ANALÍTICA Y CIENCIA DE DATOS EN GESTIÓN DE ACTIVOS
Ciencia de Datos y Analítica Predictiva
Permite anticipar fallas, optimizar recursos, reducir costos y elevar la confiabilidad operativa mediante el uso de ciencia de datos. A través del modelado estadístico, machine learning y visualización avanzada, este subservicio habilita un enfoque proactivo en la gestión de activos, desarrollando capacidades internas para la analítica aplicada.
Pilares Fundamentales
Se aplican algoritmos avanzados que identifican patrones ocultos y correlaciones en grandes volúmenes de datos, permitiendo anticipar eventos operacionales críticos.
A través de análisis predictivo y de comportamiento, se ajustan niveles de inventario y se asignan recursos de manera más eficiente, reduciendo costos y mejorando la disponibilidad operativa.
A través de análisis predictivo y de comportamiento, se ajustan niveles de inventario y se asignan recursos de manera más eficiente, reduciendo costos y mejorando la disponibilidad operativa.
Se construyen dashboards interactivos que permiten visualizar, analizar y comprender tendencias, anomalías y predicciones de manera intuitiva y accesible para distintos perfiles.
Se fortalece al equipo interno mediante formación técnica en ciencia de datos, asegurando autonomía analítica y apropiación de las soluciones desarrolladas específicas.
Pasos del Servicio
- 01. Definición del problema: En función de objetivos de negocioSe identifican los desafíos operacionales prioritarios y se definen las preguntas analíticas clave que los modelos deberán resolver.
- 02. Extracción y limpieza de datos: Preparación del datasetSe recolecta, transforma y depura la información relevante desde diversas fuentes, asegurando su calidad, consistencia y formato adecuado para el análisis.
- 03. Modelado predictivo: Aplicación de algoritmos y validaciónSe desarrollan modelos personalizados utilizando técnicas de machine learning y estadística avanzada, evaluando su desempeño y validándolos con datos históricos.
- 04. Despliegue e integración: Incorporación de modelos en operacionesLos modelos se integran en los sistemas operativos del cliente, habilitando su uso en tiempo real. Además, se capacita a los usuarios finales para su interpretación y actualización.
Complementos destacados
- Desarrollo de modelos predictivos con datos operacionales y técnicos
- Integración con plataformas como ERP, historizadores de producción, CMMS, sensores y otros
- Aplicación de analítica en la nube
- Plataforma de reportabilidad para visualización de patrones, alertas y tendencias
- Capacitación técnica a equipos internos en ciencia de datos
Desafíos resueltos
- Falta de sistematización en el registro de fallas
- Dificultades en adoptar analítica predictiva por escasa madurez digital
- Baja capacidad interna para análisis avanzado y automatización de decisiones