Desarrollar un modelo de Machine Learning que prediga el nivel de PEAS (Plantas Elevadoras de Aguas Servidas) mediante el análisis de patrones en las corrientes de las bombas, optimizando su operación y evitando sobrecargas o fallos críticos.
Los retos del proyecto
Calidad y variabilidad de los datos: Las señales de las bombas pueden presentar ruido, intermitencias o discontinuidades debido a las condiciones operativas, requiriendo técnicas avanzadas de filtrado y procesamiento para garantizar datos confiables.
Interpretación de patrones complejos: Las fallas o cambios en los niveles no siempre siguen un comportamiento lineal, lo que exige algoritmos capaces de detectar anomalías sutiles y correlacionarlas con eventos futuros.
Integración en entornos operativos reales: El modelo debía adaptarse a sistemas SCADA existentes, con restricciones de latencia y capacidad de cómputo, asegurando predicciones en tiempo útil para la toma de decisiones.
Balance entre sensibilidad y falsas alarmas: Un modelo demasiado sensible podría generar alertas innecesarias, mientras que uno muy relajado pasaría por alto riesgos inminentes, requiriendo un ajuste fino según prioridades operacionales.
¿Cómo trabajamos
en Difusa?
En Difusa, nos especializamos en transformar desafíos complejos en soluciones innovadoras. Ya sea mediante desarrollo de software a medida, arquitecturas en la nube escalables o algoritmos de inteligencia artificial, abordamos cada proyecto con una visión integral que combina expertise técnico y comprensión profunda de los procesos. Nuestro objetivo es no solo cumplir, sino superar las expectativas, adaptándonos a las necesidades únicas de cada industria.
Nuestra fortaleza radica en la aplicación pragmática de la tecnología. Más que herramientas aisladas, diseñamos ecosistemas digitales que optimizan flujos de trabajo, potencian la toma de decisiones y generan impacto tangible. Priorizamos soluciones elegantes y escalables, siempre con foco en la eficiencia y la sostenibilidad a largo plazo. Cada línea de código, cada infraestructura desplegada y cada modelo de machine learning está al servicio de un propósito claro: resolver problemas reales.
Colaboramos estrechamente con nuestros clientes para convertir sus retos en oportunidades. Desde startups hasta empresas consolidadas, ofrecemos un acompañamiento técnico que va desde la conceptualización hasta la implementación. Para nosotros, el éxito no se mide solo en entregables, sino en la capacidad de habilitar nuevos horizontes digitales con agilidad, creatividad y rigor tecnológico.
Los resultados
- Anticipación de rebalse en 30 minutos, lo que da margen operacional para corregir problema
- Procesamiento de datos cada 2 minutos
- Infraestructura de alta disponibilidad probada para mas de 900 PEAS en paralelo
- 92% de efectividad de los modelos
- Entrenamiento continuo para mantener probabilidad de efectividad de los modelos
