Evaluacion de la calidad y diseno de un modelo de atencion en un servicio tecnico. Caso Infoland Talca.

149 p.El hecho que una empresa ofrezca un servicio de excelencia y a la vez, logre ser reconocida por esto en el mercado, se convierte en un elemento de gran importancia para cualquier empresa de servicio. Infoland Talca dentro de sus líneas de negocio posee una que se dedica exclusivamente a ofrecer al mercado servicios técnicos computacionales. Uno de los objetivos de Infoland Talca es ser reconocida como una de las mejores del mercado, en lo que respecta a su servicio técnico, enfocando sus esfuerzos en mantener una estrategia de diferenciación. Para lograr este objetivo es que Infoland Talca, se ve en la necesidad de mejorar la calidad ofrecida por su servicio técnico, y a la vez diferenciarse de su competencia. Actualmente no se cuenta con un sistema o método de atención adecuado y eficiente para los procesos que realiza el servicio técnico. La importancia que tiene este proyecto para Infoland Talca, obedece al propio interés de la empresa de contar con un servicio técnico que le ayude a definir el modelo de atención para su unidad de servicio técnico, en función de las necesidades y prioridades que son más valoradas por los clientes. Por esto último es necesario saber lo que el cliente desea que se le entregue en un servicio técnico, por lo que se recopilará toda la información que se crea necesaria. Para la recopilación de información, se utilizó como metodología las herramientas que nos proporciona la Investigación de Mercados. Como paso inicial se realizó un grupo foco, que tuvo como objetivo recopilar información preliminar para detectar aspectos importantes que consideraban los clientes en un servicio de atención al cliente, estos fueron calidad y satisfacción. También el grupo foco se utilizó para la elaboración de un cuestionario, que en una de sus partes contenía el método SERVQUAL, útil para medir la calidad y satisfacción del cliente. La metodología utilizada en la elaboración del modelo de atención fue el lenguaje Unificado de Modelado (UML), lenguaje que permite no solo diagramar sistemas informáticos, sino que a demás permite, con las mismas herramientas, diagramar sistemas complejos del mundo real, haciéndolos más simples su comprensión y resolución de los problemas que puedan presentar. Los diagramas elaborados se construyeron de acuerdo a los requerimientos de los clientes detectados a través de la encuesta que se le realizó a los clientes de Infoland Talca. Uno de los principales análisis utilizados para la interpretación de la información, fue el análisis factorial. Con éste análisis se logró determinar los aspectos mas importantes para los clientes e indicar cuáles eran los factores que Infoland Talca se encontraba bajo las expectativas del público. Los aspectos mejores evaluados por los clientes fueron la eficiencia del servicio técnico y la confianza que los clientes depositan en el servicio brindado por la empresa, sin embargo, lo peor evaluado fue el tiempo de respuesta del servicio técnico. Por esta razón, es que en el diseño del modelo esta orientado a disminuir al máximo los actuales tiempos de respuesta

Determinacion del conocimiento y satisfaccion de las personas que asisten a un Telecentro de Maule Activa.

141 p.En la actualidad el principal organismo encargado de promover el aprendizaje digital, es El Gobierno, el cual intenta disminuir la brecha digital existente sobre todo en las zonas rurales. Para llevar a cabo este desafío El Gobierno trabaja en conjunto con varias organizaciones entre las cuales se encuentra Maule Activa. El principal objetivo de este estudio, consiste en determinar el nivel de conocimiento, satisfacción y factores que inciden en la asistencia a un Telecentro de las personas que participaron en la campaña de Alfabetización Digital 2005 de Maule Activa. Para lograr este objetivo, el estudio se dividió en dos etapas: La primera etapa, un estudio cualitativo que consistió en un grupo foco con 10 operadores correspondientes a los Telecentros de las comunas de Talca, Maule, Hualañé, Rauco, Licantén, Colbún, Pencahue, San Javier, Curepto y Constitución, también se realizaron entrevistas a expertos para conocer las nuevas necesidades en el uso de las TIC’s. La segunda etapa, una encuesta aplicada a los participantes de la campaña de alfabetización digital que se llevó a cabo desde el 25 de Julio al 06 de Agosto del año 2005 en los 30 Telecentros de la región y en algunas otras dependencias como la Universidad de Talca en sus sedes de Talca y Curicó. El muestreo utilizado es este estudio fue del tipo estratificado, donde se dividió la séptima región en 30 comunas dando una muestra para el cuestionario 1 y 2 de 404 y 335 personas respectivamente. Como resultado general del estudio, se puede decir que la mayoría de la gente sí tenía conocimiento de Maule Activa y sus Telecentros, sin embargo, la imagen que tiene esta sobre la organización no concuerda con la realidad, ya que no tienen claro cuales son los servicios que presta. En cuanto a la satisfacción de las personas que participaron en la Campaña de Alfabetización Digital, el estudio entregó que el 97% de la muestra total quedó satisfecho con el curso y por ende lo recomendaría a sus familiares y amigos

Exploiting Causal Reasoning to Improve the Quantitative Risk Assessment of Engineering Systems Through Interventions and Counterfactuals

The main strength of quantitative risk assessment (QRA) is to enable risk management by providing causal insights into the risk of an engineering system or process. Bayesian Networks (BNs) have become popular in QRA because they offer an improved causal structure that represents analysts’ knowledge of a system and enable reasoning under uncertainty. Currently, the use of BNs for risk-informed decisions is based solely on associative reasoning, answering questions of the form "If we observe X=x, how likely is it to observe Y=y?” However, risk management in the industry relies on understanding how a system could change in response to external influences (e.g., interventions and decisions) and identifying the causes and mechanisms that could explain the outcome of past events (e.g., accident investigations and lessons learned). This dissertation shows that associative reasoning alone is insufficient to provide these insights, and it provides a framework for obtaining more complex causal insight using BNs with intervention and counterfactual reasoning. Intervention and counterfactual reasoning must be implemented along with BNs to provide more complex insights about the risk of a system. Intervention reasoning answers queries of the form "How does doing X=x change the likelihood of observing Y=y?” and can be used to inform the causal effect of interventions and decisions on the risk and reliability of a system. Counterfactual reasoning answers queries of the form "Had X been X=x' in an event, instead of the observed X=x, could Y have been Y=y', instead of the observed Y=y?” and can be used to learn from past events and improve safety management activities. BNs present a unique opportunity as a risk modeling approach that incorporates the complex causal dependencies present in a system’s variables and allows reasoning under uncertainty. Therefore, exploiting the causal reasoning capabilities of BNs in QRAs can be highly beneficial to improve modern risk analysis. The goal of this work is to define how to exploit the causal reasoning capabilities of BNs to support intervention and counterfactual reasoning in the QRA of complex systems and processes. To achieve this goal, this research first establishes the mathematical background and methods required to model interventions and counterfactuals within a BN approach. Then, we demonstrate the proposed methods with two case studies concerning the risk of third-party excavation damage to natural gas pipelines in the U.S. The first case study showed that the intervention reasoning methods developed in this work produce unbiased causal insights into the effectiveness of implementing new excavation practices. The second case study showed how the counterfactual reasoning methods developed in this work can expand on the lessons learned from an accident investigation on the Sun Prairie 2018 gas explosion by providing new insights into the effectiveness of current damage prevention practices. Finally, associative, intervention, and counterfactual reasoning methods with BNs were integrated into a single model and used to assess the risk of a highly complex challenge for the future of clean energy: excavation damages to natural gas pipelines transporting hydrogen. The impact of this research is a first-of-its-kind approach and a novel set of QRA methods that provide expanded causal insights for understanding failures and accidents in complex engineering systems and processes

Construction and Verification of a Bayesian Network for Third-Party Excavation Risk Assessment (BaNTERA)

According to the Pipeline and Hazardous Material Safety Administration (PHMSA), thirdparty damage is a leading cause of natural gas pipeline accidents. Although the risk of third-party damage has been widely studied in the literature, current models do not capture a sufficiently comprehensive set of up-to-date root cause factors and their dependencies. This limits their ability to achieve an accurate risk assessment that can be traced to meaningful elements of an excavation. This paper presents the construction, verification, and validation of a probabilistic Bayesian network model for third-party excavation risk assessment, BaNTERA. The model was constructed and its performance verified using the best available industry data and previous models from multiple sources. Historical industry data and nationwide statistics were compared with BaNTERA’s damage rate predictions to validate the model. The result of this work is a comprehensive risk model for the third-party damage problem in natural gas pipelines.U.S. Department of Transportation Pipeline and Hazardous Materials Safety Administratio

Diseno e implementacion de una politica de abastecimiento para empresas papeleras.

104 p.Este proyecto consiste en el desarrollo de un sistema informático de apoyo a la logística de Empresas Papeleras con sistemas de producción similares, las cuales presentan diferencias a la hora de determinar la cantidad de insumos adecuados para la producción de cada periodo. Estas diferencias provienen principalmente de la imposibilidad de prever alteraciones en la tasa ormal de producción de la Máquina, lo que lleva a estimar consumos inadecuados, diferentes al consumo real. El consumo teórico es determinado por el departamento de producción y el consumo real es obtenido por el ingreso de los insumos al proceso productivo; sin embargo, quien debe velar para que a la máquina nunca le falten insumos es el Departamento de Abastecimiento. Este debe percibir las diferencias entre el consumo real y el consumo estimado, obteniendo un factor de reajuste, el cual se aplica en los futuros pedidos con el objetivo de evitar mantener grandes niveles de stock de seguridad. El primer modelo presentado es desarrollado con la metodología de Dinámica de Sistemas, la cual permitirá a las Empresas Papeleras situarse en diferentes escenarios frente al comportamiento de las fallas de máquinas y conocer los resultados bajos diferentes políticas adoptadas, analizando las consecuencias de los distintos escenarios en los factores que afectan principalmente a abastecimiento, para así permitir adelantarse virtualmente a los efectos que pudieren ocurrir. A continuación de éste se presentará un sistema informático realizado en Visual Basic el cual permite sistematizar el cálculo de pedidos de insumos a proveedores, incorporando todos los factores propios que enfrentan estas empresas provistas del modelo dinámico anteriormente mencionado. Así este trabajo permite demostrar la combinación de distintas metodologías, por una parte sacar provecho de las herramientas que ofrece la Dinámica de Sistemas, la cual permitió incorporar una gran cantidad de información blanda (experiencia), con un alto nivel de agregación. Por otro lado se desarrolló una herramienta informática de modelamiento de información, utilizándose una de las metodologías mas usadas en las empresas de este rubro