Implementación de tablero basado en inteligencia de negocios para monitorear el on time in full (OTIF) en una PYME comercializadora de baterías automotrices

Abstract

El trabajo abarca el bajo desempeño de entregas de los bienes completos y a tiempo en una pyme peruana que comercializa baterías automotrices. El problema se manifiesta en variabilidad del ciclo entre el pedido a la entrega, fallas de coordinación logística y limitada visibilidad de datos para la mejor toma de decisiones. El objetivo principal fue diseñar e implementar un tablero de inteligencia de negocios que permitiera monitorear el indicador OTIF y administrar con enfoque preventivo. La forma de trabajo combinó modelado de datos con esquema estrella, estandarización de la definición de OTIF por pedido, integración de fuentes operativas y construcción de un tablero en Power BI con vistas ejecutivas y operativas. Se incorporaron métricas de cumplimiento por cliente y por línea de producto, evaluación de causas de incumplimiento, alertas/notificaciones para priorización diaria y controles de calidad de la información. El desarrollo fue iterativo y frecuente con validación de usuarios y entrenamiento al personal para asegurar la correcta adopción. Los resultados muestran incremento del OTIF y reducción del lead time promedio, mayor control del proceso de despacho y disminución de los reprocesos. Se generó un flujo neto positivo en el periodo de implementación de abril a junio 2025 acumulado de S/ 21 602. De igual forma, el proyectado a 12 meses generó una relación beneficio-costo de 18,5 veces. La gerencia puede realizar el seguimiento en tiempo casi real de los indicadores, lo cual facilita la toma de decisiones oportunas y alineadas con el nivel de servicio esperado por los clientes. Se concluye que una solución de baja complejidad y costo, con gobierno de datos básico y capacitación focalizada, es sostenible y replicable en pymes del sector comercial.

This study addresses the low performance of on time in full deliveries in a Peruvian small enterprise that sells automotive batteries. The problem appears as variability in the order to delivery cycle, failures in logistics coordination, and limited data visibility for decision making. The objective was to design and implement a business intelligence dashboard to monitor the OTIF indicator and enable a preventive management approach. The methodology combined data modeling with a star schema, standardization of the OTIF by order definition, integration of operational sources, and construction of a Power BI dashboard with executive and operational views. Additional features included compliance metrics by customer and by product line, analysis of causes of non-compliance, alerts for daily prioritization, and data quality controls. Development was iterative with user validation and brief training to ensure adoption. The results show an increase in OTIF and a reduction in average lead time, better control of the dispatch process, and fewer reworks. During the implementation period from April to June 2025, a positive net flow of S/ 21 602 was generated. Likewise, the 12-month projection showed a benefit-cost ratio of 18,5 times. Management now has tracking in near real time, which supports timely decisions aligned with the level of service expected by the customer. The study concludes that a solution with low complexity and cost, supported by basic data governance and focused training, is sustainable and replicable in small commercial firms.