Un enfoque de machine learning para reducir los accidentes laborales en la empresa pesquera Inversiones Regal S.A.- Chimbote, 2023
Descripción del Articulo
La presente investigación tuvo como objetivo evaluar la eficacia de un enfoque de Machine Learning en la reducción de accidentes laborales en la empresa pesquera Inversiones Regal S.A. - Chimbote, 2023, siendo de tipo aplicada, pre-experimental y de diseño experimental; la población estuvo conformad...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
Repositorio: | UCV-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/164686 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/164686 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Machine learning Trabajo Accidentes Pesquera https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 |
Sumario: | La presente investigación tuvo como objetivo evaluar la eficacia de un enfoque de Machine Learning en la reducción de accidentes laborales en la empresa pesquera Inversiones Regal S.A. - Chimbote, 2023, siendo de tipo aplicada, pre-experimental y de diseño experimental; la población estuvo conformada por 110 trabajadores del área de envasado y fileteado. La técnica de recolección de datos fue el análisis documental y el instrumento ficha de registro. Para ello se analizó el total de reportes accidentes registrados 1 mes y medio antes y 1 mes y medio antes de aplicar el enfoque de machine learning. Para la comparación de los datos se aplicó la prueba de normalidad Shapiro wilk y la prueba t student. Los resultados muestran que al implementar el enfoque de machine learning se logró disminuir en un 61.54% los accidentes laborales, a la vez que se redujo el índice de frecuencia de 76.25 a 30.03 accidentes, así como el índice de gravedad de 46.60 a 20.29 días perdidos. Concluyendo que la implementación del enfoque de machine learning reduce los accidentes laborales en la empresa pesquera Inversiones Regal. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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