Las empresas de transporte están transformando la gestión de flotas vehiculares y la operación de negocio hacia soluciones inteligentes de movilidad para mantenerse competitivos en el sector.

¡El movimiento de la flota inteligente está sucediendo ahora! El análisis de datos juega el papel más importante en la operación, el internet de las cosas (IoT) se expande rápidamente y esto incluye aumentar la conectividad en el Sector del Transporte.

La tecnología Big Data está en constante evolución y se proyecta como factor clave en la toma de decisiones futuras, cada vez son más las empresas que adoptan el reto de la Transformación Digital.

A continuación te compartimos cómo Didcom® ha implementado tecnología Big Data con el objetivo de obtener información de gran valor para nuestro socio estratégico MAN Truck & Bus México, una muestra del potencial y alcance que se genera cuando los datos se convierten en información.

Aspectos destacados

Período. 21 Meses

Cantidad de unidades. 392

  • Datos totales procesados. 960,334,443

Casi 1 billón, de los cuales el 38.7% son datos de motor, y el 61.3% son datos de posicionamiento GPS.

  • Kilometraje. 52,763,690

137 viajes de la tierra a la luna.

  • Horas. 910,937

104 años, más de un siglo de horas.

  • Combustible. 14,998,665

Cantidad equivalente para llenar 6 albercas olímpicas.

Contenido de Estudio

Acumulación de Datos

El total de los datos acumulados proviene de 392 unidades de diferentes modelos, de los cuales destaca el modelo RR4 480 6×2 con el 31.7% del total de la flota, siendo el modelo más activo en operación.

La acumulación de datos ha sido gradual conforme a la adición de unidades a la plataforma, llegando a tener un promedio diario de 1,500,000 registros y picos de más de 1,980,000 registros.

El mayor porcentaje de datos proviene del posicionamiento GPS (latitud & longitud), esto debido a que de manera continua se está enviando la ubicación de la unidad en tiempo real, en cambio los datos de motor está programado su envío con base a programación según el tipo de parámetro.

Total de registros 18 meses

Efecto COVID-19

El efecto COVID-19 representó una disminución promedio del 57% de la recolección de datos, la mayor diferencia se tuvo entre la mitad de marzo y la mitad de abril, llegando a una disminución de registros diarios del 75%. Al cierre de junio se ha detectado una recuperación paulatina y sostenida, teniendo un promedio de mejora del 32% con base al nivel más bajo registrado.

También se ha detectado que los modelos D2676 y 17.280 son los que tuvieron una operación más estable y se vieron menos afectados, una muestra que indica que el transporte de carga se mantuvo activo como parte fundamental del movimiento de productos y entregas.

Total registros 1er semestre 2020

Rendimiento de Combustible

Tener el rendimiento de manera sumarizada por modelo permite tener una visión general de la eficiencia por modelo,  sin embargo, hay muchos factores adicionales que se deben tomar en cuenta para determinar el rendimiento real de la unidad, ya que influye principalmente el tipo de ruta para el cual la unidad ha sido seleccionada.

Al desglosar características integradas por modelo, permite profundizar en el resultado de de una manera más analítica, ya que se abren variantes adicionales que son un factor muy importante para su comparación (año, carrocería, chasis, euro).

A nivel flota se tiene un rendimiento general de 3.52 km/lt
y un consumo promedio de 16.47 lts/hr.
Para la definición del “TOP 10” se tomaron en cuenta únicamente
las unidades que tienen al menos 50,000 kilómetros de registros acumulados,
con el propósito de tener resultados probados en una gran dimensión de datos.

Rangos de Operación

Uno de los principales objetivos de analizar los rangos operativos es ayudar a convertir bitácoras simples en estadísticas, tendencias y proyecciones, que permitan detectar patrones en la operación, y anticiparse ante cualquier eventualidad.
Para el análisis de rangos de operación se tomaron en cuenta 9 parámetros de tipo variable (RPM, km/hr, marcha, torque, temperatura de motor, presión de aceite, nivel de combustible, nivel de urea y voltaje de batería), los cuales a nivel de histograma se representa su rango operativo en medición porcentual para identificar si su comportamiento está dentro de los límites establecidos y si no determinar acciones correctivas en la operación.

Histograma de RPM

Protección de Motor y Collarín

Tener los registros de la operación genera oportunidades para corregir, permite tomar medidas preventivas para eliminar la posibilidad de problemas de mantenimiento inesperados, es información muy valiosa para un análisis de mantenimiento y principalmente para evitar gastos innecesarios en reparaciones y aumentar la rentabilidad operativa y de negocio.

Total de protecciones por tipo

Protección de Collarín

En total se registraron 131,108 eventos, los cuales tienen una duración promedio de 5 minutos por evento, salvaguardando su funcionalidad e incrementando su vida útil en más de 10,925 horas de operación.

Protección de Motor

En total se registraron 4,162 eventos de alerta de protección de motor, de los cuales el 81.81% están relacionados a baja presión de aceite de motor, el 14.75% a nivel bajo de coolant y un 3.44% a alta temperatura de motor.

El mayor porcentaje de posibles fallas de motor, radica en la “baja presión de aceite”, un total de 94 unidades (56.29%) han presentado esta condición, le sigue el “bajo nivel de coolant” con 79 unidades (47.31%) y por último la “alta temperatura de motor” con 42 unidades (25.15%).

Códigos de Falla

El éxito para cualquier administración de mantenimiento es el convertir un mantenimiento correctivo en preventivo, con la información de códigos de fallas del motor se puede detener los problemas del motor antes de que sean costosos de administrar y reparar. 

El 71.9% del total de las unidades han presentado al menos un código de falla, siendo el modelo D2676 el que mayor cantidad de eventos registra, seguidos de los modelos RR4 480 6×2 y RR2 480 4×2.

La mayor cantidad de fallas provienen del módulo ZBR2 con un 41.1% del total de los registros, le sigue el módulo AST con un 20.1% y en tercer lugar se encuentra el módulo EBS con el 19.4%.

Se identificaron los 10 códigos de fallas que representan el mayor número de registros por modelo
y su distribución entre los mismos, lo que ofrece claridad para determinar
las causas que lo ocasionan y su posible afectación.

Conclusión

La clave del Big Data es garantizar la disponibilidad de datos útiles y relevantes para descubrir deficiencias y detectar oportunidades de optimización. Mantener su Flota Vehicular en operación es prioridad para toda Empresa de Transporte y la Tecnología es la clave para la eficiencia, competitividad y rentabilidad.

Las Soluciones en Telemática de Didcom® son una inversión estratégica, que al integrarse en sus flotas impulsarán la productividad, tomando medidas proactivas, creando ventajas y oportunidades para la rentabilidad operativa y de negocio.

Las Empresas de Transporte que digitalicen sus procesos operativos serán referentes de eficiencia en el sector, mantendrán bajos costos operativos, evitarán gastos innecesarios, generarán ahorros y aumentarán considerablemente su productividad.

Puedes consultar aquí el estudio completo realizado para MAN Truck & Bus México Data Science 2018 – 2020 “El Poder de la Información” Powered by Didcom®.

Te invitamos a conocer el Caso de Éxito de la propuesta de Transformación Digital y oferta de Servicios Telemáticos de MAN Truck & Bus México para el mercado en México.

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