Resumen:
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[ES] Este proyecto consiste en la implementación de un cuadro de mandos en Microsoft Power BI para analizar los eventos más predominantes producidos en la cadena de tracción y motor de las locomotoras diésel fabricadas en ...[+]
[ES] Este proyecto consiste en la implementación de un cuadro de mandos en Microsoft Power BI para analizar los eventos más predominantes producidos en la cadena de tracción y motor de las locomotoras diésel fabricadas en Stadler Rail Valencia.
El cuadro de mandos tiene como objetivo dar soporte a la toma de decisiones en el departamento de Software&ICT, y constará de varios gráficos que proporcionen información acerca de los eventos (eg., geolocalización, descripción, categoría, prioridad). Estos gráficos pueden ser filtrados por el usuario por flota, locomotora, tipo de evento y período de tiempo.
Por otro lado, se realiza un análisis de fiabilidad para dos locomotoras, haciendo uso del modelo Mean Cumulative Function (MCF) y el estimador Kaplan-Meier. Este análisis permite estudiar el rendimiento esperado de cada una de las locomotoras. A su vez, se decide implementar el análisis Kaplan-Meier en el cuadro de mandos permitiendo visualizar las expectativas del crecimiento de la probabilidad estimada del evento seleccionado para una locomotora específica.
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[EN] This project consists of the implementation of a dashboard in Microsoft Power BI to analyze the most predominant events occurring in the traction chain and engine of the diesel locomotives produced in Stadler Rail ...[+]
[EN] This project consists of the implementation of a dashboard in Microsoft Power BI to analyze the most predominant events occurring in the traction chain and engine of the diesel locomotives produced in Stadler Rail Valencia.
The dashboard is intended to support decision making in the Software&ICT department and will consist of several graphs providing information about the events (e.g., geolocation, description, category, priority). These graphs can be filtered by the user by fleet, locomotive, event type and period.
On the other hand, a reliability analysis is performed for two locomotives, making use of the Mean Cumulative Function (MCF) and the Kaplan-Meier estimator. This analysis makes it possible to study the expected performance of each of the locomotives. In turn, it is decided to implement the Kaplan-Meier analysis to the scorecard allowing to visualize the expectations of the growth of the estimated probability of the selected event for a specific locomotive.
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