Análisis de funcionalidad de herramientas para el mejoramiento del proceso de implementación de la industria 4.0: Planeación del proyecto de investigación

Autores/as

  • Manuel Arnoldo Rodríguez Medina Tecnológico Nacional de México image/svg+xml
  • Xóchitl Graciela Aguilar Rivas Tecnológico Nacional de México image/svg+xml
  • Luz Angélica Aguilar Chávez Tecnológico Nacional de México image/svg+xml
  • Eduardo Rafael Poblano Ojinaga Tecnológico Nacional de México image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.61273/neyart.v3i4.117

Palabras clave:

Utilidad, Eficiencia, Eficacia, Administración del riesgo, Digitalización, Automatización

Resumen

El uso del análisis estadístico ha sido fundamental a nivel industrial, dado que mejora las decisiones, optimiza as operaciones y garantiza estándares altos de calidad en la producción. A lo largo del tiempo, diferentes metodológicas estadísticas han permitido a las empresas identificar patrones pronosticas tendencias y disminuir la variabilidad en la manufactura y la gestión operativa. Su implementación abarca sectores como la producción, la logística, el control de calidad y la gestión de riesgos, donde el análisis de datos ayuda a reducir desperdicios, mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad. Con el auge de la industria 4.0 la implementación de herramientas estadísticas ha cobrado aún más relevancia. La digitalización y la automatización han generado grandes volúmenes de datos que requiere un análisis preciso tecnologías como Big Data o Machine Learning han causado una revolución en la utilización de las herramientas estadísticas, permitiendo una toma de decisiones eficaz. La combinación de tecnologías con modelos estadísticos avanzados permite a las empresas optimizar la gestión operativa, así como también minimizar errores en la producción. La industria 4.0 no solo exige un uso intensivo de datos, sino también su correcta interpretación a través de modelos analíticos robustos que impulsen la transformación digital y fortalezcan la competitividad de las industrias.

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Biografía del autor/a

Manuel Arnoldo Rodríguez Medina , Tecnológico Nacional de México

Obtuvo su doctorado en Ingeniería Industrial en el Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez en 1998. Sus intereses de investigación incluyen el diseño experimental, los métodos de superficie de respuesta y la ingeniería de fiabilidad. Es autor de más de 100 artículos en revistas especializadas en estas áreas. El Dr. Rodríguez es miembro de la Sociedad Americana para la Calidad, así como miembro senior del Instituto de Ingenieros Industriales.

Xóchitl Graciela Aguilar Rivas , Tecnológico Nacional de México

Ingeniera Industrial graduada por el Instituto Tecnológico de Los Mochis, con una Maestría en Calidad Six Sigma por la Universidad Regional del Norte, especializada en metodología DMAIC y mejora continua. Cuenta con nueve años de experiencia como docente en el área de logística internacional. Su experiencia se centra en la aplicación de estadísticas bayesianas y técnicas multivariantes para la optimización de procesos y la resolución de problemas complejos en cadenas de suministro.

Luz Angélica Aguilar Chávez , Tecnológico Nacional de México

Graduada en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez y con un Máster en Ingeniería Industrial por el Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez/TECNM con honores, obteniendo las calificaciones más altas de su programa y del departamento de posgrado e investigación. Ha desarrollado su experiencia en áreas estadísticas como el modelado de redes bayesianas, el uso de software estadístico para modelar problemas que implican incertidumbre, así como la construcción de modelos de situaciones sociales.

Eduardo Rafael Poblano Ojinaga , Tecnológico Nacional de México

Jefe del Departamento Académico del Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez. Obtuvo su doctorado en Tecnología por la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez en 2019. Ha sido profesor durante 35 años de Ingeniería Industrial en el Instituto Tecnológico Nacional de México, Campus La Laguna. Obtuvo su doctorado en Tecnología en la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez-México (2019) y es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (México). Su área de investigación es la planificación estratégica, la ingeniería de calidad y el modelado de ecuaciones estructurales. Tiene experiencia profesional industrial como gerente de producción, calidad y mercadotecnia. También ha sido consultor industrial en ingeniería de calidad, seis sigma y trabajo en equipo. Actualmente se desempeña como subdirector administrativo del Instituto Tecnológico Nacional de México, campus Ciudad Juárez.

Citas

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Publicado

2025-09-10

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Cómo citar

Rodríguez Medina , M. A., Aguilar Rivas , X. G., Aguilar Chávez , L. A., & Poblano Ojinaga , E. R. (2025). Análisis de funcionalidad de herramientas para el mejoramiento del proceso de implementación de la industria 4.0: Planeación del proyecto de investigación. Revista NeyArt, 3(4), 94–103. https://doi.org/10.61273/neyart.v3i4.117

Número

Sección

Sistemas Sociotécnicos (SST)