Renfe ha dado un paso importante en la digitalización del mantenimiento de sus trenes para mejorar la fiabilidad del parque móvil y su disponibilidad.
Tras validarlo con trenes de dos fabricantes, ha implantado un sistema de mantenimiento predictivo Condition Based Maintenance (CBM), que sustituye gran parte de las revisiones manuales tradicionales por una monitorización continua del estado de los trenes en servicio.
El sistema se apoya en las plataformas LeadMind, de CAF, y TSMART, de Talgo, que analizan parámetros críticos en tiempo real mediante analítica predictiva. Así, por ejemplo, el nivel de aceite en trenes diésel se verifica automáticamente, y el aire acondicionado de los trenes de alta velocidad se supervisa de forma continua para anticipar cualquier fallo antes de que ocurra.
El proyecto, alineado con la norma ISO 17359, se ha validado con éxito en las series 599 de CAF y 112 de Talgo, logrando un 96,7% de fiabilidad en la evaluación automática de componentes y una reducción del 93% en el tiempo de las tareas de mantenimiento.
Este nuevo paradigma, que deja atrás el mantenimiento correctivo, se va a extender a los nuevos trenes del operador. Las series 452 (Alstom) y 453 (Stadler) lo incorporarán desde el primer momento. El Plan Integral de Talleres y Mantenimiento 2025-2030 de Renfe prevé adaptar las instalaciones para este nuevo enfoque.
Entre los beneficios destacan una mayor disponibilidad comercial de los trenes, menores costes operativos, mejora del confort para los viajeros y un menor impacto ambiental al reducir desplazamientos y residuos innecesarios. Según Alstom, esta metodología reduce en un 30% los gastos de mantenimiento de los trenes.