La Empresa Municipal de la Vivienda y Suelo de Madrid (EMVS Madrid) ha iniciado la transformación tecnológica en la gestión de su parque público de viviendas gracias a la inteligencia artificial. 

A través del proyecto SCAMIA (Sistema de Control de Activos Mediante Inteligencia Artificial), la empresa municipal apuesta por una nueva forma de cuidar sus promociones en alquiler, apoyada en datos, sensores y sistemas digitales de última generación.

En marcha en 14 promociones

El objetivo del proyecto es ambicioso pero concreto: anticiparse a las averías, reducir costes y mejorar la eficiencia energética y el confort de los edificios públicos. 

Para ello, SCAMIA se aplica ya en 14 promociones de vivienda pública en distintos estados de conservación, donde se han desplegado herramientas tecnológicas capaces de monitorizar el funcionamiento de los inmuebles en tiempo real y actuar sobre ellos de forma remota. 

Entre las promociones que ya se ha confirmado que forman parte del proyecto SCAMIA figuran Cañaveral 5 y Cañaveral 12, ambas promovidas por EMVS Madrid en el nuevo barrio de El Cañaveral.

Gracias a esta tecnología, EMVS Madrid avanza hacia un modelo de mantenimiento predictivo y preventivo que sustituye progresivamente al modelo correctivo tradicional, basado en la reparación una vez detectado el fallo.

La clave del sistema reside en una plataforma avanzada que integra sensores conectados mediante IoT, gemelos digitales de cada edificio y sistemas de análisis de datos que funcionan como un verdadero cerebro virtual. 

La inteligencia artificial analiza la información recogida por los dispositivos, interpreta su evolución y genera propuestas para optimizar el rendimiento de cada edificio. Estos datos permiten prever incidencias antes de que se produzcan, ajustar consumos energéticos en función de las condiciones reales y ofrecer soluciones automáticas que mejoran el uso y conservación de los activos públicos.

El concepto de gemelo digital cobra especial protagonismo en este proyecto. Cada edificio monitorizado cuenta con una réplica virtual que reproduce su comportamiento físico a partir de datos reales. 

Esta representación permite simular distintos escenarios, evaluar el impacto de decisiones y adelantarse a posibles problemas estructurales o técnicos. 

Al mismo tiempo, la conexión de todos los sensores del edificio a una red informática común permite que el sistema responda ante variaciones como un aumento inesperado de temperatura, ajustando automáticamente otros parámetros del inmueble para equilibrar el consumo energético.

El proyecto también aprovecha el potencial del Big Data. Mientras que la IoT se encarga de recoger información continua del entorno, los macrodatos la procesan y estructuran para facilitar su análisis. Esta capacidad de observación integral, gestionada con inteligencia artificial, proporciona una visión global y actualizada de todo el parque inmobiliario público, lo que permite tomar decisiones más rápidas, eficientes y sostenibles.

SCAMIA es, en esencia, una apuesta por la gestión inteligente del patrimonio municipal. Su implementación permitirá centralizar la información de los edificios en una sola plataforma, visualizar gráficamente sus activos mediante modelos digitales y supervisar su funcionamiento a distancia. Esto no solo mejorará el día a día de los inquilinos, sino que también contribuirá a alargar la vida útil de las infraestructuras y a reducir el gasto público en reparaciones urgentes.

El proyecto está impulsado por EMVS Madrid en colaboración con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), dentro del Programa Operativo de la Comunidad de Madrid 2021-2027. 

Cuenta con un presupuesto de 4,5 millones de euros y una duración inicial de tres años, con posibilidad de prórroga de hasta 18 meses.

La innovación que plantea SCAMIA se aplicará sobre promociones reales donde EMVS Madrid ya ha sorteado viviendas en régimen de alquiler. Desde estas experiencias piloto, se generará un modelo escalable que permitirá extender esta tecnología al conjunto de viviendas públicas de la ciudad.