Este documento presenta el uso de modelos de regresión de riesgos proporcionales para predecir el Tiempo Medio Entre Fallas (MTBF) de bombas centrífugas en la industria del petróleo y gas. Para ello, se utilizó un conjunto de datos recopilados durante 8 años que incluía tanto variables de diseño como operativas de 675 bombas en una refinería de petróleo para ajustar modelos estadísticos. Se utilizaron transformaciones paramétricas y no paramétricas y splines cúbicos restringidos para ajustar las covariables, relajando así las suposiciones de linealidad y potenciando los predictores con fuertes efectos no lineales sobre el resultado. Se utilizaron métodos de Análisis de Componentes Principales (PCA) estándar y PCA robusto disperso para la reducción de datos con el fin de simplificar los modelos ajustados y minimizar el sobreajuste. Se sugieren modelos ajustados con PCA robusto disperso en variables transformadas no paramétricamente utilizando un método de estabilización de varianza aditiva (AVAS) para una investigación más profunda. La complejidad de los modelos ajustados se redujo en un 85% mientras que al mismo tiempo se proporcionó un modelo más robusto, como lo indica una mejora en la pendiente de calibración de 0.830 a 0.936 con un criterio de información de Akaike (AIC) esencialmente estable (aumento del 0.34%).