Azócar Falcón, Luis Felipe2026-07-292026-07-292026-07-28https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/78874En las pequeñas y medianas empresas, en adelante pymes industriales, la gestión operacional suele estar limitada por recursos y por la dependencia de activos críticos; en ese contexto, el desafío no es solo aplicar mantenimiento productivo total, sino contar con datos confiables, estructurados y comparables que permitan identificar pérdidas, analizarlas de forma consistente y priorizar acciones de mejora con base objetiva. La presente memoria diseña e implementa un sistema automatizado, concebido como producto de consultoría para INNOVAC, orientado a estandarizar y analizar datos de pérdidas operativas en organizaciones que no cuentan con procesos consistentes de registro. El sistema también responde a un escenario típico de baja madurez de datos: registros desordenados o heterogéneos que requieren un “primer estándar” para ordenar la información y construir una línea base de gestión. El objetivo central es transformar información operacional en resultados analíticos consistentes y comparables, alineados con el enfoque de mantenimiento productivo total. Para lograrlo, se define una estructura estándar para los datos de entrada, se automatiza el tratamiento de datos y se incorporan validaciones que detectan brechas típicas del registro, como campos obligatorios faltantes, problemas de formato, duraciones inconsistentes o negativas y duplicidad de registros, fortaleciendo la trazabilidad de los resultados. Los resultados del sistema se presentan en dos capas complementarias: por un lado, una reportabilidad interactiva que permite priorización rápida mediante un Árbol de Pérdidas y el desglose del indicador global de eficiencia; y, por otro lado, un conjunto de salidas analíticas que cubren disponibilidad y confiabilidad con su dimensión de costos, métricas de mantenimiento y la distribución de tiempos de reparación, métricas de rendimiento y métricas de calidad. El sistema se evalúa mediante un caso de aplicación readaptado, mostrando su capacidad de convertir registros heterogéneos del cliente en resultados estructurados para la toma de decisiones e incorporando alertas de calidad del dato que evidencian brechas de captura que deben corregirse para sostener comparabilidad y gestión en el tiempo.192 páginasesAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Automatización de datosExcelencia operacionalEficiencia globalConfiabilidad35609002924198 Trabajo decente y crecimiento económico9 Industria, innovación e infraestructura12 Producción y consumo responsables