Influencia del uso de un sistema experto para mejorar el diagnostico de fallos en mesas fertilizantes del fundo Santa Rita en el distrito de Santiago -Ica

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo determinar la influencia del uso de un sistema experto en la mejora del diagnóstico de fallos en mesas fertilizantes del Fundo Santa Rita, ubicado en el distrito de Santiago, Ica. Se utilizó un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado, con un diseño cuasiexperimental, evaluando un grupo antes y después de la implementación del sistema experto. La población estuvo conformada por 150 mesas fertilizantes, de las cuales se seleccionó una muestra aleatoria de 108 unidades. Se emplearon técnicas como la observación estructurada, entrevistas y análisis documental, y se validaron los instrumentos mediante el coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach (α = 0.881). Los resultados demostraron que la aplicación del sistema experto permitió reducir el tiempo de diagnóstico en un 50%, disminuir el tiempo de inactividad operativa en más del 80% y mejorar la precisión del diagnóstico técnico en un 91%, en comparación con los métodos tradicionales. Asimismo, se evidenció una mejora significativa en la eficiencia operativa del fundo, optimizando los procesos de mantenimiento técnico y reduciendo los costos derivados de fallos recurrentes. Se concluye que el sistema experto tuvo una influencia positiva significativa en el proceso de diagnóstico y operación de las mesas fertilizantes, representando una solución innovadora en la gestión agrícola. The present research aimed to determine the influence of an expert system on improving fault diagnosis in fertilizer tables at Fundo Santa Rita, located in the district of Santiago, Ica. A quantitative approach was applied, using an applied research type and a quasi-experimental design, evaluating a single group before and after the implementation of the expert system. The population consisted of 150 fertilizer tables, from which a random sample of 108 units was selected. Techniques such as structured observation, interviews, and document analysis were used, and the reliability of the instruments was validated using Cronbach’s Alpha coefficient (α = 0.881). The results showed that the application of the expert system reduced diagnostic time by 50%, decreased operational downtime by more than 80%, and improved diagnostic accuracy by 91% compared to traditional methods. Furthermore, significant improvements were observed in operational efficiency, optimizing technical maintenance processes and reducing costs from recurrent failures. It is concluded that the expert system had a significant positive influence on the diagnosis and operation of fertilizer tables, representing an innovative solution in agricultural management.