The rapid integration of electric vehicles (EVs) into transportation systems and power grids has significantly increased the complexity of optimization challenges related to routing, charging coordination, scheduling, and energy management. Despite significant research growth, the field remains conceptually fragmented, lacking a unified framework to systematically organize Electric Vehicle Optimization Problems (EVOPs). To address this gap, this study presents a systematic review of 144 peer-reviewed articles published between 2011 and January 2025 and proposes a structured EVOP taxonomy based on problem characteristics and dominant decision variables. The analysis examines mathematical formulations, solution methodologies, and emerging research trends. The results indicate the predominance of metaheuristic methods, while exact techniques are mainly limited to small-scale problems. Additionally, there is a growing trend toward multi-objective and stochastic models that incorporate uncertainty and dynamic decision-making environments. However, challenges remain regarding large-scale validation, standardized benchmarking, and integrated multi-domain modeling. The proposed taxonomy provides a coherent framework that facilitates comparison across optimization domains and supports the development of scalable and intelligent EV management systems.

En el presente documento se desarrolla la propuesta de investigación que consiste en el desarrollo de un estudio comparativo entre las normas de calidad Norma ISO/IATF 16949 en la Industria Automotriz y la semejanza con las herramientas de manufactura esbelta. Se ilustrará cómo las empresas automotrices pueden integrar elementos de la norma ISO/IATF 16949 con las herramientas de manufactura esbelta para lograr mejoras significativas en la calidad del producto, reducir costos y aumentar la eficiencia operativa. La metodología propuesta es el ciclo PHVA. Dicha metodología se desarrolla en cuatro etapas Planear, Hacer, Verificar y Actuar que consisten en: En la primera etapa se definen los objetivos, en la etapa hacer se realiza el estudio comparativo entre la norma ISO 16949 y la semejanza con las herramientas de mejora continua Lean Manufacturing, mientras que, en la etapa de verificar, se analizará cómo es posible integrar las herramientas Lean a las normas considerando la similitud, y finalmente, en la etapa de actuar, se establecerán mecanismos para integrar la adopción de herramientas Lean a la normatividad ISO.

En este trabajo se pretende proponer una metodología que permita el mejorar el proceso de pintura de automóviles, mediante técnicas de inteligencia artificial. Primero se plantea el generar un base de datos con diferentes automóviles, desglosados por piezas. En segunda parte, de acuerdo con el proceso de pintado de cada automóvil y el tipo proceso de pintura que requiera se designarán puntos de interés. Posteriormente, se diseñó las rutas o caminos factibles para cada robot y finalmente se diseñará una ruta que permita satisfacer todos los puntos y evitar las colisiones mediante técnicas de inteligencia Artificial.

La industria automotriz, una de las más complejas y globalizadas del mundo, depende en gran medida del funcionamiento eficiente de su cadena de suministro (CS). Cualquier interrupción en procesos clave como el abastecimiento de componentes, la distribución, el transporte o la entrega puntual puede generar consecuencias críticas, por ello es de suma importancia implementar técnicas que incrementen la eficiencia operativa y reduzcan costos asociados. En este artículo se lleva a cabo una investigación cualitativa que tiene el objetivo de identificar los factores relevantes que afectan el desempeño de las CS de la industria automotriz, así como proponer estrategias para mejorar la eficiencia en la cadena y reducir costos utilizando herramientas de ingeniería. La metodología empleada se centra en el ciclo de mejora continua e incluye actividades como el mapeo de la cadena de abastecimiento para detectar factores críticos. A partir de este análisis, se plantea la implementación de estrategias como el ciclo PHVA (Deming), clasificación y análisis de la demanda, pronósticos basados en los pedidos de los clientes, control del lead time y especificaciones, evaluación de proveedores, y una gestión eficiente del material para la producción. Se espera que los resultados permitan identificar áreas de oportunidad dentro de la CS y determinar la factibilidad de implementar las estrategias que se proponen, para poder lograr la mejor eficiencia a lo largo de las actividades involucradas en la SCM (Supply Chain Management).