispersión del error es estadísticamente significativa y no se debe al azar.
Eficiencia del Proceso: El estudio estima una reducción en la duración del ciclo promedio de liquidación equivalente al 91–96%.
Análisis Comparativo: Una matriz comparativa sitúa el marco propuesto frente a las líneas base manuales y otros estudios de BIM-IoT o blockchain, destacando que, mientras otros trabajos abordan la gestión de costos o los gemelos digitales operativos, este marco apunta específicamente a la fase de liquidación con una latencia de datos en tiempo real (<5 min simulados).

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma proporcionar el primer marco publicado, con fórmulas explícitas, que conecta la telemetría bruta de IoT con el cierre financiero contractual. Sus principales contribuciones son:

Formalización: Convierte la liquidación de la construcción de un cuello de botella administrativo retrospectivo en un proceso determinista y trazable mediante ecuaciones de ingeniería explícitas y auditables.
Compatibilidad Regulatoria: En el contexto peruano, el marco está diseñado para ser directamente aplicable a los procedimientos existentes de reajuste de precios polinómicos y a los informes de cumplimiento ambiental, requiriendo ningún cambio en la lógica regulatoria, solo en el tiempo y la automatización del cálculo.
Integración Ambiental: Al integrar las deducciones de carbono 6D directamente en la fórmula de liquidación, el marco permite que el cumplimiento ambiental sea verificado con la misma auditabilidad que el cumplimiento de costos, abordando un vacío donde la investigación previa se centraba en el monitoreo operativo en lugar de la rendición de cuentas de la liquidación.

Limitaciones y Trabajo Futuro
Los autores mantienen una postura modesta respecto al estado actual de la investigación:

Simulación vs. Datos de Campo: Los resultados reportados se basan en una simulación numérica utilizando parámetros de literatura previa, no en un despliegue físico en campo. Por lo tanto, los porcentajes de error específicos son indicativos más que resultados garantizados en campo.
Barreras de Adopción: El documento identifica dos barreras principales para la adopción en Perú: las brechas de conectividad en las regiones andinas y amazónicas (que requieren soluciones híbridas de almacenamiento en el borde/LoRaWAN) y la falta de reconocimiento legal para las certificaciones digitales automatizadas como equivalentes a los registros firmados manualmente.
Investigación Futura: Los autores declaran explícitamente que el trabajo futuro debe priorizar la instrumentación de campo de un proyecto piloto para reemplazar los parámetros de error simulados con la precisión medida de los sensores y para examinar las condiciones legales para el reconocimiento de los registros de liquidación IoT-BIM.