Propuesta de una guía de implementación de la metodología BRIM en las etapas de expediente técnico y ejecución para la optimización de costos, tiempo y calidad en puentes de concreto armado sobre ríos en el Perú. Caso: Puente Yunculmas

• Autores: Villanes Corrales, José Iván, Maesaka Quipuzcoa, Luis Hitoshi
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/628201
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/628201
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: BIM Management; Concreto armado; Infraestructura vial; Construcción; Reinforced concrete; Roadway infrastructure; Construction

En el Perú, la necesidad de construcción de puentes se ha incrementado notablemente debido a la gran brecha en infraestructura y los desastres naturales ocurridos. Los distintos gobiernos han creado programas para fomentar su construcción. Sin embargo, gran parte de los proyectos presentan problemas como son sobrecostos, demoras y baja calidad. Las causas más comunes son un planeamiento deficiente, presupuestos no ajustados a la realidad, errores en los estudios básicos y expediente técnico, errores en la transferencia de información entre etapas y/o involucrados. Por ello, se realizó una investigación cuyo objetivo es optimizar la construcción de puentes de concreto armado sobre ríos, a través de la implementación de la metodología BrIM (Bridge Information Modeling) que permita una reducción de tiempo y costo, así como una mejora en la calidad de los proyectos. La tesis se propone como una guía que orienta su aplicación a las etapas de expediente técnico y ejecución, a través de la construcción virtual del proyecto compuesta de un modelo tridimensional en el cual se incorporan nueve usos BrIM. Se aplicó la guía de implementación al proyecto del Puente Yunculmas, ubicado en la selva central del Perú; en el cual se evidenció que con la intervención BrIM se obtuvo una reducción de costos en 11.3% y una reducción de tiempo de 38 días gracias a la identificación de inconsistencias antes de la ejecución. Asimismo, se logró una planificación más detallada y realista, un mejor análisis de constructibilidad y una eficiente gestión de los RFI’s (Request for Information).