Propuesta de adopción gradual y económica de tecnologías de la industria 4.0 para optimizar los procesos productivos en una Pyme colombiana de bordados computarizados

View/ Open
Date
2025-11-13Author
Bernal Barrera, Nicholas Steven
Castañeda Chito, Daniel
Torres Rodríguez, Alejandra Vanessa
Share
Metadata
Show full item recordAbstract
Este proyecto aplicado se desarrolló en la empresa “Bordatodo”, una pyme colombiana del sector textil especializada en bordados computarizados, la cual presentaba deficiencias en la trazabilidad de procesos, la estandarización operativa y el acceso oportuno a información para la toma de decisiones. El objetivo fue diseñar una propuesta gradual y económica de adopción tecnológica basada en los principios de la Industria 4.0. Se utilizó una metodología mixta que combinó el análisis técnico-operativo con herramientas de ingeniería industrial, como el estudio de tiempos predeterminados MTM, el mapeo de procesos y entrevistas semiestructuradas, trabajando con una muestra de seis colaboradores. Los resultados evidenciaron una pérdida promedio del 42 % en tiempo operativo debido a registros manuales y falta de estandarización entre turnos. Como solución principal, se implementó un sistema digital en Microsoft Excel para registrar datos en tiempo real, visualizar indicadores clave y automatizar el cálculo de eficiencia, lo que permitió analizar el rendimiento operativo por operaciones en el transcurso de una semana. Como parte de la fase final del roadmap, se propuso la implementación de códigos QR como herramienta estratégica para mejorar la trazabilidad, seguimiento y automatización del proceso productivo. Esta solución, alineada con los principios de la Industria 4.0, permite la captura de datos en tiempo casi real, facilitando la toma de decisiones y promoviendo la escalabilidad tecnológica futura. Esta propuesta demuestra que, mediante soluciones asequibles, es posible modernizar de manera escalonada los procesos de PYMEs textiles, mejorando su eficiencia, trazabilidad y capacidad de respuesta.
Collections
Google Analytics Statistics
