Durante décadas, la gestión del autotransporte de carga operó bajo un esquema tradicionalmente reactivo: el camión se reparaba cuando fallaba en carretera, la ruta se corregía cuando el tráfico ya había sofocado el paso y el consumo de diésel se evaluaba semanas después de haber liquidado el viaje.

En el entorno actual, la analítica predictiva ha redefinido esta dinámica. La evolución de la telemetría pasiva —que se limitaba a rastrear la ubicación vía GPS— hacia sistemas de monitoreo inteligente permite interpretar millones de datos por segundo, procedentes de los sensores del motor, patrones de tráfico, condiciones meteorológicas e historial de mantenimiento. 

El objetivo ya no es saber dónde está la unidad, sino anticiparse a lo que va a suceder. Es por eso que platicamos con Armando Morfín, director general de Medieval Logistic, una empresa transportista que aprendió a sacarle provecho a la tecnología para tener una operación mucho más rentable y segura. 

En entrevista para TyT, el empresario afirmó que el mantenimiento correctivo es el enemigo silencioso del costo total de propiedad. Una falla mecánica no detectada en ruta no sólo genera gastos de grúa y rescate, sino que también detiene la cadena de suministro y castiga los tiempos muertos.

Con el uso de la telemetría, en lugar de enviar la unidad a revisión cada 10,000 kilómetros por calendario, el sistema emite una alerta temprana solicitando el ingreso al taller con diagnóstico previo, refacciones listas y un tiempo de intervención mínimo.

Sobre el consumo de combustible, cuyo gasto representa entre el 30% y el 40% de los costos operativos de una flota, la analítica predictiva cruza los datos de la ruta con la física de la conducción en tiempo real para optimizar el uso de cada litro de diésel.

Pero eso no es todo, ya que también modela la ruta e instruye al sistema de control de crucero predictivo sobre cuándo acelerar, cuándo dejar rodar la unidad por inercia antes de una pendiente y qué velocidad mantener para maximizar la inercia del vehículo.

También destacó que la tecnología identifica en tiempo real picos de aceleración, tiempo en ralentí prolongado y uso inadecuado del freno de motor, lo que permite retroalimentar al operador antes de que estos hábitos afecten el rendimiento del viaje entero.

Te recomendamos: Así es como la telemetría predictiva está rediseñando los presupuestos del diésel

A través del monitoreo en tiempo real de códigos de falla, la empresa logró reducir los paros no programados por fallas mecánicas hasta 20 por ciento, optimizando el tiempo de permanencia de los camiones en el taller y garantizando una mayor disponibilidad operativa para sus clientes.

Es así como el entrevistado afirma que la analítica predictiva en el autotransporte ha dejado de ser una ventaja competitiva opcional para convertirse en un requisito de supervivencia financiera. 

La tecnología no busca reemplazar el criterio del jefe de taller ni la pericia del operador al volante, sino dotar a la dirección general de visibilidad anticipada para tomar decisiones rentables antes de que las ruedas giren.

Las flotas que logran sincronizar sus datos con la toma de decisiones diaria, agregó, son las que aseguran la máxima disponibilidad de sus activos, el menor costo por kilómetro e, incluso, una mayor lealtad de sus clientes.

Te invitamos a escuchar el episodio más reciente de nuestro podcast Ruta TyT: