Diseño de un sistema de monitoreo y análisis del consumo de combustible basado en datos de abastecimiento en la empresa Transpormax

Abstract

El proyecto desarrolló un sistema integral de análisis de datos para optimizar el consumo de combustible y detectar anomalías operativas en la empresa Transpormax. A partir de datos históricos de odómetro, kilometraje, rendimientos y registros de abastecimiento, se realizó un proceso exhaustivo de limpieza que depuró inconsistencias, valores imposibles y registros atípicos, obteniendo una base confiable para el análisis. Se construyó un dashboard en Power BI conectado directamente a las bases de datos SQL de la empresa, lo que permitió visualizar en tiempo real los indicadores clave de rendimiento por vehículo y por conductor, así como tendencias históricas del consumo. El estudio incluyó la generación de gráficos descriptivos, la identificación de patrones operativos y el cálculo de métricas como consumo promedio, eficiencia por galón y dispersión de recorridos. Adicionalmente, se implementó un sistema de alertas basado en reglas de negocio y un modelo de detección de anomalías mediante Isolation Forest, que permitió identificar comportamientos inusuales en el uso de combustible, tanto a nivel de vehículos como de conductores. Los resultados evidenciaron diferencias significativas en la eficiencia entre operadores, así como eventos de posible fraude, errores de reporte o uso inapropiado de la flota. Este análisis permitió establecer conclusiones orientadas al mejoramiento de la eficiencia operativa y al fortalecimiento de los mecanismos de control. Asimismo, se generaron recomendaciones enfocadas en la capacitación de conductores, la automatización de alertas, la depuración continua de datos y la integración de nuevas fuentes de información que permitan enriquecer el análisis y fortalecer los mecanismos de control operacional, consolidando así un enfoque analítico sustentado en hallazgos clave como la identificación de brechas significativas de rendimiento entre conductores, la detección de 90 anomalías operativas y la estandarización de un dataset confiable de 1.845 registros que fortalece los mecanismos de control, mejora la eficiencia operativa y aporta evidencia directa para la reducción de los costos asociados al consumo de combustible.