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    • Optimización Industrial del Agendamiento y Flujo de Usuarios Mediante el Uso de Aplicaciones de Análisis de Datos y Automatización: Caso de Estudio en una Clínica de Rehabilitación Electrodiagnóstica 

      Romero Acosta, Anlly Shirley (Corporación Universitaria del Meta UNIMETAEscuela de IngenieríasVillavicencio, Meta, ColombiaIngeniería Industrial, 2026-01)
      Resumen Usar procesos manuales en clínicas pequeñas y medianas genera una ineficiencia del flujo de pacientes y su agendamiento, provocando demoras, bajo aprovechamiento de recursos y alta carga administrativa. Esta ...

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      • Optimización Industrial del Agendamiento y Flujo de Usuarios Mediante el Uso de Aplicaciones de Análisis de Datos y Automatización: Caso de Estudio en una Clínica de Rehabilitación Electrodiagnóstica

        ...

        Romero Acosta, Anlly Shirley | 2026-01

        Resumen Usar procesos manuales en clínicas pequeñas y medianas genera una ineficiencia del flujo de pacientes y su agendamiento, provocando demoras, bajo aprovechamiento de recursos y alta carga administrativa. Esta investigación, realizada en una clínica colombiana de rehabilitación electrodiagnóstica, demuestra que se mejora la eficiencia operativa y la experiencia del usuario mediante herramientas tecnológicas. Se utiliza una perspectiva cuantitativa, aplicada y enfocada en la intervención, que sigue la lógica de mejorar procesos desde la ingeniería industrial y se apoya en la utilización de datos para tomar decisiones. Se emplea un diseño preexperimental antes-después, analizando datos históricos con Excel y Python. El proceso se modela mediante teoría de colas y Value Stream Mapping, y se implementa un sistema automatizado con la plataforma low-code n8n para gestionar y reprogramar citas. La intervención se evalúa con indicadores como tiempo de espera, ausencias, uso de terapeutas y tiempos de respuesta administrativa. Los retrasos y la escasa utilización no se deben a una insuficiente capacidad instalada, sino a deficiencias en administrar el flujo. Después de la implementación, se notan descensos en los períodos de espera y respuesta, incremento en la ocupación de los profesionales y reducción del impacto del ausentismo. La combinación de la automatización y análisis de datos representa una opción factible, sostenible y replicable para mejorar el agendamiento de citas en empresas de servicios de salud con limitaciones tecnológicas.

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