Análisis Multivariante del mantenimiento preventivo y correctivo de  equipos médicos.

Guamán Ochoa, Marcos Javier

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Ramírez Figueroa, John, Director	-
dc.contributor.author	Guamán Ochoa, Marcos Javier	-
dc.creator	ESPOL.FCNM	-
dc.date.accessioned	2024-09-13T15:44:38Z	-
dc.date.available	2024-09-13T15:44:38Z	-
dc.date.issued	2024	-
dc.identifier.citation	Guamán Ochoa, M. J. (2024). Análisis Multivariante del mantenimiento preventivo y correctivo de equipos médicos.. [Proyecto de Titulación]. ESPOL.FCNM .	-
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/62012	-
dc.description	Los países en desarrollo han realizado grandes inversiones en la compra de equipos médicos, a pesar de ello tienen grandes deficiencias en sus sistemas de salud y eso tiene en gran parte que ver la poca atención en cuanto al mantenimiento preventivo y correctivo de los mismos, dando como resultado que muchos de estos equipos estén fuera de servicio debido a una alta tasa de fallos. Al mejorar las políticas de mantenimientos preventivos no solo logramos mejorar el rendimiento de un equipo sino que también reducimos los costos relacionados al mismo. Es en este punto donde los modelos matemáticos juegan un rol importante en el entendimiento y resolución de problemas que se aplican al mundo real y en este caso al de los equipos médicos. Las técnicas Multivariantes y de Regresión Lineal son herramientas que han sido ampliamente aplicadas a varios ámbitos, sobre todo en los que se producen y almacenan grandes cantidades de datos. Aplicar un Modelo Multivariante nos puede llevar a un mejor entendimiento del comportamiento y correlación que tienen los distintos procedimientos que se realizan en los equipos médicos para su correcto mantenimiento. Pudiendo encontrar áreas en las que se tienen deficiencias así como fortalezas. Además de poder llegar a un mejor entendimiento del ciclo de consumo de los repuestos con mayor rotación de stock. Palabras Clave: equipos médicos, mantenimiento preventivo y correctivo, técnicas multivariantes, regresión lineal	-
dc.format	application/pdf	-
dc.format.extent	75 página	-
dc.language.iso	spa	-
dc.publisher	ESPOL.FCNM	-
dc.rights	openAccess	-
dc.subject	Equipos médicos	-
dc.subject	Mantenimiento preventivo y correctivo	-
dc.subject	Técnicas multivariantes	-
dc.subject	Regresión lineal	-
dc.title	Análisis Multivariante del mantenimiento preventivo y correctivo de equipos médicos.	-
dc.type	Magister en Estadística Aplicada	-
dc.identifier.codigoespol	T-110592	-
dc.description.city	Guayaquil	-
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral	-
dc.identifier.codigoproyectointegrador	POSTG036	-
dc.description.abstractenglish	Developing countries have made large investments in medical equipment, yet they continue to have major deficiencies in their health systems. This has largely to do with the lack of attention to the equipment`s preventive and corrective maintenance, resulting in a high breakdown rate causing many of these machines to be out of service. By improving preventive maintenance policies, we not only improve the performance of equipment, but also reduce costs related to it. In this point, mathematical models have played an important role in understanding and solving real world problems, and in this case, we can apply them to medical equipment. Multivariate and Linear Regression techniques are tools that have been widely applied to various areas, especially those in which large amounts of data are produced and stored. Applying a Multivariate Model can lead us to a better understanding of the behavior and effectiveness of the different procedures carried out on medical equipment for its correct maintenance, including identifying. With this model we can identify deficiencies as well as strengths, and will ultimately reach a better understanding of the consumption cycle of the spare parts with the highest stock rotation. Keywords: medical devices, preventive and corrective maintenance, multivariant techniques, lineal regression	-
Appears in Collections:	Tesis de Maestría en Estadística Aplicada

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