Implementación de Indicadores de mantenimiento a través de herramienta BI para una empresa de gestión del ciclo integral del agua

Abstract

Este Trabajo Fin de Máster aborda la elección e implementación de unos indicadores de mantenimiento en un sistema de Business Intelligence para una empresa encargada de la gestión integral del ciclo del agua. Las empresas responsables de la gestión del agua en las grandes ciudades conllevan mucho trabajo de mantenimiento a lo largo de su completo recorrido, desde la recepción del agua hasta su posterior saneamiento y retorno a su cauce natural, que resulta difícil de gestionar eficazmente sin una óptima organización del departamento y un buen sistema de información. En el mercado actual existen una gran cantidad de sistemas BI que ofrecen optimizar los procesos y los recursos de las empresas. La elección correcta de uno de estos sistemas es clave para el éxito de su implementación y su progreso. Para este trabajo académico se ha optado por la elección del Sistema Business Intelligence de SAP, encargada de procesar y depurar los datos e información recogida del módulo PM de SAP para analizar, planificar y programar unos indicadores de mantenimiento para una futura mejora de la toma de decisiones y, por consiguiente, una optimización en costes y tiempo.

This Master’s Final Project presents the choice and implementation of maintenance indicators in a Business Intelligence system for an enterprise responsible of the management of water integral cycle. Enterprises responsible of water managing in the big cities entail very much work of maintenance through its complete route, since the water receipt to the following sanitation and return to the natural channel, that results difficult to manage effectively without an ideal department organization and a good information system. In the current market exists a great amount of BI systems which provide optimizing process and resources of enterprises. The correct choice of one of these systems is a key for an implementation and progress with successful. To this academic work has been chosen a BI system from SAP, handled of processing and depurating data and information from the module PM of SAP to analyze, plan and schedule maintenance indicators for a future improvement of decision making and therefore an optimization in costs and time.