Data analytics para el monitoreo y seguimiento contractual de KPI´s de mantenimiento en la flota eléctrica de la Operadora Distrital de Transporte

Abstract

El presente trabajo de grado, titulado "Data Analytics para el Monitoreo y Seguimiento Contractual de KPIs de Mantenimiento en la Flota Eléctrica de la Operadora Distrital de Transporte", tiene como propósito desarrollar una solución analítica que permita transformar datos históricos de mantenimiento en información estratégica para la toma de decisiones. En el entorno actual, caracterizado por la digitalización y la necesidad de optimizar recursos, el uso de herramientas de ciencia de datos se ha convertido en una ventaja competitiva para la gestión de activos y la mejora continua en los procesos de mantenimiento.

La investigación se centra en la flota eléctrica del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP), administrada por la Operadora Distrital de Transporte, la cual enfrenta retos importantes relacionados con la consolidación de datos y el análisis oportuno de indicadores contractuales. Estos retos limitan la capacidad de obtener una visión integral del estado operativo de la flota y de implementar estrategias preventivas que garanticen la confiabilidad y disponibilidad del servicio. Para abordar esta problemática, se diseñó un flujo de trabajo basado en Python, para la limpieza y procesamiento de datos, complementado con Power BI y Plotly Express, con el fin de crear visualizaciones dinámicas y Dashboard interactivos.

Se calcularon cuatro indicadores contractuales clave, los cuales fueron seleccionados por su relevancia en la evaluación del desempeño del mantenimiento. A través del análisis de datos históricos (2022-2024), se identificaron tendencias, patrones y anomalías que pueden influir en el cumplimiento de las metas operativas y contractuales. Este enfoque analítico no solo permite una evaluación precisa del estado actual de los indicadores, sino que también facilita la generación de recomendaciones orientadas a optimizar la gestión de mantenimiento.

El producto final no se limita a la creación de Dashboard, sino que incluye un análisis exhaustivo del cumplimiento de cada uno de los KPIs, proporcionando una herramienta integral de apoyo a la toma de decisiones estratégicas. Además, este trabajo sienta las bases para el desarrollo futuro de modelos de mantenimiento predictivo, orientados a mejorar la disponibilidad, reducir costos y aumentar la eficiencia operativa de la flota eléctrica del SITP.