Del mantenimiento correctivo al taller inteligente

Desde el inicio del transporte y durante décadas, el mantenimiento se centró en “reaccionar” ante las fallas. La unidad se detenía, entraba al taller y la operación sufría. 

Hoy, ese paradigma está cambiando gracias a la concientización del MP (mantenimiento preventivo) y a la convergencia con la tecnología, como son las cámaras periféricas, sensores inteligentes y analítica de datos. Estamos frente a una acentuación de un modelo, que, aunque ya existente, ha tomado relevancia: el mantenimiento predictivo, donde la tecnología detecta los problemas antes que los mecánicos… e incluso antes que los operadores.

En TMC 2025, en Nashville, vimos cómo el taller tradicional evoluciona hacia un centro de decisiones basadas en datos. Camiones como el Volvo VNR o el Tesla Semi demostraron que combinar visión periférica, telemetría y algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) no es un lujo futurista, sino un recurso que ya impacta directamente en la disponibilidad mecánica y en los costos operativos.

Los sensores y cámaras, los nuevos “mecánicos digitales”

Hoy, el diagnóstico de las unidades empieza mucho antes de abrir el cofre. Los nuevos vehículos integran sensores de todo tipo:

  • Sensores de vibración y torque: identifican desajustes incipientes en transmisión, diferenciales y motor.
  • Cámaras periféricas 360°: además de prevenir colisiones, registran patrones de desgaste en neumáticos, frenos y suspensiones.
  • Sensores ambientales: controlan humedad, temperatura y polvo, anticipando problemas en frenos, sistemas eléctricos o lubricación.
  • Sensores biométricos: en cabina, ya miden fatiga y somnolencia del operador, correlacionando datos con riesgos de accidente.

En marcas como Tesla, el sistema envía datos en tiempo real a la nube para que la plataforma pueda anticipar fallas. Mientras que Volvo Trucks apuesta por la integración de cámaras laterales inteligentes que combinan seguridad con mantenimiento proactivo.

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Cuando la IA predice fallas: datos antes que sorpresas

La Inteligencia Artificial está acelerando la transición de modelos preventivos a predictivos. Plataformas conectadas, como las de Samsara o Trimble, recopilan datos de miles de variables: kilometraje, cargas, frenadas bruscas, historial de refacciones y hábitos de manejo.

El aprendizaje automático permite:

  • Identificar patrones de desgaste antes de que sean visibles.
  • Predecir fallas en componentes críticos como frenos, turbos o sistemas de inyección.
  • Ajustar automáticamente las rutinas de mantenimiento, reduciendo costos y tiempos muertos.

Dato relevante: de acuerdo con un estudio de la ATA y el TMC, las flotas que usan IA y sensores reducen en 28% las fallas no programadas y mejoran la disponibilidad mecánica hasta en 12 por ciento.

Impacto operativo: menos rescates, más camiones rodando

Migrar hacia un modelo de mantenimiento inteligente no es sólo una cuestión tecnológica, es una decisión estratégica que impacta directamente en la rentabilidad:

  • Reducción de tiempos muertos: un mantenimiento predictivo puede ahorrar hasta tres días por unidad frente a una reparación no planificada.
  • Menos rescates carreteros: sensores de presión y temperatura de llantas reducen hasta un 22 % las incidencias por reventones y sobrecalentamientos.
  • Ahorros directos: las flotas que adoptan mantenimiento predictivo logran reducir sus costos totales de mantenimiento entre un 12 y 18 por ciento.

¿Y México, cómo se prepara?

En nuestro país, algunas flotas empiezan a integrar estos sistemas, incorporando telemetría avanzada y tableros de indicadores de análisis predictivo para anticipar incidentes y evitar detenciones no programadas en rutas transfronterizas.

La clave para dar el siguiente paso será:

  • Migrar de modelos correctivos/preventivos a modelos híbridos predictivos.
  • Invertir en plataformas que centralicen datos de sensores, cámaras y telemetría.
  • Capacitar a operadores y mecánicos para interpretar datos en tiempo real.

El reto no está sólo en adquirir tecnología, sino en integrarla y operarla con talento calificado.

Conclusión: la implementación de indicadores es la prioridad y … los talleres del futuro ya están aquí

La mayoría de los talleres en México, no cuentan con indicadores de seguimiento y algunos de los que los tienen, no los revisan periódicamente, es por eso que menciono que la prioridad es implementarlos; por otro lado, el taller dejó de ser únicamente un lugar donde “se arreglan camiones”. Ahora se convierte en un centro estratégico de gestión de datos. La combinación de visión periférica, sensores e Inteligencia Artificial permitirá que las flotas mexicanas pasen de reaccionar ante fallas a anticiparse a ellas.

En un mercado cada vez más competitivo, quien vea primero… gana.

El futuro del mantenimiento no está en la caja de herramientas, sino en los datos.

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Acerca de José Gutiérrez: es socio fundador de la firma de consultoría HIGHPERCONS, la cual se enfoca en diseño de estrategias, eficiencia de flotas y manejo óptimo de talleres, y es el director de Enlace Industrial para NACFE LATAM. Para ahondar en temas de mantenimiento y/o gestión de flota, pueden contactarlo en: jose.gutierrez@highpercons.com o jose.gutierrez@nacfe.org

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