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Slide 1 of 5 Tipo de ítem:Publicación, Estado de acceso: Acceso Abierto ,
( Universidad Industrial de Santander, 2026-08-31 ) DANIELA ISABEL BALLESTEROS LIZCANO; Carlos Felipe Vargas; Carlos Fidel Amaris Castilla
El presente trabajo tiene como propósito identificar las causas raíz que generan
desviaciones en el proceso de gestión de reparaciones por siniestros automotrices en el
sector asegurador, con el fin de contribuir al mejoramiento de los tiempos de respuesta, la
eficiencia operativa y la experiencia del cliente asegurado.
Para el desarrollo de la investigación se realizó un análisis del proceso actual de
gestión de reparaciones, identificando las etapas que lo conforman, los actores
involucrados y los principales puntos críticos que afectan su desempeño. A partir de la
información recopilada, se identificaron tres desviaciones recurrentes dentro del proceso:
las demoras en la reparación, las fallas en la reparación y la inconformidad de los
asegurados frente a las autorizaciones realizadas.
Con el objetivo de comprender el origen de estas situaciones, se aplicaron
herramientas de análisis de causa raíz como el Árbol de Fallas (FTA), el enfoque de las
4M y la técnica de los 5 Porqués. Estas metodologías permitieron analizar el proceso de
manera estructurada e identificar los factores que contribuyen a la aparición de las
desviaciones observadas.
Los resultados obtenidos evidenciaron que los problemas identificados no se
deben a la ausencia de procedimientos o lineamientos operativos, sino a debilidades
relacionadas con el seguimiento, el control, la trazabilidad de la información y la
coordinación entre los diferentes actores que intervienen en el proceso. Asimismo, se
determinó que estas condiciones favorecen la aparición de retrasos, reprocesos e
inconformidades que impactan tanto el desempeño de la operación como la percepción
del servicio por parte del asegurado.
Finalmente, con base en los hallazgos obtenidos, se formuló un plan de mejora
orientado a fortalecer la estandarización de las actividades, mejorar la trazabilidad de la
información, optimizar el seguimiento de los casos y reforzar los mecanismos de control
del proceso. La implementación de estas acciones representa una oportunidad para
reducir las desviaciones identificadas, mejorar la eficiencia operativa y contribuir a una
experiencia más satisfactoria para el cliente asegurado.
Slide 2 of 5 Tipo de ítem:Publicación, Estado de acceso: Acceso Abierto ,
( Universidad Industrial de Santander, 2026-08-28 ) Lamus, Cristian; Escamilla, Daniel; Amaris, Carlos
El presente trabajo desarrolla el diseño de un plan de mantenimiento basado en la
metodología de Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (RCM) aplicado a motogeneradores
a gas Jenbacher en la planta de OBEN Group Colombia, con el propósito de mejorar la
disponibilidad operacional, reducir fallas no planificadas y garantizar la continuidad energética
del proceso productivo. La investigación parte del análisis de criticidad del sistema de
generación, lo que permitió identificar los componentes y subsistemas con mayor impacto en la
operación. Posteriormente, se definió el contexto operacional del motogenerador y se realizó el
análisis funcional de sus principales sistemas, incluyendo combustión, lubricación, refrigeración,
control y generación eléctrica. A partir de esta base, se desarrolló un análisis de modos y efectos
de falla (AMEF), mediante el cual se identificaron las fallas potenciales, sus causas y
consecuencias, evaluándolas en función de criterios de seguridad, impacto ambiental y costos.
Con base en los resultados obtenidos, se aplicó el árbol de decisión de la metodología RCM para
la selección de estrategias de mantenimiento, definiendo tareas preventivas, basadas en
condición y correctivas planificadas. Finalmente, se estructuró un plan de mantenimiento integral
que incluye frecuencias, recursos y lineamientos para su implementación en el sistema de gestión
de mantenimiento.
Slide 3 of 5 Tipo de ítem:Publicación, Estado de acceso: Acceso Abierto ,
( Universidad Industrial de Santander, 2026-09-03 ) Félix Armando Mejía Cajicá; Barrios Hernández, Carlos Jaime; Riveill, Michel; García Henao, John Anderson; Barbosa Santillán, Liliana Ibeth; Martínez Abuanza, Víctor; Romo Bucheli, David; Benavides Arévalo, Bernardo Andrés; Bautista Rozo, Lola Xiomara
El despliegue de modelos de Deep Learning para el diagnóstico médico está dominado por arquitecturas sobredimensionadas, cuyo costo computacional y energético las vuelve inviables en entornos con recursos computacionales limitados; por esto, los desafíos actuales en el campo del Deep Learning, exigen metodologías que permitan construir modelos compactos, precisos y energéticamente sostenibles sin sacrificar el desempeño diagnóstico. Esta tesis aborda ese problema proponiendo, implementando y validando un marco de trabajo (framework) que consta de tres fases encadenadas de extremo a extremo donde la primera fase se encarga de la búsqueda generativa de arquitecturas neuronales, la segunda fase realiza transferencia de conocimiento mediante la destilación y la tercera realiza un análisis de consumo y eficiencia energética durante la inferencia, todo ello validado en la clasificación multietiqueta de radiografías de tórax del conjunto de datos CheXpert. La primera etapa es GenENAS (Generative Enhanced Neural Architecture Search), un método automático de búsqueda de arquitecturas neuronales que emplea modelos de lenguaje de gran escala (GPT-4 y Llama~2) como optimizadores de caja negra: el LLM propone iterativamente arquitecturas que se entrenan y evalúan, retroalimentándose con el AUC-ROC obtenido. La arquitectura resultante (1.91 M de parámetros, 7.28 MB de memoria, AUC-ROC=0.869) es aproximadamente 30 veces más pequeña que ResNet-152 (58.15 M de parámetros, 232.62 MB, AUC-ROC = 0.875), con una brecha de desempeño de apenas 0.006 puntos en AUC-ROC, lo que evidencia el sobredimensionamiento de las arquitecturas estándar para esta tarea. La segunda etapa transfiere, mediante la destilación de conocimiento, la capacidad predictiva de un modelo maestro mucho mayor (en las pruebas se usó DenseNet-121 con 6.96 M de parámetros, 26.87 MB de memoria) a modelos estudiantes ligeros y compactos (GenENAS encontrado en la primera etapa, MobileNet V2 y EfficientNet-B0). El mejor estudiante destilado iguala prácticamente al maestro en AUC-ROC (0.884 frente a 0.891) con una reducción del 67.9% en el tamaño y el número de parámetros, lo que evidencia que la destilación mejora de forma consistente a todos los estudiantes evaluados. La tercera etapa cuantifica el impacto energético en la inferencia: los modelos compactos destilados reducen en cerca de un 45% el consumo energético y la huella de carbono y prácticamente duplican la eficiencia energética integrada (AUC-ROC por julio) respecto al maestro. En conjunto, la investigación demuestra que la combinación de búsqueda generativa de arquitecturas, destilación de conocimiento y diseño consciente del uso de la energía permite construir modelos robustos, estables y sostenibles, desplegables en dispositivos con recursos limitados y sin dependencia de la nube, promoviendo la democratización de la inteligencia artificial médica en consonancia con el paradigma de la Green AI.
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( Universidad Industrial de Santander, 2026-09-04 ) Rincón Niño, Emily Angie Julieth; Cely Cala, Lizbeth Juliana; Beltrán Castro, Carlos Adolfo; Castro Castaño, Ginna Paola; Calderón Mauricio, Ferney; Diaz Bohórquez, Carlos Eduardo
La presente investigación aborda la brecha existente entre el componente teórico de la asignatura Sistemas de Información y la capacidad de los estudiantes para aplicar dichos contenidos en situaciones organizacionales cercanas al contexto empresarial. El objetivo general consistió en diseñar y validar un banco de casos reales como estrategia pedagógica para fortalecer el aprendizaje aplicado en estudiantes de Ingeniería Industrial de la Universidad Industrial de Santander. Metodológicamente, el estudio se desarrolló en tres etapas: primero, se realizó un diagnóstico inicial mediante el análisis de la percepción estudiantil y actividades de aula orientadas a identificar dificultades en la interpretación de problemas organizacionales; segundo, se definieron criterios para la selección de empresas, se recolectó información mediante entrevistas semiestructuradas y revisión documental, y se construyó el banco de casos con su respectiva estrategia didáctica; tercero, se implementó y validó la secuencia en el aula y en el laboratorio GALEA, complementando el proceso con un cuestionario de postintervención. Los resultados evidenciaron que las principales dificultades no se limitaban al reconocimiento conceptual de los Sistemas de Información, sino a la delimitación de problemas, la organización de la información y la argumentación de decisiones en escenarios abiertos. Asimismo, la implementación permitió observar una progresión hacia formas de análisis más estructuradas, una mejor relación entre teoría y práctica y una valoración positiva de las actividades basadas en casos reales. Se concluye que el banco de casos constituye una estrategia pedagógica pertinente para favorecer un aprendizaje más activo, contextualizado y reflexivo, aunque su sostenibilidad requiere ajustes técnicos y metodológicos en futuras aplicaciones.
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( Universidad Industrial de Santander, 2026-09-02 ) Ayala Sandoval, Manuel Camilo; Cruz Rodríguez, Michael; Peñaranda Molina, Carlos Alfonso; Gómez Cortés, María Camila
Las Audiencias de Reconocimiento ante la Jurisdicción Especial para la Paz (JEP) son un mecanismo esencial de la justicia restaurativa colombiana. Sin embargo, existe un vacío académico sobre cómo se concreta la participación de las víctimas como intervinientes especiales en estas audiencias y si contribuye a hacer valer sus derechos fundamentales. Esta investigación analiza dicha participación en el Caso 03, subcasos Costa Caribe 1 y Norte de Santander (Catatumbo), mediante un estudio de casos cualitativo con revisión documental, análisis audiovisual de las audiencias y sistematización comparativa.
Los hallazgos muestran una participación situada, no homogénea: en Catatumbo se expresó mediante un enfoque campesino y de género centrado en reivindicar el buen nombre frente a la estigmatización; en Costa Caribe 1, mediante un enfoque étnico y diálogo intercultural con los pueblos Kankuamo y Wiwa. En ambos casos la JEP adaptó su metodología al universo simbólico del territorio y las víctimas ejercieron agencia política, aunque persisten límites estructurales: una brecha entre hechos reconocidos y vocerías efectivas, y una asimetría de tiempos entre comparecientes y víctimas. A partir de esto, el trabajo propone elementos prospectivos para el subcaso Magdalena Medio (Caso 08), orientados a consolidar procesos democráticos de elección de vocerías y fortalecer la agencia política de las víctimas.
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