10.12804/revistas.urosario.edu.co/empresa/a.14636

ARTÍCULO DE REVISIÓN

La gestión de la calidad en la industria 4.0:
un nuevo enfoque tecnológico y de eficiencia en la era digital

Quality Management in Industry 4.0:
A New Technological and Efficiency Approach in the Digital Age

Gestão da qualidade na Indústria 4.0: uma nova abordagem à tecnologia e à eficiência na era digital

José Morelos Gómez ¹
Kevin David Hernández Padilla ²
Antonio José Pérez Romero ³

¹ Universidad de Cartagena (Colombia).
  0000-0002-0334-0575
  jmorelosg@unicartagena.edu.co

² Universidad de Cartagena (Colombia).
  0000-0002-0402-8786
  khernandezp@unicartagena.edu.co

³ Universidad de Cartagena (Colombia).
  0000-0003-3694-8859
  aperezr@unicartagena.edu.co

Fecha de recepción: 22 de junio de 2024
Fecha de aceptación: 29 de julio de 2025

Para citar este artículo: Morelos Gómez, J., Hernández Padilla, K. D., & Pérez Romero, A. J. (2026). La gestión de la calidad en la industria 4.0: un nuevo enfoque tecnológico y de eficiencia en la era digital. Universidad y Empresa, 28(50), 1-30. https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/empresa/a.14636

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Resumen

Objetivo: analizar la contribución de la industria 4.0 en la gestión de la calidad de las organizaciones.
Metodología: se desarrolló una revisión sistemática para identificar la literatura sobre gestión de la calidad en la industria 4.0, mediante la búsqueda en las bases de datos ScienceDirect y Scopus, para el periodo 2011-2023, en la cual se seleccionaron 52 artículos finales de calidad, considerando criterios de inclusión y exclusión.
Resultados principales: se identificó que los mayores aportes se lograron en los propósitos de aplicación de herramientas tecnológicas digitales para la innovación de procesos (12 %), el diseño de bienes y servicios (10 %) y la integración de proveedores y clientes.
Conclusiones: se halló que, en el contexto del paradigma de la industria 4.0, la adopción estratégica de tecnologías digitales para optimizar los sistemas de gestión de la calidad emerge como un imperativo organizacional. Esta convergencia tecnológica no solo genera ventajas competitivas, sino que también actúa como un catalizador para la productividad y competitividad en el dinámico escenario digital actual.

Palabras clave: herramientas tecnológicas; industria 4.0; gestión de la calidad; sistemas informáticos.

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Abstract

Objective: This study seeks to analyze the contribution of industry 4.0 in the quality management of organizations
Methodology: A systematic review was developed to identify the literature on quality management in Industry 4.0. through the search in the Science Direct and Scopus databases, for the period 2011-2023, in which 52 final quality articles were selected considering inclusion and exclusion criteria.
Key findings: it was identified that the greatest contributions were achieved in the purposes of applying digital technological tools for process innovation (12%), the design of goods and services (10%) and integration of suppliers and customers.
Conclusions: Among the findings, it was identified that, in the context of the Industry 4.0 paradigm, the strategic adoption of digital technologies to optimize quality management systems emerges as an organizational imperative. This technological convergence not only generates competitive advantages, but also acts as a catalyst for productivity and competitiveness in the current dynamic digital scenario.

Keywords: technological tools; industry 4.0; quality management; computer systems.

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Resumo

Objetivo: este estudo busca analisar a contribuição da Indústria 4.0 para a gestão da qualidade das organizações.
Metodologia: foi realizada uma revisão sistemática para identificar a literatura sobre gestão da qualidade na Indústria 4.0, por meio de buscas nas bases de dados ScienceDirect e Scopus, de 2011 a 2023, na qual foram selecionados 52 artigos finais, considerando critérios de inclusão e exclusão.
Resultados principais: identificou-se que as maiores contribuições ocorreram na aplicação de ferramentas tecnológicas digitais para a inovação de processos (12 %), no design de bens e serviços (10 %) e na integração de fornecedores e clientes.
Conclusões: os achados indicam que, no contexto do paradigma da Indústria 4.0, a adoção estratégica de tecnologias digitais para otimizar os sistemas de gestão da qualidade emerge como um imperativo organizacional. Essa convergência tecnológica não apenas gera vantagens competitivas, mas também atua como catalisadora da produtividade e da competitividade no dinâmico cenário digital contemporâneo.

Palavras-chave: ferramentas tecnológicas; indústria 4.0; gestão da qualidade; sistemas informáticos.

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Introducción

La integración de herramientas tecnológicas digitales en los procesos productivos —que abarcan las tecnologías de la información y comunicación, el internet de las cosas, la inteligencia artificial, el big data, los sistemas ciberfísicos, la robótica, entre otras— ha emergido como un instrumento estratégico para la optimización operativa (Zheng et al., 2023). La eficacia de estas tecnologías se materializa cuando su gestión se fundamenta en la planificación rigurosa, la estandarización de procesos y la retroalimentación continua de las actividades operacionales (Sahoo & Yadav, 2018). En este sentido, los esfuerzos para potenciar el desempeño productivo en fábricas inteligentes deben centrarse en la investigación sistemática, el análisis de datos y la innovación. Esto permite capitalizar en tiempo real la información derivada de los procesos internos, lo que se traduce en una toma de decisiones más ágil y precisa (Sader et al., 2019).

Por lo anterior, a las empresas les es fundamental definir estrategias robustas para asegurar una combinación armónica entre los factores esenciales que componen el sistema productivo: la estructura organizacional, los clientes externos (demandantes de bienes y servicios) y los clientes internos (colaboradores). Tales estrategias son indispensable para perfeccionar el sistema global (Kurt, 2019). En este contexto, la implementación de nuevas herramientas tecnológicas, particularmente en el análisis de datos y la gestión de redes, está configurando el paradigma de la fabricación inteligente de productos e impulsando una actualización constante y dinámica de los sistemas. La industria 4.0 está encapsulada en este cambio paradigmático, pues se refiere a un concepto de fábricas inteligentes donde la maquinaria se ve potenciada por sensores y conectividad inalámbrica. Este entorno permite que el sistema tome decisiones autónomas basadas en la visualización y el análisis integral de la línea de producción (Gaur & Ramakrishnan, 2019).

Las organizaciones y la competencia presentan problemas o limitaciones para abordar de la mejor manera las complejidades de los procesos de gestión de la calidad (Serrano et al., 2021). Esta nueva coyuntura exige que el sector empresarial adopte herramientas y tecnologías avanzadas que respondan a las nuevas configuraciones competitivas del panorama productivo. En este sentido, la industria 4.0 facilita la reconfiguración inteligente de sistemas de producción autónomos y adaptables, mediante la incorporación de tecnologías digitales avanzadas (Dornelles et al., 2022). Este marco resulta fundamental para que las empresas mantengan su competitividad, en particular a través de la optimización de los procesos y la gestión eficiente de la calidad (Giada & Gosling, 2021). La presión competitiva, la rápida evolución tecnológica impulsada por la globalización y la necesidad de adaptarse continuamente a las demandas de productos y servicios son factores cruciales. La integración de estos cambios en las herramientas de automatización y optimización no solo es esencial para cumplir con los objetivos organizacionales, sino también para evitar repercusiones negativas. La incapacidad de adoptar nuevas tecnologías, la falta de innovación y el deterioro de la calidad pueden conducir a una disminución sostenida de la rentabilidad (Díaz Martínez et al., 2020).

La reestructuración de los procesos organizacionales se ve forzada por la implementación de las herramientas tecnológicas digitales en la industria 4.0, lo que obliga a las empresas a buscar desarrollo innovador y tecnológico que les permita optimizar sus diversas operaciones (Gunasekaran et al., 2019). Esto se traduce en la consecución de una mayor propuesta de valor para los clientes, manteniendo la eficiencia y la flexibilidad operativa. Parte de la eficiencia en los procesos se debe a la creatividad que tienen las organizaciones para crear innovaciones que mantengan su competitividad en el mercado. La integración de redes de sensores inteligentes, la computación en la nube, el big data, así como la aplicación de la realidad virtual y la realidad aumentada, representan nuevas modalidades de colaboración dentro de la industria 4.0 (Javaid et al., 2021a). Además, las tecnologías inteligentes y los dispositivos portátiles pueden ayudar a evaluar a los empleados en el desarrollo de nuevas habilidades en los colaboradores. La acelerada evolución tecnológica inherente a la globalización y la necesidad de adaptarse son factores relevantes para impulsar la transformación tecnológica digital.

En este contexto, las fábricas inteligentes del futuro se fundamentarán en modelos informáticos modernos (Ngu et al., 2020), como sistemas móviles e interactivos modernos interconectados que converjan para potenciar la productividad. La incorporación de estos avances en las herramientas de automatización y optimización de procesos es crucial para comprender el impacto integral del negocio y la importancia del rendimiento, seguridad y calidad del producto (Javaid et al., 2021b). La incapacidad de adaptarse a las nuevas tecnologías, la falta de innovación y la pérdida de calidad en los procesos pueden derivar en una disminución de la lealtad de los clientes y la reducción de la fiabilidad y el rendimiento, y, por ende, en una menor participación en el mercado (Alcácer & Cruz-Machado et al., 2019).

El objetivo de este artículo es analizar la aportación de las herramientas tecnológicas digitales al mejoramiento de la gestión de la calidad de las organizaciones en el marco de la industria 4.0, es decir, cómo estos resultados impulsan la competitividad y rendimiento de las empresas. A partir de este objetivo, se pretende dar respuesta a las siguientes preguntas de investigación:

·      Q1.¿Cuál es la contribución de la aplicación de las herramientas tecnológicas digitales de la industria 4.0 en la gestión de la calidad?

·      Q2.¿Cómo se identifican los sectores económicos y regiones geográficas con mejor desempeño en la gestión de la calidad en el contexto de la industria 4.0?

En este artículo se presenta una metodología de revisión sistemática de la literatura sobre la gestión de la calidad en el escenario de la industria 4.0. Se buscó en las bases de datos ScienceDirect y Scopus (2011-2023) y se identificaron 52 artículos de calidad. La selección inicial para la inclusión se basó en las palabras clave que definen el título del estudio. Para la selección final, se examinaron los textos completos del estudio; luego se determinó el cumplimiento de los criterios de inclusión y excusión establecidos en la tabla 1. Con ello, se lograron reducir a 52 el número total de documentos para la revisión final.

Este artículo se ha estructurado de la siguiente manera: en el apartado introductorio se sintetizó la literatura que da lugar a las hipótesis de trabajo, las cuales se buscan responder a lo largo del estudio. Posteriormente, el marco teórico aborda la literatura relevante sobre la gestión de la calidad en el contexto de la industria 4.0. Seguidamente, se detalla la metodología utilizada para la filtración y extracción de datos. Finalmente, se exponen los resultados del estudio y se esbozan las conclusiones.

Marco teórico

La industria 4.0

La industria 4.0 no puede disociarse de un enfoque intrínseco de la sostenibilidad. Esta integración es fundamental, dado que promueve una reducción significativa en el consumo de recursos (materiales y humanos) y facilita el desarrollo de procesos ágiles y dinámicos (Firmino et al., 2020). El esfuerzo por hacer parte de esta corriente integrante de las herramientas tecnológicas digitales, sin duda, brinda innumerables ventajas, entre las que se encuentran: ahorro de recursos, reducción de desperdicio y eliminación de actividades manuales sin valor (Beltrami et al., 2021).

Esta industria 4.0 permite la gestión de calidad del producto a lo largo de la cadena de suministro, mediante el seguimiento de los requisitos de las partes interesadas y de la calidad esperada. Lo anterior se logra con el control riguroso de los requisitos del sistema de gestión, el monitoreo y la retroalimentación de la calidad en cada etapa del proceso. Además, gracias a la vasta cantidad de datos generados, hay una intervención proactiva que facilita la elección de las estrategias más idóneas y la anticipación de desviaciones que pudieran comprometer los objetivos de liderazgo competitivo establecidos (Khan et al., 2021).

Asimismo, en su definición, la industria 4.0 representa una reingeniería en los métodos de trabajo, organizaciones y sistemas productivos, en la cual integra tecnologías digitales avanzadas, sistemas de información y comunicación, inteligencia artificial y procesos de automatización en las cadenas de suministros y los procesos productivos, desde la fase de diseño hasta la entrega del producto final al cliente (Alpala et al., 2018; Kaswan et al., 2024). Surgida en 2011, como parte de la tecnología del Gobierno de Alemania y consolidada como fenómeno global (Sabale et al., 2024), esta revolución tecnológica ha reconfigurado los sistemas producción, manteniendo como pilares fundamentales la productividad y la eficiencia, al igual que considerando el equilibrio entre la satisfacción de las necesidades de recursos y la minimización del impacto ambiental (Stock et al., 2018). En consecuencia, los diseños de planta deben adaptarse a esta nueva dinámica que responda a la demanda de los clientes y la optimización del ciclo de producción, con la maximización de salidas y uso eficiente de los recursos (Nedelko, 2021). Este avance tecnológico ha dado paso a la economía colaborativa y la fabricación personalizada, como resultado de la participación del consumidor final en el ciclo productivo, jalonado por sus requerimientos y adaptación a los modelos de producción y necesidades del mercado, lo que permite una mayor eficiencia organizacional y mejor desempeño en los procesos internos (Corzo & Álvarez-Aros et al., 2021).

En este sentido, el avance tecnológico digital —conceptualizado en tecnologías de información y comunicación, internet de las cosas, inteligencia artificial, big data, sistemas ciberfísicos, robótica, entre otros— ha favorecido la implementación de métodos, técnicas y elementos, como información de procesos en tiempo real, sensores de movimiento, cintas trasportadoras, acceso a información actualizada a la mano que facilita la ejecución de actividades y mejora de la planificación de la producción (Cui et al., 2020; Santos et al., 2021). Así es como la industria 4.0 permite a cada persona involucrada en los procesos recopilar datos con los cuales inferir su desempeño y tomar decisiones sólidas y acertadas en beneficio de la maximización de los resultados organizacionales (Martínez-Caballero et al., 2020). En este sentido, la capacitación es fundamental, puesto que se requiere de parte de los colaboradores un enfoque analítico y crítico, orientado a la mejora continua, capaz de transformar los datos obtenidos en información relevante con agregación de valor que introduzca ajustes y estrategias oportunas (Saad & Khamkham, 2018), mayor comunicación con el cliente, oportunidades para el desarrollo de nuevos productos y rápido procesamiento y almacenamiento de la información (Telukdarie et al., 2018). La incorporación de este nuevo paradigma ofrece nuevas alternativas y significa la redefinición de procesos y tareas basadas en la tecnología, donde el cliente y demás partes interesadas cumplen un rol activo, gracias al efectivo procesamiento de la información y diseño de los bienes y servicios, obteniendo de esta forma reducciones de desperdicio y mejoras en la calidad de las operaciones (Páez-Gabriunas et al., 2022).

La aplicación de herramientas tecnológicas en el paradigma de la industria 4.0 para la detección de fallas y el fortalecimiento de la confiabilidad de los equipos resulta una acertada estrategia cuando se totalizan los costos asociados con el mantenimiento de maquinaria en un periodo (Beaumont et al., 2022). Aquí, el diagnóstico remoto adquiere relevancia y constituye una señal de alerta al identificar una posible falla (Salvadorinho & Teixeira, 2021). La instalación de sensores de actividad o el empleo de información histórica que prediga el desempeño de un equipo corresponde a uno de los mecanismos utilizados (Ali et al., 2020). Se requiere entonces un metamodelo de plataforma que integre la comunicación (datos, recursos, cargas de trabajo y métricas), en todos los niveles de la cadena de suministro de todas las partes interesadas, unificando la información y proporcionando una base robusta confiable para la toma de decisiones (Dintén et al., 2021).

Algunos ejemplos de implementación de herramientas tecnológicas digitales en el marco de la industria 4.0 se dan en los siguientes escenarios: en la utilización de conocimiento de la maquinaria y la revisión del desempeño en el tiempo, en la reducción de costos en la cadena de suministro, en el diseño de nuevos bienes y servicios o en la integración de los sistemas de información y computación con los procesos físicos (Villa & Taurino, 2019; Bharadiya, 2023). Lo anterior crea un sistema experto para el análisis y diagnóstico de fallas, entre las cuales se definen mecanismos de fallas y las pruebas recomendadas para confirmar el diagnóstico (Buccieri et al., 2020). Entre las ventajas se encuentra el conocimiento por medio del cual se diagnostican fallas, que no se concentra en un grupo de expertos, sino que está disponible para toda la organización durante un tiempo indeterminado. Así, se reduce el costo de mantenimiento, hay mayor precisión y confiabilidad en el diagnóstico y disminuye el tiempo en la revisión de equipos (Yahya et al., 2021).

Gestión de la calidad

La gestión de la calidad aporta múltiples ventajas a la organización mediante la aplicación de los tres procesos definidos por Joseph Juran: planear, controlar y mejorar (citado en Leng et al., 2020a). Entre los beneficios inherentes a estas funciones se encuentran la estandarización de procesos, la disponibilidad y la organización de información documentada, definidos en objetivos estratégicos, establecimiento de indicadores, contemplación de riesgos, compromiso de las personas, entre otros (Mittal et al., 2018). No obstante, la implementación y certificación de la gestión de la calidad no constituye un proceso terminado, es decir, el sistema requiere una verificación constante del cumplimiento de los requisitos y seguimiento documentado con las correspondientes acciones de mejoras a las que haya lugar (Elghaish et al., 2021).

En este sentido, la meta de la implementación de sistemas de gestión de la calidad (SGC) es optimizar procesos bajo la reducción de desperdicios sin perder de vista el enfoque al cliente, con una participación activa de los trabajadores en la introducción e implementación de mejoras (Ammar et al., 2021). Este enfoque busca, en la dinámica de transformación, dar respuesta natural al concepto de la mejora continua inherente al ser humano (Asif, 2020). En el ámbito empresarial, procurar la satisfacción del cliente a través de la provisión de bienes y servicios se erige como un aspecto clave en el logro de una ventaja competitiva sostenible (Ribeiro et al., 2021). Sin embargo, lo anterior se traduce en un desafío para las organizaciones que, con la liberalización del mercado y los avances tecnológicos, se enfrentan a un cliente con mayor exigencia que cuenta con toda la información disponible para negociar y tomar la mejor decisión (Kumar et al., 2021).

Ante este nuevo panorama competitivo, las empresas se han visto en la necesidad de equiparse con nuevas tecnologías digitales para mejorar sus procesos operacionales internos, ventajas competitivas y sostenibilidad en el mercado (Wang et al., 2020), armonizando esfuerzos en aras de lograr la calificación y certificación de procesos bajo estándares internacionales, como la norma la ISO 9001. Esta norma, como estándar certificable, proporciona un marco estructurado esencial para la implementación de un SGC, el cual centra su filosofía en la satisfacción del cliente (Nazarenko et al., 2021). Si bien no es obligatorio contar con un SGC, representa una decisión estratégica por parte de la alta gerencia, dado que genera un cambio en la genética de la organización e involucra a cada uno de los colaboradores en la contribución de los objetivos organizacionales (Peralta & Soltero, 2020).

Relación de la gestión de la calidad con la industria 4.0

Las nuevas herramientas tecnológicas digitales han mejorado de modo integral los procedimientos que conforman una organización, la han hecho más eficiente y han agregado valor a los procesos operacionales y la cadena de trabajo (Müller, 2019). Algunas herramientas tecnológicas, como el big data, el internet de las cosas, la inteligencia artificial, la automatización, la robótica, etc., han hecho que los procesos productivos tiendan a ser optimizados a través de incorporación de innovaciones tecnológicas integradas a los SGC. Con ello se tiene una mayor seguridad, fiabilidad y confianza de los procesos productivos que apoyan los objetivos estratégicos corporativos (Anttila & Jussila, 2018); sin embargo, ciertos autores afirman que no hay suficiente evidencia bibliográfica que aborde de manera conjunta la intersección entre la gestión de la calidad y la industria 4.0. Ambos paradigmas dirigen sus esfuerzos hacia la mejora de procesos desde diferentes enfoques: la gestión de calidad, mediante la estandarización, y la industria 4.0, a través de la tecnología. No obstante, se obtendrían mayores resultados si se emplean de forma integrada (Caliş et al., 2021).

Por ejemplo, en un análisis de evidencia empírica de aportación de la industria 4.0 se comparó un proceso de producción tradicional con uno tecnológicamente avanzado en una empresa metalmecánica (Fonseca et al., 2021). El estudio buscó ofrecer una aproximación integrada de dichos conceptos en beneficio tanto de la empresa como de los clientes (Ngoc Thach et al., 2021). Los resultados obtenidos arrojaron un incremento significativo en la producción en el mismo intervalo de tiempo y uso de equipos, lo que estrechamente se relaciona con la eficiencia operacional. Asimismo, el monitoreo constante de actividades contribuyó al aprendizaje automático, prediciendo los mantenimientos preventivos (Durana et al., 2019). Tales actividades se llevaron a cabo mediante auditorías periódicas que permitían comprobar la adherencia de los procesos a los requisitos establecidos, la medición de indicadores y el seguimiento a los procesos, tarea que es facilitada por el procesamiento de datos y los avances tecnológicos de la industria 4.0 (Chiarello et al., 2021).

Metodología

La investigación se fundamentó en una revisión sistemática de la literatura de tipo cualitativo y descriptivo, donde se buscaron artículos completos de acceso abierto en inglés, publicados en el rango 2011-2023, en las bases de datos indexadas científicas: ScienceDirect y Scopus. Se aplicó la siguiente ecuación de búsqueda con las palabras clave relacionadas a continuación: ("Quality management") and ("Industry 4.0")) and (Limit -TO(OA, "all")). La utilización del conector and detalla que en el proceso de selección se consideraron solo los artículos que se relacionaran con las dos palabras clave en el título o en el resumen. La figura 1 muestra el mapa de concurrencia de las palabras clave utilizadas en la ecuación de búsqueda con estudios similares que se asocian con la gestión de la calidad y la industria 4.0.

La búsqueda inicial en las bases de datos seleccionadas arrojó un total de 817 artículos, de los cuales se excluyó la literatura gris en un primer proceso de filtración (ponencias de congresos, artículos relacionados con revistas, talleres, libros, editoriales, prefacios, sesiones de carteles, paneles de discusión y comentarios). Se retuvo el texto completo si los resúmenes indicaban que el estudio estaba relacionado con la aplicación de la gestión de la calidad en la industria 4.0. Esta primera revisión y tamizaje facilitaron la reducción de los artículos a un número menor de 335 artículos. Seguidamente, se consideró un segundo proceso de filtración, a fin de examinar los textos completos del estudio y determinar si estos cumplían con los criterios de inclusión (tabla 1), con lo que se filtraron finalmente 52 artículos escogidos para la realización del estudio (figura 2).

La extracción y la síntesis de los datos se realizaron con un método de síntesis de marco teórico, que proporciona un modo para probar, reforzar y construir sobre un modelo publicado existente, concebido para una población potencialmente diferente pero relevante. Los datos fueron administrados por las bases de datos ScienceDirect y Scopus, para registrar con precisión la información relacionada con los datos y los autores revisaron de forma independiente cada artículo. Una vez extraídos y registrados los datos, se completó la codificación para minimizar la discrepancia.

Resultados

Análisis descriptivo de los hallazgos

Como resultado del proceso de selección, filtración y análisis de los artículos con mayor pertinencia, y siguiendo los criterios de inclusión y exclusión establecidos en la metodología, se presenta la tabla 2. Esta, junto con el análisis descriptivo y sus derivaciones, responde directamente a las preguntas de investigación planteadas. De lo anterior, y dando repuesta a la primera pregunta problema, la tabla 2 registra la relación entre el autor, la contribución y el año de aplicación del estudio, lo cual detalla claramente el aporte al tema objeto de investigación.

Del total de los 52 artículos seleccionados para este estudio, el mayor aporte en materia de aplicaciones y contribución por los autores a la gestión de la calidad mediadas por la tecnología digital se realizó en 2021, con un total 24 (48 %) participaciones, y el más bajo en 2018, con tan solo 6 (12 %) aplicaciones tecnológicas digitales, para el mejoramiento de los procesos y la calidad, como se observa en la figura 3.

Asimismo, se destacan las aportaciones de cada uno de los autores más representativos, que coadyuvan en la transformación y desarrollo de los procesos productivos, apoyándose en los sistemas tecnológicos de información digital desde la industria 4.0, a saber: Javaid et al. (2021a). Leng et al. (2021) y Díaz Martínez et al. (2020), con las siguientes contribuciones, respectivamente: interconexión del sistema de calidad con la industria manufacturera para asegurar la calidad de la tecnología, el rediseño correspondiente o decisiones de ajuste con el propósito de identificar ineficiencias y errores en los procesos operacionales, y el diseño de un procedimiento para integrar la gestión por procesos con el diseño arquitectónico. En cuanto al resto de autores identificados en la tabla 2, se describe como dato estadístico que para los años de análisis 2018-2023, solo el 6.3 % de estos coadyuvaron al tema de investigación con al menos una aplicación. Con ello se evidencia la agregación de valor de las herramientas tecnológicas digitales en el marco de la industria 4.0, alineado con los propósitos estratégicos en el área de gestión de la calidad.

En relación con la figura 4, se destacan las áreas con mayor desempeño, resultantes de la aplicación de creativas e innovadoras herramientas tecnológicas digitales que apalancan la transformación tecnológica en los procesos y actividades que apoyan la planeación, el diseño y la ejecución de los sistemas operacionales que propenden al mejoramiento de la calidad y la eficiencia en las organizaciones. Las áreas de desempeño identificadas con mayor participación (89 %) se relacionan a continuación: diseño (16 %), sistemas de información (13 %), capacitación (12 %), innovación (11 %), productividad (10 %), fabricación (9 %), análisis (9 %) y logística (9 %). Las de menor participación (11 %) fueron métodos cuantitativos (6 %) y toma de decisiones (5 %).

En relación con las áreas de desempeño con mayor contribución y agregación de valor en los procesos productivos y gestión de la calidad en las organizaciones, se resalta la contribución práctica y científica de los estudios cuyo interés estuvo marcado por los siguientes fundamentos teóricos: marco estratégico integrado para calidad, excelencia y sostenibilidad, dentro de un paradigma 4.0; comprensión de la integración de la calidad alrededor de la empresa, proveedores y cliente; implementación de las prácticas de gestión para identificar y comprender los factores que la obstaculizan, e identificación de las habilidades precisas para coadyuvar en la medición de los indicadores y estándares de calidad.

Para dar repuesta al segundo interrogante, que trata de identificar los sectores económicos y regiones geográficas con mejor desempeño de la industria 4.0 en la gestión de la calidad, se presenta la tabla 3, la cual relaciona el título, país y sector económico.

En la figura 5 se observa que el sector económico con mayor desempeño en la industria 4.0 para la gestión de la calidad es el tecnológico (66 %), el cual triplica a los otros sectores (manufactura, con un 18 %, e industrial, con un 16 %), que se encuentran acompañándolo en esta comparativa. En la figura 6 se presenta la segmentación por países, con lo cual se afirma que los países con mayor desempeño corresponden a Portugal e India, seguidos de China, Estados Unidos, España e Italia, y, comparativamente, entre los continentes analizados, se observa en la figura 7 que el continente europeo tiene un desempeño del 48 %; el americano, un 24 %, y el asiático, un 24 %.

Discusión

Este artículo presentó una revisión bibliográfica sobre el análisis de las herramientas tecnológicas digitales en el contexto del paradigma de la industria 4.0 y su aplicación en la gestión de la calidad de las organizaciones. Fundamentalmente, la mayor contribución está enfocada en el campo de la tecnología, en comparación con el sector industrial y con el manufacturero, identificando en estos dos últimos sectores la mayor aportación de información e innovaciones, en el mejoramiento de la gestión de la calidad. Asimismo, se destaca como aporte al sector industrial de forma positiva, el mejoramiento en el desempeño de los procesos productivos y una nueva perspectiva transformación tecnológica digital inteligente, con la apertura de cambios fundamentales y avances significativos en la gestión de la calidad de las organizaciones (Canbay & Akman, 2023; Leng et al., 2021b).

Las implicaciones prácticas para las empresas de este estudio exponen que las herramientas tecnológicas digitales empleadas para el mejoramiento de la gestión calidad en los diferentes contextos de la industria 4.0 deben evaluarse de forma diferente para lograr individualmente la calidad y satisfacción de los clientes. Esto teniendo en cuenta que, en la medida en que se generen innovaciones que medien métodos creativos de gestión, cambiarán los enfoques y métodos de gestión de la calidad. Este análisis recomienda que las empresas en el entorno de la industria 4.0 potencien las exigencias de calidad y de los servicios para mejorar eficazmente la calidad global.

Este estudio se destaca en el ámbito práctico de la gestión empresarial, dado que conecta las operaciones organizacionales con la implementación de tecnologías digitales, examinando cómo la utilidad de las herramientas tecnológicas (inteligencia artificial, automatización, análisis de datos, big data, robótica y sistemas ciberfísicos) impulsan la eficiencia productiva, reducen los costos y elevan la competitividad, además de una visión integral del impacto de dichas herramientas tecnológicas inteligentes y la reconfiguración operacional de las organizaciones (Grover et al., 2025).

Investigar acerca de las aplicaciones de la gestión de la calidad en la industria 4.0 proporcionó una base para el aprovechamiento y uso eficaz de los métodos y técnicas de gestión de la calidad aplicadas en las organizaciones. Aunque hay mucho por considerar para ejecutar con éxito dichas herramientas, el artículo se centró en analizar la contribución de la aplicación de las herramientas de la industria 4.0 en la gestión de la calidad e identificar los sectores económicos y regiones geográficas con mejor desempeño productivo. Esta técnica de revisión sistemática es utilizada y validada altamente en la comunidad científica.

Este artículo expone las oportunidades que ofrece la industria 4.0 en aras de promover la implementación de las herramientas tecnológicas inteligentes para la gestión de la calidad en las empresas en cualquier sector económico. En este estudio se empleó la metodología mixta de revisión sistemática y enfoque empírico-positivista, a fin de identificar las implicaciones prácticas de las aplicaciones efectivas de las herramientas de gestión de la calidad y su impacto en la industria 4.0. Estudios desarrollados por otros autores (por ejemplo, Ezahra et al., 2021; Li et al., 2021, o Liu et al., 2023) han aportado nuevas metodologías, técnicas y modelos teóricos empíricos útiles en escenarios de la industria 4.0, el cual converge con los resultados encontrados en esta investigación, en la relación con el enfoque orientado al incremento de la eficiencia que plantea la aplicación de las herramientas para gestión de la calidad en la industria 4.0.

Asimismo, este estudio facilitó la exploración y el análisis de investigaciones relacionadas con la calidad y la aplicación de herramientas tecnológicas en los procesos productivos en las organizaciones de los últimos trece años. No obstante, a lo largo de su desarrollo se identificaron algunas limitaciones relacionadas, en primer lugar, con la dificultad presentada a la hora de encontrar estudios que informaran sobre cómo se implementa y gestiona la calidad en organizaciones en el paradigma de la industria 4.0, es decir, fue complejo encontrar respuestas a las preguntas relativas a las prácticas, metodologías y herramientas reales que se están utilizando en los enfoques de la calidad 4.0. En segundo lugar, con los autores que utilizaron únicamente técnicas bibliométricas y una muestra relativamente pequeña de artículos. Por último, en tercer lugar, solo se utilizaron dos bases de datos: ScienceDirect y Scopus.

Otros estudios podrían considerar otras bases de datos, como Web of Science, Emerald Insight, entre otras, para obtener una cobertura más amplia. Además, solo se descargaron documentos escritos en inglés, excluyendo los estudios publicados en otros idiomas. Sin embargo, la investigación permitió identificar en la bibliografía diferentes formas de conceptualizar y analizar la calidad, lo que abre vías para futuras investigaciones sobre la gestión de la calidad en la era de la industria 4.0.

Para investigaciones futuras, los autores recomiendan abordar una muestra mayor de casos evidenciados cercanos a las regiones de América de Latina, particularmente con los países que integran el Cono Sur, con lo cual evaluar el impacto de la implementación de las herramientas tecnológicas que impulsen el incremento de la productividad y competitividad en sectores informales emergentes de comercio, servicios, etc., de la economía latinoamericana.

Conclusiones

La revisión sistemática de la literatura existente permite concluir que las herramientas tecnológicas digitales —inteligencia artificial, automatización, análisis de datos, big data, robótica y sistemas ciberfísicos— potencian los sistemas de calidad en el paradigma de la industria 4.0, y son decisiones estratégicas que representan ventajas competitivas a las organizaciones que deciden invertir para impulsar el desempeño operacional, la productividad y competitividad en el sector que se participa.

Este estudio investigó las aplicaciones prácticas y contribuciones de la aplicación de herramientas tecnológicas digitales para la gestión de la calidad en la industria 4.0 en las organizaciones, identificando los aportes y cambios, así como las relaciones e interacciones entre los principios y los sectores económicos y regiones geográficas con mejor desempeño en el contexto de la industria 4.0.

Los sistemas de calidad constituyen el sustento vertebral de la organización, la forma en que estructuran sus procesos, y la industria 4.0, mediante las intervenciones tecnológicas inteligentes, facilita la articulación e interacción entre cada una de las áreas, permitiendo la comunicación, el intercambio, el almacenamiento, el procesamiento de datos y la automatización del proceso, a fin de favorecer el desempeño operacional y la toma de decisiones. Igualmente, su implementación requiere no solo un esfuerzo económico, sino un compromiso del personal involucrado en todos los niveles para lograr máximos beneficios sostenibles en el tiempo, aunado al compromiso de la alta gerencia.

Finalmente, se logró evidenciar que si bien en materia del marco de la industria 4.0 existe una amplia literatura, su enfoque se ha orientado en mayor medida hacia la sostenibilidad y la amigabilidad con el ambiente, frente a su relación con los sistemas de calidad, por lo que en esta materia aún existe tela por cortar y oportunidades de exploración en el campo de la investigación. Este documento ofrece una amplia visión de cómo está cambiando la gestión de la calidad en respuesta a la afirmación del paradigma de la industria 4.0.

Roles de contribución (taxonomía de CRediT)

José Morelos Gómez: conceptualización, curación de datos, análisis formal, metodología, administración del proyecto, recursos, validación, visualización y redacción (borrador original, revisión y edición).

Kevin David Hernández Padilla: conceptualización, curación de datos, análisis formal, investigación, software, validación, visualización y redacción (borrador original, revisión y edición).

Antonio José Pérez Romero: conceptualización, curación de datos, análisis formal, investigación, software, validación, visualización y redacción (borrador original, revisión y edición).

Referencias

Alcácer, V., & Cruz-Machado, V. (2019). Scanning the industry 4.0; A literature review on technologies for manufacturing systems. Engineering Science and Technology, an International Journal, 22(1), 899-919. https://doi.org/10.10167j.jestch.2019.01.006

Ali, A. M., Mohamed, E. A., Yacout, S., & Shaban, Y. (2020). Cloud computing based unsupervised fault diagnosis system in the context of Industry 4.0. Gestao e Producao, 27(3), 1-19. https://doi.org/10.1590/0104-530X5378-20

Alpala, L. O., Alemany, M. del M. E., Peluffo-Ordoñez, D. H., Bolaños, F., Rosero, A. M., & Torres, J. C. (2018). Methodology for the design and simulation of industrial facilities and production systems based on a modular approach in an "industry 4.0" context. dyna (Colombia), 85(207), 243-252. https://doi.org/10.15446/dyna.v85n207.68545

Ammar, M., Haleem, A., Javaid, M., Walia, R., & Bahl, S. (2021). Improving material quality management and manufacturing organizations system through Industry 4.0 technologies. Materials Today; Proceedings, 45(1), 5089-5096. https://doi.org/10.1016/j.mat-pr.2021.01.585

Anttila, J., & Jussila, K. (2018). Universities and smart cities: The challenges to high quality. Total Quality Management and Business Excellence, 25(9-10), 1058-1073. https://doi.org/10.1080/14783363.2018.1486552

Asif, M. (2020). Are QM models aligned with Industry 4.0? A perspective on current practices. Journal of Cleaner Production, 258(1), 120820. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120820

Bharadiya, J. P. (2023). Driving business growth with artificial intelligence and business intelligence. International Journal of Computer Science and Technology, 6(4), 28-44. http://www.ijcst.com.pk/ijcsT/article/view/232/187

Beaumont, C. D., Berry, D., & Ricketts, J. (2022). Technology has empowered the consumer, but marketing communications need to catch-up: An approach to fast-forward the future. Business, 2(2), 246-272, https://doi.org.10.3390/businesses2020017

Beltrami, M., Orzes, G., Sarkis, J., & Sartor, M. (2021). Industry 4.0 and sustainability: Towards conceptualization and theory. Journal of Cleaner Production, 312(1), 127733. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127733

Buccieri, G. P., Muniz, J., Balestieri, J. A. P., & Matelli, J. A. (2020). Expert systems and knowledge management for failure prediction to onshore pipelines: Issue to industry 4.0 implementation. Gestao e Producao, 27(3), 1-19. https://doi.org/10.1590/0104-530x5771-20

Caliş Duman, M., & Akdemir, B. (2021). A study to determine the effects of industry 4.0 technology components on organizational performance. Technological Forecasting and Social Change, 167(1), 0-3. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120615

Canbay, K., & Akman, G. (2023). Investigating changes of total quality management principles in the context of industry 4.0: Viewpoint from an emerging economy. Technological Forecasting and Social Change, 189(1), 1-14. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122358

Chiarello, F., Fantoni, G., Hogarth, T., Giordano, V., Baltina, L., & Spada, I. (2021). Towards Esco 4.0: Is the European classification of skills in line with Industry 4.0? A text mining approach. Technological Forecasting and Social Change, 173(1), 121177. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121177

Condé, G. C. P., Oprime, P. C., Pimenta, M. L., Sordan, J. E., & Bueno, C. R. (2022). Quality 4.0: A bibliometric study and research agenda. En Proceedings of the 5th ICQEM Conference (pp. 552-572). University of Minho, Portugal. https://publicacoes.riqual.org/icqem-22-552-572/

Corzo, G. D., & Àlvarez-Aros, E. L. (2021). Technological competitiveness strategies in mobile connectivity and industry 4.0 communications in Latin America. Informacion Tecnológica, 31(6), 183-192. https://doi.org/10.4067/S0718-07642020000600183

Cui, Y., Kara, S., & Chan, K. C. (2020). Manufacturing big data ecosystem: A systematic literature review. Robotics and Computer Integrated Manufacturing, 62(1), 101861. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2019.101861

Díaz Martínez, M. A., Román Salinas, R. V., Santiago Santiago, A. D., Mejía Barrios, C., & Zárate Cruz, R. (2020). Industria 4.0 y la digitalización hacia la satisfacción laboral de las organizaciones en Tampico, Tamaulipas, Mexico. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economia y la Empresa, 30(1), 43-57. https://www.econstor.eu/handle/10419/286204

Dintén, R., López Martínez, P., & Zorrilla, M. (2021). Arquitectura de referencia para el diseño y desarrollo de aplicaciones para la Industria 4.0. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial, 18(3), 300. https://doi.org/10.4995/riai.2021.14532

Dornelles J. D. A., Ayala, N., Alejandro G., F. (2022). Smart working in industry 4.0: How digital technologies enhance manufacturing workers' activities. Computers and Industrial Engineering, 163(1), 107804. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107804

Durana, P., Kral, P., Stehel, V., Lazaroiu, G., & Sroka, W. (2019). Quality culture of manufacturing enterprises: A possibleway to adaptation to industry 4.0. Social Sciences, 8(4), 1-124. https://doi.org/10.3390/socsci8040124

Elghaish, F., Hosseini, M. R., Matarneh, S., Talebi, S., Wu, S., Martek, I., Poshdar, M., & Ghodrati, N. (2021). Blockchain and the "internet of things" for the construction industry: Research trends and opportunities. Automation in Construction, 132, 103942. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103942

Ezahra, F., Benkhati, I., Kamble, S. S., Belhadi, A., & El, S. (2021). An integrated smart, green, resilient, and lean manufacturing framework: A literature review and future research directions. Journal of Cleaner Production, 319(1), 128691. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128691

Firmino, A. S., Perles, G. X., Mendes, J. V., da Silva, J. E. A. R., & Lopes Silva, D. A. (2020). Towards Industry 4.0: A SWOT-based analysis for companies located in the Sorocaba Metropolitan Region (São Paulo State, Brazil). Gestao e Producao, 27(3), 1-21. https://doi.org/10.1590/0104-530X5622-20

Fonseca, L., Amaral, A., & Oliveira, J. (2021). Quality 4.0: The efqm 2020 model and industry 4.0 relationships and implications. Sustainability (Switzerland), 13(6). https://doi.org/10.3390/su13063107

Gaur, L., & Ramakrishnan, R. (2019). Developing internet of things maturity model (IoT-mm) for manufacturing. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 9(1), 2473-2479. https://doi.org/10.35940/ijitee.A4168.119119

Giada, V., & Gosling, J. (2021) A decade of engineering-to-order (2010-2020). Progress and emerging themes. International Journal of Production Economics, 241(1), 108274. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108274

Grover, A., Sharma, P., Kaswan, M. S., Chaudhary, R., & Kumar, V. (2025). Synergy of social commerce and Industry 4.0: Fostering customer experiences in the digital era. International Journal of Industrial Engineering and Operations Management, 1(1), 1-22. https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/ijieom-12-2024-0078/full/html

Gunasekaran, A., Subramanian, N., & Ngai, W. T. E. (2019). Quality management in the 21st century enterprises: Research pathway towards Industry 4.0. International Journal of Production Economics, 207(1), 125-129. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.09.005

Javaid, M., Haleem, A., Pratap, R., & Suman, R. (2021a). Substantial capabilities of robotics in enhancing industry 4.0 implementation. Cognitive Robotics, 1(1), 58-75. https://doi.org/10.1016/j.cogr.2021.06.001

Javaid, M., Haleem, A., Pratap Singh, R., & Suman, R. (2021b). Significance of quality 4.0: Towards comprehensive enhancement in manufacturing sector. Sensors International, 2(1), 100109. https://doi.org/10.1016/j.sintl.2021.100109

Kaswan, M. S., Chaudhary, R., Garza-Reyes, J. A., & Singh, A. (2024). A review of industry 5.0: From key facets to a conceptual implementation framework. International Journal of Quality and Reliability Management, 42(4), 1196-1223. https://doi.org/10.1108/ijqrm-01-2024-0030

Khan, I. S., Ahmad, M. O., & Majava, J. (2021). Industry 4.0 and sustainable development: A systematic mapping of triple bottom line, circular economy and sustainable business models perspectives. Journal of Cleaner Production, 297(1), 126655. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126655

Kumar, L., Ibne Hossain, N. U., Fazio, S. A., Awasthi, A., Jaradat, R., & Babski-Reeves, K. (2021). A data driven decision model for assessing the enablers of quality dimensions: Context of industry 4.0. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 35(1), 896-910. https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2021.10.003

Kurt, R. (2019). Industry 4.0 in terms of industrial relations and its impacts on labour life. Procedia Computer Science, 158(1), 590-601. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.093

Leng, J., Ruan, G., Jiang, P., Xu, K., Liu, Q., & Zhou, X. (2020). Blockchain-empowered sustainable manufacturing and product lifecycle management in industry 4.0: A survey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 132(1), 110112. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.110112

Leng, J., Wang, D., Shen, W., Li, X., Liu, Q., & Chen, X. (2021). Digital twins-based smart manufacturing system design in industry 4.0: A review. Journal of Manufacturing Systems, 60(1), 119-137. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.05.011

Li, C., Chen, Y., & Shang, Y. (2021). A review of industrial big data for decision making in intelligent manufacturing. Engineering Science and Technology, an International Journal, 29(1), 101021. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2021.06.001

Liu, H. C., Liu, R., Gu, X., & Yang, M. (2023). From total quality management to quality 4.0: A systematic literature review and future research agenda. Frontiers of Engineering Management, 10(2), 191-205. https://link.springer.com/article/10.1007/s42524-022-0243-z

Martínez-Caballero, D., González-González, A., González-González, A., & Cazanave-Macías, J. (2020). Integración de la gestión por procesos y el diseño arquitectónico en organizaciones de servicios públicos. Ingeniería Industrial, 41(2), 1-12. http://scielo.sld.cu/pdf/rii/v41n2/1815-5936-rii-41-02-e4119.pdf

Mittal, S., Ahmad, M., Romero, D., & Wuest, T. (2018). A critical review of smart manufacturing & Industry 4. 0 maturity models: Implications for small and medium-sized enterprises (SME). Journal of Manufacturing Systems, 49(1), 194-214. https://doi.org/10.1016/j.jm-sy.2018.10.005

Müller, J. M. (2019). Contributions of industry 4.0 to quality management: A SCOR perspective. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 1236-1241. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.367

Nazarenko, A. A., Sarraipa, J., Camarinha-Matos, L. M., Grunewald, C., Dorchain, M., & Jardim-Goncalves, R. (2021). Analysis of relevant standards for industrial systems to support zero defects manufacturing process. Journal of Industrial Information Integration, 23(1), 100214. https://doi.org/10.1016/j.jii.2021.100214

Nedelko, Z. (2021). What drives the usage of management tools supporting industry 4.0 in organizations? Sensors, 21(10), 103512 https://doi.org/10.3390/s21103512

Ngoc Thach, N., Thanh Hanh, H., Ngoc Huy, D. T., Gwozdziewicz, S., Viet Nga, L. T., & Thanh Huong, L. T. (2021). Technology quality management of the industry 4.0 and cybersecurity risk management on current banking activities in emerging markets: The Case in Vietnam. International Journal for Quality Research, 15(3), 845-856. https://doi.org/10.24874/ijqr15.03-10

Ngu, H. J., Lee, M. D., Shahril, M., & Osman, B. (2020). Review on current challenges and future opportunities in Malaysia sustainable manufacturing: Remanufacturing industries. Journal of Cleaner Production, 273(1), 123071. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123071

Páez-Gabriunas, I., Sanabria, M., Gauthier-Umaña, V., Méndez-Romero, R. A., Rivera Virgüez, L., Anzola, D.,... & Saucedo Meza, G. M. (2022). Transformación digital en las organizaciones. Editorial Universidad del Rosario. https://repository.urosario.edu.co/items/9b3bdc52-f1a4-4a45-8429-8409adfd2e7a

Peralta, M. E., & Soltero, V. M. (2020). Analysis of fractal manufacturing systems framework towards industry 4. 0. Journal of Manufacturing Systems, 57(1), 46-60. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2020.08.004

Ribeiro, A., Amaral, A., & Barros, T. (2021). Project manager competencies in the context of the Industry 4.0. Procedia Computer Science, 181(2019), 803-810. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.233

Saad, S. M., & Khamkham, M. A. (2018). Development of an integrated quality management conceptual framework for manufacturing organisations. Procedia Manufacturing, 17(1), 587-594. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.10.100

Sabale, D. B., Kaswan, M. S., & Rathi, R. (2024). Development of circular economy model using Industry 4.0's machine learning techniques to improve performance metrics of MSMES. International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 1(1), 1-19. https://doi.org/10.1007/s12008-024-01782-6

Sader, S., Husti, I., & Daróczi, M. (2019). Industry 4.0 as a key enabler toward successful implementation of total quality management practices. Periodica Polytechnica Social and Management Sciences, 27(2), 131-140. https://doi.org/10.3311/ppso.12675

Sahoo, S., & Yadav, S. (2018). Total quality management in Indian manufacturing SMES. Procedia Manufacturing, 21, 541-548. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.02.155

Salvadorinho, J., & Teixeira, L. (2021). Stories told by publications about the relationship between industry 4.0 and lean: Systematic literature review and future research agenda. Publications, 9(3), 1-29. https://doi.org/10.3390/publications9030029

Santos, G., Sá, J. C., Félix, M. J., Barreto, L., Carvalho, F., Doiro, M., Zgodavová, K., & Stefanovic, M. (2021). New needed quality management skills for quality managers 4.0. Sustainability, 13(11), 6149. https://doi.org/10.3390/su13116149

Serrano-ruiz, J. C., Mula, J., & Poler, R. (2021). Smart manufacturing scheduling: A literature review. Journal of Manufacturing Systems, 61, 265-287. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.09.011

Stock, T., Obenaus, M., Kunz, S., & Kohl, H. (2018). Industry 4.0 as enabler for a sustainable development: A qualitative assessment of its ecological and social potential. Process Safety and Environmental Protection, 118(1), 254-267. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.06.026.

Sozinova, A. A., Savelyeva, N. K., Chuprakov, D. V., & Saidakova, V. A. (2023). Quality management in industry 4.0 through the movement of labor resources towards the "core" of the digital economy. Proceedings on Engineering, 5(S2), 341-354. https://pesjournal.net/journal/v5-nS2/12.pdf

Telukdarie, A., Buhulaiga, E., Bag, S., Gupta, S., & Luo, Z. (2018). Industry 4.0 implementation for multinationals. Process Safety and Environmental Protection, 118, 316-329. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.06.030

Villa, A., & Taurino, T. (2019). SME innovation and development in the context of industry 4.0. Procedia Manufacturing, 39(1), 1415-1420. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.01.311

Wang, B., Hu, S. J., Sun, L., & Freiheit, T. (2020). Intelligent welding system technologies: State-of-the-art review and perspectives. Journal of Manufacturing Systems, 56(1), 373-391. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2020.06.020

Yahya, M., Breslin, J. G., & Ali, M. I. (2021). Semantic web and knowledge graphs for industry 4.0. Applied Sciences, 11(11), 1-23. https://doi.org/10.3390/app11115110

Zheng, T., Ardolino, M., Bacchetti, A., & Perona, M. (2023). The road towards industry 4.0: A comparative study of the state-of-the-art in the Italian manufacturing industry. Benchmarking; An International Journal, 30(1), 307-332. https://doi.org/10.1108/BIJ-01-2021-0056