Mantenimiento preventivo en equipos hoteleros con base en ocupación, daños históricos y reservas futuras

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dc.contributor.advisorPabón Burbano, María Constanza
dc.contributor.authorDe la Ossa Pabón, Carlos Eduardo
dc.date.accessioned2026-07-21T15:22:40Z
dc.date.available2026-07-21T15:22:40Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEn el sector hotelero, la operatividad continua de las áreas generadoras de ingresos es esencial. La interrupción no planificada o la entrega de una experiencia deficiente puede resultar en costos significativos a corto y largo plazo. Este proyecto desarrolló un modelo de predicción del momento de fallo de equipos hoteleros, utilizando la ocupación histórica del hotel, reservas futuras y datos históricos de mantenimiento como indicadores clave. Se trabajó con datos reales del sistema Nuvola, plataforma SaaS de gestión hotelera, correspondientes a cuatro hoteles independientes en Estados Unidos con periodos de operación entre 2020 y 2026. Dada la limitación de los datos reales (ausencia de clasificación preventiva/correctiva y de indicadores de condición), se diseñaron tres escenarios de análisis: (1) datos reales con las variables disponibles, (2) datos sintéticos calibrados con perfiles de madurez por hotel que incluyen el campo condicion_post, y (3) escenario ideal que agrega variables físicas de vida útil de los equipos. La metodología siguió el framework CRISP-DM e implementó, desde cero en Python, análisis de supervivencia mediante Kaplan-Meier, regresión logística con regularización L2 y una validación cruzada Leave-One-Hotel-Out (LOHO-CV) diseñada específicamente para respetar la independencia entre propiedades hoteleras. Los resultados del Escenario 1 con datos reales muestran un AUC LOHO de 0.724. La comparación de seis técnicas de aprendizaje automático — regresión logística, LR con feature engineering, SVM lineal, SVM con kernel RBF, Random Forest y Gradient Boosting— confirma que el Gradient Boosting obtiene el mejor AUC (0.738), aunque la diferencia entre técnicas es menor que la varianza interhotel (±0.15), evidenciando que el volumen del dataset es la limitación principal. El sistema fue desplegado localmente mediante una API REST con FastAPI y Docker, permitiendo el ingreso de datos en tiempo real sobre la ocupación y las variables identificadas. Los resultados demuestran la viabilidad técnica del enfoque predictivo para la gestión de mantenimiento hotelero, y establecen un esquema mínimo de datos que los hoteles deben registrar para implementar modelos similares.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent48 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5680
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectMantenimiento predictivospa
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subjectIndustria hoteleraspa
dc.subjectOcupación hoteleraspa
dc.subjectClasificación binariaspa
dc.subjectPredictive maintenanceeng
dc.subjectMachine learningeng
dc.subjectHospitality industryeng
dc.subjectHotel occupancyeng
dc.subjectBinary classificationeng
dc.titleMantenimiento preventivo en equipos hoteleros con base en ocupación, daños históricos y reservas futurasspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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