The transition toward Industry 4.0 and the emerging concept of Industry 5.0 demand intelligent tools that integrate efficiency, adaptability, and human-centered design. This paper presents a Computer Vision-based framework for automated motion classification in Methods-Time Measurement 2 (MTM-2), with the aim of supporting industrial time studies and ergonomic risk assessment. The system uses a Convolutional Neural Network (CNN) for pose estimation and derives angular kinematic features of key joints to characterize upper limb movements. A two-stage experimental design was conducted: first, three lightweight classifiers—K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVMs), and a Shallow Neural Network (SNN)—were compared, with KNN demonstrating the best trade-off between accuracy and efficiency; second, KNN was tested under noisy conditions to assess robustness. The results show near-perfect accuracy (≈100%) on 8919 motion instances, with an average inference time of 1 microsecond per sample, reducing the analysis time compared to manual transcription. Beyond efficiency, the framework addresses ergonomic risks such as wrist hyperextension, offering a scalable and cost-effective solution for Small and Medium-sized Enterprises. It also facilitates integration with Manufacturing Execution Systems and Digital Twins, and is therefore aligned with Industry 5.0 goals.

The purpose of this manual was to implement theIATF 16949-2016 standard, in the production and maintenance departments of thecompany that manufactures rubber boots, in order to carry out a continuous and systematic improvement inquality bothin theproductionareaand in the maintenance,in addition to increasing efficiency in the production process; reducing waste and preventing possible defects.To carry out this, you have to be in constant training of CORETOOLS, whose purpose is to demand the highest quality of the process to avoid rejections by customers. Some results obtained in the production and maintenance areas were the diversity of items such as tire tubes and car mats;in the maintenance area,it was possible to keep the equipment in optimal operating conditions. As a conclusion with this manual of the IATF 16949-2016 standard,thecompany managed to enter the automotive market sector.

El propósito de este manual fue implementar la norma IATF16949-2016, en los departamentos de producción y mantenimiento en una empresa de botas de hule, con el fin de realizar una mejora continua y sistemática en la calidad del área de producción y de mantenimiento, además de aumentar la eficiencia en el proceso productivo; disminuyendo los desperdicios y defectos. Para llevar a cabo esto, se requiere la constante capacitación de las herramientas de CORE TOOLS, cuyo propósito es exigir la mayor calidad dentro del proceso para evitar rechazos por parte de los clientes. Algunos resultados obtenidos en las áreas de producción y mantenimiento fueron la diversidad de artículos como cámaras de llantas y tapetes para automóviles, en el área de mantenimiento se logró mantener los equipos en óptimas condiciones de funcionamiento. Como conclusión con este manual de la norma IATF 16949-2016 la empresa consiguió ingresar al sector del mercado automotriz

La preocupación por el aseguramiento de calidad, es una constante para los fabricantes de automóviles, desde los tiempos en los que se comenzó la fabricación en serie de vehículos a motor. En un inicio sólo se inspeccionaban los productos adquiridos a los proveedores, pero con el aumento de la productividad derivada del crecimiento de la demanda, motivó en las empresas la necesidad de demostrar su capacidad para entregar productos según los requerimientos establecidos por los clientes. En este trabajo se implementó un control estadístico del proceso en el área de estampado metálico (prensa), siendo un aspecto fundamental para la eficiencia de los procesos de manufactura en el sector automotriz. Este trabajo, pretende dar a conocer el desarrollo del proceso de control de calidad del área de estampado metálico dentro de una Original Equipment Manufacturer (OEM). Un sistema de control estadístico ha permitido evaluar tendencias negativas antes de que una característica de calidad, salga de especificación o de sus límites de especificación, a lo largo del presente trabajo se describirá como mantener la pieza dentro de especificaciones mediante graficas X-R, algunos de los desafíos a enfrentar para cumplir con los requerimientos de los clientes, las soluciones implementadas para robustecer el proceso de producción y asegurar la calidad del producto son sus objetivos principales.