Indicadores de Producción en Power BI para la Medición del rendimiento y la productividad
Para crear, seleccionar y analizar indicadores de una planta de producción de cualquier sector con Power BI.
Próximas ediciones del curso
| Inicio del curso | Finalización | |
|---|---|---|
| 19 de Mayo de 2026 | 28 de Agosto de 2026 | |
| 17 de Junio de 2026 | 28 de Septiembre de 2026 |
Duración: 60 horas
Precio: 260 USD
Equivalente aprox.: 362.790 ARS
Diploma
Metodología 100% E-learning
Aula virtual
Soporte docente personalizado
Flexibilidad de horarios
Pruebas de Autoevaluación
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
Curso avalado por Business Manager School – marca registrada de prestigio en formación
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Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:
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Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales
Al finalizar este curso podrás:
- Conocerás los indicadores más relevantes para el análisis del rendimiento y la productividad.
- Analizarás el proceso productivo de la empresa para poder seleccionar los indicadores más adecuados que nos permitan mejorar la eficiencia y corregir las desviaciones detectadas.
- Aprenderás a trabajar con la herramienta Power BI en el entono de l rendimiento y la productividad.
- Conocerás las diferentes opciones que tenemos para almacenar los datos de producción y que puedan ser después gestionados con Power BI.
- Obtener con esta herramienta las métricas necesarias y adecuadas a los indicadores de rendimiento y productividad.
- Establecerás objetivos de los indicadores en base a los datos rec opilados y aprender a actualizarlos.
- Identificarás los objetos visuales que en el entorno de Power BI son los más adecuados para mostrar tanto los valores de un KPI como su evolución.
- Analizarás qué desviaciones tienen mayor peso en la rentabilidad productiva y cuáles son los factores que las provocan.
- Conocerás los indicadores que necesitan mayor atención en base a su desviación con respecto a su objetivo, ponderándolos según diferentes criterios de importancia.
- Analizarás los informes creados con Power BI filtrándolos en base a diferentes criterios: cliente, producto, máquina, turno de producción, segmentadores de tiempo, etc.
- Evaluarás los costes causados por las desviaciones de rendimiento con respecto a los valores originariamente fijados y conocer las causas que los provocan.
Temario del curso
Conceptos fundamentales para generar indicadores con power bi
- Los cuatro pilares de Power BI.
- Introducción al servicio Power BI.
- Flujo de trabajo de Power BI.
Indicadores de rendimiento y productividad
- Cuadros de Mando de producción.
- Elegir los KPIs adecuados.
- Establecer los objetivos de los KPIs.
- Indicadores para la eficiencia global (OEE-EGE).
- Obtención y registro de los datos necesarios.
- Creación del modelo de datos.
- Ejemplo práctico.
Creación de kpis
- Generación de métricas.
- Representación de indicadores.
Procesos básicos para la interpretación de indicadores de producción
- Antes de cargar los datos.
- Los gráficos.
- Representación de indicadores.
- Evolución de los indicadores.
- Visualizaciones y presentación de informes para KPIs de rendimiento y productividad.
ANÁLISIS AVANZADO DE LOS KPIs
- ¿Qué se debe analizar?
- ¿Cómo analizar los datos?
- Límites de control superior e inferior (LCS-LCI).
Left on table (lot)
- ¿Qué es el LOT?
- Datos necesarios para crear indicadores LOT.
- Principales indicadores LOT: valor añadido actual, valor añadido estándar.
- Comparativa entre valores actuales y valores teóricos.
- Crear una página de máximos.
Caso práctico
- Enunciado del caso.
- Análisis de la situación.
- Obtención de datos.
- Oee.
- Método de análisis.
- Lot.
- Método de análisis.
Autor / Tutor del curso
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
Indicadores de Producción en Power BI para la Medición del rendimiento y la productividad , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Josep Romero Díez
Ingeniero Técnico Industrial Mecánico. Ingeniero de Desarrollo de Productos y Procesos. Consultor en gestión de datos en multinacionales industriales de diferentes sectores.
