Metodología para la evaluación del rendimiento de áreas industriales con enfoque en seguridad operativa
DOI:
https://doi.org/10.71068/5hjbqv21Palabras clave:
Seguridad operativa, Evaluación del rendimiento, Indicadores clave de rendimiento (KPIs), Tecnologías IoT, Gestión de riesgos industrialesResumen
Este trabajo expone un análisis bibliográfico detallado sobre los métodos empleados para evaluar el desempeño en entornos industriales, con énfasis en la seguridad operativa, destacando la relevancia de incorporar indicadores clave de rendimiento (KPIs) que contemplen tanto la productividad como la protección laboral. La revisión demuestra que integrar métricas cuantitativas y cualitativas permite una gestión anticipada y basada en datos, favoreciendo la prevención de incidentes y la mejora continua. Asimismo, se resalta el papel decisivo de tecnologías emergentes, como sensores IoT, análisis de big data e inteligencia artificial, que facilitan la supervisión en tiempo real, la identificación temprana de situaciones peligrosas y la optimización del mantenimiento predictivo, contribuyendo a reducir accidentes y a incrementar la eficiencia operativa. La consolidación de una cultura organizacional orientada a la seguridad se reconoce como un factor esencial, pues el compromiso de la alta dirección, la formación constante y una comunicación efectiva promueven entornos laborales seguros y resilientes. Además, el cumplimiento de normas internacionales, especialmente ISO 45001, proporciona un marco estructurado que alinea las prácticas empresariales con estándares globales y fomenta la sostenibilidad corporativa. Por último, el control de factores ambientales como el ruido industrial y las condiciones térmicas se identifica como un componente crítico para proteger la salud de los trabajadores y mejorar su bienestar. En síntesis, los hallazgos de esta revisión sugieren que adoptar un enfoque integral que combine indicadores de desempeño, herramientas tecnológicas, cultura de seguridad y normativas vigentes resulta indispensable para optimizar la seguridad operativa y el rendimiento en sectores industriales, promoviendo entornos laborales más seguros, productivos y sostenibles.
Referencias
Alzate-Espinoza, J. H., García-Escatel, A. C., & Graciano-Obeso, A. (2024). Implementación de diseños de aditamentos para la mejora en seguridad y eficiencia sostenible en maquinaria CNC de producción en la industria. Revista Interdisciplinaria de Ingeniería Sustentable y Desarrollo Social, 10(1), 242–256. https://doi.org/10.63728/riisds.v10i1.44
Battini, D., Delorme, X., Dolgui, A., & Persona, A. (2021). Ergonomics in Industry 4.0: An overview for future research. Computers & Industrial Engineering, 162, 107746. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107746
Carrera Agama, D. E., Tibanquiza Chuncho, S. E., Taboada Flores, P. H., & Ocaña Pañora, L. S. (2024a). Impacto de la Industria 4.0 en los sistemas mecatrónicos: una revisión de normativas internacionales. Ciencia Digital, 8(4), 75–91. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v8i4.3240
Carrera Agama, D. E., Tibanquiza Chuncho, S. E., Taboada Flores, P. H., & Ocaña Pañora, L. S. (2024b). Impacto de la Industria 4.0 en los sistemas mecatrónicos: una revisión de normativas internacionales. Ciencia Digital, 8(4), 75–91. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v8i4.3240
Guevara Ávalos, E. W., & Sánchez Parrales, L. V. (2025). Eficiencia y seguridad en el proceso industrial: Automatización de bombas del sistema de transferencia de crudo. Código Científico Revista de Investigación, 6(E1), 1013–1033. https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/734
Hollnagel, E. (2017). Safety-II in practice: Developing the resilience potentials. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315560010
Lee, J., Bagheri, B., & Kao, H. A. (2020). Research and development of cyber-physical systems with predictive maintenance applications in manufacturing industries. Manufacturing Letters, 26, 95–99. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2020.09.001
López García, M. (2024). Sistemas Integrados de Gestión (SIG), Implementación y Auditorias para la Seguridad Operacional de los Buques: un Análisis Crítico. InnOvaciOnes de NegOciOs, 21(41), 69–84. https://doi.org/10.29105/revin21.41-439
Mantilla, D., Bernal, R., Cabra, O. H. H., & Lozada, R. A. F. (2019). Indicadores claves de rendimiento (KPI): Manual para su desarrollo e implementación en empresas integradoras de seguridad electrónica. Bogotá: Fundación Universitaria San Mateo. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:211767109
Marcillo Pito, A. B., & Torres Palacios, M. M. (2025). Auditoría de gestión y la identificación de riesgos operativos en la industria alimenticia. Religación, 10(46), e2501465. https://doi.org/10.46652/rgn.v10i46.1465
Millán Montalvo, F. A., Manzano Condori, K. A., García Rayo, E. G., & Palacios Rivera, F. K. (2024). Evaluación de la resistencia puesta a tierra en la industria minera del Perú. Revista Científica: BIOTECH AND ENGINEERING, 4(3), 1–11. https://doi.org/10.52248/eb.Vol4Iss3.150
Naciones Unidas. (2019). Objetivos de Desarrollo Sostenible: Informe de progreso 2019. Naciones Unidas. https://unstats.un.org/sdgs/report/2019/
Porras Prieto, C. J., Ruiz Mazarrón, F., García Fernández, J. L., & Fuentes-Pila Estrada, J. (2019). Indicadores clave de rendimiento (KPIs) sobre eficiencia energética en la industria agroalimentaria. Congreso Ibérico de Agroingeniería, 166–171. https://doi.org/10.26754/c_agroing.2019.com.3304
Ríos Andrade, B. S., Rodríguez Morachis, M. A., Terrazas Mata, L. E., Zorrilla Briones, F., & Sandoval Chávez, D. A. (2023). Análisis de la eficiencia general de los equipos en una industria manufacturera de la rama médica. Revista Ipsumtec, 6(7), 9–17. https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v6i7.242
Ríos-Palta, L. A., & Torres-Negrete, A. de las M. (2025). Sistema de control interno para la gestión de riesgos sostenibles en la industria carrocera. Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas, 5(Economía), 285–296. https://doi.org/10.62574/rmpi.v5ieconomica.362
Silva, R., Andrade, F., & Pereira, J. (2022). Augmented reality for occupational safety training: A systematic review. Safety Science, 150, 105687. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.105687
Tao, F., Zhang, H., Liu, A., & Nee, A. Y. C. (2019). Digital twin in industry: State-of-the-art. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(4), 2405–2415. https://doi.org/10.1109/TII.2018.2873186
Vallejo-Morán, J. C., & Núñez Solano, S. J. (2025). La Inteligencia Artificial en la Gestión de la Seguridad y Salud Laboral en los Procesos Productivos: Una Revisión Sistemática. Ciencia y Reflexión, 4(1), 2423–2463. https://doi.org/10.70747/cr.v4i1.215
Zhang, Y., Qin, Y., & Wang, L. (2021). Machine learning-based safety analysis and prediction in industrial environments. Journal of Safety Research, 77, 213–222. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2021.03.005
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