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Examinando Trabajos de investigación por Línea de investigación "Analítica de datos aplicada a la gestión de activos y mantenimiento"
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Ítem Aplicativo basado en analítica de datos para la optimización del mantenimiento predictivo de equipos de potencia en subestación eléctrica Sabanalarga (Atlántico)(Ediciones Universidad Simón Bolívar, 2026) Toledo Buitrago, Lorena Isabel; Carrillo Colón, Yeiner Vanesa; Buitrago Beltran, Cristian David; Jalal Contreras, Luis Fernando; Montaño Ardila, Víctor Manuel; Martínez Palmera, Olga MarinaEste proyecto de investigación propone el diseño de una plataforma tecnológica basada en analítica de datos para optimizar el mantenimiento predictivo de equipos de potencia en la subestación elevadora Sabanalarga, operada a 110 kV por TRANSELCA. La problemática identificada radica en que los procesos actuales de mantenimiento se fundamentan principalmente en inspecciones preventivas y correctivas, lo que limita la capacidad de anticipar fallas y afecta la confiabilidad y disponibilidad del sistema eléctrico. Por ende, el objetivo es diseñar un sistema que integre variables críticas de operación como temperatura, vibración y disrupciones mediante mecanismos de recopilación, procesamiento y análisis avanzado de datos. A partir de modelos de inteligencia artificial, la plataforma identifica patrones de desgaste y comportamientos anómalos, permitiendo predecir fallas con mayor precisión y fortalecer la toma de decisiones basada en evidencia. La metodología adopta un enfoque mixto que combina el análisis cuantitativo de variables operativas con análisis cualitativo derivado de encuestas, entrevistas técnicas y validación experta con profesionales del sector eléctrico. Los resultados evidencian una aceptación favorable hacia la implementación de la plataforma y confirman que las variables estudiadas son determinantes para anticipar fallas térmicas, mecánicas y dieléctricas. Se concluye que la integración de analítica de datos y conocimiento técnico especializado constituye una alternativa viable para mejorar la confiabilidad, eficiencia operativa y gestión del mantenimiento, facilitando la transición de un modelo reactivo a uno predictivo mediante alertas tempranas, visualización de datos y generación automatizada de informes.