Vamos analisar as alternativas uma a uma: A) Eles são usados para programar manutenção corretiva após o evento que registra a ocorrência de falhas. - Isso não é correto, pois a manutenção preditiva visa antecipar falhas, não apenas reagir a elas. B) Eles analisam os dados dos sensores para identificar padrões que indicam falhas iminentes, permitindo a programação de manutenção preventiva mais inteligente. - Esta opção está correta, pois é exatamente isso que os algoritmos de machine learning fazem na manutenção preditiva. C) Eles apenas coletam dados dos sensores, mas não são, em si, capazes de identificar padrões ou indicar falhas iminentes. - Isso é incorreto, pois os algoritmos de machine learning são projetados para identificar padrões. D) Eles são usados para monitorar a produção em tempo real, tendo contribuição acessória nos processos de manutenção preditiva. - Embora possam monitorar a produção, essa não é a principal função em relação à manutenção preditiva. E) Eles são inadequados na Indústria 4.0, pela limitação que lhes é inerentes quanto a processar grandes volumes de dados. - Isso é falso, pois os algoritmos de machine learning são, na verdade, muito eficazes em processar grandes volumes de dados. Portanto, a alternativa correta é: B. Eles analisam os dados dos sensores para identificar padrões que indicam falhas iminentes, permitindo a programação de manutenção preventiva mais inteligente.