El monitoreo y la predicción, claves del taller 4.0 que está por llegar

Los coches del futuro ganarán en autonomía y en conectividad, aparte de importantes avances energéticos y un mayor respeto al medio ambiente. El medio ‘elEconomista.es’ se ha preguntado por el futuro de la automoción y ha acudido a la española Cojali para encontrar respuesta a algunas de sus preguntas.

taller 4.0 monitoreo y modelo preventivo Cojali

Si hablamos de mantenimientos, el taller 4.0 será capaz de realizar diagnosis remota y de anticiparse a las averías. La creciente sensorización, el Internet de las Cosas (IoT) y el Big Data se ponen al servicio de los mecánicos. En ese escenario, Cojali tiene un papel protagonista como creadora de la herramienta Jaltest. Se trata de una plataforma de diagnosis multimarca y multisistema que utilizan ya más de 25.000 talleres en un centenar de países.

Su fundador y actual director general, Venancio Alberca, explica en qué consistirá el taller 4.0. Un taller al que muchos negocios ya se están acercando de la mano de tecnologías como Jaltest.

«La principal ventaja de la diagnosis remota es que permite acceder en tiempo real a toda la información que existe en los sistemas con control electrónico embarcados en el vehículo. Estos sistemas disponen de un gran número de sensores y monitorizan todas las variables necesarias para poder optimizar los recursos del vehículo. Disponer de esta información de forma remota permite tomar decisiones en tiempo real, lo cual cambia el paradigma de las operaciones de reparación y las tareas de mantenimiento», explicó Alberca.

En la actualidad, los gestores de flotas ya pueden conectar en tiempo real con conductores y vehículos para planificar de manera sencilla su mantenimiento. El siguiente paso es que el propio taller pueda conectar con los vehículos para obtener información sobre su estado, reduciendo el tiempo de respuesta y reparando con mayor precisión. En otras palabras: el taller 4.0.

A partir de ahí, el gestor puede trabajar con cuadros de mando, enviar avisos de reparación, e incluso realizar un diagnóstico en tiempo real o redirigir el vehículo al taller más cercano. Todos esos datos introducidos por los técnicos en sus informes podrán utilizarse en posteriores citas, ahorrando tiempos.

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El acceso a toda esa información se realiza desde cualquier lugar, ya que el sistema reside en la nube. También se puede analizar la información directamente con el cliente.» Mientras que el modelo actual está basado en la programación del seguimiento y la generación periódica de informes, el modelo predictivo lo hace todo en tiempo real», explicó Alberca a ‘elEconomista’. En caso de que se detecte un error que ya ocurrió en ciertos modelos de vehículos, el sistema recomendará automáticamente una solución contrastada por otros talleres.

¿Las ventajas? Para el dueño del vehículo, lo tendrá menos tiempo en reparación porque cuando éste llegue los mecánicos ya sabrán qué le sucede; para los talleres, podrán organizar mejor el trabajo y optimizar el stock de recambios y consumibles con mayor eficiencia.

Comentó Venancio Alberca que «para poder realizar mantenimiento predictivo es necesario monitorizar las variables que determinan la vida útil de los componentes, tarea que se puede realizar combinando la diagnosis remota con lógicas provenientes de la información acumulada en las bases de datos». Y ahí es donde entra en juego el análisis masivo de datos: «Mediante técnicas de Big Data, se puede obtener valiosa información que será utilizada por talleres y empresas con flotas para tomar las decisiones más adecuadas», añade el director general de Cojali.

Preguntado por cómo imagina ese taller 4.o, Alberca lo ve totalmente conectado, por un lado a los vehículos y por otro a plataformas en la nube. Las mismas ofrecen acceso rápido a la información que se necesita para realizar las tareas de mantenimiento y reparación. «Los vehículos son cada vez más complejos. La innovación digital a través del Internet Industrial of Things (IIoT) se convierte en la clave fundamental. Las técnicas avanzadas de gestión de flotas ya se basan en los datos recopilados directamente de los vehículos para calcular el rendimiento, eficiencia e impacto real frente al rendimiento planeado en tiempo real», concluyó.