Inteligencia en el transporte: El Grupo Blondel prueba la IA integrada de Konboi en sus camiones
Un mismo camión puede consumir hasta un 25 % más de combustible dependiendo del conductor. A nivel de toda una flota de camiones pesados, esto repercute en tus costes, tus emisiones de CO₂ y tus indicadores clave de seguridad. Con el proyecto piloto de Groupe Blondel × Konboi, estamos probando una solución de inteligencia de transporte integrada que influye directamente en la conducción, el consumo y la seguridad operativa. En Logistics Concepts, analizamos cómo este módulo de Hypermile puede integrarse en tu sistema de información de transporte, implantarse a escala de flota y alinearse con tus objetivos de descarbonización y de retorno de la inversión.
Presentación y alcance del proyecto piloto Blondel × Konboi: objetivos, estructura e indicadores medidos
Saint-Quentin, 22 de junio de 2026. El Grupo Blondel anuncia una colaboración con Konboi, una start-up de movilidad de la región de Île-de-France especializada en inteligencia de transporte. El objetivo es probar una solución de inteligencia de transporte integrada en camiones pesados para reducir el consumo de combustible y las emisiones de CO₂, al tiempo que se mejora la seguridad operativa en los trayectos de larga distancia. Este proyecto piloto forma parte de la estrategia de logística 4.0 y de transporte por carretera descarbonizado del grupo.
El proyecto piloto se presenta como una prueba de concepto estructurada, con un alcance inicial limitado y cuantificable. Cuatro camiones están equipados con la tecnología Hypermile, un control de velocidad inteligente que se posiciona como un componente clave de la logística 4.0. Esta primera fase tiene como objetivo validar el posible retorno de la inversión antes de pasar a un proyecto piloto industrial más amplio y, posteriormente, a un despliegue a escala de toda la flota y de las distintas sedes.
Hypermile se basa en un enfoque de inteligencia integrada y computación periférica en la unidad a bordo (OBU). La solución agrupa datos procedentes de la telemática, la carretera y el vehículo para ajustar la velocidad de forma continua. Nuestro objetivo es lograr una conducción más uniforme, un mejor control del consumo de combustible y una armonización de los hábitos de conducción, todo ello para conseguir una gestión de la flota más predecible.
La arquitectura técnica se basa en una unidad telemática o una unidad de actualización que actúa como plataforma telemática local. Recoge los datos del bus CAN, en su caso a través de OBD-II, y se conecta con los sensores IoT integrados en el vehículo. La OBU ejecuta algoritmos de aprendizaje automático e inferencia en el borde, sin depender constantemente de la nube. Esta decisión reduce las latencias y refuerza la seguridad operativa.
En cuanto a la inteligencia del transporte, la solución combina varios módulos de fusión de sensores. Los sensores IoT monitorizan, entre otras cosas, la topografía, el tráfico, los atascos previstos, la carga, la presión de los neumáticos y los incidentes que pueden producirse en la ruta. Konboi explica que estos datos alimentan un modelo de aprendizaje automático diseñado para una conducción eficiente, con un ajuste dinámico de los límites de velocidad según el tramo de carretera y las condiciones del tráfico.
La solución forma parte de un sistema más amplio de gestión digital de flotas. La OBU utiliza la geolocalización por GPS/GNSS para optimizar las rutas. Los datos de seguimiento en tiempo real pueden utilizarse después en herramientas de visibilidad de la cadena de suministro o en un futuro gemelo digital de las operaciones de transporte a nivel de toda la flota.
En cuanto a la percepción, el alcance actual del proyecto piloto se centra en el control de la velocidad. Los módulos de visión por ordenador siguen estando disponibles para aplicaciones como los sistemas de asistencia al conductor (ADAS), las cámaras a bordo, el lidar, el radar, la detección del ángulo muerto o la asistencia a la frenada de emergencia. Estas funciones tienen como objetivo una maduración progresiva hacia los niveles de automatización L2 o L3, en consonancia con el concepto de «conductor conectado» y «persona asistida» que defiende Konboi.
La capa de software integrada controla la inferencia en el borde y el ajuste de los parámetros de conducción. El modelo de aprendizaje automático se entrena con un conjunto de datos específico para la conducción de camiones y se alimenta mediante un proceso continuo de etiquetado de datos. El seguimiento de la deriva del modelo se convierte en un reto a la hora de gestionar el despliegue, para garantizar la coherencia entre los escenarios viales observados, los comportamientos de conducción y las recomendaciones de velocidad generadas.
La conectividad 4G/5G, que puede complementarse con tecnologías M2M o NB-IoT según la zona y el operador, garantiza la transmisión de datos telemáticos y la supervisión remota. Admite actualizaciones OTA para el software de la OBU, los modelos de aprendizaje automático y las reglas de inferencia, sin necesidad de detener los vehículos. La ciberseguridad OT y la seguridad de los datos siguen siendo fundamentales en el diseño, para limitar los riesgos de que alguien se haga con el control o altere los flujos de datos.
En el ámbito normativo, el proyecto se enmarca en la normativa de transporte por carretera. Los sistemas de inteligencia de transporte deben ser compatibles con el tacógrafo, el cumplimiento de la normativa social y de tráfico, así como con las restricciones relativas a los tiempos de conducción. La futura integración con un proveedor de telemática, un fabricante de equipos originales (OEM) o una plataforma de telemática de terceros deberá cumplir los requisitos de interoperabilidad, soberanía de los datos y el RGPD en todos los países en los que se opere.
El ámbito de aplicación del proyecto piloto abarca varias familias de indicadores. En cuanto a la eficiencia energética, el Grupo Blondel y Konboi buscan una reducción cuantificable del consumo de combustible por vehículo y por tipo de trayecto. Konboi señala que, de un conductor a otro, las diferencias de consumo pueden llegar hasta el 25 %, y que una reducción del 10 % en el consumo de un camión que recorre 10 000 km al mes podría suponer entre 4 y 5 toneladas de CO₂ evitadas al año por vehículo, dependiendo de las condiciones de funcionamiento y del tipo de combustible.
Los KPI logísticos también hacen un seguimiento de los beneficios económicos y de la evolución del coste total de propiedad y del retorno de la inversión. El proyecto piloto mide el coste del combustible por kilómetro, por ruta y por tipo de carga, en consonancia con los objetivos de descarbonización del transporte. Los datos también se evaluarán en función de escenarios prospectivos que incluyan flotas eléctricas, vehículos de hidrógeno e infraestructura de recarga, con el fin de posicionar la «transportation intelligence» como una herramienta complementaria a los cambios en los sistemas de propulsión.
En cuanto al aspecto humano, el piloto analiza el comportamiento del conductor y su puntuación de conducción. El objetivo es estandarizar las prácticas sin mermar ni la comodidad ni la seguridad. Las futuras funciones podrían incluir alertas de fatiga o detección de anomalías en la conducción, con umbrales ajustados para no sobrecargar al conductor conectado. El concepto de «ser humano asistido» sigue siendo fundamental: la inteligencia integrada ayuda, pero el conductor sigue teniendo un papel clave en la supervisión y la toma de decisiones.
Para garantizar la seguridad operativa, se han integrado indicadores de gestión de incidentes y de seguridad vial. Estos abarcan las frenadas bruscas, los excesos de velocidad en determinados tramos, los comportamientos de riesgo y la frecuencia de los conatos de accidente. Los datos que se obtengan de la fusión de sensores, posibles cámaras a bordo u otros sensores ADAS alimentarán, a largo plazo, módulos de detección de anomalías que se podrán usar para el mantenimiento predictivo.
Por último, el aspecto de los datos y el cumplimiento normativo sigue siendo un aspecto clave del alcance. Los indicadores se centran en la calidad de los datos recopilados, la solidez de las interfaces y la capacidad de integración con los sistemas TMS y ERP. La apertura mediante API REST debe permitir una integración fluida con el TMS, una conexión con los sistemas ERP de facturación y con las herramientas existentes de optimización de rutas y gestión de flotas, con normas de seguridad de los datos, del RGPD y de soberanía de los datos claramente establecidas para cada país en el que se opera.
Evaluación de las ventajas y los límites de la IA Hypermile: consumo, emisiones de CO₂, seguridad y variabilidad del conductor
Aquí tenemos un proyecto piloto industrial centrado en la inteligencia de transporte aplicada a los camiones pesados. La inteligencia integrada Hypermile actúa como un regulador inteligente, con el apoyo de sensores IoT, el bus CAN y, potencialmente, el OBD-II para recopilar los datos del vehículo. La lógica de computación en el borde permite realizar inferencias locales, sin depender constantemente de la conectividad 4G/5G, NB-IoT o M2M, lo que supone una ventaja operativa para el transporte por carretera de larga distancia.
En cuanto al consumo de combustible, el principal reto es la variabilidad entre conductores. Konboi señala que, de un conductor a otro, las diferencias en el consumo pueden llegar hasta el 25 %. La inteligencia a bordo busca homogeneizar los comportamientos mediante un análisis del comportamiento del conductor, una puntuación implícita del conductor y ajustes continuos de la velocidad. En la práctica, Hypermile funciona como una capa de transporte inteligente que suaviza las aceleraciones, se anticipa a las pendientes y a las reducciones de velocidad, y reduce los periodos de consumo excesivo.
Las estimaciones preliminares apuntan a una reducción del 10 % en el consumo de combustible para un camión que recorra unos 10 000 km al mes, lo que supondría varias toneladas de CO₂ evitadas al año por vehículo, dependiendo de las condiciones de uso. En cuanto a los indicadores clave de rendimiento logístico y al coste total de propiedad, esta magnitud influye directamente en la rentabilidad del proyecto, en un contexto de subida sostenida de los precios de la energía y de presión normativa para la descarbonización del transporte.
La reducción de emisiones se suma a otras medidas, como la introducción progresiva de flotas eléctricas, de vehículos de hidrógeno o el uso de combustibles alternativos. Lo bueno de esta tecnología es que se puede aplicar ya mismo a los camiones diésel que ya tenemos, mediante un dispositivo de adaptación o una unidad a bordo (OBU) conectada a un dispositivo telemático. En el marco de una estrategia global de logística inteligente, la optimización precisa de la conducción permite actuar sobre una gran parte de la flota sin tener que esperar a la renovación completa de los motores ni a la mejora de la infraestructura de recarga.
En cuanto a la seguridad vial, Hypermile complementa los sistemas ADAS ya existentes, como la asistencia a la frenada de emergencia, la detección del ángulo muerto o las alertas de cambio de carril. Al estabilizar la velocidad y anticiparse a las condiciones del tráfico, la solución contribuye a una conducción más uniforme y predecible, lo que favorece la seguridad operativa. El concepto de conductor conectado cobra más fuerza: la plataforma puede combinar telemática, geolocalización por GPS/GNSS, seguimiento en tiempo real y alertas de fatiga para reducir el riesgo de incidentes, sin dejar de cumplir con la normativa de transporte por carretera y el uso del tacógrafo.
Desde el punto de vista de la inteligencia en el transporte, la gran cantidad de datos recopilados también abre el camino al mantenimiento predictivo. El análisis continuo de los perfiles de velocidad, carga, presión de los neumáticos y eventos captados por los sensores IoT permite detectar anomalías de forma temprana. Un modelo de aprendizaje automático integrado puede identificar patrones de deriva en ciertos componentes del vehículo y servir de base para una estrategia de mantenimiento predictivo, siempre que se disponga de un conjunto de datos de entrenamiento bien etiquetado y se supervise la deriva del modelo a lo largo del tiempo.
Hypermile forma parte de una arquitectura de computación en el borde. La inferencia local limita la latencia y reduce la dependencia de la nube para las decisiones de conducción. Los datos agregados se pueden enviar después, a través de conectividad 4G/5G o M2M, a una plataforma telemática o a un sistema de gestión de flotas para su análisis global. Estamos ante un caso de logística inteligente en el que la gestión de flotas, la optimización de las rutas y la optimización de los itinerarios se basan en un seguimiento estructurado en tiempo real de lo que ocurre sobre el terreno, sin sobrecargar las redes.
En cuanto a los beneficios operativos, la capacidad de homogeneizar la conducción permite reducir las diferencias entre los conductores con experiencia y los nuevos. La variabilidad entre conductores, muy marcada en el consumo de combustible, se reduce gracias a una gestión algorítmica coherente en toda la flota. Esta estandarización también facilita el seguimiento de los KPI logísticos, ya que ofrece una base más estable para medir los esfuerzos de reducción de emisiones, ahorro de combustible o desgaste mecánico. Además, puede servir de apoyo para programas de formación específicos, basados en los datos del «driver scoring».
Sin embargo, surgen algunas limitaciones y aspectos que hay que tener en cuenta. En cuanto a la ciberseguridad de los sistemas operativos (OT) y la seguridad de los datos, el acceso al bus CAN y a los sensores IoT, junto con las actualizaciones OTA, exige un alto nivel de protección, tanto en la unidad a bordo como en la plataforma central. Los requisitos del RGPD, de soberanía de los datos y de cumplimiento normativo social y vial se aplican siempre que los datos permitan rastrear a un conductor, aunque sea de forma seudonimizada. La transparencia del sistema, la explicabilidad de los algoritmos y la gobernanza de los datos se convierten, por tanto, en componentes esenciales de la «transportation intelligence».
Desde el punto de vista técnico, aún hay que comprobar la escalabilidad. Pasar de cuatro camiones a una flota más grande implica controlar bien la calidad de la fusión de datos entre los sensores IoT, la posible cámara a bordo, el lidar, el radar y los datos de GPS/GNSS. La conexión con los sistemas de información existentes, como una plataforma de gestión de flotas o un TMS, exigirá una interoperabilidad sólida a través de API REST, o incluso una integración con el ERP, para aprovechar las ventajas en la visibilidad de la cadena de suministro. Sin esta integración, la prueba de concepto se queda en un ámbito local, con un retorno de la inversión parcial y difícil de generalizar.
Hoja de ruta para la implantación industrial: de la OBU al cumplimiento del RGPD
La prueba piloto realizada con cuatro camiones pesados demuestra que un sistema de inteligencia a bordo como Hypermile se enmarca en una visión más amplia de la inteligencia en el transporte y la logística 4.0. Para pasar de una prueba de concepto a una prueba piloto industrial y, posteriormente, a un despliegue en 150 camiones y más allá, tenemos que trazar una hoja de ruta que tenga en cuenta las limitaciones técnicas, la integración del sistema de información, la gobernanza, el retorno de la inversión y el cumplimiento normativo.
Estamos hablando de un ecosistema de transporte inteligente en el que la plataforma telemática, la unidad telemática y la unidad a bordo (OBU) constituyen la base física de la inteligencia del transporte, mientras que la computación en el borde se encarga de la inferencia local. El reto consiste en garantizar la escalabilidad sin dejar de lado la seguridad operativa y el cumplimiento de las normas sociales y de tráfico.
- Estabilizar la arquitectura OBU / sensores / informática en la periferia
- Garantizar la interoperabilidad entre TMS y ERP a través de la API REST
- Definir una estrategia de gestión de datos, el RGPD y la ciberseguridad de la tecnología operativa (OT)
- Elaborar el análisis de viabilidad del coste total de propiedad y el retorno de la inversión
- Poner en marcha un sistema de gestión de incidencias
Arquitectura integrada: OBU, sensores IoT e IA en el borde
El núcleo de la hoja de ruta es la unidad a bordo (OBU), que agrupa datos telemáticos, sensores de IoT y señales del vehículo. En un enfoque de logística inteligente, tenemos que estandarizar la unidad telemática para toda la flota, incluso instalándola a posteriori en los camiones más antiguos, para cubrir todo el parque de transporte por carretera, tanto los vehículos térmicos como la flota eléctrica o los de hidrógeno.
Esta OBU se convierte en el nodo de computación periférica para la inteligencia integrada. Ejecuta modelos de aprendizaje automático integrados, recoge y preprocesa los flujos procedentes del bus CAN, del OBD-II, de la geolocalización GPS/GNSS, de los sensores de presión y de frenado, y de las señales ADAS. También permite enviar actualizaciones OTA para los modelos, con una lógica de gestión de versiones, de reversión y de pruebas en un entorno restringido antes de su implantación generalizada.
Fusión de sensores y ADAS: hacia un conductor conectado y mejorado
La trayectoria que se baraja en torno al «conductor asistido» exige controlar la acumulación de sensores y la fusión de datos de los mismos. La combinación de visión artificial, cámara a bordo, radar, lidar y datos GNSS permite realizar un análisis del comportamiento del conductor, una evaluación avanzada de su conducción, la detección del ángulo muerto y funciones ADAS como la asistencia a la frenada de emergencia o la alerta de fatiga, en consonancia con los distintos niveles de automatización L2 o L3 en autopista.
Tenemos que definir perfiles de configuración adaptados a los distintos casos de uso: reducción del consumo de combustible, reducción de las emisiones para la descarbonización del transporte, seguridad activa, optimización de las rutas de reparto y optimización de los itinerarios. La capacidad de la informática en el borde de la red para realizar una inferencia local robusta, incluso en caso de pérdida de conectividad 4G/5G, NB-IoT o M2M, es un criterio determinante para la seguridad operativa.
Integración de sistemas de información: API de marketplaces, TMS, ERP y visibilidad de la cadena de suministro
Una implantación a escala de toda la flota implica tratar la OBU como un componente más de la plataforma del sistema de información de transporte. La arquitectura prevista se basa en una plataforma telemática que expone API REST estandarizadas hacia las capas TMS y ERP, para alimentar la gestión de la flota, la facturación, el mantenimiento y la planificación. El objetivo es crear una continuidad digital entre el terreno y la oficina central.
La integración del TMS permite combinar los algoritmos de optimización de rutas y recorridos con las recomendaciones de conducción de Hypermile. Así podemos encontrar el equilibrio entre el tiempo de trayecto, el consumo de combustible y las necesidades de los clientes. La integración con el ERP alimenta el cálculo de los costes operativos, el seguimiento de los KPI logísticos y la gestión del coste total de propiedad a nivel de la dirección financiera, con el objetivo de ofrecer una visibilidad consolidada de la cadena de suministro.
Flujo de datos, conjunto de datos de entrenamiento y deriva del modelo
La inteligencia en el transporte se basa en la calidad de los datos que se recogen sobre el terreno. Tenemos que diseñar un flujo de datos entre la OBU y la nube para crear conjuntos de datos de entrenamiento, etiquetar los datos y hacer un seguimiento del rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Este enfoque permite ajustar los modelos a la realidad de los trayectos, los perfiles de los conductores y las características específicas de los vehículos, incluso en un contexto en el que intervienen múltiples actores, como fabricantes de equipos originales (OEM) y startups de movilidad.
La gobernanza debe incluir el seguimiento de la deriva del modelo, con métricas compartidas entre el equipo operativo y los equipos de datos. Las posibles desviaciones derivadas de una nueva generación de sensores, de cambios en el tráfico o de nuevas normativas de transporte por carretera requieren procedimientos de recalibración y reentrenamiento, sin poner en riesgo la seguridad operativa.
Gobernanza, ciberseguridad de la tecnología operativa (OT) y gestión de incidentes
La ampliación a gran escala requiere una gestión clara entre las áreas de operaciones, el departamento de sistemas de información, las áreas de negocio de transporte y las funciones de gestión de riesgos. La ciberseguridad de la tecnología operativa (OT) se convierte en un eje fundamental en cuanto la plataforma telemática se comunica con el bus CAN y las funciones ADAS. Tenemos que identificar los riesgos, definir políticas de segmentación de la red, de gestión de identidades de máquinas y de supervisión de los flujos M2M.
La gestión de incidentes debe abarcar tres aspectos: la disponibilidad de los servicios informáticos en la periferia y el seguimiento en tiempo real, la integridad de los datos de conducción y la continuidad operativa en caso de avería de la OBU o de un sensor. Sigue siendo necesario contar con procedimientos de transición a modos de conducción sin asistencia, controlados y auditados, para garantizar el cumplimiento de las normas sociales y de tráfico, así como la seguridad de los conductores.
Marco del RGPD, soberanía de los datos y protección del conductor conectado
Una inteligencia integrada que analiza en detalle la conducción plantea retos en materia de protección de datos personales. La figura del conductor conectado, así como las funciones de puntuación del conductor y de análisis de su comportamiento, deben estar reguladas por políticas precisas en materia del RGPD, que incluyan la minimización de datos, la limitación de los plazos de conservación y la seudonimización siempre que sea posible.
Tenemos que aclarar quién tiene la soberanía sobre los datos entre el operador de la flota, el proveedor de telemática y los socios tecnológicos, definiendo las responsabilidades en cuanto al tratamiento y la subcontratación. Los usos relacionados con el tacógrafo, el cumplimiento de la normativa social y de tráfico y la gestión de los tiempos de conducción deben mantenerse separados de los usos relacionados con el asesoramiento o el fomento de la conducción sostenible, con total transparencia hacia los conductores y sus representantes.
ROI, TCO y decisiones de inversión
Las cifras anunciadas, con una posible reducción del 10 % en el consumo de combustible y varias toneladas de CO₂ evitadas al año por vehículo en el caso de un camión que recorra 10 000 km al mes, sirven de base para el análisis de viabilidad. Tenemos que compararlas con los costes reales de implantación: OBU, sensores IoT, conectividad 4G/5G, licencias de software, integración TMS/ERP y gestión del cambio.
El análisis del retorno de la inversión debe tener en cuenta el ahorro en el consumo de combustible, la reducción de emisiones en el marco de la descarbonización del transporte, la posible disminución de los siniestros gracias a los sistemas ADAS y el impacto en el mantenimiento predictivo. Al mismo tiempo, tenemos en cuenta los costes adicionales relacionados con la ciberseguridad, el RGPD y las operaciones de soporte de las unidades a bordo (OBU), para gestionar el coste total de propiedad a nivel de toda la flota.
