Diseño e implementación de un sistema integrado para disminuir tiempos muertos en líneas de producción industrial
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación muestra la implementación de un sistema integrado que analiza los modos de falla de los distintos activos físicos que integran una línea de producción industrial, para poder determinar de forma real las causas principales y los eventos que provocan la aparición de tiempos muertos en líneas de producción industrial con la finalidad de encontrar soluciones que permitan disminuir dichos tiempos. La implementación del sistema se desarrolló de forma metódica en siete etapas. En la primera se establece el objetivo de la integración; en la segunda etapa se recolecta y filtra la información del proceso industrial en una base de datos; la tercera etapa genera índices de estandarización en función de los modos de falla; la cuarta etapa se desarrolla la exploración de datos informativos obtenidos en la recolección y filtración; en la quinta etapa se establece el modelo matemático adecuado; la sexta etapa establece el procedimiento para el cálculo de los índices de la Efectividad Global de Equipos; finalmente la séptima etapa analiza cuantitativamente los resultados de la implementación del sistema integrado. Se utilizó la plataforma WEKA mediante el árbol de decisión J48 para establecer una evaluación real, es así que de la implementación del sistema se pudo lograr un aumento del 4,48 % en la eficiencia global de los activos físicos de la línea de producción.
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 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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".