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El IoT y el mantenimiento predictivo ganan peso ante los desafíos estructurales del ferrocarril en España

Claudia Navarro
Última actualización: January 28, 2026 10:04 am
Claudia Navarro
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Los recientes accidentes en Andalucía y Cataluña han reabierto el debate sobre el uso de tecnologías IoT para la monitorización continua de las infraestructuras ferroviarias. El descarrilamiento de un tren de Iryo en Adamuz y la sucesión de problemas en las vías de Rodalies ponen en evidencia la dificultad para detectar a tiempo defectos localizados en la vía o en su entorno, un reto que empresas como FEELBAT abordan con sensores y análisis en tiempo real

Déficit de datos estructurales en tiempo real
Aunque ambos accidentes son distintos, apuntan a un mismo problema: la red ferroviaria española genera aún muy pocos datos estructurales en tiempo real. Las inspecciones programadas y los informes técnicos proporcionan información puntual, pero no un flujo continuo que permita interpretar fenómenos dinámicos como dilataciones térmicas, movimientos laterales, fatiga estructural o inestabilidad hídrica. En muchos casos, el análisis llega después del incidente y no antes.

En sectores como la energía, la construcción o las obras públicas, el IoT estructural ha permitido pasar del mantenimiento correctivo al predictivo gracias a la instalación de sensores en puntos críticos y al análisis en tiempo real de las mediciones. En el ferrocarril, esta transición es más reciente pese a que la vía concentra importantes exigencias mecánicas, ambientales y normativas.

Hacia un modelo de monitorización distribuida
La tendencia en Europa se orienta hacia un mayor despliegue de sensores distribuidos a lo largo de la vía capaces de medir parámetros como la separación, la nivelación, el alabeo o el peralte. Estos datos pueden combinarse con variables ambientales (temperatura, humedad, pluviosidad o vibraciones) para elaborar diagnósticos dinámicos y generar alertas tempranas.

Este es el enfoque de empresas como FEELBAT, que ha desarrollado una gama de sensores IoT conectados: DELTA R para inclinaciones biaxiales, 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 y las plataformas de análisis centralizan los datos para detectar tendencias, operar umbrales de alerta (SMS o correo electrónico) y correlacionar variables como temperatura y microdeformaciones.

La compañía trabaja también en el próximo lanzamiento del sensor DELTA V, orientado al control de vibraciones conforme a las normativas locales vigentes, con el objetivo de identificar señales precursoras antes de movimientos significativos o repetitivos.

“Las redes ferroviarias son cada vez más exigentes y los márgenes operativos más reducidos. La monitorización en tiempo real permite detectar señales débiles que de otro modo pasarían inadvertidas. Es un recurso adicional para reforzar la seguridad, anticipar riesgos y localizar fallos con rapidez”, señala Jean-Christophe Habot, CEO de FEELBAT.

Un reto estratégico para la movilidad en España
La cuestión que se plantean ahora los gestores de infraestructura no es si las redes deben modernizarse, sino cómo pueden monitorizarse, diagnosticarse y supervisarse de forma continua. En un país donde el ferrocarril constituye un pilar de la movilidad, la prevención estructural emerge como un factor clave de seguridad y continuidad operativa.

Ingenierías y organismos de control abogan ya por integrar tecnologías de seguimiento estructural continuo en las zonas consideradas sensibles. Además de la prevención de accidentes, los beneficios esperados incluyen la reducción de tiempos de inspección, la optimización de obras y mantenimientos, la protección del personal operativo y la disminución de perturbaciones en el tráfico ferroviario.

Etiquetado:Actualidad EmpresarialInnovación TecnológicaInteligencia Artificial y RobóticaNacionalTelecomunicaciones
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