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Predicción de la vida útil en reparaciones de automóviles

dc.creatorSalazar-Hernández, Alicia
dc.creatorGarita-Rodríguez, César
dc.date2019-03-02
dc.date.accessioned2020-09-25T23:12:09Z
dc.date.available2020-09-25T23:12:09Z
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/4125
dc.identifier10.18845/tm.v32i1.4125
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2238/11857
dc.descriptionPreventive maintenance for an automobile, significantly reduces the time of a vehicle to be out of service; nonetheless, knowing when any kind of maintenance or repairs should be done to the automobile it is not an exact science. Mechanical and repair shops usually provide service as a reactive measure, and up to this date, there are not automated tools to let know the user when should the next visit or repair must be done. Utilizing case based reasoning, an informatics automated system was build, so that it takes and processes data including manufacturer’s standards and the vehicle’s environment, converting it into information, generating a more precise data about the automobile so that it can predict when should the next repair occur. Once the project concluded, it allowed to observe how the technic chosen with a growing database with relevant information about the automobile and it’s similar, all the repair shops who will use this tool, will be capable to give a better service for their customers, and also automobile owners will get benefits, since they can now plan ahead checkups and repairs which in the end will transform in a better vehicle overall health and time saving for its owners.en-US
dc.descriptionEl mantenimiento preventivo en un automóvil reduce significativamente el tiempo en que éste se encuentra fuera de funcionamiento; sin embargo, saber con mayor exactitud cuándo se debe realizar este tipo de trabajos y/o reparaciones no es una ciencia cierta. Los talleres mecánicos usualmente proveen de mantenimientos reactivos y hasta el momento no cuentan con una herramienta que le indiquen al usuario cuándo se debe hacer la siguiente visita. Con la utilización del razonamiento basado en casos, se construyó un sistema informático que toma y procesa información tanto de los estándares del fabricante como también valores ambientales propios del tipo de uso del automóvil, obteniendo así una mayor precisión sobre el comportamiento en carretera y por tanto se puede saber con mayor certeza cuándo se debe reparar nuevamente el automóvil. Una vez concluído el proyecto, se pudo observar cómo al adaptar la técnica sugerida con una base de datos en crecimiento, tanto de información relevante al automóvil como también de sus similares, los talleres mecánicos que utilicen esta herramienta, son capaces entonces de brindar un mejor servicio a sus clientes, y éstos últimos se ven beneficiados ya que pueden planear mejor el momento de revisiones y mantenimiento, mejorando de esta forma la condición general del automóvil.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherEditorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)es-ES
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/4125/3730
dc.sourceTecnología en marcha Journal; 2019: Vol. 32 Núm. 1: Enero-Marzo 2019; Pág 151-166en-US
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha; 2019: Vol. 32 Núm. 1: Enero-Marzo 2019; Pág 151-166es-ES
dc.source2215-3241
dc.source0379-3982
dc.subjectMaintenance predictionen-US
dc.subjectlifespan predictionen-US
dc.subjectrepair parts useen-US
dc.subjectprediction systemen-US
dc.subjectCBRen-US
dc.subjectRBCen-US
dc.subjectPredicción de mantenimientoes-ES
dc.subjectpredicción vida útiles-ES
dc.subjectuso de repuestoses-ES
dc.subjectaplicación de predicciónes-ES
dc.subjectCBRes-ES
dc.subjectRBCes-ES
dc.titlePrediction of lifespan in car repairsen-US
dc.titlePredicción de la vida útil en reparaciones de automóvileses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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