Modelo de auditoría para evaluar la gestión de mantenimiento de activos físicos
Bibliographic record
Abstract
La auditoría de mantenimiento permite identificar las oportunidades de mejora en las actividades que esté realizando una empresa para mantener o restaurar a los activos físicos a las condiciones de funcionamiento deseadas por sus usuarios. La finalidad del presente trabajo es proporcionar una herramienta que permita aplicar una auditoría de mantenimiento a cualquier tipo de organización como por ejemplo empresas industriales, hospitales entre otros. El proceso de auditoría propuesto consta de cuatro fases: planear, hacer, verificar y actuar, de acuerdo con las directrices de la norma ISO 19011. Los criterios del instrumento de evaluación se definieron mediante la técnica Delphi y posteriormente se ponderaron mediante la técnica de análisis multicriterio denominada Analytic Hierarchy Process (AHP). Determinado el cuestionario a utilizarse se lo ejecutó de acuerdo con la planificación y se realizó un diagnóstico del estado de la gestión de mantenimiento de una empresa cementera del Ecuador, obteniéndose como resultados de la auditoría 62 conformidades y tres no conformidades, por lo que la empresa alcanzó una valoración del 92%, equivalente a una gestión de mantenimiento “cuasi satisfactoria”. Además, se logró identificar que existe potencial para mejorar aspectos relacionados con: recursos humanos de mantenimiento, control de la gestión de mantenimiento, planificación y programación de mantenimiento, para obtener el 100% de conformidades.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".