Los talleres ferroviarios son entornos críticos para asegurar la disponibilidad, fiabilidad y seguridad del material rodante. Sin embargo, muchas inspecciones y diagnósticos siguen dependiendo del criterio experto, de documentación dispersa y de registros manuales, lo que puede generar variabilidad entre técnicos, pérdida de conocimiento y menor trazabilidad de las decisiones.
Este caso de uso propone un asistente inteligente de diagnóstico para mantenimiento ferroviario. El técnico captura imágenes, vídeo, audio o texto desde una tablet, cámara o dispositivo móvil, y la solución analiza esas evidencias mediante modelos multimodales de IA. El sistema puede detectar anomalías visuales como desgaste, falta de engrase, oxidación, fisuras, deformaciones, fugas, sobrecalentamientos o pérdida de componentes, y relacionarlas con modos de fallo conocidos.
La solución guía al operario paso a paso durante la inspección: solicita evidencias adicionales cuando son necesarias, contrasta la información con manuales técnicos, procedimientos, históricos de órdenes de trabajo y diagnósticos previos, y ayuda a estructurar un análisis de causa raíz. También puede incorporar datos de condición, como análisis de aceite, vibraciones o variables operativas, para enriquecer el diagnóstico. El resultado es un diagnóstico más homogéneo, explicable y trazable, acompañado de las evidencias que lo soportan y de recomendaciones de actuación.
Además, permite registrar automáticamente la información relevante en sistemas de mantenimiento como GMAO, EAM o SAP, reduciendo carga administrativa y mejorando la calidad del dato. El flujo puede incluir validación por expertos, aprendizaje con feedback del taller y generación de un histórico digital auditado, útil para formar nuevos técnicos, detectar patrones recurrentes y preparar futuros modelos predictivos.
La solución puede iniciarse en componentes o modos de fallo concretos y escalar progresivamente a más talleres, flotas o familias de activos. Puede desplegarse en arquitecturas cloud, on premise o edge, según los requisitos de conectividad, ciberseguridad y operación.
El impacto esperado incluye reducción del tiempo de diagnóstico, disminución de errores y retrabajos, unificación de criterios técnicos, preservación del conocimiento experto, mejora de la trazabilidad de las inspecciones y una base sólida para evolucionar hacia mantenimiento predictivo y gestión integral de activos.
