La infraestructura vial es la columna vertebral del transporte moderno, pero su degradación es una preocupación global creciente. El aumento del volumen de tráfico, las condiciones climáticas extremas y las superficies viales envejecidas están acelerando el desgaste, lo que conlleva reparaciones costosas y riesgos de seguridad. Los enfoques tradicionales de mantenimiento suelen basarse en intervenciones reactivas, abordando los problemas solo cuando ya son críticos. Pero ¿y si pudiéramos predecir el deterioro de la carretera antes de que ocurra?
En nuestro último whitepaper, “Use of Forecasting Models to Improve Predictive Maintenance Strategies”, expertos de NIRA Dynamics y la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) exploran cómo el análisis avanzado de datos y el aprendizaje automático pueden revolucionar el mantenimiento vial.
Los vehículos modernos son mucho más que medios de transporte: son plataformas móviles de datos. NIRA Dynamics aprovecha los datos de vehículos conectados para monitorizar continuamente el estado de las carreteras. Al recopilar y analizar información sobre rugosidad, niveles de fricción, anomalías y patrones de tráfico, los modelos predictivos pueden identificar necesidades de mantenimiento mucho antes de que aparezca un deterioro visible.
Utilizando datos históricos de vehículos conectados, junto con patrones meteorológicos y niveles de tráfico, los investigadores han desarrollado modelos de aprendizaje automático que predicen con precisión los cambios en las condiciones de la carretera. El estudio presentado en el whitepaper evaluó distintas técnicas de predicción, entre ellas:
Los resultados indican que incluso los modelos más sencillos pueden ofrecer predicciones precisas, permitiendo a las autoridades viales planificar actividades de mantenimiento con mayor eficiencia y costes reducidos.
Al aplicar estas técnicas de predicción, las ciudades y agencias de transporte pueden pasar de estrategias reactivas a una gestión vial proactiva. Esta transición no solo minimiza las interrupciones y prolonga la vida útil del pavimento, sino que también mejora la seguridad vial y optimiza la asignación del presupuesto. A medida que se amplía la recopilación de datos, los modelos de mantenimiento predictivo serán aún más potentes, perfeccionando la planificación de infraestructura y la sostenibilidad.
¿Listo para explorar el futuro del mantenimiento vial predictivo? Descarga nuestro whitepaper hoy para obtener una visión más profunda de las metodologías, hallazgos y aplicaciones reales de estos modelos de predicción. Descubre cómo los datos de vehículos conectados y el aprendizaje automático están transformando la gestión vial, allanando el camino hacia soluciones de infraestructura más seguras, inteligentes y rentables.