Preparación de datos y análisis exploratorio de activos industriales

Abstract

El proyecto “Preparación de datos y análisis exploratorio para salud de activos industriales” tiene como finalidad optimizar la gestión del mantenimiento en operaciones de inyección de vapor en pozos de hidrocarburos, a través del uso eficiente de datos provenientes de sistemas SCADA. Estos sistemas generan información crítica (presión, temperatura, caudal), cuyo análisis permite evaluar la salud de los equipos y anticipar fallas operativas. Dado el gran volumen de datos y su complejidad, el proyecto aplica la metodología CRISP-DM para estructurar el proceso de análisis, desde la comprensión del negocio hasta la implementación de análisis semanales automatizados. Se emplean técnicas estadísticas y modelos de machine learning (Random Forest, XGBoost) para identificar desviaciones operativas que, aunque no disparen alertas inmediatas, podrían ser indicios tempranos de fallos futuros. El enfoque no es predictivo ni en tiempo real, pero permite prevenir paradas inesperadas mediante el análisis histórico. Esto se traduce en beneficios concretos: reducción de costos operativos, incremento en la confiabilidad de los equipos y mejor planificación de las intervenciones de mantenimiento. El éxito del proyecto depende de la calidad de los datos y del criterio humano para interpretar los resultados. Asimismo, se justifica la inversión en infraestructura tecnológica y capacitación del personal como elementos clave para consolidar una estrategia de mantenimiento basada en datos. Esta iniciativa representa un paso hacia una operación más eficiente, sostenible y resiliente, maximizando la vida útil de los activos industriales y reduciendo riesgos operativos.