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Caso de uso 21 · Automoción, movilidad y logística

Mantenimiento predictivo autónomo de flotas y envío de repuestos

Análisis telemático en tiempo real con envío automatizado de piezas de repuesto.

Responsable de operaciones de flota Director de cadena de suministro
Ilustración: Mantenimiento predictivo autónomo de flotas y envío de repuestos

Necesidad del cliente y punto de dolor

El problema que este flujo elimina.

  • Las averías imprevistas de la flota provocan entregas fuera de plazo y penalizaciones contractuales.

Ejecución paso a paso

Cómo lo ejecuta el motor.

01

Ingesta en el borde

Módulo 1

Incorpora en tiempo real la telemetría de vibración del motor, desgaste de frenos y temperatura del aceite.

02

Enrutamiento Multi-LLM

Módulo 1

Detecta firmas de fallo de componentes con modelos locales de detección de anomalías en el borde.

03

IA agéntica

Módulo 4

Pide automáticamente los componentes de recambio al almacén regional más cercano mediante el ERP.

04

IA agéntica

Módulo 4

Programa las citas de reparación en talleres locales durante las paradas planificadas del vehículo.

ROI e impacto cuantificables

Lo que cambia en el plano comercial.

  • Reducción del 42 % en paradas imprevistas de vehículos
  • Costes de mantenimiento un 15 % menores

El momento clave

“Traffelo AI pide los repuestos antes incluso de que nuestros conductores noten el problema mecánico.”
Vicepresidente de logística — Operador logístico transfronterizo