Optimización del proceso de mantenimiento preventivo de equipos tecnológicos a través del análisis de datos automatizado aplicado en una empresa del sector transporte en la ciudad de Bogotá

Abstract

El presente proyecto propone la optimización del proceso de mantenimiento preventivo de equipos tecnológicos en una empresa del sector transporte en Bogotá, mediante el análisis de datos automatizado. La investigación se enmarca en un contrato de concesión con el sector público, lo cual impone restricciones contractuales y de confidencialidad en el manejo de la información. Se analizaron datos de 2023 a 2025 sobre 5.277 equipos con alta disponibilidad operativa. variables como el uso real, vida útil o historial de fallas, lo que ha generado altos costos, intervenciones innecesarias y mayor indisponibilidad. El proyecto utiliza la metodología ASUM-DM de IBM y aplica modelos estadísticos como la regresión lineal, técnicas de minería de datos y machine learning para predecir fallas, detectar patrones y proponer ajustes que mejoren la planeación del mantenimiento. Se diseñaron tableros interactivos con alertas tempranas y semáforos de reincidencia, contribuyendo a la toma de decisiones. Aunque el modelo mostró buena capacidad predictiva y permitió implementar campañas rutinarias, aún se debe continuar trabajando para lograr una mayor reducción en costos. El enfoque busca ser un referente aplicable a otras ciudades con sistemas de transporte similares.