«Ser capaces de predecir volúmenes de incidencias con el objetivo de dimensionar volumen de trabajo y ahorrarse segundas visitas de reparación es el reto que tenemos por delante».
Reto que explicó esta mañana en el espacio de Big Data de Capital Radio, Alfonso Landaluce, director de IT de Alfaland.
Alfonso estuvo acompañado en el programa por Maite Gilarranz, co-fundadora de PiperLab, por Julio Rodríguez, director de la red de Mentoring de España, y por Luis Vicente Muñoz, periodista y director de Capital Radio.
«Tenemos un histórico de datos de servicio del tipo: horas de servicio de la máquina, técnicos disponibles, tipo de averías, frecuencia de las incidencias…. Con todos estos datos podemos detectar patrones de comportamiento y tendencias que nos ayuden a tomar decisiones«, añadió Alfonso.
Por su parte, Maite puso en relieve la importancia de añadir variables externas a los modelos para afinar el acierto de las predicciones. En este sentido, indicó que «los datos meteorológicos, datos de calendarios, o poblacionales son imprescindibles para entender por qué se estropea más un tipo de máquina u otra, o por qué se producen más incidencias en una ubicación geográfica determinada«.
Escucha a continuación la entrevista completa:
