Algoritmo K-means aplicado a un conjunto de datos de muestra de conductores de una flota de reparto. Si quieres revisar la implementación técnica y los pasos de modelado, el código está código disponible aquí
En este artículo exploramos cómo el aprendizaje automático no supervisado mediante K-means permite segmentar conductores para optimizar operaciones, mejorar la seguridad y elevar la eficiencia. La idea clave es descubrir patrones en los datos sin etiquetas, agrupando perfiles similares para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.
Contexto del dataset de flota de reparto. Suele incluir variables como velocidad media, puntualidad, número de entregas por turno, consumo de combustible, tiempo de inactividad, distancia recorrida, incidencias y valoraciones de servicio. Con K-means, podemos identificar grupos como conductores altamente eficientes, conductores con estilo de conducción agresivo, perfiles novatos que requieren formación y especialistas urbanos frente a interurbanos.
Flujo recomendado para K-means. 1 Preparación de datos limpieza de outliers, imputación de valores faltantes y escalado estandarización para que todas las variables tengan el mismo peso. 2 Elección del número de clusters usando método del codo inercia y puntuación silhouette para equilibrar compacidad y separación. 3 Entrenamiento con inicialización aleatoria múltiple para evitar mínimos locales y fijar random state para reproducibilidad. 4 Interpretación de centroides para traducir los clusters a acciones concretas. 5 Visualización con reducción PCA a 2D para comunicar resultados a negocio y monitorización continua del desempeño.
Ejemplos de acciones derivadas. Asignación de rutas y franjas horarias optimizadas según el cluster, programas de incentivos y formación focalizada, mantenimiento predictivo según patrones de uso, y alertas tempranas de seguridad para reducir incidentes. Estas decisiones pueden integrarse con dashboards operativos y analíticos, incluyendo power bi para seguimiento diario.
Cómo escalar la solución. La segmentación puede desplegarse como servicio en la nube e integrarse con telemetría IoT y sistemas de planificación de rutas. Reentrena K-means de forma periódica para adaptarte a la estacionalidad y a cambios en el comportamiento. Asegura la calidad del dato con pipelines robustos y políticas de ciberseguridad de extremo a extremo.
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Conclusión práctica. K-means es un punto de partida simple y potente para segmentar conductores y optimizar una flota de reparto. Con un diseño de características adecuado, validación de K y un ciclo de mejora continua, tu empresa puede reducir costes, mejorar la experiencia de entrega y elevar la seguridad. Q2BSTUDIO te acompaña en cada paso con metodologías probadas y tecnología lista para producción.