In diesem Buch wird eine Methodik beschrieben, die zur Planung der vorausschauenden Wartung von Verteilungstransformatoren im Departement Cauca (Kolumbien) mithilfe von maschinellem Lernen entwickelt wurde. Die vorgeschlagene Methodik basiert auf einem prädiktiven Klassifizierungsmodell, das die minimale Anzahl von ausfallgefährdeten Verteiltransformatoren findet. Um dies zu überprüfen, wurde das Modell implementiert und mit realen Daten im Departement Cauca (Kolumbien) getestet. Diese Methodik ist ein nützliches Werkzeug für die Entscheidungsfindung, das eine ideale Lösung für vorausschauende Wartungsplanungsprobleme von Verteilungstransformatoren bietet.