Inteligencia artificial para la optimización de sistemas de gestión de calidad en manufactura sostenible: un enfoque hacia los ODS

El presente estudio aborda la integración de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas de gestión de calidad (SGC) del sector manufacturero nacional, con un enfoque en la sostenibilidad y en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), particularmente los ODS 9 y 12. A nivel mundial, se han desarrollado soluciones efectivas, como la detección de defectos mediante aprendizaje profundo y visión por computadora, las cuales han contribuido a la reducción de errores en los procesos productivos. En este contexto, se ha identificado una limitada optimización de procesos y altos niveles de desperdicio que afectan la eficiencia y competitividad de las empresas manufactureras locales. Ante esta problemática, el proyecto tiene como objetivo analizar y proponer la implementación de tecnologías de IA para mejorar la gestión de la calidad y promover una manufactura más sostenible.

Para alcanzar este objetivo, se realizó una revisión sistemática de literatura reciente (2019-2025), utilizando bases de datos académicas y el análisis de casos documentados sobre aplicaciones de IA en control de calidad predictivo, optimización de recursos y mantenimiento predictivo, entre otros. Sin embargo, a pesar de la disponibilidad de estas tecnologías, persisten desafíos relacionados con la escalabilidad de la IA, las preocupaciones éticas, la falta de habilidades técnicas entre los empleados y la gestión de los grandes volúmenes de datos generados por sensores inteligentes dentro de los procesos productivos.

Este proyecto tiene un impacto social relevante al contribuir a la mejora continua y a la manufactura sostenible; no obstante, persisten retos asociados a la investigación interdisciplinaria y a la creación de directrices estandarizadas. En consecuencia, una de las principales conclusiones del estudio es que, para maximizar los beneficios de la IA en la manufactura sostenible, se requiere una mayor investigación, especialmente de carácter interdisciplinario, así como el desarrollo de lineamientos que favorezcan la colaboración entre la academia, la industria y los responsables de la formulación de políticas públicas. La integración de enfoques transparentes y la consolidación de sistemas de IA robustos constituyen elementos esenciales para avanzar hacia un futuro más sostenible en los procesos de producción.