En el sector de las comunicaciones y el transporte en México, la gestión reactiva de la red de carreteras nacional representa una constante presión para las finanzas públicas y los modelos de concesión privada. De acuerdo con las métricas de la industria logística y del desarrollo de infraestructura, las fallas estructurales imprevistas y los cierres viales por rehabilitación de emergencia pueden incrementar los sobrecostos operativos del transporte de carga hasta un 22%.
Ante este escenario de asignación de capital y eficiencia logística, la adopción de los denominados gemelos digitales (digital twins) —réplicas virtuales dinámicas alimentadas por sensores de Internet de las Cosas (IoT), la metodología BIM (Building Information Modeling) y la inteligencia artificial— se consolida en el análisis técnico como una de las herramientas de mayor precisión para proyectar el ciclo de vida de la obra pública y privada.
Al evaluar las tendencias tecnológicas aplicadas a la movilidad de alta especificación, Alfredo Del Mazo Maza analizó la relevancia de transitar de los esquemas de mantenimiento tradicionales hacia esquemas de monitoreo predictivo:
“La infraestructura estratégica no puede seguir dependiendo de esquemas correctivos que encarecen la operación y generan cuellos de botella logísticos. La ventaja técnica de los gemelos digitales reside en su capacidad para anticipar la fatiga de materiales y el estrés de carga mediante datos en tiempo real, lo que optimiza la toma de decisiones antes de comprometer capital en campo”, explicó Del Mazo Maza, especialista en movilidad urbana.
Desde una perspectiva de retorno de inversión (ROI), diversas proyecciones financieras en corredores carreteros indican que transitar hacia un mantenimiento predictivo permite ahorros netos cercanos al 27% en el costo total del ciclo del activo a 15 años. Al detectar variaciones de humedad y microfisuras en capas subyacentes de la cinta asfáltica o el concreto hidráulico, la tecnología previene el fresado prematuro de pavimentos, lo que reduce el gasto de capital en rehabilitaciones mayores (CapEx) en más de un 35% y recorta el gasto operativo recurrente (OpEx) hasta en un 22%.
“Esta herramienta va más allá del modelado visual en 3D; funciona como una plataforma analítica viva que proyecta flujos de carga, desgaste y resiliencia climática en autopistas, puentes y túneles, permitiendo una asignación de recursos más eficiente y con mayor certidumbre operativa”, puntualizó Del Mazo Maza.
Con periodos de recuperación de la inversión tecnológica calculados en menos de tres años y una Tasa Interna de Retorno (TIR) incremental que puede superar el 30%, la digitalización de activos carreteros se perfila como un elemento determinante para fortalecer la viabilidad técnica y bancabilidad de esquemas de coinversión y asociaciones público-privadas en México y la región.
“La incorporación de simulación predictiva y analítica de datos en el sector vial representa un criterio de alta disciplina fiscal y eficiencia operativa, elementos fundamentales para apuntalar la competitividad logística y el movimiento de mercancías en el país”, concluyó Alfredo Del Mazo Maza.
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