Sistema para el mantenimiento preventivo de computadoras a través del Algoritmo Naive de Bayes para microempresas - Quijano Huacachi, Mark Stanlyn (2023)
El presente trabajo consiste en elaborar un modelo predictivo que utilizara el aprendizaje supervisado de machine learning para predecir el momento oportuno para realizar el mantenimiento de las computadoras o laptops en la empresa Bafing S.A. Bafing es una compañía comprometida en proporcionar soluciones altamente especializadas en software, hardware y servicios en áreas como seguridad informática, seguridad electrónica y comunicaciones. Su clientela abarca una variedad de industrias, incluyendo la banca, la minería, la salud, la industria y el gobierno. El mantenimiento en sus equipos es muy importante para la empresa, pero actualmente se da un mantenimiento correctivo a las computadoras y laptops, pero es insuficiente y genera gastos a la empresa. Las computadoras se ven afectadas de varias maneras: es vulnerable si el sistema operativo no está actualizado debido a la explotación de vulnerabilidades, desgaste de los componentes electrónicos, cortes eléctricos repentinos causando averías, accidentes fortuitos como la caída del equipo, falta de limpieza interna de las computadoras entre otras. Al no tener la información necesaria para realizar el mantenimiento de los equipos antes de tener inconvenientes como recalentamiento, lentitud, desgaste de los componentes entre otros, la empresa requiere de un sistema que realice esa función para ayudar al soporte técnico y tenerlos al margen de los equipos de la empresa. Se planteó la idea de implementar un sistema de mantenimiento preventivo utilizando el algoritmo Naive de Bayes. Este sistema utilizaría los factores de vida útil principales de los equipos para determinar el momento óptimo y llevar a cabo el mantenimiento preventivo con el objetivo de prevenir posibles problemas.