Gestión de mantenimiento de flotas

Mantenimiento basado en datos: qué es y cómo funciona

Luiz Felipe Luiz Felipe 5 min de lectura
Mantenimiento basado en datos: qué es y cómo funciona

El mantenimiento basado en datos es una práctica moderna en las flotas vehiculares, ya que implica el uso de tecnologías de gestión y monitoreo de vehículos para tomar decisiones más efectivas.

No hay duda de que la gestión basada en datos es una práctica cada vez más presente en las industrias, y también ha empezado a crecer en la gestión de flotas.

Por eso, una de las principales áreas de la flota, el mantenimiento, también debe convertirse en una práctica basada en datos para garantizar operaciones optimizadas y rentables.

A continuación, verá:

¿Qué significa basarse en datos?

El enfoque basado en datos, o data-driven, se refiere al uso de datos cuantificables para informar y guiar las decisiones empresariales.

Para las flotas vehiculares, esto significa analizar datos recopilados de los vehículos y las operaciones para tomar decisiones más informadas sobre mantenimiento, operaciones y gestión.

El foco está en usar información concreta, en lugar de intuición o experiencias pasadas, para impulsar mejoras y eficiencia reales.

¿Qué es el mantenimiento basado en datos?

El mantenimiento basado en datos en la gestión de flotas es un proceso en el que los datos recopilados de los vehículos se usan para prever y prevenir fallas antes de que ocurran.

Esto se diferencia del mantenimiento preventivo, utilizado habitualmente, que funciona con la programación de servicios a partir de cronogramas preestablecidos.

Con el enfoque basado en datos, el mantenimiento puede programarse según el estado actual del vehículo y las tendencias de los datos, lo que genera ventajas como la reducción del tiempo de inactividad de la flota.

Beneficios del mantenimiento basado en datos

Reducción de costos

El mantenimiento basado en datos funciona como el mantenimiento predictivo, previendo siempre patrones e identificando el momento adecuado para realizar ajustes en los vehículos.

Este tipo de acción puede disminuir los costos al evitar fallas graves y prolongar la vida útil de los vehículos.

Aumento de la eficiencia

Con datos precisos, las operaciones de mantenimiento son menos propensas a errores o redundancias.

Además, anticipar los problemas y programar de forma efectiva las correcciones de los vehículos ayuda a evitar el tiempo ocioso de la flota y reduce la tasa de indisponibilidad de los vehículos. Todos estos factores aumentan la eficiencia operativa de una flota.

Mejora de la seguridad

El mantenimiento basado en datos ayuda a garantizar que los vehículos estén siempre en condiciones ideales de funcionamiento, reduciendo el riesgo de fallas inesperadas y, en consecuencia, de accidentes en la carretera.

Mejora de la toma de decisiones

Con información detallada y actualizada, los gestores pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas al acceder a los datos disponibles en los sistemas de la operación y analizarlos.

¿Cómo funciona el mantenimiento basado en datos?

1 – Recolección de datos

El mantenimiento basado en datos empieza con la recolección continua de datos de los vehículos, que puede incluir información sobre el rendimiento del motor, los patrones de uso del vehículo, las condiciones de la carretera e incluso datos ambientales.

2 – Uso de tecnologías

Con tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es posible procesar grandes volúmenes de datos y generar información importante para la toma de decisiones.

4 – Protocolos y capacitación del equipo

La capacitación del equipo debe centrarse en el uso correcto de las tecnologías implementadas en la flota, garantizando así que los datos se recopilen de la mejor manera posible y se gestionen correctamente.

5 – Análisis y previsiones

Toda la información recopilada se analiza para identificar patrones y prever cuándo es necesario el mantenimiento. También contribuye a comprender las tendencias y los patrones de la flota, ya sean positivos o encaminados a un proceso de mejora.

En este momento, también se debe analizar el ROI de la gestión de mantenimiento y cuánto compensa la inversión en tecnologías en la reducción de costos de mantenimiento e inactividad de los vehículos.

¿Cómo recopilar y almacenar datos de mantenimiento de la flota?

La recolección y el almacenamiento de datos en la gestión de flotas pueden realizarse mediante diversas tecnologías, como sistemas de telemetría, sensores IoT (Internet de las Cosas) y software de gestión de flotas.

Estas herramientas registran diversos datos en tiempo real, desde la ubicación en tiempo real hasta el estado del motor durante la ruta, e incluso los patrones de conducción de los conductores.

Los datos recopilados se almacenan en sistemas en la nube o bases de datos locales, desde donde se puede acceder a ellos para análisis e informes.

Muchos sistemas también generan informes de forma automatizada; basta con completar los filtros de fecha, vehículo u operación que se desea analizar.

El análisis de datos en el mantenimiento permite identificar tendencias y posibles problemas antes de que se vuelvan críticos.

Por ejemplo, un aumento del consumo de combustible puede indicar la necesidad de mantenimiento del motor. Del mismo modo, los patrones irregulares de frenado pueden señalar problemas en los sistemas de frenos.

Al monitorear estos indicadores, el mantenimiento puede realizarse con prontitud y eficacia, generando todos los beneficios previstos de una gestión de mantenimiento basada en datos.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es el mantenimiento basado en datos en la gestión de flotas?

Es un proceso en el que la información obtenida de los vehículos alimenta la previsión de fallas para evitarlas antes de que ocurran. La diferencia frente al mantenimiento preventivo, utilizado habitualmente, está en el criterio — el preventivo programa servicios según un cronograma fijo, mientras que en el modelo basado en datos la intervención puede programarse según el estado actual del vehículo y la tendencia de los datos, lo que genera ventajas como menos tiempo de flota inactiva.

¿Cuáles son los beneficios del mantenimiento basado en datos?

Destacan cuatro beneficios. Menores costos, porque actuar en el momento adecuado puede evitar fallas graves y extender la vida útil de la flota. Más eficiencia, con operaciones menos propensas a errores y redundancias y menos tiempo ocioso. Más seguridad, ya que los vehículos en condiciones ideales reducen la posibilidad de fallas inesperadas y, en consecuencia, de accidentes. Y mejores decisiones, apoyadas en información detallada y actualizada disponible en los sistemas de la operación.

¿Cómo funciona el mantenimiento basado en datos?

Todo comienza con la recolección continua de información de los vehículos, que puede abarcar el rendimiento del motor, los patrones de uso, las condiciones de la carretera e incluso datos ambientales. Después se utilizan tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para procesar grandes volúmenes de información, protocolos y capacitación del equipo en el uso correcto de las herramientas y, por último, el análisis que identifica patrones, prevé cuándo es necesario el mantenimiento y evalúa el ROI de la inversión.

¿Cómo recopilar y almacenar datos de mantenimiento de la flota?

La recolección puede utilizar diversas tecnologías, como el software de gestión de flotas, entre otras. Los datos se guardan en sistemas en la nube o en bases locales, desde donde se accede a ellos para análisis e informes; muchos sistemas generan informes automáticamente a partir de filtros de fecha, vehículo u operación. El análisis permite identificar tendencias antes de que se conviertan en problemas críticos — un aumento del consumo de combustible, por ejemplo, puede indicar la necesidad de mantenimiento del motor.

¿Cuál es la diferencia entre el mantenimiento basado en datos y el mantenimiento preventivo?

El preventivo, utilizado habitualmente, funciona con servicios programados según cronogramas preestablecidos. El mantenimiento basado en datos se comporta como el predictivo — prevé patrones e identifica el momento adecuado para hacer ajustes, y la intervención puede programarse según las condiciones actuales del vehículo y las tendencias observadas, en lugar de seguir fechas fijas.

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