🏭 Proyecto San Jorge | San Jorge Project

Energy Optimization & Plant Expansion · INGEDAV S.R.L.

📍 Punata, Cochabamba, Bolivia · March 2021 – December 2022

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🇪🇸 Español

📋 Resumen

Proyecto de ampliación de planta y optimización energética ejecutado por INGEDAV S.R.L. para la Empresa San Jorge, productora de rosquetes (donas con baño de caramelo) en Punata, Bolivia. El proyecto rediseñó completamente los sistemas de transmisión mecánica de 11 máquinas industriales, utilizando análisis de datos con Python y MATLAB para diagnosticar ineficiencias y validar resultados con rigor estadístico.

⚠️ Nota: Los datos reales son confidenciales. Este repositorio utiliza datos sintéticos generados y calibrados con los parámetros documentados del proyecto real. Ver data/README.md y src/data_generator.py.

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📊 Resultados Clave

Indicador	Antes	Después	Resultado
⚡ Consumo energético diario	~95,000 KWh	~45,600 KWh	↓ 52%
🔋 Potencia por máquina (ejemplo)	4 Hp	2 Hp	↓ 50%
🔊 Nivel de ruido en planta	Baseline	—	↓ 95%
📦 Producción diaria	~15,800 u/día	~19,200 u/día	↑ 21.5%
🎯 Meta del cliente	30% reducción	52% logrado	Superada
💰 Ahorro anual estimado	—	~$1.2M USD	✅

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🗂️ Estructura del Repositorio

proyecto-san-jorge/
│
├── 📓 notebooks/
│   ├── 01_generacion_datos.ipynb        ← Generación y validación de datos sintéticos
│   ├── 02_eda_consumo.ipynb             ← Análisis Exploratorio (EDA)
│   ├── 03_deteccion_ineficiencias.ipynb ← Z-Score, IQR, t-Test
│   └── 04_resultados_impacto.ipynb      ← Impacto de negocio y ROI
│
├── 🗄️ data/
│   └── raw/
│       ├── machine_consumption.csv      ← 7,216 filas · consumo por máquina
│       ├── oven_thermal.csv             ← 1,968 filas · eficiencia térmica hornos
│       └── production_daily.csv         ←   656 filas · producción diaria
│
├── 🐍 src/
│   └── data_generator.py               ← Motor de generación de datos sintéticos
│
├── 📈 reports/figures/                  ← 15 gráficas exportadas
│
└── 📄 docs/
    └── Informe_Cierre_Proyecto_San_Jorge.docx  ← Informe ejecutivo completo

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🔬 Metodología

Etapa 1 — Diagnóstico Inicial

Inspección técnica de todas las máquinas, motores y hornos. Registro del estado mecánico, potencia nominal y sistemas de transmisión existentes (cadenas, poleas, engranajes).

Etapa 2 — Toma de Datos y EDA

Monitoreo continuo del consumo energético con analizadores de potencia. Pipeline de limpieza y análisis con Python (Pandas, NumPy) y MATLAB. Análisis exploratorio completo: distribuciones, correlaciones, patrones temporales y relación energía–producción.

Etapa 3 — Detección de Ineficiencias

Aplicación de tres métodos estadísticos complementarios:

Método	Objetivo	Resultado
Z-Score	Días anómalos a nivel planta	Anomalías concentradas en fase pre-intervención
IQR	Outliers por máquina individual	Freidoras y Laminadoras: mayor incidencia
Welch t-Test	Validación estadística del cambio	p < 0.001 en las 11 máquinas
Ventana móvil 30d	Tendencia de eficiencia operativa	Mejora sostenida post-intervención

Etapa 4 — Ejecución

Ingeniería inversa de transmisiones existentes → Instalación de moto reductores piñón-corona con lubricación en 11 máquinas. Resultado: reducción del 50% de potencia nominal requerida por equipo.

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📈 Visualizaciones Principales

Dashboard Ejecutivo

Consumo Energético — Línea de Tiempo Completa

Distribución por Máquina — Antes vs. Después

Detección de Anomalías (Z-Score)

Significancia Estadística — Prueba t de Welch

Análisis de ROI y Recuperación de Inversión

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🚀 Cómo Ejecutar

# 1. Clonar el repositorio
git clone https://github.com/TU_USUARIO/proyecto-san-jorge.git
cd proyecto-san-jorge

# 2. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# 3. Generar los datos sintéticos
python src/data_generator.py

# 4. Abrir los notebooks en orden
jupyter notebook notebooks/

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🇺🇸 English

📋 Overview

Plant expansion and energy optimization project executed by INGEDAV S.R.L. for Empresa San Jorge, an industrial bakery producing caramel-glazed donuts (rosquetes) in Punata, Bolivia. The project completely redesigned the mechanical transmission systems of 11 industrial machines, using data analysis with Python and MATLAB to diagnose inefficiencies and validate results with statistical rigor.

⚠️ Note: Real project data is confidential. This repository uses synthetic data generated and calibrated to the documented parameters of the real project. See data/README.md and src/data_generator.py.

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📊 Key Results

Metric	Before	After	Result
⚡ Daily energy consumption	~95,000 KWh	~45,600 KWh	↓ 52%
🔋 Machine power (example)	4 Hp	2 Hp	↓ 50%
🔊 Plant noise level	Baseline	—	↓ 95%
📦 Daily production	~15,800 u/day	~19,200 u/day	↑ 21.5%
🎯 Client target	30% reduction	52% achieved	Exceeded
💰 Estimated annual savings	—	~$1.2M USD	✅

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🔬 Methodology

Phase 1 — Initial Diagnosis: Technical inspection of all machines, motors, and ovens. Recording mechanical state, nominal power, and existing transmission systems.

Phase 2 — Data Collection & EDA: Continuous energy monitoring with power analyzers. Data cleaning and analysis pipeline with Python (Pandas, NumPy) and MATLAB. Full exploratory analysis: distributions, correlations, temporal patterns, and energy–production relationship.

Phase 3 — Inefficiency Detection: Three complementary statistical methods applied — Z-Score anomaly detection, IQR outlier detection per machine, Welch's t-Test for significance validation, and 30-day rolling efficiency window.

Phase 4 — Execution: Reverse engineering of existing transmissions → Installation of crown-pinion gear reducers with lubrication across 11 machines. Result: 50% reduction in required nominal power per machine.

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🛠️ Tech Stack

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👷 Project Info

Executing Company	INGEDAV S.R.L.
Client	Empresa San Jorge
Location	Punata, Cochabamba, Bolivia
Period	March 1, 2021 – December 16, 2022
Role	Project Director

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Real data is confidential. Synthetic data generated for portfolio purposes.
Los datos reales son confidenciales. Datos sintéticos generados para el portafolio.

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