Sistema Predictivo para la Detección Temprana de Fallas en Discos Duros mediante Atributos SMART, Machine Learning y MLOps

Integrantes:
- José Alvarado
- Frank Huaman
- Dina Huaman
- José Laymito
- Christopher Núñez

Resumen:
Se desarrolló un sistema predictivo para la detección temprana de fallas en discos duros usando atributos SMART de una flota de 10.000 registros. Se auditó la variable objetivo y se detectó fuga de información y un factor de confusión por modelo de disco, ambos controlados antes de reportar resultados. El modelo final (Random Forest) alcanzó un AUROC de 0,9851 con un recall de 0,9545, logrando un ahorro de costo del 70,7% frente a no usar ningún modelo. Se complementó con K-Means para perfiles de desgaste y DBSCAN/Isolation Forest para detección de anomalías, más un flujo de despliegue con monitoreo de deriva (MLOps).

Paper: PPT: Datos utilizados:

Sistema Predictivo para la Detección Temprana de Fallas en Discos Duros mediante Atributos SMART, Machine Learning y MLOps

Integrantes:
- José Alvarado
- Frank Huaman
- Dina Huaman
- José Laymito
- Christopher Núñez

Resumen:
Se desarrolló un sistema predictivo para la detección temprana de fallas en discos duros usando atributos SMART de una flota de 10.000 registros. Se auditó la variable objetivo y se detectó fuga de información y un factor de confusión por modelo de disco, ambos controlados antes de reportar resultados. El modelo final (Random Forest) alcanzó un AUROC de 0,9851 con un recall de 0,9545, logrando un ahorro de costo del 70,7% frente a no usar ningún modelo. Se complementó con K-Means para perfiles de desgaste y DBSCAN/Isolation Forest para detección de anomalías, más un flujo de despliegue con monitoreo de deriva (MLOps).

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