Predicción de fallos maquinaria
Budget: $30 – $250 USD
Dispongo de un histórico de datos de desempeño de una maquinaria industrial — básicamente horas de funcionamiento registradas con marca de fecha y estado final (normal / fallo). Necesito que transformes esos registros en información accionable: quiero entender con cuánta antelación puedo anticipar una avería y qué umbrales de tiempo de uso se convierten en señales de alerta.
Tu trabajo abarca:
• Depurar y estructurar el dataset
• Explorar estadísticamente la variable “Falla de equipo” para detectar patrones previos al fallo
• Construir un modelo predictivo (machine learning clásico o técnicas de series temporales, según mejores resultados) que entregue la probabilidad de fallo para los próximos periodos de operación
• Entregar código reproducible (Python, R o similar), visualizaciones claras y un breve informe con hallazgos y recomendaciones
El proyecto se da por aceptado cuando el modelo alcance un nivel de precisión que supere la predicción aleatoria por un margen significativo y se justifique la elección de métricas y umbrales.
Tu trabajo abarca:
• Depurar y estructurar el dataset
• Explorar estadísticamente la variable “Falla de equipo” para detectar patrones previos al fallo
• Construir un modelo predictivo (machine learning clásico o técnicas de series temporales, según mejores resultados) que entregue la probabilidad de fallo para los próximos periodos de operación
• Entregar código reproducible (Python, R o similar), visualizaciones claras y un breve informe con hallazgos y recomendaciones
El proyecto se da por aceptado cuando el modelo alcance un nivel de precisión que supere la predicción aleatoria por un margen significativo y se justifique la elección de métricas y umbrales.