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9 KPIs en 8 semanas: transformación analítica de autopartista líder
Una autopartista mexicana con múltiples plantas productivas unificó sus 9 indicadores estratégicos —de OEE a ventas— en una torre de control gerencial automatizada sobre Microsoft Fabric. En 8 semanas.
El desafío
Un fabricante mexicano de autopartes opera múltiples plantas de manufactura de alta precisión, con procesos de fundición a presión y mecanizado que exigen visibilidad constante sobre indicadores de producción, ventas, inventario y costos.
La compañía ya contaba con Microsoft Fabric como plataforma de datos, pero sus indicadores gerenciales seguían dispersos en sistemas y formatos heterogéneos: el ERP para ventas y finanzas, sistemas MES que generaban archivos CSV en servidores locales, bases SQL on-premise para horas extra del personal, SharePoint para headcount y presupuestos, e incluso un sitio web externo sin API para benchmarks de inventario de la industria automotriz.
Varios de esos KPIs se consolidaban manualmente en Excel antes de cada revisión gerencial, sin automatización ni trazabilidad. Y las frecuencias requeridas eran muy distintas entre sí: el downtime de máquinas necesitaba actualización cercana al tiempo real, mientras otros indicadores eran mensuales.
La Dirección necesitaba poner en producción 9 KPIs estratégicos en una pantalla de control interactiva para la toma de decisiones. El desafío no era construir dashboards: era crear un entorno de decisión confiable, con una única fuente de verdad gobernada.
La solución
Nubiral ejecutó el proyecto bajo su modelo Nubiral PaaS (Profile as a Service), con una célula dedicada de cuatro perfiles: Service Delivery Manager, dos Data Engineers y un Business Analyst, durante dos meses.
En lugar de introducir una plataforma paralela, la solución extendió el Microsoft Fabric ya desplegado en la compañía. Azure Data Factory orquestó pipelines de ingesta incremental con frecuencias diferenciadas por fuente —cada hora para MES y ventas, near real-time para downtime de máquinas— con conectividad híbrida segura hacia los sistemas on-premise. Sobre el Data Warehouse se modeló cada KPI con reglas de negocio validadas junto al cliente.
El tablero "General Control Tower" se desarrolló en Power BI con enfoque MVP: los stakeholders vieron avances visuales desde el primer sprint, en paralelo a la automatización de datos. El equipo también resolvió desafíos técnicos no estándar, como la ingesta automatizada de una fuente externa sin API disponible.
El cierre incluyó cuatro artefactos de gobierno de datos —diccionario de datos, glosario de términos de negocio, matriz origen-destino y matriz de reglas de calidad— más transferencia de conocimiento (KT) y una semana de soporte post-producción.
Los resultados
9 KPIs estratégicos de planta y negocio en producción
8 semanas de ejecución end-to-end, en los tiempos contractuales acordados
Near real-time para el monitoreo de downtime de máquinas
4 artefactos de gobierno de datos entregados y documentados
1 pantalla de control gerencial interactiva de 85" para uso directo de la Dirección
Los gerentes de planta y de negocio pasaron de consultar reportes fragmentados por área a visualizar todos los indicadores críticos en una única vista. La automatización eliminó la consolidación manual previa a cada revisión gerencial, y el gobierno de datos implementado deja una base reutilizable para las próximas iniciativas de analítica avanzada e IA sobre la misma plataforma.
