Evaluación de las solicitudes de mantenimiento correctivo usando técnicas de agrupamiento y reglas de asociación
En 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 causa...
- Autores:
-
Cruz, A. M. (Antonio Miguel)
Barr, C. (Cameron)
Castilla-Casado, N. (Norberto )
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2008
- Institución:
- Universidad EIA .
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- Repositorio EIA .
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- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/445
- Palabra clave:
- RBI00033
TECNOLOGÍAS PARA LA SALUD
TECHNOLOGY IN HEALTH
DISINFECTION - ORGANIZATION AND ADMINISTRATION
DESINFECCIÓN - ORGANIZACIÓN Y ADMINISTRACIÓN
DESCUBRIMIENTO DE ASOCIACIONES
GESTIÓN TECNOLÓGICA
INGENIERÍA CLÍNICA
MINERÍA DE DATOS
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En 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. |
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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.In 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 2005-2006.12 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2RBI00033TECNOLOGÍAS PARA LA SALUDTECHNOLOGY IN HEALTHDISINFECTION - ORGANIZATION AND ADMINISTRATIONDESINFECCIÓN - ORGANIZACIÓN Y ADMINISTRACIÓNDESCUBRIMIENTO DE ASOCIACIONESGESTIÓN TECNOLÓGICAINGENIERÍA CLÍNICAMINERÍA DE DATOSTÉCNICAS DE AGRUPAMIENTOSASSOCIATION DISCOVERYCLUSTERING TECHNIQUESCLINICAL ENGINEERINGDATA MININGTECHNOLOGY MANAGEMENTEvaluación de las solicitudes de mantenimiento correctivo usando técnicas de agrupamiento y reglas de asociaciónArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Biomédica, Mecatrónica y MecánicaEscuela de Ingeniería de Antioquia EIAUniversidad CESGrimes L.S. The Future of Clinical Engineering: The Challenge of Change. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, 22, 91, March-April, 2003Two Crows Corporation. Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery, 3rd Ed., Maryland, 1999.Witten, L.H., Franck, E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations. Morgan Kaufmann, 2000. 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