CASOS DE ÉXITO

El problema principal radica en la limitada capacidad para identificar de manera oportuna las variaciones en el volumen facturado. Los métodos utilizados se enfocan en análisis de corto plazo o en procesos manuales que requerían la descarga, procesamiento e integración de múltiples fuentes de información. Esto generaba una visión incompleta del comportamiento del consumo, sin considerar adecuadamente patrones históricos ni estacionales. Además, la alta demanda de tiempo y recursos retrasaba la disponibilidad de información clave, afectando la agilidad y oportunidad en la toma de decisiones. Como consecuencia, la detección de incrementos o reducciones en el consumo se realizaba de forma tardía, limitando la capacidad de respuesta frente a cambios en el comportamiento de los clientes.

Como solución, el proyecto Aquatrend propone la implementación de un modelo de análisis predictivo basado en suavización exponencial, que permite identificar de manera automática y anticipada las variaciones en el volumen facturado. Este modelo integra datos históricos y patrones estacionales, proporcionando una visión más completa y precisa del consumo. Asimismo, incorpora el envío de notificaciones automáticas por correo electrónico, brindando a los analistas información relevante sobre el estado del suministro, condiciones del medidor y acciones operativas en curso. De esta manera, se optimiza el procesamiento masivo de datos, se reducen los tiempos de respuesta y se mejora la precisión del análisis, permitiendo una gestión más eficiente y pasando de un enfoque reactivo a uno proactivo y predictivo.

LÍDERES DEL PROYECTO: Ricardo Jimenez Prada, Gladys Becerra Diaz, Enrique Cadenas Acosta