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http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69148Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Almeida Arteaga, Steven Ricardo | - |
| dc.contributor.author | Cajías Vasco, Paul Enrique, Director | - |
| dc.date.accessioned | 2026-06-23T14:02:05Z | - |
| dc.date.available | 2026-06-23T14:02:05Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Almeida Arteaga S.R. (2026) Propuesta de integración de inteligencia artificial en LOTOTO para la prevención de incidentes industriales [Tesis Maestría] Escuela Superior Politécnica del Litoral. Guayaquil, 93 páginas | es_EC |
| dc.identifier.uri | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69148 | - |
| dc.description | CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. La presente tesis propuso la integración de herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) en el procedimiento Lockout–Tagout–Tryout (LOTOTO) con el objetivo de mejorar el control de energías peligrosas y prevenir incidentes industriales en una empresa productora de hormigón. El estudio surgió a partir de la identificación de brechas entre la existencia formal del procedimiento LOTOTO y su aplicación efectiva en campo, especialmente durante las actividades de mantenimiento en el área de molino, donde persistieron errores humanos, omisiones en etapas críticas y deficiencias en la verificación del estado de energía cero. La investigación adoptó un enfoque descriptivo y de campo, considerando una muestra de 40 colaboradores del área operativa y de mantenimiento. Mediante encuestas, entrevistas y observación directa, se analizaron los niveles de cumplimiento del LOTOTO, la percepción del personal sobre su utilidad y las oportunidades de mejora a través del uso de una aplicación con IA. Los resultados evidenciaron una aceptación mayoritaria de la tecnología, destacando su potencial para validar pasos críticos, detectar omisiones, generar alertas preventivas y asegurar la trazabilidad de cada intervención. Como propuesta central, se diseñó una aplicación modular y escalable, orientada a dispositivos móviles y web, que guió al usuario paso a paso en la ejecución del LOTOTO. El sistema integró un backend seguro para la gestión de datos, perfiles de usuario y registros automáticos, junto con módulos de inteligencia artificial que apoyaron la validación del bloqueo, la verificación de energía residual y la mejora continua mediante el análisis de datos históricos. Finalmente, se concluyó que la integración de inteligencia artificial en el procedimiento LOTOTO fortaleció el control operativo, redujo la dependencia exclusiva del factor humano y contribuyó significativamente a mejorar la seguridad laboral, la eficiencia operativa y la cultura preventiva dentro de la organización. | es_EC |
| dc.description.abstract | CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. This thesis proposed the integration of artificial intelligence (AI) tools into the Lockout-Tagout-Tryout (LOTOTO) procedure to improve the control of hazardous energy and prevent industrial incidents at a concrete manufacturing company. The study arose from the identification of gaps between the formal existence of the LOTOTO procedure and its effective application in the field, especially during maintenance activities in the mill area, where human errors, omissions in critical steps, and deficiencies in verifying the zero-energy state persisted. The research adopted a descriptive, field-based approach, considering a sample of 40 employees from the operations and maintenance areas. Through surveys, interviews, and direct observation, the levels of compliance with LOTOTO, the staff's perception of its usefulness, and opportunities for improvement through the use of an AI application were analyzed. The results showed widespread acceptance of the technology, highlighting its potential to validate critical steps, detect omissions, generate preventive alerts, and ensure the traceability of each intervention. As a central proposal, a modular and scalable application was designed for mobile and web devices, guiding the user step-by-step through the execution of the Lockout/Tagout (LOTOTO) procedure. The system integrated a secure backend for data management, user profiles, and automatic logging, along with artificial intelligence modules that supported lockout validation, residual energy verification, and continuous improvement through the analysis of historical data. Finally, it was concluded that the integration of artificial intelligence into the LOTOTO procedure strengthened operational control, reduced exclusive reliance on the human factor, and significantly contributed to improving workplace safety, operational efficiency, and a preventative culture within the organization. Keywords: Artificial intelligence; LOTOTO; industrial safety; hazardous energy control; Industry 4.0. | es_EC |
| dc.publisher | ESPOL.FIMCP | es_EC |
| dc.subject | Inteligencia artificial | es_EC |
| dc.subject | LOTOTO | es_EC |
| dc.subject | Seguridad industrial | es_EC |
| dc.subject | Control de energías peligrosas | es_EC |
| dc.subject | Industria 4.0. | es_EC |
| dc.title | Propuesta de integración de inteligencia artificial en LOTOTO para la prevención de incidentes industriales | es_EC |
| dc.type | Thesis | es_EC |
| dc.identifier.codigoespol | T-116271 | - |
| dc.identifier.codigo | POSTG224 | - |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría en Seguridad y Salud Ocupacional | |
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