La producción de acero se encuentra entre los procesos industriales de mayor consumo energético, generación de residuos sólidos y emisiones de CO₂, generando problemas ambientales críticos para la sostenibilidad global (Liu et al., 2020). La industria siderúrgica produce una gran cantidad de residuos sólidos, como escorias y polvos, que, si no se gestionan adecuadamente, pueden saturar los vertederos, contaminar el suelo y las aguas subterráneas, afectando tanto la salud humana como el medio ambiente(Shane, 2025). La producción de acero tiene impactos ambientales significativos a nivel local, incluyendo la generación de residuos sólidos y emisiones contaminantes que afectan la salud pública y la competitividad regional.

En Colombia, las descargas atmosféricas y la gestión de residuos industriales están reguladas, entre otras disposiciones, por el Decreto 1076 de 2015 y la Resolución 909 Del 2008, que fijan límites de emisión y exigen planes de manejo ambiental para los establecimientos de combustión y fundición. Estas normas obligan a las empresas de acero a demostrar mejoras continuas en eficiencia y control de la contaminación.

El conocimiento acumulado sobre economía circular cuyo núcleo es optimizar el uso de recursos y minimizar la generación de desechos Govindan & Hasanagic (2018) ofrece un marco probado para responder a dichas exigencias regulatorias. Sin embargo, la puesta en práctica de principios circulares requiere indicadores de economía circular (IEC) coherentes que midan la reducción de impactos y el cierre de ciclos materiales (Palanca et al., 2023; (Saidani et al., 2020). Contar con estos indicadores es clave porque aportan evidencia cuantitativa que respalda la toma de decisiones, la innovación de procesos y la rendición de cuentas ante la autoridad ambiental y la sociedad.

Actualmente, la fábrica de acero carece de un sistema integral de indicadores de economía circular (IEC) que permita diagnosticar su nivel de circularidad, identificar cuellos de botella y priorizar acciones de mejora en reutilización de subproductos, eficiencia energética y reciclaje de acero. Además, cumplir con la normativa vigente y metas corporativas de sostenibilidad. Esta investigación tiene como objetivo establecer indicadores de economía circular aplicados a la industria del acero: evaluación de un caso de estudio.

Inicialmente se llevó a cabo una revisión documental exhaustiva en las principales bases de datos académicas y científicas tales como Scopus®, Web of Science, ScienceDirect, Google Scholar y SpringerLink con un horizonte temporal 2014-2024. Se emplearon combinaciones booleanas de palabras clave en español e inglés como “economía circular” OR “circular economy”, “industria del acero” OR “steel industry” OR “structural steel” y ecuaciones de búsqueda representativas como (“circular economy” AND steel AND indicator*), (“economía circular” AND “industria del acero” AND (indicador* OR métrica*)). Posteriormente se realizaron salidas de campo en talleres de estructuras metálicas ubicados en la ciudad de Riohacha (departamento de La Guajira, Colombia), para comprender las prácticas locales relacionadas con el manejo de materiales, residuos e indicadores de economía circular más relevantes. Para evaluar el impacto se consideraron seis atributos de medición sugeridos por Saidani et al., (2020) y James et al., (2023), adaptados al contexto siderúrgico: 1): disposición y diseño del espacio de la planta (DDEP), 2): Prácticas de producción y mantenimiento (PPM), 3): Iniciativas de abastecimiento sostenible (IAS), 4): Control de la contaminación (CC), 5): Conservación de recursos (CR), y 6): Iniciativas de reparación, reutilización, recuperación y reciclaje (4R), asimismo, se identificó que cada atributo relacionado con el desempeño de la economía circular se evalúa en varios subatributos específicos Ma et al., (2014), proporcionando un análisis más detallado de los factores que influyen en la circularidad dentro de este sector (Tabla1).

Para asignar valores a los subatributos (Tabla 2) identificados en el desempeño de la economía circular en fábricas de acero, utilizamos una escala de 0 a 2, las puntuaciones representan niveles discretos donde 1): Ninguno (0) indica la ausencia de implementación o cumplimiento del subatributo en las operaciones de la planta, lo que dificulta la circularidad y la sostenibilidad, 2): Medio (1) refleja un esfuerzo parcial en la implementación, con medidas básicas o limitadas, pero insuficientes para garantizar un desempeño adecuado y 3): Alto (2) representa un nivel óptimo de implementación, donde el subatributo está completamente integrado, contribuyendo a la circularidad y sostenibilidad de la planta (Blomsma & Brennan, 2017).

Existen diversos métodos para asignar las ponderaciones a los diferentes atributos. En este caso, se optó por el método AHP (Analytic Hierarchy Process), explicado por (Nantes, 2019; Saaty, 2022).Este enfoque es una herramienta jerárquica para la toma de decisiones multicriterio y resulta útil en procesos de decisión en los que un grupo de expertos abordan problemas complejos cuya solución se basa en percepciones y juicios humanos (Sipion et al., 2023). Seguidamente se aplicó el índice de rendimiento de la economía circular (IREC) y el índice ideal de rendimiento de la economía circular (IREC-ideal) donde se asumió que todos los subatributos alcanzan su nivel máximo (puntuación = 2) para evaluar el nivel de circularidad en los procesos y operaciones de una fábrica de acero asignando valores numéricos a los atributos y subatributos (Saidani et al., 2020) con un rango de evaluación de "0" a "2", siendo el "0" el valor mínimo y "2" el valor máximo (Ecuación 1) (Gupta & Singh, 2020).

Se elaboró una matriz de comparación por pares para evaluar los atributos de desempeño de la economía circular. Esta matriz, denominada "M6x6" representa las relaciones jerárquicas entre los seis atributos clave establecidos en el marco desarrollado Murthy & James (2020). El uso de esta metodología permitió cuantificar la importancia relativa de cada atributo en función de su contribución al rendimiento general de la economía circular, asegurando una evaluación estructurada y respaldada por criterios consistentes, se desarrolla el método AHP (Analytic Hierarchy Process) para asignar las ponderaciones a los atributos de rendimiento de la economía circular en fábricas de acero (Saaty, 2020).

Finalmente, se aplicaron los indicadores seleccionados en la fábrica de acero estructural proporcionando una visión integral de la cadena de valor del acero estructural, permitiendo identificar oportunidades de mejora en diferentes etapas del ciclo productivo y garantizando la aplicabilidad de los resultados en distintos niveles del sector.

La evaluación del desempeño de economía circular (EC) de la planta “F1” permitió cuantificar, mediante indicadores ponderados con AHP y la función permanente de matrices, la proporción del potencial circular actualmente aprovechado por la operación. El índice global obtenido, CEPIR = 0,102, confirma la hipótesis inicial de que la planta se encuentra en una fase incipiente de adopción de principios circulares: apenas un 10 % del desempeño ideal definido por el escenario IREC-Ideal.

Los resultados, no obstante, revelan dos fortalezas relevantes. En primer lugar, la disposición y diseño del espacio (DDEP) alcanza el 75 % de su rendimiento máximo, evidencia de inversiones previas en organización física, seguridad y flujo de materiales. En segundo término, la conservación de recursos (CR) se sitúa en un 83 % del ideal gracias al reaprovechamiento de subproductos y a medidas de eficiencia hídrica y energética ya implantadas. Las brechas más pronunciadas se localizan en los procesos y prácticas de mantenimiento (PPM), con un ICEPI de 0,17, y en el control de la contaminación (CC) junto a las iniciativas 4R, ambas por debajo del 50 % del desempeño ideal.

Estas carencias confirman que la circularidad de la planta depende, en gran medida, del fortalecimiento de las rutinas de mantenimiento y de la instauración de una logística inversa robusta. El enfoque metodológico adoptado (combinación de AHP para ponderación, matriz de influencias y teoría de grafos para calcular el CEPF) demostró ser adecuado para caracterizar las interdependencias entre atributos de EC y puede replicarse fácilmente en otras industrias intensivas en recursos (cemento, vidrio, aluminio) con la adaptación pertinente de subatributos y pesos.

Los autores agradecen al centro de investigaciones de la Universidad de La Guajira por el apoyo financiero brindado, para el desarrollo de esta investigación.