Browsing by Subject "Control de calidad"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Diseño y aplicación de un instrumento de medición de la satisfacción del paciente en el centro de endoscopia del Valle - CENVALLE, durante el primer trimestre del año 2020
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2020) Portilla Meza, Anyela Jimena; García Reyes, Lina Vanessa; Puente Castro, Raquel
    Habitualmente la alta dirección cuestiona las relaciones satisfacción del paciente – médico; paciente – personal asistencial y paciente – espacio físico, con el fin de mejorar e implementar programas desde el área de recursos humanos que permita no solo cumplir con los requisitos fundamentales para el usuario, sino como meta del servicio prestado. El objetivo fue determinar la satisfacción del usuario en la atención que recibe tanto del personal médico como asistencial del CENTRO DE ENDOSCOPIA DEL VALLE - CENVALLE. El estudio es cualitativo - cuantitativo, con un tamaño de muestra de 246 pacientes que asisten a consulta y que aceptaron realizar la encuesta. El instrumento para la recolección de datos fue un cuestionario adaptado del modelo SERVPERF, del cual se encontró lo siguiente: Los usuarios se sienten satisfechos en un 90% con la atención integral de los servicios recibidos en CENVALLE, sin embargo, se encontraron unos resultados negativos que no afectan el indicador en las variables oportunidad - accesibilidad y capacidad de respuesta. La propuesta metodológica aquí consignada permite evaluar el grado de satisfacción de los pacientes, al tiempo que permite diseñar programas de mejora de la calidad, demostrando adecuadamente su aplicabilidad.
  • Thumbnail Image
    Item
    Predicción de la finura del cemento utilizando parámetros operacionales: un enfoque basado en Machine Learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Valencia Romero, Laura; Gil González, Julián
    Este proyecto desarrolla un modelo de aprendizaje automático para predecir la finura del cemento, específicamente el porcentaje de retenido en malla 325, a partir de variables operacionales de un molino vertical. La motivación surge ante la necesidad crítica de superar las limitaciones de los métodos tradicionales de control de calidad que generan demoras y afectan tanto la eficiencia energética como la estabilidad del proceso. Para ello, se evaluaron cinco enfoques supervisados, encontrando que los modelos no lineales superaron de manera consistente al modelo lineal. Aunque el proceso gaussiano obtuvo el mejor desempeño predictivo, XGBoost fue seleccionado como modelo final por ofrecer el mejor equilibrio entre precisión, interpretabilidad y costo computacional, con un R2 cercano a 0.60 y un RMSE aproximado de 0.46% en el conjunto de prueba. Además, el análisis del modelo permitió identificar la relevancia de variables asociadas a la composición de la alimentación, la carga interna del molino y la velocidad del separador sobre la finura del producto final.