Para responder a essa questão, precisamos analisar o que foi descrito. A empresa de logística utilizou sensores IoT e algoritmos de aprendizado de máquina para prever falhas de alternador, o que indica que eles estão utilizando dados para fazer previsões. Vamos analisar as alternativas: A) Dados estatísticos sem relação com operação - Essa opção não faz sentido, pois os dados utilizados estão diretamente relacionados à operação dos veículos. B) Verificações aleatórias - Essa abordagem não é eficaz para prever falhas, pois não se baseia em dados sistemáticos. C) Dados históricos e algoritmos preditivos - Esta opção é a mais adequada, pois o uso de dados históricos é fundamental para o aprendizado de máquina e para prever falhas. D) Análise exclusivamente manual - Isso não se aplica, já que o sistema utiliza algoritmos de aprendizado de máquina, que são automáticos. E) Intervalos fixos de manutenção - Essa abordagem não se relaciona com a previsão de falhas, mas sim com um cronograma fixo, que não é o que foi descrito. Portanto, a alternativa correta é: C) Dados históricos e algoritmos preditivos.