Browsing by Subject "Industry 4.0"

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    MotivAcción Digital: Instrumento de diagnóstico y planeación para iniciar un proceso de transformación digital en empresas MiPymes que no son de base tecnológica en Colombia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Pérez Castro, Andrea; Rincón Pérez, Luisa Fernanda
    El “Instrumento de diagnóstico y planeación para iniciar un proceso de transformación digital en mipymes que no son de base tecnológica en Colombia” es un proyecto que tiene como objetivo ayudar a las empresas mipymes en Colombia que no son de base tecnológica a iniciar su proceso de transformación digital. El instrumento propuesto, llamado MotivAcción Digital, consta de tres componentes principales: diagnóstico de motivación, diagnóstico de preparación y matriz de recomendaciones. El diagnóstico de motivación evalúa el nivel de motivación de la empresa para iniciar la transformación digital, expresado en términos de la importancia y la urgencia percibida por el empresario. El diagnóstico de preparación evalúa el nivel de madurez de la empresa en diferentes dimensiones relacionadas con la transformación digital. La matriz de recomendaciones proporciona acciones concretas y ejemplos para que la empresa pueda avanzar en su proceso de transformación digital. El instrumento fue diseñado siguiendo un enfoque metodológico basado en la investigación de diseño y se evaluó mediante su aplicación en cuatro empresas mipymes en Colombia. Los resultados obtenidos permitieron identificar que el instrumento es útil para la toma de decisiones relacionadas con la iniciación de un proceso de transformación digital en mipymes. La calificación promedio otorgada fue de 4.5 en una escala del 1 al 5, respaldada por comentarios que se consideraron como evidencia positiva.
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    Propuesta de arquitectura internet industrial de las cosas para una planta industrial: caso de la planta didáctica de un laboratorio de ingeniería industrial
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Madera Bermeo, Hader Alberto; Parrado Muñoz, Juan Sebastián; Tamura Morimitsu, Eugenio
    Este estudio propone una arquitectura de Internet Industrial de las Cosas (IIoT) para automatizar y rastrear procesos en una planta didáctica ubicada en un laboratorio universitario de Ingeniería Industrial. La iniciativa responde a las barreras que enfrentan PYMEs y entornos educativos para adoptar soluciones de Industria 4.0, como limitaciones presupuestarias y falta de interoperabilidad. La solución integra controladores Fischertechnik TXT 1.0, sensores NFC, MQTT, visualización en Node-RED y un ERP (Odoo v18). Se implementó en estaciones simuladas de recepción, almacenamiento, procesamiento y despacho, conectadas mediante una red inalámbrica centralizada. El desarrollo incluyó diagnóstico, diseño modular, integración tecnológica y validación funcional. Los controladores ejecutan código en C++ para gestionar procesos físicos y comunicar eventos vía MQTT. Node-RED, alojado en una Raspberry Pi 4, actúa como middleware visual, enlazando con Odoo para registrar operaciones logísticas. Los resultados mostraron sincronización efectiva entre dispositivos y ERP, latencia menor a cinco segundos y lectura NFC 100% exitosa. La arquitectura es replicable y viable en entornos con recursos limitados, como laboratorios o PYMEs. Se identificaron retos técnicos, pero la experiencia validó el modelo como plataforma pedagógica que fortalece habilidades en automatización, integración digital y análisis de datos. La propuesta sienta bases para incorporar inteligencia artificial, mantenimiento predictivo y mayor ciberseguridad.