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Implementación de inteligencia artificial en el diagnóstico de mantenimientos de las Unidades a Flote de la Armada Nacional de Colombia
dc.contributor.author | Madariaga Ibarra, Dave Xavier | |
dc.coverage.spatial | Bogotá D.C. 01/11/2024 | |
dc.date.accessioned | 2024-11-14T20:29:51Z | |
dc.date.available | 2024-11-14T20:29:51Z | |
dc.date.issued | 2024-11-01 | |
dc.date.submitted | 2024-11-01 | |
dc.identifier.citation | Apa 7 edición. | es_ES |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14205/11243 | |
dc.description.abstract | Este artículo evalúa la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) en el diagnóstico de mantenimiento de las Unidades a Flote de la Armada Nacional de Colombia. Se aplicó una metodología cualitativa basada en la revisión bibliográfica y el análisis del proceso actual del diagnóstico de mantenimiento. Se recopilaron datos de aplicaciones de IA en el diagnóstico de mantenimientos tanto en la industria como en las marinas internacionales, los cuales se analizaron mediante codificación abierta para identificar patrones y categorías relevantes. Seguidamente, se realizó una clasificación axial para identificar subcategorías y relaciones con la estructura del proceso investigativo. Los hallazgos demuestran que la IA mejora la precisión de los diagnósticos y la previsión de fallas, optimizando la gestión de los activos, permitiendo reducir los tiempos de mantenimiento, optimizar recursos y mejorar la operatividad de la flota, contribuyendo significativamente al fortalecimiento de la seguridad y defensa de la nación. | es_ES |
dc.description.tableofcontents | Resumen – Abstract - [T1] Introducción - [T1] Metodología - [T1] Los diagnósticos de mantenimiento a bordo de las Unidades a Flote de la Armada Nacional de Colombia en la actualidad - T1] Aplicaciones de la inteligencia artificial para el diagnóstico de mantenimientos tanto en la industria como en la Marina Internacional - [T2] Aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria. - [T2] Aplicaciones de la inteligencia artificial en la marina internacional. - [T1] Principales beneficios y desafíos con la implementación de sistemas de IA en el proceso de mantenimiento de las Unidades a Flote - [T1] Conclusiones - [T1] Referencias | es_ES |
dc.format.extent | 46 páginas. | |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.title | Implementación de inteligencia artificial en el diagnóstico de mantenimientos de las Unidades a Flote de la Armada Nacional de Colombia | es_ES |
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oaire.resourcetype | http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 | es_ES |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | es_ES |
dc.audience | Público general | es_ES |
dc.contributor.tutor | DO. Vicente Torrijos Rivera | |
dc.identifier.instname | Escuela Superior de Guerra "General Rafael Reyes Prieto" | es_ES |
dc.identifier.reponame | Repositorio ESDEG | es_ES |
dc.publisher.discipline | Maestría en Seguridad y Defensa Nacionales | es_ES |
dc.publisher.place | Bogotá | es_ES |
dc.relation.citationEdition | 46 hojas | es_ES |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.subject.keywords | Armada Nacional de Colombia | es_ES |
dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.subject.keywords | Machine Learning | es_ES |
dc.subject.keywords | Mantenimiento Predictivo | es_ES |
dc.subject.keywords | Redes Bayesianas | es_ES |
dc.subject.keywords | Sistemas de Expertos | es_ES |
dc.subject.unesco | Google Academico | |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/draft | es_ES |
dc.type.spa | Artículo | es_ES |