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Acuña Benites, Marlon Frank
Puente Zamora, Jonathan Alexis
Santa Cruz Vega, Julio Ernesto
2024-11-18T20:25:38Z
2024-11-18T20:25:38Z
2024
https://hdl.handle.net/20.500.12692/153755
El estudio titulado "Machine Learning para la gestión del mantenimiento en el área de producción en una planta embotelladora, Lima 2024" se enmarca en el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 9: Industria, Innovación e Infraestructura. El objetivo principal de la investigación es evaluar cómo la implementación de técnicas de machine learning mejora la gestión del mantenimiento en una planta embotelladora, específicamente en la reducción del tiempo de parada de máquina, el aumento de la Eficiencia de mantenimiento y la reducción de costos de mantenimiento. La investigación es de tipo cuantitativa y se basa en un diseño cuasiexperimental con mediciones antes y después de la intervención. La población en estudio incluyó los datos operativos de la planta embotelladora en Lima durante los años 2023 (pre-implementación) y 2024 (post-implementación). Los resultados muestran una reducción significativa en el tiempo de parada de máquina (de 44.02 a 9.36 horas), un aumento en la Eficiencia de mantenimiento (de 82.19% a 96.31%) y una disminución en los Costos de mantenimiento (de $37,238.04 a $3,880.48). Estos cambios son estadísticamente significativos y demuestran que el machine learning puede optimizar significativamente la gestión del mantenimiento. Se pudo concluir que la implementación de técnicas de machine learning ha demostrado ser altamente efectiva, proporcionando mejoras sustanciales en la eficiencia y reducción de costos en la gestión del mantenimiento. (es_PE)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
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https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Machine learning (es_PE)
Gestión del mantenimiento (es_PE)
Eficiencia de mantenimiento (es_PE)
Reducción de costos (es_PE)
Plantas embotelladoras (es_PE)
Machine Learning para la gestión del mantenimiento en el área de producción en una planta embotelladora, Lima 2024 (es_PE)
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Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura (es_PE)
Maestría en Ingeniería de Sistemas con mención en Tecnología de la Información (es_PE)
Maestro en Ingeniería de Sistemas con mención en Tecnología de la Información (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
42097456
44268195
https://orcid.org/0000-0001-5207-9353 (es_PE)
https://orcid.org/0009-0007-1034-1617 (es_PE)
08174874
612116 (es_PE)
Nagamine Miyashiro, Mercedes Maria
Puente Zamora, Jonathan Alexis
Acuña Benites, Marlon Frank
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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