Necesidades detectadas:

Aprovechar la información existente para la generación de alertas anticipadas asociadas a la ocurrencia de fallas en los circuitos de la red.

Mantenimiento preventivos para mejorar la calidad del servicio.

Este proyecto permitió aprovechar y explotar los datos referentes a variables eléctricas relacionadas con calidad de la potencia, las cuales son tomadas por Unidades de Adquisición de Información (UAD’s).

Los resultados del proyecto fueron desplegados en una plataforma web que integra los servicios de ARCGIS y que puede ser accedida desde la intranet de la empresa.

Gracias a este proyecto fue posible:

• Establecer un diagnóstico y recomendación inicial sobre el acceso y estructuración de los datos, que permita una mejor preparación para abordar soluciones de ciencia de datos en la organización.

• Se validaron los resultados de una metodología/modelo que puede ser escalable a las UAD’s que monitorean diversos circuitos de la ciudad.

• Se mostró la importancia de implementación de proyectos en ciencia de datos y machine learning para optimizar sus procesos de negocio, y ahora buscan aumentar la inversión en este tipo de soluciones.