Caso anonimizado
Mantenimiento predictivo para activos críticos
Industria: Energía y activos críticos
Modelos de clustering para identificar patrones de comportamiento y apoyar decisiones de mantenimiento en transformadores y cajeros automáticos.
El caso se presenta sin nombres de clientes. Las métricas aparecen solo cuando existen en la experiencia profesional documentada; los demás resultados se expresan de forma cualitativa.
Desafío
La operación requería encontrar patrones de falla en activos con información histórica heterogénea y traducirlos en criterios útiles para intervención.
Enfoque de solución
Se desarrollaron modelos no supervisados para segmentar comportamientos operacionales, detectar agrupaciones relevantes y apoyar análisis de confiabilidad.
Resultados documentados
- 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