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In this paper we present the results of two well known analyses, Principal Component Analysis and CUR algorithm, conducted on data related to tests of coronavirus, which were performed from May 17th to June 26th, 2020 in Ibarra, Ecuador. We analyzed the effectiveness of CUR over PCA and found out that, for our data matrix, CUR is more effective than PCA whenever the control parameters of the CUR algorithm c and k are equal. Furthermore, the results of CUR algorithm suggest that the laboratory tests D-dimer, ferritin and PCR are the most important variables.

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.Palabras clave: Factor humano, asignación de recursos, mantenimiento industrial.