Envía por correo este artículo 
Optimizacin de la eficiencia
productiva a travs de un diseo experimental factorial en el proceso
productivo de prensado de suelas para calzado en una empresa textil
Optimization of production efficiency
through a factorial experimental design in the production process of pressing
shoe soles in a textile company
Otimizao da eficincia produtiva
por meio de projeto
experimental fatorial no processo
produtivo de prensagem de
solas de calados em uma empresa textil
Correspondencia: jbrito@espoch.edu.ec
Ciencias
tcnicas y aplicadas
Artculos
de investigacin
*Recibido: 16 de julio de 2021
*Aceptado: 30 de agosto de 2021 * Publicado: 13 de septiembre de 2021
I.
Escuela Superior Politcnica de Chimborazo, Riobamba, Ecuador.
II.
Escuela Superior Politcnica de Chimborazo, Riobamba, Ecuador.
Resumen
El presente artculo
est orientado a optimizar la eficiencia productiva del proceso de inyeccin y
prensado de suelas para calzado en una empresa de manufactura, a travs de la
estandarizacin del proceso y disminucin del porcentaje de unidades
defectuosas de acuerdo con el nivel de participacin por mquina inyectora y
prensa modelo XFP. La Planta de Inyeccin cuenta con una alta capacidad de
produccin en pares de suelas para calzado por da, sin embargo, no contaba con
un procedimiento estndar, por tanto, la actividad de cada operario se basa en
su conocimiento emprico en el manejo del equipo y de los materiales. El
proceso de prensado sobre el material Eva fue considerado como un proceso
conflictivo debido al porcentaje de defectos producidos en un 24%,
principalmente por: porosidades en la suela, contaminacin del material y
quemado. La problemtica en la prensa se resolvi a travs de la aplicacin de
un diseo experimental 23, tcnica utilizada para el estudio de los factores
influyentes en el proceso como: temperatura, tiempos de prensado y peso del
material. El anlisis del diseo conllev a establecer el nivel de efecto que
tiene la interaccin de los tres factores en el porcentaje de defectos;
logrando un aumento de la produccin y una disminucin de unidades defectuosas
a un 12% aproximadamente y un aumento de la productividad del 20%
Palabras clave: Anlisis de varianza; eficiencia productiva; diseo
experimental no replicado. tratamiento; calidad.
Abstract
This article is aimed
at optimizing the productive efficiency of the injection and pressing process
of shoe soles in a manufacturing company, through the standardization of the
process and reduction of the percentage of defective units according to the level
of participation per injection machine and model XFP press. The Injection Plant
has a high production capacity in pairs of soles for footwear per day, however,
it did not have a standard procedure, therefore, the activity of each operator
is based on their empirical knowledge in the handling of the equipment and of
the materials. The pressing process on the Eva material was considered a
conflictive process due to the percentage of defects produced in 24%, mainly
due to: porosities in the sole, contamination of the material and burning. The
problem in the press was resolved through the application of an experimental
design 23, a technique used to study the factors influencing the process such
as: temperature, pressing times and weight of the material. The analysis of the
design led to establish the level of effect that the interaction of the three
factors has on the percentage of defects; achieving an increase in production
and a decrease in defective units to approximately 12% and an increase in
productivity of 20%
Keywords: Analysis of variance; productive efficiency; unreplicated experimental design. treatment; quality.
Resumo
Este artigo tem como objetivo otimizar a eficincia produtiva do processo de injeo e prensagem de solas de calado em uma empresa fabricante, por meio da padronizao do processo e reduo do percentual de unidades defeituosas
de acordo com o nvel de participao por injetora e prensa modelo XFP . A Planta de Injeo possui uma alta capacidade de produo em pares de solas para calados por dia, porm, no possua
um procedimento padronizado, portanto, a atividade de cada operador baseada
no seu conhecimento
emprico no manuseio dos equipamentos
e dos materiais . O processo
de prensagem no material Eva foi
considerado um processo conflitivo devido ao percentual de defeitos produzidos em 24%, principalmente devido a:
porosidades na sola, contaminao
do material e queima. O problema na
prensa foi resolvido com a aplicao de um desenho experimental 23,
tcnica utilizada para estudar os fatores
que influenciam o processo
como: temperatura, tempos de prensagem e peso do
material. A anlise do projeto
levou a estabelecer o nvel de efeito que a interao dos trs fatores tem sobre o percentual de defeitos; alcanar um aumento na produo e uma
diminuio nas unidades defeituosas para aproximadamente 12% e um
aumento na produtividade de
20%
Palavras-chave: Anlise de varincia; eficincia produtiva; desenho experimental no replicado. tratamento; qualidade.
Introduccin
La industria a nivel
mundial se ha visto estimulada por destinar sus recursos y esfuerzos a la
mejora continua de los procesos productivos debido al incremento en la
competitividad del mercado por la satisfaccin del cliente. La industria de
calzado a nivel nacional atraviesa por un crecimiento productivo significativo
que al compararlo con los mercados internacionales an no alcanza el nivel de
competitividad debido a la escasa implementacin de herramientas como
estrategias de mejora.
La produccin de plstico
se ha incrementado notablemente debido a la facilidad y economa de
transformacin, en especial de los termoplsticos que permiten la fabricacin
de diversos productos a gran escala con costos relativamente bajos. Entre todos
los procesos de transformacin en los que se utiliza material plstico destaca
el proceso de inyeccin que ha permitido que los materiales polimricos estn
reemplazando a metales, maderas, vidrios, logrando resolver necesidades del
avance tecnolgico. (Lesso Garca, 2012)
La empresa textil
ubicada en la provincia de Tungurahua, cantn Ambato, est integrada por cuatro
plantas de produccin: elaboracin de hilos, tisaje
de algodn americano, tinturado de telas y de inyeccin, esta ltima comprende
un proceso en el cual existe una mquina Prensa modelo XFP, la cual requiere
mayor atencin por el elevado porcentaje de desperdicios, la materia prima que
ingresa a este equipo no puede ser reutilizada debido a la variacin de su
composicin qumica despus de ser prensado, motivo por el cual las prdidas y
los costos de produccin se incrementan afectando directamente a la eficiencia
productiva de la planta relacionada con: operarios, maquinaria, variabilidad
del proceso, etc.
El proceso de
transformacin de los materiales plsticos que se lleva a cabo en las mquinas
de inyeccin y prensa permite una produccin a gran escala con costos
relativamente bajos, as como ciclos rpidos de produccin, fomentando el
aumento del uso de los materiales plsticos en comparacin a otros materiales.
Sin embargo, el uso de los equipos de forma emprica implica que la seleccin
de los parmetros de operacin de los equipos se lo realiza a partir de prueba
y error, en consecuencia, surgen varios problemas como incremento en el
porcentaje de desperdicio, mayor cantidad de unidades defectuosas y tiempos de
operacin improductivos cuya consecuencia es la reduccin del ndice de calidad
y productividad.
La produccin de suelas,
especialmente en materiales granulados, se maneja por lo general en procesos de
inyeccin o son moldeadas en mquinas de compresin de acuerdo con el diseo
del molde, con fines especficos de comodidad y confort, por ende, se busca
disminuir el peso y garantizar la durabilidad en el calzado.
Los compuestos o
combinaciones en la fabricacin de suelas son diversos por mencionar: estireno,
caucho, policloruro de vinilo (PVC), ltex espumado,
poliuretano (PU), termoplstico espumado (TR), acetato de vinilo (EVA), entre
otros. (Herrera & Pineda, 2018)
Los modelos
experimentales que se basan en tcnicas estadsticas se han convertido en
herramientas potentes para el diseo y mejoramiento de productos y procesos que
conducen a las empresas alcanzar niveles competitivos en cuanto a calidad y
productividad.
El uso del software Minitab, facilita el manejo de los datos obtenidos en el
proceso de inyeccin de plsticos, de tal manera que permite determinar la
combinacin ideal para el ahorro de materia prima en una pieza estndar que
cumpla su calidad dimensional. (Ruiz Hernndez, Zavala Bustos, Reyes Nez,
& Villaln Ramos, 2016)
La experimentacin es un
proceso en la que se inducen cambios deliberados en las variables de estudio
(factores) para observar su efecto sobre variables respuesta de inters que
pueden ser caractersticas de calidad de un producto. La combinacin de los
niveles de los factores se conoce como tratamiento usado para determinar las
condiciones ptimas en las que debe operar una mquina, un proceso o un
producto. (Montgomery, 2013)
Los diseos
experimentales son herramientas estadsticas que permiten lograr soluciones
ptimas en el menor tiempo posible; sin embargo, para lograr una alta
confiabilidad de los resultados de los diseos experimentales se debe cumplir
algunos supuestos tales como normalidad de los residuos, homogeneidad de
varianza e independencia. (Saldaa Ruiz, Ramrez Tapia , Ros Lira, & Henndez Ripalda, 2020)
La interaccin entre dos
o ms factores es estadsticamente significativa cuando el efecto de un factor
depende del nivel en el que se encuentra el otro factor, independientemente de
los principales de los factores. (Gutirrez Pulido & De la Vara Salazar,
2012)
Un Diseo Factorial
2^3 es un diseo factorial de la familia
2^k en el cual se estudian 3 factores con dos niveles por factor y un total de
8 tratamientos. Son utilizados con frecuencia en la industria debido a su
flexibilidad. Se puede combinar los principios de diseo experimental y la
tecnologa para ayudar a mejorar los procesos a nivel industrial. (Yu, Pelaez, & Lang, 2016)
En un estudio para la
optimizacin de los parmetros de trabajo con el fin de fortalecer la molienda
por chorro de agua con ANFIS se utiliz el diseo de experimentos ortogonales,
lo cual condujo a obtener un resultado ptimo del mecanizado de los anillos del
rodamiento del equipo. (Liang, Liao,
& Liu, 2019), esto indica que la precisin
experimental est relacionada con la capacidad de encontrar diferencias entre
los tratamientos evaluados. (Gordn Mendoza &
Camargo Buitrago, 2015)
Factores
de estudio
La investigacin
experimental est orientada a la manipulacin de variables con respecto a la
Prensa XFP, siguiendo un proceso que engloba etapas como: delimitacin de
objetivos acorde del problema encontrado, desarrollo de la hiptesis de
trabajo, elaboracin del diseo experimental, realizacin del experimento,
anlisis de los resultados y obtencin de las respectivas conclusiones del
estudio planificado
Los factores
considerados para el estudio, por su alto efecto que tienen en la fabricacin
de suelas de calzado son: tiempo de prensado, temperatura de prensado y peso
dosificado
Proceso
de prensado de suelas en material EVA
La fabricacin de suelas
en material EVA es un proceso nuevo en el pas, razn por la cual el manejo de
los parmetros tcnicos en la maquinaria hasta el momento es experimental y
emprico.
El proceso inicia con la
orden de produccin, consecutivamente se pesa el material EVA de acuerdo con el
requerimiento analizado empricamente por los operarios en una balanza
electrnica, el compuesto se ubica en vasos plsticos y son transportados hacia
la prensa XFP. El material es colocado de forma manual en los moldes y la
mquina se encarga del proceso en funcin de los parmetros de control
Al cumplirse el tiempo
de prensado establecido, se realiza la apertura del molde, se extrae la suela
para realizar el control de calidad de acuerdo a las tallas deseadas y anlisis
de los posibles defectos. Si las medidas no son las adecuadas y la pieza no
presenta defectos se enva a un tnel estabilizador que contiene compuertas a una
determinada temperatura para encoger las suelas hasta el tamao objetivo.
La mquina Prensa XFP
para moldeo en material EVA es automtica, controlada a travs de una pantalla
tctil para monitorear los movimientos y produccin de la mquina. Esta prensa puede
fabricar calzado, zapatillas, suelas, plantillas, etc
El Tnel se compone de
diferentes estaciones que a travs de un sistema de calefaccin y trasporte por
banda permiten disminuir el tamao del producto considerando que la velocidad
de la mquina es regulable. Se debe tomar en cuenta que el artculo ingresado
no va a mostrar cambios en su estructura qumica, nicamente en las
caractersticas fsicas
La temperatura del
material aumenta gradualmente desde que este ingresa al molde hasta que se
funde y se solidifica. Esta temperatura depende del tipo de material, y debe
ser suficientemente alta para permitir una fusin y homogenizacin adecuada del
material a lo largo del molde de plastificacin.
Una pieza formada se
obtiene del proceso de inyeccin de plastico con el
cierre del molde de forma hermtica. En la etapa de enfriamiento el material se
contrae, por lo que se aade ms material para que el volumen de la pieza sea
el deseado yse
aplica una presin de compactacin. El material permanece en el interior del
molde hasta que el producto alcanza la temperatura de extraccin y este listo para ser desmontado acelerando el tiempo de
ciclo. (Beltrn & Marcilla, 2015, pgs. 185-186)
La importancia de
monitorear y controlar los factores de operacin se debe a que la variabilidad
de los factores provoca defectos como rechupes, diferencia de color y tamao,
consecuentemente genera aumento del ndice de desperdicios haciendo que la
productividad y la calidad de los productos se vean desmejoradas. Actualmente el
tipo de prensa XFP, tomada como caso de estudio, genera un ndice de defectos
del 24% aproximadamente. Por tanto, surge la necesidad del estudio experimental
que provea de informacin necesaria para responder al problema de una manera
eficiente.
Metodologa
Para el presente estudio
se utiliz la base de datos obtenida a partir de ensayos experimentales
realizados en una mquina prensa modelo XFP, Los ensayos correspondieron a
pruebas experimentales combinando los distintos niveles establecidos para cada
factor de inters. Se consider aplicar dos niveles por factor. Por razones de
confidencialidad se omite el nombre de la empresa
La variable de respuesta
elegida es: Porcentaje de defectos en cada corrida (un lote de produccin).
La planificacin y ejecucin
del modelo experimental factorial inicia con la identificacin de los factores
crticos a ser estudiados y los respectivos niveles de cada factor (Tabla 1).
Los dems factores se mantuvieron fijos para el experimento.
Tabla
1:
Valores nominales de los factores de inters
|
REPRESENTACIN |
FACTOR |
NIVELES
(s, |
|
|
Bajo (-1) |
Alto (1) |
||
|
A |
Tiempo
Prensado |
10 |
20 |
|
B |
Temperatura
Prensado |
165 |
185 |
|
C |
Peso Dosificado |
52 |
60 |
Se aplic
el principio de aleatoriedad para las corridas experimentales lo cual permite
reducir la variabilidad de los datos causada por errores de experimentacin y
aleatorios.
La
ejecucin de las pruebas experimentales se llev a cabo en el orden en que
fueron aleatorizados. El lote producido en cada tratamiento es analizado para
determinar la cantidad de unidades defectuosas presentes en relacin con el
total de unidades fabricadas (Tabla 2.)
Tabla 2: Variable
de salida por tratamiento.
|
TIEMPO |
TEMPERATURA |
PESO |
%
DE DEFECTOS |
|
10 |
185 |
52 |
0,30 |
|
20 |
165 |
60 |
0,23 |
|
10 |
165 |
52 |
0,37 |
|
20 |
185 |
60 |
0,15 |
|
10 |
165 |
60 |
0,36 |
|
20 |
185 |
52 |
0,29 |
|
10 |
185 |
60 |
0,19 |
|
20 |
165 |
52 |
0,15 |
|
20 |
165 |
60 |
0,39 |
|
10 |
185 |
52 |
0,23 |
|
20 |
165 |
52 |
0,12 |
|
10 |
185 |
60 |
0,23 |
|
10 |
165 |
60 |
0,16 |
|
20 |
185 |
52 |
0,26 |
|
10 |
165 |
52 |
0,39 |
|
20 |
185 |
60 |
0,09 |
Con los
datos obtenidos se determina uno de los principales supuestos que deben cumplir
los diseos experimentales que es el supuesto de normalidad, requisito
fundamental que explica un correcto procedimiento de las pruebas experimentales,
lo que contribuye a realizar un ANOVA confiable (Figura 3).
Figura 3: Diagrama de Normalidad de los
residuos
Se aplic
el anlisis de varianza que establece aquellos factores, as como las
interacciones que pueden tener efecto significativo sobre el proceso, con base
en la produccin de unidades defectuosas. Posteriormente las grficas de
interaccin y efectos principales son evaluadas para obtener una correcta
interpretacin de los resultados.
Se calcula
el coeficiente de determinacin que explica el porcentaje de la variabilidad
explicada por los factores bajo estudio, ste es un indicador importante que le
otorga confiabilidad a la toma de decisiones concretas.
Con los
datos obtenidos de la experimentacin se analiza el porcentaje de defectos y se
aplica la prueba de comparacin mltiple LSD (least significant difference) por sus
acrnimos en ingles conocida tambin como Diferencia Mnima Significativa (DMS)
con un nivel de confianza del 95% tcnica que permite determinar el Interval de variabilidad de cada tratamiento.
Resultados
A partir
de los datos obtenidos aplicando el diseo factorial 2^3, con dos replicas por
tratamiento se determinan los efectos de los 3 factores, as como sus
interacciones en la variable de salida (porcentaje de defectos).
Posteriormente,
a travs de la grfica de Pareto (Figura 4) se observa la magnitud de los
efectos principales y de interaccin doble sobre la variable respuesta. Esto
muestra con claridad aquellos tratamientos considerados significativos que
afectan el proceso.
Figura 4: Diagrama
de Pareto de efectos estandarizados
El ANOVA
con un nivel de confianza del 95 % muestra que el tiempo de enfriamiento y tres
interacciones dobles tienen efecto sobre el porcentaje de unidades defectuosas
provocadas por el proceso de inyeccin de la maquina inyectora. (Tabla 3).
Tabla 3: Tabla
ANOVA
El
coeficiente de determinacin muestra que el 73,10 % de la variabilidad en los
datos es explicada por los factores significativos, es decir que el diseo experimental
es adecuado para el estudio.
El objetivo
de la investigacin experimental es minimizar la cantidad de defectos en el
proceso de la mquina prensa modelo XFP. Al aplicar el mtodo LSD se obtienen
grficas de medias con intervalos (Figura 5) que permiten identificar la
condicin de operacin ptima para reducir el nmero de defectos e indican que
se debe operar con una temperatura de prensado de 185C, tiempo de prensado de
20 minutos y un peso de 60 gramos dando como resultado un porcentaje de
defectos promedio de 12% aproximadamente.
Figura 5: Grficas
de interaccin triple
Adicionalmente,
se establece un modelo de regresin en funcin de los factores que tienen
efecto sobre la variable de salida. Este modelo se muestra a continuacin:
→ 
Donde:
|
X1 |
Tiempo de prensado |
|
X2 |
Temperatura de prensado |
|
X3 |
Peso dosificado |
El modelo
de regresin permite predecir valores del porcentaje de defectos que se pueden
presentar al variar los niveles de los factores correspondientes a la regin de
experimentacin.
Al
aplicar el optimizador de respuesta con el software Minitab
v19, se obtuvo el mismo resultado en cuanto a las condiciones ptimas en la que
debe operar la mquina de inyeccin
La tabla 5 muestra que se puede obtener un
porcentaje promedio de defectos de 12% por cada lote producido, al configurar
la mquina con los parmetros determinados a travs de la experimentacin.
Tabla 5. Prediccin de respuesta mltiple
(MINITAB)
Solucin
|
Solucin |
TIEMPO |
TEMPERATURA |
PESO |
% DEFECTOS |
Deseabilidad |
|
1 |
20 |
185 |
60 |
0,12 |
0,9 |
La
interaccin entre el tiempo de prensado, temperatura de prensado y peso de
dosificacin es predominante durante el proceso de inyeccin y prensado de
plstico para la elaboracin de suelas para zapatos, esto indica que, a mayor
tiempo de prensado, mayor temperatura de prensado y mayor peso de dosificacin
se reduce el porcentaje de defectos como son los rechupes, inyeccin
incompleta, falta de color, entre otros
El uso de
tcnicas estadsticas para modelar experimentalmente el comportamiento
funcional de equipos o maquinas facilita la configuracin ptima de los
parmetros de operacin de tal manera que se logra mejorar indicadores de
eficiencia del equipo y del proceso en s, Esto se refleja en el aumento de la
productividad y calidad de los productos, sin embargo se debe considerar el
costo que implica la experimentacin, por lo que la planeacin del diseo
experimental debe ser efectivo a la hora de seleccionar el modelo experimental.
Los
modelos experimentales factoriales son los ms utilizados en la industria e
investigacin, tanto para el modelado de procesos como diseo de productos,
entre estos, el modelo experimental factorial 23 replicado. Los diseos
experimentales factoriales se emplean por ser flexibles sobre todo cuando es
necesario evaluar lotes en procesos de produccin a gran escala.
Conclusiones
El diseo experimental aplicado ha permitido
determinar las condiciones en las que debe operar la maquina prensa XFP para
producir suelas de plstico para zapatos, logrando reducir el porcentaje de
defectos de 24% al 12% por ciento aproximadamente.
El coeficiente de determinacin indica que el 73%
de la variabilidad en cuanto al porcentaje de unidades defectuosas es explicada
principalmente por tiempo de prensado, temperatura de prensado y peso de
dosificacin, otorgando confiabilidad de las decisiones que surjan con base en
los resultados obtenidos.
Si se considera la productividad como la cantidad
de produccin sin defectos en una hora, entonces, el incremento de la
eficiencia del proceso de produccin de la empresa se ver reflejado con la
reduccin de unidades defectuosa por lote reducido, de esta manera se maximiza
los recursos para alcanzar un nivel ptimo de produccin.
La aplicacin de los diseos experimentales y el
conocimiento amplio del proceso que se desee estudiar permiten alcanzar
soluciones efectivas que promueven el desarrollo y mejoramiento de los procesos
en beneficio de la organizacin, la sociedad y la economa.
Referencias
1.
Beltrn, M., & Marcilla, A. (2015).
Tecnologa de Polmeros. Alicante.
2.
Cesar., L. G. (2012). Aplicacin del diseo
de experimentos para la mejora del proceso de moldeo por inyeccin de plsticos
de la pieza fin instrument en industrias Camca SA de CV.
3.
Garcia Lesso, J. C. (Noviembre de 2012). Aplicacin de diseos de
experimentos. Obtenido de Centro Universitario Quertano:
http://ri.uaq.mx/xmlui/bitstream/handle/123456789/2150/RI001299.pdf?sequence=1&isAllowed=y
4.
Gordn Mendoza, R., &
Camargo Buitrago, I. (2015). Seleccin de estadsticos para la estimacin de la
precisin experimental en ensayos de maz. Agronoma Mesoamericana, 26(1),
55-63. doi:https://doi.org/10.15517/am.v26i1.16920
5.
Gutirrez Pulido, H., & De la Vara Salazar,
R. (2012). Anlisis y diseo de experimentos. Mxico: McGraw-Hill.
6.
Herrera, L., & Pineda, J. (2018).
Evaluacin de la mezcla de Etileno Vinil Acetato (EVA) con caucho natural o
sinttico, para la incorporacin de la formulacin de suelas de calzado de la
compaa Croydon. Bogot.
7.
Lesso Garca, J. C.
(2012). Aplicacin del diseo de experimentos para la mejora del proceso de
moldeo por inyeccin de plsticos de la pieza fin instrument
en industrias Camca SA de CV. Mxico: Universidad de
Quertaro.
8.
Liang, Z., Liao,
S., & Liu, X. (2019). Working parameter optimization of strengthen waterjet grinding with the
orthogonal-experiment-design-based ANFIS. Journal of Intelligent Manufacturing volume, 833-854.
9.
Montgomery, D. (2013). Diseo y anlisis de
experimentos. Mxico: Limusa.
10. Ruiz Hernndez, R.,
Zavala Bustos, J. A., Reyes Nez, M. d., & Villaln Ramos, V. M. (2016).
Control de variables en el proceso de inyeccin de probetas plsticas. Pistas
Educativas, 38(118), 255-262. Obtenido de http://www.itcelaya.edu.mx/ojs/index.php/pistas/article/view/197
11. Saldaa Ruiz, M.,
Ramrez Tapia , R., Ros Lira, A., & Henndez Ripalda, M. (2020). Planeacin para el desarrollo de un
programa para desbalancear matrices de diseo en diseos factoriales 2k. Pistas Educativas, 42(136), 838-852.
12.
Yu, Y., Pelaez, A., & Lang, K.
(2016). Designing and evaluating
business process models: an experimental approach. Information Systems and
e-Business, 767-789. doi:https://doi.org/10.1007/s10257-014-0257-0
2021 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn
los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
Enlaces de Referencia
- Por el momento, no existen enlaces de referencia
Polo del Conocimiento
Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
ISSN: 2550-682X
Casa Editora del Polo
Manta - Ecuador
Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa, Manta - Manabí - Ecuador.
Código Postal: 130801
Teléfonos: 056051775/0991871420
Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com
URL: https://www.polodelconocimiento.com/
