Nuevas tendencias de mantenimiento inteligente en flotas de vehículos eléctricos, híbridos y de combustión interna
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Universidad Santo Tomás
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La gestión del mantenimiento en flotas vehiculares ha experimentado una transformación significativa en los últimos años debido a la incorporación de nuevas tecnologías asociadas a la electrificación, la digitalización y la automatización de los activos. La coexistencia de vehículos de combustión interna, híbridos y eléctricos en una misma flota ha incrementado la complejidad técnica, operativa y económica de los modelos de mantenimiento tradicionales, los cuales, basados en enfoques correctivos y preventivos por intervalos fijos, resultan insuficientes para garantizar altos niveles de disponibilidad, confiabilidad y sostenibilidad. En este contexto, la presente monografía analiza las nuevas tendencias de mantenimiento inteligente aplicadas a flotas vehiculares mixtas, haciendo énfasis en el mantenimiento centrado en confiabilidad (RCM), el mantenimiento predictivo impulsado por inteligencia artificial y machine learning, así como en soluciones basadas en Internet de las Cosas, gemelos digitales y realidad aumentada.
El estudio se desarrolla mediante una revisión bibliográfica sistemática de investigaciones publicadas entre los años 2017 y 2025, incluyendo artículos científicos indexados, conferencias internacionales y trabajos de grado, con el objetivo de identificar las metodologías más relevantes, sus resultados técnicos y su viabilidad de implementación en entornos operativos reales. A partir del análisis comparativo de los casos seleccionados, se evidencia que la aplicación del RCM permite priorizar componentes críticos, optimizar recursos y reducir fallas recurrentes en flotas de cualquier tipo de motorización, destacándose como una estrategia de fácil implementación y bajo costo inicial. Asimismo, las técnicas de mantenimiento basadas en inteligencia artificial, particularmente las redes neuronales profundas, alcanzan niveles de precisión diagnóstica superiores al 97 %, lo que posibilita la anticipación de fallas, la reducción de paradas no programadas y la optimización del ciclo de vida de los activos.
Por otro lado, la integración de tecnologías IoT, gemelos digitales y realidad aumentada consolida el concepto de Mantenimiento 4.0, facilitando el monitoreo en tiempo real, la simulación de escenarios de falla y la asistencia técnica interactiva para operarios y conductores. Los resultados del análisis permiten concluir que la adopción de estas nuevas tendencias de mantenimiento no solo mejora la eficiencia operativa y económica de las flotas vehiculares, sino que también contribuye al cumplimiento de normativas ambientales y al desarrollo de una movilidad más sostenible, especialmente en regiones como los Llanos Orientales, donde las condiciones geográficas y operativas demandan altos estándares de confiabilidad y disponibilidad.
Abstract
Fleet maintenance management has undergone a significant transformation in recent years due to the integration of advanced technologies associated with electrification, digitalization, and asset automation. The coexistence of internal combustion, hybrid, and electric vehicles within the same fleet has increased technical, operational, and economic complexity, making traditional corrective and time-based preventive maintenance models insufficient to ensure high levels of availability, reliability, and sustainability. In this context, this monograph analyzes emerging trends in intelligent maintenance applied to mixed vehicle fleets, with particular emphasis on Reliability-Centered Maintenance (RCM), artificial intelligence and machine learning-based predictive maintenance, as well as solutions based on the Internet of Things, digital twins, and augmented reality.
The study is developed through a systematic literature review of scientific papers, international conferences, and academic theses published between 2017 and 2025, aiming to identify the most relevant methodologies, their technical outcomes, and implementation feasibility in real operational environments. The comparative analysis reveals that RCM enables effective prioritization of critical components, optimization of maintenance resources, and reduction of recurrent failures across different powertrain technologies, standing out as a cost-effective and adaptable strategy. Additionally, artificial intelligence-based maintenance models, particularly deep neural networks, demonstrate diagnostic accuracy levels above 97%, allowing early failure detection, reduction of unplanned downtime, and optimization of asset life cycles.
Furthermore, the integration of IoT technologies, digital twins, and augmented reality strengthens the Maintenance 4.0 paradigm by enabling real-time monitoring, failure scenario simulation, and interactive technical assistance for operators and drivers. The findings indicate that adopting these intelligent maintenance strategies significantly improves operational and economic performance while supporting environmental regulations and sustainable mobility objectives, especially in regions with demanding operational conditions such as the Eastern Plains of Colombia.
Idioma
spa
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Citación
Gutiérrez Cardozo, J. J. (2026). Nuevas tendencias de mantenimiento inteligente en flotas de vehículos eléctricos, híbridos y de combustión interna [Trabajo de grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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