Estudio bibliométrico de nuevas tecnologías de mantenimiento en el periodo 2010-2020

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dc.contributor.advisorQuiroga Méndez, Jabid Eduardo
dc.contributor.authorCárdenas Camargo, Alex Maximiliano
dc.contributor.evaluatorJaramillo Ibarra, Julián Ernesto
dc.date.accessioned2022-09-20T13:13:48Z
dc.date.available2022-09-20T13:13:48Z
dc.date.created2022-09-10
dc.date.issued2022-09-10
dc.description.abstractEl presente estudio bibliométrico detalla la recopilación realizada en la producción de la investigación científica de las nuevas tecnologías más relevantes o innovadoras usadas en mantenimiento, mediante herramientas sistemáticas como Web of Science donde se correlacionaron los registros de la colección principal de WOS y Vos Viewer en el periodo 2010 -2020. Inicialmente se tomó una muestra de 1200 registros, para su análisis y medición se emplearon indicadores bibliométricos y se interpretaron los datos obtenidos mediante la creación de mapas de Coautoría donde se obtiene 612 autores de los cuales solo 14 están conectados, 275 fuentes organizacionales con 11 coautorías, citación de 1209 palabras con 152 coocurrencias, 48 países con 39 coautorías y 150 documentos con 65 ocurrencias. También se obtienen otros análisis por citación con resultados similares, de manera tal que se pudo identificar las tendencias de uso actuales, así: A partir de este análisis bibliométrico se estableció que las tecnologías más prometedoras para incursionar en mantenimiento son la Industria 4.0 con 14 ocurrencias, realidad aumentada con 9 ocurrencias, internet de las cosas, machine learning, inteligencia artificial, realidad virtual y aumentada con 7 respectivamente. Así mismo se identificó que los países líderes son China, Italia, Inglaterra, Usa, Australia, India, Finlandia, Alemania, Brasil. De igual forma se pudo identificar las universidades lideres en el campo son: Western Sydney University, Delf University, Cranfield University, Hohai University.
dc.description.abstractenglishThe present bibliometric study details the compilation carried out in the production of scientific research of the most relevant or innovative new technologies used in maintenance, through systematic tools such as Web of Science where the records of the main collection of WOS and Vos Viewer were correlated in the period 2010 -2020. Initially a sample of 1200 records was taken, for its analysis and measurement bibliometric indicators were used and the data obtained was interpreted by creating co-authorship maps where 612 authors are obtained, of which only 14 are connected, 275 organizational sources with 11 co-authorships, citation of 1209 words with 152 co-occurrences, 48 countries with 39 co-authorships and 150 documents with 65 occurrences. Other analyses by citation with similar results are also obtained, in such a way that current usage trends could be identified, as follows: From this bibliometric analysis, it was established that the most promising technologies to venture into maintenance are Industry 4.0 with 14 occurrences, augmented reality with 9 occurrences, internet of things, machine learning, artificial intelligence, virtual and augmented reality with 7 respectively. Likewise, it was identified that the leading countries are China, Italy, England, USA, Australia, India, Finland, Germany, Brazil. Similarly, it was possible to identify the leading universities in the field: Western Sydney University, Delf University, Cranfield University, Hohai University.
dc.description.degreelevelEspecialización
dc.description.degreenameEspecialista en Gerencia de Mantenimiento
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11579
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Mantenimiento
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Mecánica
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectMantenimiento
dc.subjectTecnologías
dc.subjectRealidad virtual
dc.subjectRealidad aumentada
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectIndustria 4.0
dc.subject.keywordMaintenance
dc.subject.keywordTechnologies
dc.subject.keywordVirtual reality
dc.subject.keywordAugmented reality
dc.subject.keywordArtificial intelligence
dc.subject.keywordIndustry 4.0
dc.titleEstudio bibliométrico de nuevas tecnologías de mantenimiento en el periodo 2010-2020
dc.title.englishBibliometric study of new maintenance technologies in the period 2010-2020
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización
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