Modelos predictivos de indicadores de rendimiento en maquinaria pesada: Una revisión de literatura - Burgos Huanca, Ludwing Erich (2024)
La investigación resalta la importancia de los modelos predictivos en la mejora de los indicadores de rendimiento en maquinaria pesada en industrias como la minería, la construcción y la agricultura. Estos modelos, apoyados por técnicas avanzadas de aprendizaje automático y análisis de big data, optimizan el mantenimiento y mejoran la eficiencia operativa, resultando en una mayor productividad y reducción de costos. La implementación de sensores IoT y la predicción precisa de fallos son claves para el éxito de estas tecnologías. Sin embargo, desafíos como la falta de datos históricos de calidad, la resistencia al cambio y los altos costos iniciales de implementación deben ser abordados. Este estudio contribuye al Objetivo de Desarrollo Sostenible 7, promoviendo una industria más sostenible y eficiente.