¿Qué es el mantenimiento reactivo?

El mantenimiento es reactivo cuando se lleva a cabo en el momento en que se producen fallos o averías. Aunque rara vez se trata de una estrategia activa para las flotas, estas pueden verse obligadas a recurrir al mantenimiento reactivo debido a limitaciones operativas o a fallos imprevistos en los vehículos que surgen fuera de los servicios programados de un plan de mantenimiento preventivo.

¿Qué es el mantenimiento preventivo?

En un programa de mantenimiento preventivo, a los vehículos se les asigna un intervalo de servicio basado en una combinación de su antigüedad, ciclo de trabajo y uso (comúnmente medido por el kilometraje). Esto ayuda a las flotas a cumplir con los requisitos de la DVSA, pero puede hacer que vuelvan a gestionar las averías de forma reactiva cuando los fallos pasan desapercibidos.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo (PdM) utiliza datos de los vehículos para predecir cuándo los vehículos de la flota necesitan reparaciones. El mantenimiento predictivo (PdM) reduce el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento de los vehículos, y mejora el estado de los mismos, ya que permite identificar y solucionar fallos menores antes de que se conviertan en problemas mayores y más costosos.

¿Cómo se utiliza el software de mantenimiento de flotas para mejorar el mantenimiento de la flota?

El software de mantenimiento de flotas puede ayudarte a gestionar los avisos de mantenimiento, visualizar los códigos de diagnóstico de problemas (DTC) que indican la necesidad de mantenimiento predictivo, administrar flujos de trabajo e inventarios, y equilibrar la programación para aumentar el tiempo de actividad de los vehículos y reducir los costes.

¿Qué hace el mejor software de mantenimiento de flotas?

El mejor software de mantenimiento de flotas permite automatizar el cumplimiento de las normativas de la DVSA, utilizando informes de inspección (DVIR) y registros digitales para abordar problemas de forma proactiva y prepararse para las auditorías. Conectará todos los datos de tu flota y de mantenimiento para que obtengas la información útil sobre mantenimiento que necesitas para tomar decisiones más rápidas e inteligentes. Además, proporcionará datos detallados del vehículo, respaldados por una IA avanzada, para que el taller pueda identificar y resolver problemas menores antes de que se conviertan en averías graves.

¿Cuál es el mejor proveedor de telemática para la sostenibilidad de flotas?

Las soluciones de telemática para flotas de Geotab se centran en ayudar a las flotas a mejorar su rendimiento en materia de sostenibilidad mediante la reducción del consumo de combustible. El rendimiento al volante se evalúa según métricas comunes de conducción eficiente; los equipos de gestión de flota, mediante informes sobre el ralentí, pueden reducir esta práctica que desperdicia combustible, y los conductores pueden recibir feedback en cabina para mejorar su consumo de combustible en tiempo real. Las herramientas de optimización de rutas de Geotab permiten seguir las rutas más eficientes en cuanto al consumo de combustible, y la eficiencia de los vehículos puede optimizarse mediante soluciones de mantenimiento predictivo .

¿Cuáles son los sistemas que un sistema de mantenimiento predictivo basado en telemática debería monitorizar para mejorar la eficiencia en el consumo de combustible?

Un programa de mantenimiento predictivo basado en datos de telemática puede generar ahorros sustanciales de combustible y reducir los costes operativos de la flota. Al monitorizar el estado de los siguientes componentes, las flotas pueden lograr ahorros sustanciales de combustible, así como mejorar el estado del vehículo a largo plazo: * Niveles de aceite del motor * Estado de los sistemas de admisión y escape * Temperaturas del motor * Estado del sistema de refrigeración del motor * Rendimiento del compresor de aire * Alineación de neumáticos * Niveles de inflado de los neumáticos * Estado del sistema de filtro de combustible * Estado de la batería, el motor de arranque y los alternadores * Estado del sistema de aire acondicionado

¿Cómo reducir el tiempo de inactividad de la flota con la telemática?

Un dispositivo telemático recopila códigos de diagnóstico de problemas (DTC) y datos del motor y los envía al software de mantenimiento de flotas, que genera notificaciones y alertas cuando se detectan fallos. El taller puede priorizar su programa de mantenimiento de vehículos según la gravedad de las averías, solicitando los repuestos con antelación y teniendo en cuenta los horarios de uso de los vehículos. Las tareas de mantenimiento pueden llevarse a cabo puntualmente utilizando las capacidades de gestión de flujos de trabajo e inventario del software de mantenimiento de flotas. Esto reduce el tiempo que el vehículo debe permanecer fuera de servicio.

Gestión de flotas

Cómo el mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad y los costes para grandes flotas

Una guía de mantenimiento predictivo para grandes flotas: tipos de mantenimiento, cómo los datos telemáticos predicen fallos y cómo reducir costes e inactividad.

Por Geotab

28 de jul de 2026

Técnico revisando vehículos de flota con datos de mantenimiento predictivo

Conclusiones principales

El mantenimiento predictivo (PdM) utiliza datos para predecir cuándo los vehículos de la flota necesitan reparaciones.
Mediante el uso de información sobre los vehículos basada en datos, el mantenimiento predictivo (PdM) puede ayudar a reducir los costes de mantenimiento de la flota y mejorar el tiempo de actividad de los vehículos.
Las flotas que utilizan el mantenimiento predictivo pueden ahorrar hasta £20.000 (alrededor de €23.500) por cada fallo de motor evitado, según datos de clientes de Geotab.

El mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad y los costes de la flota al utilizar datos telemáticos en tiempo real para identificar posibles fallos en los vehículos antes de que provoquen averías; esto permite a los equipos de gestión de flota programar las reparaciones en el momento oportuno, en lugar de reaccionar ante fallos o realizar un mantenimiento excesivo basado en calendarios fijos.

En lo que respecta al mantenimiento de flotas, existen tres categorías que las flotas siguen. Son de naturaleza evolutiva; cada una ofrece mejoras en eficiencia, seguridad y ahorro de costes con respecto a la versión anterior. Las grandes flotas, especialmente aquellas con más de 100 vehículos, están dejando atrás el mantenimiento puramente preventivo para implementar programas de mantenimiento predictivo; estos utilizan datos del vehículo en tiempo real a fin de anticipar posibles fallos antes de que se conviertan en averías graves y costosas que afecten a la prestación del servicio.

¿Cuáles son los diferentes tipos de mantenimiento de flotas?

Por orden de evolución, estas categorías de mantenimiento se resumen a continuación:

Tipo de mantenimiento	Mantenimiento reactivo	Mantenimiento preventivo	Mantenimiento predictivo
Descripción	El mantenimiento del vehículo se lleva a cabo cuando surgen fallos o averías. A veces, las flotas recurren al mantenimiento reactivo debido a limitaciones operativas o fallos inesperados.	A los vehículos se les asigna un intervalo de mantenimiento basado en una combinación de su antigüedad, ciclo de trabajo y uso (comúnmente medido por el kilometraje).	Los datos y el análisis del vehículo se monitorizan en tiempo real para predecir posibles fallos en los equipos con antelación.
Tiempo de inactividad	Alto: las piezas deben solicitarse de forma reactiva, lo que a menudo provoca retrasos que mantienen los vehículos fuera de servicio durante más tiempo, y no se puede gestionar eficazmente la capacidad del taller.	Más bajo: siempre que los intervalos de servicio se hayan identificado y respetado correctamente, y no se produzcan averías fuera del mantenimiento programado.	El más bajo: el mantenimiento predictivo (PdM) detecta fallos con antelación, lo que permite al taller solicitar piezas y gestionar los flujos de trabajo para realizar el mantenimiento a tiempo.
Costes de mantenimiento	Alta: al no haber planificación, las reparaciones suelen ser de carácter urgente para que el vehículo vuelva a circular lo antes posible. En algunos casos, es necesario recurrir a vehículos de alquiler para cubrir el tiempo de inactividad, lo que incrementa aún más los costes.	Más bajo: la mayor parte del mantenimiento puede programarse con antelación, evitando costosas reparaciones de emergencia. Sin embargo, si se producen fallos entre los intervalos de mantenimiento programado, el enfoque vuelve a ser reactivo, lo que puede provocar un aumento considerable de los costes.	El más bajo: el mantenimiento predictivo (PdM) puede reducir los costes de mantenimiento en comparación con el mantenimiento preventivo, al basar la necesidad en datos reales del vehículo en lugar de realizar un mantenimiento excesivo siguiendo calendarios preestablecidos.
Resultados	Riesgo creciente para la flota debido a fallos no planificados.	Las flotas disponen del calendario de inspecciones estructurado que necesitan para el cumplimiento normativo de la DVSA Abrir en una nueva ventana.	Se reduce el riesgo de manera proactiva y se mantienen los vehículos en condiciones óptimas.

¿Cómo facilitan los datos de telemática de flotas el mantenimiento predictivo?

Los dispositivos telemáticos pueden extraer datos sobre el estado del vehículo de una amplia variedad de fuentes, proporcionando al responsable del taller datos en tiempo real sobre los códigos de diagnóstico de problemas (DTC) a través de paneles de gráficos o notificaciones en la plataforma de gestión de flotas, incluyendo:

Diagnóstico del motor
Códigos de fallo del vehículo
Patrones de uso
Monitores de presión de neumáticos
Monitores de alineación de ruedas

Esto permite optimizar de forma proactiva el estado del vehículo para reducir el riesgo de tiempo de inactividad no planificado. El taller puede programar un mantenimiento oportuno para corregir estos problemas menores antes de que se conviertan en inconvenientes mayores que pongan en riesgo la continuidad del servicio y conlleven reparaciones costosas.

¿Cuáles son los beneficios del mantenimiento predictivo para las grandes flotas?

Cuando las grandes flotas implementan programas de mantenimiento predictivo, los beneficios son múltiples. Esta tabla resume las ventajas y desventajas del mantenimiento predictivo.

Ventajas del mantenimiento predictivo	Desventajas del mantenimiento predictivo
Reduce el costoso tiempo de inactividad al eliminar las reparaciones imprevistas que podrían requerirse entre los intervalos de servicio regulares de un programa de mantenimiento preventivo.	Implementar el nuevo sistema requiere tiempo y esfuerzo.
Reduce las visitas al taller y los costes, ya que el mantenimiento se lleva a cabo en función de la necesidad prevista, en lugar de seguir un calendario arbitrario.	Las flotas deberán priorizar los indicadores de estado del vehículo en los que el mantenimiento predictivo genere el mayor retorno de la inversión (ROI).
Mejora la seguridad de la flota al identificar de forma proactiva problemas menores antes de que se conviertan en fallos mayores que afecten a la seguridad.	El equipo de taller y de gestión de flotas necesitará formación adicional para comprender y clasificar con precisión los códigos de fallo que reciban.
Mejora la eficiencia del combustible al optimizar el estado de los vehículos y reducir el consumo de combustible, que suele ser uno de los mayores costes operativos de la flota.
Prolonga la vida útil de los vehículos al optimizar su estado operativo, reduciendo los costes de capital en toda la flota.
Reduce la probabilidad de infracciones de la DVSA derivadas de vehículos interceptados con fallos que los conductores no han identificado ni notificado.
Mejora la retención de conductores al optimizar su entorno de trabajo diario, ya que los vehículos se mantienen en mejor condición y en condiciones más seguras.

El ahorro de costes reales del mantenimiento predictivo para una gran flota

El ahorro real del mantenimiento predictivo puede ser considerable. Go-Ahead Group implementó la telemática de Geotab en más de 6.000 autobuses del Reino Unido para acceder a datos detallados en tiempo real sobre códigos de diagnóstico de problemas (DTC). Con esta solución, el departamento de ingeniería ahora puede detectar señales tempranas de que sus vehículos requieren reparación. Esta información sobre mantenimiento ayuda al equipo a realizar intervenciones avanzadas para mantener los autobuses en circulación y garantizar el cumplimiento de los horarios de las rutas. Esto mitiga el riesgo de multas relacionadas con el rendimiento y permite ahorrar miles de libras al identificar problemas menores antes de que se conviertan en reparaciones costosas o fallos catastróficos.

Gracias a los datos de Geotab, Go-Ahead London ha logrado importantes ahorros en los costes de mantenimiento, entre ellos:

Prevención de averías catastróficas del motor mediante el control de la baja presión del aceite; se identifican entre 8 y 10 vehículos al mes en Go-Ahead London, lo que supone un ahorro de hasta 20.000 £ por motor.
Evitar más de 10 averías tan solo en el primer mes mediante la monitorización de la temperatura del refrigerante y la detección de sensores defectuosos. Al tener en cuenta los costes de mantenimiento y la necesidad de proporcionar un vehículo de sustitución, los ahorros son significativos.

Cómo empezar a integrar datos telemáticos de flotas para el mantenimiento predictivo

La transición del mantenimiento preventivo al predictivo comienza con la integración de datos telemáticos en los procesos de mantenimiento existentes, lo que permite al taller desarrollar gradualmente un enfoque más proactivo para la gestión del estado de los vehículos.

Las flotas deberían comenzar por identificar sus fallos más frecuentes y considerar qué sistemas del vehículo conllevan el mayor riesgo operativo y financiero en caso de avería. Esto puede incluir fallos del motor, problemas en el sistema de refrigeración, las presiones de los neumáticos y el estado de la batería. Al configurar paneles de gráficos telemáticos y notificaciones en torno a estos indicadores de alta prioridad, los equipos de taller pueden centrar su atención donde tendrá un mayor impacto.

Una vez que se disponga de datos en tiempo real sobre el estado del vehículo, los equipos de mantenimiento deben establecer flujos de trabajo claros para revisar y priorizar los códigos de diagnóstico de problemas (DTC). No todos los fallos requieren una intervención inmediata; identificar qué alertas exigen una actuación urgente y cuáles pueden programarse para futuras ventanas de mantenimiento ayuda a maximizar el tiempo de actividad del vehículo y a evitar visitas innecesarias al taller. Al combinar de esta manera los datos telemáticos, la experiencia en mantenimiento y los flujos de trabajo estructurados, las flotas pueden optimizar de forma proactiva el estado de los vehículos.

Cómo la información de mantenimiento predictivo de Geotab mejora el estado de los vehículos

El software de mantenimiento predictivo de flotas de Geotab pone a disposición códigos de diagnóstico de problemas (DTC) en tiempo real y datos detallados del motor a través de paneles de gráficos o notificaciones, que el responsable del taller puede utilizar para actuar al instante. A continuación, una inteligencia artificial avanzada analiza estos datos —altamente granulares y personalizables— para predecir posibles problemas con antelación, comparándolos con cientos de miles de puntos de datos procedentes de vehículos conectados a Geotab a fin de identificar patrones que han derivado en fallos específicos en el pasado, potencialmente semanas antes de que se produzca el fallo.

De este modo, el responsable del taller dispone de los datos necesarios para priorizar la atención de problemas menores en el orden adecuado, con el fin de optimizar el estado de la flota y reducir la probabilidad de averías graves —que conllevan riesgos de fallo y costes asociados a vehículos fuera de servicio (VFS)—, las cuales podrían afectar a la prestación del servicio.

Contacta hoy mismo con nuestro equipo de expertos para saber cómo tu flota podría beneficiarse de la implementación de un programa de mantenimiento predictivo.