Propuesta de metodología para la evaluación funcional de pavimentos flexibles in situ usando apps móviles

Abstract

El Índice de Condición del Pavimento (PCI) es una herramienta fundamental para la evaluación y gestión de la integridad de pavimentos en caminos y estacionamientos. Sin embargo, el procedimiento convencional presenta ciertas limitaciones, principalmente en cuanto a la precisión y validación de los valores de entrada utilizados para su cálculo. La falta de una verificación instantánea de los datos registrados puede generar inconsistencias, lo que disminuye la confiabilidad del índice final. Además, la gestión de la información relacionada con los daños superficiales suele ser insuficiente, dificultando la creación de una base de datos completa y detallada sobre el estado de los pavimentos. Ante este panorama, se propone una metodología alternativa que emplea aplicaciones móviles inteligentes para realizar el cálculo del PCI directamente en el campo. Este enfoque tiene como objetivo optimizar los recursos, reduciendo significativamente tanto el tiempo como el esfuerzo requerido en el proceso tradicional. Los resultados obtenidos demuestran que el uso de estas aplicaciones no solo permite identificar el daño existente de manera eficiente, sino que también facilita un enfoque preventivo en la gestión del pavimento. La evaluación ha permitido identificar con precisión diversos tipos de fallas (parcheos, disgregación, grietas longitudinales, depresiones, etc.), diferenciando entre severidades leve y media. En consecuencia, esta metodología ofrece a las autoridades la capacidad de planificar acciones preventivas de mantenimiento de manera más eficiente, lo que contribuye a prolongar la vida útil del pavimento. Se concluye que la automatización proporcionada por aplicaciones como PCI Android no solo acelera el proceso de evaluación, sino que también mejora notablemente la precisión y consistencia de los datos recolectados. La capacidad de registrar y analizar la información en tiempo real minimiza el riesgo de errores humanos y reduce la variabilidad en las evaluaciones, lo que se traduce en una mayor fiabilidad de los informes sobre la condición del pavimento y, por ende, en una toma de decisiones más fundamentada y precisa.

The Pavement Condition Index (PCI) is a fundamental tool for evaluating and managing the integrity of pavements on roads and parking lots. However, the conventional procedure has certain limitations, mainly in terms of the precision and validation of the input values used for its calculation. The lack of instant verification of recorded data can lead to inconsistencies, which decreases the reliability of the final index. Furthermore, the management of information related to surface damage is often insufficient, making it difficult to create a complete and detailed database on the condition of pavements. Given this panorama, an alternative methodology is proposed that uses smart mobile applications to calculate the PCI directly in the field. This approach aims to optimize resources, significantly reducing both the time and effort required in the traditional process. The results obtained demonstrate that the use of these applications not only allows existing damage to be identified efficiently, but also facilitates a preventive approach in pavement management. The evaluation has made it possible to accurately identify various types of failures (patches, disintegration, longitudinal cracks, depressions, etc.), differentiating between mild and medium severities. Consequently, this methodology offers authorities the ability to plan preventive maintenance actions more efficiently, which contributes to prolonging the useful life of the pavement. It is concluded that the automation provided by applications such as PCI Android not only accelerates the evaluation process, but also significantly improves the accuracy and consistency of the data collected. The ability to record and analyze information in real time minimizes the risk of human error and reduces variability in assessments, resulting in greater reliability of pavement condition reporting and therefore more informed and accurate decision making.