El análisis del error humano en la manufactura: un elemento clave para mejorar la calidad de la producción
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
A pesar del creciente nivel de automatización industrial, el ensamblaje manual continúa desempeñando un rol fundamental en diversos sectores de la manufactura. Sin embargo, las operaciones de tipo manual son susceptibles de errores humanos que ocasionan problemas de calidad y pérdidas económicas. El presente artículo se propone mostrar algunos métodos que permiten identificar diferentes tipos de errores y evaluar la influencia de factores que afectan el desempeño del trabajador. Se muestran, en particular, los métodos SHERPA y HEART. Igualmente se discute sobre la importancia de considerar la complejidad del ensamblaje por su negativo impacto en la carga cognitiva del trabajador lo que puede aumentar la probabilidad de error. En el artículo se emplean conceptos provenientes de la literatura especializada y se realiza una articulación de varias ramas del conocimiento tales como la ergonomía, la ingeniería industrial y la fiabilidad de sistema
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it