Transformación digital y Lean Supply Chain Management: hacia un modelo de madurez para PyMEs con enfoque en Industria 4.0

Dpto. De Ingeniería Industrial, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Olavarría, Buenos Aires, Argentina

Dpto. De Ingeniería Industrial, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Olavarría, Buenos Aires, Argentina

Resumen

Este estudio tiene como objetivo definir un modelo de evaluación de madurez en Lean Supply Chain Management (LSCM) que integra la transformación digital bajo el enfoque de la industria 4.0. A partir de una revisión exhaustiva del estado del arte, se identifican dimensiones, variables y prácticas clave, estructuradas en tres niveles de madurez: inicial, intermedio y avanzado.Finalmente, se realiza la estructura de un modelo de LSCM 4.0 de aplicación en PyMEs de la región.. El modelo resultante ofrece una herramienta específica para diagnosticar el grado de adopción de prácticas Lean y digitales en cadenas de suministro de pequeñas y medianas empresas (PyMEs), facilitando su evolución hacia una gestión más eficiente, colaborativa y tecnológicamente integrada.

Keywords: Lean Supply Chain; Maturity; SME; I4.0

Palabras clave: Lean Supply Chain; Madurez; Pymes; I4.0

1. Introducción

Las organizaciones actuales son conscientes de que uno de los medios para mejorar su competitividad es transformarse enfocándose en los procesos, ya que es a través de la excelencia operativa que se pueden lograr resultados estratégico (Nadarajah & Kadir, 2016) . En este sentido, la lucha por el éxito ocurre en el contexto de cadenas productivas y no de empresas individuales (Neres et al., 2016). Estas realidades han impulsado a fabricantes a buscar modos avanzados de cadenas de suministro (Supply Chain SC en inglés) que permitan la transferencia de productos de alta calidad en plazos de entrega cortos. Mejorar la eficacia y la eficiencia de las SC representa un desafío alineado a la competitividad de las empresas manufactureras (Singh & Pandey, 2015). Para lograr el éxito, las empresas buscan centrarse en las relaciones con proveedores, las capacidades de producción y logística, e introducir principios Lean en los procesos constructivos a lo largo de toda la cadena. La metodología de la logística integrada y la gestión de la cadena de suministros (Supply Chain management, SCM en inglés) implica la optimización de los recursos utilizados por el sistema logístico (Sandybayev & Makalesi, 2020). Los principios Lean son un enfoque probado para el éxito en empresas manufactureras de todo el mundo (Nordin & Deros, 2017). Complementar las herramientas Lean con aquellas de la SC induce a un ambiente donde la organización se integra interna y externamente, con proveedores y clientes; establece objetivos, tiene un sistema de gestión, planificación y programación; se apoya en métricas y recopilación de datos; el cambio y la mejora continua se traducen en parte natural de la organización (Plenert, 2007). Paralelamente, la Industria 4.0 se ha posicionado como una de las temáticas de mayor interés para investigadores y profesionales, ya que integra un conjunto de tecnologías digitales emergentes y convergentes que aportan valor a lo largo de todo el ciclo de vida del producto. En esta línea, (G. F. Frederico et al., 2020) introduce el concepto de “Cadena de suministro 4.0” para enfatizar la relación entre la Industria 4.0 y la gestión de la cadena de suministro. En línea con lo anterior, este estudio se plantea como una evolución de investigaciones previas en la temática. En el estudio de Chiodi et al. (2024), se delineó un modelo de madurez en Lean Supply Chain Management (LSCM) orientado a PyMEs, identificando dimensiones, variables, prácticas y niveles de madurez. El presente artículo amplía dicho enfoque al incorporar los conceptos de transformación digital e Industria 4.0, lo que permite avanzar hacia la formulación de un modelo de LSCM 4.0, orientado a los nuevos desafíos competitivos del sector industrial.

2. Marco teórico

2.1 Lean Supply Chain

Una cadena de suministro (SC) incluye al fabricante, proveedores, transportistas, almacenistas, vendedores y clientes. El propósito primordial es satisfacer las necesidades del cliente y, en el proceso, generar una ganancia. Cada etapa en una SC está conectada por el flujo de productos, información y fondos, los cuales suelen ocurrir en ambas direcciones (Chopra & Meindl, 2013).La filosofía Lean Manufacturing se centra en la eliminación de desperdicios mediante la utilización de diversas herramientas y metodologías (Muñoz Guevara et al., 2022).

En el estudio de Abu Nimeh et al. (2018), se comparten varias conceptualizaciones de LSC. Una de ellas expresa que LSC refiere a la implementación de los principios Lean a través de la totalidad de la SC, mientras que otra define LSC como “un conjunto de organizaciones directamente vinculadas por flujos de productos, servicios, información y fondos, que trabajan de manera colaborativa para reducir costos y desperdicios al obtener de manera eficiente lo que se necesita para satisfacer las necesidades de los clientes individuales.”

Uno de los principales desafíos que enfrentan las empresas cuando inician la implementación de Lean es la mayor integración con sus proveedores y clientes clave, es decir, identificar qué prácticas de Lean Management se pueden aplicar a lo largo de toda la cadena de suministro de manera que todas las actividades se optimicen. Esto se conoce como Gestión de la Cadena de Suministro Lean (Lean Supply Chain Management LSCM en inglés) y es posible al eliminar desperdicios, mejorar la calidad, reducir costos y aumentar la flexibilidad de la cadena de suministro (Moyano-Fuentes et al., 2018).

Una SC eficiente debería permitir un flujo de bienes, servicios y tecnología de proveedores a clientes sin desperdicio. El enfoque de una LSCM se aleja del enfoque tradicional, en la que los objetivos de ganancias son a corto plazo y altamente dependiente de los precios del mercado y de la capacidad de negociar con proveedores o clientes, hacia una estrategia basada en el largo plazo con compromiso con los socios de la SC, con un enfoque cooperativo y sistemático donde está presente la eliminación de desperdicios a lo largo de la cadena (Tortorella et al., 2017; Yusuf et al., 2004).

2.2 Industria 4.0. Transformación digital

El término Industria 4.0 (I4.0) fue acuñado en 2011 por una iniciativa alemana para desarrollar sistemas productivos avanzados con el objetivo de incrementar la productividad y eficiencia de la industria nacional (Frank et al., 2019).

En la actualidad, el concepto Industria 4.0 (I4.0), referido a la cuarta revolución industrial, ha cobrado gran importancia alrededor del mundo debido al potencial para transformar la forma en que se crea y entrega valor a los clientes, optimizando procesos, actividades y relaciones de la cadena de suministro, así como la forma en que las organizaciones compiten apoyadas en el uso intensivo de tecnologías disruptivas (G. F. Frederico et al., 2020). Estas tecnologías incluyen: realidad virtual, simulación, impresión 3D, análisis de big data (BDA), tecnologías en la nube, ciberseguridad, Internet de las cosas (IoT), identificación por radiofrecuencia (RFID), identificación de máquinas. -comunicación a máquina (M2M), identificación automática y recopilación de datos (AIDC), robótica, drones, nanotecnología e inteligencia empresarial (BI).

Las empresas invierten en logística y gestión de la cadena de suministro a fin de lograr visibilidad del producto en tiempo real, innovación más rápida y menor costo de servicio, así como una mejora en la planificación. Los principales inhibidores de la transformación digital son la resistencia al cambio, la toma de decisiones complicada, el compromiso de la gestión y la seguridad de los datos (Junge & Straube, 2020).

Caiado et al. (2021) propone un conjunto de indicadores para evaluar el grado de digitalización en las organizaciones manufactureras y sus cadenas de suministro. En su propuesta, conecta la Industria 4.0 con el ámbito de las operaciones y la gestión de la cadena de suministro, integrando sistemas de inferencia difusa (manejan la imprecisión) junto con indicadores.

2.3 Modelos de madurez

Bititci et al. (2015) considera un modelo de madurez (MM) como una “matriz de prácticas que define, para cada área organizacional, el nivel de formalidad, sofisticación e incorporación de prácticas desde ad hoc hasta optimizado”. dos Santos et al. (2018), considera que una forma de establecer objetivos para la mejora de procesos es comprender el nivel de madurez de las operaciones de una organización. La madurez es el grado en que un proceso específico está explícitamente definido, gestionado, medido, controlado y es eficaz.

Rosemann & De Bruin (2005) describen la madurez de manera más pragmática como “una medida para evaluar las capacidades de una organización en relación con una disciplina determinada.” Así, la madurez organizacional refleja la adecuación de las prácticas de la organización en áreas seleccionadas desde la perspectiva de los objetivos estratégicos y el entorno empresarial en el que la organización opera. Los modelos de madurez son marcos multinivel que describen un camino típico de desarrollo de las capacidades organizacionales (Poeppelbuss & Roeglinger, 2011).

Según Cheshmberah & Beheshtikia (2020), en general, los modelos de madurez se caracterizan por tener: número de niveles; denominación representativa de cada uno; descripciones para cada nivel; una serie de dimensiones a evaluar; actividades definidas para cada dimensión; y una descripción clara de cada actividad en cualquier nivel de madurez.

Diversas prácticas han sido propuestas en la literatura para medir la Lean Supply Chain Management (LSCM) (Abu Nimeh et al., 2018). No obstante, hay un vacío en el desarrollo de modelos de madurez de LSC que integren la evaluación del grado de adopción de la Industria 4.0 y que, al mismo tiempo, resulten aplicables a PyMEs. En este sentido, el presente trabajo busca contribuir a este vacío identificado en la literatura mediante el diseño de la estructura de un modelo de madurez, en el cual se definen sus dimensiones, variables y niveles de desarrollo.

3. Metodología

El acceso a bases de datos científicas en formato digital ha transformado la manera de obtener información, favoreciendo el desarrollo de investigaciones con mayor alcance y rigor metodológico. Para este trabajo se diseñó una estrategia metodológica basada en una revisión bibliográfica estructurada en bases de datos científicas reconocidas. La Figura 1 ilustra la secuencia de actividades consideradas, donde las fases iniciales se plantean como exploratorias y progresivamente se orientan hacia un análisis más específico y focalizado.

En una primera etapa, se llevó a cabo una revisión del estado del arte sobre LSCM, transformación digital, e Industria 4.0 en SC, MM y su aplicación en PyMEs, empleando palabras clave definidas en función de la temática. Esta revisión permitió identificar antecedentes relevantes y sistematizar los conceptos asociados al LSCM 4.0.

En la segunda etapa, mediante un análisis comparativo de los modelos de madurez identificados, se determinaron las dimensiones, variables y prácticas más recurrentes y aplicables al contexto de estudio. Para ello se consideraron criterios de pertinencia, frecuencia de uso en la literatura y posibilidad de adaptación a las características de las PyMEs de la región. Finalmente, se estructuró un modelo de madurez en LSCM 4.0 orientado a PyMEs. El modelo fue diseñado con un número definido de niveles de madurez, considerando la progresividad de las prácticas y su aplicabilidad práctica en entornos productivos regionales.

FIGURA1 – Etapas de la metodología de investigación. Fuente: Elaboración propia.

4. Desarrollo

En la primera etapa de la investigación, mediante el estudio de revisión de la literatura sobre Lean Supply Chain Management (LSCM) de Rohvein et al. (2024) se identificaron estudios relevantes, lo que facilitó la conceptualización de esta temática. Con respecto a los modelos de madurez (MM) aplicados a la cadena de suministro, los estudios revisados se enfocan principalmente en los dominios de sostenibilidad (6 publicaciones) y de colaboración e integración (5 publicaciones). En contraste, se observa una escasa disponibilidad de modelos de madurez centrados en el dominio Lean, detectando únicamente dos estudios en este ámbito. Por otro lado, en la temática de transformación digital e Industria 4.0 aplicada a la SC, se identificaron 10 estudios, proporcionando una base sólida para integrar estos conceptos dentro del desarrollo del modelo de LSCM 4.0.

La segunda fase del estudio se centra en determinar las dimensiones, variables y prácticas asociadas que resulten útiles para el diseño del modelo de madurez (MM). En su investigación, Abu Nimeh et al. (2018) identificaron cinco prácticas recurrentes en la literatura: sistema JIT, flujo de información, relaciones con proveedores, relaciones con clientes y reducción de desperdicios. Por su parte, Cvetić et al. (2021), en su revisión bibliográfica sobre la aplicación de LSCM, destacan un conjunto más amplio de prácticas: gestión de la tecnología de la información, gestión de proveedores, eliminación de desperdicios, manufactura JIT, gestión de la relación con clientes, gestión logística, involucramiento de la dirección y mejora continua. Además, Tortorella et al. (2017) validaron empíricamente cuatro grupos de 22 prácticas LSCM interconectadas e internamente consistentes: gestión relacional con clientes y proveedores, gestión logística, eliminación de desperdicios y mejora continua, y compromiso de la dirección Por su parte, Caiado et al. (2021) propone un modelo con niveles que describen el camino hacia la mejora continua de la digitalización evaluando las variables: relaciones con proveedores, logística, relaciones con clientes, integración, gestión de la producción, planificación y control, calidad y mantenimiento

En la tercera y última etapa del estudio, se avanza en la estructuración del MM de LSCM 4.0, siguiendo la propuesta de Cheshmberah & Beheshtikia (2020). En esta etapa se establecen las dimensiones de análisis, la cantidad y denominación de niveles, y otros elementos clave. A partir de las variables identificadas, se diseña la estructura del modelo de madurez siguiendo la lógica: Dimensión → Variable/s → Práctica/s.

TABLA 1 - Estructura genérica del modelo de madurez a partir de Cheshmberah & Beheshtikia (2020)

Dimensión	Variable	Práctica	Nivel de madurez
D1	V1	P1; P2	N1, N2,…,NN
	V2	P3
D2	V3	P4; P5; P6
…	…	…
Dn	Vi	Pj; …; P

Fuente: Elaboración propia.

Para el diseño del modelo de madurez de LSCM se consideran tres dimensiones principales: Supply Chain Management, Enfoque Lean e Industria 4.0 aplicada a la SC (SC 4.0). Cada dimensión se descompone en un conjunto de variables identificadas en la revisión de la literatura, y cada variable se ramifica en una o más prácticas (Chiodi et al., 2024). En las Tablas 2, 3 y 4 se presentan las variables y prácticas asociadas a cada dimensión, específicamente para para SCM, Enfoque Lean y SC4.0.

La Tabla 2 que se observa a continuación representa la dimensión Supply Chain Management.

TABLA 2 - Dimensión Supply Chain Management

Categoría	Variables	Prácticas	Fuente
Flujo de información	TICs	Sistema integrado de tecnología de la información (intercambio de datos electrónicos -EDI)	Pereira Soares et al. (2021)
		Sistemas ERP, Software de ruteo, sistema de gestión de almacenes y transporte, almacenes automatizados y sistemas automatizados de manufactura	G. Frederico & De Souza (2017)
Integración/ Colaboración	Gestión de proveedores	Proceso formal de selección y evaluación de proveedores.	Tontini et al. (2016)
		Gestión de relaciones	D. Ho et al. (2016)
			T. Ho et al. (2020)
		Keiretsu (Coalición colaborativa) KyoryokuKai (Asociación cooperativa) Estrategia de intervención (priorizar proveedores) Estrategia de cascada (Exigir requisitos al proveedor) Contrato de largo plazo”	Pereira Soares et al. (2021)
	Gestión logística	Gestión de compra	Tontini et al. (2016)
		Gestión de almacenamiento, Sistema de manejo de materiales (proceso de recepción, almacenamiento y preparación de pedidos)	Pereira Soares et al. (2021)
		Gestión de inventarios, Política Inventarios	Tontini et al. (2016)
		Gestión de distribución	Machado & Davim (2017)
	Gestión de cliente	Gestión de relaciones	D. Ho et al. (2016)
			T. Ho et al. (2020)
		Requerimientos	Dos Santos Bento & Tontini (2018)
		Satisfacción del cliente
		Pronostico de la demanda	Pereira Soares et al. (2021)

Fuente: Elaboración propia.

A continuación, la Tabla 3 representa la dimensión Enfoque Lean.

TABLA 3 - Dimensión: Enfoque Lean

Categoría	Variables	Prácticas	Fuente
Gestión por procesos	Formalización	Identificar, relevar y documentar procesos clave	McCormack & Johnson (2003)
		Analizar, medir y mejorar procesos clave
		Estandarizar procesos clave
		Analizar y reducir la variabilidad del proceso
	JIT	Entrega en lotes pequeños	Pereira Soares et al. (2021)
		Sistema pull
		Previsión precisa de la demanda y equilibrio del inventario	Reefke & Sundaram (2018)
Medición de desempeño	KPI (indicador clave de rendimiento)	Definición y medición de indicadores clave de desempeño claros
		Medida de cada proceso SC (inventario, transporte, flujo de dinero, manufactura, entrega y almacenamiento), medida de calidad, medida ambiental, sistema de medición de desempeño (balance scorecard, medida de relación con el cliente	G. Frederico & De Souza (2017)
Mejora continua	Eliminación de desperdicios	Reducción de desperdicios (Sobreproducción, Transporte, Espera o retraso, Inventario innecesario, Procesamiento inadecuado, Movimiento, Defectos)	Pereira Soares et al. (2021)
		Identificación y eliminación de actividades que no agregan valor. Mapa de flujo de valor (Value stream mapping)
	Resolución de problemas	Procedimientos de trabajo estandarizado	G. Frederico & De Souza (2017)
		Herramientas de calidad
		Equipo Kaizen	Hernández & Vizán (2013)

Fuente: Elaboración propia.

Finalmente, en la Tabla 4 se muestra la dimensión SC 4.0.

TABLA 4 - Dimensión: SC 4.0.

Categoría	Variables	Prácticas	Fuente
Transformación digital	Integración SCM	Colaboración digital con proveedores y clientes	Caiado et al. (2021)
	Gestión de Trazabilidad y Seguridad	Digitalización de procesos internos y externos - ciberseguridad, blockchain
	Tecnologías de Información y Comunicación (TICs)	Cloud Computing	Nasiri et al. (2020)
		Tecnología de la información (TI)
		Internet of Things (IoT)	Garay-Rondero et al. (2020)
	Automatización y robótica	Cloud Robotics
	Análisis de datos y toma de decisiones	Big Data	Büyüközkan & Göçer (2018)
		Inteligencia Artificial
		Simulación de Procesos

Fuente: Elaboración propia.

En la construcción del MM, el paso siguiente consiste en la definición de los niveles de madurez, siguiendo la propuesta de Cheshmberah et al. (2020). Para este estudio, se establece una estructura compuesta por tres niveles: inicial, intermedio y avanzado, cada uno de los cuales se divide en grados de cumplimiento parcial o total. La determinación de esta cantidad de niveles se fundamenta en la necesidad de adecuar el modelo a la complejidad organizacional característica de las PyMEs, donde se implementará la herramienta.

5. Conclusiones

La revisión exhaustiva de la literatura realizada en este estudio permitió identificar una brecha o laguna relevante: la limitada existencia de modelos de madurez aplicados a la gestión de la cadena de suministro (SCM) que integren de manera explícita la transformación digital en sus mecanismos de medición. Este vacío representa un área de interés tanto científico como empresarial. En respuesta, este trabajo propone un modelo de madurez para la LSCM enfocado en PyMEs, estructurado en tres dimensiones principales, 14 variables y 36 prácticas asociadas, lo que aporta un marco analítico específico y detallado. Asimismo, se definieron tres niveles de madurez (inicial, intermedio y avanzado), cada uno con dos subniveles que permiten evaluar el cumplimiento parcial o total. Los próximos pasos de la investigación contemplan la descripción detallada de los niveles y subniveles, con el fin de consolidar el modelo, así como el diseño del instrumento de recolección de información para su aplicación en PyMEsde la región de influencia de la universidad.

6. Referencias

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