El artículo científico titulado A review on data-driven fault severity assessment in rolling bearings (Una revisión sobre la evaluación de la severidad de fallos en rodamientos basada en datos) del Grupo de Investigación y Desarrollo en Tecnologías Industriales (GIDTEC) de la UPS, publicado en la revista científica Mechanical Systems and Signal Processing (Sistemas Mecánicos y Procesamiento de Señales) se ha convertido en el más descargado de la plataforma digital de Elsevier Science de los últimos 90 días.
La revista está ubicada en el cuartil Q1 del Scientific Journal Ranking (SJR), con un factor de impacto de 4.874, y es una de las más importantes en el área de la ingeniería.
La investigación publicada a través del artículo se refiere al uso de técnicas que pueden ser implementadas en el sector industrial, por lo cual el GIDTEC está coordinando con diversas empresas e industrias locales su implementación con el fin de contribuir al aumento y optimización de la productividad del país.
En el año 2016, los trabajos científicos «Fault diagnosis in spur gears based on genetic algorithm and random forest» (Diagnóstico de fallos de engranajes rectos basado en algoritmos genéticos y bosques aleatorios) y Gearbox fault diagnosis based on deep random forest fusion of acoustic and vibratory signals (Diagnóstico de fallos en caja de engranajes basado en la fusión de bosques aleatorios profundos de señales acústicas y vibratorias) del mismo grupo de investigación, estuvieron entre los artículos más descargados de la misma revista Mechanical Systems and Signal Processing. Con esto se resalta el interés de la comunidad internacional por los conocimientos producidos en la UPS.
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