Justificación financiera para la optimización del OTIF en CMPC maderas: desarrollo de modelo de valorización de ineficiencias logísticas

Abstract

La creciente exigencia de los clientes, junto con la globalización y digitalización de los mercados, ha intensificado la presión sobre las empresas para optimizar sus cadenas logísticas. En este contexto, el indicador OTIF (On-Time In-Full) —que mide el cumplimiento de las promesas de entrega en cantidad y tiempo— se ha posicionado como una métrica clave de desempeño en la industria. En CMPC Maderas, el OTIF forma parte de los indicadores estratégicos definidos por la compañía dentro de su Plan 2030, estableciéndose como una prioridad alcanzar un cumplimiento del 90%. Sin embargo, su madurez organizacional aún es incipiente, especialmente en niveles administrativos y operativos. A esto se suma una cultura empresarial con alta resistencia al cambio, lo que ha dificultado la implementación efectiva de mejoras orientadas a su optimización. Frente a este escenario, el presente trabajo propone una metodología de valoración monetaria del incumplimiento del OTIF, con el objetivo de cuantificar su impacto financiero y justificar económicamente los esfuerzos destinados a su mejora. Para ello, se utilizó una combinación de análisis cualitativo (entrevistas internas) y cuantitativo (modelos de regresión), apoyado por una línea base de datos históricos de la operación en 2024. El modelo desarrollado permitió estimar que alcanzar un OTIF del 60% implicaría ahorros anuales cercanos a USD 1,5 millones, mientras que subir al 75% y 90% representaría ahorros de USD 2,3 y USD 3,4 millones, respectivamente. Estos resultados no solo visibilizan el costo real de las ineficiencias, sino que también ofrecen una herramienta concreta para sustentar decisiones estratégicas. Finalmente, se identificaron las áreas con mayor impacto económico y se entregaron recomendaciones para orientar la mejora continua del indicador. Esta memoria representa el primer ejercicio sistemático de este tipo en la compañía, abriendo la puerta para futuras aplicaciones más amplias que permitan capturar nuevos costos ocultos y profundizar el análisis del desempeño logístico.