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Fila de números binarios vertical

Casos de uso de big data para sistemas telemáticos

Última actualización de 6 de enero de 2023 en Productividad por Geotab |  3 minutos de lectura


¿Qué valor aporta el big data a la telemática? Te contamos casos de uso de big data, como la optimización de enrutamiento y el análisis del comportamiento de conducción.

Al hablar de big data en la gestión de flotas, el primer tema que nos vendrá a la mente es la telemática. La base de la telemática es la tecnología de recopilación, almacenamiento y envío de información entre los usuarios finales y los vehículos a través de dispositivos de telecomunicación. Los casos de uso de big data en la telemática amplían la utilidad de dichos datos.

 

Sin la plataforma de obtención y análisis de datos, no se podría realizar un seguimiento en tiempo real de la ubicación de los vehículos, planificar rutas optimizadas, proporcionar asistencia en línea y fuera de línea a los conductores ni apoyar a los sectores relacionados con la telemática (como el seguro propio), etc. 

 

Entonces, ¿qué tipo de servicios valiosos puede aportar el big data al mundo de la telemática? 

Caso práctico n.º 1: Optimización de enrutamiento

La cantidad de posibles rutas por las que puede circular un camión es extremadamente amplia. Antes, las empresas de logística hacían a mano todo el proceso de planificación de una ruta de entrega, lo que les quitaba mucho tiempo. Además, no disponían de las condiciones de tráfico en tiempo real, por tanto, les era imposible proporcionar indicaciones de tiempo de llegada precisas y ahorrar tiempo de conducción en la carretera. 

Tránsito terrestre de Ciudad de México

Tránsito terrestre de Ciudad de México


Para que la ruta de conducción sea más eficiente y óptima, el big data se basa en una serie de tipos de datos clave para evaluar la mejor ruta en función del tiempo de consumo y el uso de combustible en pocos segundos: 

  • Datos de GPS y velocidad en tiempo real capturados por dispositivos de seguimiento telemático.
  • Información inmediata sobre el tráfico, como las colisiones y las zonas en obras notificadas por otros conductores en la carretera. 
  • Información sobre las carreteras, como el número de señales de stop, la velocidad de la carretera, las zonas escolares, etc., publicada por instituciones autorizadas. 

A continuación, se genera la ruta optimizada y se muestra al conductor.

 

La optimización de rutas es muy importante para la gestión de flotas, no solo porque la reducción de la distancia y el tiempo de conducción ahorra a la empresa millones de euros, sino también porque la disminución del consumo de combustible conlleva un menor impacto medioambiental. Más información sobre la optimización de flotas aquí.

Caso práctico n.º 2: Alertas de averías y recordatorios de mantenimiento

Los dispositivos telemáticos recopilan una enorme cantidad de datos del motor, como las RPM, el nivel de aceite, la transmisión, el kilometraje recorrido, la presión de los neumáticos, etc. A partir de todos los datos del motor y de los registros históricos de mantenimiento y reparación, el análisis predictivo de big data podría proporcionarnos avisos de avería y de mantenimiento preventivos, así como las soluciones recomendadas.

 

Al adquirir una visibilidad anticipada de los posibles problemas de salud de los vehículos, la flota puede establecer la disposición adecuada entre el tiempo de inactividad y el tiempo de trabajo de los vehículos para reducir la probabilidad de una avería inesperada en la carretera. Claro está, esto no solo ahorrará a la empresa dinero, sino energía.

Rueda de coche desinflada

Las alertas y los recordatorios telemáticos ayudan a evitar tiempos de inactividad inesperados

Caso práctico n.º 3: Análisis del comportamiento de conducción

Se suele decir que las personas son el recurso más importante de una empresa. La seguridad al volante y la seguridad vial siempre han sido y serán la máxima prioridad en el ámbito del transporte. Dirigir una flota grande y global hace que la gestión de la seguridad sea un reto adicional. Por ello, el análisis del comportamiento de los conductores es esencial tanto para la gestión de la flota como para los propios conductores. 

 

Sabemos que una mayor comprensión del comportamiento de conducción es útil para desarrollar políticas de seguridad más apropiadas, sistemas de guía de conducción más inteligentes o sistemas de formación y, lo que es más importante, para reducir la tasa de colisiones, protegiendo al mismo tiempo la propiedad y la reputación de la empresa, así como la vida de los conductores. 

 

En los últimos años, se han realizado cada vez más algoritmos detallados de aprendizaje automático e inteligencia artificial para investigar los comportamientos y los estilos de conducción. 

Ventajas de analizar el comportamiento de los conductores con big data

Ayuda a promover una conducción mejor. Los algoritmos inteligentes diseñados te pueden ayudar a detectar y analizar una larga lista de comportamientos de conducción. 

 

Algunos comportamientos de conducción medidos por la telemática están relacionados con: 

  • La velocidad (aceleración brusca, exceso de velocidad, aceleración frecuente)
  • Las paradas (frenadas bruscas, paradas y frenadas frecuentes)
  • Los giros (giros bruscos, aceleración antes de girar, exceso de frenado antes de la salida)
  • Otros (giro fatigado)

Los resultados se pueden usar para desarrollar sistemas de formación de conducción más específicos y eficaces, para que los conductores aprendan mejores hábitos de conducción. 

 

Esquema con comportamientos de conducción


Reducción del riesgo de colisiones. Las tecnologías telemáticas nos dan la oportunidad de recopilar una cantidad ilimitada de datos sobre el comportamiento en la conducción y las colisiones. Descubrir la relación entre las colisiones y los patrones de conducción reales ayuda a identificar a aquellos conductores con un alto riesgo de sufrir colisiones potenciales, lo que ofrece la oportunidad de tomar medidas antes de que sea demasiado tarde.  

 

Ayuda en la gestión de riesgos. El análisis de big data sobre los comportamientos de conducción también puede ser una gran contribución a la gestión de los riesgos de la flota. Las compañías de seguros se basan en factores tradicionales como el exterior del coche, el número de multas, la zona de residencia, la distancia de conducción, etc. para determinar la póliza de seguro. Sin embargo, la creación de modelos de riesgo precisos basados en el comportamiento real de conducción podría proporcionar una evaluación más realista y precisa para toda la flota. 

 

Cada vez son más los beneficios que el big data puede aportar a la telemática y al mundo de las flotas. Sin embargo, como dijo Gary King, de la Universidad de Harvard, "El big data no trata de los datos".


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