Casos de éxito
Experiencia aplicada en datos, IA y automatización
Una selección de proyectos construidos desde experiencia real en ciencia de datos, machine learning, ingeniería de datos, visión computacional y desarrollo de soluciones operacionales.
Los casos se presentan de forma anonimizada. Los resultados se expresan solo cuando existen métricas concretas disponibles desde la experiencia documentada.
Desafío
La operación requería anticipar patrones de descarga, mejorar la confiabilidad de datos operacionales y transformar registros históricos en soporte para decisiones de planificación y mantenimiento.
Solución
Se desarrolló un flujo analítico con exploración de datos, limpieza, modelamiento predictivo, validación y despliegue mediante API para integrar el resultado con bases de datos operacionales.
Resultados
- Modelo Random Forest con R² de 0.93 en validación cruzada
- Soporte analítico para la gestión diaria de una flota de 800 buses eléctricos
- Mayor visibilidad sobre patrones de descarga y comportamiento operacional
Tecnologías y capacidades
PythonPandasSQL ServerScikit-learnFlaskMLOps básico
Desafío
La operación necesitaba reducir ineficiencias asociadas a carga, mantenimiento y calidad de información en bases de datos de uso diario.
Solución
Se analizaron datos operativos de buses eléctricos, consumo, comportamiento de baterías y registros de mantenimiento para detectar inconsistencias, oportunidades de mejora y patrones accionables.
Resultados
- Reducción de 10% en tiempos de carga mediante recomendaciones basadas en datos
- Reducción de 10% en costos asociados a mantenimiento mediante mejora de confiabilidad de información
- Fortalecimiento de la gestión data-driven en planificación operacional
Tecnologías y capacidades
PythonPandasSQLSQL ServerAnálisis exploratorioScrum
Desafío
El equipo necesitaba mejorar la planificación de inventario reduciendo incertidumbre en demanda y costos asociados a decisiones de compra.
Solución
Se lideró un equipo de ciencia de datos para construir modelos de predicción de demanda, preparar datos históricos, comparar enfoques y traducir resultados en recomendaciones comerciales.
Resultados
- Reducción de 15% en costos de compra de stock
- Modelamiento de demanda con series de tiempo y análisis multivariable
- Mayor capacidad para planificar decisiones comerciales con evidencia
Tecnologías y capacidades
PythonDartsPandasSeries de tiempoAnálisis multivariable
Desafío
La operación requería monitorear disponibilidad de carros y mejorar tiempos de reposición con información objetiva y automatizada.
Solución
Se diseñó y desplegó una API de conteo basada en visión computacional, integrando detección de objetos, procesamiento de video y servicios backend para uso operacional.
Resultados
- 95% de precisión en conteo operacional
- Mejora de 30% en tiempos de reposición
- Aumento de 60% en disponibilidad de carros
Tecnologías y capacidades
PythonOpenCVMask R-CNNFlaskDeep Learning
Desafío
Era necesario estructurar un flujo de datos reproducible para disponibilizar información en un entorno preparado para análisis posterior.
Solución
Se desarrolló un pipeline de ingesta, transformación y carga con enfoque de Data Lake y Data Warehouse, separando almacenamiento, preparación y consulta analítica.
Resultados
- Flujo ETL implementado para carga desde S3 a Redshift
- Base de arquitectura analítica escalable en AWS
- Separación clara entre ingesta, transformación y consumo de datos
Tecnologías y capacidades
AWS S3AWS RedshiftETLSQLData LakeData Warehouse
Desafío
La operación requería encontrar patrones de falla en activos con información histórica heterogénea y traducirlos en criterios útiles para intervención.
Solución
Se desarrollaron modelos no supervisados para segmentar comportamientos operacionales, detectar agrupaciones relevantes y apoyar análisis de confiabilidad.
Resultados
- Segmentación de activos mediante K-means y Mean-shift
- Identificación de patrones asociados a fallas y comportamiento operacional
- Base analítica para planificación de intervenciones de mantenimiento
Tecnologías y capacidades
PythonK-meansMean-shiftClusteringAnálisis de fallas
Desafío
La operación necesitaba reducir dependencia de procesos manuales, centralizar información y mejorar trazabilidad de atención, administración y gestión interna.
Solución
Se diseñó y desarrolló una plataforma full stack con modelo de datos, componentes web, APIs y flujos orientados a disponibilidad y calidad de información operacional.
Resultados
- Digitalización de procesos manuales
- Modelo de datos orientado a trazabilidad operacional
- Base para gestión interna y soporte a toma de decisiones
Tecnologías y capacidades
FrontendBackendAPIsBase de datosModelo de datosUX operacional
Desafío
El proceso requería una forma más sistemática de estimar características visuales relevantes para control de calidad del producto.
Solución
Se implementó procesamiento de imágenes para extraer información de granulometría y apoyar la evaluación de producto en contexto industrial.
Resultados
- Prototipo funcional para estimación de granulometría
- Aplicación de visión computacional a control de calidad
- Base técnica para automatizar mediciones visuales en proceso productivo
Tecnologías y capacidades
MatlabProcesamiento de imágenesVisión computacionalAnálisis industrial
Desafío
Los equipos técnicos requerían integrar grandes volúmenes de datos, construir análisis reproducibles y validar modelos avanzados con criterios de investigación aplicada.
Solución
Se desarrollaron flujos de procesamiento, modelamiento y documentación técnica usando Python, SQL, PyTorch y análisis de datos estructurados.
Resultados
- Procesos analíticos reproducibles para equipos técnicos y académicos
- Aplicación de aprendizaje profundo y redes de grafos
- Comunicación de resultados para validación técnica y toma de decisiones
Tecnologías y capacidades
PythonSQLPyTorchRedes de grafosAprendizaje profundo
Desafío
La operación robótica requería información espacial precisa y procesos de preparación de mapas para funcionar correctamente en tiendas reales.
Solución
Se trabajó con herramientas de robótica, Python y Docker para preparar mapas de localización y apoyar despliegues en entornos operacionales.
Resultados
- Mapas digitales preparados para operación de robots móviles
- Apoyo a expansión de soluciones robóticas en terreno
- Mejora en la precisión operacional de sistemas autónomos
Tecnologías y capacidades
ROSPythonDockerDatos espacialesRobótica móvil