Prioridad por estación
El análisis permitió ver que una parte relevante de las incidencias se concentraba en una estación concreta, donde el problema de material asociado a un remache crítico estaba contaminando ritmo, calidad y retrabajos.
Caso de planta · Aviones.SL
Por primera vez en Aviones.SL hubo una lectura seria de averías en planta. Diseñé una app para clasificar incidencias, detectar las más recurrentes, cuantificar su downtime y entregar a dirección reportes por nave con prioridades y acciones concretas.
Nunca se había analizado de forma estructurada qué averías repetían más y cuáles estaban drenando más horas de planta.
La app convirtió incidencias dispersas en una foto ejecutiva por nave, equipo, causa y tiempo muerto.
El resultado fue una hoja de ruta tangible para eliminar o mitigar problemas y evitar más de 100 000 h de averías.
Vídeo de planta
Este vídeo queda integrado en la página y se reproduce automáticamente cuando el usuario llega a esta parte del caso, para conectar el análisis con la realidad de planta.
Qué decisiones habilitó
La información dejó de estar rota entre comentarios, históricos sueltos y percepciones. El sistema pasó a responder con datos a tres preguntas operativas: qué falla más, qué para más tiempo y qué conviene corregir ya para reducir incidencias reales.
El análisis permitió ver que una parte relevante de las incidencias se concentraba en una estación concreta, donde el problema de material asociado a un remache crítico estaba contaminando ritmo, calidad y retrabajos.
En otra estación apareció un patrón claro de presión de aire inestable: varias repeticiones en pocos días y horas acumuladas de parada suficientes para justificar revisión de línea, regulación y mantenimiento preventivo inmediato.
Los directores empezaron a recibir reportes personalizados por nave con datos, prioridades claras y una secuencia de actuación: qué problema atacar, qué efecto esperar y dónde el siguiente euro de esfuerzo iba a devolver más capacidad.
La solución no se quedó en visualizar. Ordenó la conversación de planta para pasar de intuiciones a un backlog real de correcciones, mantenimientos preventivos y decisiones de inversión con impacto esperado sobre incidencias y tiempo parado.
La app detectó las averías que más veces se repetían, incluso aunque cada una pareciera menor por separado.
Para dejar de normalizar el mismo fallo una y otra vezSe cruzaron frecuencia y horas perdidas para enseñar qué averías drenaban más capacidad productiva y dónde estaba el verdadero coste oculto.
La prioridad la marcó el impacto, no el ruidoCada director recibió reportes personalizados con su contexto operativo, sus top averías y un plan de acciones directo para su nave.
Misma base de datos, lectura ejecutiva distintaEl sistema tradujo patrones en medidas concretas: repuestos críticos, cambios de proceso, ajustes preventivos y mitigaciones para evitar más de 100 000 h de averías.
Analítica que termina en ejecuciónReporting actualizado
Simulo en la landing la misma sensación del panel vivo: reportes emitidos, incidencias clasificadas y horas de downtime bajo control moviéndose delante del usuario.
Directores por nave
Top problemas priorizados
Impacto conseguido
La diferencia real no fue una pantalla bonita. Fue conseguir que mantenimiento y dirección compartieran la misma prioridad, con evidencia, con foco y con acciones que se podían ejecutar.
Ese cambio permitió cortar discusiones circulares, justificar inversiones y atacar las causas con mayor retorno operativo primero.
Tu siguiente caso
Diseño cuadros de mando, analítica industrial y sistemas de reporting para que producción y dirección decidan con la misma evidencia.