Lo creas o no, la estadística ayuda a que los elevadores funcionen eficientemente.

Las primeras máquinas controladas por una computadora fueron creadas poco después de la Segunda Guerra Mundial con millones de herramientas desarrolladas como una temprana aplicación de la nueva tecnología.

En la actualidad, hay una lista interminable de objetos que funcionan con un software de computadora-desde carros, aparatos telefónicos, semáforos, instrumentos médicos hasta elevadores-usando algoritmos estadísticos para guiar las decisiones que se van tomando.

Diseñar un algoritmo que opera varios elevadores de manera óptima involucra saber los tiempos de llegada de la gente que va a usarlos y la matriz de probabilidades de que el siguiente operador llegue desde un piso particular y vaya a otro.

Los criterios de optimilidad involucran plantear distribuciones de probabilidad para los tiempos de esperada para los operadores y la energía que usara o que la distribución del tiempo que el elevador funciona sea tan pequeña como sea posible (e.g. valor esperado pequeño, probabilidad pequeña de pasar algún umbral, etc.).

Como los datos que se requieren para conocer la matriz de probabilidades no están disponibles al momento de la instalación de los elevadores, métodos que incluyen una componente de aprendizaje, tales como los que usan actualizaciones Bayesianas, son los que se utilizan.

Sin modelación estadística y avances computacionales que se usan para esos algoritmos, los tiempos de espera para los elevadores y el consumo de energía se incrementarían.

Sin estadística, tendríamos que usar las escaleras.

Traducido de: http://www.statistics2013.org/2013/10/02/statistics-means-shorter-elevator-wait-times/