lineamientos generales para el mantenimiento de vehiculos
Contenido
Y el software predictivo para el mantenimiento de la flota puede proporcionar alertas sobre posibles problemas con varios días de anticipación. Uno de los aspectos más prometedores de la transformación digital de la industria ferroviaria es el mantenimiento predictivo, que utiliza datos recopilados en los equipos durante la operación para identificar problemas de mantenimiento en tiempo real. Esto significa que las reparaciones se pueden planificar correctamente, con los beneficios de que los trenes no necesitan ser puestos fuera de servicio inesperadamente para emergencias o mantenimiento de rutina innecesario. Entonces, la pregunta es, ¿cómo ayuda el mantenimiento predictivo a proteger los vehículos de la flota? Para empezar, PdM requiere dos conjuntos de tecnología para funcionar: sensores de alta calidad y el software del sistema de gestión de mantenimiento computarizado.
Además, los vehículos se pueden utilizar de manera más eficiente porque el mantenimiento se planifica solo cuando es necesario. Cuando se planifica en función de fechas o kilometraje aleatorios, el mantenimiento del vehículo roba tiempo al hacer que el equipo no esté disponible para su uso. Con el mantenimiento predictivo, los administradores de flotas pueden programar el mantenimiento basándose en diagnósticos precisos e información de uso del vehículo. Como los vehículos con menos uso no requieren tantas paradas de mantenimiento, la disponibilidad de activos aumenta mientras se minimizan las pérdidas por mantenimiento innecesario. Mediante la evaluación comparativa, las flotas que adoptan un programa de mantenimiento predictivo pueden realizar un seguimiento de los costos, como las piezas y la mano de obra. Con un tamaño de muestra lo suficientemente largo, las flotas deben notar que incluso cuando algunas reparaciones pueden ocurrir con más frecuencia de lo habitual, confiando en que las recomendaciones predictivas reducirán los costos y tiempos promedio de reparación, lo que generará mayores ganancias.
Últimas actualizaciones y videos de la industria
Para recopilar estos datos, los sensores se utilizan y se alojan dentro de los sistemas automotrices mecánicos y electrónicos para monitorear la eficacia y la eficiencia. Una vez que se recopilan los datos, se pueden transmitir a un sistema de informes, ya sea un administrador de flota de vehículos o un proveedor de servicios. La primera forma en que el mantenimiento predictivo ayuda a las flotas es reduciendo el tiempo de inactividad del vehículo debido a reparaciones evitables.
Esperamos que la tecnología como los DTC continúe ayudando a que los vehículos conectados avancen, incluido el camino hacia los vehículos autónomos ”, dijo Chris Ransom, director de ingeniería de soluciones de Verizon Connect. A pesar de los avances en los sistemas telemáticos y las características de seguridad de los vehículos, los vehículos comerciales están experimentando más fallas en la carretera que hace diez años.
Acelerando el tiempo
“La retroalimentación en tiempo real ya ayuda a los gerentes de mantenimiento de flotas a tomar decisiones más inteligentes sobre qué vehículos reparar y cuándo. En el futuro, seguiremos viendo que los comentarios y las alertas en tiempo real se vuelven aún más precisos y predictivos. A medida que las máquinas comparten información de forma autónoma, los resultados de datos procesables pueden ayudar a las empresas a dejar las operaciones reactivas tradicionales y responder más rápidamente, volviéndose más productivas y ofreciendo un mayor nivel de servicio a los clientes. El vehículo algas-marinas.com conectado ya está revolucionando la forma en que las empresas operan en el campo y les está dando a las empresas la clave para desbloquear un gran potencial que antes estaba desaprovechado. Por ejemplo, al usar códigos de diagnóstico de fallas directamente desde el módulo de control del motor del vehículo, las soluciones de rastreo de vehículos por GPS pueden alertar al administrador de la flota sobre problemas de mantenimiento en tiempo real. Por lo tanto, se pueden evitar tiempos de inactividad importantes o reparaciones costosas resolviendo los problemas con anticipación.
Las estimaciones de los costos de tiempo de inactividad para las flotas oscilan entre $ 448 y $ 760 por día. A medida que el tamaño de la flota crece en escala y más vehículos están equipados con sistemas telemáticos, el mantenimiento predictivo será más fácil de implementar. Con la capacidad de aprovechar los sistemas telemáticos existentes, será fundamental reducir el tiempo de inactividad del vehículo y maximizar la utilización. En una gran flota, cualquier reducción en el tiempo y los costos de mantenimiento puede marcar una diferencia significativa. Además de los beneficios críticos para el negocio, como la reducción de los costes de reparación de la flota, un programa de mantenimiento predictivo de la flota puede ofrecer valor a las empresas al optimizar la utilización del vehículo e incluso mejorar la satisfacción del conductor. Las soluciones de mantenimiento predictivo permiten a los administradores de flotas automatizar algunas tareas de rutina y compartir responsabilidades con los operadores habituales que responden a las alertas, mientras que los administradores pueden concentrarse en otro trabajo. Una vez que el vehículo sale al mercado, la inteligencia artificial y el mantenimiento predictivo pueden hacer su magia.
Mantenimiento predictivo de camiones: el largo camino desde el concepto hasta la realidad
La inteligencia artificial juega un papel fundamental en la construcción de predicciones basadas en datos telemáticos recopilados. Para procesar el análisis de datos y entregar alertas rápidas, el software de mantenimiento predictivo de vehículos de flotas debe depender de la potencia de la computación en la nube y una arquitectura de microservicios flexible para integrar servicios adicionales para datos contextuales sobre cosas como el clima y el tráfico. Finalmente, los gerentes de flotas y servicios deben recibir informes fáciles de usar y tener todas las herramientas a mano para planificar el mantenimiento de los equipos relevantes. software almacen El objetivo de cualquier negocio es minimizar los costos mientras se maximiza la producción y la producción. El tiempo y los recursos que de otro modo habría invertido en reparaciones se destinarán a mejorar la prestación de servicios cuando adopte un enfoque de mantenimiento predictivo. La tecnología predictiva de fallas brinda a los tomadores de decisiones la información necesaria para tomar acciones que reduzcan las fallas inesperadas, reduzcan los costos de reparación y maximicen el tiempo de actividad. Independientemente de los procesos de mantenimiento que tenga una flota, es inevitable que se produzcan reparaciones.
Además, ayuda a los ingenieros a planificar mucho mejor el inventario de las piezas necesarias para el mantenimiento, ya que conocen los problemas de antemano. Los fabricantes también pueden recopilar información útil de los datos de campo para mejorar el diseño de sus productos y el proceso de fabricación. Al recurrir a los datos telemáticos, las empresas de flotas pueden pasar de medidas reactivas a preventivas. Los sensores de IoT conectados pueden proporcionar datos en tiempo real sobre las piezas descargarmobilism.com del vehículo y enviar códigos de diagnóstico de problemas para rastrear fallas mecánicas en tiempo real, mientras que el software de administración de flotas usa estos datos para análisis y planificación de mantenimiento predictivo. No tiene sentido detectar un problema minutos antes de que cause un incidente en la carretera o daños en la carga. Es por eso que predecir problemas de equipos y planificar el mantenimiento relevante se vuelve tan importante para las empresas de gestión de flotas.
¿Qué es el mantenimiento predictivo, de todos modos?
La integración de las dos tecnologías genera un seguimiento actualizado de los datos de utilización de la flota de diferentes fuentes. Debido a que los vehículos se monitorean mediante mantenimiento predictivo, la administración de flotas sabrá qué vehículos requerirán servicio con anticipación, en lugar de ocuparse del mantenimiento no planificado. La tecnología de mantenimiento predictivo de Upstream utiliza herramientas y algoritmos de inteligencia artificial para desbloquear información de los datos y aprovecha el análisis de big data y el aprendizaje automático para ofrecer una detección temprana y precisa de posibles fallas. El tiempo de inactividad no planificado es la principal preocupación para las flotas comerciales, donde la confiabilidad y disponibilidad del vehículo son cruciales para el negocio. El objetivo del mantenimiento predictivo habilitado para IoT es utilizar datos de series de tiempo para identificar el momento en que es probable que falle el equipo automotriz.
- “La retroalimentación en tiempo real ya ayuda a los gerentes de mantenimiento de flotas a tomar decisiones más inteligentes sobre qué vehículos reparar y cuándo.
- En el futuro, seguiremos viendo que los comentarios y las alertas en tiempo real se vuelven aún más precisos y predictivos.
- Por ejemplo, al usar códigos de diagnóstico de fallas directamente desde el módulo de control del motor del vehículo, las soluciones de rastreo de vehículos por GPS pueden alertar al administrador de la flota sobre problemas de mantenimiento en tiempo real.
- A medida que las máquinas comparten información de forma autónoma, los resultados de datos procesables pueden ayudar a las empresas a dejar las operaciones reactivas tradicionales y responder más rápidamente, volviéndose más productivas y ofreciendo un mayor nivel de servicio a los clientes.
- El vehículo conectado ya está revolucionando la forma en que las empresas operan en el campo y les está dando a las empresas la clave para desbloquear un gran potencial que antes estaba desaprovechado.
AutoHealth de Upstream aprovecha nuestra experiencia trabajando con datos automotrices de millones de vehículos y servidores telemáticos en todo el mundo, investigación automotriz en curso y profunda experiencia automotriz. una startup con sede en Toronto, ha desarrollado una plataforma de mantenimiento predictivo automotriz que analiza datos de series de tiempo de sistemas telemáticos y datos de eventos basados en pruebas, y luego predice fallas a nivel de componentes para baterías, motores o frenos. La empresa proporciona un dispositivo telemático patentado que conecta automáticamente los controladores con los talleres de mantenimiento una vez instalados, lo que agiliza el proceso de reparación. Pitstop planteó recientemente una ronda de Serie A de Sensata Technologies, Ripple Ventures y Hike Ventures. Esta financiación se utilizará para ampliar el alcance del mercado, mejorar las características del producto y crear algoritmos de predicción adicionales. Teniendo en cuenta la cantidad de datos de los numerosos sensores y vehículos, el software de mantenimiento de gestión de flotas requiere una arquitectura flexible que permita una fácil integración de servicios de terceros para obtener datos contextuales adicionales. La potencia de la computación en la nube permite procesar grandes conjuntos de datos y proporciona acceso a datos críticos desde cualquier lugar al tiempo que permite a las empresas cambiar a modelos de negocio SaaS orientados al cliente.
