Mantenimiento predictivo
SMPIA: arquitectura de mantenimiento predictivo
Un proyecto de título que explora una plataforma de mantenimiento basada en microservicios y una integración inicial de machine learning.
- Cliente
- Instituto Profesional INACAP
- Periodo
- 2024
- Modalidad
- Proyecto académico
- Visibilidad
- Proyecto académico
Contexto
Resumen del proyecto
El proyecto examinó cómo datos operacionales de mantenimiento, servicios de aplicación y un componente de predicción podían convivir detrás de una experiencia coherente.
Desafío
Desafío
Requirió adoptar una arquitectura de múltiples servicios y conectar un flujo básico con TensorFlow/Keras sin perder claridad en el diseño general.
Responsabilidad
Responsabilidad
- 01
Diseñar los límites entre servicios y el flujo de datos compartido.
- 02
Construir la interfaz React, el servicio Strapi, el componente FastAPI y la capa PostgreSQL.
- 03
Integrar un modelo predictivo inicial al flujo de la aplicación.
Enfoque
Decisiones y enfoque
- 01
Separar contenido de aplicación, responsabilidades de predicción y experiencia de usuario en servicios explícitos.
- 02
Usar el proyecto para evaluar límites de integración, no para presentar machine learning como una función aislada.
- 03
Mantener el componente predictivo intencionalmente inicial y proporcional al alcance académico.
Resultado
Resultados
- Entrega de una arquitectura de microservicios completa para el proyecto de título.
- Demostración de una ruta funcional entre la aplicación y un componente básico de ML.
- Creación de un diseño capaz de admitir experimentación más profunda en el futuro.
Tecnología