Análisis de datos para determinar el mantenimiento y/o cambio de equipos en las subestaciones de centrales eléctricas de Norte de Santander (Cens)
En la actualidad las tecnologías de la información han aumentado su auge respondiendo en menos tiempo a las necesidades y servicios prestados, la toma de datos está migrando a listas de chequeo o de inspección digitales, a su vez la información es alojada en bases de datos sistemáticas que permiten...
- Autores:
-
Martinez Roa, Eddy Yohanna
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/4513
- Acceso en línea:
- http://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/4513
- Palabra clave:
- Bases de datos
Análisis de datos
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
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En la actualidad las tecnologías de la información han aumentado su auge respondiendo en menos tiempo a las necesidades y servicios prestados, la toma de datos está migrando a listas de chequeo o de inspección digitales, a su vez la información es alojada en bases de datos sistemáticas que permiten estructurar datos, realizar consultas o añadido y borrado de información. Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que dota a los ordenadores de reconocimiento de patrones que da respuestas automáticas de determinado sistema. En esta investigación, se presenta una planilla de inspección web para las visitas realizadas por los contratistas de CENS a las subestaciones eléctricas, igualmente dicha información recolectada es guardada en un gestor de bases de datos MySQL para ser analizados por medio del software Python utilizando el método de clasificación llamado Máquinas de vectores de soporte (SVM, por sus siglas en inglés) donde los datos son determinados en tres rangos de calificación, buen estado, estable y atención inmediata. El algoritmo fue evaluado con las métricas que ofrece sklearn obteniéndose un puntaje F1 de 91.49%, sensibilidad de 91,31%, precisión de 91.94% y una exactitud de 91,34%. |
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