Digitalización de Flota aplicando analítica de datos

Nuestro cliente, una empresa líder en el sector de alquiler de maquinaria con una flota de más de 800 máquinas, Analítica de datos, digitalización de flotadecidió embarcarse en un proceso de Digitalización de Flota con B’Smart aplicando BIG DATA en colaboración con B’Smart. Antes de la implementación, la empresa enfrentaba constantes desafíos, con altos niveles de averías, falta de visibilidad sobre el rendimiento de las máquinas y una gestión del mantenimiento reactiva que afectaba significativamente su productividad.

Resultados obtenidos a través de la Digitalización de Flota aplicando BIG DATA

  1. Reducción del 30% en Averías: Con la implementación de la solución de digitalización de flota de B’Smart, nuestro cliente ha experimentado una disminución del 30% en las averías de sus máquinas. La capacidad de monitorear en tiempo real el estado de cada máquina ha permitido identificar y abordar problemas de manera proactiva antes de que se convirtieran en fallas mayores.

 

  1. Incremento de Productividad del 30%: La empresa ha logrado aumentar su productividad en un 30% gracias a la información detallada proporcionada por B’Smart. Se han automatizado y digitalizado tareas como por ejemplo la captura del nivel de combustible de las máquinas a la salida y llegada de las delegaciones, y añadido como campo en el contrato de alquiler, actualizándose automáticamente. También es posible, por ejemplo, saber cuántas horas trabaja cada máquina por mes, y si trabajan más de 160 horas, (los costes de mantenimiento se incrementan si el tiempo de trabajo de máquina aumenta), el tiempo que pasa cada máquina en el taller y cuánto tiempo está alquilada, pudiendo por ejemplo priorizar la reparación de las máquinas que más valor producen. Esta información ha permitido optimizar la programación de mantenimiento y mejorar la eficiencia operativa.

 

  1. Retorno de Inversión por Máquina: B’Smart ha proporcionado a su cliente la capacidad de calcular el retorno de inversión por cada máquina. Esto incluye datos detallados sobre el uso, los costos de mantenimiento y la rentabilidad, permitiendo tomar decisiones informadas sobre la renovación, reparación o retirada de máquinas específicas.

 

  1. Segmentación de Utilización por Tipo de Máquina: La empresa ahora puede analizar en qué momento del año se utilizan más las máquinas, permitiéndoles segmentar la utilización por tipo de máquina. Esta información estratégica ha facilitado la planificación estacional y la gestión eficiente de la flota.

 

  1. Análisis Profundo de Problemas: El sistema de B’Smart no solo presenta datos, sino que realiza un análisis exhaustivo de toda la flota que revela problemas ocultos. Por ejemplo, la empresa puede identificar la recurrencia y la naturaleza específica de problemas, como por ejemplo:

 

Maquinaria diésel

    • Reducción de costes al evitar la colmatación del filtro de partículas en maquinaria diésel.
    • Detección de excesos de temperatura, o con cualquier otro KPI fuera de los parámetros aceptables para el buen funcionamiento de las máquinas.
    • Detección y deshabilitado de máquina para evitar avería por falta de diésel.
    • Detección inmediata de fallo de alternador

 

Generadores

    • Detección de cargas desbalanceadas
    • Detección de sobrecarga e infracarga.

Maquinaria eléctrica

    • Detección de falta de agua en el electrolito de las baterías de tracción.
    • Monitorización de ciclos de carga y descarga en baterías de tracción (una batería de plomo tiene un máximo de 1500 cargas, por lo tanto, hay un sobrecoste si esta se carga más de una vez al día).
    • Detección de inclinómetro y sobrepeso (plataformas elevadoras)

Común a todas las máquinas: Geolocalización vía GPS, LBS, AGPS y WIFI, y solución con y sin CAN BUS, y con solución específica para robos.

Analítica de datos flota maquinaria

Inteligencia de negocio a través de la analítica de datos 

    • Predicción de horas que una máquina va a trabajar en las próximas semanas o próximos meses y predicción de horas que una máquina se va a estropear y pasará en el taller, lo que permitirá una mejor planificación de los recursos.
    • Mantenimiento predictivo: Predicción sobre cuando una máquina se va a estropear, creando alarmas automáticamente en función de determinados KPI y permitiendo, por tanto, adelantarse a la avería y evitar paros innecesarios de máquina.
    • Cuáles son las máquinas que más trabajan en un cierto periodo de tiempo, y, por lo tanto, cuál es la prioridad de reparación.
    • Sobre las máquinas de un determinado tipo, cuál es la máquina que más ha trabajado,  ¿y la que menos?
    • Cuáles son las máquinas que trabajan más de 160 horas /mes y, en consecuencia, requieren más mantenimiento con el incremento de costes que ello conlleva.
    • Cuáles son las máquinas que más se estropean, que tipo de avería sufren, y con qué recurrencia.
    • De toda la flota, ¿Cuáles son las marcas, y modelos que más se estropean? ¿Y las que menos se estropean?
    • ¿Cuáles son las causas más comunes de las averías?
    • ¿Cuál es el ratio de averías en función de las horas de trabajo de una determinada máquina o de un grupo?
    • ¿Qué máquinas tienen un rendimiento más alto a nivel de negocio?
    • Conoce cuál es la huella de Co2 que tiene tu negocio y desglosado por máquina.
    • Detección automática de anomalías en máquinas.

   

Aumento de la productividad a través de la automatización y digitalización de procesos asociados a la flota

    • Control de stock de flota automatizado entre delegaciones.
    • Captura del nivel de diésel y otros parámetros importantes de la máquina a la salida y a la entrada de la misma en la delegación.
    • Generación y envío de facturas automatizada de las máquinas que trabajan el fin de semana.
    • Control de revisiones, incluyendo lo que se ha hecho en las mismas, y qué materiales se han utilizado.
    • Inclusión de manuales y otra información técnica a un clic en la misma plataforma.
    • Cualquier otro proceso manual y repetitivo se puede automatizar y digitalizar.

Es importante destacar que todos estos datos se consiguen de manera automática directamente de la máquina y están a disposición en nuestra plataforma a nivel de un clic.

Comentarios del Equipo Directivo sobre la Digitalización Flota aplicando Inteligencia de negocio a través de la analítica de datos:

Jefe de Taller: «Antes de trabajar con B’Smart, estábamos lidiando con un alto nivel de estrés debido a las constantes averías. La falta de visibilidad nos mantenía en modo reactivo. Ahora, con la Digitalización de Flota de B’Smart, puedo gestionar proactivamente el mantenimiento, reduciendo significativamente las interrupciones y mejorando la eficiencia del taller.  Destacaría, además, que disponemos de toda la información, incluso, la de analítica de datos en tiempo real y en una misma plataforma, y sin tener que realizar ningún cálculo, lo que facilita y acelera la toma de decisiones.»

Además, gracias a la capa de analítica, podemos saber qué máquinas se va a estropear en qué periodo del año, y por ejemplo, qué tipo de fallos son los más comunes, lo que nos permite planificar mejor los recursos y nos ayuda a conocer qué stock de piezas de recambio debemos tener en cuenta en cada época del año.

CEO: «La implementación del servicio de Digitalización de Flota de B’Smart ha sido una decisión estratégica clave para el negocio. Al adoptar esta solución, no solo hemos logrado la monitorización completa de nuestras máquinas, sino que también hemos avanzado hacia un modelo de negocio más inteligente. La elección de B’Smart como socio estratégico se basa en la confianza de que es una empresa tecnológicamente avanzada e innovadora, posicionándola como líder en la digitalización dentro de su sector. Este enfoque pionero sin duda impulsará la eficiencia operativa y la competitividad de la empresa en un entorno empresarial cada vez más digital.»

Como ejemplo de la aplicación de la analítica de datos que nos proporciona la plataforma de B’Smart, comentaría la posibilidad que tenemos de saber el coeficiente de utilización de cada máquina, y cada familia, por días, semanas, y meses. Lo que nos permite saber con base en datos objetivos:

  1. Qué máquinas se alquilan más en cada periodo.
  2. Coeficiente de utilización de cada máquina en cada periodo

Mantenimiento Predictivo: El sistema de B’Smart no solo proporciona datos históricos, sino que utiliza técnicas de BIG DATA y Machine Learning para realizar un mantenimiento predictivo de las máquinas. Proyecta automáticamente el mantenimiento necesario basándose en los datos acumulados, ofreciéndonos una visión del futuro que permite abordar problemas potenciales antes de que afecten la operatividad de las máquinas.

En resumen, la colaboración con B’Smart ha transformado la gestión de nuestra flota y los procesos asociados, brindando eficiencia operativa, reducción de costos y una visión clara de la rentabilidad de cada máquina. Este caso de éxito destaca cómo la Digitalización de Flotas con B’Smart puede marcar la diferencia en la competitividad y sostenibilidad a largo plazo de las empresas.

QUIERO AUMENTAR PRODUCTIVIDAD Y REDUCIR COSTES EN MI FLOTA