SCIÉNDO INGENIUM  
ISSN Nº 3084-7788 (En línea) Sci. ingen. 22(2): 5-26, (2026)  
Modelo de Producción con ERP para su óptima Productividad en las  
PYMES del Sector Metal Mecánica en Trujillo La Libertad  
Production Model with ERP for optimum Productivity in SMEs of the Metal  
Mechanics Sector in Trujillo La Libertad  
Humberto Pedro Jiménez Jara 1 *  
; Luis A. Benites-Gutiérrez 2  
;
1 Facultad de Ingeniería, Universidad Privada del Norte, calle 31, Urb. San Isidro 2da Etapa, Trujillo, Perú  
2 Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Trujillo, Av. Juan Pablo II s/n – Ciudad Universitaria, Trujillo, Perú  
* Autor correspondiente: pelejafer@gmail.com (P. Jiménez)  
DOI: 10.17268/scien.inge.2026.02.01  
RESUMEN  
El objetivo de la investigación es proponer una solución tecnológica que contribuya a mejorar la competitivi-  
dad de las micro y pequeñas empresas del sector metalmecánico de la ciudad de Trujillo, mediante una mayor  
integración con la cadena de suministro a través del uso de las tecnologías de la información y comunicación.  
El estudio se enfoca en la implementación de un sistema Enterprise Resource Planning (ERP) como herra-  
mienta estratégica para optimizar la productividad, fortalecer las capacidades de innovación, mejorar la ges-  
tión de la cadena de valor y apoyar la toma de decisiones empresariales. La metodología empleada se basa en  
el diseño y desarrollo de un sistema de producción avanzado, estructurado en módulos funcionales del ERP,  
así como en la validación del código fuente para garantizar su correcto funcionamiento. Como resultado, se  
logró completar la primera etapa del proyecto PIC-09-2014 de la III Convocatoria CANON, correspondiente  
al diseño e integración de los módulos del sistema, el cual fue implementado y alojado en el Data Center del  
Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad Nacional de Trujillo. La propuesta evidencia un  
impacto positivo en la productividad, rentabilidad y gestión estratégica de las empresas MYPES del sector  
estudiado.  
Palabras clave: ERP; competitividad; TIC’s; cadena de suministro; Mypes.  
ABSTRACT  
The objective of this research is to propose a technological solution that contributes to improving the compet-  
itiveness of micro and small enterprises in the metal-mechanical sector in the city of Trujillo, through greater  
integration with the supply chain by means of information and communication technologies. The study fo-  
cuses on the implementation of an Enterprise Resource Planning (ERP) system as a strategic tool to optimize  
productivity, strengthen innovation capabilities, improve value chain management, and support business de-  
cision-making. The methodology is based on the design and development of an advanced production system,  
structured through functional ERP modules, as well as on the validation of the source code to ensure its prop-  
er operation. As a result, the first stage of the project was completed, corresponding to the design and integra-  
tion of the system modules, which were implemented and hosted in the Data Center of the Department of  
Industrial Engineering at the National University of Trujillo. The proposed solution demonstrates a positive  
impact on productivity, profitability, and strategic management of the MSEs in the analyzed sector.  
Keywords: ERP; competitiveness; ICT; supply chain; MSEs.  
1. INTRODUCCIÓN  
En la economía global contemporánea, el incremento de la competitividad empresarial se encuentra intrínse-  
camente vinculado al nivel de adopción estratégica de tecnologías de la información, especialmente en secto-  
res productivos que enfrentan una presión competitiva elevada y mercados volátiles. La transformación digi-  
tal constituye un factor determinante para optimizar la eficiencia operativa y la productividad, fortaleciendo  
la capacidad de respuesta organizacional ante entornos dinámicos (Peretz-Andersson et al., 2024). Histórica-  
mente, las revoluciones industriales han surgido como respuestas a las exigencias del mercado; desde la in-  
corporación de maquinaria mecánica para incrementar la producción fabril, hasta la automatización de activi-  
dades repetitivas en la tercera revolución. En el escenario actual, la complejidad de las cadenas de suministro  
Fecha de envío: 15-01-2026 Fecha de aceptación: 14-04-2026  
Fecha de publicación: 25-06-2026  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
exige una integración eficiente entre los componentes del sistema productivo y las tecnologías de la informa-  
ción para garantizar la flexibilidad operativa (Nakagawa et al., 2021).  
En el ámbito industrial, la competitividad trasciende la capacidad instalada, dependiendo fundamentalmente  
de la gestión eficaz de la información y la integración del flujo de suministros para la toma de decisiones  
estratégicas. En este sentido, la transformación digital permite integrar procesos clave como planificar en el  
ámbito de producción, la gestión de inventarios, las compras, las ventas y la logística, lo que contribuye a una  
visión integral del negocio. Bajo este enfoque, los sistemas Enterprise Resource Planning (ERP) se han  
consolidado como herramientas fundamentales para la gestión estratégica y operativa de las organizaciones.  
(Simetinger et al., 2022)  
Ante este panorama, es imperativo que los directivos desarrollen estrategias orientadas a la satisfacción del  
cliente final mediante la anticipación y la eficiencia del servicio. Las grandes corporaciones invierten  
sistemáticamente en estas tecnologías no solo para obtener ventajas temporales, sino para asegurar su  
sostenibilidad en mercados fluctuantes (Secka et al., 2024).  
A nivel global, las micro y pequeñas empresas representan un pilar económico fundamental debido a su  
capacidad para generar empleo y dinamizar sectores productivos. No obstante, la literatura científica señala  
que este tipo de organizaciones enfrenta mayores dificultades para la adopción de tecnologías avanzadas,  
principalmente debido a limitaciones de carácter financiero, técnico y organizacional, lo que restringe es  
saber competir pero eficientemente Żółtowski, 2021).  
En el contexto nacional, las micro y pequeñas empresas industriales desempeñan una función estratégica si  
hablamos del aspecto económico porque contribuyen al producto interno bruto y generando nuevos puestos  
de trabajo. No obstante, diversos estudios evidencian que una proporción considerable de estas empresas  
opera con bajos niveles de digitalización, recurriendo a sistemas de información fragmentados o a procesos  
predominantemente manuales (CEPAL, 2023).  
Con el paso del tiempo, las PYMES en el Perú han ido reorientando su enfoque, reconociendo la necesidad  
de invertir en tecnología para optimizar sus procesos y mejorar su desempeño organizacional. En este marco,  
surge la adopción de sistemas más integrales, como los sistemas Enterprise Resource Planning (ERP), los  
cuales se presentan como una solución orientada a proporcionar mayor flexibilidad en los procesos  
empresariales y a fortalecer la capacidad de adaptación frente a entornos cambiantes y altamente  
competitivos (Pérez, 2024).  
En la ciudad de Trujillo, las empresas del sector metalmecánico objeto de estudio operan en un entorno com-  
plejo que demanda una reducción de costos y una rápida adaptación al mercado. Sin embargo, la limitada  
adopción de tecnologías integradas y la escasa articulación de la cadena de suministro derivan en ineficien-  
cias operativas, duplicidad de datos y dificultades en la toma de decisiones. Esta problemática se manifiesta  
en bajos índices de productividad y restricciones para acceder a mercados de mayor rentabilidad (INEI, 2025).  
Investigaciones previas respaldan que la implementación de un ERP contribuye significativamente al  
desempeño organizacional mediante la optimización de recursos y la gestión de la cadena de valor,  
impactando positivamente en la productividad.  
Diversos estudios internacionales corroboran estas premisas. Szabó et al. (2024) demostraron en Hungría que,  
si bien la posición financiera inicial es relevante, la adopción temprana de software de gestión empresarial  
incrementa el aporte de las PYMES al crecimiento económico. La problemática del estudio se centra en la  
necesidad de cuantificar, con evidencia empírica, cómo la digitalización —medida a través de la infraestruc-  
tura tecnológica y el uso de aplicaciones empresariales— influye en variables macroeconómicas como el  
producto interno bruto. Para ello, los autores emplean la metodología PLS-SEM, aplicada a una muestra  
constituía por 1 045 PYME con información correspondiente a los años 2010 y 2018. La base de datos com-  
bina información financiera detallada con los resultados del índice DESI, que evalúa infraestructuras y nive-  
les de digitalización de los procesos empresariales, incluyendo el uso de sistemas ERP, CRM y comercio  
electrónico. Los resultados evidencian que la posición financiera inicial de las empresas es el factor más in-  
fluyente en su contribución futura al PIB; no obstante, la digitalización temprana, especialmente la adopción  
de software de gestión empresarial incrementa significativamente dicho aporte, reflejándose en mayores ni-  
veles salariales, adquisición de insumos y volumen de ventas. Asimismo, se observa que hacia 2018 la adop-  
ción aislada de sistemas ERP y CRM resulta insuficiente para sostener ventajas competitivas. Los autores  
sostienen que la digitalización constituye un motor relevante del crecimiento económico de las PYME, con  
un impacto incluso superior al de la infraestructura tecnológica por sí sola, y recomiendan replicar el modelo  
en otros contextos nacionales y periodos temporales para fortalecer la formulación de políticas públicas y  
estrategias empresariales.  
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Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Por su parte, Mofalasayo et al. (2022) analizan el desafío que enfrentan las pequeñas y medianas empresas  
manufactureras para integrar los principios de la manufactura blanda, con el objetivo de incrementar la pro-  
ductividad, reducir desperdicios y generar mayor valor para el cliente, considerando las limitaciones de re-  
cursos que caracterizan a las PYME frente a las grandes corporaciones. La metodología empleada combina  
una revisión bibliográfica sobre la convergencia entre Lean e Industria 4.0 con un estudio de caso en una  
empresa canadiense fabricante de dispositivos electrónicos, donde se aplicaron herramientas Lean como el  
mapeo del flujo de valor y la mejora continua tipo Kaizen. Los resultados evidencian que la integración pro-  
gresiva de prácticas Lean con soluciones básicas de digitalización permite identificar cuellos de botella, op-  
timizar el registro de información y mejorar la detección de fallos, contribuyendo a la eliminación de los des-  
perdicios identificados en el modelo TIMWOODS + EP, así como a mejoras en calidad, reducción de tiem-  
pos de ciclo y disminución de errores. Los autores sostienen que la adopción gradual de tecnologías digitales,  
sustentada en los principios Lean, sienta las bases para la implementación futura de soluciones más avanza-  
das de la Industria 4.0, maximizando los beneficios y minimizando los riesgos para las PYME.  
Los investigadores Hietala y Päivärinta (2021) analizan la problemática de la gestión y materialización de los  
beneficios derivados de los sistemas Enterprise Resource Planning (ERP) durante la fase posterior a su im-  
plantación, destacando que la literatura existente se ha concentrado principalmente en la etapa inicial de im-  
plementación, dejando escasamente estudiado el desarrollo posterior. El objetivo del estudio es comprender  
cómo las organizaciones gestionan los beneficios esperados de los sistemas ERP en dicha fase y qué prácticas  
organizacionales resultan insuficientes para su aprovechamiento efectivo. Para ello, los autores enfocaron su  
investigación en una empresa finlandesa con un sistema ERP maduro, empleando una metodología cualitati-  
va basada en entrevistas a actores clave de las áreas de TI y negocio, revisión documental y análisis de cinco  
proyectos de desarrollo post-implantación. Estos resultados evidenciaban que carecían de procedimientos  
formales de gestión de beneficios, casos de negocio y seguimiento sistemático, lo que generó ampliaciones  
de alcance, retrasos y uso ineficiente de recursos; en contraste, los proyectos de mayor envergadura que apli-  
caron prácticas estructuradas de gestión y colaboración entre TI y las áreas de negocio lograron una mejor  
alineación de objetivos y mayores beneficios. Se aprecia que una falta de buenas prácticas, gestión de benefi-  
cios en la fase post-implantación limitan el aprovechamiento del valor de los sistemas ERP, mientras que un  
enfoque planificado y estructurado permite prevenir desviaciones de tiempo, costos y alcance, y contribuye a  
una mayor satisfacción organizacional.  
En la investigación de Vitti et al. (2025) analizan las dificultades de las empresas en estudio para la adopción  
de sistemas de planificación en este caso de materiales (MRP) y de recursos empresariales (ERP), pese a los  
beneficios que estos aportan en términos de eficiencia operativa y capacidad de respuesta al mercado. El  
objetivo del estudio es proponer una alternativa de bajo costo y fácil implementación que facilite la  
digitalización progresiva de las PYMEs, superando barreras como los elevados costos iniciales, la  
complejidad técnica y las limitaciones de infraestructura. Para ello, los autores desarrollan un algoritmo  
basado en Python que implementa la lógica del MRP mediante cuatro etapas fundamentales: explosión de  
requerimientos, neteo de demanda, y más indicadores. Los resultados demuestran que la herramienta  
reproduce con precisión los cálculos manuales de MRP y mejora significativamente la eficiencia de la  
planificación, permitiendo a las PYMEs optimizar el aprovisionamiento y la producción sin recurrir a  
software comercial costoso. Los autores sostienen que el uso de soluciones algorítmicas basadas en Python  
representa una vía viable para iniciar procesos de digitalización en PYMEs, al tiempo que sienta las bases  
para la adopción futura de sistemas ERP/MRP más avanzados, aunque reconocen la necesidad de ampliar el  
modelo incorporando restricciones de capacidad y validaciones en contextos empresariales reales.  
Por su parte, Haddara et al. (2022) de igual manera su fuente de estudio coincide con la de esta investigación  
y nos indica que pese a los beneficios que esta modalidad ofrece en términos de reducción de costos iniciales,  
escalabilidad y flexibilidad. El objetivo del estudio es identificar y clasificar las barreras que no nos dejan  
tener un éxito al implementar, con el fin de orientar tanto a las organizaciones como a los proveedores de  
soluciones. Para ello, los autores emplearon una metodología cualitativa basada en un estudio de casos múlti-  
ples, analizando tres PYME noruegas mediante entrevistas semiestructuradas a directivos y usuarios clave,  
cuyos datos fueron examinados a través de codificación temática. Los resultados permitieron agrupar los  
desafíos en cuatro categorías: tecnológicos, relacionados con la integración y personalización. En conclusión,  
el estudio evidencia que la adopción de ERP en la nube en PYME constituye un proceso organizacional  
complejo que requiere preparación interna, gestión del cambio y fortalecimiento de competencias digitales,  
recomendándose una implementación gradual y el establecimiento de relaciones sólidas con los proveedores  
para maximizar los beneficios y reducir los riesgos.  
El diseño de un modelo ERP accesible y adaptable constituye una estrategia clave para superar las limitacio-  
nes de integración y automatización que enfrentan las micro y pequeñas empresas, particularmente aquellas  
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Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
con restricciones de recursos financieros y capital humano especializado. El desarrollo de soluciones basadas  
en frameworks web flexibles, como Laravel, facilita la implementación de sistemas escalables e interopera-  
bles, alineados con estándares internacionales y clasificaciones productivas como el CIIU, lo que contribuye  
a mejorar la eficiencia operativa y la competitividad empresarial en entornos globalizados (Kumar & Kumar,  
2023).  
Los profesores Molina et al. (2021) evidencian que la adopción de ERP modifica la relación entre la experi-  
mentación del modelo de negocio y el desempeño empresarial, actuando tanto como facilitador como limi-  
tante de la innovación. Sus hallazgos muestran que, mientras las PYME sin ERP obtienen mejoras directas en  
el rendimiento a partir de la experimentación, aquellas que cuentan con ERP solo logran beneficios cuando la  
innovación se orienta significativamente hacia el cliente o introduce altos niveles de novedad. Esto sugiere  
que la estandarización propia de los ERP puede restringir la flexibilidad organizacional si no se gestiona es-  
tratégicamente. Por tanto, se justifica la necesidad de analizar cómo las PYME pueden implementar y utilizar  
sistemas ERP de manera que potencien la innovación del modelo de negocio sin comprometer su capacidad  
de adaptación y creación de valor.  
A pesar de la extensa literatura existente de este estudio, persiste un vacío científico relacionado con el dise-  
ño y la validación de modelos de producción basados en ERP que se encuentren adaptados a las particulari-  
dades y restricciones de las empresas de esta investigación. Este vacío se evidencia los reducidos estudios  
que analizan de manera integral el impacto de dichos modelos en la productividad empresarial, considerando  
aspectos clave como la integración de la cadena de suministro y el uso efectivo de toda tecnología.  
De esta manera, el objetivo general del presente estudio es diseñar un modelo de producción basado en un  
sistema Enterprise Resource Planning (ERP) que permita optimizar la productividad de las PYMES del sec-  
tor metalmecánico en la ciudad de Trujillo. Para alcanzar este propósito, se plantean como objetivos específi-  
cos analizar las necesidades tecnológicas actuales del sector metalmecánico en el ámbito local; diseñar e im-  
plementar un modelo ERP que integre estándares internacionalizados y buenas prácticas de gestión; evaluar  
el impacto del modelo propuesto en los indicadores de productividad y competitividad empresarial; identifi-  
car las principales barreras y desafíos asociados a la adopción de sistemas ERP en las PYMES del sector;  
desarrollar estrategias de capacitación y adaptación del personal para asegurar un uso eficiente del sistema; y  
proponer mejoras en la gestión de recursos y en los procesos productivos mediante la implementación del  
ERP, orientadas a incrementar la eficiencia operativa y fortalecer la competitividad empresarial.  
2. METODOLOGÍA  
El estudio se centró en las pequeñas y medianas empresas (PYMES) del sector metalmecánico de la ciudad  
de Trujillo, las cuales constituyen un motor estratégico de la economía local al aportar el 15% al Producto  
Interno Bruto (PIB) regional y generar miles de puestos de trabajo (Cámara de Comercio de La Libertad,  
2024). Este sector se caracteriza por una necesidad crítica de adopción tecnológica para optimizar su eficien-  
cia operativa, reducir la duplicidad de información y fortalecer su competitividad en mercados cada vez más  
exigentes.  
2.1 Tipo y diseño de investigación  
La investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo - cuantitativo y de tipo aplicado, debido a que bus-  
ca resolver una problemática práctica mediante la implementación de una solución tecnológica específica en  
un entorno real. El alcance del estudio es descriptivo-explicativo, orientado a analizar la relación causal entre  
la adopción del software ERP (Enterprise Resource Planning) y la mejora en los indicadores de productividad.  
Metodológicamente, el diseño de investigación corresponde a un estudio de casos múltiples con un enfoque  
cuasi-experimental de pretest y postest. Este diseño permitió examinar de manera detallada la implementa-  
ción del sistema ERP en las unidades de análisis seleccionadas, identificando y cuantificando los cambios en  
los procesos administrativos y operativos antes y después de su adopción. Este enfoque facilita comprender  
cómo la incorporación de tecnologías de gestión impacta en la eficiencia de las empresas analizadas. La eje-  
cución de la fase experimental se gestionó mediante el marco de trabajo Scrum, estructurando el desarrollo e  
implementación del sistema ERP. Este enfoque ágil permitió una construcción iterativa e incremental de los  
módulos funcionales, asegurando que cada entrega de software respondiera a los requerimientos técnicos y  
operativos identificados en las PYMES metalmecánicas.  
2.2 Población y selección de casos  
Población: La población de estudio está constituida por las PYMES del sector metalmecánico ubicadas en la  
provincia de Trujillo.  
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Casos de estudios: Para la ejecución de la fase experimental, se seleccionaron cinco unidades de análisis me-  
diante un muestreo no probabilístico por conveniencia, fundamentado en la disposición de las empresas para  
la apertura de sus datos operativos y su necesidad crítica de digitalización. Los casos de estudio cumplen con  
criterios de inclusión específicos siendo una planilla de entre 10 y 50 empleados, niveles de ventas anuales  
situados en el rango de S/ 0.5 a S/ 2 millones y una gestión de procesos caracterizada por la manualidad. De-  
talle en la Tabla 1.  
Tabla 1. Detalles de las empresas en estudio  
Empresa  
Funcionarios que participan  
en la entrevista  
RUC  
Fuente de identificación  
SUNAT  
Empresa A: Inversiones  
Mecánicas S.R.L.  
Gerente, administradores,  
encargados  
20481573433  
20601771731  
Empresa B: Talleres Uni-  
dos Ingeniería Inversiones  
S.A.C.  
Gerente, coordinadores  
SUNAT  
Empresa C: Manufacturas  
Claudinne S.A.C  
Gerente, administradores,  
encargados  
20482775862  
20211493225  
20547077467  
SUNAT  
SUNAT  
SUNAT  
Empresa D: Ingenieros en  
Acción S.R.L  
Gerente, administradores,  
encargados  
Empresa E: Arenado Y  
Granallado Metal S.A.C  
Gerente, administradores,  
encargados  
Nota: Adaptado de registros de la SUNAT (2025) y datos suministrados por los representantes legales de las  
PYMES participantes. La segunda columna identifica a los actores clave que brindaron información para el  
diagnóstico de necesidades tecnológicas y la validación del sistema ERP.  
2.3 Instrumentos y técnicas de recolección de datos  
En este estudio se emplearon diversas técnicas para la recolección de datos, tanto recolectados por los autores  
como provenientes de fuentes secundarias, con el fin de analizar la implementación del sistema ERP en las  
empresas seleccionadas del sector metalmecánico de Trujillo. Las técnicas utilizadas fueron las siguientes:  
Observación: Se observaron los procesos administrativos y operativos en las empresas seleccionadas. La ob-  
servación permitió identificar cuellos de botella, redundancias y oportunidades de optimización mediante la  
implementación del ERP.  
Cuestionario estructurado: Se realizaron entrevistas a gerentes, jefes de área y personal operativo clave. El  
objetivo fue obtener testimonios sobre la percepción de los procesos antes y después del ERP, así como la  
identificación de problemas y mejoras en la gestión empresarial.  
Encuesta: Se aplicaron cuestionarios al personal operativo involucrado en los procesos afectados por el ERP.  
La encuesta buscó medir satisfacción, percepción de eficiencia, facilidad de uso del sistema y reducción de  
errores. Los resultados permitieron complementar la información cualitativa obtenida de las entrevistas y  
observación.  
Revisión de documentos históricos: Se revisaron informes sectoriales, bases de datos nacionales e internacio-  
nales y estudios previos sobre ERP y TIC, incluyendo investigaciones como Haro et al. (2021) y Ballesteros  
(2021). Se recopilaron registros administrativos y reportes internos de las empresas, incluyendo indicadores  
de producción, inventario, órdenes y errores administrativos.  
La combinación de estas técnicas permite la triangulación de la información, garantizando la validez y con-  
fiabilidad de los resultados. Además, la implementación de la metodología Scrum favorece la autoorganiza-  
ción y ciclos iterativos, lo que facilita la adaptación continua del ERP a las necesidades de cada empresa y  
asegura la recolección de datos consistente antes y después de su implementación.  
2.4 Procedimiento de desarrollo e implementación del sistema ERP  
Se adoptó un enfoque metodológico mixto: la parte cualitativa permitió comprender los retos del sector me-  
diante entrevistas y análisis temático, considerando que el éxito de nuestro estudio depende de la capacitación  
continua de los usuarios y de una adecuada gestión del conocimiento. Además, los principios de la Industria  
4.0, como interoperabilidad y virtualización, se integraron con el ERP para optimizar procesos y mejorar el  
rendimiento económico y ambiental. La parte cuantitativa evaluó indicadores de productividad antes y des-  
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pués de la implementación, como tiempo de ciclo y más. En la Tabla 2, vemos el procedimiento estructurado  
en cuatro etapas, apoyado en la metodología Scrum, la cual permitió ciclos iterativos de planificación, ejecu-  
ción, revisión y ajuste, asegurando la adaptación continua a las necesidades de cada empresa.  
Tabla 2. Detalle del procedimiento de implementación del ERP en las PYMES del sector metalmecánico de Trujillo  
Etapas  
Objetivos  
Actividades  
Observación de procesos,  
revisión de registros admi-  
nistrativos, entrevistas a  
encargados.  
Resultados  
Identificación de problemas  
y necesidades de las em-  
presas en estudio.  
Informe de diagnóstico con  
áreas críticas y oportunida-  
des de mejora.  
Etapa 1: Diagnóstico  
Desarrollo de módulos  
según necesidades de las  
empresas.  
ERP configurado con los  
módulos definidos para  
inicio de pruebas.  
Etapa 2: Configuración del Adaptar el sistema a los  
ERP  
procesos de cada empresa.  
Capacitación al personal  
encargado e inicio de prue-  
bas piloto. Ajustes o modi-  
ficaciones según lo solici-  
tado.  
Garantizar que el personal  
pueda operar el ERP y  
Personal capacitado y ERP  
validado para implementa-  
ción general.  
Etapa 3: Prueba piloto y  
capacitación  
validar su funcionamiento  
Implementación completa  
del sistema ERP. Monito-  
reo de uso de módulos.  
Medición de indicadores de  
un pre y post implementa-  
ción.  
Informe final de implemen-  
tación con mejoras en pro-  
ductividad y eficiencia.  
Implementar ERP en toda  
la empresa y medir mejoras  
Etapa 4: Puesta en marcha  
Nota: Cada etapa del procedimiento se desarrolló siguiendo los principios del marco de trabajo Scrum, adap-  
tados al contexto de las PYMES del sector metalmecánico.  
La metodología SCRUM se fundamenta en tres pilares esenciales: pruebas continuas (testing), transparencia  
y capacidad de adaptación (Abellán, 2020). Según Requena Mesa (2018), SCRUM organiza el trabajo me-  
diante ciclos iterativos y la asignación definida de roles, facilitando la coordinación de los equipos. Entre sus  
principales ventajas, Abellán (2020) resalta su facilidad de aprendizaje, la estructuración clara de roles, la  
disponibilidad de herramientas de soporte y su estrecha vinculación con las actividades diarias de los proyec-  
tos (Anexo 01).  
A partir del diagnóstico realizado en las empresas participantes, se identificaron los procesos críticos que  
requerían digitalización y control integrado. Con base en estas necesidades, se definieron los módulos fun-  
cionales del sistema ERP necesarios para optimizar la gestión operativa y administrativa de las PYMES del  
sector metalmecánico. La Tabla 3 presenta los principales módulos implementados, junto con su función den-  
tro de la organización y las áreas empresariales en las que contribuyen a mejorar la gestión de información, la  
coordinación de procesos y la toma de decisiones.  
Tabla 3. Módulos del Sistema ERP  
Módulos  
Nombre  
Mód. 1  
Mód. 2  
Mód. 3  
Mód. 4  
Mód. 5  
Mód. 6  
Mód. 7  
Gestión de Grupos y Familias  
Gestión de Cuentas  
Gestión de Empleados  
Gestión de Productos  
Gestión de Proveedores  
Gestión de Clientes  
Gestión de Ventas  
10  
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Módulos  
Mód. 8  
Nombre  
Gestión de Planillas  
2.5 Operacionalización de variables  
La operacionalización de variables implica traducir los constructos teóricos en indicadores concretos, obser-  
vables y cuantificables, lo que permite diseñar instrumentos de recolección de datos robustos y garantizar un  
análisis estadístico riguroso, sustentando así la validez y fiabilidad del estudio. De esta manera, definimos  
nuestras variables:  
V1, Variable Independiente: Modelo de Producción con ERP  
V2, Variable Dependiente: Productividad en las PYMES del Sector Metal Mecánica en Trujillo, La Libertad.  
Tabla 4. Operacionalización de variables  
Definición concep-  
Variable  
Dimensiones  
Indicadores  
Instrumento  
Cuestionario  
tual  
Sistema integrado  
de gestión que au-  
tomatiza procesos  
operativos y admi-  
nistrativos bajo un  
entorno de datos  
centralizado.  
Control de inventa-  
rios  
V1, Modelo de  
Producción con  
ERP  
Gestión operativa  
Tecnologías que  
usan  
Órdenes o pedidos  
Tiempo de res-  
puesta  
Relación óptima  
entre los recursos  
utilizados y los  
resultados obteni-  
dos en la fabrica-  
ción metalmecáni-  
ca.  
Optimización de  
recursos  
V2, Productividad  
en PYMES del  
Eficiencia  
Eficacia  
Reducción de  
mermas  
Cuestionario  
sector metalmecá-  
nica de Trujillo  
Cumplimiento de  
pedidos  
2.6 Análisis de la información  
Para evaluar el impacto de la implementación del sistema ERP en las PYMES del sector metalmecánico de  
Trujillo, los datos recolectados fueron organizados y procesados mediante el software SPSS, aplicando pro-  
cedimientos estadísticos adecuados a la naturaleza de cada indicador.  
Análisis cualitativo: Se realizó un análisis temático de entrevistas, cuestionarios abiertos y observaciones,  
con el fin de identificar mejoras en los procesos, percepciones del personal y retos en la adopción del sistema  
ERP. Los hallazgos se codificaron y categorizaron para relacionarlos con los objetivos del estudio y las áreas  
de mejora identificadas en la fase de diagnóstico.  
Análisis cuantitativo: Para el cuestionario aplicado después de la implementación (post), se evaluaron asocia-  
ciones entre variables relacionadas con satisfacción mediante la prueba de Chi-Cuadrado (χ²), considerando  
un nivel de significancia α = 0.05. Este procedimiento permitió establecer si existían relaciones estadística-  
mente significativas entre las variables medidas, asegurando un respaldo empírico para los hallazgos del es-  
tudio.  
2.6.1 Planteamiento de hipótesis  
Para este estudio, se plantearon las siguientes hipótesis de investigación:  
Hipótesis General:  
H1: El modelo de producción basado en ERP se relaciona significativamente con la mejora de la productivi-  
dad en las Pymes del sector metalmecánica de la ciudad de Trujillo.  
11  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
H0: El modelo de producción basado en ERP no se relaciona significativamente con la mejora de la produc-  
tividad en las Pymes del sector metalmecánica de la ciudad de Trujillo.  
Hipótesis Específicas:  
Hipótesis específica 1: El modelo basado en ERP influye significativamente en la eficiencia operativa de las  
Pymes del sector metalmecánica de la ciudad de Trujillo.  
Hipótesis específica 2: El modelo basado en ERP mejora significativamente la eficacia en el cumplimiento de  
metas de las Pymes del sector metalmecánica de la ciudad de Trujillo.  
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN  
3.1 Características técnicas del ERP  
Tabla 5. Data Center (Hardware)  
Cantidad  
Descripción  
Unidad de Medida  
01  
01  
10  
01  
01  
01  
01  
01  
01  
02  
02  
01  
04  
04  
01  
02  
UPS - 6KVA  
Amperios  
KVM  
Consola Multiplexor KVM  
Discos duros de 600 GB de 10,000 RPM SAS  
Equipo de Control de Acceso Biométrico  
Equipo para Aire Acondicionado tipo doméstico  
Gabinete de Metal de piso 42 RU  
Permisos legales de administración  
Permisos legales Solución y Colaboración en la Nube  
Puerta Cortafuego de Metal 1.00 X 2.10m  
Servidor de 2.3GHZ 10  
Gigabytes  
ZK Óptica Sensor  
BTU  
Centímetros  
Terabytes  
Terabytes  
Metros  
Gigabytes  
Gigabytes  
GPRS  
Servidor de 2.3GHZ 8  
Sistema de Monitoreo y Control Remoto  
Sistema Operativo para Servidor Incluye Licencia  
Switch para Capa 2  
Gigabytes  
Centímetros  
Centímetros  
Voltaje  
Switch para 3  
Distribuidor de energía  
Nota. Se detalla el hardware del Data Center utilizado para alojar el ERP, incluyendo servidores, almacenamiento, red y  
sistemas de seguridad, lo cual garantiza disponibilidad, rendimiento y seguridad de la información.  
Tabla 6. Instalación ERP en Linux (Ubuntu Server)  
Nombre del Programa  
Versión  
Apache  
PHP  
2.4.35  
7.4.11  
8.0.0  
8.0.0  
2.0.4  
12.18.3  
-
Laravel  
Mysql  
Composer  
Nodejs  
Git  
NPM  
6.14.8  
Nota. Se detalla los nombres del programa y las versiones correspondientes.  
12  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
3.2 Módulos del ERP  
Se elaboró e implementó el diseño completo del ERP, integrado y validando todos los módulos para mejorar  
los procesos operacionales y también la comunicación de la información en la empresa. De esta manera, se  
adaptó a lo que realmente necesitan las PYMES del sector metal mecánica en Trujillo, La Libertad.  
Figura 1. Plataforma de acceso al ERP  
Nota. Interfaz principal de acceso al ERP, donde los usuarios pueden iniciar sesión y navegar por los diferentes módulos  
según su rol dentro de la empresa.  
3.2.1 Gestión de Grupos y Familias  
Se implementó este módulo con la finalidad de organizar los productos y servicios de la empresa en catego-  
rías y subcategorías, facilitando la clasificación y el control de inventarios. Además, contribuye a mejorar la  
planificación de la producción y la toma de decisiones estratégicas al permitir un análisis detallado de la  
composición de los productos y sus familias. (Anexo 02)  
3.2.2 Gestión de Cuentas  
Este módulo permitió controlar todas las cuentas financieras de la empresa, incluyendo ingresos, egresos,  
conciliaciones bancarias y movimientos contables. Este módulo asegura la integridad de la información fi-  
nanciera, permite generar reportes contables confiables y apoya la planificación económica de la organiza-  
ción. (Anexo 03)  
3.2.3 Gestión de Empleados  
Administra de manera integral la información del personal, incluyendo datos personales, roles dentro de la  
empresa, historial laboral, desempeño y capacitaciones. Facilita la toma de decisiones sobre asignaciones,  
promociones y necesidades de capacitación, contribuyendo a la eficiencia en la gestión de recursos humanos.  
(Anexo 04)  
3.2.4 Gestión de Productos  
Permite registrar, controlar y actualizar todos los productos fabricados o comercializados por la empresa,  
incluyendo descripciones, códigos, stock y ubicación en almacén. Este módulo optimiza la administración de  
inventarios, evita faltantes o sobrantes y mejora la planificación de la producción y distribución. (Anexo 05)  
3.2.5 Gestión de Proveedores  
Centraliza la información de los proveedores, incluyendo datos de contacto, historial de pedidos y contratos  
vigentes. Facilita la evaluación y seguimiento del desempeño de los proveedores, optimizando los procesos  
de abastecimiento y asegurando la disponibilidad de insumos críticos para la producción. (Anexo 06)  
3.2.6 Gestión de Clientes  
Administra los datos de los clientes y comportamiento de consumo. Este módulo permite fortalecer la rela-  
ción con los clientes, mejorar la fidelización, personalizar ofertas y generar reportes comerciales que apoyen  
la toma de decisiones estratégicas en ventas y marketing. (Anexo 07)  
13  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
3.2.7 Gestión de Ventas  
Permite registrar, procesar y controlar las operaciones de venta, integrando facturación, seguimiento de pedi-  
dos y reportes comerciales. Este módulo asegura la eficiencia en la gestión de ventas, permite monitorear el  
desempeño comercial y optimiza la generación de ingresos de la empresa. (Anexo 08)  
3.2.8 Gestión de Planillas  
Automatiza el cálculo de salarios, beneficios, deducciones y retenciones, además de generar reportes de pla-  
nillas de manera precisa y confiable. Este módulo garantiza el cumplimiento normativo, reduce errores hu-  
manos y facilita la administración del personal, contribuyendo a una gestión eficiente del capital humano.  
(Anexo 9)  
Los investigadores Alaskari et al. (2021) señalan que la implementación exitosa de ERP en PYMES requiere  
un marco estructurado que minimice riesgos y optimice recursos. Su estudio evidenció que un enfoque se-  
cuencial y retroalimentado mejora la integración de la información, reduce errores, estandariza procesos y  
acorta los tiempos de implantación. Además, resalta la necesidad de alinear los procesos internos con las fun-  
cionalidades del sistema y capacitar adecuadamente a los usuarios, garantizando un uso eficiente del ERP y  
maximizando sus beneficios operativos y estratégicos. Estos hallazgos respaldan la relevancia de la Gestión  
de Ventas, detallado en el Anexo 08.  
Los profesores Saravanan et al. (2021) demostraron que la integración de tecnologías de Internet de las Cosas  
(IoT) en procesos de manufactura bajo la Industria 4.0 permite una conectividad avanzada entre máquinas,  
sistemas y personas, favoreciendo la automatización, la trazabilidad de materiales y productos, y la toma de  
decisiones basada en datos en tiempo real. Esta implementación mejora la flexibilidad de la producción, re-  
duce tiempos de inactividad y facilita modelos de mantenimiento predictivo, contribuyendo directamente al  
incremento de la productividad y la sostenibilidad de los procesos industriales. En nuestra investigación, es-  
tos beneficios se reflejan claramente en los módulos del ERP implementado, especialmente en Gestión de  
Productos y Gestión de Grupos y Familias, que se aprecian también en los Anexos 05 y Anexo 02 respecti-  
vamente.  
Según la investigación de Mossa et al. (2025) la implementación de sistemas ERP debe evaluarse no solo por  
su instalación, sino por la coherencia con la estructura organizacional y el nivel de utilización de sus funcio-  
nes, ya que un ERP completo no garantiza máxima eficiencia si no se alinean procesos y recursos. Su estudio  
desarrolló un marco de categorización basado en integración, modularidad, interoperabilidad, homogeneiza-  
ción de datos y seguridad, aplicado en un caso formativo de ERP, mostrando mejoras significativas al pasar  
de sistemas en silos a un ERP integral. En nuestra investigación, estos hallazgos se reflejan en la implemen-  
tación de los ocho módulos del ERP en las cinco PYMES del sector metalmecánico de Trujillo, donde la co-  
rrecta integración de módulos como Gestión de Cuentas, Productos y Ventas permitió mejorar la eficiencia  
operativa, optimizar inventarios y facilitar la toma de decisiones estratégicas, evidenciando que la efectividad  
del ERP depende de su alineación con las necesidades y estructura de cada empresa. Se pueden apreciar des-  
de el Anexo 02 al 09.  
3.3 Implementación del ERP  
Este punto se realizó con el objetivo de estandarizar y optimizar los procesos operativos y administrativos,  
mejorando la eficiencia, la precisión de la información y la capacidad de respuesta frente a las necesidades  
del mercado. Dado que cada empresa posee características, estructuras organizacionales y niveles de digitali-  
zación distintos, los resultados se presentan de manera individualizada por empresa, considerando los ocho  
módulos implementados de la Tabla 5. Este enfoque permite identificar mejoras específicas en cada área,  
analizar los indicadores de desempeño antes y después de la implementación y cuantificar el impacto del  
ERP en la productividad y competitividad de cada organización. La presentación por empresa y por módulo  
facilita la interpretación de los resultados, la discusión de los hallazgos y la identificación de buenas prácticas  
replicables en otras PYMES del sector.  
Tabla 7. Módulos e indicadores  
Módulo  
Indicador  
Gestión de Grupos y Familias  
Gestión de Cuentas  
Tiempo promedio de búsqueda de productos por categoría (min)  
Precisión contable (%)  
Gestión de Empleados  
Tiempo de registros y control de asistencia (días)  
14  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Gestión de Productos  
Gestión de Proveedores  
Gestión de Clientes  
Gestión de Ventas  
Errores de inventario (%)  
Registro completo y actualizado (%)  
Tiempo de respuesta a pedidos (h)  
Facturación correcta (%)  
Gestión de Planillas  
Tiempo de cálculo de planilla (h)  
Nota. Se detalla los indicadores que se estudian para cada módulo.  
La implementación de los ocho módulos del ERP en las cinco empresas estudiadas evidenció mejoras signi-  
ficativas en eficiencia operativa, control administrativo y precisión de la información. Estos resultados se  
evidencian en la Tabla 8 y Tabla 9. Las tablas mencionadas consideran indicadores por módulo:  
Módulo 1: % de exactitud en clasificación  
Módulo 2. Reportes contables oportunos  
Módulo 3: Satisfacción de empleados  
Módulo 4: Control de inventario  
Módulo 5: Registro actualizado de proveedores  
Módulo 6: Fidelización de cliente  
Módulo 7: Cumplimiento de pedidos  
Módulo 8: Gestión de planillas correcta  
Tabla 8. Diagnóstico de la situación antes de la implementación del sistema ERP  
Empresa  
Empresa A  
Empresa B  
Empresa C  
Empresa D  
Empresa E  
Módulo 1  
70%  
Módulo 2  
60%  
Módulo 3  
65%  
Módulo 4  
68%  
Módulo 5  
50%  
Módulo 6  
60%  
Módulo 7  
70%  
Módulo 8  
75%  
72%  
62%  
68%  
70%  
52%  
63%  
71%  
76%  
71%  
61%  
66%  
69%  
51%  
62%  
70%  
74%  
69%  
60%  
64%  
67%  
50%  
61%  
68%  
73%  
70%  
61%  
65%  
68%  
51%  
62%  
69%  
74%  
Nota. Resultados obtenidos de análisis de hojas de cálculo de Excel de la base de datos de las empresas en  
estudio.  
Tabla 9. Diagnóstico de la situación después de la implementación del sistema ERP  
Empresa  
Empresa A  
Empresa B  
Empresa C  
Empresa D  
Empresa E  
Módulo 1  
95%  
Módulo 2  
90%  
Módulo 3  
88%  
Módulo 4  
92%  
Módulo 5  
95%  
Módulo 6  
85%  
Módulo 7  
93%  
Módulo 8  
95%  
96%  
91%  
90%  
94%  
96%  
86%  
94%  
96%  
95%  
90%  
88%  
93%  
95%  
85%  
93%  
95%  
94%  
89%  
87%  
92%  
94%  
84%  
92%  
95%  
95%  
90%  
88%  
93%  
95%  
85%  
93%  
95%  
Nota. Resultados obtenidos de análisis de hojas de cálculo de Excel de la base de datos de las empresas en  
estudio.  
Los profesores Kalina et al. (2025) en su investigación destacan que integrar herramientas de inteligencia  
empresarial en PYMES mejora la gestión de proyectos, la toma de decisiones y reduce costos, incluso con  
recursos limitados. Su estudio mostró que marcos adaptados con bases de datos estandarizadas, Power BI y  
15  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
chatbots facilitan el seguimiento de KPIs y la eficiencia operativa. En nuestra investigación, estos principios  
se reflejan en la implementación de los ocho módulos del ERP en las cinco PYMES del sector metalmecáni-  
co de Trujillo, y también los indicadores que se plasmaron en la Tabla 5. Esto permitió la planificación de  
recursos, controlar costos y mejorar la eficiencia, evidenciando que los sistemas integrados fortalecen la  
competitividad y operatividad incluso en empresas de menor tamaño.  
Las investigaciones de Gupta et al. (2022) analizaron cómo un ERP en la nube puede actuar como una  
capacidad dinámica que potencia el rendimiento sostenible de las organizaciones, considerando dimensiones  
económica, ambiental y social. Mediante un estudio empírico con 209 empresas del sector tecnológico en  
India, se evidenció que el Cloud ERP tiene un efecto positivo y significativo en estas tres dimensiones,  
especialmente cuando se combina con capacidades organizativas, capital humano cualificado e  
infraestructura tecnológica sólida. En nuestra investigación, esta evidencia respalda la implementación y sus  
resultados en la Tabla 6, donde la centralización de la información, el control de recursos y la automatización  
de procesos contribuyeron a mejorar la eficiencia operativa y la sostenibilidad organizacional, demostrando  
que los sistemas ERP integrados generan ventajas competitivas y fortalecen la gestión empresarial incluso en  
empresas de menor tamaño.  
En general, la implementación integral del ERP permitió estandarizar muchas tareas, reduciendo el tiempo  
mejorando la gestión administrativa, generando un impacto positivo en dos indicadores que venimos desarro-  
llando en el estudio, productividad y ser competitivos. Estos resultados confirman que la digitalización de los  
procesos mediante un sistema ERP integral constituye una herramienta estratégica ser eficientes, tomar mejo-  
res decisiones basada en datos y fortalecer la capacidad de respuesta frente a cambios en el mercado. Los  
hallazgos también sugieren que futuras investigaciones podrían explorar la integración de nuevas tecnologías,  
como IoT o inteligencia artificial, para optimizar aún más la gestión operativa y el análisis predictivo en este  
sector.  
3.4 Prueba estadística mediante uso del Software SPSS – Chi Cuadrado.  
Se aplicó la prueba Chi Cuadrado para fundamentar la relación del Modelo de Producción basado en ERP y  
la productividad de las Pymes del sector metalmecánica en los casos de estudio.  
En nuestro primer análisis, donde cruzamos Modelo ERP y Productividad, tenemos que H1 es el modelo de  
producción basado en ERP se relaciona significativamente con la mejora de la productividad en las Pymes  
del sector metalmecánica de la ciudad de Trujillo y H0 es el modelo de producción basado en ERP no se re-  
laciona significativamente con la mejora de la productividad en las Pymes del sector metalmecánica de la  
ciudad de Trujillo. Los resultados de la prueba estadística nos indicaron que teniendo conocimiento del valor  
de significancia 0,006 < 0,05; se rechaza la hipótesis nula y se toma la alternativa. Estas evidencias se mues-  
tran en el Anexo 13.  
En nuestro segundo análisis, donde cruzamos Modelo ERP y Eficiencia, tenemos que H1 es el modelo basa-  
do en ERP influye significativamente en la eficiencia operativa de las Pymes del sector metalmecánica de la  
ciudad de Trujillo y H0 es El modelo basado en ERP no influye significativamente en la eficiencia operativa  
de las Pymes del sector metalmecánica de la ciudad de Trujillo. Los resultados de la prueba estadística nos  
indicaron que teniendo conocimiento del valor de significancia 0,008 < 0,05; se rechaza la hipótesis nula y se  
toma la alternativa. Estas evidencias se muestran en el Anexo 14.  
Por último, nuestro tercer análisis, donde cruzamos Modelo ERP y Eficacia, tenemos que H1 es el modelo  
basado en ERP mejora significativamente la eficacia en el cumplimiento de metas de las Py-mes del sector  
metalmecánica de la ciudad de Trujillo y H0 es el modelo basado en ERP no mejora significativamente la  
eficacia en el cumplimiento de metas de las Py-mes del sector metalmecánica de la ciudad de Trujillo. Los  
resultados de la prueba estadística nos indicaron que teniendo conocimiento del valor de significancia 0,001  
< 0,05; se rechaza la hipótesis nula y se toma la alternativa. Estas evidencias se muestran en el Anexo 15.  
4. CONCLUSIONES  
La implementación del ERP desarrollado para las PYMES del sector metalmecánico en Trujillo ha generado  
mejoras significativas, gracias a poder automatizar diferentes procesos y acceder en tiempo real. El modelo  
desarrollado en el estudio representa un avance tecnológico relevante, al permitir una personalización adap-  
table a lo que realmente necesitan las empresas en estudio, permitiendo que tomen decisiones de manera es-  
tratégica y fortaleciendo la competitividad en mercados nacionales e internacionales. La integración de mó-  
dulos especializados para la gestión de grupos y familias, cuentas, empleados, productos, proveedores, clien-  
tes, ventas y planillas ha permitido un control más eficiente de los procesos internos y una mayor productivi-  
dad de los recursos disponibles. Además, el uso de la metodología SCRUM durante el desarrollo del ERP  
demostró ser una herramienta eficaz para la organización del equipo, la mejora continua y la entrega oportu-  
16  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
na del producto, asegurando resultados alineados con los objetivos empresariales. Nuestra investigación des-  
taca en sus resultados por mostrar que la digitalización y la adopción de soluciones tecnológicas adaptadas a  
las PYMES como un motor, incrementan su eficiencia y competitividad. Finalmente, se sugiere que investi-  
gaciones futuras puedan explorar la integración de tecnologías emergentes, como analítica avanzada, inteli-  
gencia artificial o Internet de las Cosas (IoT), para optimizar aún más los procesos empresariales y evaluar el  
impacto de estas soluciones en distintos sectores productivos, consolidando así un enfoque sostenible y esca-  
lable para la transformación digital de las pequeñas y medianas empresas.  
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS  
Alaskari, O., Pinedo-Cuenca, R., & Ahmad, M. (2021). Marco para la implementación de sistemas de  
Planificación de Recursos Empresariales (ERP) en Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES): Un  
estudio de caso. Procedia Manufacturing, 424–430. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2021.10.058  
Ballesteros, L. (2021). SCRUM implementation and practice in the subject “formulation and evaluation of  
projects” in the Faculty of Economic and Administrative Sciences of Universidad El Bosque. Artículos  
de investigación científica y tecnológica, 15(2), 29. https://doi.org/10.15765/pnrm.v15i29.2538  
Cámara de Comercio de La Libertad. (2024). De la adversidad a la innovación: El renacer del sector  
calzado en Trujillo. https://camaralalibertad.org.pe/de-la-adversidad-a-la-innovacion-el-renacer-del-  
sector-calzado-en-trujillo/  
CEPAL. (2023). Cepal. https://www.cepal.org/es  
Gupta, S., Prathipati, B., Sharan, G., Nageswara, P., & Jagtap, S. (2022). Development of a Structural Model  
for the Adoption of Industry 4.0 Enabled Sustainable Operations for Operational Excellence.  
Sustainability, 14(17), 11103. https://doi.org/10.3390/su141711103  
Haddara, M., Gøthesen, S., & Langseth , M. (2022). Retos de la adopción de ERP en la nube en las PYME.  
Procedia Computer Science, 196(973-981). http://www.sciencedirect.com/  
Haro, A., Martínez, E., Chango, T., Zambrano, T., & Zambrano, M. (2021). Enterprise resource planning  
(ERP) procesos para una implementación óptima y eficiente. Prometeo Conocimiento Científico, 3(1).  
http://dx.doi.org/10.55204/pcc.v3i1.e21  
Hietala, H., & Päivärinta, T. (2021). Realización de beneficios en el desarrollo posterior a la implantación de  
sistemas  
ERP:  
Un  
estudio  
de  
caso.  
Procedia  
Computer  
Science,  
181,  
419-426.  
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050921002283  
Hron, M., & Obwegeser, N. (s. f.). Why and how is Scrum being adapted in practice: A systematic review.  
Journal Of Systems And Software, 183, 111110. https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111110  
INEI. (2025). Institulo Nacional de Estadística e Informática. https://www.inei.gob.pe/estadisticas-indice-  
tematico/  
Kalina, V., Lhota, J., & Kalender, Z. T. (2025). Gestión eficaz de la cartera de proyectos para pymes: un  
marco conceptual que utiliza herramientas de inteligencia empresarial. Procedia Computer Science,  
253, 745-756. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050925001449  
Kumar, R., & Kumar, P. (2023). Challenges and opportunities of ERP implementation in Indian SMEs: A  
case study of Jharkhand. Materials Today: Proceedings. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2023.02.150  
Mofalasayo, A; Young, S; Martinez, P; Ahmad, R;. (2022). How to adapt lean practices in SMEs to support  
Industry  
https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.291  
Molina Castillo, F., Rodríguez, R., López Nicolas, C., & Bouwman , H. (2021). El papel del ERP en la  
4.0  
in  
manufacturing.  
Procedia  
Computer  
Science,  
200,  
934-943.  
innovación del modelo de negocio: Impulso  
https://doi.org/10.1016/j.digbus.2022.100024  
o
impedimento. Digital Business, 1-51.  
Mossa, Y., Smith, P., & Bland, K. (2025). Reconceptualización de los sistemas de planificación de recursos  
empresariales (ERP) desde una perspectiva de arquitectura de software utilizando un marco basado en  
las  
características  
de  
los  
sistemas  
ERP.  
17  
Procedia  
Computer  
Science,  
174–189.  
https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.110  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Nakagawa, E., Antonino, P., Schnicke, F., & Capilla, R. (2021). Industry 4.0 reference architectures: State of  
the  
art  
and  
future  
trends.  
Computers  
&
Industrial  
Engineering,  
156.  
https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107241  
Peretz-Andersson, E., Tabares, S., Mikalef, P., & Parida, V. (2024). Implementación de inteligencia artificial  
en pymes manufactureras: un enfoque de orquestación de recursos. International Journal of Information  
Management, 77(102781). https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102781  
Pérez, R. (2024). An Approach to Sustainable Enterprise Resource Planning. Administrative Sciences,  
14(91). https://doi.org/10.3390/admsci14050091  
SAk, S. A. A., & Tjakrawala, F. X. K. (2022). Analysis of the Use of the Scrum Method in ERP Information  
System development (Case Study PT XYZ). International Journal Of Scientific And Research  
Publications, 12(5), 394. https://doi.org/10.29322/ijsrp.12.05.2022.p12550  
Saravanan, G., Parkhe, S., Thakar, C., Kulkarni, V., & Mishra, H. (2021). Implementación de IoT en  
producción  
https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.11.015  
Secka, J; Szopik-Depcynska, K;. (2024). Analyzing digital innovation in SMEs: Methodological frameworks  
and review of research approaches. Procedia Computer Science, 246, 4204–4213.  
https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.260  
y
fabricación:  
Un  
enfoque  
de  
Industria  
4.0.  
Procedia  
CIRP,  
1-4.  
Simetinger, F; Basl, J;. (2022). A pilot study: An assessment of manufacturing SMEs using a new Industry  
4.0 Maturity Model for Manufacturing Small- and Middle-sized Enterprises (I4MMSME). Procedia  
Informatica, 200, 1068–1077. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.306  
Szabó, I; Ternaía, K; Prosser, A; Kovács, T;. (2024). The impact of digitalization on SMEs GDP  
contribution. Procedia Computer Science, 239, 1807–1814. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.361  
Vitti, M., Coletta, R., Reis, J., Pinto, F., & Facchini, F. (2025). Mejora de la adopción de MRP en las  
PYMEs: un enfoque algorítmico basado en Python. Procedia Computer Science, 253(3088-3097).  
http://www.sciencedirect.com/  
Żółtowski, D. (2021). Factores determinantes de la decisión de los microempresarios de empezar a trabajar.  
Procedia Computer Science, 192, 4478-4485. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.09.225  
18  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
ANEXOS  
Anexo 01. Metodología SCRUM  
Anexo 02. Gestión de Grupos y Familias  
19  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Anexo 03. Gestión de Cuentas  
Anexo 04. Gestión de Empleados  
Anexo 05. Gestión de Productos  
20  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Anexo 06. Gestión de Proveedores  
Anexo 07. Gestión de Clientes  
Anexo 08. Gestión de Ventas  
21  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Anexo 09. Gestión de Planillas  
Anexo 10. Gabinete de Metal  
22  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Anexo 11. Servidor  
Anexo 12. Consola Multiplexor KVM  
23  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Anexo 13. Resultados del Software estadístico SPSS – Prueba de Chi Cuadrado para el primer análisis V1 x  
V2  
Resumen de procesamiento de casos  
Casos  
Válido  
N
Perdido  
Total  
N
Porcentaje  
100.0%  
N
0
Porcentaje  
0.0%  
Porcentaje  
100.0%  
Modelo de Producción con50  
ERP * Productividad Pymes  
50  
Tabla cruzada Modelo de Producción con ERP*Productividad Pymes  
Productividad Pymes  
4
5
Total  
Modelo de Producción con4  
ERP  
Recuento  
26  
9
35  
Recuento esperado  
% del total  
21,7  
52,0%  
5
13,3  
18,0%  
10  
35,0  
70,0%  
15  
5
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
9,3  
5,7  
15,0  
30,0%  
50  
10,0%  
31  
20,0%  
19  
Total  
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
31,0  
62,0%  
19,0  
38,0%  
50,0  
100,0%  
Tabla cruzada Modelo de Producción con ERP*Productividad Pymes  
Productividad Pymes  
4
5
Total  
35  
Modelo de Producción con4  
ERP  
Recuento  
26  
9
Recuento esperado  
% del total  
21,7  
52,0%  
5
13,3  
18,0%  
10  
35,0  
70,0%  
15  
5
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
9,3  
5,7  
15,0  
30,0%  
50  
10,0%  
31  
20,0%  
19  
Total  
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
31,0  
62,0%  
19,0  
38,0%  
50,0  
100,0%  
24  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Anexo 14. Resultados del Software estadístico SPSS – Prueba de Chi Cuadrado para el primer análisis V1 x  
D1  
Resumen de procesamiento de casos  
Casos  
Válido  
N
Perdido  
Total  
N
Porcentaje  
100,0%  
N
0
Porcentaje  
0,0%  
Porcentaje  
100,0%  
Modelo de Producción con50  
ERP * Eficiencia  
50  
Tabla cruzada Modelo de Producción con ERP*Eficiencia  
Eficiencia  
3
4
Total  
Modelo de Producción con4  
ERP  
Recuento  
3
32  
28,7  
35  
Recuento esperado  
% del total  
6,3  
6,0%  
6
35,0  
70,0%  
15  
64,0%  
5
Recuento  
9
Recuento esperado  
% del total  
2,7  
12,0%  
9
12,3  
18,0%  
41  
15,0  
30,0%  
50  
Total  
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
9,0  
18,0%  
41,0  
82,0%  
50,0  
100,0%  
Tabla cruzada Modelo de Producción con ERP*Eficiencia  
Eficiencia  
3
4
Total  
35  
Modelo de Producción con4  
ERP  
Recuento  
3
32  
Recuento esperado  
% del total  
6,3  
6,0%  
6
28,7  
64,0%  
9
35,0  
70,0%  
15  
5
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
2,7  
12,0%  
9
12,3  
18,0%  
41  
15,0  
30,0%  
50  
Total  
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
9,0  
18,0%  
41,0  
82,0%  
50,0  
100,0%  
25  
Jiménez, H.; Benites-Gutiérrez, L.; revista Sciéndo Ingenium, v. 22, n. 2, pp. 5 – 26, 2026.  
Anexo 15. Resultados del Software estadístico SPSS – Prueba de Chi Cuadrado para el primer análisis V1 x  
D2  
Tabla cruzada Modelo de Producción con ERP*Eficiencia  
Eficiencia  
3
4
Total  
35  
Modelo de Producción con4  
ERP  
Recuento  
3
32  
Recuento esperado  
% del total  
6,3  
6,0%  
6
28,7  
64,0%  
9
35,0  
70,0%  
15  
5
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
2,7  
12,0%  
9
12,3  
18,0%  
41  
15,0  
30,0%  
50  
Total  
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
9,0  
18,0%  
41,0  
82,0%  
50,0  
100,0%  
Tabla cruzada Modelo de Producción con ERP*Eficiencia  
Eficiencia  
3
4
Total  
35  
Modelo de Producción con4  
ERP  
Recuento  
3
32  
Recuento esperado  
% del total  
6,3  
6,0%  
6
28,7  
64,0%  
9
35,0  
70,0%  
15  
5
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
2,7  
12,0%  
9
12,3  
18,0%  
41  
15,0  
30,0%  
50  
Total  
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
9,0  
18,0%  
41,0  
82,0%  
50,0  
100,0%  
Tabla cruzada Modelo de Producción con ERP*Eficiencia  
Eficiencia  
3
4
Total  
35  
Modelo de Producción con4  
ERP  
Recuento  
3
32  
Recuento esperado  
% del total  
6,3  
6,0%  
6
28,7  
64,0%  
9
35,0  
70,0%  
15  
5
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
2,7  
12,0%  
9
12,3  
18,0%  
41  
15,0  
30,0%  
50  
Total  
Recuento  
Recuento esperado  
% del total  
9,0  
18,0%  
41,0  
82,0%  
50,0  
100,0%  
26