Modelos de automatización de causa raíz: Una revisión de literatura
Descripción del Articulo
El análisis de causa raíz (RCA) se utiliza para identificar las causas fundamentales de problemas críticos y prevenir su recurrencia en varios campos. Con la digitalización y la gran cantidad de datos disponibles, se han desarrollado modelos automatizados avanzados que mejoran la eficiencia y reduce...
| Autores: | , |
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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:20.500.12692/162911 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/162911 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Análisis de causa raíz Modelos automatizados Aprendizaje profundo https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01 |
| Sumario: | El análisis de causa raíz (RCA) se utiliza para identificar las causas fundamentales de problemas críticos y prevenir su recurrencia en varios campos. Con la digitalización y la gran cantidad de datos disponibles, se han desarrollado modelos automatizados avanzados que mejoran la eficiencia y reducen costos operativos. Esta investigación analiza antecedentes, definiciones, dimensiones y teorías sobre RCA en artículos recientes, utilizando técnicas como el aprendizaje profundo y redes neuronales para mejorar el diagnóstico y la resolución de problemas. Este estudio contribuye al Objetivo de Desarrollo Sostenible 7 al promover una reducción de las fallas y una industria más sostenible. |
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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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