{"id":43174,"date":"2024-06-10T08:40:07","date_gmt":"2024-06-10T06:40:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=43174"},"modified":"2024-10-25T11:24:03","modified_gmt":"2024-10-25T09:24:03","slug":"gestion-flotas-sostenible","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/gestion-flotas-sostenible\/","title":{"rendered":"Gesti\u00f3n de flotas sostenibles"},"content":{"rendered":"

En un mundo cada vez m\u00e1s consciente de la necesidad de reducir su impacto ambiental, la optimizaci\u00f3n del control de flotas<\/a> emerge como un \u00e1rea crucial para la sostenibilidad en el transporte. En este contexto, la combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas como los sistemas de trazabilidad de flotas<\/strong> en tiempo real mediante GPS y los dispositivos de diagn\u00f3stico a bordo mediante el protocolo OBD2<\/strong> ofrece un amplio espectro de posibilidades, las cu\u00e1les ser\u00e1n analizadas en este art\u00edculo. Abordaremos temas desde optimizar rutas<\/a> hasta la aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial<\/strong>, tanto para los mantenimientos preventivos de las flotas de veh\u00edculos como para la reducci\u00f3n de la huella de carbono<\/strong> en la operativa diaria para una gesti\u00f3n de flotas sostenible<\/strong>.<\/p>\n

La gesti\u00f3n de flotas enfrenta una serie de desaf\u00edos a d\u00eda de hoy, como la planificaci\u00f3n de rutas o el mantenimiento de veh\u00edculos, todos los cuales influyen directamente en las emisiones de carbono y en los costes operativos de la propia empresa, aunque estos sean los denominados \u201ccostes ocultos\u201d, es decir, gastos que no son productivos o necesarios para el funcionamiento de la empresa y suelen pasar desapercibidos para los sistemas contables y la cuenta de resultados.<\/p>\n

\"Gesti\u00f3n<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el OBD2?<\/h2>\n

El OBD2<\/strong>, o Diagn\u00f3stico a Bordo de Segunda Generaci\u00f3n<\/strong>, es un sistema estandarizado de diagn\u00f3stico de veh\u00edculos<\/strong> utilizado en la mayor\u00eda de los autom\u00f3viles fabricados despu\u00e9s de 1996. Este sistema proporciona a los propietarios y t\u00e9cnicos acceso a informaci\u00f3n clave sobre el funcionamiento y el estado de los diversos sistemas del veh\u00edculo. Su prop\u00f3sito principal es monitorear y controlar las emisiones del veh\u00edculo<\/strong>. Para lograr esto, el OBD2 utiliza una serie de sensores y dispositivos electr\u00f3nicos integrados en el veh\u00edculo para recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento del motor y los sistemas de control de emisiones.<\/p>\n

Los datos recopilados por el OBD2 incluyen una variedad de par\u00e1metros como la velocidad del motor, la temperatura del refrigerante, la presi\u00f3n del combustible y la eficiencia del catalizador. Estos datos se transmiten a trav\u00e9s de un conector de diagn\u00f3stico ubicado en el interior del veh\u00edculo, el cual permite acceder a ellos utilizando un esc\u00e1ner de diagn\u00f3stico. Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s \u00fatiles del OBD2 es su capacidad para detectar y registrar c\u00f3digos de falla<\/strong> relacionados con el funcionamiento del motor y los sistemas de control de emisiones. Estos c\u00f3digos, conocidos como c\u00f3digos de diagn\u00f3stico de problemas (DTC)<\/strong>, proporcionan informaci\u00f3n sobre cualquier problema que pueda estar afectando el rendimiento del veh\u00edculo, desde un fallo en la sonda Lambda hasta un problema m\u00e1s grave en el sistema de refrigeraci\u00f3n.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo aplicamos la Inteligencia Artificial para el mantenimiento predictivo?<\/h2>\n

La integraci\u00f3n de la Inteligencia Artificial con los datos del OBD2 abre un abanico de posibilidades para la gesti\u00f3n avanzada de flotas al proporcionar una amplia variedad de datos sobre el estado y el rendimiento del veh\u00edculo<\/strong>, ofreciendo una base rica para la aplicaci\u00f3n de algoritmos de machine learning<\/a><\/strong>. Estos algoritmos pueden analizar los datos recopilados en tiempo real y aprender patrones que puedan indicar problemas mec\u00e1nicos inminentes. Por ejemplo, podr\u00edan aprender a reconocer ciertos patrones en las lecturas de los sensores del motor que han sido previamente asociados con un fallo en el sistema de encendido.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los modelos de IA pueden incorporar datos contextuales adicionales, como las condiciones clim\u00e1ticas, el terreno y el estilo de conducci\u00f3n del conductor, para mejorar la precisi\u00f3n de las predicciones. Por ejemplo, un algoritmo podr\u00eda aprender que ciertas condiciones de conducci\u00f3n, como conducir en pendientes pronunciadas o en climas extremadamente fr\u00edos, aumentan la probabilidad de un problema en el sistema de transmisi\u00f3n del veh\u00edculo.<\/p>\n

Una vez que se ha entrenado el modelo, puede utilizarse para analizar los datos en tiempo real recopilados por el OBD2 y generar alertas tempranas sobre posibles problemas mec\u00e1nicos.<\/strong> Estas alertas son enviadas al conductor, al equipo de mantenimiento y al sistema de gesti\u00f3n de flotas, permitiendo una respuesta r\u00e1pida y proactiva antes de que ocurra un problema que implique una aver\u00eda m\u00e1s grave en el veh\u00edculo y, por consiguiente, ante de que afecte tanto a los costes directos (reparaci\u00f3n de la aver\u00eda m\u00e1s elevada que si se hubiera detectado antes, tiempo del operario perdido al tener que esperar a la asistencia en carretera, penalizaciones por los servicios no prestados) como a los costes indirectos (insatisfacci\u00f3n del cliente, aumento del riesgo de accidente de los trabajadores).<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00bfY c\u00f3mo afecta esto a la huella de carbono?<\/h2>\n

La integraci\u00f3n de la inteligencia artificial con el OBD2 no solo tiene un impacto significativo en la eficiencia y fiabilidad de las flotas de veh\u00edculos, sino que tambi\u00e9n puede tener efectos positivos en la reducci\u00f3n de la huella de carbono<\/strong>, logrando una gesti\u00f3n de flotas sostenible<\/strong> que no pierde eficacia. Aqu\u00ed hay algunas maneras en las que esta combinaci\u00f3n influye en la disminuci\u00f3n de la huella de carbono de una empresa:<\/p>\n