Failure prediction systems in automatic teller machines

Abstract

Automatic Teller Machines (ATM) are a form of access to banking services widely used by end customers. The fact that they are available to users 24 hours a day and 7 days a week (24x7) makes these devices one of the most used services in the banking world. Therefore, the availability of ATMs is essential for evaluating service quality. Like all computer equipment, these machines have hardware and software failures. These incidents have the direct consequence of the non-availability of functions to the end customer, leading to service degradation and user dissatisfaction. These failures can also give rise to ATM security flaws, since human intervention is normally required to repair the equipment, giving third parties access to data on banking transactions that have taken place and/or the cash present on the equipment. This project focuses on predicting failures in this equipment, consequently increasing the security of the equipment and the network in which it is inserted. Through Data Analysis methodologies, decision support tools were created to predict and increase Mean Time Between Failures (MTBF), thus contributing to reducing Mean Time to Repair (MTTR) and consequently maximizing uptime. A Preventative Maintenance approach was also used on the equipment, which contributed to a positive percentage increase in equipment availability.

As Automatic Teller Machines (ATM) são uma forma de acesso a serviços bancários amplamente usada pelo cliente final. O facto de estarem disponíveis aos utilizadores 24 horas por dia e 7 dias por semana (24x7), torna estes equipamentos num dos serviços mais utilizados do mundo bancário. Assim, a disponibilidade das ATM é fundamental para a avaliação da qualidade de serviço. Como todos os equipamentos informáticos, estas máquinas têm falhas a nível de hardware e de software. Estes incidentes, tem como consequência direta a não disponibilidade de funções ao cliente final, originando a degradação do serviço e a insatisfação dos utilizadores. Estas falhas podem também dar origem a falhas de segurança do ATM, uma vez que para reparação do equipamento é, normalmente, necessária intervenção humana, originando acesso de terceiros a dados de transações bancárias ocorridos e/ou ao numerário presente no equipamento. Este projeto incide na previsão das falhas nestes equipamentos, aumentando consequentemente a segurança do equipamento e da rede em que o mesmo está inserido. Através de metodologias de Análise de Dados, foram criadas ferramentas de apoio à decisão para prever e aumentar o Tempo Médio entre em Avarias (MTBF), contribuindo dessa forma para a redução do Tempo Médio de Reparação (MTTR) e consequentemente maximizando o uptime. Foi também usada uma abordagem de Manutenção Preventiva nos equipamentos, o que contribuiu para um aumento percentual positivo da disponibilidade dos mesmos.