En una flota moderna, cada vehículo puede generar miles de códigos de diagnóstico al año.
El desafío no es obtener más datos, sino saber cuáles importan realmente.
En DGI Solutions, junto a Uptake, utilizamos algoritmos de machine learning que aprenden del comportamiento histórico de cada activo y filtran el “ruido” de las fallas para entregar solo información accionable.
📊 Del dato al insight
En un caso real de análisis de más de 2,6 millones de códigos brutos, el modelo redujo ese volumen a 2.300 alertas relevantes y finalmente a 106 insights accionables, de los cuales 86 fueron verificados por el técnico como fallas reales que requerían reparación inmediata.
El resultado:
-
Reducción drástica de falsos positivos.
-
Técnicos que actúan sobre lo realmente importante.
-
Menor tiempo de diagnóstico y mayor disponibilidad de flota.
⚙️ Inteligencia que aprende del terreno
El modelo no se limita a reconocer fallas repetidas: prioriza patrones críticos según su impacto operativo, frecuencia y contexto, diferenciando entre eventos menores y señales tempranas de una falla mayor.
Cuando los datos dejan de ser ruido, la operación se vuelve predecible.
DGI Solutions– Inteligencia predictiva para la gestión eficiente de flotas.