Aplicación De Inteligencia Artificial Y Analítica Predictiva Para Optimizar La Gestión De Mantenimiento De Maquinaria Amarilla Pesada En El Departamento Del Huila
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Universidad Santo Tomás
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En el Departamento del Huila opera un amplio parque de maquinaria amarilla que incluye retroexcavadora, motoniveladora, cargadores, bulldozers y volquetas, que son fundamentales para la infraestructura vial y obras públicas. Sin embargo, se ha evidenciado un gran deterioro en el rendimiento y disponibilidad de esta maquinaria que presenta fallas repetitivas, tiempos de inactividad prolongadas y un aumento en el costo de reparación, lo que genera retrasos en las obras y pérdidas económicas. Esta problemática se agrava por falta de gestión técnica y logística, además de políticas de mantenimiento y la falta de cultura predictiva.
Frente a esta situación se elaboró el proyecto Implementar un modelo de inteligencia artificial y analítica predictiva para optimizar la gestión del mantenimiento en maquinaria pesada en el Huila, mediante el análisis de datos históricos, análisis de aceite, vibraciones y registros de mantenimiento, con el fin de estimar la vida útil de los equipos y mejorar la toma de decisiones operativas. El procedimiento propuesto se fundamenta en la normatividad técnica ISO14224 con el cual se implementa monitoreo de variables criticas (vibración, temperatura, lubricación) que permite al ente gubernamental poder anticiparse a las fallas, extender la vida útil de los equipos.
Abstract
In the Huila Department, there's a large fleet of heavy machinery that includes backhoes, motor graders, loaders, bulldozers, and dump trucks, which are essential for road infrastructure and public works. However, there has been a noticeable decline in the performance and availability of this machinery, which shows repeated breakdowns, long downtime, and rising repair costs, causing delays in projects and financial losses. This problem is worsened by a lack of technical and logistical management, as well as maintenance policies and a lack of a predictive maintenance culture.
In response to this situation, the project 'Implement an Artificial Intelligence and Predictive Analytics Model to Optimize Maintenance Management of Heavy Machinery in Huila' was developed, using the analysis of historical data, oil analysis, vibrations, and maintenance records, with the aim of estimating equipment lifespan and improving operational decision-making. The proposed procedure is based on the ISO14224 technical standard, which implements monitoring of critical variables (vibration, temperature, lubrication) allowing the government entity to anticipate failures and extend the life of the equipment.
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spa
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Citación
Cangrejo Manrique, A. M. (2026). Aplicación De Inteligencia Artificial Y Analítica Predictiva Para Optimizar La Gestión De Mantenimiento De Maquinaria Amarilla Pesada En El Departamento Del Huila [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás].Repositorio Institucional
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