Mantenimiento predictivo en el transporte: ¿Qué es? Tipos

En el sector del transporte de mercancías es fundamental realizar un buen mantenimiento de los vehículos de la flota para garantizar siempre la seguridad y el buen funcionamiento de los mismos y, por tanto, dar un servicio optimizado a los clientes y reducir los costes que puedan derivar de posibles averías, roturas, etc., provocadas por un mal mantenimiento del vehículo.

Para conseguir este mantenimiento de los vehículos optimizado lo ideal es llevar a cabo revisiones semanales de los mismos para garantizar el buen funcionamiento de aspectos básicos como la presión de los neumáticos, los niveles de líquidos, luces, etc.

Aunque esto parezca un aspecto vital parte del día a día de las empresas, nada más lejos de la realidad, puesto que existen multitud de compañías que siguen sin incorporar mantenimientos preventivos en su actuación, factor que se hace visible debido a las inspecciones en carretera que exponen ciertas deficiencias que ponen en riesgo la seguridad vial, tanto para el conductor como para los demás usuarios que circulen por carretera.

Qué es mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo (PdM) es predecir el momento justo en el que el equipo o los vehículos necesitarán mantenimiento. Para ello se analizan una serie de parámetros determinados que luego se supervisarán de forma periódica a través de sensores. Los sensores envían datos sobre el funcionamiento de los vehículos en tiempo real y activa una alerta de mantenimiento en el momento en que se cumple algún parámetro o indicador determinado.

Gracias a este tipo de modelo de mantenimiento predictivo, las empresas que lo integren podrán establecer su estrategia de gestión de mantenimiento y así conseguir mantener los vehículos en óptimo funcionamiento durante el mayor tiempo posible y reducir errores en los equipos y activos.

Hay varias técnicas y herramientas que se pueden utilizar en el mantenimiento predictivo. Algunas de estas técnicas incluyen:

• Monitoreo de la condición: se utilizan sensores y dispositivos de monitoreo para recopilar datos sobre la condición de los vehículos y equipos, y se utilizan algoritmos de análisis para detectar signos de fallo o desgaste anormal.
• Análisis de datos: se utilizan técnicas de análisis de datos para examinar grandes cantidades de datos recopilados por los sensores y dispositivos de monitoreo, y se buscan patrones o tendencias que puedan indicar problemas o fallos futuros.
• Pruebas de diagnóstico: se utilizan pruebas especiales para evaluar la condición de los vehículos y equipos, como pruebas de compresión o de resistencia eléctrica.

Ventajas del mantenimiento predictivo de vehículos

Implementar una estrategia de mantenimiento predictivo de los vehículos a través de un software proporciona muchas ventajas, aquí te dejamos las más importantes:

→ Reducción de costes

El hecho de ir revisando de forma periódica los problemas del vehículo evita que estos se conviertan en problemas mayores y, por tanto, reparaciones más costosas o que requieran mantener el vehículo inhabilitado durante el tiempo que está en reparación. Por tanto, de esta forma, reducimos los costes de mano de obra y reparaciones al tener que recurrir a los técnicos o talleres únicamente cuando es necesario o para ciertas tareas específicas.

→ Reducción de riesgos

Llevar un control de los problemas de mantenimiento del vehículo en cuestiones de seguridad hace que reduzcamos notablemente las posibilidades de accidentes, así como el riesgo de peligro para el resto de conductores que se encuentren circulando por la vía.

→ Reducción de averías inesperadas

Como hemos comentado, las revisiones periódicas nos permiten tener constancia de los problemas con los vehículos de forma mucho más rápida y cuando estos problemas aún son pequeños, de forma que evitamos que se conviertan en averías importantes.

→ Aumentar el tiempo útil del vehículo

Gracias a este sistema podemos saber qué tipo de comportamientos o aspectos provocan un desgaste innecesario en los vehículos y optimizarlos.

Fuente: https://bit.ly/3uVfedW / https://bit.ly/3AiZBhb

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