Diseño e implementación de un sistema BI para mejorar la disponibilidad oportuna de repuestos en la reparación de motores en una empresa de maquinaria pesada

Abstract

El presente estudio describe el diseño e implementación de un sistema de Business Intelligence orientado a optimizar la gestión de pedidos de repuestos en una empresa líder del sector de maquinaria pesada. El proyecto surge ante problemas operativos identificados en el proceso de atención de órdenes de trabajo, tales como demoras en la disponibilidad de repuestos, falta de trazabilidad entre áreas y limitada capacidad para anticipar retrasos o identificar causas raíz de incumplimientos. Estas condiciones generaban reprocesos, tiempos de espera prolongados y afectaciones en la programación de los talleres. La propuesta consistió en integrar la información proveniente de SAP S/4HANA con los datos del API del proveedor principal mediante pipelines automatizados en Google Cloud Platform. Con esta base se desarrolló el tablero Control Backorder en Power BI y se creó el indicador OTIW (On Time In Work Order), diseñado para medir la disponibilidad total de repuestos requeridos en cada orden de trabajo al momento necesario. Este indicador complementa métricas tradicionales como OTIL y OTIF, ofreciendo una visión más precisa del desempeño real del proceso. Entre los principales resultados se observó un incremento del OTIW de 48,7% a 67%, una reducción del tiempo promedio de atención de pedidos de 15 a 10,2 días y la detección oportuna del 95% de los cambios de ETA. Asimismo, se redujeron problemas de calidad y errores de codificación, y la carga manual de consolidación pasó de 4 horas diarias a 0,5 horas. En conjunto, la solución mejoró la trazabilidad, la priorización de repuestos críticos y la coordinación entre áreas, fortaleciendo la eficiencia operativa del proceso.

This study presents the design and implementation of a Business Intelligence system aimed at optimizing spare parts order management in a leading heavy-machinery company. The project emerged from operational issues identified in the work-order process, including delays in parts availability, limited traceability across areas, and insufficient ability to anticipate delays or identify root causes of service failures. These conditions resulted in rework, extended waiting times, and disruptions in workshop scheduling. The proposed solution integrated data from SAP S/4HANA with information obtained from the main supplier’s API through automated pipelines in Google Cloud Platform. Based on this architecture, the Control Backorder dashboard was developed in Power BI, along with the creation of the OTIW (On Time In Work Order) indicator, designed to measure the complete availability of spare parts required for each work order at the exact moment they are needed. This metric complements traditional indicators such as OTIL and OTIF, providing a more accurate and operationally relevant view of process performance. The results show a significant improvement in operational efficiency: the OTIW indicator increased from 48,7% to 67%, the average order-fulfillment time decreased from 15 to 10,2 days, and 95% of ETA changes were detected on time. Additionally, recurring quality issues and coding errors were substantially reduced, and manual data-consolidation work decreased from four hours per day to only half an hour thanks to automation. Overall, the solution enhanced traceability, strengthened the prioritization of critical spare parts, and improved coordination across areas, leading to a more efficient and reliable process.