Examinando por Autor "Guerra Ochoa, Jairo Daniel"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Aplicación de algoritmos de machine learning en sistemas de refrigeración industrial para mantenimiento predictivo
    (Universidad de Córdoba., 2024-08-04) Argumedo Rhenals, Luis Felipe; León Herrera, Andrés David; López Pereira, Jorge Mario; Noble Ramos, Víctor Mario; Guerra Ochoa, Jairo Daniel
    El presente informe final de grado se enfoca en la aplicación de algoritmos de machine learning (ML), en adelante “aprendizaje automático”, para mantenimiento predictivo en sistemas de refrigeración industrial, basándose en un conjunto de datos experimentales obtenidos de la revista académica Scientific Data - Nature. Una de las metas de este proyecto es anticipar y clasificar las fallas en sistemas de refrigeración industrial, para así sugerir actividades de mantenimiento. Sin embargo, el conjunto de datos introdujo ciertas complejidades, ya que estaba etiquetado, pero presentaba un desequilibrio en la distribución de clases y contenía una cantidad considerable de datos atípicos. Para abordar estos desafíos relacionados con los datos, se emplearon una serie de técnicas para mejorar la calidad de estos. Se aplicaron procedimientos de filtrado, balanceo y normalización, asegurando que el conjunto de datos pudiera utilizarse de manera efectiva para el modelado predictivo. Como resultado, se realizaron predicciones utilizando 5 algoritmos de clasificación de aprendizaje automático entre ellos Árbol de decisión, Bosques aleatorios, Naive Bayes, KNN y Regresión Logística, seleccionando el algoritmo de árbol de decisión como eje central de nuestra investigación, debido a su excelente precisión y eficiencia para clasificar los tipos de errores identificados y su facilidad de interpretación. Se utilizó la función "get_decision_tree_rules" en el algoritmo elegido para extraer las reglas de decisión a partir de la estructura del árbol. Esto nos permitió expresar estas reglas en forma de condiciones lógicas, lo que simplificó la interpretación de las combinaciones y clasificaciones de las clases resultantes. Esta simplificación a su vez facilitó la construcción de tres matrices: la matriz normal, la matriz de error y la matriz de alertas.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Diseño de un programa de estilo de vida saludable como prevención al síndrome de desgaste laboral (burnout) para el personal del área de admisión y facturación de la clínica regional del San Jorge de Montelíbano Córdoba
    (Universidad de Córdoba, 2024-08-15) Choperena Bula, José Alejandro; Correa Sánchez, Francisco Javier; Ruiz Carreazo, Julián David; Garcia Gomez, Tulia Beatriz; Romero Osorio, Fray; Guerra Ochoa, Jairo Daniel
    El presente estudio de aplicación y profundización en seguridad y salud en el trabajo indagara acerca de la problemática presentada en el área de admisiones y facturación de la clínica regional del san Jorge. Que surge por la falta de actividades de promoción de salud y prevención de enfermedades y accidentes laborales, insatisfacción laboral, carga laboral alta, ausentismo laboral, que dan surgimiento al interés sobre conocer si la población objeto de estudio está afectada con el síndrome de burnout y que ello sirva para establecer las pautas que permitan, analizar y correlacionar las variables sociodemográficas de los trabajadores objetivos de estudio y sus actividades diarias con el síndrome de burnout con el fin diseñar un programa de estilo de vida saludable como método de prevención para el burnout.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Medición de la carga total a través del método Niosh en los auxiliares operativos de Yale en Éxito Montería norte
    (Universidad de Córdoba, 2024-10-23) Arroyo Petro, María Cecilia; Ramos Álvarez, Juan Diego; Romero Osorio, Fray Ramiro; Atencia Soto, Armando Javier; Guerra Ochoa, Jairo Daniel
    El método NIOSH consiste en calcular un índice de levantamiento (IL), que proporciona una estimación relativa del nivel de riesgo asociado a una tarea de levantamiento manual concreta. Asimismo, este permite llevar a cabalidad tareas múltiples de elevación o movimiento de materiales y objetos pesados de un punto a otro, mediante el cálculo del índice de levantamiento compuesto (ILC), en el que los factores multiplicadores de la ecuación de NIOSH pueden variar dependiendo de la tarea en cuestión de los factores involucrados. (Waters T.R., 1994) Los trastornos musculoesqueléticos de origen laboral son en la actualidad un problema de creciente magnitud en la sociedad moderna. El sobreesfuerzo causado por manipular objetos pesados, asociado a la adopción de posturas incómodas o forzadas, es un factor predisponente para la aparición de lesiones músculo esqueléticas. Las jornadas laborales prolongadas y el estrés laboral han adquirido una creciente relevancia en el mundo y han sido asociados a los trastornos musculoesqueléticos (TME). (Pinto, 2015)