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dc.contributor.advisorPanta Carranza, Dante Omar
dc.contributor.authorRojas Bances, Dagner Paul
dc.date.accessioned2022-04-05T16:26:34Z
dc.date.available2022-04-05T16:26:34Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/85837
dc.description.abstractLa presente investigación se trazó como objetivo, evaluar la factibilidad de la implementación del machine learning para mejorar la eficiencia de la gestión de mantenimiento de máquinas industriales, empleando una metodología de tipo aplicada de nivel descriptivo con diseño no experimental, considerando una muestra de 125 máquinas industriales de la fábrica de sacos de polipropileno Atlántica S.R.L. Entre sus resultados, demostró que con la implementación de la propuesta de machine learning se logrará incrementar la disponibilidad de la maquina principal extrusora de 56% a 90%, mantenibilidad de 0,51 a 0,10, confiabilidad de 1,96 a 9,89, mientras que la embobinadora de 62% a 85%, mantenibilidad 0,22 a 0,04 y confiabilidad 4,65 a 23,72. Llegando a la conclusión, que con la propuesta de machine learning, se tiene un VAN de S/. 320.266,991 soles, demostrándose que genera beneficios después de haber logrado cubrir todos los costos, asimismo con un TIR de 56% siendo mayor que el costo del capital del 15%, finalmente un b/c de 2,34 afirmando que por cada sol invertido, se obtiene un beneficio de 2,34.en_US
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectMaquinaria industriales_PE
dc.subjectMaquinaria - Mantenimiento y reparaciónes_PE
dc.subjectMantenimiento preventivoes_PE
dc.titleMachine learning para mejorar la gestión de mantenimiento de maquinas industrialeses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecánica Eléctricaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Mecánico Electricistaes_PE
dc.description.sedeChiclayoes_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería Mecánica Eléctricaes_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas y Planes de Mantenimientoes_PE
renati.advisor.dni17435779
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4731-263Xes_PE
renati.author.dni46909269
renati.discipline713076es_PE
renati.jurorInciso Vásquez, Jorge Antonio
renati.jurorLuján López, Jorge Eduardo
renati.jurorPanta Carranza, Dante Omar
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientales_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsIndustria, innovación e infraestructuraes_PE


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