Bibliographic record
Abstract
Las TIC, son un factor importante para lograr el avance de la economía, dado que estas pueden integrarse con los recursos tangibles e intangibles disponibles en las organizaciones para optimizar procesos y por ende mejorar los resultados corporativos mediane la automatización industrial. El presente artículo de estudio de caso tiene como objetivo automatizar el hacer de las maquinas las máquinas ( extrusora vertical uno, extrusora simplex, extrusora Davis y retorcedura HRT8), las cuales presentan obsolescencia a nivel tecnológico y que intervienen en el proceso productivo de la organización Tesicol S.A.. Para efectuar los procesos de producción en la mencionada maquinaria, actualmente se requiere la presencia de dos (2) colaboradores en cada una para asegurar que se den los ciclos de producción conforme a los procesos, algunos de los desperdicios identificadas son (programación del ciclo de trabajo, cálculo manual de datos para determinar el tiempo de salida de los productos, identificación de fallas en paradas de maquinaria, ajustes de la maquinaria para reiniciar cada ciclo de producción, productos terminados con deficiencias). La propuesta de intervención y mejora a ser implementada en las máquinas de la empresa Tesicol, consiste en ubicar monitores, sensores o software de la versión actual de cada una. Se concluye que las automatizaciones implementadas en las cuatro maquinas, han permitido que se aumente la producción y se reduzca la cantidad de paradas prolongadas por causa de daños y a su vez permiten que haya mayor eficiencia en el proceso de extrusión y retorcido a nivel general.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".