Gestión de Organizaciones Virtuales Autónomas basada en la Industria 4.0.

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Authors: Cindy Pamela López Chulca
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Abstract

Las Organizaciones Virtuales (OV) son alianzas temporales y descentralizadas orientadas a la optimización de recursos y a la respuesta ágil frente a mercados que demandan productos altamente personalizados. En el contexto de la Industria 4.0 (I4.0), la evolución hacia Organizaciones Virtuales Autónomas (OVA), habilitada por Big Data, Inteligencia Artificial y analítica de datos, permite la autoorganización y la adaptación dinámica al entorno. Esta tesis aborda la gestión de las OVA mediante la propuesta de una arquitectura de referencia denominada AVOMA (Autonomous Virtual Organization Management Architecture). Su diseño se fundamenta en una revisión de la literatura, la caracterización de las OV de cuarta generación (OV4.0) y la integración de principios de autonomía inteligente, alineados con el modelo RAMI 4.0 para garantizar la interoperabilidad. La investigación se desarrolla bajo el enfoque metodológico de Design Science Research (DSR). AVOMA se estructura a partir de un modelo de gestión y cuatro ciclos autónomos interconectados que operan bajo una lógica de observación, análisis y toma de decisiones, asegurando trazabilidad y autoorganización: especificación de requisitos, creación de la Cadena de Suministro Digital (CSD), evaluación de calidad y continuidad operacional. Para la validación, se implementó un prototipo funcional de los ciclos de requisitos y creación de la CSD. El estudio de caso, demostró la viabilidad de la arquitectura, evidenciando una reducción significativa en los tiempos de selección de socios. Además, las pruebas de carga y rendimiento confirmaron una respuesta eficiente, alta escalabilidad y el cumplimiento de estándares de calidad técnica y uso eficiente de recursos.

Fields of Study & Subjects

Collaboration in agile enterprises Digital Transformation in Industry Impact of AI and Big Data on Business and Society

Publication details

Journal / source
Repositorio Digital (Escuela Politécnica Nacional)
Publication date
28 January 2026
Language
ES
Document type
Thesis