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System for direct labor personnel man-hour rate calculation in the operations of a construction company in Peru
No full textEn el Perú, el sector construcción emplea a más de un millón de personas y representa una parte significativa del PBI nacional, no obstante, enfrenta retos en la gestión eficiente de las horas laborales, especialmente en empresas medianas y grandes. El uso tradicional de registros manuales, como cartillas físicas y digitación, genera errores frecuentes, demoras en pagos y dificultades para cumplir con la normativa, afectando la productividad y la transparencia. El presente trabajo de suficiencia profesional presenta el desarrollo e implementación de un sistema para optimizar el registro y gestión de horas hombre del personal de obra directa en NEW CONSTRUCTION S.A., empresa peruana del sector construcción. La solución automatiza la captura, validación y consolidación de datos, asegurando mayor precisión y reduciendo errores humanos. El sistema consta de una aplicación móvil con funcionalidad offline para operatividad en campo y una plataforma web para supervisión en tiempo real, garantizando el cumplimiento normativo y facilitando la toma de decisiones. La automatización permitió reducir el tiempo promedio de procesamiento por ciclo de tareo de 16,55 a 1,03 horas, lo que representa una disminución del 93.8%. Este avance incrementó la precisión, la transparencia y la capacidad de respuesta organizacional, además de fortalecer el cumplimiento normativo. Finalmente, la solución sienta las bases para futuras integraciones con modelos BIM y la adopción de prácticas DevOps, estableciendo un nuevo estándar de eficiencia y competitividad para la industria nacional.In Peru, the construction sector employs more than one million people and represents a significant part of the national GDP; however, it faces challenges in the efficient management of working hours, especially in medium and large companies. The traditional use of manual records, such as physical records and typing, generates frequent errors, delays in payments and difficulties in complying with regulations, affecting productivity and transparency. This work of professional competence presents the development and implementation of a system to optimize the registration and management of man-hours of direct labor personnel in NEW CONSTRUCTION S.A., a Peruvian company in the construction sector. The solution automates the capture, validation and consolidation of data, ensuring greater accuracy and reducing human errors. The system consists of a mobile application with offline functionality for field operations and a web platform for real-time monitoring, ensuring regulatory compliance and facilitating decision making. Automation reduced the average processing time per tare cycle from 16.55 to 1.03 hours, a reduction of 93.8%. This improvement increased accuracy, transparency and organizational responsiveness, as well as strengthening regulatory compliance. Finally, the solution lays the groundwork for future integrations with BIM models and the adoption of DevOps practices, setting a new standard of efficiency and competitiveness for the national industry.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento EconómicoODS 9: Industria, Innovación e infraestructuraODS 12: Producción y Consumo Responsable
Implementation Procedure to Improve Projected Budget Control in the Construction of Industrial Warehouses Executed by MSEs through BIM 5D Software
No full textLas micro y pequeñas empresas (MYPE) del sector construcción presentan limitaciones en la gestión integrada de costos y tiempos, lo que genera desviaciones significativas durante la ejecución de obras. En particular, se identificó un caso donde la variación del tiempo de ejecución alcanzó un 95 % y la desviación presupuestal fue de 54.3 %, reflejando una inadecuada planificación y control. Frente a esta problemática, se propuso la implementación de la metodología BIM 5D como herramienta digital que integra el modelado tridimensional cronogramas y el análisis de costos, utilizando el software Delphin Express. El flujo de trabajo aplicado incluyó la validación de entradas, modelado 3D en Revit, verificación de calidad mediante checklist, y la vinculación con partidas presupuestales y cronograma. Como resultado, la variación del tiempo de ejecución se redujo drásticamente al 2 % y la desviación presupuestal bajó a solo 6 %. Además, aunque el margen de error en el metrado aumentó levemente de 2 % a 3 %, este valor sigue siendo aceptable considerando la transición hacia una extracción automatizada de cantidades. Se concluye que la aplicación de BIM 5D permite una gestión más precisa y eficiente en proyectos de construcción ejecutados por MYPEs, mejorando la toma de decisiones, optimizando los recursos y reduciendo significativamente los desvíos en tiempo y costo. Esta experiencia demuestra la viabilidad de incorporar herramientas digitales incluso en organizaciones con recursos limitados, aportando orden, control y trazabilidad al proceso constructivoMicro and small enterprises (MSEs) in the construction sector face limitations in the integrated management of costs and schedules, leading to significant deviations during project execution. In a specific case, the time variance reached 95%, and the budget deviation was 54.3%, reflecting inadequate planning and control. To address this issue, the implementation of the BIM 5D methodology was proposed as a digital tool that integrates three-dimensional modeling, scheduling, and cost analysis, using the Delphin Express software. The applied workflow included input validation, 3D modeling in Revit, quality verification through checklists, and linkage with budget items and project schedules. As a result, the time variance was drastically reduced to 2%, and the budget deviation decreased to just 6%. Additionally, although the margin of error in quantity takeoff slightly increased from 2% to 3%, this value remains acceptable considering the transition to automated quantity extraction. It is concluded that the application of BIM 5D enables more accurate and efficient management in construction projects executed by MSEs, improving decision-making, optimizing resources, and significantly reducing time and cost deviations. This experience demonstrates the feasibility of incorporating digital tools even in organizations with limited resources, contributing to order, control, and traceability throughout the construction processTrabajo de Suficiencia ProfesionalODS 8: Trabajo decente y crecimiento económicoODS 9: Industria, innovación e infraestructuraODS 12: Producción y consumo responsable
Proposal to improve the bearing capacity of a clayey subgrade soil by applying nano-alumina and wood ash, in Urb. Santa María, Carabayllo district, Lima
No full textEste proyecto tiene como objetivo el incremento de la capacidad de soporte de un suelo arcilloso, usado para subrasante, empleando una técnica novedosa, sustentable y económica, la cual es el uso del nanomaterial nano-alúmina Al2O3 en combinación con cenizas de madera para estabilizar y mejorar las propiedades mecánicas del suelo atreves de una estabilización química. En la investigación, se usaron diversos porcentajes de nano-alúmina (1.0, 1.5, 2.0, 2.5% del suelo natural) en combinación con cenizas de madera (7.0 y 9.0% del suelo natural), cada uno de estos porcentajes se ensayaron combinados y de manera independiente, obteniendo un total de 15 muestras ensayadas con Proctor modificado y CBR. Se demostró, atreves de los ensayos realizados en el laboratorio, que el suelo arcilloso mejora la capacidad de soporte en cada una de las 15 muestras, debido que el suelo natural tiene un CBR inicial del 5.8% y al aplicarle la nano-alúmina con las cenizas de madera obtenemos una mejora mínima hasta 12% del CBR y máximo 31.8% del CBR, logrando estabilizar el suelo. En conclusión, el porcentaje óptimo de la combinación de ambos estabilizantes es 7.0% de cenizas de madera con 2.0% de nano-alúmina. Mediante este método se logra estabilizar un suelo con subrasante pobre y alcanzar en una subrasante excelente.This project aims to increase the bearing capacity of a clayey soil used as a subgrade by employing a novel, sustainable, and cost-effective technique: the nanomaterial nano-alumina Al2O3 in combination with wood ash to stabilize and improve the mechanical properties of soil through chemical stabilization. In the research, various percentages of nano-alumina (1.0, 1.5, 2.0, and 2.5% of the natural soil) were used in combination with wood ash (7.0 and 9.0% of the natural soil). Each of these percentages was tested both in combination and independently, resulting in a total of 15 samples tested with modified Proctor and CBR. Testing in the laboratory confirmed an enhancement in bearing capacity of clay soil across all 15 samples. Initially, the natural soil displayed a CBR of 5.8%, with the addition of the stabilizers wood ash and nano-alumina resulting in improvements ranging from a minimum of 12.0% to a maximum of 31.8% in CBR, thus achieving effective soil stabilization. In summary, it can be concluded that the most effective combination of stabilizers is 7.0% wood ash mixed with 2.0% nano-alumina, as this formulation successfully transformed a poor subgrade soil into a high-quality subgrade material.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento EconómicoODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 11: Ciudades y Comunidades Sostenible
Improvement of the production process of a yogurt line in a food company through the use of lean manufacturing tools in Lima, Perú
No full textEste trabajo se enfoca en optimizar el proceso productivo de una línea de yogurt en una empresa de alimentos con la implementación de herramientas Lean Manufacturing. Se compone de cuatro capítulos. El primer capítulo nos proporciona los antecedentes del sector industrial y describe el marco teórico, explicando el concepto de Lean Manufacturing y sus principales herramientas. El segundo capítulo analiza la situación actual de la empresa Gloria S.A., evaluando el estado de la línea de yogurt, identificando y priorizando las causas del problema, y concluyendo con el impacto económico de implementar Lean Manufacturing. El tercer capítulo presenta la solución de ingeniería orientada a mejorar la disponibilidad de la línea de yogurt durante un cambio de formato. Finalmente, el cuarto capítulo muestra los resultados del proyecto, destacando cómo la implementación de Lean Manufacturing en Gloria S.A. incrementará la disponibilidad y mejorará la operación de la línea de yogurt mediante las 5 S’s, el Mantenimiento Productivo Total (TPM), Kaizen, Poka Yoke, Gestión Visual y SMED.This work focuses on optimizing the production process of a yogurt line in a food company through the implementation of Lean Manufacturing tools. It consists of four chapters. The first chapter provides us with the background of the industrial sector and describes the theoretical framework, explaining the concept of Lean Manufacturing and its main tools. The second chapter analyzes the current situation of the company Gloria S.A., assessing the state of the yogurt line, identifying and prioritizing the causes of the problem, and concluding with the economic impact of implementing Lean Manufacturing. The third chapter presents the engineering solution aimed at improving the availability of the yogurt line during a format change. Finally, the fourth chapter shows the results of the project, highlighting how the implementation of Lean Manufacturing at Gloria S.A. will increase the availability and improve the operation of the yogurt line through the 5 S’s, Total Productive Maintenance (TPM), Kaizen, Poka Yoke, Visual Management and SMED.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento EconómicoODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 12: Producción y Consumo Responsable
Monitoring platform for IT services with AI-driven automated incident resolution in industrial environments
No full textEl presente proyecto tiene como finalidad implementar una plataforma de monitoreo para la infraestructura y servicios de tecnología de la información (TI), la cual, mediante el desarrollo e integración con un agente de inteligencia artificial, cuente con las capacidades de diagnóstico y soporte automatizado para el análisis y solución de alarmas e incidencias. El objetivo principal es brindar capacidades de diagnóstico y solución automatizada a la plataforma de monitoreo, con el fin de reducir los tiempos de atención (SLA) para el análisis y solución de incidencias en la infraestructura critica que afecte de forma directa a la operación del negocio. En la actualidad, la empresa de químicos objeto del presente proyecto no cuenta con una herramienta centralizada para el monitoreo de su infraestructura de TI, lo cual genera dificultades en la gestión operativa y riesgos para la continuidad del servicio. La disponibilidad de la infraestructura, redes y servicios críticos se realiza de forma manual o reactiva, lo que no permite la detección oportuna de fallas y genera tiempos prolongados en la respuesta ante incidencias. El proyecto se desarrolla utilizando la metodología en cascada, abordando las fases de análisis de requerimientos, diseño de arquitectura tecnológica, implementación y pruebas de desempeño. Al finalizar, se evalúa el cumplimiento de los objetivos e indicadores establecidos en el alcance. Como resultado, la plataforma propuesta permitirá mejorar de forma significativa la capacidad de identificación, respuesta y resolución de incidencias, reduciendo la necesidad de intervención manual y aumentando la eficiencia operativa.The purpose of this project is to implement a monitoring platform for information technology (IT) infrastructure and services, which, through the development and integration of an artificial intelligence agent, will have automated diagnostic and support capabilities for the analysis and resolution of alerts and incidents. The main objective is to provide the monitoring platform with automated diagnostic and resolution capabilities in order to reduce response times (SLA) for the analysis and resolution of incidents affecting critical infrastructure at directly impacts business operations. Currently, the chemical company targeted by this project does not have a centralized tool for monitoring its IT infrastructure, which leads to operational management difficulties and risks to service continuity. The availability of infrastructure, networks, and critical services is managed manually or reactively, which prevents timely fault detection and results in prolonged response times to incidents. The project is developed using the waterfall methodology, addressing the phases of requirements analysis, technological architecture design, implementation, and performance testing. Upon completion, the fulfillment of the objectives and indicators defined in the scope is evaluated. As a result, the proposed platform will significantly improve the ability to identify, respond to, and resolve incidents, reducing the need for manual intervention and increasing operational efficiency.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento EconómicoODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 12: Producción y Consumo Responsable
Technological Solution Based on Predictive Models to Anticipate Student Dropout Due to Multidimensional Factors in Higher Education Institutions
No full textEl fenómeno de la Deserción Estudiantil se posiciona como uno de los desafíos más críticos para las instituciones de educación superior en el Perú, con repercusiones directas en el rendimiento institucional, el desarrollo integral del alumnado y, fundamentalmente, en los índices de Retención Académica. La complejidad de esta problemática radica en que su origen es multifactorial, derivado de una red de causas interconectadas que abarcan dimensiones económicas, académicas, emocionales y sociales. La incapacidad para identificar estos factores de riesgo de manera oportuna limita severamente la efectividad de las respuestas institucionales. Para hacer frente a esta necesidad, se presenta el diseño e implementación de una solución tecnológica avanzada, cuyo eje central es un Modelo Predictivo que opera con algoritmos de Machine Learning. Este sistema, denominado Foresight, está concebido para anticipar con precisión la probabilidad de que un estudiante abandone sus estudios. Dicho modelo se nutre del análisis exhaustivo de datos históricos y registros institucionales, lo que le permite discernir patrones complejos asociados a la deserción y calcular un puntaje de riesgo individualizado para cada alumno.
Adicionalmente, la herramienta ha sido desarrollada con capacidades para segmentar la población estudiantil, identificar las variables de mayor impacto según el perfil del alumno y generar alertas tempranas. Estas notificaciones están diseñadas para facilitar una toma de decisiones proactiva y basada en evidencia por parte de los equipos de gestión académica. El plan de implementación asegura su integración con las plataformas tecnológicas existentes y está diseñado para permitir que el modelo sea escalable en distintos niveles y fases del ciclo formativo del estudiante. La adopción de esta iniciativa le ha permitido a la universidad establecer un enfoque preventivo, fundamentado en datos, que impacta positivamente en la mejora de la Retención Académica, optimiza la asignación de recursos y enriquece la trayectoria educativa de los estudiantes.The phenomenon of Student Dropout stands as one of the most critical challenges for higher education institutions in Peru, with direct repercussions on institutional performance, the holistic development of the student body, and fundamentally, on Academic Retention rates. The complexity of this issue lies in its multifactorial origin, stemming from a network of interconnected causes that span economic, academic, emotional, and social dimensions. The inability to identify these risk factors in a timely manner severely limits the effectiveness of institutional responses. To address this need, this paper presents the design and implementation of an advanced technological solution, whose core axis is a Predictive Model that operates with Machine Learning algorithms. This system, named Foresight, is designed to accurately anticipate the probability of a student abandoning their studies. This model is fueled by the exhaustive analysis of historical data and institutional records, which allows it to discern complex patterns associated with attrition and to calculate an individualized risk score for each student.
Additionally, the tool has been developed with capabilities to segment the student population, identify the most impactful variables according to the student's profile, and generate early warnings. These notifications are designed to facilitate proactive, evidence-based decision-making by academic management teams. The implementation plan ensures its integration with existing technological platforms and is designed to allow the model to be scalable at different levels and stages of the student's formative cycle. The adoption of this initiative has enabled the university to establish a preventive, data-driven approach that positively impacts the improvement of Academic Retention, optimizes the allocation of resources, and enriches the educational path of the students.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 4: Educación de CalidadODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 10: Reducción de las Desigualdade
Proposal for a Lean Warehousing Model integrated with Cycle Counting and WMS to increase inventory accuracy in a fishing company's canned goods warehouse
No full textEl almacén de conservas de una empresa pesquera tiene el problema de no mantener registros precisos de sus existencias. Este estudio aborda este problema. Las principales razones se identificaron como una alta probabilidad de errores en la asignación manual y la selección de pedidos. Para abordar estos problemas, ofrecemos un modelo integrado de Lean Warehousing, Conteo Cíclico y un Sistema de Gestión de Almacenes (WMS). La implementación de este modelo se divide en fases, cada una con herramientas especializadas. El Almacenamiento Esbelto se centra en la optimización de procesos, la identificación y eliminación de desperdicios, así como en el flujo de materiales y la organización del almacén. Además, se implementará el Conteo Cíclico como un enfoque de conteo cíclico para garantizar la precisión constante del inventario mediante recuentos periódicos, detectando y corrigiendo inconsistencias de forma proactiva. Finalmente, el uso de un SGA no solo ofrecerá el marco tecnológico para automatizar la gestión de ubicaciones y el registro de movimientos, sino que también minimizará significativamente la posibilidad de errores en el escaneo de ubicaciones mediante la integración de códigos de barras. Esta sinergia de herramientas aumenta la precisión de los datos a un impresionante 98%, lo que mejora considerablemente los indicadores de precisión del inventario. Los datos simulados en Arena confirman estas mejoras, ilustrando cómo el uso combinado de Lean Warehousing, Conteo Cíclico y WMS, con el código de barras como principal factor, no solo mejora la precisión del inventario, sino que también mejora la eficiencia operativa general del almacén.A fishing company's canned goods warehouse suffers from a lack of accurate inventory records. This study addresses this problem. The main reasons were identified as a high probability of errors in manual allocation and order picking. To address these issues, we offer an integrated model of Lean Warehousing, Cycle Counting, and a Warehouse Management System (WMS). The implementation of this model is divided into phases, each with specialized tools. Lean Warehousing focuses on process optimization, waste identification and elimination, as well as material flow and warehouse organization. In addition, Cycle Counting will be implemented as a cycle counting approach to ensure consistent inventory accuracy through periodic counts, proactively detecting and correcting inconsistencies. Finally, the use of a WMS will not only provide the technological framework to automate location management and movement recording, but will also significantly minimize the possibility of errors in location scanning through barcode integration. This synergy of tools increases data accuracy to an impressive 98%, significantly improving inventory accuracy indicators. Simulated data in Arena confirms these improvements, illustrating how the combined use of Lean Warehousing, Cycle Counting, and WMS, with barcoding as the primary driver, not only improves inventory accuracy but also enhances overall warehouse operational efficiency.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento EconómicoODS 12: Producción y Consumo Responsable
Web Application Based on Propensity Models and Big Data to Personalize Sales in the Insurance Sector in Peru
No full textEn 2024, la empresa de seguros experimentó un aumento de clientes potenciales, tanto en Lima como en provincias, lo que generó cuellos de botella en la atención y el cierre de ventas. Paralelamente, el sector asegurador ha adoptado la transformación tecnológica Insurtech, que emplea modelos predictivos, Big Data y análisis de datos para entender mejor el comportamiento de los clientes y personalizar las ofertas.
En el sector peruano, las compañías enfrentan desafíos en la optimización de sus procesos de venta. Los asesores de ventas carecen de herramientas tecnológicas para seleccionar el seguro más adecuado para cada cliente, qué promociones están vigentes, los requisitos de cada producto y discursos comerciales de venta. Esta ausencia de información provoca demoras operativas, dificultades para personalizar las ofertas y una mala experiencia para el cliente.
Por ello, se propone el desarrollo de una aplicación basada en modelos de propensión y big data, orientada a personalizar las ventas desde el punto de contacto con el cliente. Esta herramienta busca facilitar la toma de decisiones del asesor comercial, mejorar la experiencia del cliente, y aumentar la eficiencia y efectividad de los procesos de venta en el sector asegurador peruano.
Como resultado, la aplicación mejoró la eficiencia operativa de la empresa, redujo las demoras y permitió ofrecer productos más personalizados. Esto incrementó la tasa de cierre de ventas y la satisfacción del cliente, consolidando la posición competitiva de la empresa en el sector asegurador, y logrando una mayor relevancia frente a sus competidores.In 2024, the insurance company experienced an increase in potential clients, both in Lima and in the provinces, which led to bottlenecks in customer service and sales closing. At the same time, the insurance sector has adopted the technological transformation known as Insurtech, which uses predictive models, Big Data, and data analysis to better understand customer behavior and personalize offers.
In the Peruvian market, companies face challenges in optimizing their sales processes. Sales advisors lack technological tools to select the most suitable insurance product for each client, know which promotions are active, understand the requirements of each product, and follow the appropriate sales scripts. This lack of information leads to operational delays, difficulties in personalizing offers, and poor customer experience.
Therefore, the development of an application based on propensity models and Big Data is proposed, aimed at personalizing sales from the first point of contact with the client. This tool seeks to facilitate decision-making by sales advisors, improve the customer experience, and increase the efficiency and effectiveness of sales processes in the Peruvian insurance sector.
As a result, the application improved the company’s operational efficiency, reduced delays, and enabled the offering of more personalized products. This increased the sales closing rate and customer satisfaction, consolidating the company’s competitive position in the insurance sector and achieving greater relevance compared to its competitors.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 9: Industria, innovación e infraestructuraODS 8: Trabajo decente y crecimiento económicoODS 10: Reducción de las desigualdade
Diseño de un equipo generador de onda sísmica que sea portátil y modular para investigación de estudios geofísicos
Get PDFEl presente trabajo plantea el diseño de un equipo generador de onda sísmica destinado a usarse en exploraciones geofísica en situaciones en donde se presente regular ruido ambiental o si se desea tener una mayor profundidad de investigación. El diseño deriva de la necesidad de obtener un equipo que sea fácilmente transportable pero que genere la energía necesaria para investigaciones de profundidad, ya que, el método convencional solamente puede llegar a profundizar hasta 50m. Para el diseño se analizaron dos equipos los cuales se emplean en trabajos investigaciones sísmicas y se tomó uno de ellos como referencia tanto para el diseño de la estructura como el método de la emisión de la onda. Se optó por diseñar el equipo de tal forma que se pueda ensamblar o desensamblar en campo sin mucha complejidad. Esto para facilitar su transporte por parte del personal de apoyo en campo, teniendo en consideración la norma de ergonomía para trabajos de esfuerzo. Una vez teniendo el diseño se realizó simulaciones dinámicas en el programa de Autodesk Inventor para determinar los factores de seguridad de cada pieza para saber si pueden soportar el esfuerzo generado en su operación. Además, se realiza un análisis económico para determinar su viabilidad comparándolo con los gastos asociados al emplear otros equipos. Por los análisis realizados se demuestra la viabilidad del equipo para resolver el problema planteado.This study proposes the design of a seismic wave generator intended for use in geophysical exploration, particularly in scenarios with moderate ambient noise or when deeper investigation is required. The design stems from the need for a device that is both easily transportable and capable of generating the energy necessary for deep subsurface studies, as conventional methods typically reach depths of only up to 50 meters. Two seismic investigation devices were analyzed during the development process, with one selected as a reference for both the structural design and the wave emission method. The equipment was designed to be assembled and disassembled in the field with minimal complexity, facilitating transport by field support personnel while complying with ergonomic standards for physically demanding work. Once the design was completed, dynamic simulations were carried out using Autodesk Inventor to evaluate the safety factors of each component and ensure they can withstand operational stresses. Additionally, an economic analysis was performed to assess the feasibility of the proposed equipment in comparison with the costs associated with using other devices. The results of the analyses demonstrate the viability of the proposed system to address the identified need.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 9: Industria, innovación e infraestructuraODS 11: Ciudades y comunidades sosteniblesODS 13: Acción por el clim
Design of a predictive maintenance system with machine learning applied to electric motor vibrations
No full textEl presente trabajo desarrolla el diseño de un sistema de mantenimiento predictivo orientado a motores eléctricos, fundamentado en el análisis de vibraciones como herramienta principal para la detección temprana de fallas mecánicas. La propuesta se estructura sobre una arquitectura modular y escalable, capaz de adaptarse a distintos entornos industriales mediante la implementación de múltiples nodos de monitoreo. Cada nodo incorpora sensores, los cuales permiten la captación precisa de señales vibracionales en los tres ejes, facilitando una caracterización completa del comportamiento dinámico de los equipos. Las señales adquiridas son procesadas digitalmente para extraer parámetros significativos, que luego son evaluados mediante modelos de clasificación orientados a la identificación de patrones anómalos. Este enfoque permite generar alertas predictivas con antelación suficiente para planificar intervenciones técnicas, evitando fallas mayores y paradas no programadas. El diseño contempla además la centralización de los datos recolectados, lo que favorece la trazabilidad de las condiciones operativas y la mejora continua de la gestión del mantenimiento. En conjunto, el sistema representa una solución técnica robusta y funcional, que permite avanzar hacia una estrategia de mantenimiento basada en condición, mejorando la confiabilidad de los activos y optimizando los recursos operativos.This paper develops the design of a predictive maintenance system for electric motors, based on vibration analysis as the primary tool for the early detection of mechanical failures. The proposal is structured on a modular and scalable architecture, capable of adapting to different industrial environments through the implementation of multiple monitoring nodes. Each node incorporates sensors, which allow for the precise capture of vibration signals on all three axes, facilitating a complete characterization of the equipment's dynamic behavior. The acquired signals are digitally processed to extract significant parameters, which are then evaluated using classification models aimed at identifying anomalous patterns. This approach allows for the generation of predictive alerts sufficiently in advance to plan technical interventions, avoiding major failures and unscheduled downtime. The design also includes the centralization of the collected data, which favors the traceability of operating conditions and the continuous improvement of maintenance management. Overall, the system represents a robust and functional technical solution that enables progress toward a condition-based maintenance strategy, improving asset reliability and optimizing operational resources.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento EconómicoODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 12: Producción y Consumo Responsable