Las opiniones expresadas en el artículo son responsabilidad exclusiva de los autores y no necesariamente representan la posición oficial de
la USAC y sus miembros. La obra está protegida por la Ley de Derechos de Autor y Derechos Conexos emitida en el decreto No. 33-98 por
el Congreso de la República de Guatemala.Proceso de optimización de producción del queso Dambo
en Santa Cruz de la Sierra, Bolivia
Process for optimizing the production of Dambo cheese in
Santa Cruz de la Sierra, Bolivia
Norberto Justiniano Gallardo
Docente Investigador
Universidad Privada Domingo Savio (UPDS), Bolivia
norberjust@gmail.com
https://orcid.org/0009-0008-0231-4210
Carlos Elio Céspedes Jiménez
Docente investigador Universidad Privada Domingo Savio (UPDS), Bolivia
ccarlos.eliocespedes@gmail.com
https://orcid.org/0009-0002-1959-3056
Fernando Canavire Castillo
Docente investigador
Universidad Autónoma Gabriel Rene Moreno (UAGRM), Bolivia
fernandocanavirecastillo@gmail.com
https://orcid.org/0009-0003-6163-4138
Recibido:17/02/2025
Aceptado: 01/08/2025
Publicado: 05/08/2025
Referencia
Justiniano Gallardo, N., Céspedes Jiménez, C. E. y Canavire Castillo, F. (2025). Proceso de optimización de
producción del queso Dambo en Santa Cruz de la Sierra, Boliviae.
Revista Científica del Sistema de Estudios de
Postgrado. 8(2). 57-77. DOI: https://doi.org/10.36958/sep.v8i2.341
Resumen
OBJETIVO: optimizar el tiempo de producción en el proceso de fabricación de queso Dambo en la empresa
láctea de Santa Cruz de la Sierra, Bolivia. MÉTODO: aplicación sistemática de técnicas de análisis exhaustivo
del proceso productivo actual, mediante un estudio de tiempos en la elaboración del queso Dambo y el desarrollo
de una técnica de procedimientos operativos orientada a la optimización del proceso. RESULTADOS: se logró
incrementar la productividad, evaluada en función de la cantidad de queso producido por obrero-hora, lo que
refleja una mejora sustancial en la eficiencia operativa y una disminución de los costos laborales, contribuyendo
directamente a la rentabilidad del proceso productivo. Paralelamente, se introdujeron ajustes en diversas etapas
57
58
del proceso, los cuales permitieron reducir el tiempo total de fabricación sin comprometer la calidad del producto
final. CONCLUSIÓN: el análisis de productividad reflejó un incremento del 16.67% en la producción de queso por
obrero-hora y una disminución del 15% en los costos de mano de obra (0.0003 $us/Kg de queso).
Palabras clave
producción de queso, reducción de costos, eficiencia del proceso, optimización, queso Dambo
Abstract
OBJECTIVE: to optimize production time in the Dambo cheese manufacturing process at the dairy company in
Santa Cruz de la Sierra, Bolivia. METHOD: systematic application of comprehensive analysis techniques to the
current production process, through a study of the time required to produce Dambo cheese and the development
of a set of operating procedures aimed at optimizing the process. RESULTS: productivity was increased, as
measured by the amount of cheese produced per worker-hour, reflecting a substantial improvement in operational
efficiency and a reduction in labor costs, directly contributing to the profitability of the production process. At the
same time, adjustments were made at various stages of the process, which made it possible to reduce the
total manufacturing time without compromising the quality of the final product. CONCLUSION: the productivity
analysis showed a 16.67% increase in cheese production per worker-hour and a 15% decrease in labor costs
($0.0003/kg of cheese).
Keywords
cheese production, cost reduction, process efficiency, optimization, Dambo cheese
del proceso, los cuales permitieron reducir el tiempo total de fabricación sin comprometer la calidad del producto
final. CONCLUSIÓN: el análisis de productividad reflejó un incremento del 16.67% en la producción de queso por
obrero-hora y una disminución del 15% en los costos de mano de obra (0.0003 $us/Kg de queso).
Palabras clave
producción de queso, reducción de costos, eficiencia del proceso, optimización, queso Dambo
Abstract
OBJECTIVE: to optimize production time in the Dambo cheese manufacturing process at the dairy company in
Santa Cruz de la Sierra, Bolivia. METHOD: systematic application of comprehensive analysis techniques to the
current production process, through a study of the time required to produce Dambo cheese and the development
of a set of operating procedures aimed at optimizing the process. RESULTS: productivity was increased, as
measured by the amount of cheese produced per worker-hour, reflecting a substantial improvement in operational
efficiency and a reduction in labor costs, directly contributing to the profitability of the production process. At the
same time, adjustments were made at various stages of the process, which made it possible to reduce the
total manufacturing time without compromising the quality of the final product. CONCLUSION: the productivity
analysis showed a 16.67% increase in cheese production per worker-hour and a 15% decrease in labor costs
($0.0003/kg of cheese).
Keywords
cheese production, cost reduction, process efficiency, optimization, Dambo cheese
59
Introducción
En la industria láctea, la eficiencia en los procesos de producción constituye un factor clave
para garantizar la competitividad y sostenibilidad de las empresas. En este contexto, la
elaboración de queso Dambo —un producto semiduro de origen danés, elaborado con leche
pasteurizada de vaca— demanda una gestión rigurosa de tiempos y recursos. Este queso
se caracteriza por su textura elástica, sabor suave con notas lácticas, buena capacidad de
fundido y una maduración que oscila entre 4 y 12 semanas, atributos que lo hacen altamente
valorado tanto en el consumo cotidiano como en aplicaciones gastronómicas especializadas.
Su creciente demanda exige optimizar el rendimiento productivo sin comprometer la calidad,
lo que plantea desafíos operativos relevantes.
Para abordar esta problemática, se ha llevado a cabo un análisis exhaustivo del proceso
productivo actual. A través de un estudio sistemático de tiempos y la implementación de
estrategias orientadas a la eficiencia, se busca incrementar la producción por obrero-hora y
reducir costos de mano de obra, contribuyendo a una operación más ágil y efectiva.
Los resultados obtenidos en esta investigación muestran avances significativos en la
productividad, destacando un incremento del 16.67% en la producción de queso por obrero-
hora. Este aumento evidencia la efectividad de una gestión optimizada del proceso productivo.
Además, se logró una reducción del 15% en los costos laborales, lo que contribuye a una
mejora notable en la rentabilidad de la empresa.
Materiales y métodos
Para optimizar el proceso de producción del queso Dambo en la empresa láctea de Santa Cruz
de la Sierra, se realizó un análisis exhaustivo del flujo de trabajo con el objetivo de identificar
oportunidades de mejora que permitieran reducir los tiempos de fabricación sin comprometer
la calidad del producto. La metodología cuantitativa empleada se basa en el registro y
análisis estadístico de datos para cada etapa de la producción, desde la preparación de los
ingredientes hasta el almacenamiento del queso final. Se documentaron minuciosamente los
tiempos y las interacciones entre los operarios y las máquinas.
El primer paso fue la realización de un estudio de tiempos, utilizando cronometraje preciso
para medir cuánto tardaba cada fase del proceso. Con los datos obtenidos detallados en
la tabla 1 se analizaron los momentos en los que el flujo de trabajo se veía ralentizado, ya
sea por esperas innecesarias, movimientos poco eficientes o tareas que podían ajustarse
para ser más ágiles. Para complementar esta observación, se entrevistó a los trabajadores,
quienes compartieron su experiencia sobre los desafíos y oportunidades dentro de la
producción diaria.
Introducción
En la industria láctea, la eficiencia en los procesos de producción constituye un factor clave
para garantizar la competitividad y sostenibilidad de las empresas. En este contexto, la
elaboración de queso Dambo —un producto semiduro de origen danés, elaborado con leche
pasteurizada de vaca— demanda una gestión rigurosa de tiempos y recursos. Este queso
se caracteriza por su textura elástica, sabor suave con notas lácticas, buena capacidad de
fundido y una maduración que oscila entre 4 y 12 semanas, atributos que lo hacen altamente
valorado tanto en el consumo cotidiano como en aplicaciones gastronómicas especializadas.
Su creciente demanda exige optimizar el rendimiento productivo sin comprometer la calidad,
lo que plantea desafíos operativos relevantes.
Para abordar esta problemática, se ha llevado a cabo un análisis exhaustivo del proceso
productivo actual. A través de un estudio sistemático de tiempos y la implementación de
estrategias orientadas a la eficiencia, se busca incrementar la producción por obrero-hora y
reducir costos de mano de obra, contribuyendo a una operación más ágil y efectiva.
Los resultados obtenidos en esta investigación muestran avances significativos en la
productividad, destacando un incremento del 16.67% en la producción de queso por obrero-
hora. Este aumento evidencia la efectividad de una gestión optimizada del proceso productivo.
Además, se logró una reducción del 15% en los costos laborales, lo que contribuye a una
mejora notable en la rentabilidad de la empresa.
Materiales y métodos
Para optimizar el proceso de producción del queso Dambo en la empresa láctea de Santa Cruz
de la Sierra, se realizó un análisis exhaustivo del flujo de trabajo con el objetivo de identificar
oportunidades de mejora que permitieran reducir los tiempos de fabricación sin comprometer
la calidad del producto. La metodología cuantitativa empleada se basa en el registro y
análisis estadístico de datos para cada etapa de la producción, desde la preparación de los
ingredientes hasta el almacenamiento del queso final. Se documentaron minuciosamente los
tiempos y las interacciones entre los operarios y las máquinas.
El primer paso fue la realización de un estudio de tiempos, utilizando cronometraje preciso
para medir cuánto tardaba cada fase del proceso. Con los datos obtenidos detallados en
la tabla 1 se analizaron los momentos en los que el flujo de trabajo se veía ralentizado, ya
sea por esperas innecesarias, movimientos poco eficientes o tareas que podían ajustarse
para ser más ágiles. Para complementar esta observación, se entrevistó a los trabajadores,
quienes compartieron su experiencia sobre los desafíos y oportunidades dentro de la
producción diaria.
60
A partir de los resultados del proceso, se estableció la mejora del sistema de producción
implementando cambios en la dosificación de la levadura que permite acelerar el tiempo
de coagulación, la sustitución de una bomba centrifuga de 10 a 20 m3/h y en el uso de los
equipos, de manera que las transiciones entre las etapas fueran más fluidas. Otro punto
importante fue la capacitación in-situ del personal, asegurando que todos comprendieran y
aplicaran las mejoras en sus actividades diarias.
Para evaluar la efectividad de estos cambios, se hizo una comparación entre los tiempos
de producción antes y después de la optimización. Al finalizar el estudio, se logró una
reducción notable en el tiempo total de producción y una mejora en la productividad por
trabajador, demostrando que una gestión eficiente puede hacer una diferencia tangible en
la industria láctea.
Resultado y Discusión
Se describe a continuación el proceso de producción del queso Dambo, resaltando las etapas
clave involucradas en la elaboración de este producto lácteo. En la Figura 1, se presenta un
diagrama de bloques que ilustra en detalle cada una de las fases del proceso de fabricación.
Figura 1Descripción del proceso de producción de queso Dambo
Nota: Diagrama de bloques del proceso de producción de queso Dambo
En la tabla uno se detalla los datos de cinco mediciones que implica el proceso actual de un
lote de producción.
Como se puede apreciar el tiempo empleado de un lote de producción requiere de 24 días,
nueve horas y nueve minutos. Basado en el tiempo detallado en el cuadro anterior.
Toda la información y datos presentados en las tablas uno y dos, Tallón (2019) señala que
corresponden al trabajo de campo, realizado durante la presente investigación.
A partir de los resultados del proceso, se estableció la mejora del sistema de producción
implementando cambios en la dosificación de la levadura que permite acelerar el tiempo
de coagulación, la sustitución de una bomba centrifuga de 10 a 20 m3/h y en el uso de los
equipos, de manera que las transiciones entre las etapas fueran más fluidas. Otro punto
importante fue la capacitación in-situ del personal, asegurando que todos comprendieran y
aplicaran las mejoras en sus actividades diarias.
Para evaluar la efectividad de estos cambios, se hizo una comparación entre los tiempos
de producción antes y después de la optimización. Al finalizar el estudio, se logró una
reducción notable en el tiempo total de producción y una mejora en la productividad por
trabajador, demostrando que una gestión eficiente puede hacer una diferencia tangible en
la industria láctea.
Resultado y Discusión
Se describe a continuación el proceso de producción del queso Dambo, resaltando las etapas
clave involucradas en la elaboración de este producto lácteo. En la Figura 1, se presenta un
diagrama de bloques que ilustra en detalle cada una de las fases del proceso de fabricación.
Figura 1Descripción del proceso de producción de queso Dambo
Nota: Diagrama de bloques del proceso de producción de queso Dambo
En la tabla uno se detalla los datos de cinco mediciones que implica el proceso actual de un
lote de producción.
Como se puede apreciar el tiempo empleado de un lote de producción requiere de 24 días,
nueve horas y nueve minutos. Basado en el tiempo detallado en el cuadro anterior.
Toda la información y datos presentados en las tablas uno y dos, Tallón (2019) señala que
corresponden al trabajo de campo, realizado durante la presente investigación.
61
La optimización de los procesos productivos es una prioridad en cualquier industria, ya que
la implementación de metodologías eficientes contribuye significativamente a mejorar la
rentabilidad (Baquero-Castillo et al., 2024).
Tabla 1Tiempos de lotes de producción de queso Dambo en condiciones no optimizadas
La optimización de los procesos productivos es una prioridad en cualquier industria, ya que
la implementación de metodologías eficientes contribuye significativamente a mejorar la
rentabilidad (Baquero-Castillo et al., 2024).
Tabla 1Tiempos de lotes de producción de queso Dambo en condiciones no optimizadas
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Nota. Datos de trabajo de campo en procesos productivos.
La transformación digital en plantas lácteas ha facilitado una gestión más eficiente de recursos,
optimizando la planificación estratégica y mejorando el rendimiento operativo mediante el
uso de tecnologías avanzadas, tal como lo indica Alarcón-Rincón (2024). Esta es una tarea
pendiente para la planta de lácteos santa cruz de la sierra, debido al uso de tecnología al igual
que el uso de simulaciones de eventos discretos.
Nota. Datos de trabajo de campo en procesos productivos.
La transformación digital en plantas lácteas ha facilitado una gestión más eficiente de recursos,
optimizando la planificación estratégica y mejorando el rendimiento operativo mediante el
uso de tecnologías avanzadas, tal como lo indica Alarcón-Rincón (2024). Esta es una tarea
pendiente para la planta de lácteos santa cruz de la sierra, debido al uso de tecnología al igual
que el uso de simulaciones de eventos discretos.
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La simulación de eventos discretos se ha consolidado como una herramienta efectiva para
evaluar mejoras en la capacidad de producción y la eficiencia de procesos dentro de la
industria alimentaria (Peña-Ariza & Felizzola-Jiménez, 2020).
En la tabla 2, se detalla un resumen de los datos de medición de los tiempos registrados en
seis mediciones de producción de un lote de producción de queso Dambo registrados entre
los meses de septiembre a octubre del 2023 .
Tabla 2Tiempos de lotes de producción de queso Dambo de 6 lotes
Nota: Datos obtenidos de la tabla 1.
La figura dos resume mediciones de producción de queso Dambo (septiembre-octubre 2023),
con dos lotes por debajo del promedio.
Figura 2Diagrama de tiempos de producción de queso Dambo de 6 lotes
Nota: Diagrama obtenido en base a tabla 2.
La simulación de eventos discretos se ha consolidado como una herramienta efectiva para
evaluar mejoras en la capacidad de producción y la eficiencia de procesos dentro de la
industria alimentaria (Peña-Ariza & Felizzola-Jiménez, 2020).
En la tabla 2, se detalla un resumen de los datos de medición de los tiempos registrados en
seis mediciones de producción de un lote de producción de queso Dambo registrados entre
los meses de septiembre a octubre del 2023 .
Tabla 2Tiempos de lotes de producción de queso Dambo de 6 lotes
Nota: Datos obtenidos de la tabla 1.
La figura dos resume mediciones de producción de queso Dambo (septiembre-octubre 2023),
con dos lotes por debajo del promedio.
Figura 2Diagrama de tiempos de producción de queso Dambo de 6 lotes
Nota: Diagrama obtenido en base a tabla 2.
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Propuesta para la optimización del proceso de producción de queso Dambo
En la tabla cuatro se detalla la propuesta para la optimización del tiempo en el proceso de
producción de queso Dambo.
Tabla 3Detalle de tiempos empleado y propuesto
Nota: Tabla comparativa datos de procesos experimentales y propuesta para cada etapa de
producción
Propuesta para la optimización del proceso de producción de queso Dambo
En la tabla cuatro se detalla la propuesta para la optimización del tiempo en el proceso de
producción de queso Dambo.
Tabla 3Detalle de tiempos empleado y propuesto
Nota: Tabla comparativa datos de procesos experimentales y propuesta para cada etapa de
producción
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Tabla 4Análisis comparativo de tiempos empleado y propuesto
Nota: Tabla comparativa datos de procesos experimentales y propuesta para cada etapa de
producción
Análisis de tiempo optimizado
Para apreciar el tiempo optimizado por lote de producción y considerando que en la planta de
producción de queso se trabaja en las 24 horas de producción por día, en la tabla 5, se puede
apreciar que en un día de producción se optimizan 240 minutos, que equivalen a 4 horas.
Tabla 4Análisis comparativo de tiempos empleado y propuesto
Nota: Tabla comparativa datos de procesos experimentales y propuesta para cada etapa de
producción
Análisis de tiempo optimizado
Para apreciar el tiempo optimizado por lote de producción y considerando que en la planta de
producción de queso se trabaja en las 24 horas de producción por día, en la tabla 5, se puede
apreciar que en un día de producción se optimizan 240 minutos, que equivalen a 4 horas.
66
Tabla 5Tiempo optimizado en un día de producción
Tabla 6Tiempo de proceso actual
Nota: Tabla comparativa datos de procesos experimentales y propuesta para cada etapa de
producción
Tabla 7Tiempos de proceso optimizado
Nota: Tabla comparativa datos de procesos experimentales y propuesta para cada etapa de
producción
Tabla 5Tiempo optimizado en un día de producción
Tabla 6Tiempo de proceso actual
Nota: Tabla comparativa datos de procesos experimentales y propuesta para cada etapa de
producción
Tabla 7Tiempos de proceso optimizado
Nota: Tabla comparativa datos de procesos experimentales y propuesta para cada etapa de
producción
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Reducir cuatro horas diarias genera una disminución mensual de hasta tres días laborables,
equivalente a 4-20 horas de producción, optimizando significativamente el rendimiento en
todos los meses evaluados.
Tabla 8Tiempo optimizado en un año de producción
Nota: Datos de tiempos registrados en base a la tasa de rendimiento global (TRG)
En la tabla 9 se detalla la nómina de personal de un turno de producción de la planta de pro-
ducción de queso.
Tabla 9Personal del área de producción de quesos
Reducir cuatro horas diarias genera una disminución mensual de hasta tres días laborables,
equivalente a 4-20 horas de producción, optimizando significativamente el rendimiento en
todos los meses evaluados.
Tabla 8Tiempo optimizado en un año de producción
Nota: Datos de tiempos registrados en base a la tasa de rendimiento global (TRG)
En la tabla 9 se detalla la nómina de personal de un turno de producción de la planta de pro-
ducción de queso.
Tabla 9Personal del área de producción de quesos
68
Nota: Datos de personal de la planta de producción de queso
Con ocho personas por turno y tres turnos diarios, 24 empleados operan en la producción
de quesos. La productividad se mide como la relación entre resultados obtenidos y recursos
utilizados, optimizando procesos dentro de este esquema de producción.
Incremento de la producción por disminución del tiempo de procesos
Empleando la misma cantidad de trabajadores por turno, se puede apreciar que la producción
por queso equivale a tres lotes y medio de producción por día, aclarando que en realidad se
procesa 4 lotes y que al segundo día el primer turno completa la producción total del cuarto lote.
Tabla 10Incremento de la producción de quesos por día
Nota: Datos de producción para un día de producción con y sin optimización
Tabla 11Incremento anual de la producción por año
Nota: Datos de producción mensual de producción con y sin optimización
Nota: Datos de personal de la planta de producción de queso
Con ocho personas por turno y tres turnos diarios, 24 empleados operan en la producción
de quesos. La productividad se mide como la relación entre resultados obtenidos y recursos
utilizados, optimizando procesos dentro de este esquema de producción.
Incremento de la producción por disminución del tiempo de procesos
Empleando la misma cantidad de trabajadores por turno, se puede apreciar que la producción
por queso equivale a tres lotes y medio de producción por día, aclarando que en realidad se
procesa 4 lotes y que al segundo día el primer turno completa la producción total del cuarto lote.
Tabla 10Incremento de la producción de quesos por día
Nota: Datos de producción para un día de producción con y sin optimización
Tabla 11Incremento anual de la producción por año
Nota: Datos de producción mensual de producción con y sin optimización
69
La producción se conforma de 3 turnos de 8 horas y 8 operarios por turno; el horario de los
turnos es de 07:00 a 15:00, 15:00 a 23:00, y, 23:00 a 07:00 horas.
Con base en el cuadro anterior se puede determinar que, empleando la misma mano de obra
en los tres turnos con la optimización se logra incrementar la productividad del personal em-
pleado, tal como se aprecia en la tabla 12.
La Tabla 12 ofrece un análisis detallado de los turnos de trabajo en la producción del queso
Dambo en la empresa láctea de Santa Cruz de la Sierra, días laborables por mes y la eficien-
cia operativa, así como su impacto en la productividad.
Tabla 12Incremento de la productividad por mano de obra
Nota: Datos de producción mensual de producción con y sin optimización
La producción se conforma de 3 turnos de 8 horas y 8 operarios por turno; el horario de los
turnos es de 07:00 a 15:00, 15:00 a 23:00, y, 23:00 a 07:00 horas.
Con base en el cuadro anterior se puede determinar que, empleando la misma mano de obra
en los tres turnos con la optimización se logra incrementar la productividad del personal em-
pleado, tal como se aprecia en la tabla 12.
La Tabla 12 ofrece un análisis detallado de los turnos de trabajo en la producción del queso
Dambo en la empresa láctea de Santa Cruz de la Sierra, días laborables por mes y la eficien-
cia operativa, así como su impacto en la productividad.
Tabla 12Incremento de la productividad por mano de obra
Nota: Datos de producción mensual de producción con y sin optimización
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Tabla 13Resumen del incremento de la productividad por mano de obra
Nota: Análisis comparativo de los indicadores de productividad en la producción de queso
Dambo, antes y después de la implementación de mejoras en el proceso.
Estimándose un incremento de la productividad en 16,67 %
Costo de productividad alcanzada por disminución de tiempo de procesos
El análisis muestra que dividir los haberes anuales de 24 trabajadores entre la producción
alcanzada reducen el costo laboral en un 15 %, optimizando el precio de producción signifi-
cativamente.
Tabla 13Resumen del incremento de la productividad por mano de obra
Nota: Análisis comparativo de los indicadores de productividad en la producción de queso
Dambo, antes y después de la implementación de mejoras en el proceso.
Estimándose un incremento de la productividad en 16,67 %
Costo de productividad alcanzada por disminución de tiempo de procesos
El análisis muestra que dividir los haberes anuales de 24 trabajadores entre la producción
alcanzada reducen el costo laboral en un 15 %, optimizando el precio de producción signifi-
cativamente.
71
Tabla 14Disminución de costo de producción por mano de obra
La optimización del tiempo de producción en la fabricación de queso Dambo es clave para
mejorar la eficiencia y rentabilidad en la industria láctea. Los resultados obtenidos nos
muestran un incremento del 16.67% en la producción por obrero-hora y una reducción del
15% en costos laborales, lo que evidencia la importancia de una gestión estratégica del
proceso productivo.
Tabla 14Disminución de costo de producción por mano de obra
La optimización del tiempo de producción en la fabricación de queso Dambo es clave para
mejorar la eficiencia y rentabilidad en la industria láctea. Los resultados obtenidos nos
muestran un incremento del 16.67% en la producción por obrero-hora y una reducción del
15% en costos laborales, lo que evidencia la importancia de una gestión estratégica del
proceso productivo.
72
La reducción del tiempo total de fabricación sin comprometer la calidad del producto es un
factor clave en la optimización de procesos industriales. En este sentido, Morillo-Cuasquén
(2018) señala que el uso de herramientas de simulación, como FlexSim, permite identificar
oportunidades de mejora y optimizar la utilización de recursos en la producción de lácteos.
Así también, la aplicación de herramientas Lean Manufacturing en la empresa "Proalim" en
Riobamba permitió reducir el tiempo estándar de producción de 4 a 3.6 minutos por unidad,
aumentando la productividad laboral en un 42% (Yambi-Guzmán, 2023). De manera similar,
en Lácteos Huacaríz en Cajamarca, la implementación de Lean Manufacturing mejoró la
productividad de la línea de quesos en un 92.59% (Soto-Herrera, 2021).
La integración de Lean Manufacturing con otras metodologías también ha demostrado ser
eficaz. Cabrera et al. (2020) combinaron Lean Manufacturing, Control Estadístico de Procesos
(SPC) y el sistema HACCP para mejorar la calidad en una empresa alimentaria, logrando una
reducción del 89.2% en las devoluciones de productos.
En el contexto de la producción de queso Dambo, investigadores del Instituto Nacional de
Alimentos de la Universidad Técnica de Dinamarca desarrollaron un método que reduce el tiempo
de maduración en 3-4 semanas, haciendo la producción más rápida y económica DTU (2023a).
Además, desarrollaron un cultivo láctico que libera enzimas de maduración de manera más
eficiente, permitiendo reducir el tiempo de maduración del queso Dambo de aproximadamente
25 a 13 semanas sin comprometer la calidad sensorial del producto (DTU, 2023b).
La aplicación de Lean Six Sigma en la industria láctea ecuatoriana permitió reducir la
variabilidad del peso neto de los quesos en un 83%, mejorando la capacidad del proceso
(Guerrero-Segovia et al. 2022). Asimismo, la implementación de un sistema de producción
Lean en una empresa alimentaria resultó en mejoras significativas en la productividad y la
eficiencia (De-La-Fuente-Aragón & Ros-McDonnell, 2015).
El uso de tecnologías avanzadas también ha sido explorado. Uthayaseelan (2024) aplicó
técnicas de aprendizaje automático para optimizar la calidad y producción del queso Norvegia,
mientras que Passos et al. (1999) desarrollaron un sensor de termistor calentado para predecir
el tiempo de corte de la leche coagulante, mejorando la precisión en el proceso de producción.
Además, la implementación de tratamientos térmicos suaves y bioconservantes ha demostrado
ser eficaz para reducir el deterioro microbiano y extender la vida útil de los quesos artesanales
de leche cruda (Silva et al, 2023). En pequeños establecimientos rurales, las condiciones
tecnológicas de corte y cocción afectan significativamente el rendimiento del queso y las
pérdidas de compuestos en el suero (PubMed, 2019).
Por último, la aplicación de mapas de flujo de valor ha sido efectiva para identificar operaciones
con mayor riesgo de contaminación cruzada en la cadena de suministro de productos lácteos
(Kumar & Shankar, 2022). La implementación de sistemas de producción Lean también
La reducción del tiempo total de fabricación sin comprometer la calidad del producto es un
factor clave en la optimización de procesos industriales. En este sentido, Morillo-Cuasquén
(2018) señala que el uso de herramientas de simulación, como FlexSim, permite identificar
oportunidades de mejora y optimizar la utilización de recursos en la producción de lácteos.
Así también, la aplicación de herramientas Lean Manufacturing en la empresa "Proalim" en
Riobamba permitió reducir el tiempo estándar de producción de 4 a 3.6 minutos por unidad,
aumentando la productividad laboral en un 42% (Yambi-Guzmán, 2023). De manera similar,
en Lácteos Huacaríz en Cajamarca, la implementación de Lean Manufacturing mejoró la
productividad de la línea de quesos en un 92.59% (Soto-Herrera, 2021).
La integración de Lean Manufacturing con otras metodologías también ha demostrado ser
eficaz. Cabrera et al. (2020) combinaron Lean Manufacturing, Control Estadístico de Procesos
(SPC) y el sistema HACCP para mejorar la calidad en una empresa alimentaria, logrando una
reducción del 89.2% en las devoluciones de productos.
En el contexto de la producción de queso Dambo, investigadores del Instituto Nacional de
Alimentos de la Universidad Técnica de Dinamarca desarrollaron un método que reduce el tiempo
de maduración en 3-4 semanas, haciendo la producción más rápida y económica DTU (2023a).
Además, desarrollaron un cultivo láctico que libera enzimas de maduración de manera más
eficiente, permitiendo reducir el tiempo de maduración del queso Dambo de aproximadamente
25 a 13 semanas sin comprometer la calidad sensorial del producto (DTU, 2023b).
La aplicación de Lean Six Sigma en la industria láctea ecuatoriana permitió reducir la
variabilidad del peso neto de los quesos en un 83%, mejorando la capacidad del proceso
(Guerrero-Segovia et al. 2022). Asimismo, la implementación de un sistema de producción
Lean en una empresa alimentaria resultó en mejoras significativas en la productividad y la
eficiencia (De-La-Fuente-Aragón & Ros-McDonnell, 2015).
El uso de tecnologías avanzadas también ha sido explorado. Uthayaseelan (2024) aplicó
técnicas de aprendizaje automático para optimizar la calidad y producción del queso Norvegia,
mientras que Passos et al. (1999) desarrollaron un sensor de termistor calentado para predecir
el tiempo de corte de la leche coagulante, mejorando la precisión en el proceso de producción.
Además, la implementación de tratamientos térmicos suaves y bioconservantes ha demostrado
ser eficaz para reducir el deterioro microbiano y extender la vida útil de los quesos artesanales
de leche cruda (Silva et al, 2023). En pequeños establecimientos rurales, las condiciones
tecnológicas de corte y cocción afectan significativamente el rendimiento del queso y las
pérdidas de compuestos en el suero (PubMed, 2019).
Por último, la aplicación de mapas de flujo de valor ha sido efectiva para identificar operaciones
con mayor riesgo de contaminación cruzada en la cadena de suministro de productos lácteos
(Kumar & Shankar, 2022). La implementación de sistemas de producción Lean también
73
ha demostrado mejorar la productividad en pequeñas empresas de producción de queso
(Samamé et al, 2020).
La optimización de procesos en la industria láctea ha sido objeto de muchos estudios en los
últimos años (Hernández-Terrones, 2022), señala que el diseño de planes de mejora en la
producción de quesos permite incrementar la productividad y reducir costos operativos.
Asimismo, estudios han resaltado la importancia de la automatización y digitalización en la
producción de alimentos. Morillo-Cuasquén (2018) menciona que la simulación computacional
facilita la toma de decisiones y optimiza la planificación de actividades en la industria láctea.
Otros estudios han demostrado que la implementación de tecnologías avanzadas en la
fabricación de queso Dambo podría representar una oportunidad para incrementar la
productividad y reducir costos operativos (Hernández Terrones, 2022).
Por consiguiente, la aplicación de modelos de simulación ha sido clave para identificar cuellos
de botella y optimizar la planificación de actividades en la producción de lácteos (Morillo-
Cuasquén, 2018).
Conclusiones
El estudio analiza la producción de quesos en la planta industrializadora de productos lácteos
de Santa Cruz de la Sierra, Bolivia, destacando la importancia de controlar cada etapa para
garantizar calidad. Limitado a optimizar tiempos en el proceso, se excluye el análisis de
tecnología y movimientos, ya que la planta opera con lotes de 6,000 litros de leche. El enfoque
se centra en reducir tiempos en etapas específicas del proceso para mejorar la eficiencia sin
modificar la tecnología existente, estos tiempos se detallan de la manera siguiente:
1. Preparación de la línea de producción 10 min.
2. Recepción de leche 20 min.
3. Pre-maduración 10 min.
4. Lavado 10 min.
5. Agitación final de la cuajada 30 min.
Reducir 80 minutos por lote genera cuatro horas adicionales diarias en tres turnos, aumentando
la productividad anual un 16,67 % (queso/obrero-hora) en 257 días laborables. Además, el
análisis revela una reducción del 15 % en costos laborales, como se pudo ver durante el
presente trabajo, optimizando significativamente la relación entre productividad y mano de obra.
ha demostrado mejorar la productividad en pequeñas empresas de producción de queso
(Samamé et al, 2020).
La optimización de procesos en la industria láctea ha sido objeto de muchos estudios en los
últimos años (Hernández-Terrones, 2022), señala que el diseño de planes de mejora en la
producción de quesos permite incrementar la productividad y reducir costos operativos.
Asimismo, estudios han resaltado la importancia de la automatización y digitalización en la
producción de alimentos. Morillo-Cuasquén (2018) menciona que la simulación computacional
facilita la toma de decisiones y optimiza la planificación de actividades en la industria láctea.
Otros estudios han demostrado que la implementación de tecnologías avanzadas en la
fabricación de queso Dambo podría representar una oportunidad para incrementar la
productividad y reducir costos operativos (Hernández Terrones, 2022).
Por consiguiente, la aplicación de modelos de simulación ha sido clave para identificar cuellos
de botella y optimizar la planificación de actividades en la producción de lácteos (Morillo-
Cuasquén, 2018).
Conclusiones
El estudio analiza la producción de quesos en la planta industrializadora de productos lácteos
de Santa Cruz de la Sierra, Bolivia, destacando la importancia de controlar cada etapa para
garantizar calidad. Limitado a optimizar tiempos en el proceso, se excluye el análisis de
tecnología y movimientos, ya que la planta opera con lotes de 6,000 litros de leche. El enfoque
se centra en reducir tiempos en etapas específicas del proceso para mejorar la eficiencia sin
modificar la tecnología existente, estos tiempos se detallan de la manera siguiente:
1. Preparación de la línea de producción 10 min.
2. Recepción de leche 20 min.
3. Pre-maduración 10 min.
4. Lavado 10 min.
5. Agitación final de la cuajada 30 min.
Reducir 80 minutos por lote genera cuatro horas adicionales diarias en tres turnos, aumentando
la productividad anual un 16,67 % (queso/obrero-hora) en 257 días laborables. Además, el
análisis revela una reducción del 15 % en costos laborales, como se pudo ver durante el
presente trabajo, optimizando significativamente la relación entre productividad y mano de obra.
74
Referencias
Alarcón-Rincón, M. T. (2024). Propuesta de mejora de procesos en una planta de lácteos
mediante transformación digital [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional de Colombia].
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86139
Aldalur, Ane et al. (2019). Effects of technological settings on yield, curd, whey, and cheese
composition during the cheese-making process from raw sheep milk in small rural dairies:
Emphasis on cutting and cooking conditions.
Journal of Dairy Science, 102(9), 7752–7763.
https://doi.org/10.3168/jds.2019-16401
Baquero-Castillo, M., Rojas-Aldana, J., & Sánchez-Parra, A. (2024). Optimización de los procesos
de la industria alimentaria a través del uso de la metodología Lean Manufacturing [Trabajo
de grado, Universidad EAN].
https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/cd95f82f-1845-40a0-ac3c-2c487cb8de16/download
Cabrera, J., Corpus, O., Maradiegue, F., & Alvarez-Merino, J. C. (2020). Improving quality by
implementing lean manufacturing, SPC, and HACCP in the food industry: A case study.The South African Journal of Industrial Engineering, 31(4), 194–207.
https://doi.org/10.7166/31-4-2363
De-La-Fuente-Aragón, M. V., & Ros-McDonnell, L. (2015). Implementing a lean production
system on a food company: A case study.
International Journal of Engineering Management
and Economics, 5(2), 129–142. https://doi.org/10.1504/IJEME.2015.069904
DTU. (2023a). Production of Danbo cheese can be accelerated with a new solution. Technical
University of Denmark. https://www.food.dtu.dk/english/newsarchive/2023/02/production-
of-danbo-cheese-can-be-accelerated-with-a-new-solution
DTU. (2023b). New cheese culture can halve ripening time and improve taste. Technical University
of Denmark. https://www.food.dtu.dk/english/newsarchive/2023/08/new-cheese-culture-
can-halve-ripening-time-and-improve-taste
Guerrero-Segovia, Y. N., Herrera, C., Trujillo, R., & Burneo, P. (2022). Application of Lean Six
Sigma in the Ecuadorian Dairy Industry: Variability Reduction of the Net Weight of Cheeses.
3rd South American International Conference on Industrial Engineering and Operations
Management. https://doi.org/10.46254/SA03.20220035
Referencias
Alarcón-Rincón, M. T. (2024). Propuesta de mejora de procesos en una planta de lácteos
mediante transformación digital [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional de Colombia].
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86139
Aldalur, Ane et al. (2019). Effects of technological settings on yield, curd, whey, and cheese
composition during the cheese-making process from raw sheep milk in small rural dairies:
Emphasis on cutting and cooking conditions.
Journal of Dairy Science, 102(9), 7752–7763.
https://doi.org/10.3168/jds.2019-16401
Baquero-Castillo, M., Rojas-Aldana, J., & Sánchez-Parra, A. (2024). Optimización de los procesos
de la industria alimentaria a través del uso de la metodología Lean Manufacturing [Trabajo
de grado, Universidad EAN].
https://repository.universidadean.edu.co/bitstreams/cd95f82f-1845-40a0-ac3c-2c487cb8de16/download
Cabrera, J., Corpus, O., Maradiegue, F., & Alvarez-Merino, J. C. (2020). Improving quality by
implementing lean manufacturing, SPC, and HACCP in the food industry: A case study.The South African Journal of Industrial Engineering, 31(4), 194–207.
https://doi.org/10.7166/31-4-2363
De-La-Fuente-Aragón, M. V., & Ros-McDonnell, L. (2015). Implementing a lean production
system on a food company: A case study.
International Journal of Engineering Management
and Economics, 5(2), 129–142. https://doi.org/10.1504/IJEME.2015.069904
DTU. (2023a). Production of Danbo cheese can be accelerated with a new solution. Technical
University of Denmark. https://www.food.dtu.dk/english/newsarchive/2023/02/production-
of-danbo-cheese-can-be-accelerated-with-a-new-solution
DTU. (2023b). New cheese culture can halve ripening time and improve taste. Technical University
of Denmark. https://www.food.dtu.dk/english/newsarchive/2023/08/new-cheese-culture-
can-halve-ripening-time-and-improve-taste
Guerrero-Segovia, Y. N., Herrera, C., Trujillo, R., & Burneo, P. (2022). Application of Lean Six
Sigma in the Ecuadorian Dairy Industry: Variability Reduction of the Net Weight of Cheeses.
3rd South American International Conference on Industrial Engineering and Operations
Management. https://doi.org/10.46254/SA03.20220035
75
Hernández-Terrones, A. R. (2022). Diseño de un plan de mejora del proceso de producción de
quesos para incrementar la productividad en la empresa de productos lácteos San Mateo
S.R.L. [Tesis de licenciatura, Universidad Privada del Norte].
https://hdl.handle.net/11537/31758
Kumar, U., & Shankar, R. (2022). Application of Value Stream Mapping for Lean Operation: An
Indian Case Study of a Dairy Firm.
Global Business Review, 23(1), 1–17.
https://doi.org/10.1177/09721509221113002
Morillo-Cuasquén, D. D. (2018). Optimización de recursos en la producción de quesos de la
industria de lácteos San Luis [Tesis de licenciatura, Universidad Técnica del Norte].
https://repositorio.utn.edu.ec/bitstream/123456789/8136/3/ART%c3%8dCULO.pdf
Passos, E. F., Monteiro, P. S., Oliveira, R. C., Martins, J. G. O., Alves, H. G., & Brandão, S. C. C.
(1999). Predicting the cutting time of coagulating milk for cheese production using a heated
thermistor.
Journal of Food Science, 64(5), 879–882.
https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.1999.tb15932.x
Peña-Ariza, L. V., & Felizzola-Jiménez, H. A. (2020). Optimización de la capacidad de produc-
ción en una empresa de alimentos usando simulación de eventos discretos. Ingeniare.Revista Chilena de Ingeniería, 28(2), 277–290.
https://doi.org/10.4067/S0718-33052020000200277
Samamé, C. E., Macassi, I. A., & Alvarez, J. C. (2020). Improving productivity in small cheese
production enterprises. In Handbook of Research on Increasing the Competitiveness of
SMEs (pp. 20). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-9425-3.ch019
Silva, B. N., Teixeira, J. A., Cadavez, V., & Gonzales-Barron, U. (2023). Mild heat treatment and
biopreservatives for artisanal raw milk cheeses: Reducing microbial spoilage and extending
shelf-life through thermisation, plant extracts and lactic acid bacteria.
Foods, 12(17), 3206.
https://doi.org/10.3390/foods12173206
Soto-Herrera, M. P. (2021). Aplicación de Lean Manufacturing para mejorar la productividad en
la línea de quesos en Lácteos Huacaríz E.I.R.L. - Cajamarca 2021 [Tesis de licenciatura,
Universidad Privada del Norte]. https://hdl.handle.net/20.500.12692/119691
Hernández-Terrones, A. R. (2022). Diseño de un plan de mejora del proceso de producción de
quesos para incrementar la productividad en la empresa de productos lácteos San Mateo
S.R.L. [Tesis de licenciatura, Universidad Privada del Norte].
https://hdl.handle.net/11537/31758
Kumar, U., & Shankar, R. (2022). Application of Value Stream Mapping for Lean Operation: An
Indian Case Study of a Dairy Firm.
Global Business Review, 23(1), 1–17.
https://doi.org/10.1177/09721509221113002
Morillo-Cuasquén, D. D. (2018). Optimización de recursos en la producción de quesos de la
industria de lácteos San Luis [Tesis de licenciatura, Universidad Técnica del Norte].
https://repositorio.utn.edu.ec/bitstream/123456789/8136/3/ART%c3%8dCULO.pdf
Passos, E. F., Monteiro, P. S., Oliveira, R. C., Martins, J. G. O., Alves, H. G., & Brandão, S. C. C.
(1999). Predicting the cutting time of coagulating milk for cheese production using a heated
thermistor.
Journal of Food Science, 64(5), 879–882.
https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.1999.tb15932.x
Peña-Ariza, L. V., & Felizzola-Jiménez, H. A. (2020). Optimización de la capacidad de produc-
ción en una empresa de alimentos usando simulación de eventos discretos. Ingeniare.Revista Chilena de Ingeniería, 28(2), 277–290.
https://doi.org/10.4067/S0718-33052020000200277
Samamé, C. E., Macassi, I. A., & Alvarez, J. C. (2020). Improving productivity in small cheese
production enterprises. In Handbook of Research on Increasing the Competitiveness of
SMEs (pp. 20). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-9425-3.ch019
Silva, B. N., Teixeira, J. A., Cadavez, V., & Gonzales-Barron, U. (2023). Mild heat treatment and
biopreservatives for artisanal raw milk cheeses: Reducing microbial spoilage and extending
shelf-life through thermisation, plant extracts and lactic acid bacteria.
Foods, 12(17), 3206.
https://doi.org/10.3390/foods12173206
Soto-Herrera, M. P. (2021). Aplicación de Lean Manufacturing para mejorar la productividad en
la línea de quesos en Lácteos Huacaríz E.I.R.L. - Cajamarca 2021 [Tesis de licenciatura,
Universidad Privada del Norte]. https://hdl.handle.net/20.500.12692/119691
76
Tallón, I. (2019). Sostenibilidad, rentabilidad y eficiencia en la industria alimentaria con el uso
de tecnologías inteligentes. Interempresas. https://www.interempresas.net/Alimentaria/
Articulos/246342-Sostenibilidad-rentabilidad-eficiencia-industria-alimentaria-uso-tecnolo-
gias-inteligentes.html
Uthayaseelan, M. (2024). Data-driven optimization of an industrial cheese production process
[Tesis de maestría, Norwegian University of Life Sciences].
https://hdl.handle.net/11250/3148064
Yambi-Guzmán, A. R. (2023). Implementación de herramientas Lean Manufacturing en la línea
de quesos para el mejoramiento productivo de la Empresa “PROALIM” ubicada en la
ciudad de Riobamba [Tesis de licenciatura, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo].
Agradecimientos
Agradecemos a la Universidad Autónoma Gabriel René Moreno (UAGRM) y la Universidad
Privada Domingo Savio (UPDS), por el apoyo en el desarrollo del presente trabajo.
Sobre los autores
Norberto Justiniano Gallardo
Docente investigar Universidad Privada Domingo Savio. Ingeniero químico Universidad
Autónoma Gabriel Rene Moreno con experiencia en procesos industriales con 25 años como
docente universitario.
Carlos Elio Céspedes Jiménez
Docente investigar Universidad Privada Domingo Savio. Ingeniero Industrial, Universidad
Autónoma Gabriel Rene Moreno consultor independiente, docente universitario, para UTEPSA,
(Universidad Técnica Privada de Santa Cruz), UPDS, (Universidad Privada Domingo Savio),
docente investigador, con 13 años de experiencia docente. ex Gerente general, de YPFB
Aviación-Nacionalizada.
Fernando Canavire Castillo
Ingeniero industrial de la UMSS, con Maestría en dirección estratégica, con maestría en
finanzas corporativas, docente por más de 20 años, director de carrera de ingeniería industrial
2002 al 2026, director de investigación en la unidad de postgrado en la UAGRM 2013 al 2016,
Tallón, I. (2019). Sostenibilidad, rentabilidad y eficiencia en la industria alimentaria con el uso
de tecnologías inteligentes. Interempresas. https://www.interempresas.net/Alimentaria/
Articulos/246342-Sostenibilidad-rentabilidad-eficiencia-industria-alimentaria-uso-tecnolo-
gias-inteligentes.html
Uthayaseelan, M. (2024). Data-driven optimization of an industrial cheese production process
[Tesis de maestría, Norwegian University of Life Sciences].
https://hdl.handle.net/11250/3148064
Yambi-Guzmán, A. R. (2023). Implementación de herramientas Lean Manufacturing en la línea
de quesos para el mejoramiento productivo de la Empresa “PROALIM” ubicada en la
ciudad de Riobamba [Tesis de licenciatura, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo].
Agradecimientos
Agradecemos a la Universidad Autónoma Gabriel René Moreno (UAGRM) y la Universidad
Privada Domingo Savio (UPDS), por el apoyo en el desarrollo del presente trabajo.
Sobre los autores
Norberto Justiniano Gallardo
Docente investigar Universidad Privada Domingo Savio. Ingeniero químico Universidad
Autónoma Gabriel Rene Moreno con experiencia en procesos industriales con 25 años como
docente universitario.
Carlos Elio Céspedes Jiménez
Docente investigar Universidad Privada Domingo Savio. Ingeniero Industrial, Universidad
Autónoma Gabriel Rene Moreno consultor independiente, docente universitario, para UTEPSA,
(Universidad Técnica Privada de Santa Cruz), UPDS, (Universidad Privada Domingo Savio),
docente investigador, con 13 años de experiencia docente. ex Gerente general, de YPFB
Aviación-Nacionalizada.
Fernando Canavire Castillo
Ingeniero industrial de la UMSS, con Maestría en dirección estratégica, con maestría en
finanzas corporativas, docente por más de 20 años, director de carrera de ingeniería industrial
2002 al 2026, director de investigación en la unidad de postgrado en la UAGRM 2013 al 2016,
77
director de carrera de industrial 2021 al 2025, Tutor de más de 30 tesis de pregrado y diez de
postgrado.
Financiamiento de la investigación
Proyecto de investigación, sin financiamiento institucional, se hizo con recursos propios.
Declaración de intereses
Declaramos no tener ningún conflicto de intereses, que puedan haber influido en los resultados
obtenidos o las interpretaciones propuestas.
Declaración de consentimiento informado
El estudio se realizó respetando el Código de ética y buenas prácticas editoriales de publicación.
Derecho de uso
Copyright (c) (2025) Norberto Justiniano Gallardom Carlos Elio Céspedes Jiménez y
Fernando Canavire Castillo
Este texto está protegido por la Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional
Este texto está protegido por una licencia
Creative Commons 4.0.
Es libre para compartir, copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato y adaptar
el documento, remezclar, transformar y crear a partir del material para cualquier propósito,
incluso comercialmente, siempre que cumpla la condición de atribución: debe reconocer él
crédito de una obra de manera adecuada, proporcionar un enlace a la licencia, e indicar si se
han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que
sugiera que tiene el apoyo del licenciante o lo recibe por el uso que hace.
director de carrera de industrial 2021 al 2025, Tutor de más de 30 tesis de pregrado y diez de
postgrado.
Financiamiento de la investigación
Proyecto de investigación, sin financiamiento institucional, se hizo con recursos propios.
Declaración de intereses
Declaramos no tener ningún conflicto de intereses, que puedan haber influido en los resultados
obtenidos o las interpretaciones propuestas.
Declaración de consentimiento informado
El estudio se realizó respetando el Código de ética y buenas prácticas editoriales de publicación.
Derecho de uso
Copyright (c) (2025) Norberto Justiniano Gallardom Carlos Elio Céspedes Jiménez y
Fernando Canavire Castillo
Este texto está protegido por la Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional
Este texto está protegido por una licencia
Creative Commons 4.0.
Es libre para compartir, copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato y adaptar
el documento, remezclar, transformar y crear a partir del material para cualquier propósito,
incluso comercialmente, siempre que cumpla la condición de atribución: debe reconocer él
crédito de una obra de manera adecuada, proporcionar un enlace a la licencia, e indicar si se
han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que
sugiera que tiene el apoyo del licenciante o lo recibe por el uso que hace.