Mantenimiento Preventivo vs Predictivo: ¿Cuál es Mejor para los Operadores de Autobuses?

mayo 23, 2023

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un autobús equipado con mantenimiento predictivo

Cuando se trata de mantener una flota de autobuses, hay dos enfoques comunes: el mantenimiento preventivo y el predictivo. Ambos tienen como objetivo minimizar el tiempo de parada imprevista y reducir los costes de reparación, pero difieren en su metodología, ya que uno garantiza una mejor visibilidad de los fallos potenciales y mayores oportunidades de evitar averías.

En este artículo exploraremos las diferencias entre estos dos enfoques de mantenimiento y le ayudaremos a determinar cuál es el mejor para su servicio de autobuses.

 

¿Qué es el mantenimiento preventivo?

 

El mantenimiento preventivo es un tipo de mantenimiento que implica inspecciones programadas con regularidad y que se realiza a intervalos, basándose en estimaciones de cuándo puede producirse una avería, cuándo puede ser necesario sustituir una pieza o incluso en las opiniones de los conductores.

Puede ser utilizado por los operadores de autobuses para garantizar que sus flotas están en buenas condiciones y reducir el riesgo de averías inesperadas que pueden conducir a interrupciones del servicio y el aumento de los costes de reparación.

 

Programación del mantenimiento preventivo

 

Al aplicar este enfoque de mantenimiento, los equipos suelen establecer un calendario de mantenimiento basado en el kilometraje, el tiempo o el uso.

Este programa debe incluir tareas rutinarias como cambios de aceite, rotaciones de neumáticos, inspecciones de frenos y comprobaciones de líquidos. Al realizar estas tareas de mantenimiento con regularidad, los equipos pueden identificar y abordar posibles problemas antes de que se conviertan en problemas graves.

 

Beneficios del mantenimiento preventivo

 

El mantenimiento preventivo contribuye a prolongar la vida útil de los vehículos, que se revisan periódicamente para detectar fallos que puedan causar problemas más graves en el futuro y provocar riesgos para la seguridad.

Este enfoque también permite a los equipos de servicio detectar posibles problemas antes de que provoquen paradas imprevistas, controlando así los costes y mejorando la seguridad y fiabilidad generales de los servicios de transporte. Sin embargo, el mantenimiento preventivo no optimiza los costes, el ciclo de vida de los componentes ni el tiempo de inactividad previsto del vehículo.

 

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

 

El mantenimiento predictivo es el enfoque más avanzado de las operaciones de mantenimiento. Utiliza el análisis de datos y el aprendizaje automático para proporcionar información predictiva que indique cuándo será necesaria una reparación y si lo será, en lugar de depender de un programa predeterminado.

Al predecir cuándo son necesarias las intervenciones, los operarios pueden evitar tiempos de inactividad imprevistos, planificar con antelación y ahorrar costes innecesarios.

Nota: este enfoque sólo es posible cuando los operadores de transporte invierten en la recogida y el tratamiento automatizados de los datos de los vehículos.

 

Datos del vehículo

 

Los autobuses actuales son vehículos muy sofisticados. Los datos procedentes de los sensores integrados en la mayoría de sus componentes y sistemas pueden recopilarse, analizarse y convertirse en información predictiva que sirva de base para las decisiones de mantenimiento, actuando como sistemas de alerta temprana.

En el contexto de una flota de autobuses comerciales, los operadores pueden aprovechar algoritmos predictivos que indiquen, basándose en datos en tiempo real, cuándo es necesario sustituir componentes como las pastillas de freno.

 

Ventajas del mantenimiento predictivo

 

La capacidad de alertar de los riesgos con antelación y de funcionar como un sistema de alerta temprana convierte al mantenimiento predictivo en un importante cambio de paradigma en la forma en que los operadores de transporte gestionan sus operaciones.

Al aprovechar el poder de los datos y la inteligencia artificial, este tipo de mantenimiento anticipa las averías y minimiza los tiempos de inactividad imprevistos, lo que se traduce en una máxima disponibilidad de los vehículos, ya que los fallos de los componentes pueden evitarse antes de que provoquen interrupciones del servicio, costes inesperados y dañen la confianza de los pasajeros.

Además, al saber de antemano cuándo será necesario sustituir las piezas, los equipos de servicio pueden programar el mantenimiento para los periodos de menor actividad, pedir componentes al por mayor, optimizar la gestión de existencias y evitar costes de mano de obra innecesarios.

Por último, las capacidades de automatización del mantenimiento predictivo son sin duda una ventaja para el personal de mantenimiento, ya que las tareas repetitivas como las lecturas del cuentakilómetros, las comprobaciones del refrigerante y la planificación diaria de las tareas de servicio basadas en la distancia (por ejemplo, la sustitución de frenos) pueden automatizarse, con el consiguiente ahorro de tiempo. 

 

Mantenimiento preventivo vs. Mantenimiento predictivo – Pros y contras

 

Un enfoque de mantenimiento preventivo puede mantener los costes bajos y reducir los tiempos de inactividad imprevistos, pero puede consumir muchos recursos y tiene algunas limitaciones, como no ofrecer una visibilidad real de la vida útil restante del componente y no detectar problemas potenciales que pueden convertirse en riesgos para la seguridad.

El mantenimiento predictivo es el único método capaz de prevenir con precisión los tiempos de inactividad imprevistos y, al mismo tiempo, ahorrar costes en recursos y en reparaciones de emergencia evitadas.

Se diferencia del mantenimiento preventivo en que utiliza datos en tiempo real para predecir cuándo será necesario el mantenimiento y también se diferencia en que supera las variaciones que se producen de forma natural entre los vehículos asignados a distintas rutas y ahorra el tiempo necesario para las inspecciones visuales. Algunos de sus contras son la necesidad de contar con una persona dedicada a analizar los datos para aprovechar plenamente las ventajas de la solución, y el coste inicial de implantación.

 

Reflexiones finales

 

Acceda a nuestro último estudio de caso con el Grupo Keolis para obtener más información sobre cómo uno de los líderes mundiales en movilidad compartida, con una flota de más de 20.000 vehículos, está aprovechando el Mantenimiento Predictivo de Stratio para evitar tiempos de inactividad no planificados, aumentar la eficiencia operativa y ofrecer un servicio más fiable a los pasajeros.

Nuno Mendes

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