Más allá del Lean tradicional: una revisión sistemática del impacto de la inteligencia artificial en la productividad manufacturera

• Autor: Campos Effio, Mario Mauricio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/17419
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/17419
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Lean Manufacturing; Productividad industrial; Industria 4.0; Revisión sistemática; PRISMA; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

La manufactura contemporánea enfrenta desafíos de productividad, flexibilidad y competitividad que obligan a las empresas a replantear sus modelos operativos. Aunque Lean Manufacturing ha demostrado eficacia en la reducción de desperdicios y mejora continua, las limitaciones de los enfoques tradicionales dificultan su adaptación a entornos de alta variabilidad y complejidad. La inteligencia artificial emerge como un habilitador tecnológico capaz de potenciar las metodologías Lean mediante capacidades predictivas, analíticas y de aprendizaje continuo. Este trabajo presenta una revisión sistemática enfocada en analizar el impacto de la integración de IA en herramientas Lean Manufacturing sobre la productividad industrial. Se aplicó la metodología PRISMA para identificar, evaluar y sintetizar la evidencia científica disponible, consultando siete bases de datos indexadas: Scopus, ScienceDirect, IEEE Xplore, MDPI, Springer Link, ACM Digital Library y ProQuest. El proceso de selección arrojó 3,245 registros iniciales, de los cuales 18 estudios cumplieron los criterios de inclusión tras aplicar filtros de elegibilidad y evaluación de riesgo de sesgo mediante escala STROBE. Los resultados evidencian mejoras cuantificables en eficiencia operativa (20-30%), reducción de desperdicios (25-35%), disminución del tiempo de inactividad (hasta 25%), mejora de calidad (18-25%) y reducción de costos (25-40%). Se concluye que la convergencia IA–Lean constituye una estrategia efectiva para incrementar la productividad manufacturera, fortalecer la competitividad y habilitar sistemas productivos sostenibles.