Impacto del Monitoreo IoT en el Rendimiento Electromecánico de Tractocamiones en la Empresa Transpesa, Trujillo – 2025.

Abstract

La presente investigación se desarrolló en la empresa Transpesa, ubicada en la ciudad de Trujillo, dedicada al transporte de carga pesada, la cual enfrentaba serias dificultades relacionadas con los altos costos de mantenimiento, frecuentes fallas electromecánicas y prolongados tiempos de inactividad en sus tractocamiones, lo que afectaba su rentabilidad y competitividad. El problema central radicaba en la ausencia de herramientas tecnológicas que permitieran un control predictivo y en tiempo real del desempeño de las unidades. El objetivo fue determinar el impacto del monitoreo IoT en el rendimiento electromecánico de la flota durante el año 2025. La metodología adoptada fue de enfoque cuantitativo, con diseño cuasi experimental, aplicando la tecnología en una muestra intencionada de 38 tractocamiones tipo plataforma, seleccionados por su alta tasa de fallas y costos operativos. El procedimiento consistió en la instalación de sensores IoT para el monitoreo de variables críticas como temperatura del motor, consumo de combustible, presión de neumáticos y ciclos de carga, cuyos datos fueron integrados en una plataforma digital y analizados mediante software estadístico. Los resultados demostraron mejoras significativas: el consumo promedio de combustible se redujo en 12.7%, el tiempo de inactividad mensual bajó de 18.6 a 11.2 horas por unidad, los costos de mantenimiento correctivo disminuyeron en 21.4% y el rendimiento electromecánico general aumentó en 17.3%. En conclusión, la incorporación de tecnologías IoT optimizó el desempeño de la flota, redujo costos operativos y evidenció la viabilidad de escalar este modelo hacia una gestión predictiva eficiente en empresas de transporte interprovincial del norte del Perú.

This research was conducted at Transpesa, a freight transport company located in Trujillo, Peru, which faced significant challenges due to high maintenance costs, frequent electromechanical failures, and prolonged downtime in its truck fleet, directly affecting profitability and competitiveness. The core problem was the lack of technological tools to enable predictive and real-time monitoring of vehicle performance. The main objective was to determine the impact of IoT-based monitoring on the electromechanical performance of trucks during 2025. The study followed a quantitative approach with a quasi-experimental design, applying the technology to a purposive sample of 38 platform-type trucks, selected for their high failure rates and operational costs. The procedure involved installing IoT sensors to monitor critical variables such as engine temperature, fuel consumption, tire pressure, and load cycles, with data integrated into a digital platform and analyzed using statistical software. The results revealed significant improvements: average fuel consumption decreased by 12.7%, monthly downtime per unit dropped from 18.6 to 11.2 hours, corrective maintenance costs were reduced by 21.4%, and overall electromechanical performance increased by 17.3%. In conclusion, the adoption of IoT technologies optimized fleet performance, reduced operational costs, and demonstrated the feasibility of scaling this model toward predictive management in interprovincial transport companies in northern Peru, within the framework of a digital transformation oriented toward mechanical and energy efficiency.