Análisis de la implementación de mantenimiento centrado en la confiabilidad en ambulancias: un estudio en el benemérito cuerpo de bomberos de guayaquil
Bibliographic record
Abstract
En el presente estudio se realizó el análisis del mantenimiento en las ambulancias del Benemérito Cuerpo de Bomberos de Guayaquil, las mismas que cumplen la función de atención y movilización prehospitalaria ante emergencias, y es de vital importancia que estas unidades tengan una confiabilidad alta. Es por eso por lo que se utilizó esta metodología con el fin de identificar las unidades más críticas, que tienen mayor número de fallos y además generan costos elevados de mantenimiento. Se utilizó el diagrama de Pareto y un análisis de costos acumulados vs fallos acumulados, donde se dividió en tres grupos de unidades. La sección de unidades que tiene que ver con casi el 80 % de los costos de mantenimientos y el 60 % de los fallos totales, fueron las que sirvieron para la continuación del análisis. A través de análisis de disponibilidad y criticidad se identificaron las unidades que están representando fallos catalogados como críticos y las subsiguientes unidades que se deben realizar un cambio en su gestión de mantenimiento con el fin de lograr a futuro una mejor disponibilidad y con menores costos.
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 | 0.022 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".