Estudio bibliométrico de nuevas tecnologías de mantenimiento en el periodo 2010-2020

El presente estudio bibliométrico detalla la recopilación realizada en la producción de la investigación científica de las nuevas tecnologías más relevantes o innovadoras usadas en mantenimiento, mediante herramientas sistemáticas como Web of Science donde se correlacionaron los registros de la cole...

Full description

Autores:
Cárdenas Camargo, Alex Maximiliano
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11579
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Palabra clave:
Mantenimiento
Tecnologías
Realidad virtual
Realidad aumentada
Inteligencia artificial
Industria 4.0
Maintenance
Technologies
Virtual reality
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Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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description El presente estudio bibliométrico detalla la recopilación realizada en la producción de la investigación científica de las nuevas tecnologías más relevantes o innovadoras usadas en mantenimiento, mediante herramientas sistemáticas como Web of Science donde se correlacionaron los registros de la colección principal de WOS y Vos Viewer en el periodo 2010 -2020. Inicialmente se tomó una muestra de 1200 registros, para su análisis y medición se emplearon indicadores bibliométricos y se interpretaron los datos obtenidos mediante la creación de mapas de Coautoría donde se obtiene 612 autores de los cuales solo 14 están conectados, 275 fuentes organizacionales con 11 coautorías, citación de 1209 palabras con 152 coocurrencias, 48 países con 39 coautorías y 150 documentos con 65 ocurrencias. También se obtienen otros análisis por citación con resultados similares, de manera tal que se pudo identificar las tendencias de uso actuales, así: A partir de este análisis bibliométrico se estableció que las tecnologías más prometedoras para incursionar en mantenimiento son la Industria 4.0 con 14 ocurrencias, realidad aumentada con 9 ocurrencias, internet de las cosas, machine learning, inteligencia artificial, realidad virtual y aumentada con 7 respectivamente. Así mismo se identificó que los países líderes son China, Italia, Inglaterra, Usa, Australia, India, Finlandia, Alemania, Brasil. De igual forma se pudo identificar las universidades lideres en el campo son: Western Sydney University, Delf University, Cranfield University, Hohai University.
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Inicialmente se tomó una muestra de 1200 registros, para su análisis y medición se emplearon indicadores bibliométricos y se interpretaron los datos obtenidos mediante la creación de mapas de Coautoría donde se obtiene 612 autores de los cuales solo 14 están conectados, 275 fuentes organizacionales con 11 coautorías, citación de 1209 palabras con 152 coocurrencias, 48 países con 39 coautorías y 150 documentos con 65 ocurrencias. También se obtienen otros análisis por citación con resultados similares, de manera tal que se pudo identificar las tendencias de uso actuales, así: A partir de este análisis bibliométrico se estableció que las tecnologías más prometedoras para incursionar en mantenimiento son la Industria 4.0 con 14 ocurrencias, realidad aumentada con 9 ocurrencias, internet de las cosas, machine learning, inteligencia artificial, realidad virtual y aumentada con 7 respectivamente. Así mismo se identificó que los países líderes son China, Italia, Inglaterra, Usa, Australia, India, Finlandia, Alemania, Brasil. De igual forma se pudo identificar las universidades lideres en el campo son: Western Sydney University, Delf University, Cranfield University, Hohai University.EspecializaciónEspecialista en Gerencia de MantenimientoThe present bibliometric study details the compilation carried out in the production of scientific research of the most relevant or innovative new technologies used in maintenance, through systematic tools such as Web of Science where the records of the main collection of WOS and Vos Viewer were correlated in the period 2010 -2020. Initially a sample of 1200 records was taken, for its analysis and measurement bibliometric indicators were used and the data obtained was interpreted by creating co-authorship maps where 612 authors are obtained, of which only 14 are connected, 275 organizational sources with 11 co-authorships, citation of 1209 words with 152 co-occurrences, 48 countries with 39 co-authorships and 150 documents with 65 occurrences. Other analyses by citation with similar results are also obtained, in such a way that current usage trends could be identified, as follows: From this bibliometric analysis, it was established that the most promising technologies to venture into maintenance are Industry 4.0 with 14 occurrences, augmented reality with 9 occurrences, internet of things, machine learning, artificial intelligence, virtual and augmented reality with 7 respectively. Likewise, it was identified that the leading countries are China, Italy, England, USA, Australia, India, Finland, Germany, Brazil. Similarly, it was possible to identify the leading universities in the field: Western Sydney University, Delf University, Cranfield University, Hohai University.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasEspecialización en Gerencia de MantenimientoEscuela de Ingeniería MecánicaMantenimientoTecnologíasRealidad virtualRealidad aumentadaInteligencia artificialIndustria 4.0MaintenanceTechnologiesVirtual realityAugmented realityArtificial intelligenceIndustry 4.0Estudio bibliométrico de nuevas tecnologías de mantenimiento en el periodo 2010-2020Bibliometric study of new maintenance technologies in the period 2010-2020Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf1839947https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/823fbf67-9736-4ef6-8341-43a86e223c4d/download6bd00cec607462ba6be1e74861e7fc42MD51Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf173659https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/469e4a7d-1388-4ac2-8f42-2206642fc8cd/downloade1123f582d4e6f69f3ecead1ce1fd139MD52Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf83510https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/24d5d0f7-3c3a-4399-9460-8a887fde0a25/downloadc1c9588bc9c149453e048641259ae8a1MD53Anexo.xlsxAnexo.xlsxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet126696https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/473f988f-3281-4650-b222-24054a9c3426/downloadb75e8f1c6c827b5165302f7fffcedff2MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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