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Evaluación de las solicitudes de mantenimiento correctivo usando técnicas de agrupamiento y reglas de asociación

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dc.contributor.authorCruz, A. M. (Antonio Miguel)spa
dc.contributor.authorBarr, C. (Cameron)spa
dc.contributor.authorCastilla-Casado, N. (Norberto )spa
dc.creator.email[email protected]spa
dc.date.accepted2008-04-07spa
dc.date.accessioned2014-04-23T16:30:42Zspa
dc.date.available2014-04-23T16:30:42Zspa
dc.date.created2008-06spa
dc.date.issued2014-04-23spa
dc.date.submitted2008-01-03spa
dc.descriptionEn este trabajo se exponen los resultados obtenidos de la aplicación de técnicas de descubrimiento de asociaciones y de agrupamiento para resolver el problema de la baja eficiencia presentado en un servicio de esterilización de un hospital en estudio. El objetivo fue detectar y discriminar las causas fundamentales que contribuyeron al surgimiento del problema presentado para luego solucionarlo. Para realizar esta investigación se recabó la información contenida en las solicitudes de servicio de mantenimiento correctivo y las órdenes de trabajos durante el período 2002-2004. Primeramente se segmentó la información contenida en el indicador en estudio: razón de las solicitudes de servicio de mantenimiento correctivo vs. cantidad de equipos por tipos de equipos, por servicios, por fabricante (OEM, del inglés Original Equipment Manufacturer) y por modelos. Luego con las técnicas de descubrimiento de asociaciones aplicadas se encontraron las causas fundamentales por las cuales se solicitaban los reportes de servicios. Éstas fueron: falta de entrenamiento en usuarios, fallos intrínsecos en los dispositivos médicos y malas políticas en el establecimiento de la frecuencia del mantenimiento programado. Las técnicas de agrupamientos pudieron discriminar las causas fundamentales por las cuales los dispositivos médicos del servicio de esterilización fallaban. Éstas fueron debido a fallos en el sistema de suministro de vapor y agua que alimenta las unidades de esterilización (en un 75% de los casos). Se tomaron medidas correctoras durante el período 2005-2006, que contribuyeron a que el indicador bajo estudio disminuyera de 6,4 a 0,4 unidades.spa
dc.description.abstractIn this research association discovering and clustering techniques for the resolution of the low efficiency problem in the sterilization service in a hospital under study were used. The aim was to find and to discriminate the main causes of the problem under study and then to apply corrective solutions. To conduct this research the information contained in corrective maintenance work orders and service requests in the period under study (2002-2004) was collected. First a segmentation of the information was carried out using the indicator: corrective service request versus number of medical devices. The levels of the information segmentation were: equipment types, services or cost centre, original equipment manufacturer and models. Then the association discovery technique was used. It revealed that the main causes of low efficiency in sterilization service were: users’ training (errors in operation procedures), intrinsic failures in medical devices, and bad scheduled maintenance policies. Clustering technique uncovered the main causes of failures: malfunctioning of the power supply system (steam and water, in 75% of all cases). With the evidence obtained corrective actions were taken. The service requests dropped dramatically from 6.4 to 0.4 during the period 2005-2006.spa
dc.format.extent12 p.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.bibliographiccitationCruz, A., Barr, C. y Castilla-Casado, N. IEvaluación de las solicitudes de mantenimiento correctivo usando técnicas de agrupamiento y reglas de asociación, Revista Ingeniería Biomédica, 2 (3), 48-55 doi: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/445spa
dc.identifier.issnISSN 19099762spa
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/445spa
dc.language.isospaspa
dc.publisher.departmentBiomédica, Mecatrónica y Mecánicaspa
dc.publisher.editorEscuela de Ingeniería de Antioquia EIAspa
dc.publisher.editorUniversidad CESspa
dc.relation.referencesGrimes L.S. The Future of Clinical Engineering: The Challenge of Change. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, 22, 91, March-April, 2003spa
dc.relation.referencesTwo Crows Corporation. Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery, 3rd Ed., Maryland, 1999.spa
dc.relation.referencesWitten, L.H., Franck, E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations. Morgan Kaufmann, 2000. Cap. 1, 80.spa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercialspa
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dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.eiaTECNOLOGÍAS PARA LA SALUDspa
dc.subject.eiaTECHNOLOGY IN HEALTHspa
dc.subject.eurovocDISINFECTION - ORGANIZATION AND ADMINISTRATIONspa
dc.subject.eurovocDESINFECCIÓN - ORGANIZACIÓN Y ADMINISTRACIÓNspa
dc.subject.keywordsDESCUBRIMIENTO DE ASOCIACIONESspa
dc.subject.keywordsGESTIÓN TECNOLÓGICAspa
dc.subject.keywordsINGENIERÍA CLÍNICAspa
dc.subject.keywordsMINERÍA DE DATOSspa
dc.subject.keywordsTÉCNICAS DE AGRUPAMIENTOSspa
dc.subject.keywordsASSOCIATION DISCOVERYspa
dc.subject.keywordsCLUSTERING TECHNIQUESspa
dc.subject.keywordsCLINICAL ENGINEERINGspa
dc.subject.keywordsDATA MININGspa
dc.subject.keywordsTECHNOLOGY MANAGEMENTspa
dc.subject.lcshRBI00033spa
dc.titleEvaluación de las solicitudes de mantenimiento correctivo usando técnicas de agrupamiento y reglas de asociaciónspa
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
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