IA en la gestión de flotas: aplicaciones y beneficios

Los constantes desafíos de administrar una flota han impulsado la evolución y el mayor uso de soluciones tecnológicas. Actualmente, la IA en la gestión de flotas gana protagonismo por desempeñar algunas funciones esenciales en la rutina de las operaciones de transporte.

Esto se debe a que la Inteligencia Artificial (IA) tiene la capacidad de captar y analizar grandes volúmenes de datos que su flota genera a diario, lo que permite al gestor tomar decisiones mejores y más estratégicas a partir de la información que produce la IA.

Entre los beneficios de usar IA en la gestión de flotas están la mayor eficiencia operativa y productividad de la empresa. Siga leyendo para conocer más. 

¿Qué es la IA en la gestión de flotas?

La Inteligencia Artificial, conocida como “IA”, es la simulación de la inteligencia humana mediante máquinas y sistemas programados. Es la capacidad de una máquina de aprender y crear relaciones a partir de la información que recibe.

En la gestión de flotas, este tipo de tecnología se usa en diversas áreas, desde la planificación de rutas hasta el análisis de problemas de los vehículos. Todo ocurre mediante distintas tecnologías, como sensores, dispositivos de rastreo e historiales de datos.

La IA en la gestión de flotas también contribuye a un análisis de datos avanzado y más rápido. Un sistema basado en inteligencia artificial puede acceder fácilmente a todos los datos que tiene a su disposición. Del mismo modo, puede responder a sus preguntas en pocos segundos.

¿Cómo funciona la IA en la gestión de flotas?

(video en portugués)

Esta inteligencia puede funcionar de distintas maneras, según el objetivo de la empresa, sus necesidades y el tipo de sistema que utilice actualmente. Algunas formas de aplicar la IA en la gestión de flotas son:

Analizar patrones y comportamientos

Con la IA en la gestión de flotas, el sistema identifica patrones y comportamientos con mayor agilidad y realiza los ajustes necesarios a medida que recopila y analiza nuevos datos.

Los problemas de mantenimiento recurrentes, las prácticas de conducción inadecuadas y la eficiencia operativa deficiente son algunas de las cuestiones que la IA puede ayudar a analizar. De este modo, puede captar información a la que el gestor quizá no tendría acceso o que tardaría semanas o meses en encontrar.

Es decir, permite agilizar el proceso de análisis y aportar información para que el gestor tome una decisión fundamentada y estratégica.

Optimizar procesos y rutinas

Además de analizar y detectar problemas de comportamiento o patrones en la flota, la inteligencia artificial también puede identificar las soluciones más adecuadas para que los procesos y las rutinas funcionen de la mejor manera posible. 

Uno de los ejemplos más conocidos es la optimización de rutas. Existen sistemas de IA que utilizan distintos factores e incluso información en tiempo real para ayudar al gestor a elegir una ruta mejor. Entre ellos están el tráfico, las condiciones climáticas y el orden de entregas.

Además de proporcionar un recorrido más rápido, también considera los costos involucrados y puede ayudar a reducir el consumo de combustible de la flota. Esto ocurre tras aprender también cuánto consume cada vehículo en distintas condiciones.

Crear planificaciones más precisas

Con la ayuda de la IA en la gestión de flotas, la interpretación de los datos es más completa. Anticipa las necesidades y prevé la demanda de la flota. 

Esta información es fundamental para planificar la distribución de presupuestos, responsabilidades y el cronograma de la flota. También ayuda a dimensionarla y planificar su renovación y expansión.

Automatizar tareas

Esta función de la IA en la gestión de flotas es fundamental para ahorrar tiempo tanto a los colaboradores como al propio gestor. Tareas como programar el mantenimiento, monitorear las rutas y generar informes son mucho más rápidas y prácticas con la inteligencia artificial.

Además, es posible automatizar parcialmente tareas operativas, como la inspección de neumáticos y vehículos. La automatización del checklist elimina la tabla sujetapapeles y el papel de las operaciones y permite al conductor revisar el camión directamente desde su propio celular.

Otra forma de automatizar las inspecciones es mediante el mantenimiento predictivo, que utiliza sensores y otros tipos de herramientas para la gestión de flotas para evaluar aspectos como la temperatura y las vibraciones del vehículo, con el objetivo de prever fallas en su etapa inicial, antes de que hayan ocurrido realmente.

Del mismo modo, la medición de neumáticos puede realizarse con un medidor electrónico de surco. Aunque el gestor aún debe introducirlo manualmente en los surcos del neumático, el aparato realiza la lectura y envía los datos automáticamente al sistema de control.

Esta automatización de tareas rutinarias da a los gestores más tiempo para centrarse en actividades más estratégicas y de mayor valor agregado.

Monitoreo en tiempo real

Con las tecnologías y los sistemas de IA, puede crear un centro de control logístico en su operación y contar con una gestión basada en datos. 

En él, el gestor visualiza toda la información de la flota. Esto incluye tanto lo que ocurre durante el día y exige monitoreo en tiempo real, como las rutas que recorren los conductores, como lo que ocurrió durante un período determinado y merece un análisis para identificar mejoras.

A partir de él se realiza una gestión de datos de la flota más eficiente.

Beneficios de la IA en la gestión de flotas

Mejor eficiencia operativa

Con acciones como organizar el mantenimiento de los vehículos, optimizar las rutas y analizar los resultados obtenidos, toda IA funciona con el objetivo de identificar problemas y mejoras. 

En cada período, puede aplicar las acciones más apropiadas para que su flota funcione cada vez mejor, impulsando la eficiencia operativa de la empresa.

Reducción de costos

Al usar tecnologías inteligentes en las distintas áreas de la gestión de flotas, es posible tomar medidas que eviten daños y fallas en el funcionamiento de la operación. 

Por ejemplo, al aplicar mantenimiento predictivo basado en IA, comienza a recibir información que prevé las fallas mecánicas antes de que ocurran y puede tomar medidas preventivas, garantizando que no se necesite una reparación de emergencia.

Con ello, se produce una gran reducción de costos.

Además, la optimización de rutas puede reducir los costos de combustible y la inspección electrónica de neumáticos reduce los montos destinados a comprar estos activos, entre otros factores que generan más ahorro para la flota.

Más seguridad en el transporte

Cuando la IA interviene en la gestión y hace más eficiente el mantenimiento, los vehículos reciben mejores cuidados y garantizan mayor seguridad al circular, al igual que los neumáticos, cuyo estado el equipo supervisa y mantiene en condiciones ideales.

Además, los sistemas utilizados para monitorear las rutas y el comportamiento del conductor en carretera ayudan a identificar acciones de riesgo en el tránsito y permiten al gestor intervenir e informar a esos conductores de las prácticas adecuadas y seguras que deben seguir.

Las inteligencias artificiales también pueden analizar las condiciones del tráfico en tiempo real y alertar sobre posibles problemas y riesgos en la carretera, contribuyendo a la prevención de accidentes.

Toma de decisiones fundamentadas

A partir de los datos recopilados y analizados por la IA en la gestión de flotas, los gestores obtienen información valiosa sobre el desempeño de su operación. Los informes que reciben y las sugerencias que los propios sistemas pueden generar se vuelven fundamentales para que las decisiones sean lo más eficaces posible.

Todos estos factores ayudan a organizar y planificar la expansión de los negocios de una flota.

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