Estado de madurez tecnológica de las PyMEs argentinas a partir de ciencia de datos

Abstract

El Departamento de Tecnologías de Gestión del Instituto Nacional de Tecnología Industrial brinda acompañamiento a las PYMES argentinas con el objetivo de impulsar su competitividad adoptando herramientas de la filosofía japonesa Kaizen. Para ello, se documenta el estado de la organización al inicio y al final para evaluar los resultados obtenidos. Este trabajo busca generar nuevos conocimientos a partir de estos documentos que permitan comprender el panorama general de las empresas para la generación herramientas e instrumentos que respondan a sus necesidades. Se procesan y analizan los documentos generados para los programas de Apoyo a la Competitividad 2020-2021 y Productividad 4.0 2021-2022 y se contrastan con más de dos millones de datos abiertos del Ministerio de Economía utilizando técnicas y herramientas de ciencia de datos. Para ello se desarrollan dos algoritmos en Python utilizando Pandas, Matplotlib, Pdf Plumber y Re: el primero usa la técnica text scraping para la extracción automática y masiva de la información de los documentos en PDF y el segundo permite la homologación y comparación de estos con los datos abiertos. Los resultados muestran los niveles de madurez de las PyMEs argentinas participantes y permite identificar capacidades para la adopción de tecnologías 4.0.

The Management Technologies Department of the National Institute of Industrial Technology supports small and medium size Argentine Companies (SMEs) to increase their competitiveness by adopting tools of the Japanese Kaizen philosophy. For this purpose, the general state of the organization is documented at the beginning and end to evaluate the results obtained. This work seeks to generate new knowledge from these documents that allow an understanding of the general situation of the companies for the generation of tools and instruments that meet their needs. The documents generated for the Competitiveness Support 2020-2021 and Productivity 4.0 2021-2022 programs are processed, analyzed, and contrasted with over two million open data from the Ministry of Economy using data science techniques and tools. To do this, we develop two algorithms in Python using Pandas, Matplotlib, Pdf Plumber, and Re: the first uses the text scraping technique for the automatic and massive extraction of information from PDF documents, and the second allows the homologation and comparison of these with open data. The results show the maturity levels of the participating Argentinean SMEs and allow the identification of capabilities for adopting 4.0 technologies.