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REVISTA CUBANA
DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL
RNPS 2487 • ISSN 2708-3411
Vol. 6 • 2025 • e293
ARTÍCULO ORIGINAL
Procedimiento para la mejora de la
capacidad de gestión de procesos
productivos con enfoque de Industria 4.0
Procedure for Improving the Management Capacity of Productive
Processes with an Industry 4.0 Approach
Javier Villate Acosta
jvillatea@gmail.com • https://orcid.org/0009-0003-1060-0579
CENTRO DE NEUROCIENCIAS DE CUBA
Yuniel Bolaño Rodríguez
ybolanor@gmail.com • https://orcid.org/0000-0001-1079-5321
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE LA HABANA ¨JOSÉ ANTONIO ECHEVERRÍA¨
Recibido: 2025-11-05 • Aceptado: 2025-12-15
RESUMEN
La Industria 4.0 representa un nuevo paradigma industrial y tecnológico basado en la
integración de herramientas digitales avanzadas. Su aplicación articulada permite optimizar la
planificación, fortalecer la toma de decisiones sustentadas en datos, incrementar la eficiencia,
garantizar la trazabilidad y ampliar la capacidad productiva en sistemas manufactureros
modernos. Estas transformaciones resultan especialmente relevantes en sectores biomédicos,
donde la precisión y la personalización de los productos constituyen factores críticos. En este
contexto, las empresas buscan evolucionar hacia fábricas inteligentes, capaces de ser más
competitivas y sostenibles en un entorno global dinámico.
El presente trabajo propone un procedimiento orientado a mejorar la capacidad de gestión de
los procesos de producción, fundamentado en los principios de la Industria 4.0. Este enfoque
fue aplicado al proceso de producción de prótesis auditivas en el Centro de Neurociencias de
Cuba (CNEURO). Los resultados evidencian que la adopción progresiva de herramientas
digitales contribuye de manera significativa a elevar la eficiencia y la eficacia del sistema
productivo, consolidando la capacidad de gestión del proceso alineada con los principios de la
Industria 4.0.
Palabras clave: Industria 4.0, procedimiento, gestión de producción, prótesis auditivas.
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Procedimiento para la Mejora de la Capacidad de Gestión de Procesos
Productivos con Enfoque de Industria 4.0
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ABSTRACT
Industry 4.0 represents a new industrial and technological paradigm based on the integration
of advanced digital tools. Its articulated application enables the optimization of planning, the
strengthening of data-driven decision-making, the increase of efficiency, the assurance of
traceability, and the expansion of productive capacity in modern manufacturing systems.
These transformations are particularly relevant in biomedical sectors, where precision and
product personalization are critical factors. In this context, companies seek to evolve toward
smart factories, capable of being more competitive and sustainable in a dynamic global
environment.
The present study proposes a procedure aimed at improving the management capacity of
production processes, grounded in the principles of Industry 4.0. This approach was applied to
the production process of hearing prostheses at the Cuban Neuroscience Center (CNEURO). The
results demonstrate that the progressive adoption of digital tools significantly contributes to
enhancing the efficiency and effectiveness of the production system, consolidating process
management capacity aligned with the principles of Industry 4.0.
Keywords: Industry 4.0, procedure, production management, hearing prostheses.
INTRODUCCIÓN
La gestión de la producción forma parte de la administración de una empresa, existen varios criterios de este
concepto según (Gamarra Santillán, 2022),(Barreto Pérez & Lino Humerez, 2016) y (Gavilánez, 2021); pero en esencia
se puede definir como el conjunto de actividades que permite organizar, planificar, ejecutar, controlar y dirigir un
sistema productivo mediante métodos, procedimientos y medidas para garantizar las exigencias de los clientes con
una elevada eficiencia, eficacia y competitividad.
La gestión avanzada de la producción y el control de procesos se centra en el intercambio de ideas y los últimos
avances en producción, sostenibilidad, ciclo de vida, innovación, desarrollo, diagnóstico de fallos y sistemas de
control (Trzcielinski et al., 2021). La gestión de la producción constituye un elemento básico en la dirección de la
empresa contemporánea; y al integrarse de manera coherente con el ciclo de dirección que abarca la planificación,
la organización y el control se consolida como un elemento clave determinante para alcanzar un desempeño
organizacional satisfactorio.
En el marco de la evolución tecnológica y la creciente demanda de eficiencia y flexibilidad en los sistemas de
producción, el enfoque de Industria 4.0 ha emergido como una revolución que integra tecnologías avanzadas y
digitalización en los procesos industriales. Varios autores como (Bordigoni Díaz et al., 2024),(Del Val Román,
2016),(Castrillo Sardón, 2019),(Tjahjono et al., 2017), (Martínez, 2023) y (Peñalver-Higuera & Isea-Argüelles, 2024)
manifiestan varios criterios, pero en resumen la Industria 4.0 es la base para la creación de valor fundamentada en
datos, modelos de negocio innovadores y formas ágiles de organización.
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Las tecnologías habilitadoras de la Industria 4.0 como la computación en la nube, la impresión 3D, el
almacenamiento de datos, el internet de las cosas, la realidad aumentada y realidad virtual, la integración de
sistemas, la ciberseguridad, la inteligencia artificial y la robótica avanzada han dado origen a un nuevo término
denominado fábrica inteligente; que según (Mosleuzzaman et al., 2024), (Osterrieder et al., 2020), (Kusiak, 2019) y
(Bortolini et al., 2017) este término, en esencia, se refiere a un entorno avanzado de la producción que combina el
mundo físico con el digital donde se experimenta un cambio notable en sus procesos con la obtención de mejoras en
todos los ámbitos.
Para el uso de las tecnologías mencionadas anteriormente en la producción se diseñan indicadores de
desempeño del proceso, que miden la eficiencia, la calidad y la eficacia del sistema de producción. Estos indicadores
monitorean el rendimiento de la producción y ayudan a la toma de decisiones y a implementar las medidas adecuadas
ante fallas que pueden garantizar la mejora continua del proceso. Así lo plantean (Joppen et al., 2019), (Stricker et
al., 2017) y (Jovan & Zorzut, 2006) en sus investigaciones.
Para implementar la industria 4.0 en procesos de manufactura existen “modelos de madurez” y “hojas de
rutas”, así lo establecen (Butt, 2020),(Martin Tschandl, 2019), (Sjödin et al., 2018), (Santos et al., 2017), (Puchan et
al., 2018), (Schuh et al., 2017) y (Blanc et al., 2021); donde exponen que estos términos se sustentan en los principios
de Enfoque basado en procesos, Seis sigma, Lean Manufacturing, Modelo de la Fundación Europea para la Gestión
de Calidad y Ciclo de Deming (Planificar, Hacer, Chequear, Actuar).
En la práctica, muchas empresas no pueden aprovechar el potencial de la Industria 4.0 porque no saben cómo
adaptar las nuevas tecnologías ni cómo identificar los requisitos adecuados dentro de su empresa. (Schumacher et
al., 2016)
Una revisión de los 10 modelos de madurez y hojas de rutas más importantes (Gronau & Schumacher, 2023)
permite afirmar que no existe un procedimiento universal para la implementación de la Industria 4.0 en las
organizaciones. En consecuencia, cada empresa requiere un proceso de transformación personalizado, que le
permita identificar, evaluar y aprovechar su potencial específico en el contexto de la Industria 4.0.
Esta transformación e implementación constituye una mejora significativa para el desarrollo de una o de varias
capacidades de dirección y gestión empresarial con ese enfoque tecnológico. Existe un procedimiento de diagnóstico
y mejora de 7 capacidades de dirección y gestión empresarial desarrollado por (Leal-Pupo et al., 2022). Las
capacidades son las siguientes: 1. Capacidad General de la Empresa, 2. Capacidad de Gestión del Desarrollo de la
Empresa, 3. Capacidad de Gestión de Operaciones de la Empresa, 4. Capacidad de Gestión Logística de la Empresa,
5. Capacidad de Gestión Económica Financiera, 6. Capacidad de Gestión Comercial y Mercadotecnia de la Empresa y
7. Capacidad de Gestión de Recursos Humanos.
El procedimiento se basa esencialmente en la aplicación de listas de chequeo como instrumento de
autodiagnóstico en cada capacidad para detectar debilidades específicas en elementos y variables clave, que
posteriormente serán consideradas en la formulación de planes de mejora orientados al fortalecimiento
organizacional.
La integración de la perspectiva de este procedimiento con los modelos de madurez y las hojas de ruta de
implementación de la Industria 4.0 descritas en la literatura puede dar lugar al diseño de un nuevo procedimiento
orientado a mejorar la capacidad de gestión de procesos productivos con enfoque de Industria 4.0.
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En Cuba, el avance hacia la transformación digital está respaldado por políticas gubernamentales que impulsan
la innovación tecnológica, especialmente en sectores estratégicos como la industria biotecnológica y médica. (PCC,
2021). Sin embargo, la realidad de la Industria 4.0 en el país es que se identifican más de 30 instituciones y grupos
científicos cubanos activos en estas tecnologías, así como un conjunto de desarrollos que, desde la academia, el
sector empresarial, y formas de gestión no estatal, avanzan en estas cuestiones. Aun cuando se reconoce la necesidad
del cambio y hay una voluntad política, ello no resulta suficiente (Del Sol González Yaditza, 2022).
La estrategia de desarrollo de Cuba no puede estar apartada de las transformaciones tecnológicas que implica
este fenómeno. Aunque en el plan de desarrollo económico y social del país se toman acciones para orientar el
cambio tecnológico, la preparación de los directivos empresariales es necesaria para que puedan conducir la hoja de
ruta de sus organizaciones. (Martínez Corbillón & Figueras Texidor, 2022).
A continuación, en el siguiente acápite se presentan y desarrollan las bases metodológicas del procedimiento
propuesto para fortalecer la capacidad de gestión de los procesos productivos mediante el uso de tecnologías
digitales. Posteriormente, dicho procedimiento se aplica en una empresa cubana, con el propósito de servir como
caso de estudio que facilite su futura implementación en otras organizaciones.
METODOLOGÍA
El procedimiento para la mejora de la capacidad de gestión de procesos productivos con enfoque de Industria
4.0 se estructura en cuatro etapas, como se muestra en la siguiente figura:
Figura 1: Procedimiento propuesto.
En la etapa I se evalúa el nivel de madurez de la Industria 4.0 en la dimensión de producción y, además, se
realiza un diagnóstico mediante la aplicación de una lista de chequeo diseñada de los elementos que integran las
variables de la capacidad de gestión del proceso productivo. La obtención de estos datos preliminares permite contar
con un diagnóstico integral del proceso.
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El nivel de madurez de la Industria 4.0 se determina con las siguientes puntuaciones del nivel de
implementación de las tecnologías habilitadoras en el proceso:
Tabla 1: : Puntuaciones de implementación de las tecnologías de la Industria 4.0
Puntuación
Descripción
0
No implementado
1-2
Implementación inicial o piloto
3-4
Parcialmente implementado
5
Totalmente implementado
Entonces, para establecer el nivel de madurez de la industria 4.0 se determina la ubicación de la puntuación
promedio calculada a partir de los rangos establecidos por niveles:
Tabla 2: Niveles de madurez de industria 4.0
Nivel
Descripción
Puntuación
promedio
Inicial
La empresa conoce el concepto de Industria 4.0 pero no ha
iniciado acciones.
0
Básico
Se han iniciado proyectos piloto o pruebas con tecnologías
digitales.
1-2
Intermedio
Hay implementación parcial en algunas áreas con
resultados visibles.
2-3
Avanzado
Las tecnologías están integradas en procesos clave y hay
gestión digital.
3-4
Líder
La empresa lidera en innovación, con ecosistemas digitales
y mejora continua.
4-5
Posteriormente se aplica a un grupo de expertos una lista de chequeo diseñada con enfoque 4.0 donde se
analiza 9 variables y 32 elementos de la capacidad de gestión del proceso productivo. A continuación, más detalles:
1. Variable Planificación Estratégica de la Producción: Planificación alineada a objetivos estratégicos y
demanda nacional, Análisis formal de capacidad productiva (impresoras 3D, personal, materiales) y
Programa de producción detallado con secuencias optimizadas.
2. Variable Control y Seguimiento de la Producción: Monitoreo del programa y acciones correctivas,
Gestión del Lead Time y cuellos de botella y Dashboard en tiempo real de órdenes de trabajo.
3. Variable Gestión de la Calidad: Sistema documentado de gestión de calidad, Inspecciones en puntos
críticos con criterios estandarizados, Análisis estadístico de no conformidades y acciones preventivas
y correctivas y Control de materiales y proveedores críticos.
4. Eficiencia de Equipos y Procesos: Medición de Eficiencia General, Mantenimiento preventivo basado
en condiciones de los equipos, Reducción de tiempos de ajuste/cambio y Procedimientos
desarrollados con operarios actualizados.
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5. Digitalización y Automatización: Flujo de trabajo digitalizado y automatizado, Uso de sistema MES
para control en tiempo real, Nube empresarial como repositorio seguro de información y Uso de
Inteligencia Artificial.
6. Gestión de Datos y Ciberseguridad: Uso de datos para tendencias y pronósticos y Plan de
ciberseguridad para datos críticos y equipos conectados.
7. Gestión y Competencias del Personal: Plan anual de capacitación técnica y transversal alienado con
la industria 4.0, Programa de multi-capacitación para flexibilidad laboral, Poder de los operarios para
detener producción ante no conformidad y Sistema de motivación y reconocimiento.
8. Logística y trazabilidad: Trazabilidad en tiempo real de los productos y los parámetros, Gestión de
proveedores logísticos y Gestión eficiente de almacenes e inventarios.
9. Orientación al Cliente y Mejora Continua: Medición y comunicación de satisfacción del cliente,
Cumplimiento sistemático de plazos de entrega, Sistema formal de mejora continua con impacto
cuantificado, Benchmarking contra mejores prácticas nacionales e internacionales para identificar
oportunidades de mejora en procesos y Recursos asignados a proyectos de innovación y mejora.
El análisis de la aplicación de la lista de chequeo se realiza a partir de la valoración de sus resultados,
determinando la concordancia entre los expertos mediante el coeficiente de Kendall y verificando la fiabilidad del
instrumento a través del alfa de Cronbach. Posteriormente, se lleva a cabo un examen detallado de los resultados de
cada variable y sus elementos, empleando técnicas de estadística descriptiva.
Seguidamente, se analiza la relación entre el desempeño de las variables vinculadas a la capacidad de gestión
y el nivel de madurez. El objetivo es identificar cómo la incorporación o ausencia de tecnologías habilitadoras impacta
en los resultados de dichas variables. Para su representación gráfica, pueden utilizarse herramientas como matrices
de correlación, gráficos radiales o mapas de calor, que facilitan la visualización de patrones y tendencias relevantes.
Con el diagnóstico realizado y en función de los resultados obtenidos, en la etapa II se diseña el conjunto de
soluciones para mejorar la capacidad de gestión del proceso. Este diseño se fundamenta en la identificación, el
análisis y la selección de las mejoras a implementar, considerando su nivel de importancia y viabilidad a corto y a
largo plazo.
En la etapa III se implementan las soluciones de mejora, mientras que en la etapa IV se lleva a cabo el
seguimiento y la valoración del impacto de dichas soluciones sobre la capacidad de gestión del proceso productivo.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Caso de estudio: Proceso de producción de prótesis auditivas en el Centro de
Neurociencias de Cuba (CNEURO)
CNEURO, como empresa de alta tecnología, es responsable del desarrollo y producción de prótesis auditivas y
moldes para la red nacional de servicios audiológicos. Sin embargo, enfrenta desafíos relacionados con la falta de un
sistema integrado de gestión de la producción, dependencia de procesos manuales, limitaciones en la trazabilidad
del flujo de trabajo, y afectaciones en la productividad debido a la escasez de recursos humanos especializados.
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Indicadores como los tiempos de producción, índices de defectos y cumplimiento del plan de producción evidencian
el bajo desempeño del proceso que se evalúa en cada semestre.
Aunque en el sistema productivo ya se han implementado tecnologías de la Industria 4.0, su potencial no se
aprovecha plenamente. La falta de integración con las capacidades de gestión limita la posibilidad de alcanzar los
niveles de eficiencia y eficacia que demanda una empresa de alta tecnología.
Ejecución de la etapa 1: “Evaluación de la madurez inicial de la Industria 4.0 y diagnóstico de capacidad
de gestión de producción”
El promedio de la implementación de las tecnologías en el proceso es igual a 1.40 puntos, lo cual significa que
el proceso tiene un nivel de madurez básico. En el gráfico se puede identificar que tecnologías faltan por
implementar.
Gráfico 1: Nivel de implementación de tecnologías y puntuación promedio
En la aplicación de la lista de chequeo de las 9 variables y 32 elementos de la capacidad de gestión, los
resultados se analizaron en el software estadístico MINITAB 19 para determinar el nivel de concordancia con el
coeficiente de Kendall y el nivel de fiabilidad del instrumento:
Tabla 3: Análisis estadístico de lista de chequeo
De la tabla se puede arribar a la conclusión de que el instrumento es fiable y existe concordancia entre los
expertos. También se puede decir que las variables con mejores resultados son Gestión de la Calidad, Gestión de
Datos y Ciberseguridad, Gestión y Competencias del Personal, Logística y Trazabilidad y Orientación al Cliente y
Mejora Continua. El valor promedio de la capacidad de gestión en base a 10 puntos es de 4.40.
En el análisis de las variables se observa que la capacidad de gestión, la planificación estratégica, el control de
producción, la eficiencia operativa y la digitalización y automatización presentan promedios bajos de 3.57, 2.13, 3.03
Coef
Chi-cuad.
GL
P
Alfa de Cronbach
0.971004
301.011
31
0.0000<0.05
0.9963>0.7
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y 1.7, respectivamente. En un nivel intermedio se ubican recursos humanos con 4.08, la gestión de datos y
ciberseguridad con 4.95, y la orientación al cliente y mejora continua con un promedio de 5.1 puntos. Finalmente, se
destacan como variables con promedios altos la logística, con 7.27, y la gestión de calidad, con 7.80.
Seguidamente, se muestra una matriz cualitativa donde se puede visualizar la relación existente entre las
variables de la capacidad de gestión de la producción y las tecnologías de la industria 4.0:
Figura 2: Matriz cualitativas de relación entre variables de capacidad y tecnologías de industria 4.0
La interpretación de la matriz permite identificar las relaciones existentes entre las variables y las tecnologías,
así como reconocer sus fortalezas y debilidades. Además, evidencia cómo la no implementación de determinadas
tecnologías repercute directamente en el bajo desempeño de algunas variables.
Ejecución de la etapa II: Diseño del programa de soluciones de mejoras de la capacidad de gestión de
producción.
En términos generales, todas las tecnologías resultan aplicables; sin embargo, la prioridad debe centrarse en
aquellas que aún no han sido implementadas. Considerando las características actuales del proceso, las capacidades
instaladas de infraestructura y comunicaciones, así como los recursos disponibles en impresión 3D y financiamiento,
se ha decidido iniciar el trabajo con las siguientes tecnologías: Almacenamiento en la Nube, Big Data, Impresión 3D,
Internet de las cosas, Sistemas y plataformas de integración. (Informatización y automatización), Inteligencia Artificial
y Robótica avanzada.
El objetivo principal, dentro de las posibilidades reales a corto plazo, es implementar las tecnologías en los
elementos identificados como débiles que constituyen la prioridad y, al mismo tiempo, continuar fortaleciendo los
elementos que actualmente representan puntos fuertes mediante soluciones de mejora sin realizar ningún tipo de
inversión. No obstante, se proponen también soluciones a largo plazo de tecnologías como la inteligencia artificial y
la robótica. Las soluciones deben impactar prácticamente en casi todas las variables.
Las soluciones están orientadas a: identificar cuellos de botellas en tiempo real, mejorar la trazabilidad interna,
digitalizar el proceso de producción, asegurar el orden de fabricación de los productos, cumplir con los tiempos de
fabricación establecidos, realizar consultas para saber información del estado de un pedido dentro del proceso y
visualizar datos del proceso para posteriormente realizar análisis de datos, mejorar la eficiencia de las impresoras
3D, comunicar físicamente equipos con otros dispositivos, diseñar los productos automáticamente y Robotizar
operaciones manuales.
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Existen soluciones que dependen únicamente de la implementación por parte del personal y no requieren
inversión económica. Otras, de mayor complejidad, sí necesitan financiamiento. De manera resumida, en la siguiente
tabla se presenta un análisis preliminar de viabilidad.
Tabla 3: Viabilidad de las soluciones de mejora
Solución
Inversión
Viable
Almacenamiento en la nube
No
Si
Big Data
No
Si
Mejoras de Impresión 3D
No
Si
Software de Gestión de la Producción
Si
Si. A corto plazo
Análisis de datos con Power BI
No
Si
Sistema automatizado para el acabado de
moldes auditivos
Si
No. Analizar a largo plazo.
Diseño automatizado
Si
No. Analizar a largo plazo.
Comunicación de equipos con otros
dispositivos
No
Si
De igual manera se presenta el cronograma de ejecución de las soluciones:
Figura 1: Cronograma de ejecución de las soluciones
Ejecución de la etapa III: Implementación de soluciones tecnológicas y digitales a la capacidad de gestión
de producción.
En esta etapa, tomando como base las soluciones seleccionadas y los componentes clave definidos en la
gestión de la producción, se procede al despliegue en el proceso de fabricación de prótesis auditivas.
Para una correcta implementación del software de gestión de la producción se preparó una serie de
instrucciones de trabajo donde se explica con imágenes paso a paso las acciones a realizar en cada puesto de trabajo.
A continuación, se detallan los documentos elaborados, los cuales forman parte de la documentación del sistema de
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gestión de calidad implementado en la empresa basado en la norma ISO 13485 para la producción de dispositivos
médicos:
• IT.PA.01-V01 Ingresar datos en software de gestión de producción auditiva.
• IT.PA.02-V01 Trazabilidad y seguimiento de los pedidos.
• IT.PA.03-V01 Escaneo 3D y Diseño digital.
• IT.PA.04-V01 Documentos de salida auditiva.
• IT.PA.05-V01 No conformidades y reprocesos de producción.
Ejecución de la etapa IV: control y evaluación del impacto de las soluciones.
Para la evaluación del nivel de aplicación de las 8 soluciones de mejoras de la capacidad de gestión del proceso
de prótesis auditivas se realizó una valoración del cumplimiento de las mismas como se puede observar en la tabla
siguiente:
Tabla 6: Cumplimiento de la implementación de las soluciones
Las acciones parcialmente cumplidas están en proceso de completarse, quedan algunos detalles que precisar
y recursos humanos que capacitar. Las soluciones pendientes de ejecución corresponden a iniciativas de más largo
plazo, cuya implementación requiere principalmente la obtención de financiamiento.
Para la revaluación de la capacidad de gestión del proceso de producción y de las variables que la integran, se
aplicó nuevamente la lista de chequeo a los mismos expertos. Los resultados, reflejados muestran un incremento de
la capacidad de gestión hasta 6.45, lo que representa una mejora significativa respecto al valor inicial de 4.40
obtenido en el diagnóstico.
No.
Soluciones de mejora
% de cumplimiento
Observaciones
1
Almacenamiento en la nube
100 %
Totalmente Cumplida
2
Big Data
100%
Totalmente Cumplida
3
Mejoras de Impresión 3D
90%
Parcialmente cumplida
4
Software de Gestión de la
Producción
100%
Cumplida
5
Análisis de datos con Power BI
90%
Parcialmente cumplida
6
Sistema automatizado para el
acabado de moldes auditivos
0%
Pendiente de ejecución
7
Diseño automatizado
0%
Pendiente de ejecución
8
Comunicación de equipos con
otros dispositivos
100%
Totalmente Cumplida
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Gráfico 2: Comparación de capacidad de gestión inicial vs capacidad de gestión posterior con mejoras.
Aunque aún existen variables y elementos que requieren mejoras, se considera que el proceso ha alcanzado
un nivel de madurez intermedio, superior a la inicial que era básico. A medida que se implementen las soluciones
pendientes y otras futuras, la capacidad de gestión y el grado de madurez continuarán incrementándose, apoyándose
en las tecnologías ya disponibles. Será necesario realizar, durante el primer semestre de 2026, una evaluación de los
indicadores de eficacia y eficiencia, con el fin de analizar el impacto de estas soluciones en el desempeño del proceso
de prótesis auditivas.
CONCLUSIONES
1. Los fundamentos teóricos de la gestión de producción y la Industria 4.0 demuestran que la
digitalización y automatización de procesos constituyen herramientas esenciales para mejorar el
desempeño productivo en empresas de alta tecnología.
2. El procedimiento propuesto, articulado en cuatro etapas, permite estructurar una ruta de
transformación digital adaptada al contexto real de diferentes procesos.
3. La adopción progresiva de tecnologías de la Industria 4.0 constituye un camino necesario para elevar
la capacidad de gestión de procesos de producción.
4. La aplicación del procedimiento en CNEURO funcionó como caso de estudio, mostrando la manera
en que las empresas pueden implementarlo.
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Copyright © 2025, Autores: Villate Acosta, Javier, Bolaño Rodríguez, Yuniel
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