Salguero Oviedo Marco Vinicio - Bejarano Naula Carlos Mesías           

/ Vol 07 / Issue 03 / 176 / September - December 2024

https://doi.org/10.53313/gwj72176

Received: 30/Aug/2024;    Accepted: 28/Sep/2024;    Published: 03/October/2024

Abstract: La ergonomía en la actualidad juega un papel muy importante en la optimización de las condiciones laborales. La prevención y el control de los factores de riesgo son clave para evitar los trastornos musculoesqueléticos. Este estudio aborda la aplicación de una evaluación ergonómica al personal de Vicerrectorado de Investigación, Vinculación y Posgrado de la Universidad Nacional de Chimborazo, donde el objetivo principal fue realizar una evaluación ergonómica a los 12 puestos de trabajo y determinar los niveles de riesgo. Por medio de herramientas, como el cuestionario nórdico estandarizado de síntomas musculoesqueléticos de kuorinka, complementado con el método ROSA (Rapid Office Strain Assessment). Los resultados de la evaluación reflejan que el 26% de colaboradores realiza sus actividades laborales con dolencia musculoesquelética. Un 47.06% de los casos se atribuyen a la falta de diseño del espacio de trabajo y un 26.4% a posturas forzadas. Las zonas corporales más críticas que presentan dolencias son en el cuello y en la zona dorsal-lumbar con 74% y 66% respectivamente. ..........===>>> read more

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Guillermo Raúl Tumalli Naranjo - Byron Xavier Lima Cedillo           

/ Vol 07 / Issue 03 / 175 / September - December 2024

https://doi.org/10.53313/gwj72175

Received: 25/Aug/2024;    Accepted: 26/Sep/2024;    Published: 28/Sep/2024

Abstract: El control preciso de la temperatura en los hornos utilizados en procesos industriales es crítico para garantizar la calidad y eficiencia en la producción. Sin embargo, muchas industrias carecen de herramientas adecuadas para lograr un control óptimo, lo que puede afectar el rendimiento de los procesos. Este trabajo, se propone el desarrollo de un prototipo de control de temperatura para un horno industrial basado en la lógica Fuzzy (Fuzzy Logic) y el Internet Industrial de las Cosas (IIoT). El sistema utiliza un sensor de temperatura PT100, que convierte una señal analógica en un rango de 0°C a 450°C a una señal de 4-20 mA, compatible con un PLC. Dependiendo de la temperatura, el sistema controla una válvula proporcional cuando está por debajo del set point y un ventilador cuando está por encima, gestionando el proceso mediante una aplicación móvil. El prototipo demostró ser más eficiente que los sistemas tradicionales, mejorando el control de temperatura y, en consecuencia, optimizando la producción.........===>>> read more

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