El análisis predictivo es una de las mejores herramientas para anticipar acontecimientos e identificar oportunidades y riesgos dentro de un negocio. Particularmente, en la gestión de flotas, este tipo de análisis permite una mejor toma de decisiones y optimizar procesos.
Lo anterior, debido a que a través de técnicas avanzadas, análisis de datos, inteligencia artificial y machine learning es posible prevenir fallas mecánicas o problemas, pudiendo lograr un ahorro de hasta un 50% en gastos y logística, representando una gran oportunidad para las empresas.
Para ello, se emplean datos que se recogen a partir de sensores instalados en los vehículos, lo que permite identificar patrones y correlaciones para anticipar posibles fallos.
Si quieres conocer cómo se puede lograr esto a través del análisis predictivo, aquí te explicamos en detalle.
Gracias al análisis predictivo, las empresas con flotillas pueden obtener diferentes beneficios, entre los que destacan:
El sistema identifica señales de alarma de manera oportuna, como el desgaste de ciertas piezas o la disminución del rendimiento de determinados componentes y envía una alerta.
De esta forma, los administradores de la flotilla pueden realizar el mantenimiento preventivo antes de que haya alguna falla mayor que ponga en riesgo las operaciones de los vehículos.
Las empresas pueden planificar rutas más eficientes al tener en cuenta factores como tráfico, clima y horarios.
A través de los algoritmos de aprendizaje automático se pueden analizar muchos datos para obtener trayectos optimizados que reduzcan el tiempo de recorrido y el consumo de combustible, logrando un ahorro significativo en costos operativos.
Además, esta optimización también abona a reducir el estrés de los conductores, pues no deben enfrentarse a tráfico innecesario o rutas complejas, pudiendo cumplir con los tiempos de entrega y estando más satisfechos con su trabajo.
La seguridad de los conductores es una prioridad para las empresas, y el análisis predictivo juega un papel crucial en esto, ya que a través de datos históricos y en tiempo real, se pueden identificar patrones de conducción arriesgada: frenados bruscos, aceleraciones repentinas, etc., y se implementan programas de capacitación personalizados.
Además, los modelos predictivos pueden ayudar a detectar zonas de alto riesgo de accidentes con base en el historial de siniestros en determinadas áreas o el clima. De esa forma, se pueden tomar medidas proactivas y ajustar las rutas.
Los costos operativos pueden disminuirse a través del análisis predictivo porque se anticipa el desgaste de los vehículos y se optimiza su mantenimiento, lo que evita que se den gastos imprevistos y se alarga la vida útil de los activos.
Además, la planificación de rutas reduce significativamente el uso de gasolina, que es uno de los principales gastos operativos en la gestión de flotas.
Por otro lado, implementar este tipo de tecnologías reduce la dependencia con otras soluciones costosas, como el uso de grúas o la renta de vehículos adicionales por fallas mecánicas inesperadas.
Finalmente, otra ventaja del análisis predictivo en la gestión de flotillas es que se optimiza el consumo de gasolina porque se identifican malas prácticas o patrones anómalos, causados por rutas ineficientes o conducción agresiva, y se pueden corregir.
Por medio de estrategias específicas y la capacitación de los conductores, se pueden obtener buenos resultados en este aspecto.
Asimismo, los datos obtenidos permiten planificar recargas de gasolina en estaciones estratégicas con precios competitivos, mejorando también la logística de las operaciones y asegurando que los vehículos siempre estén abastecidos para cumplir las rutas.
Utilizar el análisis predictivo dentro de la gestión de flotas es un proceso que supone diferentes acciones y una planificación adecuada.
A continuación, te explicamos los pasos clave para hacerlo de manera exitosa:
Antes de ponerlo en marcha, es importante que las empresas determinen de manera clara y precisa qué desean obtener a partir del análisis predictivo.
Puede ser: optimizar rutas, mejorar la seguridad de los conductores o reducir los costos operativos.
Tener esto claro ayudará a enfocar los esfuerzos y recursos en lo importante, además de poder medir el éxito del proyecto una vez que se ponga en marcha.
El análisis predictivo se basa en datos precisos y actualizados, por lo que es crucial que se dé este paso.
Las flotas tienen que contar con sistemas de monitoreo en sus vehículos para poder obtener datos en tiempo real sobre el rendimiento de los mismos, las condiciones de tráfico y el comportamiento de los conductores.
Todos estos datos, como el consumo de gasolina, horas de operación, condiciones del motor y hábitos de conducción, deben ser fieles para garantizar que los algoritmos predictivos puedan ser precisos y realmente ayuden a una mejor gestión de la flota. Cuanto más completa sea la información, más precisas serán las predicciones.
Cuando se tienen los datos recopilados, para aprovechar al máximo el análisis predictivo, se deben integrar herramientas tecnológicas que los analicen, como plataformas de Big Data o inteligencia artificial, que puedan procesar grandes cantidades de información.
Algunas emplean algoritmos de aprendizaje automático para realizar predicciones más precisas con base en los datos históricos.
El éxito del análisis predictivo radica en gran medida en la habilidad de los miembros de los equipos encargados de la interpretación de datos y la toma de decisiones.
Por esta razón, es crucial capacitar a los gerentes de la flota, personal de mantenimiento y conductores sobre cómo emplear estas herramientas y aprovechar al máximo los datos.
Esta formación debe incluir el manejo del software, la interpretación de las predicciones y la aplicación de las recomendaciones dentro de la empresa.
Debes tener en cuenta que el análisis predictivo no es una tarea estática, sino que se debe ir ajustando según los análisis y el monitoreo que se realiza cada determinado tiempo con base en los datos que se van recopilando.
Los encargados de las flotillas tienen que analizar la actividad de las regulaciones para poder responder a posibles problemas y evitar que escalen o que se vuelvan más graves, afectando el funcionamiento de los vehículos.
Implementar el análisis predictivo en la gestión de flotas no solo requiere tecnología, sino un enfoque estratégico; por ello, te dejamos algunos consejos para obtener los mejores resultados:
Para que el análisis predictivo sea más efectivo, es recomendable que se cuenta con una plataforma de mantenimiento preventivo, donde se centralicen y analicen los datos de cada unidad de tu flotilla.
Esto te permitirá llevar un registro detallado de los servicios recibidos por los vehículos, ver su rendimiento en tiempo real y recibir alertas sobre posibles fallas o problemas.
Al integrar esta plataforma, se obtienen predicciones más precisas sobre las necesidades de mantenimiento, reduciendo el riesgo de fallas mecánicas y asegurando el funcionamiento de los autos a largo plazo.
En este sentido, Mantenimiento Fleet de Edenred es una de las mejores opciones, ya que te permite planificar los servicios de todas tus unidades desde una misma plataforma, donde puedes generar reportes especializados y, además, te conecta a diferentes talleres y agencias.
Tener buenos resultados a partir del análisis predictivo depende de la calidad de datos que se recopilan, por ello, debes asegurarte de que los sensores y las plataformas de monitoreo generen información confiable y precisa. Así se pueden tomar decisiones más estratégicas.
Asimismo, es recomendable que se revisen y depuren los datos cada determinado tiempo para eliminar información redundante o incorrecta.
Es importante que las plataformas y herramientas que se utilizan estén integradas correctamente para que puedan comunicarse entre ellas y se obtenga una visión integral de las unidades.
Esto permitirá que los datos fluyan sin ninguna interrupción, facilitando un análisis más profundo y detallado. Además, garantiza que todos, tanto conductores como gerentes, cuenten con la información importante en tiempo real para una buena toma de decisiones.
El análisis predictivo en la gestión de flotas es una herramienta que continúa creciendo no solo en la toma de decisiones, sino para replantear acciones y reinventarse para hacer frente a las necesidades futuras.
Al permitir anticiparse a problemas y optimizar recursos, es una solución integral para eficientar recursos y potenciar la operatividad de los vehículos.
Solo ten en cuenta que para implementarlo de manera exitosa, es importante contar con una plataforma de mantenimiento preventivo que te permita centralizar y analizar los datos. Así, en conjunto con otras prácticas, se logrará un enfoque proactivo para resolver problemas y mejorar la eficiencia de la flota a largo plazo.
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