Mejora del Mantenimiento Productivo Total mediante Aprendizaje Automático para la predicción de fallas - Oliveira, Gabriel Sotello de; Luche, José Roberto Dale; Silva, Aneirson Francisco da; Fernandes, Leandro Carlos; Freitas, Claudia Regina de (Brazilian Journal of Production Engineering, 2026)
Cuando se tratan correctamente, los datos pueden generar información valiosa. El avance tecnológico ha contribuido al desarrollo de herramientas para analizar grandes volúmenes de datos, junto con algoritmos capaces de identificar patrones y realizar predicciones basadas en métodos estadísticos. En este estudio, se investigan formas de aplicar análisis de datos y métodos basados en aprendizaje automático utilizando una base de datos sintética ’AI4I’ para fallas de motores. El método utilizado en este trabajo consistió en pasar por todas las etapas de la aplicación del aprendizaje automático, desde la selección y tratamiento de datos, visualizaciones, y la creación de cinco modelos predictivos utilizando diferentes algoritmos y sus interpretaciones. Python fue utilizado como lenguaje de programación. Finalmente, fue posible comparar el rendimiento de los diferentes algoritmos y concluir que el método de Random Forest demostró ser más eficiente, con una precisión de casi 100%, indicando que este modelo es efectivo para la base de datos específica.