Cuenca, Ecuador
Valencia, España
Valparaíso, Chile
El presente estudio se centra en generar una propuesta metodológica para la asignación de recursos humanos en la ejecución de tareas de mantenimiento. Ésta considera: La implementación de un algoritmo que supone un conjunto de actividades de mantenimiento (recursos o tareas), un conjunto formado por el personal de mantenimiento (agentes), una relación de plausibilidad sobre los recursos, una relación jerárquica sobre los agentes y la preferencia que los agentes tienen sobre los recursos. Estos supuestos llevan a una jerarquización del personal e identificación de las tareas críticas. Esta jerarquización toma como parte fundamental a la gestión del conocimiento ya que, la función de mantenimiento requiere de conocimientos técnicos muy específicos, normalmente almacenados de manera tácita entre el personal que opera en estas áreas. La metodología se complementa con una jerarquización de las tareas usando la metodología de análisis de modos de falla, efectos y criticidad (AMFE). Los resultados aplicados a una flota de vehículos muestran que se necesitan otros supuestos para obtener criterios equitativos y justos en la asignación de las tareas de mantenimiento, los cuales se consideran como ponderaciones en una función de la gestión de conocimiento que incluyen: Criterios de experiencia profesional, experiencia en la empresa, talante y autoformación.
The present study focuses on generating a methodological proposal for the allocation of human resources in the execution of maintenance tasks. This considers the implementation of an algorithm that assumes a set of maintenance activities (tasks or resources), a set of maintenance personnel (agents), a plausibility relationship over resources, a hierarchical relationship over agents and the preference that Agents have about resources. These assumptions lead to a hierarchy of personnel and identification of critical tasks. These hierarchy of personnel takes the management of knowledge as a fundamental part since; the maintenance function requires very specific technical knowledge, normally tacitly stored among the personnel operating in these areas. The methodology is complemented by a new hierarchy of tasks using the methodology of analysis of failure modes, effects and criticality (AMFE). The results applied to a fleet of vehicles show that other assumptions are needed to obtain reasonable and fair criteria in the allocation of maintenance tasks, which are considered as weightings in a knowledge management function that include: Professional experience criteria, experience in the company, talent and self-training.
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