L O A D I N G

Mantenimiento predictivo de carreteras con IA

FiveCLM - IA Carreteras Ciudad Real FiveCLM es una prueba de concepto desarrollada en colaboracion con la Diputacion de Ciudad Real que demuestra como la combinacion de captacion de imagenes con IA, integracion GIS con ESRI ArcGIS y gestion de incidencias con SiGO puede revolucionar el mantenimiento de infraestructuras viarias.

El proyecto analizo 100 km de carreteras provinciales, generando automaticamente 173 incidencias clasificadas por tipo y criticidad, creando un verdadero gemelo digital de la red viaria.

El sistema genera automaticamente incidencias clasificadas por tipo (senalizacion, pavimento, barreras) y calcula indices de estado del firme mediante algoritmos de vision artificial.

Arquitectura del sistema

La solucion integra tres componentes tecnologicos clave:

ASIMOB - Captacion

Sistema de captacion de imagenes mediante camaras embarcadas en vehiculos que recorren las carreteras.

  • Camaras de alta resolucion
  • GPS de precision
  • Analisis IA en tiempo real
SiGO - Gestion

Plataforma de gestion de incidencias que recibe automaticamente las detecciones de la IA.

  • Recepcion automatica de incidencias
  • Asignacion y seguimiento
  • Control de costes
ESRI ArcGIS - Visualizacion

Plataforma GIS para la visualizacion del gemelo digital con dashboards interactivos.

  • 5 dashboards operativos
  • StoryMap narrativo
  • Mapas interactivos
Carreteras inteligentes FiveCLM

Que detecta el sistema

Estado del Pavimento

Indice PCI, grietas, baches, piel de cocodrilo y deterioros superficiales.

Senalizacion Vertical

Senales danadas, ocultas, deterioradas o ausentes.

Marcas Viales

Estado de lineas, pasos de peatones y marcas horizontales.

Elementos de Seguridad

Barreras de seguridad, quitamiedos y protecciones.

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Resultados del piloto

100 km

Carreteras analizadas

173

Incidencias generadas

5

Dashboards operativos

100%

Automatico

Gemelo Digital de la Red Viaria

El proyecto desarrollo un completo gemelo digital compuesto por 6 componentes:

  • StoryMap narrativo
    Presentacion interactiva del proyecto con metodologia y resultados
  • Dashboard Estado de la Red (PCI)
    Mapa con codigo de colores por estado del pavimento, indicadores y filtros
  • Dashboard Gestion de Operaciones
    Incidencias por estado, timeline de intervenciones, costes ejecutados
  • Dashboard Inventario de Activos
    Mapa de senales, marcas y barreras con contadores y estadisticas
Sincronizacion automatica: Las incidencias detectadas por la IA se cargan automaticamente en SiGO y se visualizan en tiempo real en los dashboards de ArcGIS.

Cumplimiento del ENS y Medidas de Seguridad

Nuestra plataforma cuenta con la certificación ENS (Esquema Nacional de Seguridad) nivel MEDIO, un requisito legalmente obligatorio para todas las soluciones tecnológicas del sector público, garantizando la máxima seguridad en el tratamiento de datos.

Proporcionamos copias de seguridad con acceso redundante para que nunca pierdas tu información. Consulta nuestro certificado aquí.

Certificación ENS

Indice de Calidad del Pavimento (PCI)

El sistema calcula automaticamente el Pavement Condition Index (PCI) para cada tramo de carretera, clasificando el estado del firme en una escala de 0 a 100:

0-25 Malo
26-50 Regular
51-70 Aceptable
71-100 Bueno

El PCI se calcula analizando:

  • Grietas longitudinales y transversales - Cantidad y severidad
  • Baches y hundimientos - Area afectada
  • Piel de cocodrilo - Extension del deterioro
  • Desprendimientos - Perdida de material superficial

Beneficios para la administracion

  • Deteccion proactiva: Identificar problemas antes de que se agraven
  • Priorizacion objetiva: Datos reales para decidir donde invertir
  • Trazabilidad completa: Historico de estado y actuaciones
  • Reduccion de costes: Mantenimiento preventivo vs correctivo
  • Transparencia: Dashboards accesibles para ciudadanos y politicos
El proyecto demuestra que la combinacion de IA, GIS y gestion de incidencias puede transformar radicalmente el mantenimiento de infraestructuras publicas.
Ver StoryMap del proyecto