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Recent Submissions
Burnout y nivel de Violencia Laboral en trabajadores de atención primaria de urgencias de una comuna del Biobío.
(Universidad de Concepción, 2025) Evert Pérez, Pablo Andrés; Rodríguez Campo, Varinia Alejandra
Introducción: La violencia laboral es un problema de salud pública que afecta la salud física y mental de los trabajadores y la calidad de la atención, la evidencia internacional ha relacionado estos eventos con el síndrome de burnout. Existe limitada evidencia sobre esta relación en atención primaria de urgencias en Chile. Objetivo: Relacionar el síndrome de burnout y el nivel de violencia laboral en trabajadores de SAR y SAPU de Concepción, Chile. Metodología: Estudio cuantitativo, transversal, descriptivo y correlacional. Se realizó un censo a 106 trabajadores de servicios de atención primaria de urgencias. Se aplicaron cuestionarios validados Maslach Burnout Inventory – Human Service Survey y Workplace Violence in the Health Sector. Se aplicaron los principios de Emanuel, E. a través de la investigación. Resultados: El 84,0% reportó algún tipo de violencia en el último año, principalmente, abuso verbal (83,0%). En burnout, predominó alta despersonalización (64,2%), moderado agotamiento emocional (41,5%) y alta realización personal (64,2%). Reportar violencia y sufrir abuso verbal se asoció con mayor despersonalización; el abuso racial se asoció con agotamiento emocional y despersonalización. Conclusiones: La violencia laboral fue altamente prevalente y se relacionó principalmente con despersonalización, apoyando el fortalecimiento de medidas organizacionales de prevención, reporte y abordaje en SAR/SAPU.
Detección de anomalías en procesos industriales mediante análisis de conectividad y modelos predictivos de Machine Learning.
(Universidad de Concepción, 2025) Valenzuela Carrasco, Carolina Elizabeth; Ferreira Cabezas, Guillermo Patricio
Este trabajo aborda el problema de la detección temprana de anomalías en procesos industriales, lo cual es fundamental para prevenir fallas críticas que afectan la continuidad operativa, la eficiencia productiva y los costos operacionales de la empresa. En particular, identificar condiciones anormales antes de que ocurran eventos críticos permite aplicar una estrategia preventiva. Desde el punto de vista técnico, el desafío radica en reconocer patrones que preceden a una falla, los cuales no siempre son evidentes mediante el monitoreo individual de sensores. En este contexto, se busca anticipar los cortes de hoja en una planta de celulosa mediante el análisis de las relaciones dinámicas entre variables dentro del proceso industrial y la detección de comportamientos anómalos previos al evento, con el objetivo de encontrar la causa raíz de un corte de hoja. La hipótesis central plantea que el uso de técnicas de análisis de conectividad y de modelos autoregresivos permite identificar sensores precursores y comprender la propagación de anomalías en la maquinaria. El estudio se basa en variaciones industriales del proceso de secado de celulosa de la planta CMPC Santa Fe, monitoreadas por 96 sensores con muestreo cada cinco minutos. En una primera etapa, se aplica el enfoque de conectividad bidireccional de Diebold–Yilmaz mediante modelos VAR-LASSO, con el objetivo de detectar patrones en las relaciones entre sensores y cuantificar su influencia sobre una serie binaria que representa la ocurrencia del corte de hoja. Posteriormente, se implementa un esquema de detección de anomalías utilizando modelos regresivos de Machine Learning, incluyendo K-Nearest Neighbors, Regresión Lineal, Random Forest, Support Vector Regression y XGBoost. Los modelos son entrenados bajo condiciones normales del proceso y evaluados en períodos cercanos al evento, comparando los errores de predicción mediante la métrica MSE. Los resultados permiten identificar sensores y zonas del proceso con mayor capacidad de detección ante condiciones anómalas previas a los cortes de hoja, aportando información relevante para el monitoreo preventivo. El trabajo demuestra el potencial en el área industrial del uso combinado de análisis de conectividad y aprendizaje automático como herramienta para la detección temprana de fallas y la disminución de sus consecuencias.
Taller para promover el pensamiento geométrico espacial mediante la programación en bloques.
(Universidad de Concepción, 2025) Almuna Arriagada, Ariana Carmen; Quevedo Molina, Pía Constanza Georginna; Almendras Valdebenito, Alexis
La reforma curricular chilena de 2020 para 3° y 4° medio introdujo asignaturas de profundización clave, como Geometría 3D y Pensamiento Computacional y Programación, con el objetivo de desarrollar habilidades del siglo XXI. No obstante, existe una brecha en la aplicación práctica de estas asignaturas y una escasez de estudios que exploren su desarrollo conjunto mediante la programación en bloques. Por otro lado, la literatura evidencia las dificultades de los estudiantes para visualizar la tercera dimensión, lo que limita el desarrollo del pensamiento geométrico espacial, ejemplo de esto es lo que plantea Obara (2009) (citado en Sgreccia et al., 2012, p.3) el cual señala que en su estudio “encontró que algunos estudiantes tienen dificultades con las actividades que involucran el sentido espacial porque no han tenido experiencias de análisis y exploración de objetos tridimensionales en su escolaridad”.. El propósito de esta investigación teórico-metodológica es diseñar y validar un taller de actividades que promuevan el Pensamiento Geométrico Espacial mediante la programación en bloques para la resolución de problemas X geométricos. Este estudio se enmarca en la sub-modalidad de diseño de taller y se desarrolló en tres fases: (1) Revisión bibliográfica exhaustiva de artículos de los últimos cinco años para contextualización; (2) Diseño de un taller de 4 sesiones de modelado 3D, programación en bloques e impresión 3D, utilizando el software Tinkercad y basado en los niveles de Van Hiele; y (3) Validación mediante la aplicación de pautas a expertos, los cuales poseen un grado académico de magister y/o doctorado y ejercen actualmente como docentes de la universidad de Concepción. Posterior a esta validación y con las sugerencias de los expertos aplicadas al taller, se realizó un Grupo Focal con profesores de matemáticas que ejercen actualmente en establecimientos educacionales de la ciudad de Los Ángeles y alrededores, esto con el fin de recopilar experiencias y sugerencias directas del contexto real de una sala de clases.
Sistema de monitoreo muscular basado en EMG con retroalimentación multisensorial e integración a plataforma web para terapias de rehabilitación remota en tiempo real.
(Universidad de Concepción, 2025) Araya Herrera, Alonso Guillermo; Pino Quiroga, Esteban Javier
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un sistema portátil de monitoreo muscular, con retroalimentación multisensorial y una plataforma web de supervisión remota, orientado a facilitar terapias de rehabilitación a distancia para personas con movilidad reducida o limitaciones que dificulten su acceso a centros de ejercitación con especialistas. El sistema desarrollado integra un sensor de electromiografía (EMG), complementado con un acelerómetro. Las señales obtenidas son sometidas a un proceso de filtrado digital, utilizando técnicas como el filtro de Media Móvil Exponencial (EMA) y el filtro Notch, con el fin de mejorar la calidad de las señales registradas. Posteriormente, los datos procesados son transmitidos de manera inalámbrica a través de conexión Wi-Fi hacia una plataforma web, la cual permite a profesionales de la salud configurar rutinas de ejercicio personalizadas según los requerimientos de cada paciente, y visualizar la realización de ejercicios de fuerza y movimiento en tiempo real. Una característica distintiva del sistema es la retroalimentación multisensorial háptica, visual y auditiva, diseñada para guiar al paciente durante la realización de los ejercicios y prevenir lesiones derivadas de sobreesfuerzo muscular. Como resultado, se logró desarrollar un sistema funcional, con un diseño compacto y ligero, con dimensiones de 79 x 49 x 26 mm y un peso de 437 gramos. El análisis energético estimó una autonomía de aproximadamente 3 horas bajo condiciones de ejercicio controladas, lo que resulta suficiente para realizar múltiples sesiones de ejercicio por cada carga de la batería. En cuanto al procesamiento de señales, se comprobó la efectividad del filtro EMA con un factor α = 0.5, logrando un suavizado adecuado de la señal EMG rectificada sin perdida significativa de información. El presente trabajo constituye las bases de un sistema con potencial para aplicaciones reales, siendo el siguiente paso su validación clínica.
Desarrollo de un proceso de inducción de autolubricación mediante el uso de pastas de grafito para aceros producidos por press and sinter.
(Universidad de Concepción, 2025) Rozas Urrutia, Felipe Ignacio; Araya Rivera, Nicolás Ignacio
En el presente trabajo se estudia el efecto en las propiedades mecánicas y tribológicas de un sistema auto lubricante ferroso producido por metalurgia de polvos cuyo proceso de impregnación de la fase lubricante, el cual para el presente estudio fue grafito, se realiza comprimiendo el cuerpo verde y previo a la etapa de sinterizado.
La hipótesis es que el grafito en los poros causará una cementación in situ durante la sinterización que reducirá la tasa de desgaste y el coeficiente de roce en seco del material. El objetivo es estudiar el efecto que esto tiene en el coeficiente de fricción y su evolución en el tiempo en contraste a muestras de referencia.
Se produjeron 3 tipos de muestras, rutas 1, 2 y 3. Ruta 1 representa el estudio principal, mientras que ruta 2 equivale al estándar industrial y ruta 3 es una variante. Las muestras de la ruta 1 fueron compactadas a 200 MPa, impregnadas por filtración de la pasta de grafito en poros aplicando 600 MPa sobre la pasta contra el cuerpo verde, y posteriormente sinterizadas a 1100°C. Las demás muestras fueron compactadas a 600 MPa para ruta 2 y a 200 MPa para ruta 3, sinterizadas a 1100°C y finalmente impregnadas a 600 MPa.
La microestructura se caracterizó mediante microscopía óptica y microscopía electrónica de barrido. Se determinó la micro dureza Vickers antes y se realizó la caracterización tribológica en un tribómetro universal utilizando una configuración de deslizamiento en seco con una geometría ball on flat reciprocante.
La cementación de la muestra de la ruta principal produce granos de perlita hasta los 1030 micrones de profundidad y muestra una porosidad inferior a la muestra compactada a 200 MPa antes de la impregnación, y superior a la compactada a 600 MPa antes de la impregnación.
Las muestras de la ruta 1 mostraron mayor dureza, coeficiente de fricción estable y por debajo de 0.25. Las muestras de la ruta 2 tuvieron la menor dureza y las muestras de la ruta 3 registraron una levemente superior a la anterior. Las 2 muestras de referencia parten con menor coeficiente de fricción, y las muestras de la ruta 2 eventualmente superan a las de la ruta 1. La muestra compactada a 600 MPa termina su régimen de lubricación antes, a pesar de ser la que alcanza menor coeficiente de fricción.
Se concluye que la impregnación por slurry es tecnológicamente viable, y que la primera etapa del ensayo está gobernada por las propiedades mecánicas de la superficie de las muestras.