Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 5(Económica), 27-38, 2025
https://doi.org/10.62574/rmpi.v5ieconomica.298
27
Optimización de rentabilidad en fábricas de muebles mediante costeo
ABC y BIG DATA
Optimising profitability in furniture factories through ABC costing and BIG
DATA
María Fernanda Arévalo-Sarmiento
maria.arevalo.96@est.ucacue.edu.ec
Universidad Católica de Cuenca, Cuenca, Azuay, Ecuador
https://orcid.org/0009-0007-6965-3631
Rolando Patricio Andrade-Amoroso
randradea@ucacue.edu.ec
Universidad Católica de Cuenca, Cuenca, Azuay, Ecuador
https://orcid.org/0000-0002-6078-3487
RESUMEN
El objetivo de este estudio es optimizar la rentabilidad en fábrica de muebles de un sistema de costeo y
big data en la ciudad de Cuenca, Ecuador, para el mejoramiento de su rentabilidad. Se trabajó
metodológicamente con una investigación descriptiva no experimental cuantitativa. Los resultados de la
investigación muestran que la mayoría de las empresas en el sector maderero de Cuenca son
microempresas. Aunque el conocimiento sobre Big Data es limitado, existe una disposición generalizada
para su implementación. La frecuencia con la que se actualizan los costos varía según la actividad, siendo
más frecuente en la producción de muebles de madera, lo que pone de manifiesto la relevancia de
optimizar la gestión de costos para mejorar la rentabilidad del sector. La capacitación en Big Data y la
preparación de los equipos son elementales para garantizar una implementación efectiva de esta
tecnología.
Descriptores: ganancia; estado financiero; contabilidad. (Fuente: Tesauro UNESCO).
ABSTRACT
The objective of this study is to optimise the profitability of a costing and big data system in a furniture
factory in the city of Cuenca, Ecuador, in order to improve its profitability. The methodology used was
quantitative non-experimental descriptive research. The results of the research show that the majority of
companies in the wood sector in Cuenca are micro-enterprises. Although knowledge about Big Data is
limited, there is a general willingness to implement it. The frequency with which costs are updated varies
according to the activity, being more frequent in the production of wooden furniture, which highlights the
relevance of optimising cost management to improve the profitability of the sector. Training in Big Data and
the preparation of the equipment are essential to guarantee an effective implementation of this technology.
Descriptors: profits; financial statements; accounting. (Source: UNESCO Thesaurus).
Recibido: 08/01/2025. Revisado: 13/01/2025. Aprobado: 29/01/2025. Publicado: 10/03/2025.
Sección artículos de investigación
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Optimización de rentabilidad en fábricas de muebles mediante costeo ABC y BIG DATA
Optimising profitability in furniture factories through ABC costing and BIG DATA
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INTRODUCCIÓN
La competitividad empresarial, que en la actualidad se centra en garantizar una liquidez
favorable, encuentra su base en una gestión financiera estratégica respaldada por la
contabilidad. Este enfoque fomenta el crecimiento, también fortalece el desarrollo corporativo
en mercados competitivos. En línea con esta perspectiva, la rentabilidad surge como un
indicador para evaluar el desempeño organizacional. A través del análisis del margen
operativo, las ventas, la rotación y la escala de las operaciones, la rentabilidad proporciona una
visión clara de la eficiencia en la utilización de los recursos. Su rol radica en medir la relación
entre los beneficios generados y la inversión requerida, consolidando su relevancia en el
diseño de estrategias financieras exitosas (Ibarra-Cisneros et al. 2017).
A partir de lo mencionado, el proceso de integración económica que ha dado lugar a la actual
Unión Europea (UE) ha sido prolongado y gradual, desarrollándose de manera paralela a la
globalización financiera a nivel mundial. Ambos procesos comparten características, como el
incremento en la intensidad de las relaciones comerciales y financieras internacionales, con el
objetivo de reducir costos de producción y desregular la movilidad del capital. Esto busca
aprovechar las ventajas comparativas, las economías de escala y los beneficios del comercio.
En este contexto, la integración financiera desafía la soberanía monetaria de los Estados, al
dificultar la conciliación entre la estabilidad del tipo de cambio, necesaria para maximizar los
beneficios del comercio, y la estabilidad de la economía doméstica, lo cual es necesario para
una distribución más equitativa de dichos beneficios (Brun, 2022).
En este marco, las pequeñas y medianas empresas (PYMES) colombianas enfrentan una serie
de debilidades que limitan su capacidad para competir en mercados internacionales. Su
dificultad para adoptar tecnologías avanzadas e innovar afecta la rentabilidad y las coloca en
una posición desfavorable frente a grandes empresas que sí logran adaptarse a las exigencias
del comercio global. Esta situación refleja cómo los efectos de la integración financiera y
comercial no son uniformes y generan brechas en la competitividad empresarial. Aunque la
innovación se presenta como un factor estratégico para la rentabilidad, algunas PYMES
carecen de los recursos necesarios para implementar estas estrategias, lo que limita su
crecimiento y sostenibilidad.
Al mismo tiempo, existe una alta dependencia de incentivos gubernamentales, como
exenciones tributarias y leyes específicas que impulsan su desarrollo, lo que evidencia una
fragilidad estructural en sus modelos de negocio. La globalización y los constantes cambios en
la economía mundial representan un desafío, ya que implican mayores costos y riesgos que
varias empresas no están preparadas para asumir. La necesidad de realizar grandes
inversiones en capital de trabajo para alcanzar una máxima rentabilidad supone un riesgo
importante para las empresas más pequeñas, que podrían no lograr un retorno adecuado de
estas inversiones, afectando su sostenibilidad financiera a largo plazo (Medina-Castro et al.,
2021).
A lo largo de la crisis económica derivada de la pandemia del COVID-19, Ecuador enfrentó
desafíos significativos que afectaron tanto la salud mental de la población como la seguridad
social. Según Tenorio-Rosero et al. (2021), el impacto económico tuvo implicaciones directas
en la estabilidad emocional de los ciudadanos, especialmente en los sectores más vulnerables.
El desempleo y la precarización laboral, derivados de la parálisis económica, incrementaron los
niveles de estrés, ansiedad y depresión, mientras que sectores clave como el comercio y la
industria registraron una caída promedio en las ventas de alrededor del 50%, afectando
gravemente la sostenibilidad de las empresas. Las microempresas y los emprendimientos, con
capital y estructura limitados, enfrentaron pérdidas significativas, evidenciando su incapacidad
para resistir una crisis de tal magnitud. Incluso las grandes empresas manufactureras, a pesar
de contar con mayores recursos, no estuvieron exentas de una disminución en su rentabilidad
debido a la reducción de ventas y las restricciones en la producción. Por otro lado, la
inseguridad se agravó por el aumento de la pobreza y la desigualdad, lo que generó un
incremento en los índices de delincuencia y afectó la calidad de vida de los ciudadanos. En
este contexto, la crisis del COVID-19 evidenció la necesidad de fortalecer las políticas públicas
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en salud mental y seguridad, así como de implementar estrategias económicas más resilientes
para enfrentar futuras emergencias.
Estas deficiencias ponen de manifiesto la importancia de fortalecer la resiliencia empresarial,
optimizar la gestión de costos, diversificar las fuentes de ingresos y mejorar la capacidad de
respuesta ante crisis para garantizar la sostenibilidad y rentabilidad a largo plazo (Cantos-
Ochoa & Rodríguez-Gavilanes, 2024). En consecuencia, surge la siguiente pregunta de
investigación: ¿Cómo se puede incrementar la rentabilidad en la producción de muebles de
madera en la ciudad de Cuenca, Ecuador?
Siendo, el objetivo de este estudio es optimizar la rentabilidad en fábrica de muebles de un
sistema de costeo y big data en la ciudad de Cuenca, Ecuador, para el mejoramiento de su
rentabilidad.
Referencial teórico
Desde tiempos remotos, la madera ha sido un recurso esencial para la humanidad, utilizado
tanto en la construcción como en actividades domésticas, lo que demuestra su versatilidad y
valor cultural. La ciudad de Cuenca, Ecuador, destaca como un ejemplo único donde la madera
ha sido un material fundamental en la edificación, siendo a la vez un testigo de la evolución
histórica y cultural de sus habitantes. Desde los cañaris y los incas hasta los colonizadores
españoles, cada civilización dejó su huella en el paisaje urbano, empleando la madera para
construir y transformar el espacio, consolidando una herencia constructiva que perdura como
parte de su identidad (Quesada-Molina, 2016).
El impacto del costeo ABC y Big Data en la gestión de costos
El sistema de costos consiste en un conjunto de técnicas, procedimientos y métodos que una
organización utiliza para determinar y controlar los costos en cada etapa de producción o en
cada departamento. Este sistema permite calcular los costos de producción, los cuales
incluyen: materia prima, que corresponde a los materiales utilizados en la fabricación de un
producto y que se transforman durante el proceso productivo; mano de obra, que se refiere al
esfuerzo humano involucrado en la conversión del material directo en productos terminados; y
costos indirectos de fabricación, también conocidos como carga fabril o cargos indirectos, que
son los gastos asociados al proceso productivo, distintos al material directo y la mano de obra
directa, y que no pueden ser asignados a cada unidad de producción, proceso o centro de
costos (González-Delgado, 2017).
Aunque no siempre es posible identificar o asignar estos costos a cada unidad, son esenciales
para llevar a cabo el proceso de manufactura y mantener la operación de la fábrica. Los costos
de producción se determinan en función de las características específicas del proceso
productivo y de la industria en la que se aplican. En este sentido, se destacan varios sistemas
de costos adaptados a diferentes sectores industriales. Entre ellos, el sistema de costos por
órdenes de producción se distingue por permitir un registro detallado y sistemático de los tres
elementos del costo a través de una hoja de costos. Este sistema facilita el cálculo del costo
real de producción de cada orden, el monitoreo de cada etapa del proceso productivo y el
control constante para identificar oportunidades de reducción de costos en futuras
producciones. Al recibir un pedido, se genera una orden de producción y se abre una hoja de
costos en la que se acumulan, de manera organizada, todos los gastos relacionados con la
fabricación del producto. Esta hoja se actualiza conforme se aplican los recursos a los
elementos del costo. Una vez concluida la producción, se realiza la liquidación final para
consolidar la información y evaluar los costos totales.
El sistema de costos por procesos asigna los costos de producción a los distintos procesos,
acumulándolos por departamentos o centros de costo específicos (Zapata, 2019). En contraste,
el sistema de costos basado en actividades se enfoca en asignar los costos a los insumos
necesarios para realizar diversas actividades dentro del proceso productivo. Por lo tanto, el
sistema de costos basado en actividades (ABC, por sus siglas en inglés Activity-Based Costing)
se configura como un enfoque de asignación de costos que, a diferencia de los métodos
tradicionales, busca identificar y asignar los costos de manera más precisa, considerando las
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actividades que generan dichos costos en lugar de aplicar un único coeficiente general. En
lugar de distribuir los costos generales entre los productos o servicios de forma arbitraria, el
sistema ABC permite identificar las causas de los costos indirectos, proporcionando una
imagen más detallada y realista del comportamiento de los costos dentro de una organización
(Toro-López, 2010).
El sistema ABC se centra en asignar los costos a los insumos requeridos para llevar a cabo
diversas actividades dentro del proceso productivo. Cada actividad es vista como un conjunto
de tareas que consumen recursos de la organización, y que en conjunto forman un proceso
que persigue el logro de un objetivo específico. Las actividades son esenciales para alcanzar
un objeto de costo determinado, y su identificación es útil para el cálculo preciso de los costos.
De esta manera, las empresas pueden mejorar la exactitud de la asignación de los costos, lo
que se traduce en una mejor toma de decisiones en relación con los precios de los productos,
la asignación de recursos y la eficiencia operativa (Zapata, 2019).
Una actividad se define como una tarea que consume recursos y forma parte de un proceso
más amplio compuesto por varias acciones necesarias para cumplir un objetivo específico. El
concepto de actividad es central en la gestión de costos bajo el enfoque ABC, puesto que se
refiere a aquellas acciones que requieren el uso de recursos, tanto materiales como humanos y
que contribuyen de manera directa o indirecta al producto final o al servicio entregado. Estas
actividades pueden incluir, por ejemplo, la inspección de calidad, la programación de
producción, el mantenimiento de maquinaria, o la gestión de inventarios (Toro-López, 2010).
El principal beneficio del sistema ABC radica en su capacidad para proporcionar una
asignación más precisa de los costos, sobre todo en organizaciones con estructuras de costos
complejas, donde los costos indirectos son significativos y no fácilmente atribuibles a productos
o servicios específicos. A través de la identificación de actividades y su respectiva relación con
los costos generados, las empresas pueden determinar de manera más exacta cuáles son los
procesos más costosos y, por tanto, áreas potenciales de mejora.
Desde otra perspectiva, el costeo ABC y el Big Data son dos conceptos que, a primera vista,
pueden parecer bastante distintos, no obstante, en realidad pueden complementarse de
manera muy efectiva, de forma especial en el ámbito de la contabilidad y la toma de decisiones
empresariales. El Big Data se refiere al análisis y procesamiento de grandes volúmenes de
datos que pueden provenir de diversas fuentes y en diferentes formatos (estructurados y no
estructurados). Estos datos pueden proporcionar información detallada sobre los
comportamientos de los consumidores, operaciones internas, procesos de producción, entre
otros.
El Big Data puede ayudar a identificar patrones y tendencias ocultas que, de otra manera,
serían difíciles de descubrir. También puede mejorar el proceso de asignación de costos en el
costeo ABC al recolectar grandes volúmenes de datos sobre las actividades empresariales, lo
que permite obtener una representación más precisa y actualizada de las actividades que
generan costos. Al monitorear las actividades en tiempo real, el Big Data proporciona datos
más específicos, evitando estimaciones o muestras periódicas, facilita la optimización de
procesos al identificar ineficiencias y sugerir ajustes que mejoren la asignación de costos.
El análisis de grandes volúmenes de datos también hace más manejable la gestión de
información en empresas grandes, mientras que las herramientas predictivas del Big Data
permiten proyectar costos futuros y ajustar el modelo ABC. La segmentación detallada que
ofrece el Big Data permite asignar costos de manera más precisa a distintos segmentos de
productos o mercados. Por último, ambos enfoques, el costeo ABC y el Big Data, ayudan a la
toma de decisiones más informadas, proporcionando una visión detallada de los costos
asociados con las actividades y su relación con variables como el comportamiento del
consumidor y las tendencias del mercado.
Rentabilidad operativa y financiera y su relación con la eficiencia en la gestión de costos
La rentabilidad es un concepto esencial en la gestión empresarial, por cuanto representa la
diferencia entre los ingresos y los gastos, así como el retorno sobre la inversión en un período
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determinado. Este retorno refleja la capacidad de una empresa para generar utilidades y
rendimientos sobre las inversiones realizadas, convirtiéndose en un parámetro para evaluar su
desempeño y tomar decisiones estratégicas. Según Contreras-Salluca & Díaz-Correa (2015), la
rentabilidad puede medirse en función de los rendimientos obtenidos respecto a las ventas, los
activos o el capital, generando un porcentaje que ilustra las utilidades generadas en proporción
a estos elementos.
Según Rodríguez-Jiménez & Pérez-Jacinto (2017), la rentabilidad es un indicador para evaluar
el desempeño de una empresa, puesto que refleja su capacidad para generar ingresos que
superen los costos totales, contribuyendo a la creación de valor para los accionistas. Este
indicador permite medir la eficiencia con la que una organización utiliza sus recursos para
generar beneficios, enfocándose en la sostenibilidad económica y el potencial de crecimiento a
largo plazo. En este sentido, la rentabilidad financiera complementa otras mediciones de
rentabilidad al centrarse en la capacidad de la empresa para mantener una trayectoria positiva
en el tiempo, lo cual es necesario para garantizar su estabilidad y atractivo para inversionistas.
El análisis de la rentabilidad financiera puede desglosarse en diversas ratios que ofrecen una
visión más detallada sobre su desempeño. Algunos de los ratios más importantes incluyen:
a) Rentabilidad sobre el patrimonio (ROE, por sus siglas en inglés): mide la capacidad de
la empresa para generar utilidades en relación con el capital invertido por los
accionistas. Esta ratio permite evaluar si la empresa está logrando generar
rendimientos adecuados para sus propietarios.
b) Rentabilidad sobre los activos (ROA): evalúa la eficiencia con la que la empresa utiliza
sus activos para generar beneficios. Este indicador permite analizar la eficacia
operativa y la gestión de los recursos a nivel global, sin importar cómo se financien
esos activos.
c) Margen de beneficio neto: mide la proporción de los ingresos que se convierte en
ganancia neta después de deducir todos los costos, impuestos y otros gastos. Es útil
para determinar cuán eficiente es la empresa en términos de rentabilidad operativa tras
cubrir todos sus gastos.
d) Rentabilidad sobre las ventas: calcula el beneficio neto como porcentaje de las ventas,
lo que permite evaluar la capacidad de la empresa para generar ganancias a partir de
sus ventas, destacando la eficiencia operativa en relación con los ingresos generados.
De acuerdo con Chancay & Ponce (2022), una alta rentabilidad financiera es indicativa de una
gestión eficiente de los recursos, lo que se traduce en una buena administración operativa y
financiera. Esto fortalece la posición competitiva de la empresa, mejora su capacidad para
atraer capital y asegura el financiamiento necesario para su crecimiento futuro. Un análisis
exhaustivo de los ratios relacionadas con la rentabilidad y la gestión de costos resulta
primordial para tomar decisiones estratégicas (Macías-Loor & Tello-Macias, 2024).
MÉTODO
Se trabajó metodológicamente con una investigación descriptiva no experimental cuantitativa,
la cual se caracteriza por llevarse a cabo sin manipular las variables, por lo tanto, en lugar de
intervenir de manera directa en el entorno de estudio, este enfoque se enfoca en observar los
fenómenos tal como ocurren en su contexto natural. En este marco, la presente investigación
adoptó una metodología descriptiva no experimental, centrada en la observación y descripción
del problema de estudio en su contexto original, sin alterar su dinámica intrínseca, este diseño
permitió obtener una comprensión más precisa y fiel de las características y comportamientos
del fenómeno analizado (Hernández et al. 2014: Hadi et al., 2023; Arias & Covinos, 2021)
La población objetivo estuvo conformada por las empresas fabricantes de muebles de madera
de la ciudad de Cuenca, que constituyen el núcleo del estudio. Este sector, de gran importancia
para la economía local, está compuesto por aproximadamente 600 fábricas en funcionamiento,
según datos reportados por la Empresa Pública Municipal de Desarrollo Económico de Cuenca
(EDEC). La selección de esta población permitió analizar de manera específica las
necesidades y oportunidades relacionadas con la implementación de sistemas de costeo
basados en Big Data en este contexto particular.
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Se utilizó la encuesta como técnica de recolección de datos, diseñada a través de un
cuestionario estructurado de 20 preguntas cerradas. Este instrumento, elaborado en Google
Forms, permitió recopilar información de manera estructurada y coherente, facilitando un
análisis integral del fenómeno estudiado.
El cuestionario se organizó en secciones que abordaron aspectos clave del estudio, tales como
las características de los encuestados y las empresas, la familiarización con Big Data, la
gestión de costos y rentabilidad, la capacitación e inversión en tecnologías de Big Data, y la
percepción sobre la implementación de nuevos sistemas de costeo. Esto permitió obtener datos
tanto cuantitativos como cualitativos, esenciales para comprender las dinámicas del sector.
RESULTADOS
A continuación, se presentan los resultados obtenidos a partir de la encuesta.
Cargo - tamaño de empresa
En relación con el cargo y el tamaño de la empresa, los resultados indican que la mayoría de
los encuestados (68%) trabaja en microempresas, siendo el cargo de otros el más común entre
ellos. En las pequeñas empresas, que representan el 28% de los encuestados, los cargos se
distribuyen entre contadores y otros roles. En cuanto a las medianas empresas, solo el 4% de
los participantes pertenece a este grupo, ocupando también el cargo de otros (ver tabla 1).
Tabla 1. Tabla de Contingencia
Familiarización con Big Data - implementación de Big Data
El 36% de encuestados está familiarizado con Big Data y todas las personas en este grupo
están dispuestas a implementarlo. Entre el 64% que no están familiarizados con Big Data, el
75% muestra interés en implementarlo, mientras que el 25% no está dispuesto a adoptarlo.
Estos resultados evidencias que, aunque la familiaridad con esta tecnología emergente
favorece su implementación, también existe un notable interés en adoptarlo entre aquellos que
no tienen experiencia previa con su uso.
Actividades de la empresa-actualización periódica de costos: la tabla 2 presenta la frecuencia
de actualización de costos en distintas actividades relacionadas con el sector de la madera. Del
total de encuestados, el 48 % corresponde a la producción de muebles de madera, seguida de
otras actividades con el 16 %, y la comercialización y fabricación de otros productos de madera
con el 8% cada una. Por periodicidad, el 48 % de las actualizaciones sobre costos de
producción se realizan de forma anual, el 32 % mensual, el 4 % semestral y el 16 % en tiempo
real. La producción de muebles de madera concentra la mayoría de las actualizaciones, con un
32 % anuales y un 24 % mensuales. Esto evidencia una tendencia a actualizaciones más
frecuentes en las actividades principales. (ver tabla 2).
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Tabla 2. Tabla de Contingencia
Capacitación del personal en Big Data - inversión en formación especializada para el
manejo de sistemas de Big Data
Los resultados muestran la relación entre la preparación del equipo y la disposición a invertir en
capacitación para implementar un sistema de Big Data. El 44 % de los equipos están nada
preparados, el 32 % poco preparados y el 24 % bien preparados. Entre los nada preparados, el
64 % están poco dispuestos a invertir, el 27 % dispuestos y el 9 % nada dispuestos. En los
equipos poco preparados, el 62.5 % están poco dispuestos y el 37.5 % dispuestos. Entre los
equipos bien preparados, el 67 % están dispuestos, el 17 % poco dispuestos y el 17 % muy
dispuestos. En general, los equipos mejor preparados muestran una mayor disposición a
invertir en capacitación.
Margen de rentabilidad - implementación de un nuevo sistema para optimizar los costos
Del total de empresas, el 68% tiene un margen de rentabilidad adecuado, y dentro de este
grupo, el 65% considera probable que un nuevo sistema mejore los costos. Por otro lado, el
24% presenta un margen de rentabilidad bajo, donde el 83% percibe esta mejora como
probable o muy probable. Por último, el 8% de las empresas con un margen muy bajo presenta
opiniones divididas entre poco probable y probable. En general, un 68% del total considera
probable la mejora de costos con un nuevo sistema, destacando su viabilidad percibida en
empresas con rentabilidad adecuada.
Costos, ingresos y rentabilidad
El 52% de los encuestados considera que los costos actuales afectan de manera negativa la
rentabilidad financiera, mientras que el 48% opina que no es así. En cuanto a la relación entre
mejorar el costeo y el aumento de ingresos, el 80% de los encuestados que consideran que
mejorar el costeo puede aumentar los ingresos lo asocian directamente con un impacto positivo
en la rentabilidad. En contraste, solo el 20% no ve ninguna relación entre ambos aspectos.
Manejo de costos y crecimiento en ventas - gestión de costos actual
Los resultados reflejan la relación entre el manejo de costos y la rentabilidad en función de la
eficiencia del costo actual. Del total de encuestados, el 16% considera que no existe ninguna
relación entre ambos aspectos, mientras que el 20% percibe una relación débil. La mayoría, un
56%, identifica una relación moderada, y solo el 8% menciona una relación fuerte. En cuanto a
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la eficiencia del costo actual, el 16% lo considera muy ineficiente, el 52% algo ineficiente, y el
32% eficiente.
Guía para la implementación de sistemas de costeo basados en Big Data en empresas
productoras de muebles de madera
A continuación, se propone una guía detallada que orienta a las empresas productoras de
muebles de madera sobre cómo implementar un sistema de costeo basado en Big Data (ver
figura 1).
Gestion de Inventario
Figura 1
Componentes para la implementación de sistema de costeo basados en Big Data
Nota. La figura 1 demuestra una guía para las empresas para la Implementación de sistemas de costeo
basados en Big Data. Elaboración. Los autores.
Esta guía abarca todo el proceso, desde un diagnóstico inicial de los costos actuales de la
empresa, pasando por la definición de objetivos específicos, la recolección y análisis de datos
relevantes, hasta el diseño y la implementación del sistema de costeo. Incluye estrategias para
integrar el sistema con los procesos existentes, capacitación para el personal, y un plan de
monitoreo y mejora continua (ver tabla 3).
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Tabla 3. Guía para la Implementación de Sistemas de Costos por Procesos Basados en Big
Data en empresas productoras de muebles de madera
Sección
Descripción
Introducción
Objetivos: Mejorar la rentabilidad de las empresas
productoras de muebles de madera mediante un sistema
de costos por procesos basado en Big Data, optimizando
análisis de costos e integración con herramientas como
ERP y Power BI.
Destinatarios: Empresarios, gerentes de producción,
analistas de costos y responsables tecnológicos de
empresas de muebles de madera.
Metodología de costos por procesos con la aplicación
de Big Data y ERP
1. Identificar procesos clave como corte, ensamblaje y
acabado.
2. Configurar un ERP para registrar datos en tiempo real.
3. Usar Big Data para analizar datos históricos y
actuales.
4. Clasificar costos en directos e indirectos para cada
proceso.
Cálculo de los costos de producción de los muebles de
madera
Costos directos: materia prima, mano de obra directa y
maquinaria.
Costos indirectos: mantenimiento, energía y gastos
generales asignados.
Cálculo total: sumatoria de costos directos e indirectos
por producto y proceso.
Integración con Power BI
1. Exportar datos del ERP hacia Power BI.
2. Crear dashboards personalizados para costos,
rentabilidad y tendencias.
3. Configurar alertas automáticas para variaciones
significativas en los costos.
KPI para el monitoreo de la rentabilidad
Costo unitario por producto: costo total dividido por
unidades producidas.
Tasa de utilización de recursos: uso efectivo de materia
prima y maquinaria.
Margen de contribución: ingresos menos costos
variables.
Tasa de rentabilidad: relación entre utilidad neta e
inversión total.
Consideraciones Técnicas para la Implementación
Infraestructura: servidores o servicios en la nube para
gestión de datos.
Software: ERP especializado y herramientas de Big Data.
Seguridad: implementar cifrado y restringir accesos.
Plan de Capacitación y Soporte
Capacitación inicial: formación sobre uso de ERP,
análisis en Power BI y Big Data.
Soporte continuo: asistencia técnica constante.
Actualización de conocimientos: talleres periódicos sobre
mejoras del sistema.
Metodología de Implementación
Fase 1: Diagnóstico - identificar necesidades específicas.
Fase 2: Diseño del sistema - configuración de procesos y
selección de herramientas.
Fase 3: Pruebas piloto - implementación en una línea
específica.
Fase 4: Implementación total - expansión a toda la
producción.
Fase 5: Seguimiento - monitoreo y ajustes del sistema.
Cronograma de Implementación
Fase 1: Diagnóstico inicial – 1 mes.
Fase 2: Diseño del sistema - 2 meses.
Fase 3: Pruebas piloto - 3 meses.
Fase 4: Implementación total - 6 meses.
Fase 5: Seguimiento - 6 meses.
Nota. La tabla demuestra una guía estructurada para implementar sistemas de costos por procesos
basados en Big Data en empresas productoras de muebles de madera.
CONCLUSION
La competitividad empresarial en el contexto actual depende de una gestión financiera
estratégica respaldada por la contabilidad. La rentabilidad, medida a través de indicadores
como el margen operativo, las ventas y la rotación, juega un papel clave en evaluar la eficiencia
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de los recursos y en el diseño de estrategias exitosas que aseguren el crecimiento y desarrollo
corporativo, en mercados globalizados.
Las PYMES enfrentan desafíos debido a su incapacidad para adoptar tecnologías innovadoras
y competir con grandes corporaciones en un entorno globalizado. Esto se agrava por su
dependencia de incentivos gubernamentales y su vulnerabilidad ante crisis económicas, como
la pandemia del COVID-19, lo que resalta la necesidad urgente de fortalecer su resiliencia,
diversificar fuentes de ingresos y mejorar la gestión de costos para garantizar su sostenibilidad
financiera a largo plazo.
Los sistemas de costeo basados en Big Data permiten una gestión más precisa y eficiente de
los costos de producción, optimizando el uso de recursos y mejorando la rentabilidad. Estos
sistemas ayudan a identificar costos directos e indirectos, favoreciendo la toma de decisiones
informadas, la integración de Big Data en la estimación de costos permite reducir gastos
innecesarios, mejorando la competitividad y sostenibilidad de las empresas en un entorno
económico cambiante.
Los resultados de la investigación muestran que la mayoría de las empresas en el sector
maderero de Cuenca son microempresas. Aunque el conocimiento sobre Big Data es limitado,
existe una disposición generalizada para su implementación. La frecuencia con la que se
actualizan los costos varía según la actividad, siendo más frecuente en la producción de
muebles de madera, lo que pone de manifiesto la relevancia de optimizar la gestión de costos
para mejorar la rentabilidad del sector. La capacitación en Big Data y la preparación de los
equipos son elementales para garantizar una implementación efectiva de esta tecnología.
La guía propuesta permitirá optimizar la implementación de sistemas de costeo basados en Big
Data en empresas productoras de muebles de madera. A través de herramientas tecnológicas
y metodologías adaptadas a las necesidades del sector, facilitará la asignación eficiente de
recursos, mejorará la rentabilidad y apoyará la toma de decisiones estratégicas basadas en
datos confiables. La integración con sistemas ERP y plataformas de visualización como Power
BI permitirá una gestión eficiente y flexible, adaptada a las demandas del sector, fortaleciendo
así la competitividad empresarial.
FINANCIAMIENTO
No monetario
CONFLICTO DE INTERÉS
No existe conflicto de interés con personas o instituciones ligadas a la investigación.
AGRADECIMIENTOS
A la Maestría en Contabilidad y Auditoría de la Universidad Católica de Cuenca por su
permanente compromiso con la investigación científica, la cual representa una valiosa
contribución al Plan Nacional de Desarrollo del Ecuador. Este esfuerzo constante fortalece el
conocimiento académico y apoya el progreso del país.
CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES
María Fernanda Arévalo-Sarmiento: Participó en la conceptualización del estudio y en la
definición de los objetivos de investigación. Colaboró en el diseño metodológico, especialmente
en la estructuración de la guía para la implementación de sistemas de costeo basados en Big
Data en empresas productoras de muebles de madera. Contribuyó en la redacción de la
sección de fundamentos teóricos, aportando análisis sobre el costeo ABC y su integración con
herramientas tecnológicas como ERP y Power BI. Asimismo, realizó la recopilación y análisis
de datos obtenidos a través de encuestas, asegurando la validez de los resultados. Revisó
críticamente el manuscrito para garantizar la coherencia y calidad académica. Rolando
Patricio Andrade-Amoroso: Se encargó de la validación de los resultados obtenidos,
contrastándolos con estudios previos y normativas relacionadas con la gestión financiera y la
optimización de costos en PYMES. Participó en la redacción de la sección de resultados,
asegurando la claridad y precisión de los datos presentados. Colaboró en la elaboración de las
Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 5(Económica), 27-38, 2025
Optimización de rentabilidad en fábricas de muebles mediante costeo ABC y BIG DATA
Optimising profitability in furniture factories through ABC costing and BIG DATA
María Fernanda Arévalo-Sarmiento
Rolando Patricio Andrade-Amoroso
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tablas y figuras, así como en la redacción de las conclusiones y recomendaciones. También fue
responsable de la revisión final del manuscrito y de la adecuación de las referencias
bibliográficas según las normas de la revista.
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Derechos de autor: 2025 Por los autores. Este artículo es de acceso abierto y distribuido según los términos y
condiciones de la licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC
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