Estudio y análisis de modos de fallas y sus efectos en máquina reconstructora de zapatas de equipos Caterpillar para la empresa Gecolsa S.A

En el ambiente industrial el mantenimiento se considera fundamental para que los activos físicos se desempeñen de manera apropiada, realizándolo con mucha responsabilidad y el compromiso pertinente. Cabe notar que un mal mantenimiento realizado a cualquier equipo traerá como consecuencia una baja productividad en la empresa, baja calidad del producto haciendo que los costos de producción así como los de mantenimiento aumenten, con el fin de evitar estos aumentos las empresas, hoy en día invierte en investigaciones y métodos para hacer del mantenimiento una tarea representada en ganancias y disminuciones de costos. El mantenimiento en la industria representa un costo fijo considerable que de una u otra manera repercute en las finanzas de esta, el sistema de mantenimiento implementado en una empresa debe estar enfocado hacia permitir que los equipos funcionen de manera adecuada. Hoy en día las industrias nacionales e internacionales deben poseer un alto grado de competitividad y confiabilidad, para lograr este propósito implica un aporte de tipo económico, tecnológico y de talento humano, todo esto soportado con el aprovechamiento al máximo de los recursos existentes.Incluye anexos, bibliografí

Implementation of a Predictive Information System for University Dropout Prevention

[EN] departments. Recent changes in education methods, socio-economic conditions, and the growing limitations of face to face interactions make it necessary to have tools that allow us to consider a broad set of factors related to the dropout phenomenon. The objective of this article is to show the implementation results of a predictive information system (IS) for the prevention of university dropout in a higher education institution. The system allows the calculation of the risk of dropout per student and uses an alert generation procedure to coordinate interventions. The platform allowed measuring the impact of the intervention strategies on the permanence of the students. Likewise, it made possible the reorganization of the intervention process towards the students, prioritizing according to the risk level. © 2021 The Authors. Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) Peer-review under responsibility of the Conference Program Chairs. Keywords: Dropout, prevention, education, university. * Corresponding author. Tel.: +57-315-353-49-41. E-mail address: [email protected] The 2nd International Workshop of Innovation and Technologies (IWIT 2021) November 1-4, 2021, Leuven, Belgium Implementation of a Predictive Information System for University Dropout Prevention Stefania Guzmán-Castilloa, Franziska Körnerc, Julia I. Pantoja-Garcíaa, Lainet NietoRamosa,Yulineth Gómez-Charrisa,b, Alex Castro-Sarmientoa, Alfonso R. RomeroConradoa,b* aUniversidad de la Costa, Calle 58# 55-66, Barranquilla, 08002, Colombia b Universitat Politècnica de València, Valencia 46022, Spain cForis - SATD. Santiago de Chile, 8320000, Chile Abstract The dropout of university students is one of the topics of a broad interest in higher education institutions and government education departments. Recent changes in education methods, socio-economic conditions, and the growing limitations of face to face interactions make it necessary to have tools that allow us to consider a broad set of factors related to the dropout phenomenon. The objective of this article is to show the implementation results of a predictive information system (IS) for the prevention of university dropout in a higher education institution. The system allows the calculation of the risk of dropout per student and uses an alert generation procedure to coordinate interventions. The platform allowed measuring the impact of the intervention strategies on the permanence of the students. Likewise, it made possible the reorganization of the intervention process towards the students, prioritizing according to the risk level.Guzmán-Castillo, S.; Körner, F.; Pantoja-García, JI.; Nieto-Ramos, L.; Gómez-Charris, Y.; Castro-Sarmiento, A.; Romero-Conrado, AR. (2022). Implementation of a Predictive Information System for University Dropout Prevention. Procedia Computer Science. 198:566-571. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.28756657119

Libro de Proyectos Finales 2021 primer semestre

PregradoIngeniero CivilIngeniero de SistemasIngeniero ElectricistaIngeniero ElectrónicoIngeniero IndustrialIngeniero Mecánic