Tecnología predictiva reduce fallas en camiones de carga

En México, el autotransporte moviliza más de la mitad de la carga terrestre del país y es un elemento clave para la operación de miles de cadenas de suministro. Sin embargo, uno de los principales desafíos financieros del sector no se encuentra únicamente en el combustible o los peajes, sino en el mantenimiento correctivo no planificado de las unidades.

Cuando un camión se detiene por una falla mecánica inesperada, el impacto económico va más allá del costo de la reparación. A ello se suman penalizaciones contractuales, pérdidas de productividad, reprogramaciones logísticas y el uso de unidades de respaldo. Además, estas fallas también pueden representar riesgos operativos y de seguridad en carretera.

Fallas mecánicas, entre las principales causas de accidentes

De acuerdo con el Instituto Mexicano del Transporte (IMT), en el Anuario Estadístico de Colisiones en Carreteras Federales 2024, durante ese año se registraron cerca de 4 mil siniestros en los que participó el transporte de carga.

El factor “vehículo” se posicionó como la segunda causa de accidentes viales, donde los desperfectos mecánicos o eléctricos fueron la principal causa técnica, seguidos por fallas en neumáticos.

En conjunto, estos incidentes contribuyeron a que los daños materiales en carreteras federales superaran los 1,133 millones de pesos.

Más allá del impacto en la seguridad vial, los datos reflejan un problema estructural para muchas flotillas, ya que una parte importante de estas fallas está relacionada con esquemas de mantenimiento correctivo que se aplican únicamente después de que ocurre la avería.

Tecnología para anticipar fallas en flotillas

En una flota de 100 camiones, los costos derivados del mantenimiento correctivo, paros imprevistos y reparaciones de emergencia pueden superar 2.6 millones de dólares anuales, según estimaciones de la empresa tecnológica Numaris.

Una parte significativa de estos costos está relacionada con fallas en sistemas críticos como frenos, transmisión o sistema de aire, las cuales podrían identificarse antes de provocar un paro operativo.

Para atender este desafío, Numaris integró a su portafolio PVHM (Predictive Vehicle Health Management), una solución basada en analítica de datos que permite monitorear la salud mecánica de cada unidad y detectar posibles fallas antes de que ocurran.

A diferencia de los sistemas tradicionales de telemetría, que reportan únicamente lo que sucede en el vehículo, esta plataforma analiza el estado de diversos componentes y genera alertas tempranas para los equipos de mantenimiento.

El sistema monitorea nueve áreas clave del vehículo:

• Motor
• Transmisión
• Diferenciales
• Sistema de aire
• Frenos
• Chasis
• Sistema eléctrico
• Neumáticos
• Carrocería

Con base en estos datos, la plataforma clasifica niveles de riesgo, identifica posibles causas de falla y sugiere acciones de reparación preventiva.

Impacto financiero para las flotillas

Detectar fallas antes de que se conviertan en paros operativos también tiene un impacto directo en los costos de operación.

De acuerdo con estimaciones de Numaris para una flotilla de 100 camiones, el uso de analítica predictiva puede generar durante el primer año:

• 33% de reducción en costos de mantenimiento
• 35% menos tiempo de inactividad no planificado
• 20% menos en reparaciones de emergencia
• 25% de reducción en la carga operativa de gestión de flota
• 3% de ahorro en combustible

En conjunto, estas mejoras pueden representar ahorros cercanos a 1.05 millones de dólares durante el primer año, además de un retorno de inversión de hasta 18 veces.

Más allá del impacto financiero, la anticipación de fallas en sistemas críticos —como frenos, dirección o sistema de aire— también contribuye a mejorar la seguridad vial y reducir riesgos operativos en carretera.

En un sector donde cada hora de inactividad tiene consecuencias logísticas y económicas, la capacidad de anticipar problemas mecánicos comienza a convertirse en un factor estratégico para la gestión eficiente de las flotillas.