Resumen

En el campo ferroviario se genera una cantidad significativa de datos que requieren ser evaluados, utilizados de manera óptima como estrategia  para la toma de decisión en torno al aprovechamiento eficiente de los recursos y preservación de la seguridad de los usuarios. Este documento utiliza datos almacenados inactivos de una empresa ferroviaria griega, para crear un soporte a las decisiones estratégicas y elaborar un plan de control y riesgo para los trenes. La metodología se desarrolla con base en el método de minería de datos y aplica técnicas de aprendizaje automático a través del software Weka. Esta propuesta puede aplicarse para  la optimización del desempeño en la gestión de los trenes y de esta manera proporcionar la información adecuada para la implementación de la planificación.

• Materias:Toma de decisiones Minería de datos Automatización
• Subjects:Decision making Data mining Automation
• Palabras claves:Machine learning, Minería de datos, Mantenimiento predictivo, Soporte de decisión, Weka
• Keywords:Machine learning, Data mining, Predictive maintenance, Decision support, Weka