Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 8 Núm. (15) 2025. ISSN: 2737-6249  
Aplicación de Métricas OEE para la Mejora de la Productividad en Industria Cárnica.  
DOI: https://doi.org/10.46296/ig.v8i15.0267  
APLICACIÓN DE MÉTRICAS OEE PARA LA MEJORA DE LA  
PRODUCTIVIDAD EN INDUSTRIA CÁRNICA  
APPLICATION OF OEE METRICS FOR PRODUCTIVITY IMPROVEMENT IN  
THE MEAT INDUSTRY  
1
2
Jurado-Moreira Luis Enrique ; Rodríguez-Borges Ciaddy Gina ;  
3
Vivas-Vivas Fe Esperanza  
1
Universidad Técnica de Manabí. Portoviejo, Ecuador.  
Correo: ljurado2793@utm.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0000-4089-780X.  
2
Universidad Técnica de Manabí. Portoviejo, Ecuador.  
Correo: ciaddy.rodriguez@utm.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-1097-4194.  
3
Universidad Técnica de Manabí. Portoviejo, Ecuador.  
Correo: fe.vivas@utm.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-2382-1808.  
Resumen  
Las empresas industriales deben mejorar su eficiencia para mantenerse competitivas,  
especialmente en un contexto de globalización y avances tecnológicos. En la industria cárnica,  
las métricas de productividad como el OEE (Eficiencia Global de Equipos Productivos) son  
esenciales para diagnosticar y mejorar el desempeño de los procesos productivos. La  
implementación de herramientas de medición de eficiencia, como el OEE, permite una gestión  
más efectiva, identificando áreas críticas y oportunidades de mejora. El objetivo de este estudio  
fue evaluar la aplicación de la métrica OEE en la planta de producción de embutidos de una  
empresa ecuatoriana, buscando mejorar la productividad y optimizar los procesos mediante el  
análisis de la disponibilidad, el rendimiento y la calidad de los equipos. El estudio se basó en un  
enfoque cuantitativo y descriptivo, tomando datos en tiempo real durante un período de 10 días  
de producción. Se utilizó el software SPSS para analizar las métricas OEE de cinco fases del  
proceso de producción del chorizo, como el troceado, molido, embutido y atado. Los resultados  
se mostraron, que ninguna de las maquinarias evaluadas superó un OEE del 60%, lo que  
indicaba un rendimiento subóptimo. Las principales causas de ineficiencia incluyeron problemas  
de mantenimiento, falta de automatización y formación del personal. El OEE demostró ser una  
herramienta eficaz para identificar áreas de mejora en la industria cárnica. Se recomienda  
adoptar tecnologías avanzadas de la Industria 4.0 para mejorar la productividad y la  
competitividad del sector.  
Palabras clave: Automatización, Calidad, Industria 4.0, OEE, Productividad.  
Abstract  
Industrial companies must improve their efficiency to remain competitive, especially in a context  
of globalization and technological advances. In the meat industry, productivity metrics such as  
OEE (Overall Equipment Efficiency) are essential for diagnosing and improving the performance  
of production processes. The implementation of efficiency measurement tools, such as OEE,  
allows for more effective management, identifying critical areas and opportunities for  
improvement. The objective of this study was to evaluate the application of OEE metrics in the  
sausage production plant of an Ecuadorian company, seeking to improve productivity and  
optimize processes by analyzing equipment availability, performance and quality. The study was  
based on a quantitative and descriptive approach, taking real-time data during a 10-day  
production period. SPSS software was used to analyze the OEE metrics of five phases of the  
chorizo production process, such as slicing, grinding and stuffing. The results showed that none  
of the machinery evaluated exceeded an OEE of 60%, indicating suboptimal performance. The  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 15 de febrero de 2025.  
Fecha de aceptación: 24 de abril de 2025.  
Fecha de publicación: 10 de mayo de 2025.  
708  
Jurado-Moreira et al. (2025)  
main causes of inefficiency included maintenance problems, lack of automation and personnel  
training. OEE proved to be an effective tool for identifying areas for improvement in the meat  
industry. It is recommended that advanced Industry 4.0 technologies be adopted to improve  
productivity and competitiveness in the sector.  
Keywords: Automation, Quality, Industry 4.0, OEE, Productivity.  
1
. Introducción  
las ineficiencias en las plantas  
industriales y contribuyen en gran  
medida al fenómeno conocido como  
Las empresas actualmente se  
conciben como sistemas en los que  
trabajadores cooperan para alcanzar  
objetivos y generar beneficios a nivel  
la  
“fábrica  
oculta”(Álvarez  
&
Sánchez, 2016).  
La propuesta de la teoría neoclásica  
descrita por autores como  
organizacional.  
La  
estructura  
depende de la eficiencia a nivel  
individual, grupal y organizacional, lo  
que permite valorar su desempeño y  
mejorar su productividad (Guzmán et  
al., 2024). No obstante, los gerentes  
Prokopenko (1987), sostiene que el  
incremento de la productividad  
amerita que las empresas se  
gerencien bajo un enfoque dinámico,  
fortalezcan  
su  
capacidad  
de  
industriales  
frecuentemente  
adaptación y estén a la par de los  
mercados internacionales. Incluso  
los directivos o líderes empresariales  
y los empleados deben estar  
comprometidos con la eficiencia y la  
sostenibilidad de la empresa, para  
enfrentan dificultades para evaluar  
con precisión la productividad  
organizacional.  
experiencia en la gestión de  
procesos la ausencia de  
La  
falta  
de  
y
herramientas de diagnóstico pueden  
comprometer la competitividad,  
innovación y desarrollo sostenible de  
la empresa (Cruz, 2024).Cuando las  
empresas se enfrentan al desafío de  
mejorar sus procesos y operaciones  
dentro de un enfoque de excelencia  
operacional, su objetivo principal  
debe ser minimizar las pérdidas, ya  
que estas son la principal causa de  
poder  
ajustarse  
del  
a
las  
transformaciones  
mercado.  
Según Durán et al., (2022), Las  
métricas de productividad se han  
convertido en la herramienta  
esencial en la toma de decisiones  
estratégicas, permitiendo a la alta  
gerencia identificar áreas críticas  
dentro de los procesos. Donde la  
integración de tecnología avanzada  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 8 Núm. (15) 2025. ISSN: 2737-6249  
Aplicación de Métricas OEE para la Mejora de la Productividad en Industria Cárnica.  
en estas herramientas ha mejorado  
su precisión aplicabilidad,  
intensivo de tecnologías, con el fin  
y
de mejorar su competitividad (Jurado  
et al., 2025).  
facilitando una gestión más eficiente  
y una mejor relación con los clientes.  
La globalización conduce a una  
competencia más fuerte entre  
No cabe duda de que la tecnología  
de la Industria 4.0 representa un  
cambio sustancial en los sistemas de  
producción de la industria actual.  
Cuyo modelo introduce cambios  
disruptivos de tal magnitud que las  
empresas,  
aumentando  
consecuentemente la demanda de  
los clientes relativa a la calidad, el  
plazo de entrega y el precio. Esto  
tiene como consecuencia que los  
empresas  
deben  
Por  
adaptarse  
sectores  
industriales  
estén  
su  
rápidamente.  
transformación  
ende,  
la  
mejorando  
incesantemente  
industrial  
es  
eficiencia. En este escenario, las  
empresas del sector alimentario se  
ven obligadas a aumentar el control  
de los costos internos, a aumentar la  
producción, a reducir o eliminar los  
costos de paradas de las líneas de  
impulsada por el avance constante  
de la globalización y las crecientes  
demandas de los clientes, lo que ha  
convertido a los trabajadores en un  
ente simbiótico entre el ser humano  
y la máquina (Rozo, 2020). A su vez,  
la integración de tecnologías  
emergentes como: Big Data, el  
Internet de las Cosas (IoT), la  
realidad virtual y la inteligencia  
artificial a través de chatbots, entre  
producción,  
o
en definitiva  
a
incrementar el sistema de medición  
de la eficiencia de la producción  
(Rojas et al., 2024).  
Existen soluciones conceptuales y  
tecnológicas, ya desarrolladas por  
otros sectores, que se están  
otras  
herramientas,  
están  
permitiendo transformar la manera  
en que se perciben los productos y  
incorporando  
a
la  
industria  
alimenticias, a los fines de suplir las  
necesidades del sector actual:  
flexibilidad, rapidez y medición del  
error en productos, ansiedad del  
servicios.  
Por  
lo  
tanto,  
la  
productividad en las industrias del  
futuro será el resultado de la calidad  
de la integración entre los nuevos  
consumidor,  
sostenibilidad,  
conocimientos, seguimiento a  
rentabilidad y I+D. Se intenta  
gestionar la Homeostasis de las  
necesidad del mercado y el uso  
710  
Jurado-Moreira et al. (2025)  
Fábricas Inteligentes e investigar  
cómo se conectan y reestructuran a  
nivel de negocio para formar las  
Fábricas de Negocio Digital (Becerra  
et al., 2024).  
toma de decisiones estratégicas  
(Pérez & Mata, 2020).  
El indicador por excelencia para  
evaluar el rendimiento es el OEE  
(Eficacia  
Global  
de  
Equipos  
Las métricas o indicadores de  
productividad, aunque presentan  
diversas definiciones, en el ámbito  
industrial, se entienden como  
aquellas métricas que evalúan la  
eficacia de un equipo, un individuo o  
Productivos), encargado de analizar  
tres importantes fuentes de pérdidas  
de  
eficiencia:  
disponibilidad,  
rendimiento y calidad. Es por ello  
que la eficiencia pura del sistema  
únicamente se deberá medir o  
comparar con el mismo tipo de  
máquina produciendo el mismo  
producto (Ulloa et al., 2023). Tal  
como se presenta en la Figura 1.  
un  
proyecto.  
Su  
meta  
es  
proporcionar un valor numérico  
objetivo que simplifique el estudio de  
problemas y oportunidades en una  
empresa, además de respaldar la  
Figura 1. Indicadores valorados en la métrica OEE  
PLANIFICACIÓN  
Tiempo Producción Planificado  
A
B
Tiempo Disponible  
Tiempo Productivo  
DISPONIBILIDAD  
A
B/A  
Arranque, Cambios,  
Averías, Esperas  
C
D
Capacidad Productiva  
Producción Real  
RENDIMIENTO  
P
D/C  
Microparadas  
Velocidad reducida  
E
F
Producto Real  
CALIDAD  
Q
F/E  
Producto Bueno  
Producto defectuoso  
OEE= A*P*Q  
Disponibilidad: Se refiere al tiempo  
en que las máquinas están  
operativas durante el ciclo de  
producción. Se mide tomando en  
cuenta el tiempo total de producción  
este  
caso  
específico,  
las  
operaciones  
se  
realizaron  
manualmente con el uso de  
maquinarias semiindustriales no  
automatizadas.  
La  
planta  
de  
y
restando los tiempos no  
producción estuvo operativa durante  
un período total de 10 días, con  
productivos (Pérez et al., 2023). Para  
711  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 8 Núm. (15) 2025. ISSN: 2737-6249  
Aplicación de Métricas OEE para la Mejora de la Productividad en Industria Cárnica.  
jornadas laborales de 5 horas diarias  
de 13:00 a 17:00 horas). Durante  
Esta herramienta surge como un  
(
método de mejorar estos tres  
aspectos importantes en la industria  
este período, se registraron tanto los  
tiempos de producción como los  
tiempos no productivos, como  
paradas por mantenimiento, fallos  
operativos y otros imprevistos.  
(disponibilidad,  
rendimiento  
y
calidad), en ese sentido el sector  
alimentario mantiene un continuo  
mejoramiento y control en cada uno  
de sus procesos. Según Guillen &  
Depaz (2024), en su análisis de  
Rendimiento: Este indicador mide  
cuán  
eficientemente  
está  
productividad  
en  
una  
planta  
funcionando la máquina durante su  
tiempo productivo. Se evalúa  
comparando la producción real con  
la capacidad máxima teórica  
requerida por cada la maquinaria  
procesadora de carne, a través del  
OEE se logró mejorar el rendimiento  
a un 75% consecuencia debida de  
un bajo rendimiento  
y
rápida  
velocidad, lo que generaba una  
fricción adicional al proceso y  
muestras de la baja calidad en los  
(
ficha técnica) (Benevenuto et al.,  
023). Para calcularlo, se comparó la  
producción real obtenida durante los  
0 días con la capacidad máxima  
2
productos  
problemas  
finales  
de  
arrojaban  
sabor  
1
y
teórica de las maquinarias, teniendo  
en cuenta factores como la velocidad  
de operación y el desgaste de las  
mismas.  
presentaciones muy dañadas. Lo  
cual generaba un costo adicional al  
realizar  
descuentos los  
a
distribuidores  
o
modificar las  
Calidad: Este componente mide la  
proporción de productos buenos  
frente a los defectuosos durante el  
proceso de producción. La medición  
de la calidad en el contexto de este  
estudio se centra en las unidades  
defectuosas, tales como productos  
que no cumplen con los estándares  
de calidad, lo que afecta el  
rendimiento total de la planta  
presentaciones afectadas. De esta  
manera, el OEE demuestra su  
capacidad  
para  
mejorar  
la  
productividad en diferentes sectores  
de manufactura, como se ilustra en  
la Tabla 1 a continuación.  
(Fontoura & Braga, 2024).  
712  
Jurado-Moreira et al. (2025)  
Tabla 1. Casos Prácticos de la Aplicación del OEE en Diversas Industrias Manufactureras  
Tipo de  
Empresa y país  
ISAMISA S.A/  
Perú  
Metodología  
Autores,  
año  
La metodología OEE se utilizó para evaluar la eficiencia de (Chiclayo,  
las máquinas en la planta de balanceado, Se identificaron 2024)  
tiempos de inactividad y áreas de mejora, lo que permitió  
aumentar la productividad y reducir los costos operativos.  
Como resultado, la planta experimentó un incremento en  
la eficiencia de hasta un 12%. Indicadores identificados:  
Disponibilidad, Rendimiento, Calidad, Tiempos de  
inactividad, Áreas de mejora.  
Auteco SAS/  
Colombia  
En la industria automotriz, el OEE se utilizó para medir la (Cardona,  
eficiencia de las líneas de ensamblaje. La herramienta 2023)  
dejó ver fallos en el tiempo de operación y cambios en el  
mantenimiento, ayudó a acortar los tiempos de inactividad,  
la cual aumento la eficiencia global en un 20%, lo que  
redujo los costos de producción y mejoró los plazos de  
entrega, mejoramiento de los inventarios  
ASOCOLESIG /  
Ecuador  
OEE fue utilizado para evaluar el desempeño de la línea (Cisnero &  
de producción de yogurt, enfocándose en la identificación Chusin,  
de pérdidas de tiempo y fallos en las máquinas. Como 2024)  
resultado, se logró una optimización en los tiempos de  
inactividad y una mejora en la calidad de los productos,  
incrementando la eficiencia operativa en un 21%.  
Indicadores identificados: Tiempos de inactividad, Fallos  
de máquinas, Calidad, Eficiencia operativa.  
De esta manera, el OEE se  
consolida como una herramienta  
clave para optimizar la productividad  
en sectores industriales, ya que  
proporciona información precisa y  
valiosa para la toma de decisiones.  
Por esta razón, el objetivo de este  
estudio es valorar la aplicación de la  
de la Industria 4.0. Particularmente,  
se busca aumentar la productividad  
en sectores clave, como la industria  
de alimentos, poniendo especial  
atención en la elaboración de  
embutidos de carne.  
2. Metodología  
herramienta  
OEE  
como  
un  
Este estudio se desarrolló bajo un  
enfoque cuantitativo, de carácter  
descriptivo y de tipo transversal,  
utilizando métricas de productividad  
basadas en el OEE en cada uno los  
procesos de fabricación en la planta  
de embutidos, tomando datos en  
tiempo real durante un período de 10  
días laborales. No obstante, la  
instrumento gerencial esencial para  
la toma de decisiones en la mejora  
de los procesos de producción. Esta  
investigación contribuye a mejorar la  
eficiencia operativa a través del  
análisis del uso de los equipos en la  
empresa, así como su integración  
con las tecnologías y herramientas  
713  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 8 Núm. (15) 2025. ISSN: 2737-6249  
Aplicación de Métricas OEE para la Mejora de la Productividad en Industria Cárnica.  
evaluación se centró en la línea de  
producción de chorizo, considerando  
cinco etapas clave del proceso:  
troceado, molido, homogeneizado,  
embutido y atado, donde cada una  
de estas fases se analizaron los  
equipos industriales utilizados para  
medir la disponibilidad, rendimiento y  
calidad. El estudio es de tipo no  
experimental, ya que se realizó una  
literatura en bases de datos  
académicas como Scopus y SciELO,  
con el fin de fundamentar  
teóricamente el estudio e identificar  
registro de artículos existente  
basado en la métrica OEE y la  
industria 4.0. La Tabla 1 representa  
los indicadores y acceso directo a la  
base de datos. A su vez, se  
emplearon herramientas de análisis  
como el diagrama OTIDA para  
identificar los procesos en la  
elaboración del producto y el  
recolección  
de  
datos  
sin  
manipulación de variables.  
La recopilación de datos se llevó a  
cabo mediante técnicas de  
diagrama  
identificar  
de  
Ishikawa  
de  
para  
baja  
factores  
estadística inferencial, organizando  
la información en una base de datos  
en Excel, la cual fue posteriormente  
analizada con el software SPSS.  
Antes de la recolección de datos, se  
realizó una revisión sistemática de la  
productividad, las cuales orientan a  
tomar decisiones para la posible  
implementación de tecnologías de la  
Industria 4.0 en el entorno laboral de  
la empresa.  
Tabla 2. Indicadores booleanos como acceso directo a búsqueda de artículos científico.  
Revistas  
Scopus  
Scielo  
Cadena de búsqueda e indicadores Booleanos  
indicators AND of AND productivity AND in AND the AND industry  
(Productividad) AND (Industria Manufacturera) AND (OEE)  
real. El análisis se evaluó durante  
cabo un estudio  
Se llevó  
a
jornada laborales de un turno de 5  
estadístico a través del uso del OEE,  
donde se recolectaron datos acerca  
del tiempo de producción de cada  
maquinaria, tiempo no productivo,  
tiempo de mantenimiento y unidades  
horas, entre las 13:00 hasta las  
7:00, vinculado a la elaboración de  
1
chorizo. La fórmula empleada para  
cada uno de los cálculos del OEE se  
muestra en la Tabla 3 continuación.  
fabricadas,  
distinguiendo  
entre  
productos defectuosos y producción  
714  
Jurado-Moreira et al. (2025)  
Tabla 3. Métricas de diagnóstico por el método OEE  
Métricas de Productividad  
Fórmula  
Eficiencia Global de equipos  
Productivo (OEE)  
푂퐸퐸 = 퐴 ∗ 푃 ∗ 푄  
Disponibilidad (A)  
푃푇 (푇푖푒푚푝표 푝푟표푑푢푐푡푖푣표  
퐴푇 (푇푖푒푚푝표 푑푖푠푝표푛푖푏푙푒  
퐴 =  
Rendimiento (P)  
Calidad (Q)  
푛º 푇표푡푎푙 푑푒 푈푛푖푑푎푑푒푠  
푃 =  
푃푇(퐼푒푚푝표 푝푟표푑푢푐푡푖푣표)푥 퐶푁(퐶푎푝푎푐푖푑푎푑 . 푁표푚푖푛푎푙)  
푛º 푑푒 푈푛푖푑푎푑푒푠 퐶표푛푓표푟푚푒푠  
푄 =  
푛º 푑푒 푈푛푖푑푎푑푒푠 푇표푡푎푙  
3
. Resultados y discusión  
La productividad en la producción de  
embutidos se ve notablemente  
afectada por la falta de maquinaria  
Evaluación de la Productividad en  
la Industria de Embutidos  
automatizada,  
lo  
que  
limita  
mediante la Métrica OEE  
significativamente la optimización de  
los procesos de producción (Cañete  
et al., 2024). También, la escasez de  
capital humano calificado impide la  
El sector cárnico en Ecuador  
desempeña un papel crucial en la  
economía nacional con un aporte  
anual del 6,5%, no solo al abastecer  
a una gran parte de la población  
local, sino también como un actor  
clave en la exportación de productos  
cárnicos a mercados internacionales  
implementación  
tecnologías avanzadas y la mejora  
continua en las operaciones  
eficiente  
de  
(Valverde, 2024). La falta de buenas  
prácticas en los centros de  
faenamiento afecta la calidad de los  
productos y dificulta el cumplimiento  
de las normativas de seguridad  
alimentaria (Bermudez & Sayonara,  
2025). Por otro lado, la disponibilidad  
limitada de maquinaria automatizada  
en el país representa un obstáculo  
importante para la modernización del  
sector, reduciendo la competitividad  
de las empresas frente a mercados  
(Juca et al., 2024). Pero en cierto  
modo, enfrenta desafíos  
significativos relacionados con la  
competitividad y eficiencia en la  
producción. empresas,  
Las  
especialmente las pequeñas  
y
medianas (PYMES), lidian con la  
creciente demanda de productos de  
alta calidad, mientras intentan  
reducir costos y mejorar los tiempos  
de entrega (Pinargote et al., 2024).  
715  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 8 Núm. (15) 2025. ISSN: 2737-6249  
Aplicación de Métricas OEE para la Mejora de la Productividad en Industria Cárnica.  
internacionales (Avendaño et al.,  
024)  
maquinarias industriales, y cada uno  
2
destinado a una fase concreta del  
proceso de producción. En la Figura  
Estos factores combinados afectan  
la eficiencia general de la industria  
cárnica y limitan su capacidad para  
2
a continuación representa el  
diagrama de fabricación del chorizo  
con sus respectivas maquinas.  
mejorar  
la  
productividad  
y
expandirse en el mercado global. Por  
lo tanto, mejorar la productividad y  
adoptar herramientas como el OEE y  
tecnologías avanzadas como la  
Industria 4.0 es esencial no solo para  
aumentar la competitividad, sino  
también  
para  
garantizar  
la  
sostenibilidad del sector, reducir  
desperdicios, mejorar la calidad del  
producto  
y
cumplir con los  
de seguridad  
estándares  
alimentaria, lo que permitiría abrir  
nuevas oportunidades en mercados  
internacionales.  
La empresa de embutidos donde se  
realizó el diagnóstico mediante las  
métricas de productividad del OEE,  
está ubicada en la Zona 4 de  
Manabí, Cantón Portoviejo, Ecuador.  
Se especializa en la producción de  
chorizo y carne en filete, y dispone  
con  
un  
equipo  
de  
seis  
colaboradores. Sus productos se  
distribuyen en grandes cadenas de  
alimentos y restaurantes del sector.  
Para la elaboración del chorizo, la  
empresa opera mediante cinco  
716  
Jurado-Moreira et al. (2025)  
Figura 2. Diagrama de proceso y codificación de maquinarias en la producción del Chorizo  
1
•
•
•
Carne  
Grasa  
Cuero  
Inspección de  
calidad  
NO  
Si  
2
•
Reprocesamiento  
1
•
•
Troceado de carne  
MTR-001  
3
4
Picado/Molido de carne  
MM-002  
•
•
•
•
•
•
•
Azucares  
Especias  
Nitritos/ Nitratos  
Sal  
Acido Ascórbico  
Edulcorante  
Cultivos iniciador  
•
Homogenizado  
CUT-003  
Curados de tripas de  
colágenos y natural  
•
•
Embutido  
5
EM-004  
6
1
1
Atado y sellado  
MA-005  
Chorizo  
c/u: 5 cm  
Peso neto: 430 gr  
•
•
Cocción  
Transporte  
registraron 2.454 minutos de  
producción, equivalentes  
aproximadamente a 40 horas, de las  
cuales solo se dispusieron  
A continuación, en la Tabla 3 se  
detallan los resultados generales  
obtenidos mediante el método OEE.  
Cabe recalcar que la producción de  
chorizo se lleva a cabo de manera  
continua, pasando por una serie de  
procesos y maquinarias con un  
tiempo nominal promedio de 22  
minutos por proceso. Por ende, los  
valores representados para cada  
máquina corresponden únicamente  
a su tiempo activo durante el proceso  
de transformación. En total, se  
efectivamente alrededor de 29  
horas, evidenciando un cuello de  
botella significativo de 21 horas. A su  
vez, se especifica el número de  
unidades producidas y los productos  
defectuosos. Es importante señalar  
que estos datos pertenecen a un  
lapso de trabajo de 10 días.  
717  
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Aplicación de Métricas OEE para la Mejora de la Productividad en Industria Cárnica.  
Tabla 3. Cálculo general de los tiempos producción y el número de productos defectuosos en  
la producción de chorizo  
Máquina  
MTR-001  
MM-002  
CUT-003  
EM-004  
MA-005  
Total  
556  
546  
407  
470  
475  
2454  
214  
248  
210  
282  
377  
1331  
313  
335  
313  
369  
399  
1729  
22,6%  
22,2%  
17%  
24543  
24183  
360  
19%  
19,2%  
100%  
Nota: El diagnóstico se realizó durante un período de 10 días, con un registro cronometrado en  
tiempo real. Los valores presentados están expresados en minutos para garantizar una mayor  
precisión en el análisis.  
la relación entre el tiempo productivo  
Los índices presentados en la tabla  
y el tiempo total de producción. Por  
3
fueron obtenidos a partir de un  
último, se contabilizó la cantidad de  
productos defectuosos, lo que  
permitió obtener una visión clara del  
rendimiento, la eficiencia y la calidad  
de la producción durante el período  
estudiado.  
registro cronometral detallado  
durante un período de 10 días  
laborales, donde se midió el tiempo  
total de producción, el tiempo no  
productivo para cada maquinaria, y  
la  
cantidad  
de  
productos  
defectuosos en este periodo de  
estudio. El tiempo total de  
producción se calculó sumando los  
minutos en que cada máquina  
estuvo operativa, mientras que el  
tiempo no productivo se registró por  
las paradas planificadas y no  
planificadas. El tiempo productivo  
fue determinado restando el tiempo  
no productivo del tiempo total. A  
partir de estos datos, se calcularon  
los porcentajes de producción como  
Se procedió a codificar las máquinas  
del proceso de producción de  
chorizo de acuerdo con el siguiente  
esquema:  
MTR-001), máquina de molino y  
picado (MM-002), máquina cutter  
máquina  
troceadora  
(
(
CUT-003), máquina embutidora  
EM-004) y máquina de atado (MA-  
(
005). Los resultados generales  
mostrada en la Figura 3, se  
interpreta de la siguiente manera; la  
máquina de molino (MM-002)  
718  
Jurado-Moreira et al. (2025)  
representa  
fluctuaciones  
manteniéndose en rangos entre 25%  
y 48%, lo que sugiere una  
considerables, alcanzando su punto  
máximo de eficiencia en el día 6  
productividad media. La máquina de  
atado (MA-006) presentó los valores  
más bajos de desempeño, con un  
OEE que osciló entre el 16% y 27%,  
reflejando un margen de mejora en la  
(89%) y registrando su nivel más  
bajo en el día 8 (25%), lo que indica  
una posible variabilidad en las  
condiciones  
operativas  
o
mantenimientos correctivos. La  
máquina troceadora (MTR-001) se  
detectó una tendencia relativamente  
estable con valores entre el 27% y  
alcanzando un 72%, evidenciando  
una productividad a nivel gradual.  
automatización  
o
tiempos de  
operación.  
reflejan  
Dichas variaciones  
oportunidades  
mediante  
de  
la  
optimización  
implementación de tecnologías de la  
Industria 4.0, basado en la reducción  
del tiempo improductivo y la mejora  
del sistema y armonía de los  
procesos de fabricación.  
La máquina cutter (CUT-003) y la  
embutidora (EM-004) demuestran un  
rendimiento  
homogéneo,  
Figura 3. Análisis general del OEE por cada maquina evaluados en termino de 10 días  
laborales  
1
00%  
8
6
4
2
0%  
0%  
0%  
0%  
MTR-001  
MM-002  
CUT-003  
EM-004  
0
%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10  
MTR-001 72% 27% 32% 36% 37% 54% 43% 59% 58% 40%  
MM-002 54% 30% 51% 28% 52% 89% 97% 25% 86% 66%  
CUT-003 32% 26% 32% 25% 25% 43% 37% 16% 48% 28%  
EM-004 32% 27% 33% 27% 26% 47% 40% 20% 50% 27%  
MA-006 23% 17% 21% 16% 17% 26% 29% 10% 25% 19%  
en todas del 99%. El Molino muestra  
el mejor rendimiento a nivel global  
con un OEE del 56%, en cambio, la  
La Figura 4, representa el análisis  
OEE individual por máquinas, las  
cuales  
muestra  
en  
carencias  
términos de  
Atadora  
representa  
una  
importantes  
productividad más baja con un 20%,  
debido a su rendimiento deficiente  
rendimiento y disponibilidad, pese a  
los elevados estándares de calidad  
719  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 8 Núm. (15) 2025. ISSN: 2737-6249  
Aplicación de Métricas OEE para la Mejora de la Productividad en Industria Cárnica.  
2
7%. El Cutter y la Embutidora  
también muestran valores de OEE  
críticos del 31% 33%,  
continuamente,  
afectando  
su  
desempeño, y la pérdida de tiempo  
debido al sobrecalentamiento en el  
Cutter y Molino, estos factores  
impacta negativamente en la  
productividad de los procesos, las  
cuales se ven reflejado en la calidad  
del producto donde en término de los  
diez días se efectuaron un valor de  
6,8% de productos defectuoso.  
y
respectivamente, lo que indica  
posibles inconvenientes operativos.  
Se identificaron los problemas más  
relevantes que inciden en la  
productividad en los procesos de  
chorizo: la falta de calibración en las  
máquinas de Embutidora y Atadora  
Figura 4. Análisis OEE por maquinaría de producción de chorizo, en función a la disponibilidad,  
rendimiento y calidad.  
720  
Jurado-Moreira et al. (2025)  
compromete su competitividad y  
capacidad productiva en el mercado.  
A continuación, en la Figura 5 se  
presenta un análisis de causa y  
efecto de los principales problemas  
identificados en la producción de  
embutidos de la empresa evaluadas,  
lo que permitió observar de manera  
integral los factores que afectan el  
rendimiento, la disponibilidad y la  
Los resultados del análisis de OEE  
en la producción de embutidos,  
muestran que ninguna de las  
maquinarias evaluadas supera el  
umbral del 60%, situándose por  
debajo del nivel aceptable según los  
estándares de la World Class  
Manufacturing OEE óptimo ≥ 85%  
(Ríos et al., 2019). Cuyo desempeño  
subóptimo refleja una pérdida  
significativa de productividad, con  
impactos económicos negativos  
para la organización, lo que  
calidad,  
y
tomar  
decisiones  
estratégicas orientadas a mejorar  
estos aspectos.  
Figura 5. Diagrama de causa y efecto como diagnostico general en el procedimiento de  
embutidos  
Falta de monitoreo de  
temperatura  
Producto defectuoso por  
Barrera al cambio  
Bajo rendimiento en  
falta cocción interna con  
perdida del 1,47%  
Desgaste y corrosión  
en maquinarias  
Falta de  
capacitación  
Baja productividad  
Accidentes laborales  
OEE ꢀꢁꢂꢃ  
Proceso de deshuesado  
manual  
Poca capacidad entre  
ciclos  
Impuntualidad  
Falta de  
equipamiento de  
bioseguridad  
Problemas de  
calibración  
Desalineación en la  
Calentamiento de maquina MA-006  
maquinaria MM-002  
Mejora de la  
Productividad en el  
proceso de embutido  
Falta de estandarización  
de Proceso  
Perdida de tiempo  
subutilización de la  
jornada laboral  
por mantenimiento  
Falta de repuesto y  
Ineficiencia en la  
piezas de maquinarias  
Insatisfacción del  
cliente  
asignación de roles  
Infraestructura  
tecnológica obsoleta  
Desaprovechamiento  
de espacio de trabajo  
Ausencia de Manual  
Operativo  
Falta de integración de sistemas  
de gestión de relaciones con  
clientes (CRM)  
Infraestructura  
inadecuada  
Falta de selección de  
proveedores  
mantenimiento  
y
la falta de  
Entre las principales causas a  
mejorar se encuentran la falta de  
repuestos en la maquinaria, así  
como la baja calidad de la materia  
capacitación  
personal,  
y
puntualidad del  
problemas de  
prima,  
como  
los  
productos  
los  
721  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 8 Núm. (15) 2025. ISSN: 2737-6249  
Aplicación de Métricas OEE para la Mejora de la Productividad en Industria Cárnica.  
defectuosos por una cocción  
inadecuada. No obstante, la falta de  
estandarización de los procesos y la  
ineficiencia en la asignación de roles  
contribuyen a la baja productividad.  
Por ende, la medición del OEE es  
fundamental para detectar estas  
causales, ya que permite evaluar la  
disponibilidad, el rendimiento y la  
rendimiento  
problemas  
de  
de  
los equipos,  
mantenimiento  
preventivo, falta de calibración y el  
sobrecalentamiento de las  
máquinas. A pesar de la alta calidad  
de los productos (superior al 93%),  
estas  
deficiencias  
operativas  
generaron impactos negativos en los  
costos y la competitividad de la  
empresa en el mercado.  
calidad  
de  
las  
máquinas,  
correlacionando los tiempos de  
inactividad, las fallas en los equipos  
y la calidad del producto con las  
pérdidas de productividad. A través  
del OEE, fue posible identificar áreas  
específicas de mejora, como el  
rendimiento de las máquinas, la  
gestión de los tiempos de trabajo y la  
optimización de los recursos, lo que  
ayuda a incrementar la eficiencia  
general del proceso de producción.  
El estudio también identificó factores  
estructurales como la falta de  
capacitación del personal y la escasa  
automatización, los cuales limitan la  
capacidad de mejorar la eficiencia de  
la planta. Por esta razón, es  
concluyente recomendar la adopción  
de herramientas avanzadas como el  
OEE, junto con la integración de  
tecnologías de la Industria 4.0, es  
fundamental para optimizar la  
productividad, reducir los tiempos de  
4. Conclusiones  
inactividad  
y
mejorar  
la  
competitividad del sector. La  
implementación de estas soluciones  
permitirá una mayor sostenibilidad y  
eficiencia en los procesos de  
El análisis de la eficiencia en la  
producción de chorizo, utilizando la  
métrica OEE, reveló que ninguna de  
las maquinarias evaluadas superó el  
producción,  
facilitando  
una  
6
0% de eficiencia, lo que está por  
respuesta más ágil ante las  
crecientes demandas del mercado.  
debajo del umbral recomendado  
para operaciones de clase mundial.  
A pesar de los avances significativos  
en la adopción de la Industria 4.0 en  
otros países, Ecuador aún se  
Las  
principales  
pérdidas  
de  
productividad fueron atribuibles a  
deficiencias en la disponibilidad y  
722  
Jurado-Moreira et al. (2025)  
encuentra  
rezagado  
en  
su  
Latina Científica  
Multidisciplinar, 8(4), 6198–  
221.  
Revista  
implementación.  
Este  
atraso  
6
tecnológico limita la capacidad del  
sector industrial ecuatoriano para  
mejorar la productividad, expandir su  
mercado y optimizar la calidad de  
sus productos. Superar estas  
barreras tecnológicas es crucial para  
que el país pueda competir a nivel  
global, garantizar la sostenibilidad de  
sus empresas y mantenerse al  
mismo ritmo de los avances en la  
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La  
8
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el sector industrial ecuatoriano se  
presenta como una necesidad  
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