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Los camiones modernos generan grandes cantidades de datos cada minuto que están en funcionamiento. Pero, ¿cómo se utilizan estos datos? ¿Cómo puede beneficiar a los propietarios de camiones? ¿Y qué significa para el futuro del transporte por carretera?
Hoy en día, un camión pesado típico está equipado con más de 100 sensores. En comparación, un teléfono inteligente tiene diez. Cada minuto, enviará alrededor de 20 gigabytes de datos, lo que equivale a transmitir 1800 horas de música en Spotify. En ese mismo minuto, informará la posición del camión 60.000 veces, además de recibir más de 600.000 métricas diferentes y tres millones de mensajes de registro.
Ahora, multiplique ese minuto por el número de minutos de vida operativa de un camión y la cantidad de datos que se generan se vuelve inconcebiblemente enorme. Sin embargo, lejos de ahogarse en todos estos datos, los científicos de datos que trabajan en la industria anhelan aún más.
"Cuantos más datos, mejor", explica Robert Valton, director de datos, análisis e inteligencia artificial de Volvo Group. "Con nuestra competencia en ciencia de datos y las herramientas y métodos analíticos avanzados que tenemos a nuestra disposición, enormes cantidades de datos no son un problema: son una oportunidad. Nos permite generar conocimientos aún más profundos sobre el comportamiento del camión y comprender mejor cómo funciona para optimizar el transporte y el soporte a nuestros clientes".
A principios de la década de 1990, se lanzaron los primeros camiones conectados y desde entonces el número de vehículos conectados ha experimentado un crecimiento lineal. La cantidad de datos generados ha crecido exponencialmente en los últimos 30 años, pero el desafío ha sido encontrar formas de utilizar estos datos para crear valor para los propietarios de camiones y las empresas de transporte.
"La historia de cómo utilizamos los datos de los camiones se puede ver en cuatro fases", afirma Robert. "Primero, reaccionamos y analizamos los datos para determinar: ¿qué pasó? Luego, con la conectividad comenzamos a mirar los datos más en tiempo real y a determinar: ¿lo que está sucediendo? En los últimos años, hemos estado abordando lo que sucederá y tomando medidas para prevenirlo; el monitoreo en tiempo real es un buen ejemplo. Ahora, vamos aún más lejos y utilizamos los datos y la IA como bola de cristal para determinar qué nos gustaría que sucediera para brindar un mejor soporte a nuestros clientes".
Los datos de un camión se pueden utilizar para predecir y prevenir averías y, por extensión, mejorar el tiempo de actividad.
La conectividad es el núcleo del mantenimiento preventivo: el concepto de predecir y prevenir averías antes de que ocurran.
Al analizar las grandes cantidades de datos que se pueden extraer de los vehículos y aplicar el aprendizaje automático, es posible identificar patrones comunes y combinaciones de factores que conducen a una falla específica. Esto luego se puede utilizar para crear modelos para predecir y prevenir fallas similares en otros vehículos.
"Enviamos una alerta al taller responsable para que pueda programar una hora conveniente para que el cliente visite y diagnostique el problema antes de que provoque una avería no planificada", afirma Elke Decaluwé, vicepresidenta de soporte técnico del concesionario de Volvo Trucks. clientes, esto significa un mayor tiempo de actividad y evitar todos los costos asociados con una avería, como la pérdida de ingresos y el daño a la reputación de la empresa".
En la actualidad, Elke y sus colegas recopilan datos de una flota de casi 85.000 camiones que operan en toda Europa. Su trabajo ha cambiado drásticamente en los últimos años con nuevos avances en conectividad y análisis de datos.
Cuando comenzaron en 2016, estaban monitoreando una flota de solo 600 camiones, para un componente (la batería) y les llevó un día completo completar una verificación. Ahora se controlan 11 componentes diferentes y se puede realizar una comprobación cada ocho minutos. Cada mes se envían alrededor de 4.000 alertas, de las cuales se estima que el 77% previenen una avería no planificada
Sin embargo, como el ritmo de desarrollo no disminuye, los modelos de datos y algoritmos deben perfeccionarse y mejorarse continuamente.
"Los camiones no son estáticos y evolucionan constantemente, por lo que los datos también evolucionan", afirma Elke. "Si pasamos por alto una avería o una alerta no funciona, entonces eso es un detonante para mirar más de cerca y ver si nuestros modelos necesitan ser ajustados".
Con la IA, podemos realizar aún más análisis a bordo del propio camión... Sería casi como un camión cognitivo y autorreparable."
La evolución de la IA tiene el potencial de hacer que los modelos actuales sean aún más precisos y completos. Dado que la IA tiene la capacidad de analizar cantidades mucho mayores de datos, puede identificar patrones y conexiones entre puntos de datos desconocidos y nunca antes vistos.
"Tradicionalmente, con el análisis de datos se adopta un enfoque basado en hipótesis en el que se seleccionan los parámetros que se consideran relevantes", explica Robert. "Con un enfoque impulsado por IA, se analizan todos los datos disponibles del camión, independientemente de si se consideran relevantes. También podemos combinar otras fuentes de datos, como las condiciones meteorológicas y de transporte. Podemos crear modelos que sean aún más precisos y puedan mirar más allá".
La IA también podría allanar el camino para los camiones inteligentes: vehículos capaces de diagnosticarse y repararse a sí mismos de forma eficaz.
"Hoy enviamos datos desde el camión al backend de un centro de monitoreo. Pero con la IA, podríamos realizar más análisis a bordo del propio camión. Si encontraba un problema, ejecutaría automáticamente los diagnósticos y resolvería el problema mediante cambios de software. Sería casi como un camión cognitivo y autorreparable que puede optimizar el tiempo de actividad y permitir más transporte con menos impacto climático".
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