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El proyecto SCAMIA transformará la gestión de las viviendas públicas de Madrid con la inteligencia artificial

Publicado: 07/01/2026

El Ayuntamiento de Madrid, a través de la Empresa Municipal de la Vivienda y Suelo de Madrid (EMVS Madrid), encabeza el desarrollo de SCAMIA (Sistema de Control de Activos Mediante Inteligencia Artificial), un proyecto innovador de I+D+i orientado a transformar la gestión, monitorización y control del mantenimiento de edificios de viviendas públicas mediante inteligencia artificial.

viviendas
El proyecto SCAMIA se aplicará en promociones de vivienda pública en alquiler de EMVS Madrid.

Esta iniciativa permitirá digitalizar las promociones de vivienda creando gemelos digitales reales y gestionar de forma centralizada y automática las incidencias, sentando las bases para un mantenimiento predictivo y preventivo del parque residencial municipal.

Digitalización y gemelos digitales

El software SCAMIA hará posible el control remoto del funcionamiento de las promociones de EMVS Madrid y la monitorización a gran escala de sus activos, generando bases de datos en tiempo real. A través de esta información, el sistema facilitará la toma de decisiones anticipadas sobre el mantenimiento de los edificios.

Para el desarrollo del proyecto se trabajará con 14 promociones de vivienda pública en alquiler, en distintos estados de conservación. Todos los datos se integrarán en una plataforma única que utilizará el modelo BIM (Building Information Modeling) como interfaz gráfica, permitiendo visualizar y gestionar los activos de forma intuitiva y eficiente.

Inversión y financiación europea

El proyecto SCAMIA cuenta con un presupuesto total de 4,5 millones de euros y una duración inicial de tres años, con posibilidad de prórroga de hasta 18 meses. El proyecto está cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco del Programa Operativo de la Comunidad de Madrid para el período 2021-2027.

Esta financiación refuerza la apuesta de EMVS Madrid por la innovación tecnológica aplicada a la vivienda pública y la sostenibilidad del patrimonio municipal. El proyecto se desarrolla a través de una agrupación de empresas formada por startups, pymes y centros de investigación, bajo la coordinación de EMVS Madrid como empresa tractora. La entidad municipal encabeza la definición de los casos de uso, la estrategia del proyecto, el seguimiento, el testeo y el control de calidad.

Además, en la fase inicial se llevará a cabo la digitalización de los activos mediante escaneado láser y modelado BIM. Las pymes Desner y Unabiz se encargarán de la monitorización de las instalaciones en los edificios piloto mediante tecnologías BMS e IoT. La Universidad Rey Juan Carlos, junto con EMVS Madrid, desarrollará la plataforma de control y mantenimiento e integrará los datos del sistema, mientras que la startup Viewtinet participará en tareas de big data, difusión y explotación de resultados.

Innovación tecnológica al servicio de la vivienda pública

EMVS Madrid gestiona actualmente un patrimonio de alrededor de 10.000 viviendas públicas, lo que sitúa a la capital como la ciudad con mayor parque de vivienda pública en alquiler asequible de España, según el Observatorio de Vivienda y Suelo del Ministerio de Vivienda y Agenda Urbana.

Además, la empresa municipal cuenta con cerca de 6.000 viviendas en distintas fases de proyecto y ejecución. En 2024, EMVS Madrid fue responsable de la construcción de tres de cada diez viviendas destinadas a alquiler asequible sin opción a compra en toda España, consolidándose como la primera promotora de vivienda pública del país.

Con SCAMIA, EMVS Madrid da un paso decisivo hacia una gestión más eficiente, sostenible e inteligente de su patrimonio inmobiliario. La aplicación de la inteligencia artificial al mantenimiento de edificios permitirá optimizar recursos, mejorar la conservación de las viviendas y ofrecer un mejor servicio a los inquilinos del parque público municipal.

Publicado en: Edificios Inteligentes Etiquetado como: BIM (Building Information Modeling), Digitalización, Gemelo Digital, Inteligencia Artificial, Mantenimiento Predictivo

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