Sí, en parte. Un vehículo ya puede anticipar algunas fallas antes de que el conductor note algo, sobre todo las que dejan una tendencia en los datos, y la batería es el caso más maduro. Según el ADAC, el automóvil club alemán, la batería es la primera causa de auxilios mecánicos: alrededor del 45% de los más de 3,6 millones de asistencias de 2024, e incluso en los autos eléctricos la causa número uno es la batería de 12 voltios. Investigadores de la Universidad de Linköping, junto con Scania, usaron datos de más de 33.000 camiones para estimar cuándo iba a fallar su batería, aun sin un sensor que midiera su salud directamente, y Volvo Trucks analiza datos en tiempo real para avisarle al taller antes de que un camión quede parado. No toda falla se puede predecir, y una predicción es siempre una probabilidad, pero la pregunta del título ya tiene una respuesta concreta.
La falla más común no es la más espectacular
Cuando pensamos en una falla grave imaginamos un motor que se rompe o una caja de cambios que dice basta. Las estadísticas cuentan otra historia. El ADAC, el automóvil club alemán, atiende millones de auxilios por año, y la causa número uno es siempre la misma: la batería. En 2024 explicó alrededor del 45% de los más de 3,6 millones de asistencias, muy por delante de los problemas de motor, que rondaron el 22%.
Hasta los autos eléctricos tienen el mismo problema: en ellos, la primera causa de auxilio también es la batería chica de 12 voltios, la que alimenta los sistemas del vehículo. Una batería rara vez muere de golpe: pierde capacidad de a poco, durante semanas o meses, hasta que una mañana fría el vehículo no arranca. Esa caída gradual es justamente lo que la hace predecible.
Predecir sin un sensor
Lo más interesante de la predicción de fallas es que no siempre hace falta un sensor dedicado. Un equipo de la Universidad de Linköping, en Suecia, trabajó con datos de flota de Scania —291 variables de 33.603 camiones de cinco mercados europeos— para estimar cuándo iba a fallar la batería de cada vehículo, usando modelos de aprendizaje automático diseñados para estimar tiempos de supervivencia.
El desafío era doble: los datos llegaban de forma esporádica e irregular, y no había ninguna medición que indicara directamente la salud de la batería. Aun así, combinando cómo se usaba cada camión con su historial, los modelos lograron estimar la probabilidad de falla en el tiempo. Es la misma idea que el capítulo 9 de esta serie contó con las patentes de Cummins: la falla deja rastros en datos que, a primera vista, no parecen tener nada que ver con ella.
Avisarle al taller antes que al conductor
La industria del transporte ya trabaja así. En 2018, Volvo Trucks anunció que su centro de monitoreo analizaría en tiempo real datos de componentes de sus camiones para anticipar fallas antes de que ocurrieran: cuando el sistema detecta un problema potencial, avisa al taller más cercano para que pueda prepararse y planificar la reparación. En 2019 dio un paso más y reemplazó los intervalos de servicio fijos por planes basados en los datos de uso de cada camión.
El cambio de fondo es quién se entera primero. Durante un siglo, el aviso llegaba al conductor en forma de ruido, luz en el tablero o vehículo detenido. Con datos, el aviso puede llegar antes a quien tiene que decidir: el taller o el responsable de la flota.
Lo que esto no significa
No toda falla se puede anticipar. Un pinchazo, un golpe o una pieza que se rompe sin aviso previo no dejan una tendencia en los datos. El mantenimiento predictivo funciona mejor con los componentes que se degradan de forma gradual, como la batería, y aun en esos casos una predicción es una probabilidad, no una garantía.
También conviene leer los estudios con cuidado: los trabajos más sólidos sobre predicción de fallas de batería se hicieron con camiones pesados, no con autos o utilitarios livianos, y las cifras de reducción de tiempos de inactividad que suelen aparecer en materiales comerciales de proveedores no están verificadas de forma independiente.
De la pista a tu flota
Para una flota, una batería que no arranca es un vehículo parado, un recorrido perdido y, muchas veces, una grúa. Como la mayoría de las baterías pierde capacidad de a poco, mirar su evolución en el tiempo dice mucho más que una medición aislada.
Rutio usa inteligencia artificial para anticipar problemas de batería. En la portada de cada vehículo te muestra cuánto bajó la batería respecto de la semana anterior y evalúa su tendencia mensual. Cuando la probabilidad de un problema es alta, ese seguimiento se convierte en una alerta, para que revises o cambies la batería en el momento que vos elijas, no al costado de la ruta.
Veinte capítulos después
Esta serie empezó en 1986, con un equipo de Fórmula 1 que empezó a registrar lo que pasaba dentro de su auto vuelta a vuelta. Siguió con un ingeniero que vio por primera vez un motor funcionando sin abrir el capó, un pinchazo que los datos detectaron antes que el piloto y un manómetro que Gilles Villeneuve tuvo que mirar en plena carrera. Pasó por la luz de Check Engine, el CAN-bus, el control de tracción, el mecánico que dejó de adivinar, los motores diésel que avisaron que estaban por romperse y el estándar OBD2 que hizo que todas las marcas hablaran el mismo idioma.
La segunda mitad contó cómo esos datos se volvieron seguridad —el ABS, el control de estabilidad, los sensores de neumáticos, la caja negra—, conexión —el GPS, el auto conectado, las actualizaciones remotas, el vehículo definido por software— y, por último, inteligencia. El hilo que une los veinte capítulos es siempre el mismo: cada vez que un vehículo empezó a medirse mejor, alguien pudo decidir antes. Lo que en la pista tenía un equipo de ingenieros, hoy puede tenerlo cualquier flota.
Fuentes primarias consultadas
Autohaus: estadística de averías del ADAC 2024, la batería como primera causa
WinFuture: estadística del ADAC con los datos de 2024
PHM Society: pronóstico de baterías de plomo-ácido con random survival forests
Fleet News: Volvo Trucks lanza su monitoreo en tiempo real para anticipar fallas (2018)
Volvo Trucks: el servicio de mantenimiento dinámico basado en datos (2019)
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la causa más común de averías en la ruta?
La batería. Según el ADAC, explicó alrededor del 45% de los más de 3,6 millones de auxilios de 2024 en Alemania, incluso en autos eléctricos, donde falla la batería de 12 voltios.
¿Se puede predecir cuándo va a fallar una batería?
En muchos casos sí, porque una batería suele perder capacidad de forma gradual. Analizando su tendencia de voltaje y el uso del vehículo se puede estimar la probabilidad de una falla; siempre es una probabilidad, no una certeza.
¿Qué diferencia hay entre mantenimiento preventivo y predictivo?
El preventivo actúa por calendario o kilometraje fijo, sin importar el estado real del vehículo. El predictivo usa datos del vehículo para anticipar una falla y actuar cuando los datos lo indican.
¿Un vehículo puede avisar una falla antes de que el conductor la note?
Sí, en los componentes que se degradan de forma gradual, como la batería. Con datos y modelos que aprenden el comportamiento normal de cada vehículo, el aviso puede llegar antes al responsable de la flota que al conductor.