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Herramientas para la Planificación Estratégica II
Andrés Ricardo SchuschnyPlanificación Estratégica
Mágister en Gestión PúblicaUniversidad de Santiago de Chile
2007
Algunas herramientas basadas en la metodología
6 sigma
¿Porqué 6 sigma?• ¿Es posible alcanzar el 100 % de calidad (defecto cero)?• ¿Porqué no conformarse con el 99% o incluso el 95%? Ej.: Un
96.642 % significa que de 100,000 transacciones efectuadas por un servicio; 3,358 resultarían desfavorables.
• Una ambiciosa meta sería: 99.9%. Pero que pasaría si eso sucediese: (datos de EE.UU)
– Las guarderías de los hospitales entregarían 12 bebes por dia a padres equivacados
– Algún banco descontaría 22,000 cheques de cuentas equivocadas ......cada 60 minutos.
– Se fabricarían 268,500 neumáticos defectuosos– Se emitirían 20,000 recetas medicinales incorrectas.
• “Seis sigma”: Un nivel de funcionamiento correcto del 99.99966 % (defectos prácticamente inexistentes), esto es equivalente a 0.00034% defectos ó 3.4 defectos por millón (6 sigma = 3.4 DPMO)
¿Qué es 6?• Definición:
– Una metodología que se centra en encontrar y eliminar las causas que producen defectos
– 6 es una medida estadística del nivel de desempeño de un proceso o producto
– Es un objetivo de lograr casi la perfección mediante la mejora del desempeño
– 6 es un proceso de gestión que permite a las compañías mejorar drásticamente sus resultados finales, diseñando y supervisando sus actividades
• Objetivos: Producir al nivel 6:– Eliminando defectos. = desviación estándar
– Reduciendo costos de producción y desarrollo– Reduciendo los tiempos de los ciclos y los niveles de inventario– Incrementar los márgenes y la satisfacción del cliente
¿De dónde sale 6?
1 sigma - Defectos 31.8%
3 sigma - Defectos 0.27 %
6 sigma – 3 DPMO
+
+3
+6
Limites de tolerancia
La escala de calidad de la metodología 6 mide el número de que caben dentro del intervalo definido por los limites de tolerancia
El concepto de 6 sigma• La diferencia entre la tolerancia superior (TS) y la tolerancia
inferior (TI) dividido por la desviación estándar, nos da la cantidad de sigmas ()
• Siempre que la medición esté dentro del intervalo TS-TI, se dirá que el servicio es conforme o de calidad
Un nivel de defectos de 3,4 dpmo se considera un nivel de calidad excelente y, por tanto, un objetivo estratégico a alcanzar si una organización pretende la satisfacción de sus clientes.
Nivel DPMO Nivel de calidad (%)
1 690,000 30.2328
2 308,537 69.1230
3 66,807 93.3319
4 6,210 99.3790
5 233 99.9767
6 3.40 99.99966
Ventajas del 6
• Hace que los procesos sean predecibles.• Elimina ineficiencias dadas por la repetición de
tareas mal realizadas (defectos) y por ello reduce costos.
• Mejora la calidad de los productos y servicios.• Mejora la satisfacción del “cliente”.
Hoja de ruta de la metodología
Herramientas 6
Tratamiento de la información• Segmentación:
– Agrupamiento de la información de acuerdo las características de los datos (ejemplo: día de la semana, región, tipo de servicios, etc.)
– Se producen categorías discretas (“cluster analysis”).
• Estratificación:– Es el agrupamiento de los datos por rangos de valor
(por ejemplo: registros de datos obtenidos en las horas pick versus momentos normales).
– La elección de los rangos está sujeto a juicio.– Permite la comparación de los atributos asociados a
los rangos “altos” en relación a los “bajos”.
Las herramientas básicas
• Diagramas de flujo y de causa y efecto (Ishikawa)
• Gráficos de puntos
• Histogramas
• Gráficos de Pareto
• Diagramas de control
• Estadísticas descriptivas (medias, varianzas, medianas, etc.)
• Hojas de checkeo (“checklists”)
Mapeo de procesos• Es una representación de las principales
actividades/tareas, subprocesos que se realizan. Conviene basarse en un esquema Insumo/Producto:
Etapa de un proceso
Insumos (fuentes de Variación)
Productos (sobre los que se mide el desempeño)
• Empleados• Equipamiento• Materias primas• Políticas• Procedimientos• Métodos• Información
• Servicio prestado• Producto desarrollado• Actividad realizada
Evaluar los insumos: ¿Son controlables? ¿Son críticos?
Conocer como funcionan los procesos el resolver el 50% de los problemas
Diagramas de flujo• Es una representación encadenada de las principales
actividades/tareas, subprocesos que se realizan:
Diagramas de flujo
Diagrama de causa y efecto I
(Diagramas de Ishikawa)
Diagrama de causa y efecto II
Diagrama de causa y efecto III
Definición de una “línea de base” para la información
• Consiste en definir una “fotografía” del desempeño de un proceso
• ¿Para qué sirve? Nos da una “base” a partir de la cual medir el desempeño
• ¿Cómo se la calcula? – Teniendo una descripción de los procesos – Vía referenciación (“benchmarking”)– A través del apropiado muestreo estadístico histórico.
Gráficos de puntos
Regresión lineal
Histogramas
Distribuciones de probablidadPoisson Normal Beta
Chi cuadrado Exponencial Gamma
Otras distribuciones: la uniforme, binomial o de Bernoulli, de Levy, de Cauchy, de Pareto, de Laplace, de Skellam, de Rademacher, de Zipf, hipergeométrica, de Von Mises…
Diagramas de Pareto
Sirve para priorizar las causas que tendrán mayor impacto y la importancia relativa de estas
Principio de Pareto: En todo grupo de factores que contribuyen a un mismo efecto, unos pocos son los responsables de la mayor parte de dicho efecto. Regla empírica de 80/20
Diagramas de Box y Whisker• Es una gráfica que presenta un solo eje y se muestran 5
valores: los valores mínimo y máximo, el 1er y 3er cuartil y la mediana. Del valor mínimo al 1er cuartil (Q1), se observa el 25% de los datos; de Q1 a la mediana se observa la misma cantidad y así sucesivamente. Este diagrama permite ver la algunas características generales de la distribución, tal como simetría y dispersión. Ejemplo: Sea la serie:
{18 27 34 52 54 59 61 68 78 82 85 87 91 93 100}
MedianaQ1 Q3
Diagramas de Box y Whisker
Detección de problemas esporádicos: diagramas de control
Como consecuencia de aplicar un plan
Aumentar la media (ejemplo: ventas) y achicar la varianza (dispersión)
Aplicación de métodos gráficos
Propósito Método gráficoVer relaciones entre los datos Gráficos de puntos
Ver relaciones en el tiempo Gráficos de series temporales
Ver variaciones de Y con una X Gráficos de cajas (Box plots)
Ver variaciones entre Y y varias X’s Gráficos multivariados
Priorizar dos X’s sobre las que focalizarse
Gráfico de Pareto
Testear la normalidad de los datos Histográmas y test de hipótesis
Predecir relación entre los datos Regresiones lineales o no lineales
Las voces que hay que oir
• La “voz del cliente”: – para entender lo que este busca y necesita (que
puede no ser lo mismo).
• La “voz del proceso”: – para conocer el desempeño y las capacidades
requeridas
• La “voz del negocio”: – para entender las prioridades y tendencias del sector
La voz del cliente (VOC)• ¿Qué es lo que el cliente considera como los
principales atributos de la calidad del producto o servicio prestado?
• Se realiza através de entrevistas, encuestas, focus groups, mostrando prototipos, leyendo el libro de quejas, etc.
• ¿Cuáles son los requerimientos que el cliente considera como críticos?
– Velocidad de atención– Costos– Tamaños– Etc.
Se puede hacer una Matriz cruzada que relacionelos párametros de diseño con losrequerimientos de los clientes
La voz del proceso• ¿Qué es que se es capaz de lograr?• ¿Cuándo se esta controlando el proceso y cuándo no?• El control del proceso se realiza con los gráficos de
evolución centrados en la media y estableciendo los límites inferiores y superiores de tolerancia.
Evaluando la calidad de la información
• ¿La frecuencia de muestreo es la correcta?• Los ratios o tasas sobre datos malos es un
indicador malo.• ¿Cuán grandes son los errores de medición?• ¿Cuáles son las fuentes de errores de
medición?• ¿Es el sistema de medición estable en el
tiempo?• ¿Cómo puede mejorarse el sistema de
medición?
Evaluando la calidad de la información
Evaluando la calidad de la información
• Los sistemas de medición deber ser:– Precisos (reproducible/repetible) – Estables– Exactitud (No sesgados)
• Diferencia entre precisión () y exactitud ():
Exacto pero no preciso
Preciso perono exacto
Preciso yexacto
Los outliers
• Son registros que se escapan de la distribución del proceso, es decir, que no siguen las características del resto de los datos.
• Es una observación anormal y atípica.• Conviene eliminarlos del proceso para evitar los
sesgos no deseados. ¿Cómo hacerlo?– Visualmente, viendo los gráficos, las distribuciones,
las tendencias en las series de tiempo.– Método del rangos entre cuartiles.– Existen métodos y tests estadísticos y econométricos
que destectan y eliminan outliers.
Método de rangos entre cuartiles
1. Determinar el 1er. (Q1) y 3er. (Q3) cuartil de los datos.
2. Calcular la diferencia entre ambos, es decir, el rango intercuartil (RI)
3. Límite inferior para considerar outliers = Q1 – 1.5 RI
4. Límite superior para considerar outliers = Q3 + 1.5 RI
Diagramas de Box y Whisker
Ejemplo para distribución Normal N(0,1)
Cuestiones relacionadas con la calidad de la información
• Identificar y remover datos de mala calidad• Identificar y remover outliers (a menos que
reflejen algo importante)• Si se remueven demasiados datos es necesario
analizar los sistemas de medición• Cuantificar la variación debida a los sistema de
medición
Otras herramientas