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dc.contributor.advisorSancho Arias, José Alberto-
dc.contributor.authorZambrano Salvador, Juan Wladimir-
dc.date.accessioned2017-12-13T21:33:53Z-
dc.date.available2017-12-13T21:33:53Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationZambrano Salvador, Juan Wladimir (2017). Aplicación de redes neuronales para la proyección de productividad laboral en líneas de ensamble utilizando el ritmo cardíaco como factor de impacto en la eficiencia. Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí.es_ES
dc.identifier.other057810-
dc.identifier.urihttp://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/13716-
dc.description.abstractEl mejoramiento constante de los procesos dentro de una empresa es un mecanismo indispensable para el éxito de la misma, sobre todo si estas son unidades productivas cuyos procesos involucran directamente la elaboración de algún producto. Dentro de este contexto y enfocándonos en el proceso de producción, la línea de ensamblado es considerada la parte central del mismo y dado que dicha actividad es realizada de forma manual su tratamiento debe ser más profundo y completo tomando en cuenta que el factor humano genera siempre un margen de error. Reducir al mínimo este margen de error, aprovechando la capacidad, el talento y la motivación del trabajador; son las metas que se desean alcanzar con el desarrollo de este proyecto. Este estudio busca incrementar la eficiencia de un proceso de ensamblado en una empresa productora de colchones analizando la relación ritmo cardíaco – productividad del trabajador y de esta manera establecer parámetros de la respuesta humana a la tarea que realiza a diario cuyos datos permitan generar un modelo utilizando redes neuronales de predicción del comportamiento productivo.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios.es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectREDES NEURONALESes_ES
dc.subjectSISTEMAS DIGITALESes_ES
dc.subjectREDES DE DATOSes_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_ES
dc.titleAplicación de redes neuronales para la proyección de productividad laboral en líneas de ensamble utilizando el ritmo cardíaco como factor de impacto en la eficienciaes_ES
dc.typemasterThesises_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios

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