Los principales operadores de transporte del mundo utilizan el mantenimiento predictivo para mantener sus vehículos en funcionamiento y ofrecer un servicio ininterrumpido. Este enfoque de mantenimiento utiliza algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) predictiva para detectar patrones en los datos recogidos por los sensores e indicar cuándo será necesaria una reparación, lo que permite a los equipos de servicio planificar con antelación y programar las intervenciones antes de que se produzcan averías.
Pero, ¿cómo han cambiado sus procesos empresas como Keolis, Go Ahead y Arriva para sacar el máximo partido de un enfoque de mantenimiento predictivo? ¿Qué tareas pueden automatizar? ¿Y qué parámetros controla una solución de mantenimiento predictivo?
Para poder aclarar lo que los operadores de transporte pueden esperar de una solución de mantenimiento predictivo, hemos elaborado una lista de cinco preguntas frecuentes sobre esta estrategia de mantenimiento.
1. ¿Una solución de Mantenimiento Predictivo lo automatiza todo?
En pocas palabras, no. Una solución de mantenimiento predictivo no elimina la necesidad de un equipo de servicio sólido, junto con ingenieros cualificados para realizar tareas de alto valor.
Sin embargo, con el mantenimiento predictivo, los operadores de transporte pueden automatizar tareas repetitivas como las lecturas del cuentakilómetros, las comprobaciones del refrigerante y la planificación diaria de tareas de servicio basadas en la distancia (por ejemplo, cambios de aceite y sustituciones de frenos). El mantenimiento predictivo también permite planificar mejor las intervenciones, ya que alerta proactivamente al personal de los riesgos con antelación.
2. ¿Tengo que cambiar los procesos para sacar el máximo partido del Mantenimiento Predictivo?
Sí y no. Cualquier equipo de mantenimiento se beneficiaría de una mayor visibilidad del estado del vehículo, ya sea en forma de predicciones y avisos oportunos que puedan informar de la planificación de las sustituciones, el mantenimiento, o el diagnóstico remoto.
Pero para aprovechar el máximo partido de una solución de mantenimiento predictivo, los operadores deben implementar cambios que permitan a los equipos rentabilizar las capacidades predictivas. Esto puede incluir la adopción de un sistema de gestión de activos o la creación de un puesto de trabajo dedicado al manejo de los datos y tomar decisiones estratégicas sobre la flota.
3. ¿Cómo se relaciona el Mantenimiento Predictivo con la Gestión de Flotas?
El mantenimiento predictivo contribuye a la gestión de flotas. Esto ayuda a los equipos de gestión de flotas a decidir cuándo planificar las reparaciones, lo que se traduce en una mejor utilización de la flota y un mayor ahorro de costes.
Sin embargo, el objetivo del mantenimiento predictivo es evitar el fallo de los componentes y reducir el tiempo de inactividad no planificado, en lugar de optimizar la utilización, reduciendo así los costes operativos y otras tareas relacionadas con la gestión de activos.
4. ¿Qué parámetros controla una solución típica de Mantenimiento Predictivo?
Una solución típica de mantenimiento predictivo para el transporte público supervisa los parámetros de rendimiento del vehículo, como la velocidad, el consumo de combustible y el rendimiento del motor. Por tanto, los requisitos de datos incluyen:
- Datos históricos de mantenimiento y reparación, incluida información sobre reparaciones anteriores y sustitución de piezas;
- Datos de supervisión del estado de los sensores, como los sensores de nivel de temperatura;
- Datos de desgaste, como el desgaste de los frenos y el estado de la batería, para evaluar el estado de salud y la vida útil restante de los componentes;
- Factores ambientales, como la temperatura o la humedad, que pueden afectar al rendimiento del vehículo;
- Datos de uso, como el número de viajes, kilómetros recorridos y horas de funcionamiento.
Otro parámetro crítico que deben controlar las soluciones de mantenimiento predictivo es la información sobre alertas y averías notificadas.
Así, el mantenimiento predictivo se basa en un ciclo continuo de información entre un proveedor de mantenimiento predictivo y el cliente, en el que la información fluye en ambos sentidos. Se trata de un requisito fundamental para que la IA se ajuste y mejore continuamente con el tiempo.
5. ¿Cuál es la diferencia entre el Diagnóstico a Distancia y el Mantenimiento Predictivo?
El diagnóstico a distancia se refiere al uso de la tecnología para supervisar y diagnosticar a distancia los problemas que se producen en los equipos o vehículos. Se trata de recopilar datos de sensores y otras fuentes, y utilizarlos para detectar problemas y fallos en tiempo real.
Su objetivo es identificar y corregir los problemas con rapidez, reduciendo el tiempo de inactividad y consiguiendo que el vehículo vuelva a funcionar a tiempo. Así, el diagnóstico a distancia optimiza el tiempo de resolución de los problemas conocidos después de su aparición.
El mantenimiento predictivo, por su parte, es un sistema de alerta anticipada. Se trata de una estrategia de mantenimiento proactivo que utiliza datos para predecir si un equipo o vehículo será susceptible de avería y cuándo.
La misma optimiza el tiempo de detección y permite intervenir a tiempo, junto con estrategias eficaces de mitigación de riesgos, señalando los problemas potenciales antes de que se produzcan.
La intervención planificada es también más eficiente desde el punto de vista de los recursos, la mano de obra y la planificación. Idealmente, el mantenimiento predictivo y las intervenciones se combinan para maximizar el tiempo de actividad durante el ciclo de vida de un activo.
Observaciones finales
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In 2019, Nuno joined the Product team at Stratio, where he is responsible for defining the Product vision and strategy, managing product innovations, and optimizing efficiency.
He leads a powerful team of Product Owners, who work to ensure that the Stratio Platform continues to respond to customers’ needs with state-of-the-art features and functionalities.
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