IMPULSANDO LA TRANSFORMACIÓN
DIGITAL: SEMI-AUTOMATIZACIÓN DEL
PROCESO DE COTIZACIÓN EN UNA EMPRESA
DE RECUBRIMIENTOS METÁLICOS
DRIVING DIGITAL TRANSFORMATION: SEMI-AUTOMATION
OF THE QUOTATION PROCESS IN A METAL COATINGS
COMPANY
Judith Martínez Gallardo
Instituto Tecnológico de Matamoros H, México
Wendy Aracely Sánchez Gómez
Instituto Tecnológico de Matamoros H, México
Anabel Pineda Briseño
Instituto Tecnológico de Matamoros H, México
Alberto Arturo Flores Hernández
Instituto Tecnológico de Matamoros H, México
.
pág. 785
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.13440
Impulsando la Transformación Digital: Semi-Automatización del Proceso
de Cotización En Una Empresa De Recubrimientos Metálicos
Judith Martínez Gallardo
1
m22260829@matamoros.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0009-7198-8144
Instituto Tecnológico de Matamoros
México
Anabel Pineda Briseño
anabel.pb@matamoros.tecnm.mx
https://orcid.org/0000-0002-5296-4210
Instituto Tecnológico de Matamoros
México
Wendy Aracely Sánchez Gómez
wendy.sg@matamoros.tecnm.mx
https://orcid.org/0000-0002-8576-5621
Instituto Tecnológico de Matamoros
México
Alberto Arturo Flores Hernández
alberto.fh@matamoros.tecnm.mx
https://orcid.org/0000-0001-7533-2358
Instituto Tecnológico de Matamoros
México
RESUMEN
Este artículo detalla el desarrollo de un sistema de cotización semiautomático en Advanced Plating,
empresa de recubrimientos metálicos. Las MiPyMEs son vitales para la economía mexicana,
contribuyendo al empleo y crecimiento económico, pero enfrentan desafíos significativos. El sistema
desarrollado utiliza Google Forms y Google Sheets para el proceso de cotización, logrando un ahorro
del 95.4% en el tiempo de cotización. Se observó una notable reducción en los errores de cálculo del
sistema semiautomático en comparación con el proceso manual. Mientras que las cotizaciones manuales
presentaban un 30.3% de errores, las cotizaciones semiautomáticas mostraron solo un 16.7%,
atribuibles a la captura incorrecta de datos por parte de los clientes, no al sistema. Esto indica que el
sistema semiautomático mejora la eficiencia y la precisión en las cotizaciones, reduciendo los errores
en un 44.9%. Además, el almacenamiento en la nube facilita el acceso y gestión de datos desde cualquier
dispositivo conectado a Internet. Los costos iniciales son mínimos y ampliamente superados por los
beneficios. La facilidad de uso de las herramientas digitales también reduce los costos de capacitación
del personal. Estos avances aumentarán la productividad y competitividad de Advanced Plating,
permitiéndole atender a más clientes y aprovechar nuevas oportunidades comerciales.
Palabras clave: sistema de cotización semiautomático, mipymes, eficiencia operativa,
almacenamiento en la nube, tic.
1
Autor principal.
Correspondencia: m22260829@matamoros.tecnm.mx
pág. 786
Driving Digital Transformation: Semi-Automation of the Quotation
Process in a Metal Coatings Company
ABSTRACT
This article details the development of a semi-automatic quotation system at Advanced Plating, a metal
plating company. Small and Medium Enterprises (SMEs) are vital to the Mexican economy,
contributing to employment and economic growth, but they face significant challenges. The developed
system uses Google Forms and Google Sheets for the quotation process, achieving a 95.4% reduction
in quotation time. A notable reduction in calculation errors was observed with the semi-automatic
system compared to the manual process. While manual quotations had a 30.3% error rate, semi-
automatic quotations showed only 16.7%, attributed to incorrect data capture by clients, not the system
itself. This indicates that the semi-automatic system improves both efficiency and accuracy in
quotations, reducing errors by 44.9%. Additionally, cloud storage facilitates data access and
management from any internet-connected device. Initial costs are minimal and outweighed by the
benefits. The ease of use of digital tools also reduces training costs for staff. These advancements will
increase productivity and competitiveness at Advanced Plating, enabling it to serve more clients and
seize new business opportunities.
Keywords: semi-automatic quotation system, smes, operational efficiency, cloud storage, ict.
Artículo recibido 1 agosto 2024
Aceptado para publicación: 02 septiembre 2024
pág. 787
INTRODUCCIÓN
Las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas (MiPyMEs) son una parte importante de la economía
mexicana y cubren una amplia gama de sectores, desde el comercio hasta la manufactura (Martínez,
2023). Estas empresas generan empleo y contribuyen significativamente al crecimiento económico del
país. Sin embargo, enfrentan muchos desafíos en su camino hacia el éxito, como la necesidad de
adaptarse a los cambios constantes en el entorno empresarial. La supervivencia y el desarrollo de las
MiPyMEs dependen de su capacidad para adaptarse y adoptar estrategias innovadoras. En este contexto,
los datos son vitales para las empresas y son la piedra angular de la innovación. Advanced Plating, una
empresa con clientes en Reynosa y Matamoros que se dedica a brindar servicios de recubrimientos
metálicos para los sectores aeroespacial, médico y alimentario, ha reconocido la importancia de mejorar
su proceso de cotización. Con este fin, se desarrolló un sistema de cotización semiautomático para
Advanced Plating. El objetivo era crear un sistema semiautomático que utilizara herramientas digitales
como Google Forms y Google Sheets para optimizar el uso de recursos. Advanced Plating debe reducir
el tiempo de respuesta de sus propuestas de cotización y reducir los errores de cálculo para destacar en
un mercado saturado de competidores. El sistema desarrollado facilita la generación de cotizaciones y
convierte cada presupuesto emitido en una oportunidad comercial. Además, el sistema tiene la
capacidad de mejorar otros campos, como el almacenamiento y el control de la información, utilizando
la nube para prevenir la pérdida de datos y mejorar la gestión de la información. La empresa no tiene el
presupuesto para desarrollar software a medida, y hay muchos sistemas disponibles en el mercado, tales
como Salesforce CPQ (Configure, Price, Quote) (Salesforce, 2024), SAP CPQ (CPQ, 2024)y NetSuite
CPQ (NetSuite, 2024), que no satisfacen las necesidades específicas de Advanced Plating. El desarrollo
de un sistema de cotización semiautomático permite realizar cotizaciones de forma más rápida,
brindando respuestas prontas a los clientes y reduciendo la pérdida de oportunidades, lo que conduce a
una mejora monetaria y a un control interno más eficiente de las cotizaciones dentro de la organización.
Antecedentes
Las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyMEs) son esenciales para la economía, desmintiendo
la idea de que la tecnología solo beneficia a las grandes corporaciones. Las pequeñas y medianas
empresas también pueden beneficiarse de las herramientas tecnológicas para mejorar sus operaciones y
pág. 788
impulsar un crecimiento empresarial significativo (vida., 2020). Las Tecnologías de la Información y la
Comunicación (TIC) son esenciales para este proceso porque brindan herramientas y dispositivos para
la manipulación de datos, lo que aumenta la competitividad y el desarrollo económico (Thompson &.
S., 2004).
La adaptación y la búsqueda constante de ventajas competitivas son esenciales en un entorno
empresarial en constante cambio. El éxito a largo plazo depende de una buena gestión de la información
(Pita, 2018). Las estructuras organizativas tradicionales están siendo alteradas por las nuevas
tecnologías de la información. Los modelos más horizontales facilitan la gestión de la información y la
adaptación a un entorno cada vez más digitalizado (Drucker, 1993).
Las MiPyMEs son cruciales en México por su capacidad de adaptación e innovación, así como por su
papel en el crecimiento económico y la creación de empleo (Meneses, Ávila, & Díaz, 2023). El uso
estratégico de las TIC puede aumentar significativamente el crecimiento y la viabilidad empresarial.
Estos beneficios incluyen la simplificación de procesos, la mejora en la toma de decisiones y la
facilitación de la comunicación interna y externa (vida., 2020).
Las MiPyMEs pueden trabajar juntos al almacenar, compartir y procesar datos con plataformas
tecnológicas como Google Drive y Microsoft Office. Estas herramientas son especialmente útiles en
entornos donde la comunicación y la eficiencia son esenciales para el éxito (Global, 2024; Learn, 2024).
La coordinación de datos y los flujos de trabajo entre varias aplicaciones de software se mejoran al
integrar estas aplicaciones, lo que optimiza las operaciones y aumenta la eficacia general de las
empresas (IBM, 2024).
Trabajos relacionados
En la revisión de estudios recientes sobre sistemas de cotización automatizados y semiautomatizados
en MiPyMEs, se identifican varios trabajos clave. Jesús Emanuel Núñez (Núñez, 2020) analiza cómo
las tecnologías de información y comunicación (TIC) impactan el crecimiento económico de estas
empresas, concluyendo que una adecuada adopción de las TIC mejora el desempeño financiero y
operativo, así como las relaciones con clientes y proveedores. Jorge Alberto Islas Pineda, Jesús Fabián
López Pérez y Miguel Ángel Palomo González (Pineda, Pérez, & González, 2021) identifican, mediante
un modelo de regresión múltiple, que las inversiones en TIC y las habilidades para usarlas son
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determinantes para mejorar el rendimiento empresarial. Jorge Guadalupe Ortiz Esquivel (Esquivel,
Briseño, Zárate, & Guevara, 2022) muestra que la pandemia aceleró la digitalización, destacando un
caso en el que la implementación de un sistema de cotización digital redujo los tiempos operativos en
un 80%, mejorando la eficiencia y el servicio al cliente. Fernando Enrique Pantoja Rojas y Oscar Darío
Rojas Muñoz (Rojas & Muñoz, 2023) demuestran que un sistema web desarrollado con metodologías
ágiles y herramientas gratuitas incrementó la eficiencia en ventas y control de inventario en un 60%.
Finalmente, Octavio Sotomayor, Eduardo Ramírez y Hugo Martínez (Sotomayor, Ramírez, & Martínez,
2021) exploran el impacto de la pandemia en la digitalización de las MiPyMEs agrícolas y
agroindustriales en América Latina, sugiriendo estrategias para un sistema alimentario más inclusivo y
sostenible. Estos estudios resaltan el impacto positivo de la implementación de TIC y sistemas digitales
en la eficiencia y efectividad operativa de las MiPyMEs, destacando la utilidad de herramientas
accesibles como Google Forms, Google Sheets y Microsoft Excel en el proceso de cotización.
METODOLOGÍA
Este trabajo se creó en varias fases metodológicas para desarrollar un sistema semiautomático de
cotización para la empresa de recubrimientos metálicos Advanced Plating. A continuación, se detalla
cada etapa del proceso, incorporando las imágenes, tablas y cálculos relevantes.
1. Análisis de requerimientos
1.1. Identificación de necesidades
Se llevó a cabo un análisis exhaustivo de las necesidades específicas de cotización de la empresa,
destacando la falta de sistemas disponibles que se ajusten a sus requerimientos y limitaciones
presupuestarias para un software personalizado.
Se investigaron los métodos y procedimientos actuales para la cotización de piezas platinadas, desde la
solicitud hasta la entrega final, identificando áreas de mejora y las competencias digitales necesarias.
1.2. Recopilación de infromación
Se recopilaron datos sobre el proceso del recubrimiento, el área de la pieza, el espesor requerido de
acuerdo a especificaciones del cliente, plano de la pieza, cantidad de piezas anuales. Esta información
se organizó en una base de datos completa, como se muestra en la figura 1.
pág. 790
Figura 1. Base de datos de recopilación de información.
2. Diseño del sistema
2.1. Componentes del sistema
El sistema tiene módulos para la entrada de datos, el procesamiento, el almacenamiento y la
salida automatizada de cotizaciones.
Se creó una interfaz de usuario fácil de usar con Google Forms para recopilar datos pertinentes
como cantidades y descripciones del recubrimiento de piezas. La figura 2 muestra la interfaz
de entrada.
Figura 2. Interfaz del formulario en línea diseñado en Google Forms
pág. 791
2.2. Procesamiento y almacenamiento
En el proceso de la figura 3 muestra cómo Google Forms exporta automáticamente a Google
Sheets para organizar y procesar los datos.
Se utilizó Power Query para manipular datos y mantener un historial de modificaciones
actualizado con cada nueva cotización.
Figura 3. Base de datos en la nube administrada a través de Google Sheets
2.3. Generación de cotizaciones
Se creó una interfaz de salida en Google Sheets que muestra los precios unitarios y totales. Esto
le permite a la empresa ver el costo final de manera personalizada. La figura 4 muestra la
interfaz de salida.
pág. 792
Figura 4. Interfaz de salida en hoja de cálculo “Cotización final”
3. Implementación
3.1. Herramientas utilizadas
Se optó por herramientas gratuitas como Google Forms y Google Sheets debido a su
accesibilidad y funcionalidad, eliminando la necesidad de habilidades avanzadas en
programación.
La base de datos se configuró en la nube, lo que facilita el acceso y la gestión de la información
desde cualquier dispositivo.
3.2. Desarrollo del flujo de trabajo
El flujo de trabajo diseñado incluye la generación automática de cotizaciones, el procesamiento
de datos en Google Sheets y la recopilación de datos a través de Google Forms. La figura 5
muestra el tránsito de datos.
Si es necesario, el sistema permite la descarga de datos en formato Microsoft Excel.
pág. 793
Figura 5. Tránsito de datos entre Google Forms y Google Sheets
4. Análisis del impacto
4.1. Eficiencia, ahorro de tiempo y presición
El tiempo requerido para generar cotizaciones se comparó con el método manual y el sistema
semiautomático. Durante el período de análisis, se registró el tiempo empleado en la generación
manual de cotizaciones. Se recopilaron datos para 20 cotizaciones realizadas manualmente, con
un tiempo promedio de 2.59 horas por cotización. Durante el mismo período, también se
documentó el tiempo requerido para generar cotizaciones utilizando el sistema semiautomático.
Para este sistema, se recopilaron datos para 20 cotizaciones, con un tiempo promedio de 0.119
horas (7.15 minutos) por cotización. Esto demostró una reducción del 95.4% en el tiempo
requerido, pasando de 51.8 horas a tan solo 2.38 horas, lo que representa una disminución de
49.42 horas. La tabla 1 y la figura 6 muestran los cálculos de tiempo y eficiencia.
La precisión en la generación de cotizaciones se comparó entre el método manual y el sistema
semiautomático. Se analizaron 33 cotizaciones manuales de recubrimientos con plata brillante
realizadas por el personal correspondiente de la empresa de Advanced Plating. Se identificaron
10 errores de cálculo que impactaron las cotizaciones enviadas al cliente. Se analizaron 33
cotizaciones generadas mediante el sistema de cotización semiautomático para recubrimientos
con plata brillante. Se identificaron 5.5 errores de cálculo atribuibles a la captura incorrecta de
datos por parte de los clientes, no al sistema. El método manual tenía una tasa de error del
pág. 794
30.3%, mientras que el sistema semiautomático la redujo a un 16.7%, mostrando una reducción
del 44.9% en la tasa de error. La Tabla 2 y la Figura 7 ilustran a manera de resumen los cálculos
de precisión y eficiencia.
Tabla 1. Cálculo del tiempo total y ahorro en tiempo
Método
Número de
cotizaciones
Errores de cálculo
identificados
Manual
33
10
Semiautomático
33
5.5
Reducción en la tasa
de error
-
-
Figura 6. Comparación del ahorro en tiempo por cotización: Manual vs. Semiautomático.
Tabla 2. Cálculo de la tasa de error y mejora en precisión.
Método
Número de
cotizaciones
Tiempo por
cotización
Manual
20
2.59 horas
Semiautomático
20
0.119 horas
Ahorro en
tiempo
-
-
2,59
0,119
MANUAL SEMIAUTOMÁTICO
Comparación del ahorro en tiempo por
cotización: Manual vs. Semiautomático.
pág. 795
Figura 7. Comparación de errores entre procesos de cotización manual y semiautomático.
4.2. Gastos de inicio y formación
La inversión inicial incluye la suscripción anual a Office 365 ® (marca registrada de Microsoft
Corporation) y el acceso mensual a la red, sumando un total mínimo en comparación con los
beneficios obtenidos. Estos costos se detallan en la figura 8.
Se calculó el costo de capacitación para el personal, destacando que la mayoría de las
herramientas utilizadas son gratuitas, reduciendo así los costos adicionales.
Figura 8. Costos iniciales del sistema semiautomático.
El sistema semiautomático de cotización se presenta como una solución económica y efectiva para
mejorar los procesos internos de Advanced Plating, optimizando la eficiencia y la competitividad de la
empresa en el mercado de recubrimientos metálicos.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El desarrollo del sistema semiautomático de cotización en Advanced Plating genera resultados
significativos en términos de eficiencia, precisión y reducción de costos operativos. El sistema logró
reducir el tiempo de cotización en un 95.4%, pasando de 51.8 horas a solo 2.38 horas para 20
0
5
10
15
20
25
30
35
CANTIDAD DE ERRORES PORCENTAJE DE ERRORES (%)
Comparación de errores entre procesos de
cotización
Manual Semiautomático
pág. 796
cotizaciones, lo que permite a la empresa atender más solicitudes en menor tiempo y aumentar su
eficiencia operativa. Además, el uso de herramientas digitales como Google Forms y Google Sheets ha
reducido considerablemente los errores humanos, asegurando que los datos sean precisos y consistentes,
mejorando así la calidad de las cotizaciones y la confianza de los clientes en la empresa.
El sistema también ha facilitado el acceso y la gestión de datos desde cualquier dispositivo con conexión
a Internet, gracias al almacenamiento seguro en la nube, lo que reduce el riesgo de pérdida de
información y permite un seguimiento histórico sencillo de las cotizaciones. A pesar de los costos
iniciales mínimos asociados con la suscripción a Office 365 y el acceso a la red, los beneficios superan
ampliamente la inversión. Además, la facilidad de uso de las herramientas digitales también fue un
factor importante al momento de determinar los costos de capacitación del personal. En conjunto, estos
avances podrán mejorar a corto y mediano plazo la productividad y la competitividad de Advanced
Plating en el mercado de recubrimientos metálicos, permitiendo a la empresa atender a más clientes y
aprovechar nuevas oportunidades comerciales.
CONCLUSIONES
Este artículo presentó el desarrollo de un sistema de cotización semiautomático para la empresa
Advanced Plating. Esta herramienta resultó ser una estrategia efectiva para mejorar significativamente
la eficiencia y precisión de los procesos internos. Se usaron herramientas digitales gratuitas como
Google Forms y Google Sheets, a través de las cuales se logró reducir el tiempo de cotización en un
95.4%, pasando de 51.8 a solo 2.38 horas para 20 cotizaciones. Esto permitió responder a un mayor
número de solicitudes en menor tiempo, aumentando la capacidad y eficiencia operativa. En los
primeros escenarios de prueba, el sistema ayudó a reducir errores humanos, mejorando la calidad de las
cotizaciones y la confianza de los clientes. El almacenamiento en la nube facilitó el acceso y gesión de
datos, reduciendo el riesgo de pérdida de información. Los costos iniciales de implementación fueron
mínimos, superados ampliamente por los beneficios obtenidos. La facilidad de uso de las herramientas
digitales también logró reducir los costos de capacitación del personal, permitiendo una rápida
adaptación al nuevo sistema. Se pretendió que con estos avances en la automatización de procesos en
la empresa, se logrará aumentar la productividad y competitividad de Advanced Plating a mediano y
pág. 797
largo plazo, permitiéndole atender a más clientes y aprovechar nuevas oportunidades comerciales,
garantizando un crecimiento sostenible en un entorno empresarial dinámico y competitivo.
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