Análisis de confiabilidad y mantenibilidad con apoyo en aprendizaje automático aplicados a transformadores de distribución MV/LV : evaluación y selección de metodologías para la predicción de fallas

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dc.contributor.advisorMora Gutiérrez, Luis Alberto
dc.contributor.advisorGómez Perlaza, Adolfo León
dc.contributor.authorBarrios Fuentes, Dalmiro de Jesús
dc.date.accessioned2026-07-24T15:01:47Z
dc.date.available2026-07-24T15:01:47Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEn el marco de la gestión de activos, una estrategia de mantenimiento adecuada permite prevenir el deterioro del desempeño y gestionar el riesgo de fallas a lo largo de la vida útil de los equipos. Estas actividades se financian principalmente con gastos operativos (OPEX) y, en casos específicos, con inversiones de capital (CAPEX), lo que demanda decisiones eficientes en la asignación de recursos para maximizar el valor que generan los activos (Asset Management – an anatomy, 2024). El presente trabajo sigue el Modelo universal e integral propuesto por Mora Gutiérrez, (2009) para estimar los parámetros de Confiabilidad, Mantenibilidad y Disponibilidad (CMD) aplicadas a una base de datos de 60000 transformadores de distribución MT/BT y a registros de fallas en Colombia desde 2022 y evalúa metodologías de aprendizaje automático. El objetivo es predecir el comportamiento futuro de estos equipos a partir de variables operativas como carga, datos de placa, ubicación y registros de fallas en circuitos para la gestión de mantenimiento de estos activos. Los resultados se contrastan con criterios de exactitud, precisión, sensibilidad, consistencia y facilidad de implementación, con base en las normas ISO 14224:2016, UNE-EN 17007:2018 y UNE-EN 61703:2021. Finalmente, se recomienda la metodología más adecuada, orientada a fortalecer la planeación presupuestal y la estrategia de mantenimiento predictivo, enfocada en reducir costos, la mejora en la continuidad del servicio y el cumplimiento de indicadores regulatorios en línea con los objetivos organizacionales.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMAGISTER EN GESTIÓN DE ACTIVOS Y MANTENIMIENTOspa
dc.format.extent1 recurso en línea (111 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/41320
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programMAESTRÍA EN GESTIÓN DE ACTIVOS Y MANTENIMIENTOspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembConfiabilidad (Ingenieria)
dc.subject.lembMantenibilidad (Ingeniería)
dc.subject.lembTransformadores eléctricos
dc.subject.lembTransformador de distribución
dc.subject.lembGestión de activos
dc.subject.lembMantenimiento predictivo
dc.subject.lembGestión del mantenimiento industrial
dc.subject.lembCostos de mantenimiento
dc.subject.lembAnálisis de fallas
dc.titleAnálisis de confiabilidad y mantenibilidad con apoyo en aprendizaje automático aplicados a transformadores de distribución MV/LV : evaluación y selección de metodologías para la predicción de fallasspa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0003-4818-2934
relation.isDirectorOfPublicationbac27f4a-bbc0-4066-821a-5a834fbd67f3
relation.isDirectorOfPublication.latestForDiscoverybac27f4a-bbc0-4066-821a-5a834fbd67f3
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