Modelo predictivo para el mantenimiento preventivo de computadoras

• Autores: Quijano Huacachi, Mark Stanlyn, Crisostomo Mamani, David Jesus
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/667740
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/667740
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Machine learning; Algoritmos supervisados; Naive bayes; Mantenimiento preventivo de computadoras; Supervised algorithms; Computer preventive maintenance.; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Las empresas llegan a utilizar las computadoras y/o laptops por largos periodos de tiempo dependiendo del área laboral, pero no se tiene en cuenta que el uso constante de los equipos reduce su tiempo de vida esperado, ocasionando que llegue a fallar el sistema, ralentizarse, recalentarse el equipo, problemas en el hardware o software entre otras variables que pueden dar problemas a largo plazo como daño de los archivos de datos, retrasos con los tiempos de entrega de trabajos o entregables urgentes y perdida del tiempo diario de los usuarios por retrasos de lentitud. Para la planificación de las preguntas de investigación se definieron los puntos más importantes como las técnicas de predicción para el análisis de los datos recolectados, problemas que pueden afectar en la vida útil de los equipos, las tecnologías de predicción para la predicción o recolección de datos, los algoritmos para la predicción de los mantenimientos y la mejor opción para la validación de la eficiencia del modelo predictivo. Las técnicas de predicción y modelos utilizados para el mantenimiento de computadoras son en su mayoría de minería de datos y la detección de anomalías, se describen también los modelos tecnológicos y se propone el uso de técnicas de machine learning basadas en datos para priorizar la extensión de vida de los equipos, además de destacar algoritmos y tipos de validación utilizados en el mantenimiento de computadoras para predecir fallas y prolongar la vida útil de los equipos.