La entrega a tiempo ayuda a que la operación funcione correctamente en el área de reparación de fuentes

de voltaje, donde el trabajo se enfoca en mejorar los tiempos de entrega dentro del departamento de

reparaciones. Para lograrlo, el equipo utilizará un sistema capaz de predecir y administrar materiales;

sin embargo, uno de los principales problemas es la falta de repuestos disponibles en el momento

necesario, situación que provoca retrasos en el diagnóstico, en la reparación y en la actualización de las

unidades enviadas por los clientes. Para atender esta necesidad, se propone desarrollar un programa que

analice datos históricos, identifique patrones repetitivos de fallas y prediga la demanda de materiales

que, en caso de no estar disponibles, afectan directamente la operación. Además, la metodología del

Palabras clave: entrega a tiempo, gestión de materiales, reparación de fuentes de alimentación,

predicción de demanda, eficiencia operativa

system capable of predicting and managing materials; however, one of the main problems is the lack of

spare parts available when needed, a situation that causes delays in diagnostics, repairs, and updates of

the units sent by customers. To address this need, a program is proposed that analyzes historical data,

identifies repetitive failure patterns, and predicts the demand for materials which, if unavailable, directly

affect operations. In addition, the program’s methodology includes the integration of software tools

aimed at improving the supply chain and strengthening inventory management. Thanks to this approach,

the project will reduce waiting times for parts, lower costs, and increase the efficiency of the repair

process; furthermore, the reduction in time and costs will help make the company more competitive,

while the increase in efficiency will contribute to improving customer satisfaction.

El área de reparaciones en las empresas que fabrican y mantienen fuentes de voltaje es un proceso que

ayuda a garantizar la continuidad de la operación de los clientes y a mantener los estándares dentro de

la industria de la electrónica. La entrega a tiempo de los equipos reparados es un indicador de

desempeño. La entrega de los equipos reparados impacta la satisfacción del cliente, la eficiencia de la

operación y la reputación de la organización. El aumento de la demanda de servicios que requieren

El segundo es que la planeación de inventarios es insuficiente. El tercero es que el abastecimiento de

materiales se retrasa. El cuarto es que no hay herramientas tecnológicas que ayuden a anticipar las piezas

que se van a necesitar según los tipos de fallas que se repiten. Por eso se presentan los retrasos en las

etapas del diagnóstico, de la reparación y de las pruebas funcionales. Los retrasos reducen la

productividad interna. Los retrasos también empeoran la percepción del servicio del cliente. La

importancia de tratar este problema está en que optimizar los tiempos de entrega mejora el desempeño

de la empresa y reduce los costos de almacenamiento, de compras de emergencia y de tiempos de

inactividad en la reparación. Optimizar los tiempos de entrega también hace que la empresa entregue

pronto. Además, la gestión de materiales fortalece la capacidad de la empresa para responder a las

exigencias del mercado y fortalece la competitividad de la empresa en el sector de la industria con

en la toma de decisiones. La digitalización de procesos permite predecir comportamientos. El análisis

de datos permite optimizar la planificación de recursos. Reducir tiempos de ciclo ayuda a mejorar la

eficiencia. Los estudios abordan la gestión predictiva de inventarios y el uso de herramientas

tecnológicas en los procesos de mantenimiento y reparación industrial. El análisis de datos históricos y

la identificación de patrones de fallas mejoran la disponibilidad de materiales críticos y reducen los

tiempos de espera en las áreas operativas. En el sector de la reparación de fuentes de alimentación

de componentes. El estudio busca encontrar patrones para anticipar los requerimientos que vienen y para

mejorar la disponibilidad de repuestos que se necesitan. El objetivo de la investigación es mejorar la

entrega a tiempo en el departamento de reparaciones. Para lograrlo, vamos a instalar un sistema de

predicción y gestión de materiales. El sistema usará los datos del pasado y los patrones de fallas que se

repiten. La hipótesis es que las herramientas de análisis de predicción y la gestión de los inventarios van

a reducir los tiempos de entrega. La hipótesis también dice que van a mejorar la eficiencia. La hipótesis

también dice que van a aumentar la satisfacción del cliente.

La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, debido a que se fundamenta en la

recopilación, medición y análisis de datos relacionados con los procesos de reparación de fuentes de

con el alcance predictivo. El estudio quiere resolver el problema operativo. Para eso el estudio crea el

sistema de predicción y de gestión de los materiales. El sistema de los materiales sirve para mejorar la

entrega a tiempo en el área de las reparaciones. Además, el estudio tiene el diseño no experimental y

transversal. En el diseño los datos se analizan sin manipular directamente las variables. Los datos son

del año fiscal 2024 (FY24). El conjunto de estudio incluye todos los números de parte que regresaron al

sitio de reparación durante el FY24. El conjunto de estudio incluye las unidades que están dentro de la

dirigido, debido a su alta representatividad dentro de la familia “P”. Este componente concentró el 30.4%

del revenue de dicha familia y el 7.74% del revenue total del universo durante el FY24, convirtiéndose

en un elemento clave para el análisis de patrones de falla, consumo de materiales y eficiencia operativa.

Las unidades de análisis estuvieron constituidas por los números de parte en proceso de reparación, los

tiempos de entrega, el consumo de materiales y repuestos, así como los historiales de fallas y retornos

registrados en los sistemas internos de la empresa. Estos elementos permitieron evaluar el desempeño

operativo y establecer relaciones entre la disponibilidad de materiales y el cumplimiento de los

indicadores de entrega a tiempo (OTD). Aquí está la información proporcionada por el usuario: Para

recolectar los datos usamos registros históricos de las bases de datos internas del departamento de

reparaciones. También usamos reportes de inventario, historiales de fallas y métricas operativas del

y para mejorar la operación. Incluimos solo los números de parte que tenían los registros de reparación,

los tiempos de entrega y el consumo de materiales del FY24. Excluimos los registros que faltaban datos,

las unidades que no tenían historial de reparación y los componentes que se usaban poco y que no tenían

impacto en el desempeño del proceso. Al final, una de las limitaciones del estudio es la dependencia de

la calidad y de la disponibilidad de los registros históricos. También el análisis está limitado a una

familia concreta de números de parte. Aun así, el estudio indica que los resultados son representativos.

actividades y a mejorar el proceso de reparación. El desarrollo conceptual del sistema predictivo busca

mejorar la entrega a tiempo y lograr o superar un nivel de servicio del 80%. Para validar la hipótesis,

analizamos 160 unidades de retorno del año fiscal 2024 (FY24). Consideramos el número de parte, la

revisión de la unidad, el kit de reparación que se necesita y otras condiciones del proceso. Los resultados

mostraron patrones claros entre la revisión de la unidad y los materiales que se usan para repararla.

Vimos que algunas revisiones usan siempre los mismos kits.

Figura 1. Esta figura muestra la relación entre la revisión y el kit de reparación más común.

El análisis mostró una relación entre la revisión de la unidad y el kit de reparación que se necesita. El

análisis indica que el modelo que predice puede anticipar la necesidad de material antes de que la unidad

entre al área de reparación. El modelo que predice ayuda a preparar los recursos con tiempo. El hallazgo

da una ventaja. El hallazgo permite planificar el inventario antes. El hallazgo reduce el tiempo de espera

de los componentes. Detectamos que cerca del 12 % de las unidades necesitaban, además del kit de

reparación, el subensamble A01. El subensamble A01 es un componente que tarda más de un mes en

Identificar antes las unidades que pueden necesitar el subensamble A01 ayuda a reducir los riesgos

operativos por falta de los materiales. También optimiza la planificación de las compras. Además evita

los retrasos por los largos tiempos de entrega de los proveedores. Otro hallazgo fue la identificación de

las unidades con revisiones antiguas. El equipo clasificó esas unidades como scrap en el sitio porque

esas unidades ya no eran viables técnica o económicamente para reparar. Esa clasificación redujo la

carga operativa del departamento. Además, la clasificación enfocó los recursos del departamento en las

unidades con mayor probabilidad de recuperación y entrega exitosa.

trabajo y reduce el tiempo de espera. La reducción de el trabajo sin utilidad también ayuda a el

desempeño de el área de reparaciones. La reducción de el trabajo sin utilidad está en los principios de

mejora y Lean Manufacturing. Los principios de mejora y Lean Manufacturing indican la eliminación

de actividades sin valor. Eliminar las actividades sin valor permite a la organización funcionar sin

interrupciones. El proceso mejora la operación. La organización avanza. Con los patrones del análisis

del FY24, hicimos una proyección para las unidades del año fiscal 2025 (FY25) con el modelo predictivo

que creamos. Logramos una precisión del 83.22 % en la predicción del kit de reparación que necesita

cada unidad.

Figura 4. La comparación entre predicciones correctas y errores