La congestión permanente de Madrid frena el transporte de mercancías urbano

mayo 18, 2026

Escrito por: Admin L360

La capital española cierra el índice de Geotab por su baja previsibilidad, lo que obliga a los operadores logísticos a gestionar rutas en tiempo real.

La optimización dinámica de rutas y la gestión en tiempo real se han convertido en herramientas imprescindibles para la eficiencia operativa de las flotas urbanas en Madrid. Según el primer Índice de eficiencia de transporte urbano de mercancías en Europa elaborado por Geotab, bajo el título “El coste de quedarse parado”, la capital española destaca negativamente porque no dispone de franjas horarias libres de congestión durante su jornada operativa. Esta situación dificulta la planificación logística y obliga a las flotas a trabajar con márgenes de tiempo mucho más amplios para evitar incumplimientos en las entregas.

El estudio, que analiza siete grandes capitales europeas, sitúa a Madrid en la última posición con una puntuación de 25 sobre 100, registrando una diferencia del 144% respecto a la ciudad con mejor rendimiento, Berlín, que encabeza el ranking con 61 puntos.

El impacto de la imprevisibilidad en la jornada operativa

El informe de Geotab pone de manifiesto que la eficiencia logística urbana no depende únicamente de la densidad del tráfico, sino de la capacidad de mantener una circulación fluida y previsible. En el caso de Madrid, además de la congestión permanente, se registra uno de los peores niveles de previsibilidad del estudio:

  • Variabilidad de trayectos: Los tiempos de desplazamiento pueden variar de forma significativa de un día para otro incluso sin incidencias aparentes.
  • Modificación de rutas: Esta fluctuación obliga a operadores y conductores a modificar continuamente rutas y horarios para adaptarse a condiciones de tráfico cambiantes.
  • Efectos en la cadena: La imprevisibilidad impide planificar con precisión y multiplica el impacto de los retrasos sobre toda la cadena operativa, generando problemas relacionados con tiempos adicionales de margen, entregas incumplidas y menor aprovechamiento de los recursos.

Desde Geotab señalan que estos factores provocan un impacto directo sobre los costes, las emisiones y la productividad, y que son problemas estructurales que no pueden resolverse únicamente mediante formación o mejoras convencionales de planificación.

Análisis comparativo del comportamiento del tráfico europeo

El estudio sitúa a Ámsterdam en segunda posición con 59 puntos, seguida de Dublín y Roma, mientras que París y Londres también presentan importantes dificultades operativas. El análisis concluye que una misma flota experimenta niveles de eficiencia muy distintos en función de la ciudad en la que opere, dependiendo de cómo se comporta el tráfico:

  • Circulación constante: En las ciudades más eficientes el movimiento se mantiene constante y previsible. Berlín destaca por una estructura urbana policéntrica que distribuye mejor los flujos de tráfico, mientras que Ámsterdam mantiene una circulación continua gracias a su diseño compacto y una gestión semafórica eficiente.
  • El factor de las paradas: El informe revela que una ciudad lenta no tiene por qué ser necesariamente ineficiente. Roma combina altos niveles de congestión con un tráfico relativamente continuo y bajos niveles de ralentí, lo que minimiza frenadas y aceleraciones. Por el contrario, Londres representa el caso opuesto, donde las frecuentes paradas y arranques generan un desperdicio de combustible y un aumento de las emisiones contaminantes.

Gestión de datos como solución operativa

La compañía Geotab explica que en las ciudades menos eficientes el tráfico se fragmenta, lo que perjudica la productividad de las flotas. Ante esto, la empresa destaca que la imprevisibilidad es uno de los factores más complejos de gestionar para los operadores logísticos.

Como solución a este escenario, el informe concluye que la utilización de datos procedentes de vehículos conectados permite disponer de información más precisa sobre el comportamiento real del tráfico. Esta tecnología facilita la toma de decisiones para optimizar la gestión de las flotas y mejorar la eficiencia del transporte urbano de mercancías.

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