Editado por: Tecnológico Superior
Corporativo Edwards Deming
Enero - Marzo Vol. 6 - 1 - 2022
https://revista-edwardsdeming.com/index.php/es
e-ISSN: 2576-0971
Recibido: 14 octubre 2021
Aprobado: 12 diciembre, 2021
Pag 92 - 116
Estado del arte sobre la aplicación de la industria
4.0 en los sistemas de planificación y control de
operaciones
State of the art on the application of industry 4.0 in planning
and control operations systems
Cristian Fernando Pilla Tituaña
*
Diana Carolina Quinteros Chávez
*
RESUMEN
El objetivo de este trabajo es la propuesta de un marco
conceptual que permita caracterizar la aplicación de la
Industria 4.0 en los Sistemas de Planificación y Control de
Operaciones (SPyCO), tomando como referencia la
revisión de la literatura y los marcos conceptuales de los
artículos analizados junto con un análisis crítico de los
mismos. Este estudio muestra las tecnologías y
funcionalidades que presenta la Industria 4.0 en las
actividades del SPyCO, los aspectos estratégicos de la
gestión de operaciones, el sector y campo de aplicación,
además, las futuras líneas de investigación según los vacíos
encontrados en la revisión literaria. Como conclusiones se
destaca que en los sistemas de fabricación tradicionales la
planificación de operaciones se realiza para un sistema de
producción y un diseño de procesos predefinidos, sin
embargo, en un contexto de Industria 4.0 la planificación
de operaciones se vuelve dinámica, es decir debe adaptarse
a acontecimientos inesperados que varían con el tiempo,
permitiendo predecir los problemas de producción para la
toma decisiones en tiempo real.
Palabras clave: Planificación, control, operaciones,
Industria 4.0, revisión, aplicación
* Máster Universitario En Ingeniería Avanzada De Producción, Logística Y
Cadena De Suministro, Máster En Gestión de Proyectos, Ingeniero ADE,
Ingeniero Mecánico Especialista de Campo Senior, Schlumberger del Ecuador
S.A, Quito, Ecuador, cripilti@alumini.upv.es, ORCID: 0000-0001-5202-9268
*
Máster Universitario En Dirección De Operaciones y Calidad, Ingeniera en
Gestión de Procesos, Tecnóloga en Petróleos, Tecnóloga en Administración
de Sistemas de Calidad, Instituto Tecnológico Edwards Deming, Quito,
Ecuador, d.quinteros@deming.edu.ec, ORCID: 0000-0003-3593-9766
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ABSTRACT
The objective of this work is the proposal of a conceptual framework that allows
characterizing the application of Industry 4.0 in the Planning and Control
Operations Systems (PCOS), based on the literature review and the conceptual
frameworks of the analyzed articles with a critical analysis of them. This study
presents the technologies and functionalities of the Industry 4.0 in the PCOS
activities, the strategic aspects of operations management, the sector and field of
application, in addition, the future lines of research according to the gaps found in
the literature review. As conclusions it is highlighted that in traditional
manufacturing systems operations planning is performed for a predefined
production system and process design, however, in a context of Industry 4.0
operations planning becomes dynamic, that i to say , it must adapt to unexpected
events that vary over time, allowing to predict production problems for decision
making in real time.
Key words: Planning, control, operations, Industry 4.0, review, application
INTRODUCCIÓN
El desarrollo tecnológico a lo largo de la historia ha innovado los sistemas de
manufactura, desde la primera revolución industrial hasta la actualidad, en donde
la evolución de la tecnología ha permitido una transformación digital, originando la
cuarta revolución industrial. Las nuevas tecnologías aplicadas a la fabricación, así
como también la nueva forma de producción, organización y realidad industrial de
los procesos productivos, han modificado el diseño y gestión del funcionamiento
de los sistemas de producción. Los principios de la Industria 4.0 (I4.0) dan lugar a
nuevos requisitos para la planificación y control de operaciones.
El estado del arte muestra que hoy en día, la idea visionaria de la Industria 4.0 u
otros sinónimos como Manufactura Inteligente o Producción Inteligente, permiten
describir la tendencia a la digitalización, la automatización y el creciente uso de las
tecnologías de la información en el entorno de la manufactura, en donde la
creciente incorporación de sensores en varios tipos de dispositivos y maquinaria
permiten la adquisición de datos en tiempo real, estos al mismo tiempo generan
un enorme volumen de datos, que pueden ser almacenados, procesados y
analizados en los servidores en la nube, por algoritmos inteligentes predefinidos
por reglas basadas en la inteligencia artificial, este conjunto de avances tecnológicos
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se está utilizando en los sistemas de producción que permiten diseñar, planificar,
ejecutar, controlar y monitorear los procesos productivos
Esta investigación tiene como objetivo proponer un marco conceptual que integre
las actividades del Sistema de Planificación y Control de Operaciones (SPyCO) en
un contexto de Industria 4.0, para ello, se realiza un análisis estructurado de
artículos científicos relacionados con el tema de estudio que permita desarrollar
la propuesta de marco conceptual para su caracterización. Con este fin se
establecieron los siguientes objetivos específicos que permiten alcanzar el objeto
de estudio:
• Realizar una búsqueda en base de datos relevantes de artículos destacados
que realicen una revisión literaria o propongan marcos conceptuales sobre
los SPyCO en un contexto de Industria 4.0.
• Proponer un marco conceptual para caracterizar la aplicación de la
Industria 4.0 en los SPyCO.
• Realizar una revisión bibliográfica para validar el marco conceptual
propuesto
• Analizar las características de cada dimensión del marco conceptual para
extraer conclusiones y futuras líneas de investigación.
MATERIALES Y MÉTODOS
El método de investigación utilizado para este trabajo es de tipo cualitativo-
documental, el cual inicia con la recolección de información de bases de datos
relevantes como: Scopus, Science Direct, y WoS, luego se realiza un análisis
descriptivo de los documentos encontrados que permite evaluar los aspectos
formales de los documentos seleccionados, obteniendo al final un total de 53
artículos para la revisión bibliográfica, después se realiza la propuesta del marco
conceptual el cual agrupa las categorías en dimensiones para un mejor tratamiento
de la información que facilite el estudio del tema a investigar, por último se realiza
la evaluación del material de acuerdo con las dimensiones planteadas en el marco
conceptual propuesto que permiten obtener un resultado significativo que
contribuya a este trabajo de investigación. La revisión de la literatura para analizar
el contenido se realiza utilizando el proceso propuesto por Seuring y Müller (2008)
que contiene cuatro fases que se describen a continuación:
Recolección del material: Una vez definido y delimitado el tema de
investigación se procede a recolectar la información reconocida y valorada
académicamente, utilizando los motores de búsqueda de las bases de datos
relevantes como: Scopus, Science Direct, y Web of Science, para ello se utiliza
criterios de contextualización, a través de palabras claves que nos permitan
abordar en su conjunto el tema de investigación. Esta información se muestra en
la Tabla 1.
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Tabla . Descripción de los resultados de búsqueda
Tema de
análisis
Artículos relevantes cuyo principal
contenido se refiere a los Sistemas de
Planificación y Control de Operaciones en
un contexto de Industria 4.0
Tipo de
análisis
Cualitativo
Periodo de
estudio
2011- Marzo 2020
Ecuación de
búsqueda
(palabras
claves)
( TITLE ( "planning" OR "operations " OR
"production " OR "scheduling" OR "control" )
AND TITLE ( "industry 4.0" OR "Smart" OR
"additive manufacturing" OR "IoT" OR
"Internet of Things" OR "Artificial Intelligence"
OR "AI" OR "blockchain" OR "Cloud
Computing" OR "4.0" OR "fourth industrial" )
AND TITLE ( "state of the art" OR "review"
OR "revision" OR "survey" OR "Conceptual
framework" OR "framework" OR "conceptual
model" OR "Literature review" ) )
BBDD de
búsqueda
Scopus
Número de
artículos
(Revisados)
522
BBDD de
búsqueda
Web of Science
Número de
artículos
(Revisados)
195
BBDD de
búsqueda
Science Direct
Número de
artículos
(Revisados)
232
Análisis descriptivo: En esta fase se realiza un tratamiento racional y filtración
de los documentos encontrados de las bases de datos mencionadas, considerando
diferentes aspectos formales del material encontrado. En este apartado se
descartan algunas referencias y se incluyen otras que aportan y complementan con
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información relevante al tema de estudio. Un total de 53 artículos fueron
seleccionados para la revisión bibliográfica, como se muestra en la Figura 1.
Figura 1. Proceso de selección de artículos a revisar
Selección de categorías : En esta fase se realiza una categorización de la
información que facilite el estudio del tema a investigar, para ello se seleccionan
dimensiones estructurales que permitan jerarquizar y generar clases para el
tratamiento de la información, de tal manera que se aplique a cada artículo de
investigación encontrado.
Para jerarquizar y generar clases que permitan el tratamiento de la información se
agrupa las categorías en dimensiones. El modelo conceptual que se propone está
basado en los marcos conceptuales de los artículos analizados, que integra y
resume los elementos comunes encontrados en diferentes dimensiones. Este
modelo puede ser utilizado para identificar las características comunes con otras
investigaciones realizadas, y para mostrar en su conjunto cómo las tecnologías de
la Industria 4.0 han transformado la gestión de operaciones.
El marco conceptual está conformado por 8 dimensiones relacionadas entre sí, las
cuales pretenden analizar los trabajos realizados en torno al tema para caracterizar
la transformación que deben realizar las empresas, cuando adoptan los conceptos
y tecnologías de la Industria 4.0 para gestionar y llevar a cabo las operaciones del
sistema productivo. Para representar la relación existente entre las dimensiones
o ámbitos de estudio, a continuación, se muestra el marco conceptual propuesto,
ver Figura 2.
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Figura 2. Marco conceptual propuesto: Aplicaciones de la Industria 4.0 en el
SPyCO
A continuación, se describen las 8 dimensiones consideradas en el Marco
Conceptual propuesto con sus respectivas categorías, las mismas que se
encuentran agrupadas según corresponda, en cada una de las dimensiones.
Características generales del artículo
Esta dimensión está compuesta por 5 categorías que se describen a continuación:
(i) año de publicación: permite determinar la actualidad del contenido, ya que
se relaciona con la coyuntura actual. (ii)autor y país de publicación: se
relaciona con la procedencia o país de publicación. (iii) tipo de documento:
hace referencia al tipo de investigación utilizada para la revisión de la literatura,
identificando dos tipos de revisiones, la revisión literaria y el marco conceptual.
(iv) área o temática que abarca: permite determinar cuál es la temática
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principal o relevante del artículo referido. (v) propósito: permite conocer el
objetivo de estudio de cada artículo seleccionado.
Dimensiones propuestas
Esta dimensión permite conocer cuáles son los parámetros utilizados en el estudio
realizado por el autor(es) en cada uno de los artículos seleccionados, para llevar a
cabo la revisión de la literatura y el desarrollo del marco conceptual. Con esta
información se pretende ampliar y mejorar el conocimiento del tema de
investigación, a través de la selección de dimensiones o categorías que aporten y
retroalimenten al marco conceptual propuesto, para captar la esencia del tema de
estudio.
Tecnologías y Funcionalidades de la Industria 4.0
Existe algunas tecnologías que han impulsado el origen y desarrollo de la Industria
4.0, que tiene como objetivo incrementar, flexibilizar, y reducir costes del proceso
productivo. Las tecnologías relacionadas a la Industria 4.0 impulsan la Cuarta
Revolución Industrial, proporcionando nuevas funcionalidades a los procesos de
gestión de las organizaciones, sobre la adquisición, la utilización y la asignación de
los recursos de producción, para satisfacer las necesidades de los clientes de la
manera más eficiente y eficaz. Las tecnologías habilitadoras en las que se basa la
Industria 4.0, mencionada por varios autores (Lu, 2017; Alcácer y Cruz-Machado,
2019; Queiroz et al., 2020) que han sido adoptadas en esta dimensión, está
compuesta por 7 categorías que se describen a continuación: (i) Internet de las
cosas (IoT): red de objetos que pueden comunicarse entre sí por medio de
tecnologías de la información y comunicación (TIC). (ii) Big Data: técnica de
almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos. (iii)
Cloud computing: TIC que proporciona un conjunto de servicios web. (iv)
Sistemas ciber físicos (CPS): proporciona la integración de las TIC con
componentes físicos y computacionales. (v) Inteligencia Artificial (IA):
dispositivos con inteligencia para realizar tareas con o sin interacción humana;
dentro de esta tecnología se encuentra el Machine learning (ML) que se refiere a
la capacidad de una máquina o software para aprender mediante la aplicación de
algoritmos. (vi) Manufactura aditiva (MA): proporciona un prototipo rápido
en el proceso de producción, generando una fabricación descentralizada. (vii)
Blockchain: base de datos distribuida que permite transacciones entre pares con
alto nivel de criptografía (Queiroz et al., 2020). Estas tecnologías se han
desarrollado y presentan funcionalidades que se aplican en entornos industriales
de manera ágil y eficiente para efectuar la toma de decisiones de carácter
estratégico, táctico y operativo dentro del proceso de producción.
Conectividad y Flujo de información
Esta dimensión está compuesta por 3 categorías y muestra la manera de adquirir
y transmitir la información a través del uso de las tecnologías asociadas a la
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Industria 4.0. Dombrowski y Richter (2018) mencionan que existen tres
características, las cuales van a ser consideradas para la propuesta del Marco
Conceptual (MC): (i) adquisición: se refiere al proceso de cómo adquirir y
generar datos. (ii) procesamiento y almacenaje: se refiere al proceso de
análisis de datos y almacenamiento de la información. (iii) utilización: se refiere
a la aplicación de los datos e información en el proceso de gestión de operaciones
dentro de las organizaciones.
Aspectos estratégicos
Las áreas, dentro de las cuales una empresa toma decisiones, se denomina áreas o
categorías de decisión, dentro de la gestión de operaciones algunas de estas
decisiones se denominan estratégicas que afectan tanto al diseño del sistema como
a la gestión de este, convirtiéndose en restricciones sobre las cuales debe trabajar
la Industria 4.0. Bellgran y Säfsten (2009) consideran algunas categorías de decisión,
entre ellas se encuentra el proceso de producción y la planificación y control de la
producción. Para esta dimensión del MC, se consideran dos categorías que se
relacionan con las que menciona este autor, las cuales se describen a continuación:
a. Configuración productiva: Existen múltiples clasificaciones de
configuraciones productivas propuesta por varios autores; sin embargo, para este
trabajo se consideran 3 categorías que hacen referencia a la clasificación en función
de la continuidad para la obtención del producto, tales como: (i) por proyecto,
cuando se obtiene uno o pocos productos no repetitivos y muy complejos, en un
periodo largo de fabricación; (ii) por lotes, el cual se caracteriza por tener
productos diferentes en las mismas instalaciones; (iii) continua, cuando sigue una
secuencia de operaciones predeterminadas obteniendo siempre el mismo
producto en la misma instalación (Sanchis Gisbert, 2020). En la Figura 3, se muestra
los tipos de configuración productiva.
Figura 3. Tipos de Configuración Productiva.
Por
Proyect
o
Por Lotes
Continu
a
S
M
S
O
S
F
S
P
F
S
J
S
M
P
F
F
S
F
J
S
Nota. SMS: Single Machine Shop, OS: Open Shop, FS: Flow Job, PFS: Permutation Flow
Shop, JS: Job Shop, MP: Máquina Paralela, FFS: Flexible Flow Shop, FJS: Flexible Job Shop.
La producción por lotes puede presentar una clasificación adicional, para este
marco conceptual se considera una subclasificación considerando las restricciones
tecnológicas de los trabajos, determinado por el tipo de flujo a lo largo del taller
(hojas de ruta). Según la taxonomía propuesta por Gómez (2010) existe una lista
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de ocho configuraciones productivas que se mencionan a continuación, y deben
tomarse en cuenta en la programación de la producción: Taller monomáquina,
(SMS) Taller Abierto (OS), Taller de Flujo (FS), Taller de Flujo de Permutación
(PFS), Taller de trabajo (JS), Máquinas paralelas (MP), Taller de Flujo Híbrido (FFS),
Taller de Trabajo flexible (FJS).
b. Estrategia productiva: Esta decisión se relaciona con la planificación y
control de la producción y se refiere a la relación de la demanda con el proceso
productivo, en la cual se considera que las empresas deben estar preparadas para
dar una respuesta rápida, al cumplimiento de pedidos realizados por el cliente, en
la cual se decide dónde estará el punto de planificación. Esta estrategia de
cumplimiento de pedidos está relacionada con el punto de desacople, CODP
(Customer Order Decoupling Point), en donde se separa las decisiones tomadas
bajo certidumbre (aguas abajo) de las tomadas bajo incertidumbre (aguas arriba)
según la demanda del cliente. De acuerdo con la taxonomía propuesta por con
Sanchis y Poler (2018) las principales estrategias de cumplimiento de pedidos que
se adoptan en esta dimensión son: Fabricación contra almacén (Make-to Stock,
MTS); Ensamblaje bajo pedido (Assemble-to-Order, ATO); Fabricación bajo
pedido (Make-to-Order, MTO); Diseño bajo pedido (Engineer-to-Order, ETO).
Sistema de Planificación y Control de Operaciones (SPyCO)
En esta dimensión se aborda la gestión del sistema productivo, que hace referencia
a las funciones o actividades del Sistemas de Planificación y Control de
Operaciones que están relacionadas con la toma de decisiones de carácter
estratégico, táctico y operativo. Estas actividades han sido categorizadas por Lario
(1990) clasificándolas en 5 bloques. Esta categorización ha sido adaptada
excluyendo a la previsión debido a la gran variedad de métodos y modelos de
pronósticos cuantitativos existentes, así como también considerando el
lanzamiento y control como dos categorías relacionadas pero distintas. A
continuación, se describen las categorías consideradas en esta dimensión:
a. Planificación : En esta planificación se considera (i) Planificación Agregada
de Producción (PAP), que se realiza en el mediano plazo y permite determinar
la cantidad de producción, fuerza laboral y niveles de inventario (Heizer y Render
2008) para un grupo de productos principales, generalmente se realiza en periodos
mensuales; (ii) Plan Maestro de producción (PMP), que se realiza en el corto
plazo y se detalla los productos que la empresa debe fabricar y los períodos en los
cuales deben estar disponibles, generalmente se realiza en periodos semanales
(Heizer y Render 2008).
b. Planificación y gestión de stocks (PGS): Permite determinar qué, cuándo
y cuánto se debe pedir, así como también el sistema de control de inventario a
emplear (Prado, 1992). Dentro de la gestión de stocks se considera (i) los
artículos con demanda independiente, cuya demanda está basada en
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pronósticos y presenta incertidumbre (ii) artículos con demanda
dependiente, cuando la demanda es conocida con certidumbre y se deriva a
partir de la explosión del MRP (Planificación de requerimiento de
Materiales) el cual permite calcular las necesidades de material a través de un
conjunto de técnicas que utiliza la lista de materiales, el estado de inventario y el
plan maestro. Dentro de la planificación se considera la Planificación de
Requerimientos de Capacidad (CRP) la cual permite calcular las necesidades
de capacidad de los periodos planificados y emitidos por el MRP.
c. Programación existen tres actividades relacionadas dentro de la
programación de la producción que son (i) carga, es la asignación de ordenes de
fabricación o tareas a los centros de trabajo o de proceso, indicando que
operaciones se realiza en cada una de ellas (Heizer & Render, 2008); (ii)
secuenciación, que determina el orden o prioridad en el cual hay que ejecutar
las ordenes de fabricación en cada centro de trabajo (Heizer y Render 2008); (iii)
temporización, que determina los momentos de inicio y fin de las operaciones
que realiza cada máquina en cada orden de fabricación (Gómez, 2010).
d. Lanzamiento: Es una fase de ejecución en donde las ordenes planificadas se
transforman en órdenes emitidas y a corto plazo las órdenes emitidas se
transformarán en órdenes en curso (Romano, 2018).
e. Control: conjunto de actividades, métodos y sistemas utilizados para lograr el
control del orden de prioridad y la ejecución de las actividades de producción, así
como también el control de los recursos utilizados en el proceso de producción
(Luengo, 2010).
Sector y campo de aplicación
Esta dimensión está compuesta por tres categorías que se refieren a los sectores
en los cuales la Industria 4.0 ha sido implementada, para conocer cómo se está
desarrollando, que sectores han incursionado en esta nueva revolución industrial,
y el campo de aplicación en las diferentes industrias. Como aporte a este marco
conceptual se clasifica esta dimensión en 3 categorías de acuerdo a los sectores
económicos productivos: (i) Primario: se refiere a actividades productivas ligadas
a la transformación de recursos naturales; (ii) Secundario: cuando se produce la
transformación de materias primas en productos finales con la utilización de
distintos factores de producción; (iii) Terciario cuando no se producen bienes
materiales y se realizan actividades que satisfacen las necesidades de los clientes
como la prestación de servicios.
Beneficios e Impacto
Esta dimensión se refiere al impacto o influencia positiva o negativa, que genera la
Industria 4.0 por los cambios generados en las nuevas formas de producción y
organización en la industria. Mellor et al. (2014) señala el impacto que genera en
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la organización y cadena de suministro; de la misma forma Leo Kumar (2017)
manifiesta la utilidad de la Industria 4.0 en la planificación de procesos y la
fabricación; de forma similar Phuyal et al. (2020) hace referencia a las
características y desafíos de la Industria 4.0 en los sistemas de fabricación
inteligentes. En este marco conceptual como aporte y complemento al tema de
estudio se integra y resume de manera específica, el impacto funcional/ decisional
de la Industria 4.0 en términos operativos, económicos, ambientales y sociales que
origina la digitalización de la fabricación. Las cuatro categorías mencionadas de
esta dimensión se describen a continuación: (i) Funcional/decisional: se refiere
al efecto y cambios generados por la transformación digital y el uso de las nuevas
tecnologías en los procesos de fabricación y gestión de operaciones, que involucra
la planificación, programación, control de la planta, así como también el manejo de
materiales y gestión de inventario. (ii) Económico: se refiere al efecto generado
por la transformación digital y el uso de las nuevas tecnologías en infraestructura,
organización, sistemas y procesos, desde un punto de vista económico. (iii)
Social: se refiere al efecto generado por la transformación digital y el uso de las
nuevas tecnologías en las habilidades y competencias necesarias para
desempeñarse dentro del entorno de la I4.0 considerando las condiciones y
exigencias a los trabajadores, así como también las expectativas generadas en los
clientes. (iv) Medioambiental: se refiere al efecto generado que produce la
transformación digital y el uso de las nuevas tecnologías en el medio ambiente,
considerando el uso y calidad de las nuevas tecnologías en la eficiencia e innovación
de producción.
Evaluación del material: El material es analizado de acuerdo con las
dimensiones estructurales planteadas, de tal manera que permite identificar las
cuestiones relevantes al tema de estudio, con el propósito de obtener un resultado
significativo que contribuya a este trabajo de investigación. Con las dimensiones
estructurales del Marco Conceptual propuesto, se pretende analizar los resultados
a través de la evaluación del material encontrado en la siguiente sección.
RESULTADOS
Se realiza la evaluación del material, a través del análisis según las dimensiones y
categorías estructurales del marco conceptual propuesto. El análisis se realiza de manera
independiente por dimensiones de acuerdo con los resultados obtenidos de cada
categoría.
Características generales del artículo
Esta dimensión proporciona una visión general de las características inherentes a los
artículos científicos seleccionados
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(i) Año de publicación: se observa que el tema de la Industria 4.0, ha cobrado un
impulso muy reciente en los últimos años, y el interés del estudio en diferentes áreas
ha crecido rápidamente.
Se destacan dos artículos encontrados en los años 2005 y 2006, en los cuales todavía
no surge el término de Industria 4.0, pero existe el término de proceso o fábrica
inteligente. Desde que el término de Industria 4.0, se introdujo en Alemania en el año
2011, se observa un rápido crecimiento de artículos en el tema de estudio. Obviamente,
los datos del año 2020 todavía están incompletos, por lo que el número de publicaciones
es menor a los años anteriores, esto se debe a que esta investigación se lleva a cabo en
medio del año en curso.
(ii) Autor y país de publicación
La contribución realizada por los diferentes autores considerando la zona geográfica, en
donde se observa una gran variedad de países especialmente de Asia y Europa que han
contribuido al tema de estudio. Existe un fuerte predominio de autores de Alemania
con un 17%, este aspecto era el esperado ya que, el término de Industria 4.0 surgió en
este país. Otros autores cuyos países de origen tienen liderazgo en el tema de estudio
son: Estados Unidos con el 11%, China junto con Italia con el 9% y España con el 8%.
(iii) Tipo de documento
El enfoque metodológico adoptado en los documentos, de los 53 artículos
seleccionados en esta revisión sistemática de la literatura, el 47% (25 documentos) son
revisiones literarias, el 28% (15 documentos) parten de la revisión de la literatura y
terminan en el desarrollo de un marco conceptual, y el 25% (13 documentos) solo
desarrollan un marco conceptual.
Con la actual revisión literaria se puede decir que la Industria 4.0, como tema reciente,
ha sido estudiado desde un punto de vista conceptual y/o teórico, siendo la revisión
literaria la metodología de mayor aplicación.
(iv) Área o temática que abarca
Considerando el contexto en el cual los artículos, fueron creados y/o aplicados, ha sido
posible clasificarlos en diferentes temáticas, en las que destaca el ámbito principal en el
que se encuentran. Se observa que el 45.3% hacen referencia a las tecnologías de la
Industria 4.0 en la producción, el 32.1% a la manufactura inteligente, el 17% a la
planificación y control de la producción y un 5.7% a la gestión de las operaciones de la
cadena de suministro como se observa en la Tabla 2.
Tabla 2. Clasificación por categorías de los artículos analizados.
Temática
# de Artículos
Porcentaje
Tecnologías de la Industria 4.0
en la producción
24
45.3%
Manufactura inteligente
17
32.1%
103
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Planificación y Control de
Operaciones
9
17.0%
Gestión de Operaciones de la
Cadena de Suministro
3
5.7%
Total
53
100.0%
(v) Propósito
Los propósitos que persiguen cada uno de los artículos encontrados son diferentes y
cada uno se enmarca en una de las temáticas descritas en el apartado anterior; sin
embargo, la mayoría se centra en revisar y analizar a través de un marco conceptual o
revisión literaria los desafíos, conceptos, características aplicaciones e implementación
de la Industria 4.0 en los sistemas de fabricación inteligentes; sin embargo, es importante
destacar que ningún trabajo previo presenta el mismo objetivo de este trabajo de
investigación
Dimensiones propuestas
Las dimensiones bajo las cuales se desarrolla cada artículo muestran una gran variedad
de propuestas que tratan alcanzar los objetivos planteados. En los artículos analizados,
existen diferentes marcos conceptuales, y cada uno de ellos hace referencia a diferentes
dimensiones; sin embargo, los que mayor aporte desarrollan para este trabajo de
investigación, son los siguientes: Valencia et al., (2019) desarrolla un marco conceptual
que aborda cuatro dimensiones que se relacionan directamente con la planificación de
operaciones como son: las actividad de planificación de la producción, los horizontes de
planificación, las fuentes de recopilación de datos y la aplicación que tiene la I4.0 según
el tamaño de la empresa. Por otro lado esta Parente et al., (2020) en su investigación
realizan un análisis de las oportunidades y desafíos que la I4.0 aporta al campo de la
programación de la producción, dando como resultado las siguientes áreas que las
denominan críticas en la programación de la producción, como son: la descentralización
y toma de decisiones autónomas, la flexibilidad de programación, la programación en
tiempo real, la programación bajo incertidumbre y las nuevas interacciones
colaborativas entre humanos, máquinas y productos. Las carencias observadas se
encuentran en los sectores de aplicación de la Industria 4.0, ya que ningún marco
conceptual desarrollado aborda este tema en sus dimensiones, de la misma manera otro
aspecto que no se considera en la mayoría de los artículos son los beneficios e impacto
ambiental generado por la aplicación de estas tecnologías.
Tecnologías y Funcionalidades de la Industria 4.0
En los artículos científicos analizados el uso y aplicación de las tecnologías relacionadas
a la Industria 4.0 en las actividades del SPyCO.
Existe un artículo que representa el 1.9% que menciona de manera general a la Industria
4.0; el resto de los artículos mencionan de manera específica una o varias tecnologías
combinadas sobre las principales contribuciones, áreas de aplicación, limitaciones, y
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recomendaciones de la Industria 4.0 en el SPyCO. De esta manera se observa que las
tecnologías más encontradas en los artículos analizados son: un 5.7 % la tecnología AGV
(Vehículo guiado automático); 9.4 % el Blockchain; 17% la realidad virtual y aumentada;
18.9% la manufactura aditiva (MA); 37.7 % la computación en la nube; 49.1% el Big data;
50.9% el CPS; 54.7% el Internet de las cosas (IoT); y el 56.6% la Inteligencia artificial (IA),
siendo estas tres últimas las más mencionadas en las revisiones literarias, las mismas que
consideran al Machine Learning (ML) como parte de la IA.
A continuación, se muestran las principales funcionalidades de las tecnologías que
soportan la I4.0. Ver Tabla 3.
Tabla 3. Funcionalidades de las tecnologías que soportan la I4.0
Tecnología del Internet de las Cosas (IoT)
Referencias: Shrouf et al., 2014; Boza et al., 2016; Nobre y Tavares, 2017;
Zhang et al., 2018; Morariu et al., 2020
Proporciona productos y servicios inteligentes
Vigila funcionamiento y mantenimiento de las fábricas
Proporciona información de CdS en tiempo real
Comunicación de objetos entre sí por medio de las TIC
Da seguimiento al ciclo de vida del producto
Las máquinas y equipos envían datos de rendimiento
Evita el mantenimiento reactivo
Modelos de planificación basados en modelos digitales
Genera optimización de las máquinas
Comunicación de procesos en tiempo real
Gestión y el control de un entorno de fabricación
Vigilancia y control inteligente a través de sensores
Control, seguimiento, e interacción en tiempo real
Inteligencia Artificial (IA)
Referencias: Priore et al., 2014; Çaliş y Bulkan, 2015; Burggräf et al., 2018;
Usuga Cadavid et al., 2020; Morariu et al., 2020
Máquinas con inteligencia para realizar tareas sin o con intercomunicadores
humanos
Toma de decisiones inteligentes en tiempo real sobre reglas de asignación de
máquinas
Reduce al mínimo la duración de los períodos de programación.
Optimización más eficiente a través de algoritmos de aprendizaje.
Control y la vigilancia de los procesos de producción en tiempo real
Capacidad de producción se adapta a eventos predichos
Minimiza el problema "makespan" a través de algoritmos genéticos.
Toma de decisiones en condiciones de incertidumbre
Redes neuronales se utilizan en la planificación y el control de procesos
La lógica difusa se utiliza en la programación
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Reduce la intervención humana y recursos de control
Sistemas Ciber Físicos (CPS)
Referencias: Sikorski et al., 2017; Zhang et al., 2018; Alcácer y Cruz-Machado,
2019; Queiroz et al.,2020; Chawla et al., 2020
Vigila y monitorea lotes de producción y máquinas
Crea copias virtuales del mundo físico
Integra las TIC con componentes físicos y computacionales
Mejora de la fiabilidad de los procesos
Mejora la salud de los trabajadores, mediante la optimización del diseño
ergonómico
Coordinación bidireccional entre modelos virtuales y la construcción física
Sistema de vigilancia en tiempo real
Reduce el tiempo de fabricación
Controla, da seguimiento, e interactúa en tiempo real durante el proceso de
producción
Toma de decisión eficiente, en tiempo real y de forma autónoma de acuerdo
con los requisitos de producción
Logra los mejores niveles de producción de las instalaciones basadas en IoT
Big Data (BD)
Referencias: Yang Lu, 2017; Zhong et al., 2017; Zheng et al., 2018; Alcácer y
Cruz-Machado, 2019; Queiroz et al., 2020
Almacena, procesa y analiza una gran cantidad de datos
Los datos reflejan el estado de la producción
Refleja movimientos de materiales, pedidos y reacciones de clientes y
proveedores
Permite incluir algoritmos y aplicaciones de análisis
Mejora los procesos de fabricación
Permite entender el comportamiento de las máquinas a través de diferentes
períodos.
Genera transparencia y productividad de gran cantidad de datos
Transforma los servicios de fabricación
Permite la disponibilidad de herramientas informáticas inteligentes de
predicción
Cloud Computing (CC)
Referencias: Shrouf et al., 2014; Weihrauch et al., 2018; Zhi Li et al, 2018;
Alcácer y Cruz-Machado, 2019
Acceso a datos en tiempo real de múltiples fuentes
Acceso a registros pasados de fabricación y calidad
Proporciona aplicaciones de análisis que incluyen algoritmos
Proporciona un conjunto de servicios web con recursos optimizados
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Transforma los recursos de fabricación y capacidades en la nube como
servicios
Proporciona capacidades de control y gestión de servicios para gestionar los
recursos de fabricación
Tecnología Manufactura Aditiva (MA)
Referencias: ((Mellor et al., 2014) Spalt & Bauernhansl, 2016 (Fera et al., 2016)
(Achillas et al., 2015) (Costa et al., 2017)
Diseños de redes de producción descentralizadas
Producción de forma autónoma
Reduce el 70% en el error de dimensiones
Permite producir piezas con complejidad geométrica
Centros de producción dispersos estratégicamente cerca de clientes
Diseño y la producción rápida
Producto puede ser fabricado virtualmente en cualquier lugar siempre que
haya materia prima.
Producción flexible y rentable de productos
No se necesitan maquinas-herramientas para la producción
Reduce del peso de los componentes
Tecnología Blockchain
Referencias: Sikorski et al., 2017; Angrish et al., 2018; Li et al., 2018; Baumung
y Fomin, 2019; Queiroz et al., 2020
Transacciones entre pares con alto nivel de criptografía
Potencial para transformar la economía circular combinada con el IoT
Apoya las operaciones de producción y de negocio
Logra una red flexible y distribuida
La seguridad y problemas de identidad se basan en avanzados algoritmos
criptográficos de datos.
Intercambio de conocimientos y servicios entre las empresas
Aumenta la calidad de toda la industria
Permite que clientes y empresas estén conectados
Permite compartir información, conocimientos y servicios
Proporciona trazabilidad, verificabilidad, privacidad y aplicabilidad
Facilita el registro y el intercambio de datos
Genera puntualidad y la garantía de los pagos, mediante contratos inteligentes
Facilita las interacciones M2M (machine to machine)
Productores publican información de producción en un flujo de datos, como
una publicación instantánea
Consumidor lee las ofertas, analiza e intenta satisfacer su demanda
Órdenes de producción pueden ser enviadas de forma segura dentro de la
empresa
Protege a toda la cadena de producción contra el acceso no autorizado
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Conectividad y Flujo de Información
El intercambio de datos e información en tiempo real entre dispositivos es el elemento
clave de las fábricas inteligentes, en esta representan el estado de la producción,
movimientos de materiales, pedidos y la retroalimentación de los clientes, así como
también la información de los proveedores. De acuerdo con el análisis de los artículos
seleccionados se observa que el 84.9% de los autores hacen referencia en sus estudios,
a la forma de adquirir los datos, el 73.58% como procesarlos y el 45.28% para que
utilizarlos; sin embargo, el 7.55% no aborda este tema de estudio en sus publicaciones.
De esta información se puede deducir que la forma de adquirir y transmitir los datos e
información a través del uso de las tecnologías asociadas a la Industria 4.0, es la nueva
tendencia a la cual las empresas deben adaptarse para la recopilación de datos, el análisis
y la toma de decisiones en tiempo real, considerando los continuos cambios de la
demanda del mercado.
Aspectos Estratégicos
Esta dimensión hace referencia a la toma de decisiones dentro de la gestión de
operaciones, según la relación de la demanda con el proceso productivo (estrategia
productiva) y según la estructura de flujo (configuración productiva).
a. Estrategia productiva
Esta decisión se relaciona con la planificación y control de la producción, resulta
interesante en este trabajo de investigación, conocer cómo la localización del CODP se
pude ver afectado por la Industria 4.0; en este contexto se realiza la revisión de los
artículos científicos considerando esta categoría para conocer si los autores abordan
este tema de estudio en su revisión sistemática de la literatura. Las características
encontradas en cada artículo.
De esta información se puede deducir que haciendo referencia a la estrategia productiva
bajo el contexto de Industria 4.0 existe un vacío en la investigación de la literatura ya
que casi el 85% de los autores no la consideran en sus investigaciones; sin embargo, la
estrategia productiva más mencionada en este estudio bajo el contexto de Industria 4.0
es la fabricación bajo pedido (MTO) y diseño bajo pedido (ETO).
b. Configuración productiva
La configuración productiva según la estructura del flujo para la obtención del producto
encontradas en cada artículo. Al realizar la revisión de los artículos científicos para
determinar la configuración productiva, que los autores mencionan en el sistema de
fabricación bajo el contexto de la Industria 4.0, se observa que un 64.2 % no hace
referencia al sistema de fabricación en su revisión sistemática de la literatura, el 3.8%
se refiere al sistema de fabricación por proyectos y ningún artículo hace referencia al
sistema de fabricación continua; sin embargo, en el sistema de fabricación por lotes se
observa que el 24.5% menciona el sistema de taller de trabajo (Job Shop), el 13.2% al
sistema de taller de trabajo flexible (Flexible Job Shop), el 7.5% al sistema de taller de
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flujo hibrido (Flexible Flow Shop), el 3.7% al sistema de taller de flujo (Flow Shop). De
esta información se puede deducir que haciendo referencia a la configuración productiva
existe un vacío en la investigación de la literatura ya que solo una tercera parte de
autores lo abordan; sin embargo, la configuración productiva más mencionada bajo el
contexto de Industria 4.0 es el sistema de fabricación por lotes de taller de trabajo (Job
Shop) y de taller de trabajo flexible (Flexible Job Shop), de acuerdo con esta revisión
bibliográfica.
Sistema de Planificación y Control de Operaciones
En esta dimensión se aborda las aplicaciones de la Industria 4.0 en las actividades del
Sistemas de Planificación y Control de Operaciones.
Al realizar la revisión de los artículos científicos para determinar el uso y aplicación de
las tecnologías relacionadas a la Industria 4.0 en las actividades del SPyCO.
El 9.4% de los autores se refieren a la planificación agregada de la producción (PAP), así
varias investigaciones (Shen et al., 2006; Mellor et al., 2014; Achillas et al., 2015) señalan
que la planificación de la producción especifica los recursos necesarios de producción
en el mediano plazo considerando la complejidad y volatilidad del mercado, de manera
similar (Çaliş & Bulkan, 2015; Barua et al., 2020) hacen referencia a la planificación de
la producción en el mediano plazo y la utilidad de las tecnologías como la Inteligencia
Artificial y especialmente el Machine Learning en el análisis del comportamiento desde
la previsión de la demanda hasta la planificación de operaciones.
El 18.9% de los autores se refiere a la planificación de la producción en el corto plazo
(PMP). Valencia et al. (2019) en su investigación se enfoca específicamente en demostrar
la finalidad de las actividades de planificación de la producción en un contexto de I4.0
considerando el tamaño de la empresa y fuentes de recopilación de datos; este autor
manifiesta que, debido al nivel de incertidumbre del entorno externo, la planificación de
la producción se dirige principalmente a definir la disponibilidad de los recursos
necesarios en horizontes de planificación a corto plazo. De la misma manera (Zhong,
2017; Leo Kumar, 2017; Zhang et al., 2018; Tsai & Lu, 2018; Dallasega et al., 2018;
Sobottka et al., 2019; Dolgui et al., 2019; Morariu et al. 2020) señalan que el horizonte
de planificación más privilegiado en el contexto de Industria 4.0 es el corto plazo cuyo
nivel decisional es el operativo.
El 17% de los artículos analizados se refieren a la planificación de requerimientos de
capacidad (CRP), y el 11.3% a la planificación de requerimientos de material (MRP), estas
planificaciones se encuentran basadas en datos, los mismos que son procesados y
analizados en tiempo real (Dallasega et al., 2018; Zhuang et al., 2018). La planificación
de recursos se basa principalmente en el IoT, el cual permite la integración de la
información, digitalización de los sistemas, supervisión en tiempo real de la gestión de
materiales y recursos en el taller, recopilación automática de datos, y simulaciones
basadas en estos para predecir los requerimientos de material y capacidad, así como
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también el comportamiento de las operaciones (Lu, 2017; Weihrauch et al., 2018,
Besharati-Foumani et al., 2019).
El 3.8% de los artículos se refieren a la gestión de inventarios con demanda
independiente, existen dos artículos que mencionan de manera general, sin mayor
detalle que ciertas tecnologías especialmente la Inteligencia Artificial y el Internet de las
cosas, permiten conocer el manejo de materiales y la gestión de inventario actualizada,
de tal manera que se pueda planificar la producción en base a esta información (Boza et
al., 2016).
En lo que se refiere a la programación de la producción el 50.9% de los artículos hacen
referencia a la temporización (scheduling), el 39,6% en la secuenciación, y el 30.2% a la
carga o asignación. Priore et al. (2014) realiza una revisión bibliográfica de los trabajos
publicados en los últimos diez años, en la cual identifica la mejor regla de asignación de
máquinas para un escenario de fabricación utilizando el Machine Learning, cuando
existen escenarios de fabricación cambiantes, de la misma manera Zhang et al., (2019)
presenta un marco conceptual que permite resolver el problema de programación bajo
en contexto de Industria 4.0, utilizando nuevas tecnologías como el IoT, Big data,
Inteligencia Artificial, Computación en la nube, CPS, las mismas que permiten
desarrollar nuevos modelos de programación. Otro estudio importante es el de
Uhlmann y Frazzon (2018) quienes estudian el proceso de reprogramación de la
producción, en entornos de fabricación dinámica, donde se producen perturbaciones
inesperadas en los procesos de producción; y a través de este estudio determinan como
se puede aplicar esta reprogramación en casos reales de la industria utilizando la
tecnología y algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning
El 11.3% de los artículos analizados hace referencia al lanzamiento. Priore et al. (2014)
señala que la mayoría de los sistemas de fabricación funcionan en entornos dinámicos
por lo que los acontecimientos imprevisibles en tiempo real son inevitables y pueden
provocar cambios en la programación, así como también perder su viabilidad cuando se
realiza el lanzamiento de las ordenes de producción. Usuga Cadavid et al. (2020)
manifiesta que la I4.0 debe dotar a los sistemas de producción los datos procedentes
del proceso de fabricación para aprovechar de mejor manera los recursos disponibles
que permitan actualizar la programación de las máquinas para conocer las operaciones
y el momento en que deben efectuarse cuando se realiza el lanzamiento de pedidos
urgentes. Dallasega et al. (2018) señala que el sistema de planificación de recursos
empresariales basado en la web permite identificar el estado de los materiales a lo largo
de la cadena de suministro asegurando que los materiales, dispositivos, herramientas e
información precisos para la operación se encuentren en el puesto de trabajo.
La mayor cantidad de artículos hacen referencia al control de la producción en el
contexto de Industria 4.0 y representan el 69.8% de los artículos analizados. Henao-
Hernández et al. (2019) muestra una revisión literaria de las técnicas de monitoreo y
control para la toma de decisiones de fabricación sostenible en la era de la Industria 4.0,
en donde las tecnologías como el CPS permite la integración de las tareas de control
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tanto en el lanzamiento de órdenes, secuenciación y control de capacidad. Zhuang et
al. (2018) propone un marco conceptual para la gestión y control de la producción en
una planta de ensamble inteligente, de la misma manera Rojas y Rauch (2019) investigan
los facilitadores del CPPS (sistemas de producción ciber físico) para definir los retos
futuros y destacar la importancia de los sistemas de control y su interacción con el IoT
en un sistema de fabricación en la cual manifiesta que la tecnología del IoT permite el
monitoreo y trazabilidad en tiempo real del estado de las máquinas y del procesamiento
de los productos.
Existe un 11.3% de artículos que no hacen referencia específica a las funciones o
actividades del SPyCO; sin embargo, abordan algunas de las tecnologías de la I4.0 y
explican de manera general su aplicación en este ámbito (Fera et al., 2016, Costa et al.,
2017, Sikorski et al., 2017; Filho et al., 2017; Li et al., 2018).
Sector y campo de aplicación
La mayor aplicación de la Industria 4.0 que se observa, es en la manufactura con un 23%,
la misma que agrupa para este estudio a la industria de la cerámica, juguetes,
herramientas, neumáticos, alimentos y madera. La automoción, medicina & farmacia, así
como también los servicios abarcan un 17%, dentro de los servicios se encuentran la
logística, transporte y mantenimiento. El sector aeroespacial representa el 14% y el
sector de la electrónica el 7%. Esta distribución en la industria está de acuerdo con los
artículos analizados que mencionan la aplicación de las tecnologías de la Industria 4.0.
De acuerdo con las categorías del marco conceptual propuesto se observa que el 64%
se refiere al sector secundario (aeroespacial, automoción, manufactura, química,
electrónica, construcción), el 34% al sector terciario prestación de servicios (logística,
transporte, mantenimiento, medicina & farmacia) y el 2% al sector primario (agricultura,
minería).
Beneficios e impacto
La empresa enfrenta retos por el cambio en los procesos productivos, en la cual existen
áreas que necesitan desarrollarse para la automatización inteligente de sus procesos de
producción. La Tabla 4 muestra los principales impactos y beneficios desde el punto de
vista funcional/decisional, económico, social y medioambiental que manifiestan varios
autores.
Tabla 4. Beneficio/Impacto de la I4.0
Funcional/Decisional
Referencia: Mellor et al., 2014; Priore et al., 2014; Spalt y Bauernhansl, 2016;
Fera et al., 2016; Boza et al., 2016; Leo Kumar, 2017; Tsai y Lu, 2018; Zhang et
al., 2018; Weihrauch et al., 2018; Sobottka et al., 2019; Alcácer y Cruz-Machado,
2019; Inkermann et al., 2019; Valencia et al., 2019; Zhang et al., 2019; Baumung
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y Fomin, 2019; Usuga Cadavid et al., 2020; Morariu et al., 2020; Parente et al.,
2020
Flexibilidad de la combinación de productos, volumen, e introducción de nuevos
productos
Menor tiempo de respuesta a los clientes
Productos altamente personalizados.
Sistema de fabricación autónomo, descentralizado y flexible
Tomar decisiones inteligentes en tiempo real
Predice problemas de producción (prevención y detección de fallas en los
recursos)
Capacidad de producción se adapta a eventos predichos
Planificación predictiva de la producción (capacidad de predicción en tiempo
real)
Mejora la eficiencia de la industria manufacturera
Controla, da seguimiento, e interactúa en tiempo real durante el proceso de
producción
Integra los sistemas ERP y MES
Integración del cliente en el diseño del producto
Identificar rápidamente las deficiencias de calidad
Da a conocer la fecha exacta de entrega de pedidos
Representación virtual del proceso de fabricación
Se reduce el horizonte de planificación (semanas-horas).
Aumenta la productividad y reduce riesgos a la salud
Respuesta inmediata a los cambios del mercado (planificar en base a
información)
Sistema de vigilancia y control de las interrupciones en la producción (proceso
de monitoreo en línea)
Optimización del espacio de fabricación y de las instalaciones
Producción autónoma 24/7 sin parar
Horizonte de planificación más privilegiado es corto plazo (operativa)
La disponibilidad de los recursos necesarios se planifica principalmente a corto
y mediano plazo
Genera contratos inteligentes y comprueba su cumplimiento
Proteger a toda la cadena de producción contra el acceso no autorizado
Intercambio de datos de producción para la utilización eficiente de las
capacidades en la red
Económico
Referencia: Mellor et al., 2014; Shrouf et al., 2014; Achillas et al., 2015; Leo
Kumar, 2017; Weihrauch et al., 2018; Zheng et al., 2018; Phuyal et al., 2020;
Ghobakhloo, 2020; Beier et al., 2020; Queiroz et al., 2020; Usuga Cadavid et al.,
2020
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Produce lotes económicos
Menores niveles de existencias.
Se reducen los plazos de entrega
Disminución de stock de seguridad
Disminución de costos de operación, mantenimiento inventario y logística
Permite reducir tiempo y los gastos de producción
Requieren de importantes inversiones de capital
Optimización de recursos
Acelera el proceso de modernización económica
Social
Referencia: Beier et al., 2020; Shrouf et al., 2014; Mellor et al., 2014; Burggräf
et al., 2018; Rojas & Rauch, 2019; Ghobakhloo, 2020)
Minimiza la participación de personas en la fabricación
Impacto de condiciones y posibilidades de trabajo en el futuro (mujeres,
jóvenes, o personas con discapacidad)
Nuevas formas de crear servicios y valores para los clientes antes y después de
la compra
Requiere de diseñadores e ingenieros calificados
Máquinas inteligentes proyectan un escenario futuro de fábricas desiertas y
personas en desempleo.
Privacidad de las personas es un desafío en el desarrollo futuro del análisis de
datos.
Los países en desarrollo y comunidades con un acceso limitado a la educación
están en desventaja a medida que avance la Industria 4.0
Medio Ambiental
Referencia: Mellor et al., 2014; Shrouf et al., 2014; Achillas et al., 2015; Fera et
al., 2016; Leo Kumar, 2017 (Tsai & Lu, 2018; Henao-Hernández et al., 2019;
Sobottka et al., 2019; Ghobakhloo, 2020; Beier et al., 2020; Queiroz et al., 2020
Minimiza el reciclaje y la eliminación de residuos
Reducción significativa de las emisiones de carbono
Minimización del total de la energía consumida por todos los recursos utilizados
Contribuye positivamente al desarrollo de la economía circular
Reducción del desperdicio
Monitoreo y predicción del consumo de energía (Sensores Wireless)
DISCUSIÓN
Al analizar los artículos investigados desde la perspectiva del Sistema de
Planificación y Control de Operaciones (SPyCO), considerando que este término
involucra la gestión del funcionamiento y mejora del sistema de producción dentro
de las empresas, para apoyar a la toma de decisiones al gestionar los productos
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y/o servicios, considerando los recursos de materiales y capacidades que permiten
satisfacer las necesidades del cliente, se puede mencionar lo siguiente:
Se observa un gran crecimiento de artículos desarrollados entre los años 2018 y
2020, este periodo muestra una tendencia reciente de la transformación digital
aplicada a la manufactura, que ha desembocado en la cuarta revolución industrial
ya que muchas empresas han iniciado la digitalización de sus cadenas de valor,
generando la implementación de nuevos modelos de gestión. Considerando la
zona geográfica se observa una gran variedad de países que han contribuido al tema
de estudio con un predominio de autores de Alemania, Estados Unidos y China.
Existen diferentes marcos conceptuales, cuya relación con los sistemas de
planificación y control de operaciones son abordados de manera general. Los
resultados muestran que la aplicación y funcionalidades de la Industria 4.0 en las
actividades del SPyCO más investigadas son la programación y control de la
producción vinculadas al corto plazo
Las tecnologías de la Industria 4.0 se encuentran relacionadas y combinadas unas
con otras, siendo las más citadas según esta revisión bibliográfica: la Inteligencia
Artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT), los Sistemas Ciber Físicos (CPS), el Big
data (BD) y la Computación en la nube. Estas tecnologías se encuentran integradas
dentro de los sistemas de producción inteligente, con aplicación y funcionalidad
directa en la planificación, programación y control de las operaciones dentro de la
empresa, permitiendo incrementar la flexibilidad y la rentabilidad a través de la
reducción de tiempos y costos de producción.
La forma de adquirir y transmitir los datos e información a través del uso de las
tecnologías asociadas a la Industria 4.0, es la nueva tendencia a la cual las empresas
deben adaptarse para la recopilación de datos, el análisis y la toma de decisiones,
considerando los continuos cambios de la demanda del mercado. La información
es utilizada y aplicada a los recursos de fabricación en la planificación, programación
y control de operaciones, así como también en el diseño del sistema productivo
Existe un vacío en la literatura referente a la toma de decisiones, según la estrategia
productiva para el cumplimiento de pedidos, ya que la mayoría de los autores
(84.91 %), no consideran en su análisis esta dimensión; sin embargo, de los pocos
artículos que la mencionan destacan el MTO ( Make-to-order) y ETO (Engineer-
to-order). Esta revisión bibliográfica muestra la afectación a la previsión de la
demanda, la cual se vuelve compleja e inexacta, por la tendencia de la Industria 4.0
en donde los productos satisfacen los requerimientos particulares de los clientes,
desde el diseño y personalización generando productos únicos.
Existe un vacío en la investigación de la literatura con respecto a la toma de
decisiones según la estructura de flujo (configuración productiva) ya que solo una
tercera parte de autores lo abordan; sin embargo, de acuerdo con esta revisión
bibliográfica la configuración productiva más mencionada bajo el contexto de
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Industria 4.0 es el sistema de fabricación de taller de trabajo (Job Shop) y de taller
de trabajo flexible (Flexible Job Shop).
Las aplicaciones y funcionalidades proporcionadas por la Industria 4.0 en el
contexto de planificación agregada, plan maestro de producción, planificación y
gestión de inventario, están poco exploradas; sin embargo la mayoría de autores
hace referencia al horizonte de planificación, en el cual, debido al nivel de
incertidumbre del entorno externo, y a los cambios repentinos de la demanda, la
planificación de la producción se dirige principalmente a definir la disponibilidad de
los recursos necesarios en horizontes de planificación a corto plazo, cuyo periodo
puede ser semanas, días, inclusive horas.
Las empresas en el contexto de I4.0 están apostando por los procesos de
planificación de operaciones en contextos colaborativos para la toma de
decisiones, en donde gracias a los avances tecnológicos se permite la comunicación
y el intercambio de información digital, automatizada y en tiempo real entre los
eslabones de la cadena de suministro, así como también entre los
procesos de negocio de la empresa, permitiendo reducir costes e incrementar
eficiencia, calidad, y agilidad de las operaciones.
El beneficio e impacto que genera uso de nueva tecnología en los procesos
productivos ha generado una nueva forma de producción, organización y realidad
industrial, en donde se está evidenciando un cambio de los sistemas de producción
que son autónomos, descentralizados y flexibles permitiendo el incremento de la
producción, toma de decisiones en tiempo real, menor tiempo de respuesta a los
clientes, mejora de la eficiencia, monitoreo, control y optimización del proceso de
producción
En el ámbito económico la aplicación de las tecnologías de la I4.0 genera, uso
efectivo de los recursos, disminución de costes de operación, inventario y logística.
En el ámbito social, genera, un cambio en la empleabilidad, la forma de vida y
trabajo ya que se minimiza la participación de personas en la fabricación y se
requiere mayor cualificación del personal. En el ámbito medioambiental, genera, la
minimización del consumo de energía, el reciclaje, las emisiones de carbono y
desperdicio.
Limitaciones
Este trabajo de investigación se centra en el sistema de planificación y control de
la producción basado en la empresa, sin embargo, el estudio podría incrementar
su alcance a la planificación de operaciones en la cadena de suministro.
El estudio no aborda la aplicación de las tecnologías de la Industria 4.0 a los
pronosticos o previsiones, debido a la gran variedad de métodos y modelos de
pronósticos cuantitativos existentes.
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Lo artículos analizados hacen referencia a las aplicaciones de tecnologías de la I4.0
específicas en la programación, y control de las operaciones. Existe una mínima
cantidad de documentos relacionados a la gestión de inventarios de artículos con
demanda independiente bajo el contexto de Industria 4.0, en su mayoría existen
apartados dentro de los artículos que hacen referencia a la optimización de la
planificación operativa de materiales (MRP) y capacidad (CRP).
Futuras líneas de Investigación
Se han identificado algunas líneas de investigación que pueden contribuir al estudio
de la gestión de operaciones en el contexto de Industria 4.0. A continuación se
mencionan alguna de ellas:
Centrar el estudio en la búsqueda de métodos y modelos matemáticos de
programación basados en las tecnologías de la Industria 4.0 que optimicen la
producción, planificación y gestión de operaciones.
Realizar un estudio del proceso productivo bajo el contexto de Industria 4.0 por
sectores industriales debido a la problemática e incertidumbre inherente asociada
cada uno.
Estudiar en casos reales a la pequeña y mediana empresa, para conocer si disponen
o están experimentando una transición tecnológica en la automatización de los
procesos de fabricación, transporte y almacenamiento a través del uso de las
tecnologías de la Industria 4.0.
Realizar el estudio del impacto de la Industria 4.0 en la gestión de la cadena de
suministro, que permita evaluar el uso de la tecnología y la capacidad de resiliencia
en su gestión
Estudiar los impactos de la Industria 4.0 en el ciclo de vida de los productos y
servicios, así como también en su diseño tanto del producto como del proceso.
Estudiar las amenazas, el impacto y condiciones en la capacitación y posibilidades
de empleo debido a la innovación en la fabricación digital.
Analizar el desarrollo de la Industria 4.0 y sus implicaciones en la triple
sostenibilidad (económica, social y medio ambiental)
Estudiar los principales riesgos potenciales del ciberataque en los sistemas de
producción que utilizan tecnologías de la Industria 4.0 que permita desarrollar
estrategias para minimizar la exposición al riesgo.
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