Cómo los datos y la tecnología inalámbrica previenen averías en camiones
Imagínese que supiera cuándo su camión va a sufrir una avería antes de que suceda. ¿Cuánto mejoraría esto el tiempo de actividad y la productividad de su negocio? Con la ayuda de los datos, nuestra comprensión de cómo funcionan los vehículos está mejorando rápidamente. Y con la ayuda de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, se podrán predecir averías con una precisión aún mayor. Por Matthias Tytgat
Tradicionalmente, el enfoque principal para maximizar el tiempo de actividad ha sido el servicio habitual y programado y las medidas reactivas, como los servicios de asistencia en caso de avería. Pero, con la gama de sensores y tecnologías inalámbricas que normalmente se encuentran en los camiones actuales, las empresas pueden ser mucho más proactivas.
¿Cómo se pueden prevenir averías con datos y tecnología inalámbrica?
El núcleo de los servicios conectados y el mantenimiento preventivo es que, mediante el uso de sensores y tecnología inalámbrica, ahora se pueden recopilar grandes cantidades de datos de un vehículo en tiempo real. Al analizar estos datos e identificar patrones, se puede predecir y anticiparse a un fallo antes de que ocurra. Esto le da tiempo para programar una visita al taller cuando le resulte más idóneo y reparar el fallo antes de que provoque una avería inesperada.
"En el poco tiempo que he estado trabajando en este campo, he visto cómo las tecnologías y nuestras capacidades se amplían exponencialmente", explica Matthias Tytgat, responsable del Centro de Supervisión de Volvo Trucks en Gante, Bélgica.
"En 2016, supervisábamos de forma remota solo un componente y tardábamos todo un día en realizar una verificación completa de una flota de varios cientos de camiones. En la actualidad, supervisamos varios componentes en decenas de miles de camiones y podemos realizar una verificación completa de toda la flota en solo ocho minutos. Y lo emocionante es que estamos mejorando constantemente".
La función de la inteligencia artificial a la hora de cambiar el sector de los camiones
Cuantos más datos pueda analizar un sistema, con mayor precisión podrá predecir los resultados. Al principio, los servicios conectados y los servicios de supervisión en tiempo real se diseñaron para reaccionar a ciertos umbrales o valores de sensor de parámetros concretos, como una forma para predecir fallos. Por ejemplo, cuando el motor superaba una temperatura establecida.
"Si bien este tipo de información es útil, puede ser algo limitada porque no tiene en cuenta las circunstancias únicas del vehículo ni las condiciones de conducción", explica Matthias. "Aunque es importante detectar un posible fallo lo antes posible, también es importante no llevar un vehículo al taller si no es necesario".
El aprendizaje automático se puede utilizar para analizar mayores volúmenes de datos y detectar patrones imposibles de definir mediante un conjunto normal de reglas. Esto da como resultado predicciones aún más precisas. Se pueden combinar diferentes parámetros y puntos de datos de una variedad más amplia de componentes y sensores, que después se analizan mediante sistemas de inteligencia artificial para detectar patrones indicativos de un posible comportamiento problemático que probablemente provoque una avería.
Por ejemplo, se pueden analizar las temperaturas de diferentes piezas en combinación con otros factores, como el kilometraje del vehículo y los códigos de avería. Una vez que se ha entrenado un algoritmo de aprendizaje automático para identificar un patrón o combinación de factores que con frecuencia causan una avería en particular, entonces es posible predecir problemas en vehículos concretos sin importar en qué tipo de aplicación se encuentren.
"Será como si el servicio se creara para un vehículo concreto y su cliente", dice Matthias. "Y a medida que seguimos mejorando nuestra capacidad para analizar datos, más precisos serán estos sistemas".
¿Cuál es el nivel de seguridad de los datos?
Últimamente, se está prestando mucha atención a la privacidad y la seguridad de los datos, y muchos conductores se sienten incómodos ante la idea de que les supervisen tan de cerca cuando trabajan. Son preocupaciones legítimas, por lo que es importante que cualquier proveedor de servicios conectados pueda ofrecer lo siguiente:
- Pleno cumplimiento de las normativas locales sobre datos: Por ejemplo, el RGPD en Europa o cualquier otra normativa local.
- Control interno estricto en lo que respecta al acceso del personal a los datos durante el desarrollo y el funcionamiento del servicio, así como total transparencia sobre cómo se utilizan los datos.
- Infraestructura estándar del sector y seguridad de la información, que se reevalúa y actualiza periódicamente.
Para obtener más información sobre cómo la conectividad y los servicios conectados pueden ayudar a los propietarios de camiones a mejorar las operaciones de sus flotas, descargue nuestra guía sobre tecnología y conducción eficiente. En ella descubrirá lo siguiente:
- Cómo la conectividad puede mejorar la seguridad y prevenir accidentes
- Cómo los datos pueden ayudar a reducir el consumo de combustible
- Cómo se utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para desarrollar formación individualizada para los conductores en tiempo real.
