La importancia del mantenimiento predictivo en transporte

El transporte logístico es un sector esencial para la economía global, ya que permite el movimiento de mercancías a través de las cadenas de suministro. Es por esta razón que el mantenimiento de los vehículos y equipos de transporte logístico es clave dentro, pues una falla puede generar retrasos y costes importantes para las empresas de este sector.

Al realizar un mantenimiento tradicional, basado en la inspección periódica, puede pasar que se pasen por alto desgaste o detalles que a la larga pueden incurrir en costos inesperados y pérdidas de productividad, tiempo de inactividad y daños a los equipos.

El mantenimiento predictivo, por otro lado, utiliza la inteligencia artificial para recopilar y analizar datos en tiempo real. Esto permite a las empresas identificar los problemas potenciales antes de que se conviertan en averías.

En esta nota hablaremos sobre qué es el mantenimiento predictivo y cómo es que puede beneficiar a las empresas del sector.

¿Qué es el mantenimiento predictivo en transporte logístico?

La demanda de unidades de carga las expone a un alto desgaste por los tiempos de tránsito, pues una unidad no se puede tener parada por mucho tiempo, por los ingresos que cada viaje genera.  Por ello, el mantenimiento es clave dentro de la operación. 

Una forma de prevenir el paro de las unidades por desgaste es a través del mantenimiento predictivo, una técnica que utiliza la IA para recopilar y analizar datos en tiempo real de los vehículos y equipos de transporte. Estos datos pueden incluir:

  • Información de sensores, como vibraciones, temperatura o presión
  • Datos de telemetría, como la velocidad, el kilometraje o el uso de combustible
  • Datos de mantenimiento histórico, como las piezas reemplazadas o las reparaciones realizadas

El análisis de estos datos permite identificar los problemas potenciales antes de que se conviertan en averías importantes que impacten en las operaciones de carga y tránsito.

Ventajas del mantenimiento predictivo en transporte logístico

El mantenimiento predictivo en transporte logístico ofrece una serie de ventajas, entre las que se incluyen:

  • Reducción de costes: Ayudar a las empresas a reducir los costes de mantenimiento en un 20-40%. Esto se debe a que las averías se pueden evitar o reparar antes de que se produzcan, lo que reduce el tiempo de inactividad y los daños a los equipos.
  • Aumento de la fiabilidad Incrementa la fiabilidad de los vehículos y equipos de carga, al identificar con tiempo problemas potenciales y resolverlos antes de que estos se presenten.
  • Mejora de la seguridad: Mejorar la seguridad de sus operaciones. Esto se debe a que las averías se pueden evitar, lo que reduce el riesgo de accidentes.

Aplicaciones del mantenimiento predictivo en transporte logístico

Dentro del sector del transporte de carga, el mantenimiento predictivo puede aplicarse en diferentes niveles y en los diferentes tipos de unidades que existe para la movilidad de materiales, como podemos ver a continuación: 

  • Camiones: Se puede utilizar para predecir el desgaste de los neumáticos, frenos, motores y otros componentes, como pueden ser los remolques, que involucran las cajas o plataformas. Esto puede ayudar a evitar averías y mantener las unidades en buen estado y de acuerdo a las normativas para tránsito. 
  • Aviones: Se puede implementar un sistema de predicción del desgaste de los motores, las turbinas, los sistemas eléctricos y otros componentes. Esto puede ayudar a mantener sus aviones seguros y en funcionamiento.
  • Trenes: El mantenimiento predictivo se puede utilizar para predecir el desgaste de las ruedas, los frenos, los motores, contenedores, entre otros elementos. Esto puede ayudar a evitar retrasos en las operaciones intermodales.
  • Barcos: El mantenimiento predictivo se puede utilizar para predecir el desgaste de las hélices, los motores, los sistemas eléctricos, contenedores, cuerpo del barco, entre otros elementos

Cómo implementar el mantenimiento predictivo en transporte logístico

 

Para implementar el mantenimiento predictivo, se debe de recopilar y analizar datos en tiempo real con el objetivo de tener una visión completa del funcionamiento. Esto se puede hacer mediante sensores, telemetría o datos de mantenimiento histórico.

Una vez que se han recopilado los datos, se deben analizar mediante algoritmos de IA, los cuales pueden identificar patrones y tendencias que pueden indicar problemas potenciales a corto, mediano o largo plazo. 

Con base a las predicciones obtenidas, es importante que se desarrolle un plan de mantenimiento en el cual se debe incluir las acciones necesarias para evitar o reparar los problemas potenciales y los tiempos de reacción, con el objetivo de minimizar el tiempo que se deba tener parada la unidad.

Recomendaciones para las empresas

En el caso de que estés en la planeación de llevar a tu empresa de la industria 4.0 a la 5.0 para mejorar su desempeño en producción, aquí te presentamos cuatro puntos claves para lograrlo. 

  • Evalúe sus necesidades: Antes de invertir en IA, es importante evaluar sus necesidades específicas. ¿Qué tareas desea automatizar? ¿Cómo desea mejorar la eficiencia de sus procesos?
  • Elija la tecnología adecuada: Hay muchas plataformas de IA disponibles en el mercado. Es relevante elegir la plataforma que mejor se adapte a sus necesidades específicas.
  • Forme a sus empleados: La IA puede cambiar la forma en que trabaja su empresa. Es importante formar a sus empleados sobre cómo usar la IA de manera efectiva.

La IA es una tecnología poderosa que tiene el potencial de transformar la industria. Las empresas que adopten la IA ahora estarán mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades que ofrece la Industria 5.0.

Conclusiones

En conclusión, la adopción del mantenimiento predictivo en el sector de transporte y logística representa un paso crucial hacia la optimización operativa. 

Insaite, con su enfoque basado en soluciones de inteligencia artificial, emerge como un aliado estratégico para estas empresas. Sus herramientas avanzadas ofrecen una visión proactiva de las necesidades de mantenimiento, permitiendo la detección temprana de posibles fallas en activos clave.

La integración de la inteligencia artificial en el mantenimiento predictivo no solo reduce los costes operativos al evitar paradas no programadas y reparaciones de emergencia, sino que también garantiza una mayor fiabilidad en la cadena de suministro. Esto se traduce en una mejora significativa de la seguridad, al prevenir incidentes potenciales.

En resumen, la combinación del mantenimiento predictivo y la inteligencia artificial proporcionada por Insaite no solo transforma la manera en que se gestionan los activos en el transporte y logística, sino que también impulsa la capacidad de las empresas para mantenerse a la vanguardia en un mercado cada vez más competitivo.

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