Coolers Save

Coca-Cola depende de miles de refrigeradores en tiendas y puntos de venta para mantener sus productos en condiciones óptimas. Cada falla representa una pérdida potencial en ventas y experiencia del cliente. Inspirados por esta necesidad crítica, creamos un sistema inteligente para predecir fallas en coolers, optimizando el mantenimiento preventivo y reduciendo tiempos de inactividad

Coolers Save analiza datos operativos diarios como temperatura, actividad del compresor, voltaje y uso del refrigerador. Utiliza un modelo de predicción para detectar patrones que preceden a una falla, permitiendo alertas proactivas para mantenimiento en conbinación con IoT. Al integrarse con el histórico de advertencias, puede identificar coolers en riesgo y priorizar su revisión.

En base a loa información que se nos podía ser proporcionada desarrollamos un modelo que trabajara con todo ese cumulo de datos para que en base a antecedentes de refrigeradores con anomalías en su funcionamiento pudiera predecir una falla tomando en cuenta multiples variables.

Algunos puntos de confusión durante el desafío fueron la fusión de datos, que mas que nada fue complicado para nosotras sincronizar correctamente registros entre múltiples archivos usando claves como calday o cooler_id. Trabajar con clase desbalanceada, es decir, que muy pocos coolers con fallas en comparación con los que funcionan bien. Y finalmente trabajar con el ruido en sensores, lo que se define como valores atípicos o inconsistentes en voltajes y temperaturas.

En general es un logro poner en practica nuestros conocimientos al incursionar en areas como lo es la ciencia de datos y el protagonismo en este reto al momento de tener el deseo de visualizar patrones de uso y comportamiento por día de la semana.

Nuestro mayor aprendizaje sin duda es la importancia de unir datos técnicos con contexto comercial y el objetivo al que se quiere llegar.

Esperamos que próximamente tengamos la posibilidad de desarrollar una interfaz web o app para técnicos.

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