- Cálculos de costes precisos: Analice factores como el material, la mano de obra, los riesgos y la inflación para detectar con antelación los sobrecostes.
- Asignación inteligente de recursos: Optimizar el personal, los equipos y los presupuestos mediante simulaciones.
- Mejores ofertas: Equilibrar precios, márgenes de beneficio y riesgos para crear ofertas competitivas.
- Planificación del ciclo de vida: Previsión de los costes de mantenimiento a largo plazo de los proyectos de infraestructuras.
Principales ventajas de los modelos predictivos
Mejores estimaciones de costes
Los modelos predictivos ayudan a crear estimaciones de costes más precisas analizando simultáneamente las tendencias del mercado y diversos factores. Estos factores incluyen:
- Costes directos: Materiales, mano de obra y equipos
- Costes indirectos: Gastos generales y administrativos
- Costes relacionados con el riesgo: Contingencias y seguros
- Costes temporales: Inflación y variaciones estacionales
Al reconocer patrones, estos modelos pueden señalar posibles sobrecostes con antelación, lo que permite a los equipos abordar los problemas durante el proceso de licitación. Así se mejora la planificación y la asignación de recursos.
CÓMO utilizar modelos predictivos en las licitaciones
Selección de tipos de modelo
Las distintas necesidades de las licitaciones exigen distintos tipos de modelos predictivos:
- Modelos de regresión lineal: Ideales para predicciones de costes sencillas cuando los patrones históricos son claros. Por ejemplo, pueden ayudar a analizar la relación entre cantidades de material y costes.
- Modelos de aprendizaje automático: Perfecto para licitaciones más complejas con múltiples variables. Estos modelos pueden detectar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos y ajustar las predicciones a medida que se dispone de nuevos datos.
- Modelos basados en el riesgo: Útil para proyectos como el desarrollo de infraestructuras, donde los costes de mantenimiento a largo plazo son una preocupación. Empresas como Oxand muestran cómo estos modelos pueden mejorar la previsión de costes a largo plazo.
Una vez elegido el modelo adecuado, el siguiente paso es integrarlo en los sistemas existentes.
Añadir modelos a los sistemas actuales
Fase de evaluación
Empiece por evaluar sus procesos de licitación actuales. Identifique los puntos de decisión clave en los que los modelos predictivos pueden añadir valor y realice los ajustes necesarios en los flujos de trabajo.
Estrategia de aplicación
- Forme a su equipo y migre los datos con eficacia.
- Realice pruebas exhaustivas para garantizar la precisión.
- Establezca una supervisión del rendimiento para hacer un seguimiento de los resultados.
Integración de sistemas
Conecte los modelos predictivos a su software actual para conseguir un flujo de datos fluido y fiable. Un proyecto piloto puede ayudar a validar la integración antes de ampliarla.
En los proyectos de infraestructuras, considere la posibilidad de modelizar los costes del ciclo de vida para descubrir ahorros a lo largo de toda la duración del proyecto. Las empresas que utilizan modelos predictivos durante el proceso de licitación suelen conseguir estimaciones de costes más precisas y una mejor gestión de los recursos.
Ejemplos de éxito
Resultados de los proyectos de infraestructuras
Los proyectos de infraestructuras han demostrado cómo la modelización predictiva puede ayudar a reducir los costes de las licitaciones. Por ejemplo, en un contrato de mantenimiento de puentes, la optimización de la asignación de recursos y los calendarios de mantenimiento supuso un notable ahorro de costes. Del mismo modo, en un proyecto de ampliación de una autopista se utilizaron mejores previsiones para estimar las necesidades de mantenimiento y las cantidades de material, lo que dio lugar a ofertas más competitivas y un control más estricto del presupuesto.
Estos ejemplos ponen de relieve claras mejoras en la programación, el uso de recursos y la precisión de las ofertas, lo que allana el camino para estrategias más adaptadas que permitan afinar la gestión de los costes de las licitaciones.
Oxand‘Enfoque
Oxand utiliza datos históricos y modelos probabilísticos para afinar los calendarios de mantenimiento y las estrategias de tarificación de las licitaciones. Su base de datos, que incluye más de 10.000 modelos predictivos propios, ayuda a los gestores de infraestructuras a conseguir:
- 10-15% ahorro de costes mediante modelos basados en el riesgo
- 25% reducción de los costes de mantenimiento para componentes específicos utilizando la planificación del ciclo de vida
- Devengos de fin de contrato más precisos y mayor rentabilidad de las concesiones
Un importante operador de infraestructuras aplicó con éxito estos modelos predictivos para determinar los mejores intervalos de mantenimiento y las necesidades de recursos. Este método basado en datos no sólo mejoró su competitividad en las licitaciones, sino que también garantizó que la calidad del servicio siguiera siendo alta. En los contratos de infraestructuras a largo plazo, la combinación de datos históricos con análisis probabilísticos ha demostrado ser especialmente eficaz para predecir con precisión los costes del ciclo de vida.
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Problemas comunes y soluciones
Solucionar problemas de datos
Los modelos predictivos suelen tener dificultades cuando la calidad de los datos es deficiente. Problemas como registros incompletos, formatos incoherentes o fuentes de datos dispersas pueden mermar su eficacia.
He aquí cómo afrontar estos retos:
- Normalizar los datos de costes utilizando plantillas uniformes. Esto ayuda a normalizar las entradas y garantiza la coherencia en el futuro.
- Mejorar los datos históricos mediante la fusión de los registros internos con las referencias del sector. Utilice herramientas automatizadas para detectar y corregir anomalías.
Una vez que se dispone de datos limpios y fiables, el siguiente paso es garantizar que los equipos trabajen juntos de forma eficaz.
Trabajar en equipo
La introducción de modelos predictivos en los procesos de licitación establecidos puede encontrarse con el rechazo de los miembros del equipo que se resisten al cambio.
Fomentar la colaboración y la confianza:
- Implicar a los principales interesados en una fase temprana del proceso, desde la selección del modelo hasta su aplicación.
- Ofrezca sesiones de formación práctica que se centran en las aplicaciones prácticas, demostrando cómo los modelos mejoran la preparación de las licitaciones y la toma de decisiones.
- Establecer circuitos regulares de retroalimentación entre desarrolladores y usuarios para garantizar que los modelos responden a las necesidades del mundo real.
Una vez que el trabajo en equipo está en marcha, mantener los modelos actualizados se convierte en la prioridad.
Actualización de modelos
Con el tiempo, la precisión de los modelos predictivos puede disminuir a medida que cambian los mercados, las normativas y las estructuras de costes. Las actualizaciones periódicas son fundamentales para mantener su pertinencia y fiabilidad.
Entre las prácticas clave figuran:
- Evaluaciones trimestrales para comparar los costes previstos con los resultados reales.
- Registros de actualización detallados para documentar los cambios, el razonamiento que los sustenta y su impacto en las predicciones.
En los proyectos de infraestructuras, es especialmente importante ajustarse a la evolución de las necesidades de mantenimiento y las condiciones de los activos. Una calibración periódica garantiza la fiabilidad de las previsiones de costes durante todo el proceso de licitación.
Descubra el poder de los datos predictivos sobre costes de construcción
Conclusión
Los modelos predictivos desempeñan un papel clave en la gestión de los costes de las licitaciones, ya que permiten tomar decisiones más inteligentes basadas en datos. Las empresas que utilizan estas herramientas suelen ver reducidos los costes y mejorada la gestión de los recursos.
El enfoque de Oxand pone de relieve cómo la modelización predictiva puede remodelar la planificación y ejecución de las licitaciones. Sus métodos muestran cómo la modelización estructurada puede marcar una diferencia real en los resultados de los proyectos, lo que demuestra la importancia de incluir herramientas predictivas en las estrategias de licitación.
El éxito en este ámbito depende de tres factores principales:
- Gestión de la calidad de los datos: Unos datos limpios y normalizados son esenciales para obtener modelos precisos y fiables.
- Integración de equipos: La colaboración entre todas las partes interesadas es crucial para una aplicación eficaz.
- Actualizaciones continuas: La actualización periódica de los modelos garantiza la adecuación de las predicciones a las condiciones actuales del mercado.
Estos elementos constituyen la base de una gestión eficaz de los costes de las licitaciones.
Además de reducir costes, los modelos predictivos ayudan a ser más inteligentes. planificación del ciclo de vida de los activos. Analizando los datos del pasado y haciendo previsiones estratégicas, las organizaciones pueden prepararse mejor para las demandas futuras y, al mismo tiempo, aprovechar al máximo sus recursos actuales.
La adopción de modelos predictivos no sólo proporciona a las empresas una ventaja en los procesos de licitación, sino que también ayuda a crear operaciones más eficientes y basadas en datos para lograr el éxito a largo plazo.