La ciencia de datos se concibe como parte integral de la estrategia empresarial por su capacidad para vislumbrar perspectivas profundas y procesables a partir de un conjunto de datos. En un entorno empresarial cada vez más competitivo, la aplicación inteligente de la ciencia de datos permite a las organizaciones tomar decisiones informadas, identificar oportunidades de mejora y mitigar riesgos de manera proactiva. Este proyecto se centra en utilizar el análisis de datos para identificar áreas de mejora y aplicar soluciones inteligentes que impulsen la productividad en una planta de producción textil. El primer paso consistió en diagnosticar el proceso mediante la recopilación de datos relevantes, como registros de producción, tiempos de ciclo, defectos de calidad y disponibilidad de recursos. Posteriormente, se formuló un modelo matemático que describe el comportamiento del sistema de producción y se llevó a cabo un análisis exhaustivo de los datos, considerando los tiempos de ciclo, la eficiencia de la mano de obra y la utilización de recursos. Este análisis permitió identificar cuellos de botella, áreas problemáticas y oportunidades de mejora dentro del sistema de producción. Las acciones de mejora implementadas incluyen la instauración de un sistema de remuneración basado en el cumplimiento de metas de producción por línea-planta, la implementación de controles de producción, el manejo eficiente de la maquinaria y la definición de polivalencias y su distribución según los requerimientos y especialidades dentro de la planta de confección. Los resultados obtenidos muestran una reducción en el tiempo por unidad producida y una disminución en el costo unitario, indicando un aumento en la eficiencia operativa y un impacto positivo en la rentabilidad, y, por ende, en la competitividad de la empresa.