La ciencia detrás de tu proyección — en palabras simples

La línea azul es lo que esperamos que sea el Estado de Salud (SOH) de tu batería en cada año — lo que llamamos la proyección mediana (P50). Es el resultado más probable dados tus inputs.

La banda sombreada alrededor es el rango de confianza P10–P90 — el 80 % de los resultados plausibles. La banda se ensancha con el tiempo porque cuanto más lejos proyectamos, menos certeza tenemos.

La línea roja punteada en 70 % es el piso típico de garantía que la mayoría de fabricantes de EVs garantizan por 8 años o 160.000 km. Cuando la mediana cruza esa línea, marcamos el año — útil para planificar reventa.

La barra de descomposición debajo del gráfico divide la pérdida proyectada en dos partes: cuánto viene del tiempo + clima (calendaria) y cuánto de los kilómetros + estilo de carga (por ciclos).

Envejecimiento calendario pasa sólo por el paso del tiempo. Aunque dejaras el auto estacionado y nunca lo manejaras, la química dentro de las celdas sigue — lento pero constante — y el calor lo acelera dramáticamente. Un pack a 30 °C envejece aproximadamente 35 % más rápido que uno a 20 °C.

Envejecimiento por ciclos pasa cuando la energía se mueve por la batería. Cada carga y descarga aporta un poquito de desgaste. Cuantos más kilómetros, más ciclos, más desgaste.

Las baterías reales siempre muestran una mezcla de ambos. Nuestro simulador los computa por separado y los suma — eso es lo que ves en la barra de descomposición.

El calor es el factor individual más grande en el envejecimiento calendario. La reacción dentro de las celdas de litio sigue una ley física (la ecuación de Arrhenius) donde la tasa de envejecimiento sube fuerte con la temperatura. Cuánto sube depende de la química: LFP tiene la respuesta a la temperatura más suave — es la que más lento envejece con el calor — mientras NMC y NCA suben un poco más rápido.

Dos autos de la misma fábrica, idénticos excepto que uno vive en Bogotá y el otro en Cartagena, divergirán 10–15 % SOH después de una década — puramente por el clima.

Te proponemos una zona según tu país — y la elegís vos según dónde vive realmente el auto: si pasa sus días en la costa o en la bajura (Guanacaste, por ejemplo), marcá tropical. El simulador corre la misma ecuación con la temperatura de la zona que elegiste:

Una cosa más define qué tan caliente vive realmente tu pack: su sistema de refrigeración. Los packs con refrigeración líquida (casi todos los EVs desde ~2019) mantienen la batería activamente cerca de una temperatura segura. Los packs de enfriamiento pasivo — el clásico Nissan Leaf, Renault Zoe, VW e-Golf — no tienen ese sistema: el pack absorbe calor y vive más caliente. El simulador lo contempla: un pack pasivo corre la misma física a una temperatura efectiva ~10 °C mayor, que en el campo se vio como el Leaf 2015 (aire) perdiendo capacidad casi al doble de velocidad que un Tesla del mismo año con refrigeración líquida (Geotab, estudio de 10.000 vehículos). La regla es igual para todos y sin marcas: es el sistema de enfriamiento, no el logo.

No todas las baterías de litio son iguales. La química — la receta específica dentro de cada celda — controla qué tan rápido envejece el pack, cómo se comporta en temperaturas extremas, y cuántos ciclos de carga rápida puede soportar.

La mayoría de los EVs modernos usan una de estas:

La carga lenta en casa (un enchufe normal o wallbox Nivel 2) es el escenario más amigable posible para tu batería. La energía entra lento, las celdas se mantienen frescas, y la química casi ni lo nota.

La carga rápida DC (>50 kW en estaciones públicas) empuja la energía mucho más rápido. Las celdas se calientan, la química se estresa, y un poquito de desgaste adicional ocurre con cada sesión. Usada ocasionalmente — como en road trips — el impacto es chico. Usada como tu método de carga diaria por defecto, suma.

La evidencia real es mixta: Geotab (siguiendo 22.700 EVs en 2026) asocia el uso intenso de carga rápida con cerca de +1 %/año de degradación extra, mientras que algunos análisis de flota no encuentran ningún efecto claro. La penalización más nítida aparece solo bajo las condiciones más duras — carga rápida frecuente con calor extremo (el laboratorio sitúa esa cota superior cerca de +15–20 % por ciclo). Así que el simulador trata la carga rápida como un estresor leve de cota superior en el término de ciclos, no un golpe garantizado.

Si mostráramos sólo una curva, estaríamos reclamando una precisión que no tenemos. Las baterías reales varían — la tolerancia de fabricación es alrededor de ±2 %, los estilos de manejo varían, el clima tiene microclimas, y no podemos saber cuánta carga rápida vas a hacer en 15 años.

En cambio, corremos 200 simulaciones en tu navegador (toma alrededor de 50 milisegundos), cada una con suposiciones ligeramente diferentes: un poco más cálido, un poco más fresco, un poco más DCFC, un poco menos. Después tomamos los percentiles 10, 50 y 90 para dibujar la banda.

La banda te dice algo honesto: dadas las entradas que elegiste, el 80 % de los resultados plausibles caen dentro del área sombreada. El otro 20 % son inusuales pero posibles — mejores o peores que la banda.

Esto es una proyección desde modelos con base física, no una medición de tu batería específica. Dos autos con inputs idénticos pueden envejecer diferente por factores que ningún modelo captura: cuánto preacondicionaste el pack antes de carga rápida, si tu cochera tiene exposición directa al sol, varianza de fabricación de la línea de celdas.

Todos los coeficientes en nuestra matemática vienen de papers revisados por pares (NREL, Sandia National Laboratory, Naumann 2018, Schmalstieg 2014) más observaciones de flotas grandes (Geotab 2026, Recurrent). Son defaults con base física, aún no calibrados contra nuestros propios datos de escaneo LATAM.

A medida que dueños reales escanean sus baterías con SOHpro, acumulamos un log de calibración — SOH predicho vs. medido por cohorte de química × clima. Cuando ese log alcance un tamaño de muestra significativo, vamos a publicar un reporte de calibración mostrando qué tan bien se sostuvieron nuestras predicciones. Hasta entonces, tratá al simulador como una estimación pensada, no una garantía.

Un reporte de primera visita real va más allá de la proyección. Cuando tu scanner los expone, el reporte de auditoría surface cinco indicadores directos medibles desde un solo escaneo: eficiencia energética round-trip, eficiencia coulómbica, σ(V) de celdas, margen de aislamiento HV, y consistencia OCV-vs-SOC. Cada uno con banda saludable de literatura revisada por pares (NREL, Schuster 2015, Plett 2015, ISO 6469-3). No reemplazan la proyección — son evidencia independiente que la complementa.

El número de SOH de tu reporte sigue una escalera que prioriza la medición. Cuando el BMS expone su capacidad nominal actual vs. de fábrica (amperios-hora), usamos esa relación de capacidad directamente — la definición de manual del State of Health — ubicada justo debajo de un SOH% explícito del BMS y por encima de cualquier estimación por edad/kilometraje. Solo cuando no hay capacidad medida recurrimos al modelo físico que usa este simulador. Escalera completa en la Guía Técnica del Reporte §3.1.

Desde mayo 2026 la proyección de SOH (P10 / P50 / P90) alimenta una calificación de 7 niveles en el reporte. El mismo motor del Score compuesto que produce la estimación central del simulador genera un SOHpro Score 0–100, que se mapea a una letra A+ → D en el reporte publicado (umbrales: A+ ≥97, A 93–96, B+ 88–92, B 82–87, C+ 76–81, C 70–75, D <70). Los cortes inferiores siguen los pisos de garantía OEM; los superiores siguen la densidad empírica de la flota según Geotab 2026. Metodología completa en la Guía Técnica del Reporte §7.

Cada escaneo certificado agrega una entrada verificada al pasaporte de tu eléctrico — atado al VIN, co-firmado por el taller, y timestamped en el momento en que se leyó el BMS. El pasaporte viaja con el auto: el próximo dueño hereda la historia completa sin volver a pagarla.

Cada visita también fortalece el audit trail. Cinco indicadores directos (eficiencia round-trip, coulómbica, σ(V), margen de aislamiento, consistencia OCV) y 11 integrity checks (actividad y balance de celdas, térmica, aislamiento, DTC, consistencia SoC↔V, eficiencias, autenticación del pack, capacidad de potencia) corren en cada escaneo. Desde la segunda visita en adelante, tu dashboard muestra la trayectoria de cada uno: ¿se apretó el aislamiento durante el último año? ¿se desbalancearon las celdas? La respuesta queda en un solo gráfico.

Cualquier visita pasada puede abrirse en modo auditoría. Desde el dashboard multi-visita, hacé clic en la fecha de una visita y obtenés el snapshot forense completo de ese escaneo — los mismos datos que vio el taller el día uno, sellados y verificables. El passport no es una línea de marketing: es una pila de records co-firmados que cualquiera — comprador, aseguradora, regulador — puede replayear.

Solo valores medidos construyen tu tendencia (desde julio 2026). La línea de tendencia de tu historial usa exclusivamente SOH medido: la lectura propia del BMS, la relación de capacidad interna del BMS, o una medición de energía entre dos visitas. Cuando el SOH de un reporte tuvo que ser *estimado* — por edad y kilometraje, o por el mismo modelo físico que corre este simulador — esa estimación aparece en el reporte claramente etiquetada, pero nunca se convierte en un punto de tu tendencia. La razón es honestidad: si las estimaciones del modelo alimentaran la tendencia, la degradación "observada" sería nuestro propio modelo haciéndose eco a sí mismo. Las estimaciones informan; solo las mediciones acumulan. Las visitas cuyo SOH medido viene de un método de energía/capacidad (no del porcentaje propio del BMS) muestran un pequeño badge de divulgación "estimado" junto al gráfico.

Los escaneos persistidos antes del 1 de mayo de 2026 son de solo lectura. Mantienen los valores que tenían al guardarse, nunca re-gradados por matemática nueva. Su lugar en los arrays longitudinales se preserva como un hueco en lugar de rellenarse — una decisión deliberada que protege el replay actuarial (la misma entrada siempre debe producir la misma salida, incluso años después).

Tu SOH dice cuánta capacidad queda. Convertir eso en kilómetros requiere tres cosas: cuánta energía usable tiene tu pack cuando es nuevo (del catálogo), el rango WLTP publicado por el fabricante, y qué tan cálido es tu clima. Mostramos tres vistas lado a lado para que veas qué significa cada suposición.

WLTP equivalente es la vista más simple — ¿qué diría la ficha técnica al SOH actual? Es la comparación apples-to-apples para la que se escribió tu manual del propietario. Matemática: WLTP × SOH/100. Para un Ioniq Electric facelift al 89 % de SOH (WLTP 311 km), eso son 277 km.

P50 real estima los kilómetros típicos que entrega tu batería en manejo cotidiano. El consumo real es consistentemente ~18 % mayor que el ciclo WLTP (mediana ADAC EcoTest sobre 100+ EVs desde 2017), y los climas más cálidos suman una pequeña penalidad por aire acondicionado. Multiplicamos el consumo por el factor de clima y el factor real, y luego dividimos tus kWh usables × SOH por eso.

Banda P10–P90 reconoce que cualquier número único miente. El manejo real varía — tráfico stop-and-go, carga, AC al máximo, autopista vs ciudad. Los estimadores de rango basados en presupuesto energético en la literatura clusterizan en 10–15 % MAPE en validación real (Liu et al., *Renewable and Sustainable Energy Reviews* 156, 2021); nuestra banda es más ancha del lado adverso para cubrir las peores condiciones rutinarias.