El mantenimiento de vehículos de flota ya no es solo una cuestión técnica. Hoy en día es uno de los factores clave que inciden en los costes, la continuidad operativa y la calidad del servicio. En 2024, según estimaciones de Aniasa, las empresas de renting a largo plazo destinaron 1.300 millones de euros al mantenimiento de flotas y realizaron cerca de 3 millones de intervenciones a lo largo del año. De media, cada vehículo pasó por el taller 2,2 veces, con un coste medio de unos 433 euros por intervención.
Estas cifras explican por qué el mantenimiento se ha convertido en un área prioritario para la innovación.
Por qué el tiempo de inactividad es el verdadero desafío en el mantenimiento de flotas
Cada día que un vehículo permanece fuera de servicio tiene un impacto directo en la productividad, en los costes indirectos y en la calidad del servicio prestado a conductores y clientes. Sin un enfoque de gestión estructurado, el tiempo de inactividad aumenta significativamente. Si se consideran únicamente las intervenciones más complejas, el tiempo medio de inactividad puede situarse entre 15 y 18 días, reduciéndose a 7,5–8 días cuando se incluyen actuaciones más breves. Sin embargo, cuando entran en juego factores adicionales – como reparaciones de carrocería o trámites de seguros – el tiempo de inactividad puede aumentar hasta un 50%, superando en algunos casos los 25 días de media.
Ante este escenario, resulta evidente que el mantenimiento ya no puede gestionarse de forma reactiva. Se requiere un modelo capaz de anticipar incidencias e intervenir antes de que los problemas se agraven.
Del calendario al dato: cómo está cambiando el mantenimiento
En los últimos años, el mantenimiento de flotas ha experimentado una profunda transformación. Los calendarios fijos y las intervenciones reactivas están dando paso a un enfoque basado en datos, sustentado en el análisis continuo de la información generada por los vehículos.
El kilometraje real, el uso efectivo, las alertas de anomalías, los datos de diagnóstico OEM y la información procedente de sistemas de terceros se están convirtiendo en la base para decisiones más rápidas y precisas. En este contexto se articula el enfoque de Targa Telematics, con una plataforma diseñada para recopilar, normalizar y poner en valor fuentes de datos heterogéneas.
Maintenance Excellence: un ecosistema de software abierto y modular
Maintenance Excellence no es una aplicación única, sino un ecosistema de módulos de software independientes, diseñados para funcionar de manera autónoma o combinada, e integrarse sin fricciones con las soluciones de terceros ya presentes en la flota.
Esto permite que los módulos de Targa Telematics operen:
- junto a sistemas telemáticos existentes,
- con flujos de datos OEM activados bajo demanda,
- con plataformas externas especializadas en diagnóstico o la gestión del mantenimiento.
El resultado es una visión única e integrada del vehículo y de su proceso de mantenimiento, totalmente integrada con los sistemas ya existentes.
Los módulos que facilitan un mantenimiento más eficiente
Dentro de Maintenance Excellence, cada módulo cumple una función específica:
Los módulos que facilitan un mantenimiento más eficiente
Dentro de Maintenance Excellence, cada módulo cumple una función específica:
- Los módulos de recopilación y normalización de datos agregan información procedente de dispositivos Targa, sistemas OEM y soluciones de terceros, garantizando coherencia y comparabilidad.
- Los. módulos de seguimiento y análisis del uso permiten pasar de un mantenimiento basado en calendarios teóricos a un enfoque guiado por el uso real del vehículo.
- Los módulos de gestión de dispositivos aseguran la continuidad y calidad del dato, supervisando el estado de los dispositivos y los flujos de información, incluso cuando estos provienen de ecosistemas externos.
- Los módulos de analítica y dashboards de mantenimiento convierten los datos en información accionable: tiempo de inactividad, causas recurrentes, frecuencia de intervenciones e indicadores de rendimiento pasan a ser medibles y gestionables.
Cada módulo funciona de manera autónoma, pero su valor se multiplica cuando se combinan.
IA agéntica: la inteligencia que orquesta los datos
Es aquí donde entra en juego la IA agéntica, la evolución más avanzada de la inteligencia artificial aplicada a la gestión de flotas. No se trata unicamente de algoritmos predictivos, sino de agentes inteligentes capaces de observar el contexto, tomar decisiones y activar acciones operativas.
En el ámbito del mantenimiento, la IA agéntica puede:
- correlacionar datos de múltiples fuentes,
- detectar señales tempranas de desgaste antes de que se conviertan en averías,
- proponer o activar automáticamente las ventanas óptimas de mantenimiento,
- iniciar flujos operativos, como autorizaciones o planificación de intervenciones.
En la práctica, la inteligencia artifical no solo describe lo que está ocurriendo: ayuda a decidir qué hacer y cuándo hacerlo.
Menos complejidad, mayor control
Integrada en los procesos operativos, la IA agéntica contribuye también a reducir la complejidad diaria de la gestión del mantenimiento. Las alertas se filtran y clasifican automáticamente, diferenciando los problemas críticos de los que no bloquean la operación. De este modo, los equipos humanos pueden centrarse en decisiones de mayor valor, mientras la IA se encarga de las tareas repetitivas.
El mantenimiento como ventaja competitiva
La combinación de módulos de software independientes, la integración de datos de mútiples fuentes y la IA agéntica transforma el mantenimiento de un centro de costes en una auténtica ventaja competitiva: menos días de inactividad, mayor disponibilidad de los vehículos, mejor experiencia para conductores y gestores de flota, y una capacidad de planificación superior.
En un mercado donde cada día de inactividad cuenta, la diferencia ya no la marca únicamente el taller, sino la capacidad de gestionar el mantenimiento a través de los datos y la inteligencia artificial.
