La operadora ha implantado un sistema de mantenimiento basado en condición (CBM) que monitoriza el estado del material rodante en tiempo real mediante las plataformas LeadMind de CAF y Tsmart de Talgo, con resultados de hasta un 96,7% de fiabilidad.
Renfe ha puesto en marcha un sistema de mantenimiento basado en condición (CBM, sus siglas en inglés) que reemplaza revisiones manuales por un modelo de análisis continuo. La iniciativa utiliza dos plataformas tecnológicas: LeadMind, desarrollada por CAF, y Tsmart, de Talgo. Ambas herramientas monitorizan parámetros críticos del material rodante durante la operación comercial y aplican analítica predictiva para anticipar anomalías antes de que se conviertan en fallos. En formaciones diésel, el nivel de aceite se verifica de forma automática. En trenes de alta velocidad, el aire acondicionado se supervisa sin interrupciones.
El proyecto, alineado con la norma ISO 17359, fue validado en la serie 599 de CAF y la serie 112 de Talgo. Los resultados muestran un 96,7% de fiabilidad en la evaluación automática de componentes y una caída del 93% en el tiempo de validación de tareas. La seguridad operacional mejora mediante un diagnóstico preciso que habilita la programación anticipada de trabajos correctivos en taller. La operadora prevé menores costes e impacto ambiental. Renfe tiene previsto ampliar este modelo de mantenimiento predictivo y de transformación digital a otras flotas.
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