El uso de tecnologías IoT para el mantenimiento predictivo en el ferrocarril español se vuelve crucial tras recientes accidentes en Andalucía y Cataluña. Estos incidentes han evidenciado la falta de datos estructurales en tiempo real, lo que dificulta la detección temprana de fallos en las infraestructuras. Empresas como FEELBAT están liderando la implementación de sensores para monitorizar continuamente parámetros críticos, permitiendo diagnósticos dinámicos y alertas tempranas. La modernización de la red ferroviaria y la integración de estas tecnologías son esenciales para mejorar la seguridad y eficiencia operativa del transporte ferroviario en España.
Los recientes incidentes ocurridos en Andalucía y Cataluña han reavivado el debate sobre la implementación de tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) para la monitorización continua de las infraestructuras ferroviarias. El descarrilamiento de un tren de Iryo en Adamuz, junto con los problemas recurrentes en las vías de Rodalies, subrayan la dificultad para detectar a tiempo defectos localizados en la vía o su entorno. Este desafío es abordado por empresas como FEELBAT, que utilizan sensores y análisis en tiempo real.
Déficit de datos estructurales en tiempo real
A pesar de que ambos accidentes son distintos, comparten una problemática común: la red ferroviaria española genera actualmente muy pocos datos estructurales en tiempo real. Las inspecciones programadas y los informes técnicos ofrecen información puntual, pero carecen de un flujo continuo que permita interpretar fenómenos dinámicos como dilataciones térmicas, movimientos laterales o inestabilidad hídrica. En muchas ocasiones, el análisis se realiza después del incidente, no antes.
En sectores como la energía y la construcción, el uso del IoT ha permitido una transición del mantenimiento correctivo al predictivo gracias a la instalación de sensores en puntos críticos y al análisis en tiempo real. Sin embargo, esta evolución en el ámbito ferroviario es más reciente, a pesar de que las vías enfrentan importantes exigencias mecánicas y normativas.
La tendencia actual en Europa apunta hacia un mayor despliegue de sensores distribuidos a lo largo de las vías. Estos dispositivos son capaces de medir parámetros como la separación, nivelación y alabeo. Los datos obtenidos pueden combinarse con variables ambientales como temperatura y humedad para elaborar diagnósticos dinámicos y generar alertas tempranas.
Empresas como FEELBAT han desarrollado una gama de sensores IoT conectados: el DELTA R, destinado a inclinaciones biaxiales; el DELTA L+, para el control del ancho de vía; y líneas inclinométricas modulares para el seguimiento continuo de deformaciones. Las comunicaciones se realizan mediante redes Sigfox o 4G, centralizando los datos para detectar tendencias y operar umbrales de alerta.
La pregunta que ahora enfrentan los gestores de infraestructura no es si las redes deben modernizarse, sino cómo pueden ser monitorizadas, diagnosticadas y supervisadas continuamente. En un país donde el ferrocarril es fundamental para la movilidad, la prevención estructural se convierte en un factor clave para garantizar tanto la seguridad como la continuidad operativa.
Tanto ingenierías como organismos reguladores abogan por integrar tecnologías que permitan un seguimiento estructural continuo en áreas consideradas sensibles. Además de prevenir accidentes, se esperan beneficios adicionales como la reducción del tiempo dedicado a inspecciones, optimización de obras y mantenimientos, así como una disminución en las perturbaciones del tráfico ferroviario.