Imagine un edificio que, antes de que suceda, advierte de que la calefacción está a punto de fallar. Se llama mantenimiento predictivo. Recientemente, una empresa italiana analizó un año de datos de un hospital. Es práctica habitual instalar sensores en unidades de calefacción, ventilación y aire acondicionado, que facilitan lecturas sobre temperatura, humedad y uso de la electricidad. Entrenaron a un algoritmo de aprendizaje automático usando un conjunto de datos desde la primera mitad de 2015, buscando diferencias en las lecturas de aparatos similares. Posteriormente, lo probaron con datos de la segunda mitad del año: ¿sería capaz de predecir las averías antes de que sucedieran? El sistema predijo 76 de las 124 averías reales, incluyendo 41 de los 44 casos en los que la temperatura de un dispositivo alcanzó niveles superiores a los permitidos. En Estados Unidos, una empresa instaló sensores acústicos en máquinas para escuchar cambios audibles en el funcionamiento y detectar fallos potencialmente inminentes. Dado que el precio de los sensores sigue bajando, habrá más sistemas de este tipo en el mercado. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?
- A.En un experimento reciente, los sensores todavía no fueron capaces de predecir la mayoría de las averías.
- B.El precio de los sensores utilizados en mantenimiento predictivo seguirá siendo una barrera para su éxito.
- C.Los datos del hospital del año 2015 se utilizaron para predecir averías al año siguiente.
- D.La temperatura de un aparato parece ser un indicador fiable de averías.Respuesta correcta