En su apuesta decidida por la innovación tecnológica y la digitalización, Pecovasa ha incorporado un nuevo sistema de Internet de las Cosas (IoT) combinado con inteligencia artificial (IA) que permitirá geolocalizar en tiempo real sus vagones y las mercancías transportadas. Este ambicioso proyecto, con una inversión cercana a los 590.000 euros, representa un salto cualitativo en la gestión logística ferroviaria, permitiendo tanto a la compañía como a sus clientes un control mucho más preciso y eficiente de las operaciones.
La solución implementada consiste en la instalación de dispositivos inteligentes de diseño personalizado en los vagones, capaces de resistir las duras condiciones del entorno ferroviario. Estos sensores no solo recogen coordenadas GPS, sino también datos ambientales como temperatura y humedad, junto con información detallada de movimiento gracias a un acelerómetro integrado. Uno de los aspectos más destacados es que los parámetros de estos dispositivos pueden configurarse de forma remota, lo que permite ajustar la frecuencia de envío de datos o la sensibilidad del sistema según las necesidades del servicio.
Además, esta infraestructura tecnológica se apoya en una aplicación desarrollada por la propia compañía, que centraliza la visualización de toda la información generada por los sensores. Desde la interfaz, los usuarios pueden ver en tiempo real la ubicación exacta de cada vagón, consultar rutas realizadas, conocer el estado de los vehículos o identificar el punto exacto de carga y descarga. También es posible localizar un tren introduciendo simplemente el número de chasis, lo que agiliza enormemente el seguimiento de las operaciones.
Uno de los principales beneficios que aporta este ecosistema digital es la mejora significativa en la trazabilidad y seguridad del transporte ferroviario. Al conocer la posición exacta de los activos, las terminales pueden gestionar de forma más eficiente los procesos de carga, descarga y almacenamiento. A su vez, la IA se encarga de analizar los datos recogidos para generar predicciones sobre el estado de los equipos, identificar patrones de comportamiento, y anticipar incidencias antes de que estas se produzcan, facilitando así un mantenimiento más inteligente y preventivo.
En este sentido, la plataforma también ofrece estadísticas de uso, kilometraje recorrido y análisis de desgaste de componentes, lo que permite detectar piezas susceptibles de fallo o anomalías de funcionamiento que puedan comprometer la operación. Esta capacidad de diagnóstico avanzado representa un importante valor añadido, al reducir tiempos de parada, aumentar la disponibilidad del material rodante y mejorar la planificación de las intervenciones técnicas.
