Mantenimiento predictivo en turbinas de fracking
Sector Energético
Cliente
Proveedor líder mundial de servicios de bombeo a presión y yacimientos petrolíferos para la industria petrolera.
Descripción
Creación de un modelo de mantenimiento predictivo capaz de detectar comportamientos anómalos a partir de una serie de variables de entrada recibidas de unas turbinas de uso marítimo que se encargaban realizar las funciones necesarias para llevar a cabo el proceso de fracking.
Resultados
Desarrollo de un sistema capaz de realizar predicciones sobre una gran cantidad de datos (+10M de registros) procesando, previamente, esos datos mediante Deltalakes, capaces de efectuar operaciones CRUD de la manera más eficiente.
Tecnología
Ingesta de datos con PySpark.
Almacenamiento y análisis de datos en Azure Synapse Analytics
Predicción de los datos con Azure Machine Learning.
Visualización de datos con Power BI.