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Inteligencia Artificial: Catalizador de la Competitividad en la Dirección de Proyectos

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Identificadores

URI: http://hdl.handle.net/10498/40471

DOI: https://doi.org/10.63450/aim.1.97.2025

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Comunicación final (316.0Kb)
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Author/s
Ramírez Peña, MagdalenaAuthority UCA; Otero Mateo, ManuelAuthority UCA; Cerezo Narváez, AlbertoAuthority UCA; Batista Ponce, MoisésAuthority UCA
Date
2025-05-26
Department
Ingeniería Mecánica y Diseño Industrial
Source
Anales De Ingeniería Mecánica - 2025, Vol. 1 n.4. Libro de Actas del XXV Congreso Nacional de Ingeniería Mecánica
Abstract
Como estrategia innovadora y polifacética para la mejora de los procesos en entornos industriales, la eficiencia y la reducción de costes, se contemplan la integración de conceptos fundamentales como son Lean Manufacturing, Supply Chain, Project Management e Inteligencia Artificial (IA). A medida que las empresas buscan adaptarse a un mercado global cada vez más competitivo y dinámico, estos cuatro enfoques ofrecen un marco robusto para abordar desafíos operacionales y responder a las demandas de calidad, rapidez y personalización en la producción y distribución. Lean Manufacturing se centra en la reducción de tareas que no añaden valor y la maximización de valor a través de la mejora continua y el uso eficiente de los recursos. Al aplicar principios Lean en la cadena de suministro, las organizaciones pueden reducir tiempos de espera y costes, optimizando cada etapa del flujo de materiales. Sin embargo, la implementación de Lean a través de sus técnicas y herramientas requiere una gestión cuidadosa y estratégica, especialmente en un entorno dinámico de cadena de suministro, donde surgen constantemente desafíos que afectan a la producción. Aquí es donde Project Management se convierte en un elemento clave, facilitando una planificación y coordinación efectivas de las actividades Lean, minimizando riesgos y asegurando la ejecución exitosa de cada fase de mejora. La cadena de suministro (Supply Chain) actual enfrenta retos de complejidad y volatilidad. Un enfoque de gestión de proyectos orientado a lean es esencial para una planificación ágil y eficiente, ayudando a los gerentes de proyecto a alinear recursos y coordinar esfuerzos en toda la cadena. Es aquí donde la IA amplía las capacidades al proporcionar herramientas avanzadas de análisis predictivo y automatización que permiten anticipar fluctuaciones en la demanda, optimizar rutas de transporte y gestionar inventarios de manera adaptativa. Así, la IA complementa el enfoque Lean al ofrecer una mayor precisión y rapidez en la toma de decisiones, mejorando la capacidad de respuesta de la cadena de suministro. Esto significa que la IA podría jugar un papel crucial en la integración de estos enfoques. En un contexto de Lean Manufacturing, la IA facilita la identificación de patrones y áreas de desperdicio en el flujo de producción, impulsando mejoras de eficiencia a través de sistemas predictivos que anticipan fallas y optimizan el uso de recursos. Además, al integrarse en cadena de suministro, la IA permite desarrollar modelos predictivos de demanda, personalizar la producción según las preferencias de los clientes y poder gestionar en tiempo real, crucial para una operación ágil y competitiva. A su vez, la gestión de proyectos se beneficia de la IA mediante herramientas que ayudan en la planificación de recursos y monitoreo de proyectos en tiempo real. También es posible analizar riesgos potenciales y proporcionar recomendaciones sobre cómo mitigarlos, mejorando la precisión en la gestión de los plazos y la asignación de recursos. Por tanto, el presente artículo pretende estudiar como a través de la IA actuando como catalizador es posible conseguir maximizar la eficiencia y adaptabilidad de la cadena de suministro y los procesos industriales constituyendo una estrategia transformadora para empresas que buscan mejorar su competitividad en un entorno globalizado.
Subjects
Inteligencia Artificial; Supply Chain; Project Management; Lean Manufacturing
Collections
  • Contribuciones a Seminario o Congreso [674]
  • Contribuciones a Seminario o Congreso Ing. Mec. [30]
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