Metodología y sistema analítico para la implantación de programas de conducción eficiente adaptativos en flotas profesionales de transporte regular
- Autores: Alejandro García Tuero
- Directores de la Tesis: Gabriel Díaz Orueta (dir. tes.), Xicu Xabiel García Pañeda (codir. tes.)
- Lectura: En la UNED. Universidad Nacional de Educación a Distancia ( España ) en 2018
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel Alonso Castro Gil (presid.), Antolín Esteban Hernández Battez (secret.), Mario Muñoz Organero (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías Industriales por la Universidad Nacional de Educación a Distancia
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: hdl.handle.net
- Resumen
El calentamiento global es un problema grave sobre el que la mayoría de naciones están tomando medidas. Más de 160 países han firmado el acuerdo de la Conferencia de las Partes, en su vigésimo primera reunión, como conclusión de la Convención Marco de las Naciones Unidas por el Cambio Climático, París 2015. En ella han acordado controlar el aumento global de temperatura, de forma que no supere los 2ºC respecto a la temperatura media previa a la industrialización.
Uno de los principales emisores de gases de efecto invernadero a la atmósfera es el transporte por carretera. Los países firmantes en la Conferencia de la Partes aplicaron una serie de medidas que penalizan el exceso de emisiones, principalmente en forma de impuestos sobre los carburantes. Las empresas de transporte deben por ello intentar reducir el consumo de combustible, lo que pueden lograr por tres vías que no son excluyentes: la renovación de la flota, un plan de mantenimiento más exhaustivo y la formación en conducción eficiente, siendo esta última la más económica de todas.
En este contexto, esta Tesis plantea un método de evaluación y los procesos analíticos que lo soportan. Un método que permite tanto valorar al conductor profesional como detectar los puntos de mejora. Esta metodología se basa en la captura de datos reales de conducción durante la actividad profesional de los conductores, permitiendo una evaluación fiable. Se trata de un proceso de mejora continua que se adapta a las habilidades del conductor desde el primer momento y que favorece la aplicación inconsciente de las técnicas, gracias a la formación en el trabajo y el aprendizaje práctico.
Antes del inicio de la formación propiamente dicha, se establecen los métodos de análisis y evaluación. La definición de un conjunto de patrones de conducción orientados a la evaluación del comportamiento del conductor al volante es el primer paso y da pie al resto de la metodología.
Antes de la formación inicial, se realiza una clasificación temprana basada en los patrones más sencillos, que permite ubicar a cada conductor en un grupo formativo cuyos contenidos se ajusten a sus necesidades de aprendizaje.
Posteriormente, y tras un periodo suficientemente largo de captura de datos, estos se analizan mediante los modelos de madurez, que permiten determinar la mejora y el nivel alcanzado en la consecución de unas habilidades enmarcadas en un aspecto concreto de la conducción. Este proceso se repite con una cierta frecuencia, generalmente mensual, y permite evaluar el rendimiento de cada conductor, con respecto a la conducción eficiente, en su puesto de trabajo.
A partir de esta evaluación es necesario comunicar los resultados a los conductores. Esta comunicación debe servir además para corregir los errores que se hayan podido detectar y para animar y motivar al conductor a seguir mejorando. El análisis de los resultados de la evaluación debe ser realizado por un experto que genere una serie de comentarios y recomendaciones que ahonden en los puntos a mejorar y motiven a los conductores a hacerlo, lo que encarecería la aplicación de la metodología, pudiendo llegar a eliminar el beneficio generado por la reducción de consumo lograda. Por ello es necesario automatizar la generación de los comentarios y recomendaciones. Se diseña un sistema experto de recomendaciones automáticas que analiza los resultados de los modelos de madurez, los combina con los datos de contexto (flota, servicio, clima, horarios, localización geográfica) y lanza una serie de recomendaciones basadas en los resultados de rendimiento individuales de cada conductor.
