Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 3 (1): 10-22
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Universidad Autónoma de Baja California ISSN 2594-1925
Volumen 5 (4): e192. Octubre-Diciembre, 2022. https://doi.org/10.37636/recit.v5n4e192.
ISSN: 2594-1925
1
Artículo de investigación
La formación del personal de mantenimiento para la industria 4.0
The training of maintenance personnel for industry 4.0
Patricia Avitia-Carlos , Alex Bernardo Pimentel-Mendoza , José Luis Rodríguez-Verduzco , Bernabé
Rodríguez-Tapia
Facultad de Ciencias de la Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Baja California, Blvd.
Universitario 1000, Unidad Valle de Las Palmas, 22260 Tijuana, Baja California, México .
Autor de correspondencia: Patricia Avitia Carlos, Facultad de Ciencias de la Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Baja
California, Blvd. Universitario 1000, Unidad Valle de Las Palmas, 22260 Tijuana, Baja California, México. E-mail:
patricia_avitia@uabc.edu.mx. ORCID: 0000-0001-9448-7558.
Recibido: 20 de Septiembre del 2021 Aceptado: 5 de Diciembre del 2022 Publicado: 7 de Diciembre del 2022
Resumen. - La industria 4.0 (I4.0) se caracteriza por la incorporación de tecnologías digitales a los procesos de manufactura,
dotándolos de flexibilidad y capacidad de adaptación en tiempo real. El desarrollo de este tipo de industria se considera un factor
competitivo a nivel mundial. Sin embargo, el sostenimiento de la I4.0 requiere la presencia de personal técnico competente capaz
de llevar a cabo tareas de mejora y mantenimiento a sistemas de manufactura de alta digitalización. La zona conurbada de Tijuana-
Tecate alberga industria manufacturera de los sectores electrónico, biomédico y aeroespacial, entre otros. La presencia de esta
industria es fundamental dentro de las actividades económicas de la región. El objetivo del trabajo consistió en identificar las
necesidades de formación asociadas al ejercicio efectivo de actividades de mantenimiento del personal técnico y de ingeniería que
labora en empresas locales; así como las estrategias que éstas siguen para reentrenar y actualizar a dicho personal. En el presente
trabajo de corte exploratorio, se realiza una revisión documental en cuanto a las habilidades técnicas requeridas para el desarrollo
y sostenimiento de Industria 4.0, seguida de una entrevista semiestructurada a cinco miembros de la industria local responsables
de áreas de mantenimiento industrial. El instrumento indagó dimensiones como tecnologías 4.0 empleadas, disponibilidad local
de personal cualificado, competencias requeridas, esquemas internos de formación y estrategias para la retención y desarrollo del
personal. A partir de los resultados puede observarse que las empresas entrevistadas no realizan colaboraciones con los
programas educativos formales para atender las necesidades de capacitación y actualización del sector. Se identifica además un
retraso en la implementación de tecnologías de industria 4.0 en la industria local y la predominancia de modelos tradicionales de
mantenimiento, ya que solamente una empresa reporta el empleo de mantenimiento basado en la confiabilidad. El trabajo futuro
consiste en ampliar el estudio enfocándolo en un solo sector de la industria de manufactura y realizando entrevistas a profundidad
encaminadas al diseño de actividades conjuntas industria-academia para el registro de estándares de formación que deriven en la
certificación de competencias específicas.
Palabras clave: Industria 4.0; Formación técnica; Mantenimiento industrial.
Abstract. - Industry 4.0 (I4.0) is characterized by the incorporation of digital technologies into manufacturing processes, giving
them flexibility and the ability to adapt in real-time. The development of this type of industry is considered a competitive factor
worldwide. However, the maintenance of I4.0 requires the presence of competent technical personnel capable of carrying out tasks
of improvement and maintenance of highly digitized manufacturing systems. The Tijuana-Tecate metropolitan area is home to the
manufacturing industry in the electronic, biomedical, and aerospace sectors, among others. The presence of this industry is
fundamental to the region's economic activities. The objective of the work was to identify the training needs associated with the
effective exercise of maintenance activities of technical and engineering personnel working in local companies; as well as the
strategies they follow to retrain, and update said personnel. In this exploratory work, a documentary review is carried out regarding
the technical skills required for the development and maintenance of Industry 4.0, followed by a semi-structured interview with five
members of the local industry responsible for industrial maintenance areas. The instrument investigated dimensions such as 4.0
technologies used, local availability of qualified personnel, required skills, internal training schemes, and strategies for the
retention and development of personnel. Results show that interviewed companies do not collaborate with education institutions to
meet the training and updating needs of the sector. It is also identified a delay in the implementation of industry 4.0 technologies
in the local industry and the predominance of traditional maintenance models since only one company reports the use of reliability-
based maintenance. Future work consists of expanding the study focusing on a single sector of the manufacturing industry and
conducting in-depth interviews aimed at designing joint industry-academia activities to register training standards that result in
the certification of specific competencies.
Keywords: Industry 4.0; Technical training; Industrial maintenance.
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1. Introducción
El empleo de tecnologías digitales a lo largo de
los procesos operativos para una integración
vertical y horizontal de sistemas dentro de la
empresa forma parte de lo que se ha denominado
Industria 4.0 (I4.0). La I4.0 busca crear fabricas
inteligentes, donde la integración de tecnologías
digitales y computo analítico permita la
comunicación máquina-máquina y máquina-
humano [1]. Para ello, incorpora diversas
tecnologías inteligentes, entre las cuales se
encuentran los sistemas ciberfísicos, cómputo
móvil, Internet de las cosas (IoT), Big Data e
Inteligencia Artificial [2]. La función mantener
se vuelve más compleja y requiere de un alto
grado de especialización por parte del personal
que la desempeña [3]. Por tanto, la digitalización
de la 14.0 provee al departamento de
mantenimiento de nuevas tecnologías, pero
también de nuevos retos [4].
El mantenimiento constituye un factor global y
económico dentro de la empresa. Generalmente
es considerado parte de las operaciones, junto a
la producción. Su gestión e implementación
incide en la seguridad, productividad y calidad de
la organización, siendo por tanto un factor crítico
para su supervivencia y crecimiento. La industria
moderna requiere del empleo de herramientas de
mantenimiento rápidas e innovadoras para
trabajar de modo eficiente [5]. Si consideramos
adicionalmente el impacto que las tecnologías
digitales han tenido en el mundo de los negocios
y los procesos productivos; volviéndolos más
dinámicos, globales y competitivos, observamos
la necesidad de fortalecer la actividad de
mantenimiento a fin de que se corresponda a
estas necesidades. Por tanto, un área prioritaria
de la I4.0 es la cooperación interdisciplinaria
entre producción y mantenimiento, para alcanzar
máxima eficiencia y generar sistemas de
producción efectivos [6].
Si bien la I4.0 y las tecnologías que la constituyen
han sido ampliamente abordados en la literatura
académica de la última década; los trabajos
existentes se centran mayormente en las
tecnologías involucradas y su impacto en
procesos de manufactura particulares, sin
observar a la organización y sus procesos de
modo transversal [6]. Para [7] los cambios
organizacionales son requeridos junto a los
tecnológicos en el contexto de la I4.0. Sin
embargo, existen pocas experiencias
documentadas sobre la práctica corporativa y la
implementación exitosa de I4.0 [8].
Asimismo, las implicaciones para el área de
mantenimiento y su personal son escasamente
referidas. La función de mantenimiento ha sido
abordada con un enfoque centrado en la
tecnología y eficiencia de la organización [9-16];
aunque es necesario mencionar que entre estas se
identifican algunas referencias al papel del
Operador 4.0 [17, 18]. Este enfoque ha dejado de
lado los requisitos de formación y actualización
del personal técnico de operaciones, así como los
esquemas que pudieran brindar respuesta a estas
necesidades.
El presente trabajo busca identificar la situación
de la industria de manufactura regional en cuanto
a requerimientos y desarrollo de habilidades
técnicas de I4.0 del personal de mantenimiento.
Para ello se ha organizado de la siguiente manera:
en la primera sección se exhiben las
características sectoriales de la industria de
manufactura local; la segunda sección describe la
metodología empleada; en la tercera sección se
da cuenta de los resultados; finalmente, las
conclusiones se presentan en la cuarta y última
sección del documento junto a las limitaciones
del estudio.
2. El contexto de la industria de
manufactura en la región Tijuana-Tecate
Se presentan a continuación algunos indicadores
que describen la importancia de la industria de
manufactura local, con la finalidad de
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proporcionar el contexto en el cual se abordan las
necesidades de formación técnica en I4.0 de los
trabajadores de mantenimiento actuales y
prospectivos de la región Tijuana-Tecate.
Citando datos de INEGI, los autores González
Torres et al [19] señalan que en 2011 el sector
industrial en México representó el 36% del PIB
nacional, correspondiendo el 50% al sector
manufacturero. En el mismo año, el sector
industrial representó el 34% del PIB del estado
de Baja California, del cual el 66% perteneció a
la manufactura. Se destaca la especialización
industrial del estado, en la que destacan los
productos electrónicos. Empero, los citados
autores indican que, en términos de Pymes, la
adopción de tecnología en el estado es muy baja;
mostrándose una falta de interés en invertir por
considerar que no proporcionan beneficios a
corto plazo.
Como se ha mencionado, el sector electrónico
posee la mayor concentración de empresas y
empleo en la industria de manufactura de Baja
California con un total de 190 plantas y alrededor
de 80 mil empleos directos. En segundo término,
el sector de dispositivos médicos con 70 plantas
y alrededor de 60 mil empleos. A su vez, el sector
automotriz concentra 80 plantas y 26 mil
empleos; en tanto el sector aeroespacial tiene
presencia con 70 empresas y cerca de 20 mil
personas empleadas. En su estudio sobre las
capacidades técnicas de la industria en Baja
California, Carrillo et al concluyen que son los
ingenieros, técnicos y gerentes el principal
vehículo humano para implementar la I4.0 en la
región [20].
De acuerdo con información del Ayuntamiento
de Tijuana, en Baja California se tienen
registrados 92 Parques Industriales, de los cuales
42 se encuentran establecidos en el municipio de
Tijuana. En 2011 se registraron cerca de 152 mil
empleos, correspondiendo el 37% al sector de la
Electrónica; 17% a los Productos Médicos; 15%
el sector Metalmecánico; 11% el sector
Automotriz; mientras que los sectores Plásticos y
Aeroespacial representaron el 10.8% y el 8%
respectivamente [21].
Mas recientemente, en 2017 se registró una
actividad del sector manufacturero para el estado
de Baja California, con Tijuana en primer lugar
con un 62.6 %, seguido de Mexicali con un 22.9
%, Ensenada con un 8.4 %, Tecate con un 3.8 %
y por último Playas de Rosarito, con un 2.3%
[22]. Esta información económica permite
visualizar la relevancia del sector manufacturero
para la región, así como el contexto de trabajo en
que se desempeña el recurso humano de las áreas
de mantenimiento industrial.
En cuanto a la oferta educativa de formación
profesional, en la región se ubican actualmente
diversas instituciones de educación superior
tanto públicas como privadas que ofertan
programas educativos del área de ingeniería. La
oferta educativa de estas instituciones se orienta
a cubrir las necesidades de profesionales del
contexto regional, nacional e internacional, como
es la actualización de contenidos acordes al
desarrollo tecnológico existente y la formación
integral del capital humano. Sin embargo, se
enfrentan al reto del incremento en los costos
derivado de las nuevas tecnologías y el escaso
financiamiento público, por lo que los programas
de ingeniería resultarían cada vez más costosos
[23].
3. Metodología
Se desarrolló el presente estudio de tipo mixto y
alcance exploratorio, con el objetivo de
identificar las necesidades de formación del
personal técnico y de ingeniería de empresas
locales en la región Tijuana-Tecate de Baja
California, para la realización de actividades de
mantenimiento relacionadas a la I4.0.
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En primer término, se realizó una revisión
documental en bases de datos electrónicas de
sitios académicos como Scopus, Instituto de
Ingenieros Electrónicos y Eléctricos (IEEE), y
Google Scholar con respecto a las habilidades
técnicas requeridas para desarrollar I4.0. Los
términos de búsqueda empleados incluyeron
“Industry 4.0” y “maintenance” y “skills” o
“jobs”; en el título de artículos de revisión
publicados en idiomas inglés y español para un
rango de 2015 a la 2021. Con este método se
obtuvieron 34 trabajos iniciales que cumplían
con los criterios de búsqueda. Los trabajos
identificados fueron analizados para determinar
si cumplían además con la orientación a las
capacidades y habilidades técnicas de las
personas en el contexto de trabajo de la I4.0. A
estos resultados siguió una búsqueda
complementaria de algunos trabajos que eran
citados por los seleccionados. De los artículos se
extrajeron las tecnologías, los conocimientos y
habilidades que son considerados relevantes a la
función mantener en la Industria 4.0 y se
incluyeron en la construcción del instrumento de
recolección de datos aplicado a responsables de
mantenimiento.
Posteriormente se realizaron entrevistas
semiestructuradas a cinco miembros de la
industria local, responsables de áreas de
mantenimiento industrial. Los sectores en los
cuales se ubican las empresas de los participantes
corresponden a: i) mueblero (M), ii) biomédico
(B), iii) automotriz (A), iv) metalmecánica (MM)
y v) de generación de energía (E). Se eligieron
estas empresas por considerarse que representan
adecuadamente a las industrias que se ubican en
la región, de acuerdo con la información
estadística presentada. Fue aplicado mediante
Google Forms durante 2021; contó con 18 ítems
e indagó dimensiones como las tecnologías 4.0
empleadas en la empresa, la estrategia de
mantenimiento, percepción sobre la
disponibilidad local de personal cualificado,
competencias que son requeridas de acuerdo con
las actividades de la empresa, esquemas internos
de formación y estrategias para la retención y
desarrollo del personal.
4. Resultados y discusión
4.1 El mantenimiento en la I4.0
En los ambientes tecnológicos modernos de la
I4.0 se requiere de un alto nivel de confiabilidad
del equipo y la planta, en lo cual el
mantenimiento tiene un rol clave [13]. Por tanto,
se le considera una de las áreas más importantes
dentro de la industria de manufactura [6]. El
mantenimiento se categoriza en distintos
modelos conceptuales y operativos asociados con
las políticas de la empresa: (i) correctivo o “run-
to-failure”, (ii) preventivo, y (iii) predictivo.
Actualmente, el mantenimiento industrial
continúa siendo primordialmente correctivo y
preventivo. Sin embargo, estas estrategias de
mantenimiento no aprovechan la gran cantidad
de datos que llegan a generarse en el piso de
operaciones y que pueden estar disponibles a
través de los sistemas informáticos de la
empresa, con apoyo de tecnologías emergentes
como IoT, Big Data, computo en la nube y
analítica de datos [5].
La disponibilidad de herramientas digitales para
la generación, recopilación y análisis de datos ha
conducido a la transformación de los modelos
tradicionales de mantenimiento en modelos
predictivos [6, 7]. Los autores Busdekis et al
consideran que las funciones de mantenimiento
de tipo predictivo en la I4.0 incluyen la detección
de anomalías, predicción de fallo y toma de
decisiones sobre las acciones de mantenimiento
[7]. El conjunto de acciones de detección,
diagnóstico y pronóstico de tareas es conocido
como (Prognostics and Health Management o
PHM) [1]. Esta técnica no solamente pronostica
fallos futuros, sino que también observa la vida
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útil restante del equipo (Remaining Useful Life –
RUL, por sus siglas en inglés) para la adecuada
toma de decisiones [11]. El PHM es, junto al
mantenimiento basado en condiciones (CBM),
uno de los modelos de mantenimiento que han
sido propuestos como resultado del empleo de
estas tecnologías digitales [4, 5].
Por su parte, el CBM es una estrategia de
mantenimiento predictivo que se emplea en
plantas con procesos de manufactura
automatizados [4], donde se busca mantener alta
a la Eficiencia General de los Equipos (OEE). El
uso de CBM en la I4.0 involucra tres etapas:
monitoreo en tiempo real de condiciones,
procesamiento de Big Data, determinación del
tiempo de mantenimiento y su alcance [8]. Con
ello, el intervalo de tiempo P-F se reduce hasta el
punto de casi desaparecer gracias al acceso a la
información en tiempo real y su consecuente
análisis para extraer signos tempranos de fallo
antes de que estos sean visibles a los humanos
[7].
En general, el uso de componentes inteligentes
con capacidad de autodiagnóstico y predicción
de fallos se extiende dentro de la I4.0. Con ello
se contribuye a la reducción de fallos y costos de
operación, así como a la optimización de
inventarios y la mejora de acceso al
mantenimiento. Como se ha discutido, la I4.0
debe afrontar sistemas complejos y competitivos
con seguridad, calidad, valor y costo mínimo. Por
ello, el mantenimiento predictivo es un método
de operación estratégico para asegurar la
flexibilidad y evitar paros en las plantas
inteligentes del futuro [6].
Mientras que las técnicas tradicionales de
mantenimiento preventivo se enfocan en
identificar y prevenir problemas futuros, el
mantenimiento predictivo (PdM) se aboca a la
reducción de costos y prevención de fallas
mediante la identificación exacta de las partes
que son más probables de causar problemas,
posibilitando así su reemplazo o reparación en el
momento exacto [6]. El PdM recolecta datos de
los procesos, pero también recoge aspectos
físicos de la condición del equipo, como
temperatura, presión, vibración, etc. Esta
información se emplea para la identificación y
detección temprana de fallos, y predicción de
condición futura del equipo [8, 9].
Las tecnologías involucradas en el PdM pueden
ser clasificadas en cinco categorías: sensores,
redes, integración, inteligencia y
comportamiento aumentados [8]. En esta
integración de tecnologías el IoT es un pilar, ya
que posibilita trasladar las acciones físicas de las
maquinas en señales digitales. El IoT transmite
continuamente los datos de los sensores y de
otras fuentes, como los Controladores Lógicos
Programables (PLC), terminales de los Sistemas
de Ejecución de Manufactura (MES), Sistemas
Computarizados de Gestión de Mantenimiento
(CMMS), o Sistemas de Planificación de
Recursos Empresariales (ERP) [1].
Los sistemas de mantenimiento predictivo en la
I4.0 conllevan una serie de retos para la gestión
de la organización. Estos son clasificados por
Bousdekis et al como organizacionales,
tecnológicos y económicos. Entre ellos se
cuentan la inversión económica, la estrategia
digital de la empresa, el liderazgo, la estructura
organizacional, la administracion de proyectos y
el desarrollo de las habilidades digitales de los
ingenieros [7].
A pesar de sus ventajas, el mantenimiento
predictivo tiene desventajas que comparte con el
CBM, entre las que se cuenta el que requiere de
un alto nivel de inversión de capital y experiencia
para la instalación y operación de equipo de
monitoreo, bases de datos de larga escala y
sistemas de procesamiento y análisis de datos,
cuyo desarrollo aún se encuentra en su infancia
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[6, 13]. A la fecha, el enfoque se ha centrado en
el desarrollo de hardware y software para realizar
las funciones de monitoreo, procesamiento y
análisis de datos de componentes. Sin embargo,
la implementación del programa de PdM en toda
la organización impacta a diversos sectores
incluido el de personal. Se requiere contar con los
trabajadores capacitados que emplearán dichos
sistemas inteligentes, así como ingenieros que
puedan analizar el Big Data de los procesos de
mantenimiento. Por ello, a pesar de las ventajas
que un sistema de PdM presenta dentro de la I4.0,
esto no significa que dicho modelo sea siempre
la mejor política de mantenimiento, sino que
representa la posibilidad de definir el sistema de
mantenimiento óptimo para cada componente
[1].
4.2 Retos para el personal de mantenimiento
en la I4.0
La I4.0 tendrá un impacto significativo en el
mercado laboral y la sociedad, debido a que las
tecnologías emergentes, y en particular la
digitalización que caracteriza a la I4.0 tienen un
importante efecto en los trabajos y la educación
de los profesionales. La escasez de una fuerza de
trabajo con habilidades técnicas acordes a la I4.0
constituye uno de los principales retos para su
implementación, junto a los requerimientos de
reentrenamiento del personal existente para
afrontar las nuevas condiciones del entorno de
trabajo [24].
Para [3] solamente los empleados altamente
educados tendrán la capacidad para controlar
dichas tecnologías y podría incluso esperarse la
desaparición de varias profesiones. Los
requerimientos de las empresas en cuanto a
habilidades y formación de los empleados se
incrementarán en estas industrias, al ser un factor
clave para el éxito de las empresas altamente
innovadoras. Los requisitos de un trabajo
digitalizado se incrementan debido a que los
procesos se interconectan y se vuelven más
complejos, particularmente en la intersección de
las esferas de actividad técnica, organizacional y
social de los procesos de trabajo. Por ende, la
gestión de tareas de profesionales
interdisciplinarias, como desarrollo, puesta en
servicio, operación o mantenimiento, requiere
además de una fusión de las formas de
organización tradicionales [9].
Es evidente que de entre las funciones que se
llevan a cabo dentro de la industria, la que cuenta
con el mayor grado de interacción con las
tecnologías empleadas, su operación y
sostenimiento, es la de mantenimiento. El
personal que labora en estas áreas requiere poseer
conocimientos técnicos, de seguridad,
organización y administración. Es por ello por lo
que estos puestos de trabajo son los primeros que
tendrán necesidad de desarrollar nuevas
competencias y adaptarse al escenario de la I4.0.
Así, el perfil profesional habitualmente asociado
a las áreas de mantenimiento (ingeniera
mecánica, eléctrica, electromecánica y
mecatrónica) tenderá a complementarse con
habilidades asociadas actualmente a perfiles de
las de tecnologías de la información, como
ingenieros de software, especialistas en
informática, programadores de PLC y robots,
analistas de datos y especialistas en
ciberseguridad [3].
4.3 La postura de los responsables de
mantenimiento de la industria local
Se realizó entrevista semiestructurada a cinco
responsables de actividades de mantenimiento en
la industria local, del sector mueblero (M),
biomédico (B), automotriz (A), metalmecánica
(MM) y de generación de energía (E). Los cinco
participantes pertenecen al sexo masculino y
tienen una edad promedio de 43 años. Todos
ellos cuentan con estudios profesionales
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concluidos en el área de ingeniería, siendo estos
Ingeniero en Mecatrónica (n=1), Ingeniero
Eléctrico (n=1), Ingeniero en Electrónica (n=1) e
Ingeniero Mecánico Electricista (n=2).
Los participantes tienen en promedio cinco años
de antigüedad en su puesto y todos tienen
personal técnico a su cargo, entre ingenieros y
técnicos. Se les cuestionó sobre cuál es el modelo
de mantenimiento seguido por la empresa en la
que laboran. Sus respuestas indican que se
emplea el mantenimiento preventivo-
programado (B, MM y E), mantenimiento
productivo total (M) y mantenimiento basado en
la confiabilidad (A).
A su vez, el sistema de gestión de mantenimiento
que emplean para la planificación y seguimiento
de tareas corresponde a: un desarrollo
informático propio (A, MM), sistema
informático comercial (B, E) y a formatos y
registros en papel (M). Los sistemas comerciales
reportados fueron identificados como PMC2000
y SAP ERP software.
En cuanto a las tecnologías empleadas
actualmente en la empresa, se les proporcionó un
listado generado a partir de la revisión
documental y se preguntó “¿cuáles emplea
actualmente la empresa?”. La Figura 1 da
muestra de las respuestas, siendo las más
comunes el Control basado en PLC, seguido por
el sensado y colección digital de datos, los
sistemas de monitoreo y control remoto en
tiempo real, y la analítica de datos. Por el
contrario, los entrevistados indican que
actualmente no se emplean en sus empresas el
IoT, gemelos digitales, cómputo en la nube,
realidad aumentada, vehículos autoguiados ni la
gestión inteligente de energía.
Figura 1. Tecnologías empleadas por las empresas entrevistadas. El orden de presentación corresponde a la frecuencia de
mención obtenida en las respuestas. Fuente: Elaboración propia a partir de las respuestas proporcionadas por los entrevistados.
En cuanto a la disponibilidad de personal
calificado, se realizó la pregunta: en los últimos
tres años, ¿ha tenido la necesidad de contratar
nuevo personal técnico debido a la
incorporación de nuevas tecnologías en la
empresa? Dos entrevistados señalan que sí
5
3
3
2
3
1
1
1
2
0
0
0
0
0
0
0 1 2 3 4 5 6
Control basado en PLC
Sistemas de monitoreo y control remoto en tiempo real
Analítica de datos
Sistemas de visión por computadora
Sensado y colección digital de datos
Simulación avanzada/modelado digital
Robot industrial colaborativo
Impresión 3D y manufactura aditiva
Esquemas de ciberseguridad
IoT
Gemelos Digitales
Cómputo en la nube
Realidad aumentada
Vehículos autoguiados
Gestión inteligente de energía
Tecnologías Empleadas
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debieron contratar nuevo personal técnico debido
a la incorporación de nuevas tecnologías en la
empresa. A pesar de ello, quienes contrataron
señalan que no tuvieron problemas para ubicar al
personal que cubriera el perfil requerido.
Al preguntarles sobre cuáles fueron los
conocimientos requeridos en las últimas
contrataciones, en una de las empresas que sí
contrataron no correspondía a conocimientos
especializados sino a conocimientos base de la
ingeniería en temas como la neumática,
hidráulica, control, programación, etc. Por el
contrario, la empresa de energía requirió realizar
la contratación de personal con conocimiento
especializado en una plataforma de turbina
eólica.
En cuanto a los programas de capacitación del
personal técnico, tres empresas reportan haber
capacitado a su personal en los últimos tres años.
Los temas en que se han formado han sido temas
generales de ingeniería, en robótica y para la
transferencia de líneas de producción de otros
países. Todas las capacitaciones fueron
realizadas internamente por la empresa, excepto
la capacitación en robótica para la cual la
empresa contrató un servicio externo.
Se indagó también sobre las habilidades y
conocimientos más valorados por los
entrevistados en la contratación y promoción del
personal de mantenimiento. Se le proporcionó a
los entrevistados un listado, obtenido a partir de
la revisión documental sobre tendencias
laborales, y se les preguntó “cuáles son los más
valorados en la contratación y promoción de su
personal técnico”. Con una escala Likert de 4
puntos (1 = Nada importante, 2 = Poco
Importante, 3 = Moderadamente importante, 4 =
Muy importante) se presentan en la Tabla 1 los
resultados promedio obtenidos. Se observa como
aspectos generales como los conocimientos sobre
mecánica y electrónica, junto a la lectura de sus
diagramas y las habilidades de comunicación son
los más valorados por los entrevistados en las
funciones de mantenimiento.
Tabla 1. Valoración de las habilidades y conocimientos requeridos en el personal de Mantenimiento
Habilidades y Conocimientos
Valoración
Promedio
Habilidades de comunicación oral y escrita
3.8
Pensamiento crítico
3.4
Inteligencia emocional y Resiliencia
3.4
Conocimiento técnico general en mecánica y electrónica
3.8
Solución de problemas
3.6
Idioma inglés
3.4
Lenguajes de programación
3.2
Liderazgo y trabajo en equipo
3.6
Lectura de diagramas mecánicos, eléctricos y neumáticos
3.8
Manejo de equipo de metalmecánica
3.4
Diseño mecánico en 3D
3
Instrumentación electrónica
3.6
Por lo que respecta a la pérdida de personal
cualificado por rotación, cuatro de los cinco entrevistados mencionan haberla padecido y
solamente uno de ellos responde que no la han
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experimentado. Las estrategias que se siguen en
sus empresas para evitar la pérdida de talento
humano por rotación incluyen la promoción,
aumento de sueldo, bonos y capacitación interna
tanto en aspectos técnicos como en valores
corporativos.
De lo anterior se desprende que los entrevistados
manifiestan una satisfacción moderada con
relación a las capacidades técnicas del personal a
su cargo y que esto no han sido un factor negativo
hasta ahora. Sin embargo, entre los comentarios
vertidos por los participantes se ha mencionado
la necesidad de cambiar la mentalidad del
personal para que desarrollen mayor iniciativa,
responsabilidad, autoformación y mentalidad de
mejora continua.
En términos generales, puede verse que las
tecnologías empleadas por las empresas locales
observadas en el estudio corresponden poco a las
identificadas con la I4.0. Los esquemas de
formación actuales han podido responder hasta el
momento de manera general a los requerimientos
del sector manufacturero local. Asimismo, la
oferta de empleo en la región ha sido tal que la
rotación se encuentra presente en la mayoría de
las empresas, con un índice de rotación de
personal directo del 7.6% en promedio [25]. De
las empresas entrevistadas, 4 de 5 indican haber
perdido personal por rotación en últimos tres
años. Ante la pregunta “¿qué estrategias sigue la
empresa para evitar esta pérdida de talento
humano?”, se observa que las estrategias de
retención de las empresas son tradicionales ya
que se centran en la remuneración económica del
trabajador con bonos, aumento de sueldo y
promoción.
En cuanto al modelo de mantenimiento
implementado, puede observarse que el
preventivo es usado en la mayoría de las
empresas. El mantenimiento predictivo,
característico de la I4.0, no es empleado por
ninguna de las empresas entrevistadas. Esto
último se asocia al tipo de tecnologías empleadas
y, como ha sido mencionado, a la alta inversión
económica que involucra el establecimiento de
este tipo de industria.
Los resultados apuntan además a la falta de
colaboración entre el sector educativo y las
necesidades de capacitación y actualización del
área de mantenimiento de la industria de
manufactura local. De igual forma, se revela una
oportunidad para incrementar la colaboración ya
que los esquemas de formación a los cuales
recurren las empresas no establecen
vinculaciones con las instituciones educativas.
Por el contrario, las capacitaciones continúan
siendo internas lo cual limita la innovación
estratégica y el desarrollo de I4.0 al centrarse en
prácticas puntuales. Las sinergias requeridas para
el desarrollo de I4.0 continúan siendo un área de
oportunidad para el sector manufacturero local.
4. Conclusiones
El desarrollo de Industria 4.0 involucran diversas
dimensiones adicionales a la tecnológica. El
factor humano no ha sido considerado lo
suficiente en las investigaciones sobre desarrollo
de I4.0, ya que el foco se ha centrado en las
posibilidades técnicas del trabajador sin
considerar su experiencia global a profundidad,
incluyendo el ambiente tecnológico,
organizacional, procedimental y psicosocial [26].
Adicionalmente, otros aspectos relevantes van
surgiendo gradualmente, con relación a la
protección al medio ambiente y la seguridad en
las operaciones [13], incluyendo la salud y
seguridad ocupacional (occupational health and
safety -OHS por sus siglas en inglés) [27].
Se prevé que la integración de nuevas tecnologías
en las organizaciones generará problemáticas
relacionadas con la insuficiente experiencia de
los trabajadores y las curvas de aprendizaje, la
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selección y reclutamiento de nuevo personal, así
como también con el aprendizaje de la fuerza
laboral que envejece. Estas problemáticas
impactarían particularmente al personal que se
encuentra directamente a cargo de operaciones
como el mantenimiento de equipo. Al momento
se han generado pautas generales sobre las
habilidades y conocimientos del personal en la
I4.0, pero son necesarios más estudios
interdisciplinarios sobre la optimización de la
integración del trabajo humano con los equipos
inteligentes [27].
En lo que respecta a la industria de manufactura
local y las necesidades de formación del personal
de mantenimiento, de acuerdo con lo observado
éstas continúan centrándose en los
conocimientos básicos de ingeniería. La
tecnología de Industria 4.0 no ha alcanzado
localmente una penetración que genere
disrupciones en los métodos de trabajo o los
esquemas de contratación y promoción. Aun así,
existe una amplia área de oportunidad para el
diagnóstico de necesidades y el impulso de
estrategias en vinculación con el sector
educativo, que permitan generar condiciones
para la competitividad técnica del sector.
Por otra parte, entre las limitaciones del estudio
se encuentra en primer término el alcance de los
resultados, por lo que resulta aconsejable realizar
un estudio descriptivo ampliando la muestra de
empresas locales. En segundo término, los
avances en los métodos y tecnologías que
sustentan los programas de mantenimiento
predictivo y que actualmente se encuentran en su
etapa inicial, por lo que se prevé producirán
cambios en las dinámicas de la organización.
Derivado de lo anterior, se propone realizar
trabajo futuro para ampliar los resultados y
construir una matriz de competencias asociadas a
los esquemas de mantenimiento predictivo. A
partir de dicho trabajo las instituciones
educativas, particularmente las de educación
superior, podrían abordar este segmento de
usuarios potenciales para que cumplan con las
funciones de reentrenamiento, capacitación y
actualización del personal de la industria de
manufactura. Adicionalmente, se plantea a la
certificación de competencias técnicas, en
conjunto con los sistemas nacionales de
reconocimiento a credenciales, como una
propuesta que aportara competitividad al sector.
5. Agradecimiento
Agradecemos a los responsables de
mantenimiento de empresas locales quienes
amablemente compartieron su tiempo y
experiencia para la realización del presente
trabajo.
6. Agradecimiento de autoría
Patricia Avitia Carlos: Conceptualización;
Ideas; Metodología; Escritura del borrador
original y Administración del Proyecto; Alex
Bernardo Pimentel Mendoza: Metodología;
Investigación; Escritura: revisión y edición; José
Luis Rodríguez Verduzco: Investigación;
Análisis formal; Escritura: revisión y edición;
Bernabé Rodríguez Tapia: Investigación;
Análisis formal; Escritura: revisión y edición.
Referencias
[1] M. Compare, P. Baraldi and E. Zio, "Challenges to IoT-
enabled Predictive Maintenance for Industry 4.0," IEEE
Internet of Things Journal, pp. 1-13, 2019.
https://doi.org/10.1109/JIOT.2019.2957029
[2] Y. Lu, "Industry 4.0: A survey of technologies,
applications and open research issues," Journal of
Industrial Information Integration, pp. 1-10, 2017.
https://doi.org/10.1016/j.jii.2017.04.005
[3] A. Benešová and J. Tupa, "Requirements for Education
and Qualification of People in Industry 4.0," Procedia
Manufacturing, p. 2195 - 2202, 2017.
https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.366
ISSN: 2594-1925
11
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 5 (4): e192
[4] E. Jantunen, P. Sharma, J. Campos and D. Baglee,
"Digitalization of Maintenance," in 2nd International
Conference on System Reliability and Safety, Chengdu,
China, 2017.
https://doi.org/10.1109/ICSRS.2017.8272846
[5] P. Poor, J. Basl and D. Zenisek, "Predictive
Maintenance 4.0 as next evolution step in industrial
maintenance development," in International Research
Conference on Smart Computing and Systems Engineering
(SCSE), Sri Lanka, 2019.
https://doi.org/10.23919/SCSE.2019.8842659
[6] T. Zheng, M. Ardolino, A. Bacchetti and M. Perona,
"The applications of Industry 4.0 technologies in
manufacturing context: a systematic literature review,"
International Journal of Production Research, vol. 59, no.
6, pp. 1922-1954, 2021.
https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1824085
[7] J. M. Müller, "Business model innovation in small- and
medium-sized enterprises," Journal of Manufacturing
Technology Management, vol. 30, no. 8, pp. 1127-1142,
2019. https://doi.org/10.1108/JMTM-01-2018-0008
[8] J. W. Veile and D. Kiel, "Lessons learned from Industry
4.0 implementation in the German manufacturing
industry," Journal of Manufacturing Technology
Management, vol. 31, no. 5, pp. 977-997, 2020.
https://doi.org/10.1108/JMTM-08-2018-0270
[9] "A new dynamic predictive maintenance framework
using deep learning for failure prognostics," Reliability
Engineering and System Safety, no. 188, pp. 251-262,
2019. https://doi.org/10.1016/j.ress.2019.03.018
[10] "Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in
manufacturing companies," International Journal of
Production Economics, no. 210, pp. 15-26, 2019.
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.01.004
[11] S. Ayad, L. S. Terrissa and N. Zerhouni, "An IoT
Approach for Smart Maintenance," in International
Conference on Advanced Systems and Electric
Technologies (IC_ASET), Túnez, 2018.
https://doi.org/10.1109/ASET.2018.8379861
[12] D. Pal, J. Vain, S. Srinivasan and S. Ramaswamy,
"Model-based maintenance scheduling in flexible modular
automation systems," in 2017 22nd IEEE International
Conference on Emerging Technologies and Factory
Automation (ETFA), 2017.
https://doi.org/10.1109/ETFA.2017.8247738
[13] D. TRAN ANH, K. DĄBROWSKI and K.
SKRZYPEK, "The predictive maintenance concept in the
maintenance department," Foundations of Management,
vol. 10, 2010.
[14] S. Gallego García and M. García García, "Industry 4.0
implications in production and maintenance management:
An overview," in 8th Manufacturing Engineering Society
International Conference, Madrid, 2019.
https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.09.027
[15] T. Zonta, C. A. da Costa, R. da Rosa Righi, M. J. de
Lima, E. S. da Trindade and G. Pyng Li, "Predictive
maintenance in the industry 4.0: A systematic literature
review," Computers and Industrial Engineering, vol. 150,
2020. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106889
[16] M. D. Nardo, M. Madonna, P. Addonizio and M.
Gallab, "A mapping analysis of maintenance in Industry
4.0," Journal of Applied Research and Technology, vol. 19,
pp. 653-675, 2021.
https://doi.org/10.22201/icat.24486736e.2021.19.6.1460
[17] "Maintenance transformation through Industry 4.0
technologies: A systematic literature review," Computers
in Industry, no. 123, pp. 1-16, 2020.
https://doi.org/10.1016/j.compind.2020.103335
[18] G. Di Bona, V. Cesarotti, G. Arcese and T. Gallo,
"Implementation of Industry 4.0 technology: new
opportunities and challenges for maintenance strategy," in
International Conference on Industry 4.0 and Smart
Manufacturing, 2021.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.258
[19] L. A. González Torres, M. A. Ibarra Cisneros and K.
E. Cervantes Collado, "El impacto de las tecnologías de la
información y comunicación en la industria manufacturera
de Baja California," Región y sociedad, pp. 153-183, 2017.
https://doi.org/10.22198/rys.2017.69.a292
[20] J. Carrillo, R. Gomis, S. De los Santos, L. Covarrubias
and M. Matus, "¿Podrán transitar los ingenieros a la
Industria 4?0? Análisis industrial en Baja California,"
Entreciencias: Diálogos en la Sociedad del Conocimiento,
vol. 22, no. 8, pp. 1-22, 2020.
https://doi.org/10.22201/enesl.20078064e.2020.22.76089
[21] IMPLAN, "Parques Industriales," Sociedad en
Movimiento, no. XI, pp. 1-5, Julio-septiembre 2014.
ISSN: 2594-1925
12
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 5 (4): e192
[22] A. Reyes Mendoza, M. d. l. Á. Silva-Olvera and K.
Ramírez Barón, "Liderazgo emprendedor y la innovación
en empresas manufactureras de Tecate, B.C., México,"
VinculaTégica, pp. 267-273, 2018.
[23] Universidad Autónoma de Baja California,
"Evaluación externa e interna del Programa Educativo
Ingeniero en Mecatrónica," Mexicali, 2018.
[24] D. Horváth and R. Z. Szabó, "Driving forces and
barriers of Industry 4.0: Do multinational and small and
medium-sized companies have equal opportunities?"
Technological Forecasting & Social Change, no. 146, pp.
119-132, 2019.
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.05.021
[25] Monitor Económico, "Monitor Económico de Baja
California," 2022. [Online]. Available:
https://monitoreconomico.org/noticias/2022/may/05/alta-
rotacion-en-empresas-de-baja-california-arhitac/.
[Accessed 2022].
[26] "Industry 4.0 and the human factor - A systems
framework and analysis methodology for successful
development," International Journal of Production
Economics, no. 233, pp. 1-16, 2021.
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107992
[27] S. M. Lee, D. Lee and Y. S. Kim, "The quality
management ecosystem for predictive maintenance in the
industry 4.0 era," International Journal of Quality
Innovation, pp. 1-11, 2019.
https://doi.org/10.1186/s40887-019-0029-5
[28] Z. M. Çınar, A. A. Nuhu, Q. Zeeshan, O. Korhan, M.
Asmael and B. Safaei, "Machine Learning in Predictive
Maintenance towards Sustainable Smart Manufacturing in
Industry 4.0," Sustainability, pp. 1-42, 2020.
https://doi.org/10.3390/su12198211
[29] A. Bousdekis, D. Apostolou and G. Mentzas,
"Predictive Maintenance in the 4th Industrial Revolution:
Benefits, Business Opportunities and Managerial
Implications," IEEE Engineering Management Review,
2019. https://doi.org/10.1109/EMR.2019.2958037
[30] A. Cachada, J. Barbosa, P. Leitão, C. A. S. Geraldes,
L. Deusdado, J. Costa, C. Teixeira, J. Teixeira, A. H.
Moreira, P. M. Moreira and L. Romero, "Maintenance 4.0:
Intelligent and Predictive Maintenance System
Architecture," in 23rd International Conference on
Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA),
Torino, Italy, 2018.
https://doi.org/10.1109/ETFA.2018.8502489
[31] J. Gebhardt, A. Grimm and L. M. Neugebauer,
"Developments 4.0 Prospects on future requirements and
impacts on work and vocational education," Journal of
Technical Education (JOTED), pp. 117-133, 2015.
https://doi.org/10.48513/joted.v3i2.58
Derechos de Autor © Patricia Avitia-Carlos, Alex Bernardo Pimentel-Mendoza, José Luis Rodríguez-Verduzco, Bernabé Rodríguez-Tapia
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