Sistema para el mantenimiento preventivo de computadoras a través del Algoritmo Naive de Bayes para microempresas

Abstract

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.

The present work consists of developing a predictive model that will use supervised learning of machine learning to predict the opportune moment to carry out the maintenance of computers or laptops in the company Bafing S.A. The Bafing company is dedicated to offering highly specialized software, hardware and service solutions in: computer security, electronic security and communications. Bafing's clients are companies from various sectors such as Banking, Mining, Health, Industry and Government. The maintenance of your equipment is very important for the company, but corrective maintenance is currently given to computers and laptops, but it is insufficient and generates expenses for the company. Computers are affected in several ways: it is vulnerable if the operating system is not updated due to exploiting vulnerabilities, wear of electronic components, sudden power cuts causing breakdowns, fortuitous accidents such as equipment crashes, lack of internal cleanliness of computers among others. By not having the necessary information to carry out the maintenance of the equipment before having inconveniences such as overheating, slowness, wear of the components among others, the company requires a system that performs this function to help technical support and keep them out of the company equipment. The idea of implementing a preventive maintenance system using the Naive Bayes algorithm was proposed. This system would utilize the primary equipment lifespan factors to determine the optimal timing for carrying out preventive maintenance with the aim of preventing potential issues