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Soluciones · por sector · fabricación

Fabricación: la línea que perdió disponibilidad, la unidad que costó más, el proveedor que se retrasó — leído antes de la revisión mensual

CIO (datos de ERP, MES y calidad ya cargados en un warehouse; el historian normalmente no lo está, y la página lo dice) · directores de planta y el COO (OEE, paradas, cumplimiento del programa) · controllers de planta y el CFO (coste de conversión unitario, coste de desechos, horas extra) · director de compras (entregas de proveedores, desviación de precio, calidad de entrada). El comprador suele ser el CIO con el COO; los lectores diarios son los jefes de línea y los controllers.

Cómo los tres agentes de esta página leen un mismo modelo semánticoA la izquierda, un modelo semántico; en el centro, tres agentes programados - Agente del Director de Planta, Agente de Costes de Fabricación, Agente de Materiales y Proveedores; cada uno publica a la derecha findings, recommendations y un brief.modelo semánticoimportado desde Axoria Data Studioscheduled_time_hoursdowntime_hoursunits_startedunits_goodunits_scrapAgente del Director dePlantasemanal · lunes 05:00FfindingRrecomm.BbriefAgente de Costes deFabricaciónmensual el día 5 · 06:00FfindingRrecomm.BbriefAgente de Materiales yProveedoressemanal · martes 05:30FfindingRrecomm.Bbriefcada cifra de un registro lleva una dirección de evidencia

Preguntas

Las tres preguntas que el consejo de una empresa fabricante hace cada mes

  • ¿Cayó el OEE por disponibilidad, rendimiento o calidad — y en qué línea?
  • ¿Por qué subió el coste unitario cuando el volumen se mantuvo plano?
  • ¿Qué proveedores se retrasaron, y cuánto costó la desviación de precio?

En conversación

Preguntas de ejemplo que la gente escribe en la conversación

vía de profundización — la evidencia del finding se lleva congelada; una cifra nueva necesita una consulta nueva, y el agente lo dice

  • "Desglose las paradas de Line 7 por código de motivo y semana."
  • "¿La subida de desechos en Line 2 está en un turno o en los dos?"
  • "Muestre el coste de conversión de Plant B por elemento de coste para los últimos seis meses."
  • "¿Qué líneas de qué proveedor llegaron tarde en agosto, por grupo de materiales?"
  • "¿Hasta qué fecha están actualizados los datos de coste?"

Personas

Tres agentes de ejemplo

Los agentes siguientes son ejemplos para este sector, no un conjunto fijo: Agente del Director de Planta · Agente de Costes de Fabricación · Agente de Materiales y Proveedores. La ejecución programada de cada uno se muestra en los conjuntos de ejemplo que siguen.

Conjunto 1

Agente del Director de Planta

Audiencia: directores de planta, jefes de línea, el COO.

Conjunto 2

Agente de Costes de Fabricación

Audiencia: controllers de planta, el CFO.

Conjunto 3

Agente de Materiales y Proveedores

Audiencia: el director de compras, los compradores de categoría, el responsable de calidad de entrada.

El nombre de un agente dice qué medidas lee y para quién. No tiene ninguna de las atribuciones del cargo: no decide, no aprueba ni actúa.

Agentes para los temas que usted elija

Un agente es una descripción de funciones, un modelo semántico vinculado y un calendario — no código —, de modo que los temas que vigila los fija usted: un pagador, una línea de servicio, una campaña, un proveedor. Los primeros los escribimos con usted.

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Conjuntos de ejemplo

Tres conjuntos de ejemplo, una ejecución cada uno

Cada conjunto es una persona de agente y la salida de una ejecución programada — el brief, las recommendations y los findings en los que se apoyan — en el sobre de registro propio del producto. El primer conjunto está abierto; los otros dos, plegados. El modelo y las medidas que asumen los conjuntos se enumeran al pie de la página.

IlustrativoConjunto 1Agente del Director de Planta
Persona
Lee OEE, paradas, desechos y cumplimiento del programa de un fabricante de pequeños electrodomésticos — tres plantas (A, B, C), once líneas de montaje, dos turnos, un país; separa "la planta cayó" de "una línea cayó", y "perdió disponibilidad" de "perdió calidad". · Audiencia: directores de planta, jefes de línea, el COO. · Tono: lenguaje de parte de turno, guiado por las cifras, sin adjetivos. · Idioma de salida: en
Señales que vigila
(1) Descomposición del OEE — cuál de disponibilidad, rendimiento y calidad se movió, por línea. (2) Paradas por código de motivo, y si las horas añadidas se concentran en un código. (3) Tasa de desechos por línea y código de defecto. (4) Paradas por falta de material como cuota de todas las paradas. (5) Producción sostenida por horas extra — producción plana mientras suben las horas extra.
Umbrales que se le dieron
finding 15 % · critical 40 % · métricas de ratio (OEE, tasa de desechos, disponibilidad) 8 % · cuota mínima 2 % de la producción de la planta · regla de gravedad: medium cuando se cruza un umbral, high cuando una métrica de ratio se mueve más de 1.25× su umbral o una métrica de recuento más de 1.5× el umbral de finding, critical por encima del umbral crítico; un finding con una celda de desglose toma la gravedad del movimiento propio de la celda; un tema ongoing conserva la gravedad que se le asignó

Cabecera de la ejecución

  • Programado semanalmente, lunes 05:00, Europe/Berlin
  • Periodo: agosto de 2026 (21 días laborables, 42 turnos) vs agosto de 2025 (21 días laborables, 42 turnos) — tiempo programado igual; sin semana de cierre en ninguno de los dos
  • Datos completos hasta 2026-09-19, medidos mediante max(PRODUCTION_DATE), hace 9 horas
  • Alcance: el agente se ejecuta bajo el alcance de producción (todas las plantas, sin métricas de coste)
  • Modelo: el modelo aprobado del espacio de trabajo, escrito en la ejecución
  • Coste: registrado en la ejecución
Brief

Agosto de 2026: OEE de Plant B Line 7 71.42 % → 62.78 % por paradas de la cinta transportadora, desechos de Plant A Line 2 1.24 % → 2.06 %, Plant C mantuvo la producción plana con horas extra +18.08 % mientras las paradas por falta de material subieron +151.92 %

Franja de supuestos

No indicó un periodo; se asumió el último mes completo (agosto de 2026), comparado con agosto de 2025 (tiempo programado igual). Las métricas de coste están fuera del alcance de este agente y no aparecen. La estrella de órdenes de trabajo de mantenimiento no tiene puente con las paradas; las comparaciones con ella se construyen en la frase.

La historia de producción de agosto son tres líneas, no tres plantas. En Plant B, Line 7 perdió disponibilidad — el OEE cayó de 71.42 % a 62.78 % al subir las paradas no planificadas de 53.42 a 84.34 horas, con el 63.43 % de las horas añadidas bajo el código de motivo de la cinta transportadora — mientras la planta en su conjunto se movió solo −2.18 %. En Plant A, Line 2 inició un 4.00 % más de unidades y las desechó al 2.06 % frente al 1.24 % de hace un año, con el 38.00 % de las filas de desechos sin código de defecto utilizable. En Plant C, la producción se mantuvo plana (+0.60 %) mientras las paradas por falta de material subieron al 21.30 % de las paradas de la planta y las horas extra subieron un 18.08 % — la línea de producción oculta lo que muestra la línea de horas.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Ejecución: semanal, el modelo aprobado del espacio de trabajo, datos completos hasta 2026-09-19. Guard Ledger: held 1 — borrador del candidato r-01, motivo numeric_provenance: el token about 62,000 € (coste de las horas perdidas) no se resolvió a ningún sobre — las métricas de coste están fuera del alcance de este agente; not_selected 0; duplicate 0.

Recommendation 1

Desglosar las paradas de Line 7 por código de motivo y por semana para agosto, y poner al lado el recuento de órdenes de trabajo de la cinta transportadora para las mismas semanas, construido en la frase

based_on: Finding 1 · responsable: jefe de mantenimiento de Plant B, con el jefe de línea

El 63.43 % de las horas de parada añadidas llevan un único código de motivo; el corte por semana mostrará si se trata de una parada larga o de una corta recurrente. La estrella de órdenes de trabajo no tiene puente con las paradas en este modelo, de modo que los dos recuentos se leen uno junto a otro, no unidos. La cifra que el agente redactó para el coste de las horas perdidas se retuvo — el coste está fuera del alcance de este agente y lo lee el Agente de Costes de Fabricación.

Los findings en los que se apoya

Finding 1

El OEE cayó por disponibilidad, en una línea: OEE de Plant B Line 7 71.42 % → 62.78 % (−12.10 %) con disponibilidad 84.10 % → 74.90 % — paradas no planificadas 53.42 → 84.34 horas, el 63.43 % de las horas añadidas bajo un único código de motivo

severity highdirection downnovelty newtrust Adesglose LINE = B-7

Line 7 de Plant B trabajó 336 horas programadas en agosto de 2026, las mismas que en agosto de 2025. Su OEE cayó de 71.42 % a 62.78 %, una variación de −12.10 % en una métrica de ratio, 1.51× el umbral del 8 % — severity high. La caída es disponibilidad: 84.10 % → 74.90 %, al subir las paradas no planificadas de 53.42 a 84.34 horas; el rendimiento (89.20 % → 88.60 %) y la calidad (95.20 % → 94.60 %) apenas se movieron. De las 30.91 horas de parada añadidas, 19.60 (63.43 %) llevan el código de motivo mechanical – conveyor. Line 7 produjo 36,540 unidades frente a 41,200 (−11.31 %) y supone el 14.60 % de la producción de agosto de Plant B; el OEE de Plant B en su conjunto se movió solo −2.18 % (68.90 % → 67.40 %), de modo que esta es la historia de una sola línea. Las órdenes de trabajo de mantenimiento de la cinta transportadora están en una estrella aparte sin puente con las paradas; si las reparaciones y las paradas coinciden en el tiempo no puede leerse en este modelo.

Recommendation 2

Desglosar los desechos de Line 2 por código de defecto y turno, y pedir al responsable de calidad que retire el código "other"

based_on: Finding 2 · responsable: responsable de calidad de Plant A

Un código de defecto que concentra el 38.00 % de las filas no explica nada. El corte por turno está en este modelo y cuesta una consulta; si la subida está en un turno la cuestión es de proceso, si está en los dos es de material, y el lote de material no está hoy en la estrella de producción.

Los findings en los que se apoya

Finding 2

Tasa de desechos en Plant A Line 2: 1.24 % → 2.06 % de las unidades iniciadas (+66.14 %) mientras las unidades iniciadas +4.00 % — el 38 % de las filas de desechos llevan el código de defecto "Other"

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose LINE = A-2

Line 2 de Plant A (hervidores, el 22.00 % de la producción de la planta) inició 428,500 unidades en agosto de 2026 frente a 412,000 un año antes (+4.00 %) y desechó 8,830 frente a 5,110. La tasa de desechos pasó de 1.24 % a 2.06 %, una variación de +66.14 % en una métrica de ratio, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical; las unidades buenas aun así subieron +3.14 %, de modo que la producción de la línea creció mientras sus desechos crecían más deprisa. El desglose por código de defecto está en este modelo pero no zanja la cuestión: 3,355 de las 8,830 filas de desechos de agosto (38.00 %) llevan el código other. Estos datos no pueden decir si los desechos añadidos son un lote de material o una deriva del proceso — el número de lote de material no está en la estrella de producción.

Publicado también en esta ejecución, sin ninguna recommendation que se apoye en él

Finding 3

Paradas por falta de material en Plant C: 31.20 → 78.60 horas (+151.92 %), ahora el 21.30 % de las paradas de la planta — producción mantenida plana (+0.60 %) con horas extra +18.08 %

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose DOWNTIME_REASON = Material shortage × PLANT = C

Las horas de parada de Plant C codificadas como material shortage subieron de 31.20 en agosto de 2025 a 78.60 en agosto de 2026 (+151.92 %, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical), llevando el código del 9.15 % de las 341 horas de parada de la planta un año antes al 21.30 % de sus 369 en agosto. La producción de la planta se mantuvo plana — 189,530 unidades frente a 188,400 (+0.60 %) — mientras las horas extra subieron de 6,140 a 7,250 (+18.08 %). Los dos hechos están uno junto a otro; el registro no los vincula, y la línea de producción por sí sola no muestra nada. Estos datos no pueden decir qué material faltó — el código de motivo de falta de material no lleva número de pieza en este modelo.

Lo que esta ejecución no pudo ver.

El lote de material detrás de los desechos de Line 2, el número de pieza detrás de las faltas de material de Plant C, y el momento de las reparaciones de la cinta transportadora frente a las paradas. El coste está fuera del alcance de este agente por diseño.

IlustrativoConjunto 2Agente de Costes de Fabricación
Persona
Lee el coste de conversión unitario, sus elementos, la intensidad energética y las horas extra de las mismas tres plantas; separa "el coste subió porque cayó el volumen" de "el coste subió por unidad al mismo volumen". · Audiencia: controllers de planta, el CFO. · Tono: lenguaje de controller, exacto, sin énfasis. · Idioma de salida: en
Señales que vigila
(1) Coste de conversión unitario por planta y elemento de coste, frente al mismo mes del año anterior. (2) Coste de mano de obra por unidad frente a unidades producidas. (3) Intensidad energética (kWh por unidad) junto al coste de energía por unidad, sin inferir la tarifa. (4) Cuota de horas extra sobre las horas pagadas. (5) Coste de desechos como cuota del coste de conversión.
Umbrales que se le dieron
finding 15 % · critical 40 % · métricas de ratio (costes unitarios, intensidades, cuotas) 8 % · cuota mínima 2 % del coste de conversión · regla de gravedad: medium cuando se cruza un umbral, high cuando una métrica de ratio se mueve más de 1.25× su umbral o una métrica de recuento más de 1.5× el umbral de finding, critical por encima del umbral crítico; un finding con una celda de desglose toma la gravedad del movimiento propio de la celda; un tema ongoing conserva la gravedad que se le asignó

Cabecera de la ejecución

  • Programado mensualmente el día 5, 06:00, Europe/Berlin
  • Periodo: agosto de 2026 vs agosto de 2025 (días laborables iguales; el cálculo de costes cierra mensualmente)
  • Datos completos hasta 2026-09-18, medidos mediante max(POSTING_DATE) — fecha de asiento, no fecha de producción; los asientos tardíos quedan fuera del límite
  • Alcance: ninguna regla a nivel de fila está vinculada a este agente — la ejecución se produjo sobre todas las filas
  • Modelo: el modelo aprobado del espacio de trabajo
  • Coste: registrado en la ejecución
  • Importes en EUR
Brief

Agosto de 2026: coste unitario de Plant B +8.71 % solo por mano de obra, intensidad energética de Plant A −9.36 %, horas extra de Plant C 14.10 % de las horas pagadas — una cifra de coste retenida por un error de origen

Franja de supuestos

No indicó un periodo; se asumió el último mes completo (agosto de 2026). El límite de los datos es la fecha de asiento; los asientos tardíos quedan fuera de él. El coste de mano de obra de Plant C para la semana 35 devolvió un error de origen y se registra como retenido, no como cero.

El coste de conversión por unidad de Plant B subió de 48.20 € a 52.40 € con un 4.10 % menos de producción, y la subida es mano de obra: un 12.89 % más por unidad, con energía y gastos generales por debajo del umbral. Plant A se movió en sentido contrario en energía — 3.10 kWh por unidad frente a 3.42 — aunque su coste de energía por unidad cayó solo un 2.95 %, y la tarifa que explicaría la diferencia no está en el modelo. Las horas extra de Plant C subieron al 14.10 % de las horas pagadas desde el 11.20 %; su coste de mano de obra de una semana no pudo leerse, de modo que el coste por unidad de la planta no se declara en esta ejecución.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Ejecución: mensual, el modelo aprobado del espacio de trabajo, datos completos hasta 2026-09-18. Guard Ledger: held 1 — candidato f-04 (coste de mano de obra por unidad de Plant C), motivo source_execution_error en la métrica labour_cost para la semana 35 (el sobre e7 dio error, no se usó ningún valor parcial); duplicate 1 — candidato f-05 (gastos generales por unidad, Plant B) fusionado en el Finding 1 por la huella conversion_cost|2026-08|plant-b; not_selected 0.

Recommendation 1

Desglosar el coste de conversión de agosto de Plant B por línea y por elemento de coste, y poner las horas pagadas por unidad de cada línea junto a su coste de mano de obra por unidad

based_on: Finding 1 · responsable: controller de Plant B

Si las horas por unidad subieron al compás del coste de mano de obra por unidad, el movimiento es de productividad; si las horas están planas y el coste subió, es de tarifa o de mezcla de categorías, que este modelo no contiene. Ambos cortes están en este modelo al nivel de detalle de línea.

Los findings en los que se apoya

Finding 1

Coste de conversión unitario de Plant B 48.20 € → 52.40 € (+8.71 %) mientras la producción −4.10 % — la subida es mano de obra: 19.40 € → 21.90 € por unidad (+12.89 %); energía +3.43 %, gastos generales +6.57 %

severity highdirection upnovelty newtrust Adesglose PLANT = B × COST_ELEMENT = Labour

Plant B produjo 250,300 unidades en agosto de 2026 frente a 261,000 un año antes (−4.10 %). Su coste de conversión por unidad subió de 48.20 € a 52.40 € (+8.71 %, 1.09× el umbral de ratio del 8 %). Por elemento: mano de obra 19.40 € → 21.90 € (+12.89 %, 1.61× el umbral de ratio — severity high en el elemento que sostiene el movimiento), energía 6.12 € → 6.33 € (+3.43 %), gastos generales 22.68 € → 24.17 € (+6.57 %); los otros dos elementos están por debajo del umbral. Plant B es el 33.35 % de las 750,630 unidades de agosto del grupo. Estos datos no pueden separar un cambio de tarifa salarial de más horas por unidad — las horas pagadas por planta están en este modelo, las tarifas salariales no.

Recommendation 2

Poner la cuota de horas extra de Plant C en seguimiento semanal junto a las horas de parada por falta de material, ambas en este modelo, y preguntar al responsable del modelo por qué falla el coste de mano de obra de la semana 35

based_on: Finding 3 · responsable: controller de Plant C, con el responsable del modelo de datos

Las horas extra y las paradas por falta de material son las dos caras de un mismo agosto en Plant C; el seguimiento semanal mostrará si siguen moviéndose juntas. Una métrica que da error se marca como broken en la nota del modelo hasta que se corrige, de modo que ninguna ejecución gasta una consulta en ella.

Los findings en los que se apoya

Finding 3

Horas extra de Plant C 12,400 → 15,900 (+28.23 %), 11.20 % → 14.10 % de las horas pagadas — el coste de mano de obra de la planta para la semana 35 no pudo informarse

severity highdirection upnovelty newtrust Adesglose PLANT = C

Las horas extra de Plant C subieron de 12,400 en agosto de 2025 a 15,900 en agosto de 2026 (+28.23 %, 1.88× el umbral de finding del 15 % — severity high), llevando las horas extra del 11.20 % de 110,700 horas pagadas al 14.10 % de 112,800. Las horas pagadas en su conjunto se movieron +1.90 %, por debajo del umbral; el desplazamiento está dentro de las horas, no en su total. La métrica de coste de mano de obra de Plant C devolvió un error de ejecución de origen para la semana 35, de modo que el coste de mano de obra por unidad de agosto de la planta no se produjo; el finding de horas se publica, la frase de coste que el agente redactó se retuvo. El código de motivo de las horas extra no está en este modelo.

Publicado también en esta ejecución, sin ninguna recommendation que se apoye en él

Finding 2

Intensidad energética de Plant A 3.42 → 3.10 kWh por unidad (−9.36 %) con producción +3.19 %, mientras el coste de energía por unidad cayó solo −2.95 %

severity mediumdirection downnovelty newtrust Adesglose PLANT = A

Plant A produjo 310,800 unidades en agosto de 2026 frente a 301,200 (+3.19 %) y usó un 9.36 % menos de energía por unidad — 3.10 kWh frente a 3.42 — 1.17× el umbral de ratio del 8 % (severity medium) y en la dirección buena para esta métrica. El coste de energía por unidad cayó menos, de 0.712 € a 0.691 € (−2.95 %). La diferencia entre las dos variaciones es visible pero no se explica aquí: la tarifa energética no es una métrica en este modelo, y el agente no infiere ninguna.

Lo que esta ejecución no pudo ver.

Las tarifas salariales, la tarifa energética, el código de motivo de las horas extra y el coste de mano de obra de la semana 35 de Plant C. El coste de desechos como cuota del coste de conversión estuvo por debajo del umbral en todas las plantas y no se informa.

IlustrativoConjunto 3Agente de Materiales y Proveedores
Persona
Lee las líneas de pedido de compra, las recepciones, la desviación de precio y la inspección de entrada del mismo fabricante; separa "los proveedores se retrasaron" de "un proveedor se retrasó", y "los precios subieron" de "compramos fuera del estándar". · Audiencia: el director de compras, los compradores de categoría, el responsable de calidad de entrada. · Tono: llano, lenguaje de informe de compras. · Idioma de salida: en
Señales que vigila
(1) Entregas completas y a tiempo por proveedor y grupo de materiales, con la cuota del proveedor en líneas y en valor. (2) Desviación del precio de compra como cuota del coste estándar, por grupo de materiales. (3) Tasa de rechazo en la inspección de entrada por material. (4) Momento de la recepción — fecha prometida frente a fecha de recepción. (5) Concentración de proveedores por material.
Umbrales que se le dieron
finding 15 % · critical 40 % · métricas de ratio (OTIF, cuota de desviación, tasa de rechazo) 8 % · cuota mínima 2 % de las líneas de pedido de compra o 5 % del valor de compra · regla de gravedad: medium cuando se cruza un umbral, high cuando una métrica de ratio se mueve más de 1.25× su umbral o una métrica de recuento más de 1.5× el umbral de finding, critical por encima del umbral crítico; un finding con una celda de desglose toma la gravedad del movimiento propio de la celda; un tema ongoing conserva la gravedad que se le asignó

Cabecera de la ejecución

  • Programado semanalmente, martes 05:30, Europe/Berlin
  • Periodo: agosto de 2026 vs agosto de 2025, sobre la fecha de entrega prometida (días laborables iguales)
  • Datos completos hasta 2026-09-19, medidos mediante max(RECEIPT_DATE), hace 10 horas
  • Alcance: el agente se ejecuta bajo el alcance de compras (todas las plantas, solo las estrellas de compras e inspección)
  • Modelo: el modelo aprobado del espacio de trabajo
  • Coste: registrado en la ejecución
  • Importes en EUR
Brief

Agosto de 2026: entregas completas y a tiempo del proveedor de motores 96.12 % → 71.36 %, desviación de precio de Electronics 2.10 % → 4.60 % del estándar, rechazos de Plastics 0.90 % → 1.69 % — faltan las filas de inspección de Plant C de dos semanas

Franja de supuestos

No indicó un periodo; se asumió el último mes completo (agosto de 2026) sobre la fecha de entrega prometida. Los resultados de inspección de Plant C no tienen filas para las semanas 33–34 y se registran como data state; la planta queda excluida de el ratio de rechazo. La estrella de compras y la estrella de producción no están unidas; las afirmaciones lado a lado no llevan ninguna afirmación causal.

Las entregas de proveedores se mantuvieron a nivel de grupo — el 87.10 % de las líneas de los 20 principales a tiempo y completas, frente al 93.40 % — pero un proveedor cayó con fuerza: el proveedor de motores entregó el 71.36 % de sus 412 líneas a tiempo y completas, frente al 96.12 % de hace un año, sobre el 23.01 % del valor de compra de agosto. Electronics registró una desviación de precio desfavorable del 4.60 % del estándar sobre 1.86 M € de gasto, frente al 2.10 % de un año antes. Los rechazos de Plastics subieron al 1.69 % de los lotes de inspección desde el 0.90 %, medidos en dos plantas porque faltan las filas de inspección de la tercera de dos semanas.

covers: Finding 1, Finding 2, Finding 3

— Ejecución: semanal, el modelo aprobado del espacio de trabajo, datos completos hasta 2026-09-19. Guard Ledger: held 0; not_selected 1 — candidato f-04 (OTIF del proveedor de cables −9.10 %, dentro del umbral una vez aplicada la regla de celda) descartado en el gate 7 por quedar por debajo del propio listón del agente; data state 1 — el sobre e6 (lotes de inspección) devolvió 0 filas para Plant C en las semanas 33–34; duplicate 0.

Recommendation 1

Desglosar las líneas de agosto del proveedor de motores por días de retraso y por planta, y poner al lado las horas de parada por falta de material de Plant C de las mismas semanas, construido en la frase

based_on: Finding 1 · responsable: gerente de compras, con el planificador de producción de Plant C

Un proveedor que se retrasó dos días y uno que se retrasó tres semanas exigen conversaciones distintas. El corte por retraso está en este modelo. La estrella de paradas no está unida a la estrella de compras; las dos se leen una junto a otra, y el registro no hace ninguna afirmación causal entre ellas.

Los findings en los que se apoya

Finding 1

El retraso de un solo proveedor: entregas completas y a tiempo del proveedor de motores 96.12 % → 71.36 % de las líneas (−25.76 %) mientras los 20 principales proveedores en conjunto se movieron 93.40 % → 87.10 %

severity highdirection downnovelty newtrust Adesglose SUPPLIER = motor supplier (7.96 % de las líneas, 23.01 % del valor de compra)

Entre los 20 principales proveedores, 4,509 de las 5,177 líneas de pedido de compra de agosto llegaron en la fecha prometida y completas, frente a 4,812 de 5,152 un año antes: 87.10 % frente a 93.40 %, una variación de −6.75 % que se queda por debajo del umbral de ratio del 8 % a nivel de grupo. Un solo proveedor sostiene el movimiento: el proveedor de motores entregó 294 de 412 líneas a tiempo y completas frente a 396 de 412 (71.36 % vs 96.12 %, −25.76 %, 3.22× el umbral de ratio del 8 % — severity high; el umbral crítico del 40 % no se alcanza). Tiene el 7.96 % de las líneas pero 2.00 M € de los 8.69 M € de valor de compra de agosto (23.01 %), y sus motores alimentan Plant C, donde las paradas por falta de material subieron este mes (el registro del Agente del Director de Planta; las dos estrellas no están unidas aquí). Estos datos no pueden decir si las líneas retrasadas lo fueron un día o un mes — la estrella de recepciones contiene la fecha de recepción, pero el agente no abrió el corte por días de retraso en esta ejecución.

Recommendation 2

Desglosar la desviación de precio de Electronics por proveedor y por fecha de pedido de compra, y pedir al responsable del modelo que añada la marca de precio de contrato a la línea de pedido de compra

based_on: Finding 2 · responsable: comprador de categoría, Electronics, con el responsable del modelo de datos

Si la desviación está en un solo proveedor, es una cuestión de negociación; si está repartida entre proveedores y fechada a partir de una semana, es un movimiento de mercado. Ambos cortes están en este modelo. Si un pedido se hizo a precio de contrato o a precio spot no lo está — esa marca es un cambio en Data Studio.

Los findings en los que se apoya

Finding 2

Desviación del precio de compra en Electronics: 2.10 % → 4.60 % del coste estándar (+119.49 %) sobre 1.86 M € de gasto de agosto, el 21.40 % del valor de compra

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose COMMODITY_GROUP = Electronics

Las compras de Electronics asentaron 85,600 € de desviación de precio desfavorable sobre una base de coste estándar de 1.86 M € en agosto de 2026 (4.60 %), frente a 39,000 € sobre la misma base un año antes (2.10 %): una variación de +119.49 % en una métrica de ratio, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical. Electronics es el 21.40 % de los 8.69 M € de valor de compra de agosto del grupo. Los demás grupos de materiales están dentro del 1.5 %. Estos datos no pueden separar un movimiento del precio de mercado de una compra fuera del contrato — la marca de precio de contrato no está en la línea de pedido de compra en este modelo.

Publicado también en esta ejecución, sin ninguna recommendation que se apoye en él

Finding 3

Tasa de rechazo de entrada en Plastics: 0.90 % → 1.69 % de los lotes de inspección (+88.46 %) — resultados de inspección de Plant C ausentes durante dos semanas

severity criticaldirection upnovelty newtrust Adesglose COMMODITY_GROUP = Plastics

De 23,900 lotes de inspección de Plastics en agosto de 2026, 405 fueron rechazados (1.69 %) frente a 214 de 23,800 un año antes (0.90 %): una variación de +88.46 %, por encima del umbral crítico del 40 % — severity critical. La tasa se mide solo en las plantas A y B: los resultados de inspección de Plant C no tienen filas para las semanas 33 y 34, lo que se registra como data state, y la planta queda excluida de el ratio en lugar de contarse como limpia. El motivo de rechazo está en este modelo; 247 de los 405 rechazos de Plastics de agosto (60.99 %) llevan el código dimensional. Estos datos no pueden decir si los lotes rechazados procedían de un moldeador o de varios — la dimensión de proveedor está en la estrella de compras, no en la estrella de inspección, y las dos no tienen puente.

Lo que esta ejecución no pudo ver.

La marca de precio de contrato en las líneas de pedido de compra, el proveedor detrás de cada lote de inspección y el retraso en días (en el modelo, no abierto en esta ejecución). Si el retraso del proveedor de motores y las faltas de material de Plant C son el mismo suceso es una pregunta que las dos estrellas sin unir no pueden responder.

Cada cifra lleva una dirección

En el producto cada cifra se vincula a una dirección de evidencia — sobre, fila, celda, dígito de control — y una cifra sin ella se retiene, no se publica. La anatomía de un registro →

Las cifras derivadas muestran su operación

Una variación, una cuota o una brecha la calcula el engine y lleva sus operandos; el modelo nunca divide. Cómo se demuestra cada cifra →

La gobernanza de IA es la capa de publicación

Ocho gates deterministas, el nivel de trust, la interpretación marcada con insignia, una franja de supuestos que no se puede desactivar y el Guard Ledger. Dónde puede llegar el modelo y dónde no →

Preguntas frecuentes

Cuatro preguntas que suelen hacerle a esta página

01Nuestros datos de MES e historian no están en el warehouse. ¿Puede el agente trabajar igualmente?

Trabaja sobre lo que contiene el modelo importado — órdenes de producción, partes de turno, lotes de calidad, asientos de coste. Lo que no está en el modelo se declara ausente, nunca se estima.

02¿Ve a los operarios por su nombre?

No. Operario e inspector están marcados como personales; los cortes permitidos más cercanos son línea y turno.

03¿Puede unir nuestros datos de compras con nuestros datos de paradas?

Solo si el modelo importado define la relación. Donde no la define, el agente lee los dos uno junto a otro y así lo dice.

04¿Qué ocurre cuando una métrica de coste da error?

La métrica se marca como broken en la nota del modelo, el agente deja de consultarla, y cada frase que la necesitaba se retiene con el motivo, de forma visible.

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Lo que asumen los ejemplos

Los datos, el modelo y las medidas detrás de los tres conjuntos

Nada en un conjunto se apoya en una fuente ajena al modelo descrito aquí. Abra lo que quiera conciliar.

01Fuentes de datos asumidas — datos que un fabricante ya tiene

Órdenes de producción del ERP (cantidades planificadas vs producidas, fechas de asiento), MES o partes de turno (tiempo programado, paradas con códigos de motivo, unidades iniciadas y unidades buenas), registros de calidad (desechos por código de defecto, resultados de inspección de entrada), asientos de coste (mano de obra, energía, gastos generales por planta y mes), pedidos de compra y recepciones de mercancía (fecha y cantidad prometidas vs recibidas), listas de precios y costes estándar, lecturas de contadores de energía por planta. Nivel de detalle típico del warehouse: una fila por orden de producción y turno, más una fila por línea de pedido de compra.

02Modelo semántico asumido — el mínimo para las tres personas
Medidas
scheduled_time_hours · downtime_hours (con código de motivo) · units_started · units_good · units_scrap · oee (derivada por el engine a partir de disponibilidad × rendimiento × calidad, o los tres componentes como medidas) · schedule_adherence · overtime_hours · paid_hours · conversion_cost (componentes de mano de obra, energía y gastos generales) · units_produced · energy_kwh · po_lines_ordered · po_lines_on_time_in_full · purchase_value · standard_cost_value · price_variance · inspection_lots · inspection_rejects.
Dimensiones
fecha de producción · planta · línea · turno · familia de producto · código de motivo de parada · código de defecto · elemento de coste · proveedor · grupo de materiales · fecha de pedido de compra · fecha del lote de inspección. Marcados como personales y nunca desglosados por: operario, inspector.
Frontera de datos
medida por el engine mediante max(PRODUCTION_DATE) para la estrella de producción y max(POSTING_DATE) para la estrella de costes; la estrella de órdenes de trabajo de mantenimiento, donde existe, no tiene puente con las paradas — las comparaciones se construyen en la frase.
03KPI asumidos — lo que siguen los directivos de fabricación
KPIDefiniciónUnidadBanda típicaDesglose habitual
Eficacia general de los equipos (OEE)disponibilidad × rendimiento × calidad%clase mundial 85 %; típico ≈ 60 %; las industrias de proceso a menudo > 90 % [investigación]línea · planta · turno
Entrega a tiempopedidos enviados en la fecha prometida / pedidos%≥ 95 % ejemplar; suministro de automoción 98–99 % [proveedor]cliente · planta
Tasa de pedidos perfectosa tiempo × completo × sin daños × documentación correcta%cuartil superior ≥ 95 %; mediana del mid-market 80–88 % [definición de asociación; cifras de proveedores]cliente
Rendimiento a la primeraunidades buenas a la primera / unidades iniciadas%sin banda universallínea · producto
Tasa de desechos / retrabajoscoste de desechos / coste de producción%específico de cada empresalínea · producto
Paradas no planificadashoras perdidas / horas programadas%específico de cada empresaactivo · planta
MTBF / MTTRtiempo medio entre fallos / tiempo medio de reparaciónhorasespecífico de cada empresaclase de activo
Rotación de inventario (materia prima, WIP, producto terminado)coste de las mercancías / inventario mediorotacionesespecífico de cada empresaplanta · SKU
Coste de conversión unitariocoste de conversión / unidades producidasmonedaespecífico de cada empresaproducto · planta
Productividad de la mano de obraunidades por hora de mano de obraunidades/hespecífico de cada empresalínea · turno
Intensidad energéticakWh por unidad o toneladakWhespecífico de cada empresaplanta
Seguridad (TRIR / LTIFR)incidentes por 200k o 1M de horastasasin banda universalplanta
Cumplimiento del programaplan cumplido / planificado%específico de cada empresalínea
Entregas de proveedor a tiempo y completaslíneas de pedido recibidas en fecha y completas / líneas de pedido%específico de cada empresaproveedor · categoría

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