Aplicación del software Power BI para evaluación de los indicadores de gestión de la calidad de suministro en una unidad operativa de distribución eléctrica

• Autor: Urbina Mogollón, Jorge Armando
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad de Piura
• Repositorio: UDEP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/7453
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11042/7453
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Energía eléctrica -- Calidad -- Control automático; Servicios de suministro de energía -- Control de calidad; Software para computadores -- Aplicación -- Control de calidad; 621.31; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

La tesis tiene como objetivo implementar el software Power BI para gestionar los indicadores de calidad de suministro, específicamente el Índice de Frecuencia de Interrupciones del Sistema (SAIFI) y el Índice de Duración de Interrupciones del Sistema (SAIDI). Esta implementación busca mejorar el monitoreo, análisis y visualización de datos, contribuyendo a la toma de decisiones informadas que incrementen la confiabilidad y eficiencia del servicio de distribución de energía en las Unidades Operativas. Las interrupciones en el suministro eléctrico han representado un reto constante para las unidades operativas de distribución eléctrica, afectando la satisfacción del cliente y generando sanciones por parte de Osinergmin. La gestión tradicional de estos indicadores no ha permitido identificar de manera efectiva los patrones de interrupciones ni reaccionar rápidamente ante incidencias. En este contexto, Power BI se perfila como una herramienta poderosa para la visualización y análisis de datos, facilitando la toma de decisiones en tiempo real. Estudios previos han evidenciado los beneficios de Power BI en diversos sectores. Por ejemplo, Vega Gahona (2023) demostró cómo los Dashboard interactivos mejoraron la gestión operativa en la industria agrícola, mientras que Ordinola Escobar (2022) aplicó esta herramienta en la minería para optimizar tiempos y reducir costos operativos. Asimismo, Vargas Machuca Mondragón (2023) destacó su efectividad en la gestión de mantenimiento de maquinaria pesada, reduciendo el tiempo de inactividad. La metodología de este estudio incluye la recolección y unificación de datos históricos sobre interrupciones, su análisis mediante Power BI, y el diseño de un Dashboard que permita a los usuarios visualizar los puntos críticos y tomar decisiones basadas en evidencia. Los resultados esperados incluyen la reducción de tiempos de respuesta, sanciones, y una mejora en la satisfacción del cliente. Esta investigación contribuirá a demostrar cómo la integración de herramientas de análisis de datos en la gestión de la calidad del suministro eléctrico puede transformar los procesos operativos y fortalecer la capacidad de respuesta.