DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA PYTHON PARA EL ANÁLISIS DE DATOS DE TIEMPO DE FALLO CON APLICACIONES EN INGENIERÍA DE MANTENIMIENTO

Resumen

Este trabajo propone el desarrollo de una aplicación Python con una interfaz Streamlit, capaz de realizar análisis básicos de confiabilidad de manera accesible e interactiva. La metodología utilizada se caracteriza por ser una investigación aplicada y exploratoria, y la herramienta se construye y valida mediante un experimento computacional. La aplicación permite la importación de archivos CSV o Excel que contienen datos de fallas, además de proporcionar un conjunto de datos de muestra. Se calculan funciones clásicas de ingeniería de confiabilidad: densidad de probabilidad, falla acumulada, confiabilidad y tasa de fallas. El ajuste de curvas se realiza mediante regresión polinomial, con el coeficiente de determinación (R²) utilizado como métrica de evaluación del modelo. La herramienta se validó con datos reales extraídos de los estudios de Aguiar (2019) y Viana et al. (2018), presentando resultados consistentes con las obras de referencia. Sin embargo, el uso de la regresión polinomial se reconoce como una limitación, que, si bien es útil para la visualización, puede comprometer la precisión en análisis probabilísticos más rigurosos. Se sugieren trabajos futuros como la inclusión de distribuciones como Weibull y Exponencial, así como la incorporación de pruebas estadísticas de bondad de ajuste.