Los autobuses circulan por las mismas carreteras que los coches, pero tardan más, son menos fiables y cuestan más. A pesar de los carriles exclusivos para autobuses y la reducción de las tarifas para animar a los clientes a volver a bordo, el problema para los consumidores sigue siendo: la fiabilidad del servicio
Las averías de los vehículos y los consiguientes tiempos de inactividad e interrupciones del servicio minan la confianza de los pasajeros en la fiabilidad de una ruta de autobús o incluso de toda la red de servicios. Menos incentivados a utilizar servicios de transporte público que consideran ineficaces, elegirán una alternativa. Los operadores de autobuses pierden ingresos, lo que obliga a subir las tarifas y provoca nuevas reducciones del servicio, contribuyendo a la pobreza en el transporte de quienes no tienen coche. Al mismo tiempo, la excesiva dependencia del vehículo privado por parte de quienes tienen la suerte de poder permitírselo genera contaminación y congestión de tráfico para todos. Es un círculo vicioso de declive del transporte y una situación en la que todos pierden. Encontrar una estrategia de mantenimiento que mantenga los autobuses en la carretera y en servicio, llevando a los pasajeros donde necesitan estar, cuando lo necesitan, es la respuesta al problema del uso de los autobuses.
ENCONTRAR LA ESTRATEGIA DE MANTENIMIENTO ADECUADA
Ante el aumento de los costes del combustible, la interrupción de las cadenas de suministro, la escasez de materiales y la inminente y costosa transición a los vehículos eléctricos, muchos operadores de flotas ya han intentado ampliar el ciclo de vida de los componentes de los vehículos para mejorar la fiabilidad, reducir los tiempos de inactividad, disminuir el gasto en mantenimiento y proteger los flujos de ingresos. El principal reto para los equipos de servicio reside en equilibrar la seguridad y la fiabilidad con la necesidad de mantener bajos los costes. Se trata de un rompecabezas que cada operador de transporte aborda de forma diferente. Las estrategias van de reactivas a preventivas y predictivas, pero no todas cumplen el ideal de tiempo de inactividad cero, prevención de fallos y reducción de costes.
Tomemos como ejemplo el mantenimiento reactivo, en el que las reparaciones se realizan cuando ya se ha producido un problema. Si bien esto ahorra dinero en el mantenimiento preventivo, lamentablemente las reparaciones de emergencia que implican un aviso con poca antelación, un envío más caro de las piezas y, potencialmente, el alquiler de un autobús de sustitución pueden acabar siendo aún más costosas. Además, retirar el autobús de la carretera e interrumpir las rutas de servicio no mejora la experiencia del cliente.
El mantenimiento preventivo, basado en estimaciones de cuándo puede producirse un fallo, puede ayudar a prolongar la durabilidad de un vehículo con revisiones periódicas. Sin embargo, no optimiza los costes y hace que se invierta más tiempo en reparar un vehículo cuando podría no ser necesario, lo que de nuevo repercute en el servicio prestado al cliente al mantener los autobuses fuera de la carretera.
ANÁLISIS BASADOS EN IA
El enfoque más avanzado para lograr la fiabilidad es el mantenimiento predictivo. Al aprovechar la recopilación y el análisis automatizados de los datos de los vehículos mediante IA, los gestores de mantenimiento obtienen información procesable y en tiempo real sobre los componentes individuales de los autobuses. El mantenimiento y las reparaciones pueden programarse con mayor precisión, lo que contribuye a una mejor utilización de la flota y al ahorro de costes. Pero lo más importante es que, al prevenir los fallos de los equipos, las averías de los vehículos pueden prevenirse para reducir el tiempo de inactividad y proteger tanto los ingresos como la experiencia del cliente.
A diferencia del enfoque preventivo, el mantenimiento predictivo también puede tener en cuenta las variaciones naturales entre los vehículos asignados a diferentes rutas, ahorrando tiempo en inspecciones visuales. Por ejemplo, un autobús urbano frena con más frecuencia que un vehículo interurbano de largo recorrido. El mantenimiento predictivo con IA significa que los operadores de autobuses pueden depender de algoritmos para detectar patrones en los datos recopilados y predecir cuándo será necesario sustituir las pastillas de freno. Al saber cuándo será necesario sustituirlas, las piezas pueden pedirse al por mayor y el mantenimiento puede programarse durante los periodos de menor actividad. De este modo se reducen los costes asociados a la sustitución no planificada o preventiva de piezas, así como el tiempo de inactividad y el impacto operativo asociado.
A pesar de la idea errónea de que la IA sustituye a las personas, una solución de mantenimiento predictivo basada en IA no elimina la necesidad de contar con equipos de servicio sólidos y experimentados. Por el contrario, permite digitalizar tareas repetitivas y mundanas que consumen mucho tiempo y son propensas a errores. La automatización de tareas como lecturas del cuentakilómetros, comprobaciones del refrigerante, cambios de aceite, etc., libera a los equipos para realizar tareas de mayor valor que contribuyen más a la red. Además, el sistema puede alertar proactivamente a los ingenieros de posibles riesgos, lo que permite mejorar la planificación de las intervenciones.
ELEGIR LA MEJOR RUTA
Aunque el mantenimiento reactivo puede suponer un ahorro de costes a corto plazo, conducirá inevitablemente a un gasto excesivo en reparaciones de emergencia. El mantenimiento preventivo es más eficaz para mantener bajos los costes y minimizar los tiempos de inactividad no programados, pero puede requerir muchos recursos y tiene múltiples limitaciones. Para lograr un tiempo de inactividad cero, aumentar la fiabilidad y, por tanto, la confianza de los clientes en los servicios de autobús, los operadores deben recurrir a estrategias de mantenimiento predictivo proactivas basadas en IA. Mediante el uso de datos y análisis para crear un sistema de alerta temprana de fallos en los equipos o vehículos, se puede optimizar el tiempo de detección y permitir una intervención temprana y estrategias eficaces de mitigación de riesgos. El mantenimiento predictivo representa la única forma de minimizar con precisión los tiempos de inactividad imprevistos, al tiempo que se ahorra dinero en recursos y se evitan las reparaciones de emergencia.
Garantizar la fiabilidad del servicio y conseguir que los ciudadanos vuelvan a utilizar el transporte público no sólo supondrá un aumento de los ingresos para los operadores, sino que también será crucial para frenar la dependencia del automóvil. Un mantenimiento predictivo basado en la inteligencia artificial, responderá a las necesidades ecológicas, sociales y económicas de las generaciones futuras.
