El artículo de investigación radica en la elaboración de una propuesta de mejora para la empresa de producción de maquinaria para la construcción “MIVIRN” para minimizar los costos y aumentar su capacidad de producción por medio de la introducción de métodos de identificación de restricciones y planeación de la producción que logren incidir positivamente en la mejora productiva de la empresa. El proyecto se enfocó en la identificación de las restricciones en los procesos de producción de concreteras y elevadores, se llevó a cabo una  recopilación de los datos históricos y en base a esta se proyectó la demanda futura, se evaluaron y se determinaron tiempos estándar y takt time posteriormente se costearon los centros de producción  mediante el costeo por procesos y costeo directo y con estos datos se establecieron las restricción del sistema aplicando la metodología propuesta por Goldratt  para explotar la  restricción que impide alcanzar un mejor desempeño productivo teniendo como herramienta el balance de línea proceso para el cual se automatizó sus cálculos requeridos por medio de “Excel” y su herramienta “Solver”. La metodología desarrollada permitió la elaboración de una propuesta que condujo a la eliminación del proceso restrictivo y con ello disminuyó los costos productivos en 5,46% para la concretera y el 9,38% para el elevador, adicionalmente  aumentó la capacidad productiva de elevadores en un 125%, demostrando que la metodología de optimización y mejora productiva con aplicación de la teoría de restricciones (TOC) es capaz de influir significativamente en la reducción de costos y aumento de la capacidad productiva de la empresa.

El objetivo del trabajo fue automatizar el diagnóstico del Índice de Masa Corporal (IMC) y sus factores de riesgo para la salud. Se ha realizado un estudio transversal analítico en 232 estudiantes (67,24 % mujeres y 32,72 % hombres) de la carrera de química de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH) de Riobamba, Ecuador. El estudio se basó en medidas antropométricas: edad, sexo, estatura, peso, cintura y cadera. Posteriormente, se estableció el IMC, % grasa, distribución de grasa y riesgos para la salud según la clasificación de la OMS.  Para el análisis de los datos se utilizó un modelo de regresión múltiple. El análisis muestra que el IMC tiene una fuerte asociación con él % grasa, la misma que a su vez es muy diferenciada según el sexo. En hombres: edad promedio (21,76 ± 2,44) años, % Grasa (16,91 ± 3,99), IMC (23,37 ± 3,20) Kg/m2, y distribución de grasa (88,06 ± 4,97); en mujeres: edad promedio (20,94 ± 1,90) años, % grasa (27,34 ± 4,34), IMC (23,46 ± 3,56) Kg/m2 y distribución de grasa (85,16 ± 5,87). Riesgos de salud en general: normal 64,66 %, delgadez I 5,17%, delgadez II 1,29 %, delgadez III 0,43 %, sobrepeso 23.70 % (14,65% mujeres, 9 % hombres), obesidad I 3,31 % y obesidad II 0,43 %. Los indicadores antropométricos identifican riesgos para la salud que deben ser atendidos de forma emergente a corto y mediano plazo.