摘要：En la industria de la construcción es común que no se lleve un registro documental de todos los problemas que resuelven. Específicamente durante la fase de ejecución, el gerente del proyecto es el encargado de resolver todos los problemas que se presentan con la ayuda de su equipo de trabajo. Desafortunadamente el aprendizaje obtenido por el gerente del proyecto y su equipo se queda únicamente en su experiencia personal y no en la empresa ni en la industria lo que resulta costoso para muchas organizaciones. El Razonamiento Basado en Casos (RBC) es una herramienta usada en Inteligencia Artificial que permite resolver problemas nuevos a través de la búsqueda de problemas viejos documentados dentro de una base de datos o base de casos. En este trabajo de investigación se presentan las bases conceptuales para realizar el desarrollo de un sistema de RBC aplicado a la gerencia de proyectos de construcción masiva de vivienda (CMV). En los resultados obtenidos se muestra la conceptualización de cada uno de los componentes del sistema RBC propuesto (base de casos, recuperación, adaptación y retención), mostrando claramente cuáles son los pasos a seguir para lograr la automatización de cada una de las fases del proceso RBC.
其他摘要：In the construction industry it is not common to keep a record of the problems solved. Specifically during execution phase, the construction project manager is the person responsible for solving all problems that arise during the work, with the help of his team. Unfortunately all lessons learned by the project manager and his team remains only as individual or team experience at most. Construction industry and firms do not gain the experience, but the people who work for them, this results costly for organizations. Case based Reasoning (CBR) is a tool used in Artificial Intelligence which helps to solve new problems by searching into old problems in a case base. This paper presents the foundations to develop a CBR System applied to the construction project management in mass construction of housing. Results of this work show the conceptualization of every part of the CBR System proposed (case base, retrieve, adaptation and retain). It also clearly shows the steps necessary for automation of every phase of the system.
