ESTUDIO DE LA CONEXIÓN DE LA LOGÍSTICA INVERSA CON LOS PRINCIPIOS LEAN EN EL CONTEXTO DE LA INDUSTRIA 4.0

Abstract

Este Trabajo Fin de Máster analiza las sinergias entre la logística inversa, la metodología Lean y las tecnologías de la Industria 4.0, con el fin de optimizar las cadenas de suministro en el sector del e-commerce. Mediante el estudio de dos modelos representativos, un B2C textil y un B2B de fabricación aditiva, y un análisis de correlaciones, el proyecto identifica que la combinación de estos tres ejes es más efectiva cuando se utiliza para gestionar la variabilidad, reducir la incertidumbre y facilitar la toma de decisiones en tiempo real. Se destaca que tecnologías como la Inteligencia Artificial, el IoT y la Nube son cruciales ya que, al proporcionar datos en tiempo real, potencian la aplicación de principios Lean como el control de errores (Poka-Yoke), la estabilización de flujos (JIT, Heijunka) y la mejora continua (Kaizen), transformando así un proceso reactivo en un uno adaptativo. Finalmente, en el proyecto se propone un modelo de diagnóstico práctico, diseñado para que las empresas puedan autoevaluar sus operaciones para identificar sinergias y así validar empíricamente el trabajo.This Final Master's Dissertation analyzes the synergies between reverse logistics, the Lean methodology, and Industry 4.0 technologies, in order to optimize supply chains in the ecommerce sector. By studying two representative models, a B2C textile and a B2B additive manufacturing model, and through a correlation analysis, this research identifies that the combination of these three areas is most effective when used to manage variability, reduce uncertainty, and facilitate real-time decision-making. The study highlights that technologies such as Artificial Intelligence, IoT, and the Cloud are crucial because, by providing real-time data, they enhance the application of Lean principles like error-proofing (Poka-Yoke), flow stabilization (JIT, Heijunka), and continuous improvement (Kaizen), thereby transforming a reactive process into an adaptive one. Finally, the project proposes a practical diagnostic model, designed for companies to self-assess their operations in order to identify synergies and empirically validate this research.