¿Qué es el análisis predictivo de flotas?

¿Qué es el análisis predictivo de flotas?

El análisis predictivo de flotas emplea diversas técnicas, como historiales agregados de conductores, estadísticas, modelado y aprendizaje automático, para analizar datos actuales y prever aspectos como mantenimiento, presupuestos, costos de combustible y seguridad.

¿Cómo funciona el análisis predictivo de flotas?

Las decisiones empresariales de hoy se basan en datos. A través de tecnologías como el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), las personas tienen más datos a su disposición que nunca. La tecnología de macrodatos permite a las empresas aprovechar esa información para tomar decisiones informadas.

Aquí es donde los sistemas de gestión de flotas con análisis predictivo resultan útiles. Los datos capturados de la telemática de flotas ayudan a los administradores a resolver problemas antes de que ocurran. Las empresas utilizan software de flota para monitorear continuamente datos en tiempo real de sensores de vehículos, sistemas de gestión de transporte y más. Al analizar estos datos, los gestores de flotas pueden predecir problemas, identificar tendencias y reconocer patrones de comportamiento. 

A nivel básico, el análisis predictivo de flotas consta de tres pasos:

• Captura de datos. Los sensores de equipo generan datos.  

• Transmisión de datos. Los datos capturados se comparten con el software de gestión de flotas a través de una conexión a Internet, ya sea por cable o inalámbrica.  

• Análisis de datos. Los algoritmos de software con tecnología de inteligencia artificial (IA) identifican tendencias y comparan el rendimiento de un vehículo con el rendimiento esperado (a menudo basándose en las directrices de los OEM o en datos históricos). También puedes considerar factores como el deterioro natural. Una vez calculado, el software puede hacer predicciones sobre el equipo y los vehículos. 

Cuando se analizan los datos, el sistema genera una puntuación sobre la probabilidad de que ocurra un incidente. Cuanto más alta sea la puntuación, más probable será que ocurra el incidente. Por ejemplo, en la optimización de rutas, el análisis predictivo utiliza datos de condiciones de tráfico previas, detalles de trabajo, información satelital y necesidades de programación. Luego, utiliza un algoritmo para crear la ruta más rentable para completar las tareas. La herramienta de análisis generará puntuaciones para problemas como el tráfico, los accidentes u otros retrasos, y redirigirá a los conductores en consecuencia. 

Casos de uso de analíticas predictivas en la gestión de flotas

Las herramientas de análisis predictivo son increíblemente útiles para que las operaciones de flota sean más eficientes. Los gestores de flotas pueden usarlas para tomar decisiones proactivas en lugar de reaccionar a los problemas a medida que suceden. El análisis predictivo de flotas ayuda a las empresas a:

Mejora la eficiencia de la flota

Las herramientas de análisis predictivo de flotas contribuyen a la eficiencia de diversas formas. Una manera significativa es mediante la optimización de rutas. Los gestores de flotas y los despachadores pueden usar análisis para determinar las rutas más eficientes y rentables. Esto es especialmente beneficioso para las flotas que realizan muchas paradas durante el día o cuyas paradas varían, como los camiones de basura o las furgonetas de reparto. 

Antes, la optimización de rutas se hacía manualmente, pero hoy en día se analiza en tiempo real con software de gestión de flotas. El análisis predictivo examina todas las paradas de una ruta, considera los retrasos y los datos históricos del trayecto, y diseña un camino para ayudar a los conductores a completar los trabajos de manera rápida y eficiente. Debido a que los costos de combustible son un gasto significativo para las flotas, contar con rutas eficientes ayuda a ahorrar combustible, lo que genera un mayor ahorro de costos.

Otro uso del análisis predictivo es entender la utilización de activos. En lugar de depender de los registros en papel y la memoria, los datos pueden indicar qué vehículos o equipos están subutilizados o necesitan mantenimiento después de un uso intensivo. Al monitorear el uso a lo largo del tiempo, el análisis de datos ayuda a los gestores de flota a redistribuir los activos de manera más eficiente o venderlos para optimizar los costos de mantenimiento si no son necesarios.

Implementa el mantenimiento predictivo

Al invertir en tecnología de mantenimiento predictivo, las flotas están invirtiendo en el estado a largo plazo de sus equipos o flotas. Implementar un programa de mantenimiento predictivo extiende la vida útil de los vehículos y equipos. Con sensores y software que monitorean constantemente el rendimiento, los gerentes están previniendo que ocurran daños reales. El software se encarga de todo el monitoreo de condiciones, con lo que brinda tranquilidad a los administradores de flotas y les permite enfocarse en otras tareas.

Además, con el análisis predictivo que monitorea el estado de un vehículo o equipo, las empresas experimentan menos tiempo de inactividad inesperado. Los gerentes pueden programar el mantenimiento antes de que ocurra una avería o falla, lo que produce un mejor servicio para los clientes y operaciones confiables para la empresa.

Reducción de emisiones

Según Deloitte, el mantenimiento deficiente de los vehículos puede provocar una disminución general de entre el 5 y el 20 % en la productividad y la eficiencia. El análisis predictivo puede ayudar a las flotas a implementar un programa de mantenimiento preventivo, garantizando que los vehículos estén completamente optimizados. Esto ayuda a activar los vehículos para que quemen combustible correctamente, reduciendo las emisiones de carbono. Con analíticas predictivas, los sensores que monitorean equipos y vehículos pueden detectar las emisiones de gases de efecto invernadero más rápidamente que los métodos tradicionales. El software predictivo puede detectar fallos potenciales en vehículos y activos antes de liberar emisiones dañinas o materiales tóxicos.

Promueve la seguridad del conductor

Las herramientas de análisis predictivo no solo promueven la seguridad mediante el mantenimiento constante de la flota, sino que también fomentan un comportamiento de conducción seguro. El software de gestión de flotas y los datos telemáticos actuales permiten a los gerentes rastrear comportamientos de conducción inseguros, como las frenadas abruptas, los giros abruptos y la rápida aceleración. La inteligencia artificial también puede detectar cuando los conductores parecen distraídos o fatigados y advertir a los gestores de flotas para que tomen medidas correctivas.

Anteriormente, era difícil identificar tendencias consistentes en el comportamiento de conducción insegura. Ahora, el análisis predictivo ayuda a los gerentes a identificar a los conductores que muestran comportamientos inseguros, lo que permite a los gerentes enfocar su tiempo en darles asesoramiento y ayudarlos a mejorar. Cuando se combina con soluciones de seguridad basadas en video, los gerentes pueden obtener más contexto sobre lo que indican sus puntos de datos. Por ejemplo, los gerentes pueden ver si un incidente de frenado abrupto se debió a la distracción del conductor o si otro vehículo se le cerró al conductor.