La Industria 5.0 y sus aplicaciones en las organizaciones del siglo XXI (parte 3)
“La Industria 5.0 no busca reemplazar al ser humano por máquinas, sino diseñar máquinas que amplifiquen la creatividad, la dignidad y el propósito del trabajo humano”
🖋 David Moisés Terán Pérez
Este día, continuaremos desarrollando contenido para la saga titulada “La Industria 5.0 y sus aplicaciones en las organizaciones del siglo XXI. Esta ocasión, se tratarán los siguientes subtemas: 1. La manufactura personalizada y la producción flexible: Los sistemas de producción adaptativos, mass customization, las líneas de producción reconfigurables, y la gestión de las cadenas de los suministros inteligentes. 2. La colaboración humano-robot en las plantas industriales: Los cobots en las líneas de ensamblaje, los sistemas de asistencia ergonómica, las interfaces intuitivas, y la seguridad operacional en los espacios compartidos. 3. La sostenibilidad y la economía circular: La optimización energética mediante la inteligencia artificial (IA), la reducción de los desperdicios, la trazabilidad de los materiales reciclados, la “huella de carbono digital”, y las certificaciones verdes. 4. La gestión del talento y el upskilling industrial: Las competencias digitales requeridas, los programas de capacitación continua, la gestión del cambio organizacional, y la retención de los trabajadores en la era de la Industria 5.0. Para el tema: La Industria 5.0 en Entornos Empresariales e Industriales. Comenzamos.
INTRODUCCIÓN
La Industria 5.0 amplía la digitalización propia de la Industria 4.0 al situar a las personas, la sostenibilidad, y la resiliencia como objetivos centrales de la producción. No se trata solamente de automatizar más, sino de diseñar fábricas capaces de personalizar, de colaborar con sus trabajadores, de reducir su impacto ambiental, y de desarrollar talento de manera continua.
1. LA MANUFACTURA PERSONALIZADA, Y LA PRODUCCIÓN FLEXIBLE
La manufactura personalizada —mass customization—, busca ofrecer productos adaptados a necesidades particulares sin renunciar por completo a las ventajas del costo, de la muy alta calidad, y de una escala de la producción masiva. Una empresa ya no fabrica únicamente miles de unidades idénticas; puede producir variantes de un mismo producto según su color, sus dimensiones, su configuración, sus materiales, sus funciones, y/o sus requisitos de cada cliente. Por ejemplo, un fabricante de mobiliario puede producir escritorios con diferentes medidas, acabados y accesorios a partir de una misma plataforma modular de diseño y de fabricación (National Institute of Standards and Technology, s. F.).
Para lograrlo se requieren sistemas de producción adaptativos. Éstos, integran sensores, la Internet Industrial de las cosas, los sistemas MES —Manufacturing Execution Systems—, la analítica de datos, los gemelos digitales, los robots programables, y un software de planificación. La información del pedido debe viajar desde la plataforma comercial hasta el piso de producción, permitiendo que las máquinas, los operarios, y los sistemas logísticos conozcan qué variante fabricar, con qué materiales, en qué secuencia, y bajo qué controles de calidad (National Institute of Standards and Technology, s. F.).
En este contexto, la flexibilidad no significa improvisación. Una planta flexible cuenta con módulos de producción estandarizados que pueden reorganizarse según el volumen de la demanda o de la mezcla de productos. Las líneas de producción reconfigurables permiten añadir, sustituir, desplazar, y/o reprogramar estaciones de trabajo sin rediseñar la fábrica por completo. Sus principios incluyen modularidad, escalabilidad, integrabilidad, convertibilidad y capacidad de diagnóstico. Así, una línea diseñada para producir una familia de productos puede adaptarse cuando aparece una nueva versión, y/o cuando cambia el comportamiento del mercado (National Institute of Standards and Technology, s. F.).
Un antecedente técnico relevante es el trabajo del National Institute of Standards and Technology (NIST), que propuso emplear especificaciones de datos de planta basadas en XML para modelar una línea reconfigurable de personalización masiva; el estudio incluyó una simulación de ensamblaje de componentes aeronáuticos de Boeing™. El valor del caso es que demuestra que la reconfiguración exige tanto maquinaria flexible como datos interoperables entre diseño, pedidos, producción y logística (National Institute of Standards and Technology, s. F.).
La cadena de los suministros inteligente completa esta lógica. Ya no basta con que la fábrica sea flexible: Los proveedores, los almacenes, los transportistas, los distribuidores, y los clientes deben compartir información útil y confiable. La inteligencia artificial puede anticipar demanda, detectar riesgos de escasez, recomendar inventarios de seguridad y ajustar las secuencias de producción. Los sensores y las etiquetas RFID pueden informar en dónde está cada lote; mientras que una torre de control digital permite visualizar retrasos, materiales críticos, capacidad disponible, y emisiones asociadas al transporte (European Commission, 2024).
Por ejemplo, una empresa de calzado personalizado puede integrar la configuración elegida por el comprador con el inventario de suelas, textiles y componentes. Si un material está próximo a agotarse, el sistema puede proponer una alternativa validada, solicitar reabastecimiento, y/o ajustar las fechas de entrega. La promesa de la personalización, por lo tanto, depende de datos precisos, proveedores conectados y decisiones rápidas, no solamente de una máquina capaz de fabricar variantes (Zhang; Ming & Bao, 2022).
Sin embargo, la flexibilidad también plantea riesgos. Una proliferación descontrolada de variantes puede incrementar la complejidad, los errores de abastecimiento, y los costos de calidad. Por ello, la estrategia recomendable es diseñar los productos mediante arquitecturas modulares: Se personalizan los componentes visibles o funcionales para el cliente, pero se conservan las plataformas, las interfaces, y los procesos comunes. De ese modo, la empresa equilibra la variedad comercial y la eficiencia industrial (National Institute of Standards and Technology, s. F.).
2. LA COLABORACIÓN HUMANO-ROBOT
La colaboración humano-robot representa uno de los cambios más visibles de la Industria 5.0. A diferencia de los robots industriales tradicionales ―que suelen operar aislados por barreras físicas―, los cobots están diseñados para trabajar cerca de las personas, compartir una estación, y complementar sus capacidades. El robot aporta repetibilidad, precisión, fuerza y resistencia; la persona contribuye con juicio, creatividad, destreza fina, percepción contextual, y capacidad para resolver excepciones (Dalle Mura & Dini, 2022).
En una línea de ensamblaje, un cobot puede sostener una pieza pesada, aplicar tornillos con torque controlado, dispensar adhesivo, clasificar componentes, y/o realizar inspecciones repetitivas mediante visión artificial. El operario, mientras tanto, verifica acabados, ensambla componentes delicados, corrige variaciones y toma decisiones que no conviene automatizar. Esta división del trabajo puede mejorar la productividad, pero su propósito no debe limitarse a sustituir mano de obra: Debe eliminar tareas monótonas, peligrosas, y/o físicamente exigentes (Dalle Mura & Dini, 2022).
Un caso aplicado en una empresa manufacturera analizó la incorporación de un cobot a una estación de ensamblaje para reducir las posturas incómodas, el esfuerzo excesivo, y los movimientos repetitivos. La intervención incluyó un rediseño del puesto, un análisis de riesgos, las pruebas de confiabilidad y la capacitación diferenciada para técnicos y para operadores. El estudio reportó que el cobot liberó a los trabajadores de riesgos ocupacionales potenciales, y sí mejoró sustancialmente el desempeño de la línea de fabricación (Breque; De Nul & Petridis, 2021).
Los sistemas de asistencia ergonómica incluyen, además de cobots, exoesqueletos, manipuladores de carga, mesas ajustables, herramientas con compensación de peso, y sistemas de visión que alertan sobre posturas de riesgo. Su valor debe medirse con indicadores concretos: Una reducción de levantamientos, una disminución de movimientos repetitivos, una menor exposición a posturas forzadas, tiempos de ciclo, tasa de defectos, ausentismo, y percepción de bienestar de los trabajadores (Mateus; Bicho & Others, 2019).
Las interfaces intuitivas son igualmente importantes. Un operario no debería requerir programación avanzada para ajustar una tarea habitual. Las pantallas táctiles, las tabletas industriales, las instrucciones digitales paso a paso, la realidad aumentada (RA), los botones de guiado manual, y la programación por demostración, facilitan el uso de los cobots. En este último enfoque, la persona conduce físicamente el brazo robótico para enseñarle una trayectoria, que luego el sistema puede repetir con parámetros ya controlados (European Commission, 2024).
No obstante, “colaborativo” no equivale automáticamente a “seguro”. La seguridad operacional debe partir de una evaluación de riesgos de cada aplicación concreta: La velocidad, la fuerza, la masa de la herramienta, los bordes de las piezas, los puntos de atrapamiento, los movimientos inesperados, y el espacio disponible. Las medidas incluyen una limitación de la fuerza y de la potencia, el monitoreo de velocidad, y la separación, un paro de emergencia, los sensores, los escáneres láser, el diseño ergonómico de la celda, y la validación periódica. La Norma ISO 10218 establece los requisitos de seguridad para los robots industriales y los sistemas robóticos; las guías de seguridad recalcan que la protección debe analizar la interacción real entre la persona, el robot, la herramienta, y el proceso, y no solamente las características del cobot (Zimmerman, 2024).
La colaboración efectiva también exige participación del personal desde el diseño. Cuando los operadores intervienen en la selección de las tareas, de las pruebas piloto, y en el rediseño de las estaciones de trabajo; aumentan la confianza, la aceptación y la utilidad práctica de la tecnología. La planta humano-céntrica no pregunta únicamente: “¿Qué puede automatizarse?”, sino “¿qué combinación de capacidades mejora simultáneamente la calidad, la seguridad, y la experiencia laboral?” (Breque; De Nul & Petridis, 2021).
3. LA SOSTENIBILIDAD Y LA ECONOMÍA CIRCULAR
La sostenibilidad industrial requiere abandonar el modelo lineal de: “Extraer, producir, usar y desechar”. La economía circular busca conservar el valor de los materiales, los componentes, y los productos durante el mayor tiempo posible mediante las 5R (reducción, reparación, reutilización, remanufactura y reciclaje). En una fábrica, esto se traduce en diseñar productos desmontables, reducir desperdicios desde el origen, recuperar subproductos, y utilizar materias primas secundarias verificables (International Energy Agency, 2025).
La inteligencia artificial (IA), puede apoyar la optimización energética mediante modelos que ajustan el consumo de equipos como son: Los hornos, los compresores, los sistemas de ventilación, el equipo de bombeo y de climatización, a la producción real. También puede predecir fallas, evitar paros no planeados, identificar consumos anómalos, y recomendar el momento óptimo para operar procesos intensivos en energía. La Agencia Internacional de la Energía estima que, bajo un escenario de adopción generalizada, las aplicaciones de la IA podrían generar ahorros energéticos de 8% hacia 2035 en industrias ligeras como electrónica y maquinaria (International Energy Agency, 2025).
Sin embargo, una estrategia responsable debe considerar la huella de carbono digital. Este concepto abarca las emisiones asociadas con centros de datos, con redes, con almacenamiento, con sensores, con dispositivos conectados, y con cómputo para la IA. Digitalizar una planta no es sostenible por definición. La empresa debe comparar la energía que consume la infraestructura digital con los ahorros energéticos, materiales y logísticos que genera. Medir, optimizar modelos, evitar datos innecesarios, prolongar la vida útil del hardware, y adquirir electricidad de con una menor dependencia de los hidrocarburos, son acciones necesarias para que la digitalización produzca un beneficio ambiental neto (International Organization for Standardization, 2018a).
La reducción de desperdicios puede fortalecerse con el uso de la visión artificial para detectar defectos tempranos, incluir una analítica para reducir mermas, establecer una política de mantenimiento predictivo para evitar lotes fallidos, y el uso de las simulaciones para disminuir las pruebas físicas. Por ejemplo, un gemelo digital puede anticipar “cuellos de botella” o variaciones en el proceso antes de producir una serie completa defectuosa. Esta lógica debe acompañarse de indicadores como el porcentaje de merma, el material recuperado, el contenido reciclado, el consumo energético por unidad, y las emisiones de CO₂ equivalente por producto fabricado (International Organization for Standardization, 2018a).
La trazabilidad de los materiales reciclados es decisiva, porque una declaración de “contenido reciclado” debe ser demostrable. Los pasaportes digitales de producto pueden registrar origen, composición, reparaciones, sustancias relevantes, desmontaje y destino al final de la vida útil. La regulación europea de baterías contempla un pasaporte accesible mediante un código QR para determinadas baterías, con datos sobre intensidad de carbono de fabricación, procedencia de los materiales, y el contenido reciclado (International Organization for Standardization, 2018b).
Un estudio de caso reciente ilustra esta posibilidad: 486.7 kg de tapas de botellas recolectadas se transformaron en 363.2 kg de producto final, equivalentes a 2 192 discos voladores de plástico (frisbees), mediante un Pasaporte Digital de Producto basado en GS1 y la iniciativa R-Cycle. La trazabilidad se verificó durante todo el proceso, desde el residuo recolectado, hasta el producto resultante. Este tipo de solución reduce la opacidad de las cadenas circulares y facilita las auditorías, las decisiones de compra, y la recuperación futura de los materiales (Zhang; Ming & Bao, 2022).
En cuanto a las certificaciones verdes, la Norma ISO 14001:2015, permite estructurar un sistema de gestión ambiental, y puede certificarse mediante organismos externos; la Norma ISO 50001:2018 ofrece un marco para mejorar de manera sistemática el desempeño energético. Ninguna certificación sustituye resultados reales, pero ambas ayudan a establecer políticas, líneas base, objetivos, auditorías, acciones correctivas y mejora continua. Para cuantificar la huella de carbono de un producto, la Norma ISO 14067:2018 proporciona principios y requisitos compatibles con la evaluación del ciclo de vida (International Organization for Standardization, 2015).
4. EL TALENTO Y LA MEJORA DE LAS HABILIDADES (UPSKILLING) INDUSTRIALES
La transformación industrial no depende exclusivamente de tecnología; depende de trabajadores capaces de comprenderla, de operarla, de cuestionarla, y de mejorarla. La mejora de las habilidades consiste en ampliar o en actualizar las competencias, las destrezas, y las habilidades de una persona para que desempeñe mejor su función actual, y/o asuma responsabilidades de mayor complejidad. La recapacitación (reskilling), en cambio, prepara para una función distinta cuando un puesto cambia de manera sustancial, o desaparece (Mateus; Bicho & Others, 2019).
Las competencias digitales requeridas incluyen: Una alfabetización en el manejo de los datos, la interpretación de los tableros de control, la ciberseguridad básica, la operación de los sistemas conectados, el uso de herramientas de la IA, la colaboración con los robots, el mantenimiento digital, la trazabilidad, y la comprensión de los procesos automatizados. Pero la Industria 5.0 también exige habilidades humanas: Pensamiento crítico, comunicación, creatividad, resolución de problemas, ética, adaptabilidad, y trabajo interdisciplinario (Breque; De Nul & Petridis, 2021).
El Foro Económico Mundial señala que el 39% de las habilidades actuales de los trabajadores, podría transformarse o quedar desactualizado entre 2025 y 2030. Entre las capacidades de mayor crecimiento aparecen la IA y los macrodatos, las redes y la ciberseguridad, la alfabetización tecnológica, la resiliencia, la flexibilidad, y el aprendizaje permanente. Por lo tanto, capacitar únicamente a los ingenieros o a los especialistas en las TI es insuficiente; los operadores de primera línea necesitan acceso real a una formación digital contextualizada (World Economic Forum, 2025).
Los programas de capacitación continua deben combinar rutas cortas y aplicadas: Las micro credenciales, los simuladores, el aprendizaje en el puesto, la tutoría entre los pares, la realidad virtual (RV) para las tareas de alto riesgo, los laboratorios con cobots, y los proyectos de mejora continua basados en problemas de la planta. Una persona que aprende a interpretar alertas de mantenimiento predictivo, por ejemplo, debe practicar con datos y equipos reales, no solamente asistir a una presentación teórica (Mateus; Bicho & Others, 2019).
La gestión del cambio organizacional es el puente entre la capacitación y la adopción. La Alta Dirección debe comunicar qué cambia, por qué cambia, qué tareas se transformarán, y cómo se protegerá la seguridad, la dignidad y la empleabilidad del personal. Es crucial evitar que la IA o la automatización se presenten exclusivamente como mecanismos de reducción de plantilla. Una narrativa más sólida plantea la tecnología como apoyo para mejorar la seguridad, la calidad, la sostenibilidad, y las oportunidades de carrera (Mateus; Bicho & Others, 2019).
La retención del talento depende de demostrar que el aprendizaje abre trayectorias profesionales. Las empresas pueden crear matrices de habilidades, de certificaciones internas, de rotación entre áreas, de reconocimiento económico por competencias y por rutas para evolucionar de operador a técnico de automatización, a analista de calidad digital, o a especialista en mantenimiento conectado. The World Economic Forum identifica las brechas en las habilidades, como la principal barrera para la transformación empresarial, y señala que la gran mayoría de empleadores prevé priorizar el perfeccionamiento de las todas las habilidades, competencias y destrezas (upskilling), de su fuerza laboral (weforum.org, 2025).
En síntesis ―y como conclusiones al artículo―, una organización preparada para la Industria 5.0 combina la tecnología flexible con una cultura de aprendizaje, de participación, y de mejora continua. La fábrica avanzada no es la que tiene más robots, sino la que convierte datos, automatización y sostenibilidad en mejores productos, en empleos más seguros, y en valor duradero para la sociedad.
Hasta aquí con la tercera entrega de este tema. La próxima ocasión continuaremos con la cuarta, y que tratará los siguientes subtemas: 1. La personalización del aprendizaje mediante la IA: Sistemas adaptativos que ajustan contenidos según estilos cognitivos, analítica de aprendizaje predictiva, tutores virtuales inteligentes y evaluación formativa automatizada; 2. Los laboratorios remotos y los gemelos digitales educativos: Simulaciones inmersivas para prácticas STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics), laboratorios de Química y de Física virtuales, experimentos en la realidad virtual (RV), en la realidad aumentada (RA), y el acceso democrático a los recursos; 3. La formación técnica con robótica colaborativa: Programas de capacitación en mecatrónica, entrenamiento en mantenimiento predictivo, certificaciones en programación de los cobots y los talleres maker spaces; 4. Los ecosistemas educativos resilientes y sostenibles: Infraestructura energéticamente eficiente, gestión inteligente de campus universitarios, modelos híbridos postpandemia, y la vinculación industria-academia 5.0, en el tema: “Las aplicaciones de la Industria 5.0 en educación”. Muchas gracias. Reciban un cordial saludo desde la Bahía de Banderas (Puerto Vallarta y la Riviera Nayarit).
REFERENCIAS
Breque, M.; De Nul, L. & Petridis, A. (2021). “Industry 5.0: Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry”. Publications Office of the European Union. Recuperado de: https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/468a892a-5097-11eb-b59f-01aa75ed71a1/ (Consultado en agosto del 2026).
Dalle Mura, M. & Dini, G. (2022). “Job rotation and human–robot collaboration for enhancing ergonomics in assembly lines by a genetic algorithm”. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 118, p.p. 2901–2914. Recuperado de: https://doi.org/10.1007/s00170-021-08068-1 (Consultado en agosto del 2026).
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Mateus, A.; Bicho, E. & Others. (2019). “Introduction and configuration of a collaborative robot in an assembly task as a means to decrease occupational risks and increase efficiency in a manufacturing company”. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 57, p.p. 315–326. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2018.12.015 (Consultado en agosto del 2026).
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