Maruun Transport — Japón
Se compararon nueve vehículos de Maruun Transport, octubre de 2022 frente a octubre de 2023. Seis mejoraron, hasta un +26.0 %. Tres empeoraron: dos portavehículos, con −15.0 % y −17.8 %, y un furgón de 2 t, con −2.2 %. La mediana de los nueve es de +2.9 %. Es la mayor dispersión de nuestros registros japoneses y la que mostraríamos primero a quien sospeche que nuestros datos han sido filtrados.
Un tercio de esta flota de vehículos evolucionó en la dirección equivocada. No es una nota al pie del resultado: en un conjunto de datos tan pequeño, es la mitad de la información que contiene.
| Operador | Maruun Transport, Japón |
|---|---|
| Vehículos | 9: plataformas y cajas tipo ala de 4 t, un furgón de 2 t y tres portavehículos |
| Método | Mismo mes del calendario con un año de diferencia: octubre de 2022 frente a octubre de 2023 |
| Tratamiento | Aplicado por etapas a lo largo de 2022 y 2023 |
| Magnitud medida | Rendimiento de combustible en km/L |
| Resultado | Mediana +2.9 %, rango de −17.8 % a +26.0 % |
| Resultados negativos | 3 de 9 vehículos |
| Emisiones | No registradas en este ensayo |
Todas las mediciones, no solo la mejor
| Vehículo | ID | Octubre de 2022 (km/L) | Octubre de 2023 (km/L) | Distancia 2022 → 2023 | Variación |
|---|---|---|---|---|---|
| Plataforma de 4 t con compuerta elevadora | 千173 | 6.60 | 6.79 | 4823 → 5045 km | +2.9 % |
| Plataforma de 4 t | 千181 | 6.34 | 6.51 | 4515 → 4454 km | +2.7 % |
| Caja tipo ala de 4 t | 千063 | 5.78 | 7.28 | 4338 → 2920 km | +26.0 % |
| Caja tipo ala de 4 t | 千159 / E24 | 5.31 | 6.57 | 2812 → 3140 km | +23.7 % |
| Caja tipo ala de 4 t | 千187 / E24 | 4.46 | 5.43 | 2812 → 3140 km | +21.7 % |
| Portavehículos de 1 unidad | EC2100 | 4.70 | 4.98 | 1212 → 3082 km | +6.0 % |
| Furgón de 2 t | E2200 | 7.73 | 7.56 | 2684 → 2086 km | −2.2 % |
| Portavehículos de 2 unidades | C306 | 3.21 | 2.73 | 2321 → 2008 km | −15.0 % |
| Portavehículos de 2 unidades | C313 | 3.42 | 2.81 | 2088 → 2463 km | −17.8 % |
| Mediana de los 9 | +2.9 % |
Primero el método, después el resultado
Cada vehículo se comparó consigo mismo en el mismo mes del calendario un año antes. Esa estructura elimina la mayor parte del efecto estacional, por lo que la valoramos por encima de una simple comparación de antes y después; es la misma razón por la que los conjuntos de datos de Alfresa y de las calderas se cuentan entre los mejores que tenemos.
El tratamiento se aplicó por etapas a lo largo de los dos años y no en una sola fecha, de modo que el intervalo entre la aplicación y la medición difiere entre vehículos y no está documentado por vehículo.
La columna de distancia importa aquí más que en la mayoría de nuestras páginas. Dos vehículos realizaron cantidades de trabajo sustancialmente distintas en los dos meses comparados: la caja tipo ala de 4 t 千063 recorrió 4338 km en 2022 frente a 2920 km en 2023, y el portavehículos EC2100 fue en sentido contrario, 1212 km frente a 3082 km. Cuando la carga de trabajo cambia tanto, una comparación en km/L mide tanto el trabajo como el motor.
Una anomalía que no podemos explicar: los dos vehículos con caja tipo ala de 4 t 千159 y 千187 figuran con distancias idénticas en ambos meses (2812 y 3140 km). Cifras idénticas para dos vehículos distintos suelen indicar una estimación o una celda copiada, más que dos lecturas independientes.
Los límites de este ensayo de campo
Los publicamos junto al resultado y no en una nota al pie. Si una limitación cambiara la forma de leer la cifra, usted debe leerla al mismo tiempo que la cifra.
Limitaciones conocidas
- El rendimiento de combustible bajó tras el tratamiento en tres de los nueve vehículos: los portavehículos C306 (−15.0 %) y C313 (−17.8 %) y el furgón de 2 t E2200 (−2.2 %). Ambos portavehículos son del mismo tipo de vehículo, algo que merece señalarse en lugar de descartarse; sin datos de carga ni de horas de funcionamiento, el registro no permite saber por qué.
- Dos vehículos muestran diferencias de distancia de 33 % y 154 % entre los meses comparados. Sus porcentajes deben leerse como poco fiables, no simplemente como favorables.
- Las distancias idénticas registradas para 千159 y 千187 sugieren que al menos una de ellas no es una medición independiente.
- No hay grupo de control, y las fechas de aplicación no están documentadas por vehículo.
- Disponemos de un registro resumido de este ensayo, no de los datos primarios del operador. El método, los períodos y las cifras por vehículo están documentados; los registros de combustible y de distancia subyacentes no están en nuestro poder, y los hemos solicitado.
Cómo leer esta evidencia en su contexto
Una mediana de +2.9 % en nueve vehículos heterogéneos, con un tercio de ellos en negativo, es un panorama modesto y creíble, y resulta más útil para mostrar a un operador que cualquier cifra grande aislada de este sitio web.
Los portavehículos son la parte que merece seguimiento: dos vehículos del mismo tipo evolucionaron ambos en la dirección equivocada. Querríamos datos de carga y de horas de funcionamiento antes de decir por qué.
Para una flota mixta, la lectura práctica es: cuente con una dispersión, cuente con que algunos vehículos no respondan, y diseñe el proyecto piloto de modo que pueda distinguir unos de otros.
Preguntas que hacen los operadores sobre este ensayo de campo
¿Por qué publicar un ensayo en el que un tercio de la flota empeoró?
¿Qué pasó con los dos portavehículos?
¿Es la mediana la cifra que ustedes respaldan?
Procedencia
- Operador
- Maruun Transport, Japón
- Comparación
- Octubre de 2022 (línea base) frente a octubre de 2023
- Fuente
- Resumen del estudio de campo japonés — registro derivado
- Recálculo
- Todos los porcentajes recalculados a partir de los valores de km/L registrados
- Puntos abiertos
- Registros primarios de combustible y distancia solicitados; fechas de aplicación por vehículo; datos de carga de los dos portavehículos
- Última revisión
- 15 de agosto de 2026
La única línea base que importa es la suya
Cada ensayo de este sitio se realizó con los vehículos, el ciclo de trabajo y la línea base de otro operador. Un proyecto piloto de NanoEFX mide los suyos, y le ayudamos a diseñarlo con un grupo de control para que el resultado resista el análisis.