Optimización de procesos biotecnológicos para la producción de biofertilizantes mediante herramientas de ingeniería industrial

Resumen

La investigación tuvo como objetivo verificar la optimización de procesos biotecnológicos para la producción de biofertilizantes mediante herramientas de ingeniería industrial. Se desarrolló una revisión de alcance con componente bibliométrico, enfocada en mapear el uso de herramientas de Ingeniería Industrial en bioprocesos aplicados a biofertilizantes. El periodo analizado fue 2020–2025 e incluyó documentos en inglés y español; se consideraron artículos originales, revisiones y actas de congreso cuando aportaron métricas de proceso/escala o métodos de optimización. El protocolo siguió PRISMA-ScR, describiendo de forma narrativa el flujo de identificación, cribado, elegibilidad e inclusión. La búsqueda empleó términos controlados y filtros por año e idioma. Se incluyeron estudios con producción o formulación de biofertilizantes y aplicación explícita de DoE, SPC, simulación, optimización matemática, Lean Six Sigma y enfoques TEA/LCA integrados; se excluyeron trabajos centrados únicamente en ensayos de campo sin descripción del bioproceso o sin trazabilidad metodológica. Se extrajeron variables críticas (pH, aireación, C/N, inoculación), herramientas industriales, métricas y escala. Los resultados evidencian tendencias consistentes de optimización del bioproceso, con mejoras en rendimientos volumétricos y énfasis en beneficios agronómicos. DoE/RSM lidera la optimización multifactorial, priorizando pH (5.0–7.0), temperatura (28–35 °C), C/N (10:1–20:1) y agitación (200–500 rpm); en fermentación con Streptomyces spp., diseños Box-Behnken elevaron concentraciones hasta 5741 mg/L (45% sobre lo previsto) y redujeron ensayos 60% frente a OFAT. Lean Six Sigma/SPC, mediante VSM y Pareto, redujo el tiempo de ciclo 33% e incrementó capacidad de 500 a 1000 ton/mes, aunque se requiere adaptación por la sensibilidad térmica de consorcios. En modelado y simulación, DFBA acoplado a CFD estimó gradientes de oxígeno (syngas) con potencial de transferencia a Pseudomonas fosfatosolubilizadoras; en remoción de fósforo se reportó 85–95% de eficiencia y la dinámica de sistemas cuantificó el compromiso entre rendimiento y energía (hasta 40% del total). En conjunto, la integración de estas herramientas favorece procesos más escalables y basados en criterios de decisión, aunque persisten brechas de escalabilidad, variabilidad de sustratos, estabilidad del consorcio y reproducibilidad; la digitalización e IA/ML se perfilan para acelerar la optimización y el control predictivo con criterios de sostenibilidad.