La estimación precisa de la demanda de piezas de repuesto es un desafío en el caso de la demanda intermitente o irregular, caracterizada por la ocurrencia poco frecuente de la demanda y la variabilidad en el tamaño de la demanda. Si bien investigaciones anteriores han considerado el efecto de variables exógenas en la demanda de piezas de repuesto, hay una falta de investigación que considere los efectos de la calidad de reparación y el comportamiento agregado de la demanda de piezas de repuesto en flotas de activos bajo la influencia de múltiples impulsores de fallos que actúan simultáneamente. Esta investigación proporciona nuevas perspectivas sobre el problema de estimar la demanda variable de piezas de repuesto a través de la modelización y simulación de los efectos de múltiples impulsores de demanda de piezas de repuesto considerados simultáneamente. En particular, se introduce una contribución al estado del arte mediante el uso de un Proceso de Poisson Ramificado (BPP) para modelar los efectos de la calidad de reparación en la generación de demanda de piezas de repuesto junto con varios impulsores de demanda. El enfoque se aplica en un estudio numérico que involucra características de fallos de componentes basadas en datos de la vida real de un proveedor de mantenimiento, reparación y revisión (MRO) de aeronaves. Se demuestra que las mejoras en la calidad de reparación reducen la varianza en la demanda y el número total de fallos a lo largo del tiempo, y superan el efecto de los impulsores ambientales de fallos en términos de generación de demanda.