Transformación digital en la industria manufacturera: optimización de la calidad mediante automatización y analítica de datos

Jorge Tulio Carrión González, Marcia Maribel Aguirre Ochoa, Grace Isabel Camacho Chamba

Resumen


La transformación digital está revolucionando la industria manufacturera al introducir tecnologías innovadoras que redefinen los estándares de calidad en la producción. Este artículo examina en profundidad cómo la automatización y la analítica de datos están siendo empleadas para mejorar la calidad de los productos fabricados. El objetivo principal es analizar el impacto de la transformación digital en la gestión de la calidad dentro de esta industria, destacando su importancia en un mercado global altamente competitivo. La justificación del estudio se centra en la creciente importancia de la calidad en la industria manufacturera moderna y en la necesidad imperativa de adoptar tecnologías digitales para mantener la relevancia y competitividad en el mercado actual. Se exploran conceptos clave como la automatización de procesos y la analítica de datos, resaltando su impacto en la optimización de la calidad. A través de la revisión de la literatura y la selección de casos de estudio, se demuestra cómo empresas en Ecuador, como "Textiles Andinos" y "AgroIndustrias del Sur", han implementado con éxito la transformación digital para mejorar la calidad de sus productos y aumentar su competitividad. Los resultados obtenidos destacan la importancia de la automatización y la analítica de datos en la mejora de la calidad y la competitividad de las empresas manufactureras. En conclusión, la investigación subraya la necesidad de la transformación digital en la industria manufacturera y resalta el potencial de la automatización y la analítica de datos para impulsar la innovación y el crecimiento. Sin embargo, se enfatiza la importancia de una implementación cuidadosa y una gestión eficaz para maximizar los beneficios y superar los desafíos asociados a estas tecnologías.


Palabras clave


Transformación digital; Industria manufacturera; Automatización; Analítica de datos; Calidad del producto.

Texto completo:

PDF HTML

Referencias


Bagshaw, K. (2017). Process and product design: production efficiency of manufacturing firms in rivers state, Nigeria. Engineering Management Research, 6(1), 49. doi:https://doi.org/10.5539/emr. v6n1p49

Calvo, A., Espinosa, M., & Somonte, M. (2018). Últimos avances en la fabricación de aditivos con materiales metálicos. Lámpsakos, 19, 47-54. doi:https://doi.org/10.21501/21454086.2365

Carbery, C., McAteer, C., & Ferguson, D. (2022). Missingness analysis of manufacturing systems: a case study. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B. Journal of Engineering Manufacture, 236(10), 1406-1417. doi:https://doi.org/10.1177/095

Cruz, R., Serrano, C., & Rodríguez, B. (2021). Modelo de mejoramiento productivo: una aplicación de la fabricación digital incorporada al aprendizaje basado en proyectos (abp) en la educación superior. Formación Universitaria, 14(2), 65-74. doi:https://doi.org/10.4067/s0718-50062021000200065

Díaz M., L. A. (2020). Optimización del proceso línea de ensamble automotriz de la empresa GM Colmotores. DSPACE. Obtenido de http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/bitstream/20.500.12744/6025/1/Diaz_2019_TG.pdf

Espino T., C., & Martínez F., X. (2017). Análisis predictivo: técnicas y modelos utilizados y aplicaciones del mismo - herramientas Open Source que permiten su uso. UOC. Obtenido de https://openaccess.uoc.edu/bitstream/10609/59565/6/caresptimTFG0117mem%C3%B2ria.pdf

Eyers, D., Potter, A., & Gosling, J. (2021). The impact of additive manufacturing on the product-process matrix. Production Planning & Control, 33(15), 1432-1448. doi:https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1876940

Gerrikabeitia, E., Garikano, X., Martín, I., Pérez, Á., Oriozabala, J., Peña, C., . . . Asensio, F. (2017). Propuesta de innovación docente en la asignatura de ampliación de diseño industrial: de la metodología tradicional a la aplicación en un proyecto real. Revista de Innovación Docente Universitaria, 96-103. doi:https://doi.org/10.1344/ridu2017.9.8

González -Filgueira, G., & Permuy, F. (2018). Automatización de una planta industrial de alimentación mediante control distribuido. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información, 27, 1-17. doi:https://doi.org/10.17013/risti.27.1-17

Grumet, L., Tromp, Y., & Stiegelbauer, V. (2020). El desarrollo de formulaciones probióticas multiespecies de alta calidad: desde el laboratorio hasta el mercado. Nutrientes, 12(8), 2453. doi:https://doi.org/10.3390/nu12082453

IBM. (2023). ¿Qué es la Industria 4?0? IBM. Obtenido de https://www.ibm.com/mx-es/topics/industry-4-0

International Federation of Robotics. (2021). «Las ventas de robots suben de nuevo. IFR. Obtenido de https://ifr.org/downloads/press2018/Spain-Brazil-Latin_America-2021-OCT_IFR_press_release_World_Robotics.pdf

León, R., García, A., & Castro, M. (2021). Diseño y construcción de una máquina selladora industrial automatizada para latas de tipo redonda. Ingeniería Ciencia Tecnología E Innovación, 8(2), 171-183. doi:https://doi.org/10.26495/icti. v8i2.1920

Liarte M., J. J. (2019). Análisis de datos de las organizaciones. Big data. CRAI UPC. Obtenido de https://repositorio.upct.es/handle/10317/7754

López, J. (2018). Retos de la cadena de suministro con la inclusión de la tecnología de impresión 3d - fabricación aditiva am. Cuadernos Latinoamericanos De Administración, 14(27). doi:https://doi.org/10.18270/cuaderlam. v14i27.2660

Moktadir, A., Mithun-Ali, Kumar, & Nagesh. (2019). Barriers to big data analytics in manufacturing supply chains: A case study from Bangladesh. Computers & Industrial Engineering, 128, 1063-1075. doi:https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.04.013

Remache G., R. (2021). Procesos automatizados de producción. Repositorio UNE. Obtenido de https://repositorio.une.edu.pe/server/api/core/bitstreams/ff3a5bed-8c05-4173-9b87-cc424679e15c/content

Vidi Paramestri, N., & Rumambo Pandin, M. (2021). Falta de implementación de los valores de Pancasila en la era de la globalización. Pre impresiones. doi:https://doi.org/10.20944/preprints202106. 0381.v1




DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v9i4.7025

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/