El Sistema Andon en la Manufactura Moderna: La Guía Completa de la Eficiencia Visual hacia la Industria 4.0

En el ecosistema actual de la manufactura esbelta (Lean Manufacturing), la capacidad de identificar y resolver incidentes en tiempo real ha dejado de ser una ventaja competitiva para convertirse en una necesidad de supervivencia. El sistema Andon actúa como el sistema nervioso central de la «fábrica visual», permitiendo que la información crítica fluya instantáneamente desde la línea de producción hasta los niveles directivos. De hecho, las plantas que implementan esta metodología registran un incremento en su eficiencia productiva de entre el 10% y el 25% (Wojakowski, 2017).

Como pilar de la gestión visual, el sistema Andon facilita la detección y mitigación inmediata de anomalías operativas. Desde su evolución —partiendo de la clásica «cuerda Andon» física hacia los modernos ecosistemas digitales IoT— su función primordial sigue siendo detener el flujo para prevenir defectos, garantizando la calidad en la fuente y el impulso del Kaizen (mejora continua). Por ello, se consolida como una de las herramientas más efectivas y reconocidas dentro de las prácticas Lean contemporáneas (Hąbe et al., 2023).

En este artículo, analizaremos a fondo el sistema Andon de fabricación, su transición hacia el Andon 4.0 y su impacto crítico en la optimización del OEE (Overall Equipment Effectiveness). Según Florescu y Catana (2025), la integración de tecnologías avanzadas en el concepto de Andon 4.0 es el motor que está modernizando la gestión de la producción hacia la interconectividad total.

Puntos clave

• Catalizador de la Eficiencia Operativa: El sistema Andon no es un accesorio, sino un motor de rentabilidad. Su implementación técnica permite incrementar la eficiencia del sistema productivo entre un 10% y un 25% (Wojakowski, 2017), transformando los «puntos ciegos» de la planta en oportunidades de mejora inmediata.

• Evolución hacia la Inteligencia Proactiva: La transición del Andon Cord tradicional al Andon 4.0 marca un cambio de paradigma: pasamos de la reacción ante el fallo a la predicción basada en datos. Gracias al IIoT y al aprendizaje profundo (Deep Learning), las plantas modernas pueden mitigar anomalías antes de que afecten el flujo (Fan et al., 2024).

• El Pilar de la Calidad en la Fuente (Jidoka): Más allá de las luces y el software, el Andon materializa la filosofía Jidoka. Al empoderar al operario para detener la línea ante cualquier desviación, se garantiza que la calidad no se inspeccione al final, sino que se construya en cada etapa de la cadena de valor.

• Optimización del OEE mediante Datos Reales: La integración con sistemas MES y ERP permite que el Andon sea la fuente de verdad para el cálculo del OEE. Esta visibilidad elimina la ambigüedad y proporciona una base estadística sólida para la toma de decisiones estratégicas y la aplicación de ciclos Kaizen efectivos.

• Sinergia entre Tecnología y Cultura: El éxito de un sistema Andon inteligente no depende exclusivamente del hardware (sensores o PLCs), sino de una matriz de escalamiento clara y procesos estandarizados. Como señalan Mohamad et al. (2019), la tecnología es el medio, pero la disciplina operativa es lo que garantiza la mejora continua hacia la excelencia industrial.

¿Qué es el Sistema Andon? Definición y Evolución Histórica

El término Andon (del japonés: アンドン o 行灯) tiene un origen etimológico sugerente: se refiere a las linternas de papel tradicionales de Japón. En la industria contemporánea, el significado de Andon en la manufactura se traduce como un sistema de control visual dinámico que monitoriza el estado de la producción, alerta ante anomalías y empodera al personal operativo para intervenir o detener el proceso si la calidad se ve comprometida.

Como herramienta esencial de la gestión visual en el Lean Manufacturing, el sistema Andon es clave para reducir el desperdicio (Muda). Su valor reside en su capacidad para agilizar la comunicación interna, optimizar los tiempos de respuesta ante incidentes y prevenir de forma drástica la propagación de defectos en la cadena de suministro.

El Origen: El Sistema de Producción Toyota (TPS)

Esta metodología fue perfeccionada por Toyota como un componente vital de su ecosistema productivo. Históricamente, el sistema se materializó a través del célebre Andon cord (cordón de tracción) que recorría la línea de montaje. Si un trabajador detectaba un error, tiraba de la cuerda para alertar a los supervisores o detener la producción.

Este mecanismo introdujo una revolución filosófica: el error dejó de ocultarse para priorizar el flujo; en su lugar, se expuso inmediatamente para ser analizado y solucionado desde su causa raíz.

Sinergia con Jidoka: Inteligencia con Rostro Humano

Para comprender qué es Andon en la fabricación lean, es imperativo vincularlo con el concepto de Jidoka (autonomatización). Jidoka es el pilar que dota a las máquinas y procesos de «toque humano» para detectar irregularidades de forma autónoma. En este marco, el sistema Andon es la herramienta que materializa dicha filosofía, actuando como el dispositivo de alerta que asegura que ninguna unidad defectuosa avance hacia la siguiente etapa de la cadena de valor.

Componentes Fundamentales de un Andon Manufacturing System

Un sistema de respuesta rápida requiere de elementos físicos y lógicos que garanticen que el mensaje llegue a la persona adecuada en el momento justo.

El Tablero Andon (Andon Board)

Es el componente visual central. Tradicionalmente era un tablero físico con luces numeradas que correspondían a las estaciones de trabajo. Hoy en día, los Andon boards son pantallas LED o monitores industriales que muestran métricas en tiempo real, como:

• Estado de la línea (Produciendo, Detenida, Cambio de molde).
• Ritmo de producción vs. Objetivo (Takt Time).
• Ubicación exacta de la incidencia.

Señales Luminosas (Andon Lights / Stack Lights)

Ubicadas sobre las máquinas o estaciones, estas torres de luz utilizan un código de colores estandarizado para comunicar estados de un vistazo:

• Verde: Operación normal, flujo continuo.
• Amarillo: Problema detectado. Se requiere asistencia, pero la línea sigue funcionando (fase de alerta).
• Rojo: Problema crítico. Línea detenida (fase de resolución).
• Blanco/Azul: A menudo utilizado para solicitar materiales o mantenimiento preventivo.

El Mecanismo de Activación

Puede ser manual (un botón o tirador) o automático (sensores integrados en el PLC de la máquina que activan la alerta cuando se detecta un fallo técnico o una desviación de calidad).

Tipos de Sistemas Andon: De la Gestión Analógica a la Industria 4.0

La evolución tecnológica ha transformado radicalmente la implementación del Andon system. Actualmente, podemos clasificar estas soluciones en tres categorías críticas según su madurez digital:

1. Andon Manual Tradicional

Basado en componentes físicos simplificados, este modelo es ideal para talleres de pequeña escala o procesos con baja automatización. Su principal ventaja competitiva es el reducido Andon system cost inicial; no obstante, su limitación reside en la incapacidad para recolectar datos estructurados destinados a análisis posteriores.

2. Digital Andon System

En esta etapa, el software se convierte en el protagonista. Un Andon system software especializado recopila señales y las distribuye mediante redes Wi-Fi o Ethernet. La comunicación trasciende el entorno físico: las alertas dejan de ser meras señales luminosas en un tablero para convertirse en notificaciones inteligentes en dispositivos móviles, smartwatches y correos electrónicos.

3. Andon System 4.0 (Integración IIoT y MES)

En la cúspide de la modernización se encuentra el Andon 4.0. Este ecosistema se integra nativamente con el MES (Manufacturing Execution System) y el ERP corporativo. Investigaciones recientes de Fan et al. (2024) concluyen que la implementación de sistemas inteligentes basados en Deep Learning y fusión de datos mejora drásticamente la eficiencia, superando las limitaciones de los sistemas que dependen estrictamente de la intervención manual.

Esta evolución aporta tres pilares estratégicos:

• Análisis Predictivo: Capacidad de alertar sobre fallos potenciales antes de que ocurran, utilizando datos históricos y sensores inteligentes.
• Visibilidad Global: Permite a los directivos supervisar el estado operativo de múltiples plantas intercontinentales desde una interfaz centralizada.
• Trazabilidad Total: Cada activación de la «cuerda digital» genera un registro inalterable sobre el tiempo de respuesta, la causa raíz y la solución ejecutada.

Como señalan Purnomo et al. (2024), el Smart Andon basado en el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) es la herramienta definitiva para optimizar la producción en tiempo real. Asimismo, Mohamad et al. (2019) validaron un marco para el Sistema de Soporte Andon (ASS), integrando sistemas ciberfísicos (CPS) bajo los estándares de excelencia de la Industria 4.0.

Tabla 01. Comparativa del Andon Tradicional Vs. Andon Digital.

Característica	Andon Tradicional (Analógico)	Digital Andon System (IIoT)
Recopilación de Datos	Nula o manual (papel).	Automática y en tiempo real.
Notificación	Local (visual/auditiva).	Omnicanal (Pantallas, Apps, SMS).
Análisis Causa Raíz	Difícil de rastrear históricamente.	Integrado (5 Porqués, Diagramas).
Flexibilidad	Requiere cableado físico.	Configuración escalable por software.
Inversión y ROI	Costo bajo / ROI limitado.	Costo medio-alto / Alto ROI.
Integración	Sistema aislado.	Conectado a ERP / MES / OEE.

Beneficios de Implementar Andon en Lean Manufacturing

La adopción de un sistema Andon trasciende la mera señalética industrial; representa una inversión estratégica en eficiencia operativa. Sus beneficios impactan directamente en los indicadores financieros y en la salud productiva de la planta:

• Minimización del Tiempo de Inactividad (Downtime): Al generar alertas instantáneas, el equipo técnico reduce drásticamente los tiempos de diagnóstico y respuesta.
• Garantía de Calidad y Reducción de Costes: Evita que los errores se propaguen por la cadena, disminuyendo significativamente el scrap (merma) y los costosos procesos de re-trabajo.
• Transparencia Operativa en Tiempo Real: Elimina la incertidumbre. Todos los niveles de la planta acceden a una visibilidad total de los eventos en curso.
• Empoderamiento del Personal Operativo: Fomenta una cultura de responsabilidad donde el trabajador se convierte en el principal garante de la calidad.
• Optimización del OEE: Al mitigar las micro-paradas y elevar los estándares de calidad, el índice de eficiencia general de los equipos experimenta un incremento sustancial.

La evidencia empírica respalda estos resultados. Huayra-Mendoza y Ticlavilca-Arias (2024) documentaron que la integración de Andon con herramientas como Poka Yoke y Trabajo Estandarizado fue determinante para reducir la tasa de defectos de un 12.70% a un 6.71% en el sector textil.

Por su parte, Xie et al. (2023) destacan que un sistema Andon robusto debe cubrir escenarios críticos como:

• Fallas técnicas en maquinaria.
• Rupturas de stock o escasez de materiales.
• Desviaciones en los procesos de calidad y seguridad.

Finalmente, expertos como Hąbe et al. (2023) posicionan al Andon como un pilar fundamental junto al Kaizen y las 5S para impulsar la excelencia. Asimismo, Kiukkonen (2025) subraya su valor analítico: al funcionar como una herramienta de recolección de datos, permite diferenciar con precisión entre errores internos y externos, obligando a una investigación profunda de la causa raíz en cada interrupción del flujo.

La Arquitectura Técnica: Cómo funciona el Sistema Andon Digital

Para los profesionales que buscan como hacer un sistema Andon moderno, la arquitectura suele seguir este flujo:

1. Capa de Adquisición (Hardware): Sensores de proximidad, cámaras de visión artificial o señales directamente del PLC (Protocolos como Modbus o OPC UA).
2. Capa de Comunicación: Los datos se envían a través de una red local (Wireless o PoE) hacia un servidor central o la nube.
3. Capa de Procesamiento (Software): El Andon system software procesa la señal. Si la máquina se detiene, el software inicia un temporizador de «tiempo de respuesta».
4. Capa de Visualización: La información se despliega en el Andon panel y se envían notificaciones push a los supervisores de turno.
5. Capa de Análisis: Los datos se almacenan en una base de datos SQL para generar reportes semanales de rendimiento y detectar cuellos de botella.

Desafíos de Implementación: El Factor Humano

Uno de los mayores errores al implementar un sistema Andon en una empresa es centrarse solo en la tecnología y olvidar la cultura.

Nota Crítica: El éxito de Andon depende de la seguridad psicológica. Si un operario teme ser castigado por detener la línea (encender la luz roja), el sistema fallará.

Estrategias para vencer la resistencia

• Capacitación Cultural: Explicar que «parar la línea es una acción heroica» que salva a la empresa de entregar productos defectuosos.
• Protocolos de Respuesta Claros: El sistema es inútil si la luz amarilla se enciende y nadie acude. Debe existir una Matriz de Escalamiento que defina quién debe responder y en cuántos minutos.
• Liderazgo de Soporte: Los supervisores deben actuar como facilitadores, no como jueces, cuando se activa una alerta Andon.

Casos de Uso y Ejemplos de Sistema Andon

Manufactura Automotriz (El Estándar)

En las plantas de ensamblaje, el sistema Andon Toyota es la referencia. Cada estación tiene una pantalla que muestra el «Takt Time». Si un operario no logra completar su tarea en el tiempo previsto, activa el Andon para que un líder de equipo le ayude sin detener el flujo general, a menos que sea estrictamente necesario.

Amazon (Andon en Servicios)

Amazon utiliza el «Customer Service Andon». Si un agente de soporte detecta que un producto recibe quejas recurrentes por defectos, tiene la autoridad para «retirar» el producto del sitio web (detener la venta) hasta que se investigue la causa raíz. Este es un ejemplo perfecto de Andon lean aplicado fuera de la fábrica.

Desarrollo de software (DevOps)

En el entorno de TI, el sistema Andon se traduce en «detener el despliegue» (Stop the Build). Si una prueba automatizada falla, el pipeline de integración continua se bloquea y todo el equipo se enfoca en reparar el código antes de seguir avanzando.

Análisis de Costos y Retorno de Inversión (ROI)

Implementar un sistema Andon varía en costo dependiendo de la complejidad:

• Sistemas DIY (Hazlo tú mismo): Utilizando microcontroladores como Arduino o Raspberry Pi, se pueden crear torres de luz básicas por menos de $500 USD por estación.
• Soluciones Industriales Plug-and-Play: Marcas como Vorne u otros proveedores de hardware IIoT ofrecen sistemas completos que pueden rondar los $3,000 – $5,000 USD por línea.
• Plataformas Enterprise SaaS: El costo suele ser por suscripción mensual o anual, integrando análisis avanzado y soporte, ideal para grandes corporaciones.

Hoja de Ruta Estratégica: Guía Paso a Paso para una Implementación Exitosa

La transición hacia una planta visual e inteligente requiere una metodología rigurosa. Si su organización busca determinar cuándo utilizar el sistema Andon y cómo iniciar su despliegue, esta ruta basada en estándares de la Industria 4.0 es la clave.

La implementación de un ecosistema Andon —desde su forma tradicional hasta el Smart Andon— exige un enfoque estructurado que armonice la instalación de hardware y software con la reingeniería de procesos. Según la literatura técnica actual, el proceso se divide en cuatro fases críticas:

1. Arquitectura Técnica y Capa de Hardware

La infraestructura física es el cimiento del sistema. Dependiendo del nivel de madurez digital, se deben considerar tres niveles:

• Nivel de Percepción (Dispositivos):
  • Sistemas Manuales: Instalación de estaciones con botones inalámbricos (tecnología Z-Wave) y torres de luz LED. Para evitar latencias, se recomienda el uso de sensores universales con alimentación constante (Hirvonen, 2018).
  • Sistemas Automatizados: Integración de cámaras industriales y modelos de Deep Learning (Redes Neuronales Convolucionales) para la detección autónoma de defectos o anomalías acústicas (Fan et al., 2024). Asimismo, el uso de PLCs permite la extracción directa de datos de la maquinaria (Mohamad et al., 2019).
• Nivel de Control y Procesamiento: Los datos se centralizan en unidades maestras. Se documentan implementaciones exitosas utilizando Raspberry Pi como nodo central, comunicándose con nodos esclavos (Arduino Nano) para gestionar la red inalámbrica (Purnomo et al., 2024). Para la conectividad, se emplean protocolos industriales como MQTT, HTTP y CoAP, garantizando transmisiones encriptadas (Xie et al., 2023).
• Nivel de Visualización: Implementación de tableros digitales (dashboards) y aplicaciones móviles que reflejen en tiempo real el estado de la línea, las alertas y el OEE (Purnomo et al., 2024).

2. Configuración del Flujo de Datos y Notificaciones

Una vez consolidado el hardware, se debe programar la lógica del sistema:

• Estructura de Datos: Creación de bases de datos (SQL/MySQL) estructuradas para registrar marcas de tiempo, identificadores de alerta y estados de resolución (Mohamad et al., 2019).
• Protocolos de Comunicación: El uso de Websockets es fundamental para mantener una comunicación bidireccional instantánea, asegurando que los cambios de estado en planta se reflejen en menos de 2 segundos (Hirvonen, 2018).
• Matriz de Escalamiento: Programación de alertas omnicanal (Email, WhatsApp, SMS). Si una incidencia persiste más allá de un umbral predefinido, el sistema escala automáticamente la notificación a niveles gerenciales (Mohamad et al., 2019).

3. Integración Operativa y Estandarización

La tecnología solo es efectiva si se integra con el factor humano y la filosofía Lean:

• Protocolos de Acción: Definición de reglas claras. Por ejemplo, en entornos textiles, se establecen alarmas rojas tras detectar un número específico de defectos acumulados o paradas programadas para mantenimiento preventivo (Huayra-Mendoza y Ticlavilca-Arias, 2024).
• Trabajo Estandarizado: Uso de diagramas de flujo (swimlanes) para delimitar responsabilidades: quién reporta, quién investiga y quién ejecuta la solución (Kiukkonen, 2025).
• Sinergia Lean: El sistema debe operar en conjunto con herramientas como Poka Yoke y TPM para maximizar la reducción de defectos.

4. Validación, ROI y Mejora Continua (Kaizen)

Finalmente, el sistema debe ser auditado mediante:

• Pruebas de Caja Negra: Validación de la precisión de los cálculos de OEE y la integridad de los tableros digitales antes del despliegue total.
• Análisis de Datos para Kaizen: Generación de reportes históricos para identificar las «Top 3» causas de paro. Esto permite a la gerencia tomar decisiones basadas en estadísticas reales, logrando mejoras superiores al 60% en los tiempos de respuesta y una optimización drástica de los inventarios de repuestos.

Conclusión

El sistema Andon ha dejado de ser una simple «linterna» para convertirse en el pilar de la inteligencia operativa. Ya sea que implemente un tablero físico o un avanzado software sistema andon 4.0, el objetivo sigue siendo el mismo: visibilidad total para una reacción inmediata. En un mundo industrial donde cada segundo de inactividad se traduce en pérdidas económicas, no tener un sistema de alerta visual es, sencillamente, producir a ciegas.

Preguntas frecuentes

Referencias

Fan, J., Hao, H., & Xu, Y. (2024). Application and optimization of deep learning-powered intelligent Andon system in lean manufacturing. En CAICE ’24: Proceedings of the 3rd International Conference on Computer, Artificial Intelligence and Control Engineering. ACM. https://doi.org/10.1145/3672758.3672786

Florescu, A., & Catana, A. E. (2025). Lean-based management in process improvement projects in Industry 4.0. RECENT, 26(3), 354–362. https://doi.org/10.31926/RECENT.2025.77.354

Habek, P., Lavios, J. J., & Grzywa, A. (2023). Lean manufacturing practices assessment case study of automotive company. Production Engineering Archives, 29, 311-318.

Hirvonen, J. (2018). Design and implementation of Andon system for Lean manufacturing. Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering, Aalto University. 58 p.

Huayra-Mendoza, G. F., & Ticlavilca-Arias, K. C. (2024, October). Comprehensive Lean Production Model Implementation for Quality and Efficiency Enhancement in Textile SMEs: A Case Study. In 1st World Congress on Industrial Engineering and Operations Management (pp. 102-116).

Kiukkonen, R. (2025). Improving internal material flow between warehouse and production with lean principles [Tesis de maestría, Lappeenranta–Lahti University of Technology LUT]. 69 p.

Mohamad, E., Abd Rahman, M. S., Ito, T., & Abd Rahman, A. A. (2019). Framework of andon support system in lean cyber-physical system production environment. In The Proceedings of Manufacturing Systems Division Conference 2019 (p. 404). The Japan Society of Mechanical Engineers. https://doi.org/10.1299/jsmemsd.2019.404

Purnomo, W., Maulana, G. G., Suryatini, F., & Sunarya, A. S. (2024). Smart Andon system based on Industrial Internet of Things (IIOT). Jurnal Rekayasa Mesin, 15(2), 771–781. https://doi.org/10.21776/jrm.v15i2.1532

Xie, H., Xiao, L., Ming, X., Tan, S., & Bao, Y. (2023, January). Driving intelligent manufacturing: An application study on digital twin in factory digitalization. In Proceedings of the 2023 10th International Conference on Industrial Engineering and Applications (pp. 309-317).

Wojakowski, P. (2017). Realizacja projektów wdrozeniowych systemu Andon w zakladach produkcyjnych [Implementation projects of Andon system in industrial plants]. Przedsiebiorstwo we wspólczesnej gospodarce / Research on Enterprise in Modern Economy, 21(2), 179–188. https://doi.org/10.19253/reme.2017.02.015