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CAPÍTULO II
MARCO TEÓRICO
CAPÍTULO II
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MARCO TEÓRICO
Si bien es cierto, que el concepto de eficiencia organizacional no es un
concepto nuevo, si son de data reciente los esfuerzos dirigidos a su
medición. Hacia el año 1996, la empresa Monitor Company desarrolló y
aplicó una encuesta nacional de Competitividad para Venezuela orientada a
los grupos demográficos tradicionales (sector público, sector privado,
trabajadores, medios de comunicación y del medio universitario); que cubría
un amplio espectro temático entre los que se incluyó el aspecto relativo a la
eficiencia organizacional.
Tabla 2.1 Items evaluados encuesta Nacional Competitividad para Venezuela 1 Naturaleza de la creación de riqueza
2 Capacidad del país para competir
3 Contexto social
4 Apertura al libre comercio
5 Apertura al aprendizaje internacional
6 Estrategia a nivel de la empresa
7 Eficiencia organizacional
Fuente: Fairbanks, M.; Lindsay, S. (1999, p. 190)
Sobre este último item en particular, los resultados de la medición
arrojaron para ese entonces, que PDVSA era percibida como la entidad con
mayor índice de eficiencia del total de las clasificadas “por encima del
promedio”, según se ilustra en la fig. 2.1 .
13
Fig. 2.1 Clasificación de la eficiencia organizacional en Venezuela Fuente: Fairbanks & Lindsay. (1999, p. 195)
Estos resultan crean un precedente importante relacionado con el hecho
de que además de las medidas de desempeño que se aplican internamente
en la corporación para controlar los resultados operacionales, también debe
ser considerado como un indicador sensible de medición la percepción que
tiene el entorno con respecto al esquema de administración que ésta emplea
para cubrir los objetivos y metas establecidos.
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2.1. ANTECEDENTES
A fin de sustentar las bases o elementos de partida para el modelo
propuesto en esta investigación, esta sección hará referencia a estudios
previos realizados sobre modelos de gerencia orientados hacia la estimación
del capital humano, que toman como premisa básica la eficiencia y
competitividad de la organización.
Sin duda, la evolución de las metodologías y herramientas que ha venido
aplicando PDVSA en materia de planeación de recursos humanos y
estimaciones de requerimientos de fuerza laboral, han estado
fundamentadas en la continua búsqueda de mejoramiento basada en los
benchmarking internos y externos con empresas marcadoras, sin dejar de
lado el aspecto que muchas de ellas, como la que da origen a esta
investigación, han sido propiciadas por la creatividad e innovación de los
equipos de trabajo que se encuentran desplegados en la corporación.
La tabla 2.2 plantea una síntesis de los planteamientos previos, donde se
aprecia la secuencia de hitos más relevantes que han enmarcado los
procesos de toma de decisiones asociados a la demanda de recursos.
Obsérvese que antes de 1995, se tenía un predominio en el uso de
modelos lineales basados en el comportamiento histórico donde el criterio de
decisión se basaba en identificar las diferencias que se tenían para los
períodos futuros con base a los escenarios corporativos, establecidos en el
plan de negocios.
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Tabla 2.2 Evolución y aprendizaje –Modelos Estimación Fuerza Laboral - PDVSA PERIODO METODOLOGÍAS
BASE FUNDAMENTO
METODOLÓGICO ATRIBUTOS
ANTES DE 1995 Modelos lineales Tendencias Diferencias 1995 1999 Modelos relacionales Opiniones de expertos Desviaciones 1999 2001 Simuladores Razonamiento
sistémico Variabilidad
2002 Optimización Decisiones justo a tiempo
Confiabilidad
Fuente: Porras, R. (2001)
En el periodo de 1995 a 1998, se empiezan a manejar modelos
relacionales considerando los criterios provenientes de expertos, donde el
marco decisorio se conformaba en el análisis de las desviaciones
encontradas en dichos criterios.
Luego, el periodo 1999-2001 abre una etapa que da cabida al uso de
herramientas de simulación, como la diseñada a través de este proyecto,
cuya orientación filosófica parte de la confrontación de información de
diferentes niveles de la organización y mediante el análisis de las relaciones
de interdependencia de las variables relevantes y cómo su variación incide
en los resultados del negocio, a objeto de adecuar de forma sistémica las
necesidades de recursos y tomando en cuenta los criterios de incertidumbre.
Para efectos de esta investigación se consideran como precedentes 2
estudios realizados en el seno de la industria. El primero data del año 1998 y
estuvo dirigido por la Gerencia de Desarrollo y Mantenimiento de
Competencias adscrita a la Gerencia Técnica / PDVSA Producción, cuyo
objetivo se focalizó en modelar el balance de las necesidades de recursos
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humanos en las Unidades de Explotación (UE’s) considerando el
establecimiento de nómina vigente para ese momento, el perfil de dominio de
competencias de esa nómina y las exigencias del p lan de negocios.
El alcance de este modelo estuvo circusncrito a la nómina mayor de las
25 Unidades de Explotación de la División de PDVSA E&P-Producción,
fundamentándose en los siguientes aspectos:
• Criterios internacionales, para distribuir el personal por
competencias técnicas medulares, atendiendo a los procesos de
manejo y gerencia de activos.
• Parámetros de caracterización técnicos - operacionales, que
describen el estado de los activos y los niveles de operaciones de
las unidades de explotación.
• El nivel de dominio de competencias técnicas de las personas
que trabajan en los procesos de la gerencia integral de
yacimientos.
Adicionalmente, y coincidiendo con las acciones de desarrollo de este
proyecto surgió un segundo modelo de estimación de fuerza laboral en la
refinería Hovensa, cuyo esquema de análisis asociaba una metodología
lineal de cálculo tomando en cuenta los registros de horas hombre H-H por
especialidad o categorías empleados en los últimos 4 años, a fin de
proyectar linealmente las necesidades futuras.
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Haciendo la salvedad de los contextos, caracterizados quizás por niveles
opuestos de estabilidad e incertidumbre hoy sabemos que el uso de
simuladores constituyen herramientas flexibles de fácil actualización que
permiten conciliar los lineamientos y criterios estratégicos de la gerencia con
la realidad de los escenarios altamente cambiantes, permitiendo un énfasis
mayor sobre el enfoque de eficiencia, y fortaleciendo la cultura de
planificación con base a estrategias, premisas y criterios homologados.
2. 2. BASES TEÓRICAS
2.2.1. CLASIFICACION DE LOS MODELOS DE PLANIFICACIÓN DE
RECURSOS HUMANOS
Existe un gran número de técnicas para analizar las necesidades de
recursos humanos; sin embargo con carácter general los múltiples modelos
de planificación de personal se pueden clasificar en tres grandes grupos:
• Modelos de planificación intuitivos
• Modelos de planificación cuantitativos
• Modelos de planificación mixtos
2.2.1.1. Modelos de Planificación Intuitivos
Los modelos de planificación intuiti vos engloban a todos aquellos que
están basados en estimaciones personales.
Muchas empresas utilizan la estimación del comité de dirección para
determinar la plantilla que necesita la empresa. Las estimaciones de
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directivos y expertos es uno de los métodos más antiguos y más utilizados
para la previsión de las necesidades de recursos humanos.
Estos métodos intuitivos pueden estar más o menos estructurados
pudiendo utilizar en algunas ocasiones la técnica de Delphis u otras
similares.
La técnica de Delphis es un procedimiento de investigación grupal que
tiene como objetivo obtener una previsión cuantificada por consenso sobre
temas cualitativos.
Este tipo de técnica es recomendable utilizarla para afrontar problemas
muy complejos en los que inciden un gran número de variables,
circunstancias e interrelaciones que hacen imposible el considerarlas a
través de modelos matemáticos. Es habitual utilizarla para realizar
previsiones de ventas, precios, cotizaciones de bolsa, plantillas, fechas de
acontecimientos, tendencias futuras, etc.
Los pasos a seguir para aplicar la técnica de Delphis son los siguientes:
1) Definición del problema.
2) Selección de un grupo de expertos.
3) Realización de una primera estimación por cada miembro del grupo de
expertos. La estimación se reali za de un modo anónimo para evitar
posibles condicionamientos.
4) Cálculo, por parte del moderador, de la mediana y cuartiles del total de
las estimaciones.
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5) Información de los resultados a cada miembro del grupo.
6) Segunda estimación de cada miembro del grupo, argumentada en el
caso de que se encuentre fuera del rango intercuartílico.
7) Repetición de los pasos 5 y 6 hasta obtener una dispersión
suficientemente pequeña.
Esta secuencia de pasos permite al grupo de expertos converger hacia
una previsión concreta con una dispersión razonablemente pequeña, pero
necesita una consolidación central.
2.2.1.2. Modelos de Planificación Cuantitativos
La meta de los modelos de planificación cuantitativos es encontrar una
relación matemática entre la plantilla y otras variables del negocio, de modo
que permita calcular la plantilla necesaria frente a una situación concreta.
Estos modelos pueden ser muy sencillos o incorporar un mayor grado de
complejidad al utilizar técnicas más sofisticadas como:
• Extrapolación de tendencias
• Modelos de regresión
• Modelos de simulación
• Modelos de programación lineal
La cuestión clave es encontrar y definir las variables (indicadores
relevantes) que condicionan las necesidades de plantilla, ya que estas
dependen de:
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• Características del sector de actividad.
• Los planes futuros de la empresa.
• Área funcional (ventas, producción, finanzas, informática)
• Tipo de puestos (directivos, jefes, operativos)
2.2.1.2.1. Modelos cuantitativos causales
Los modelos cuantitativos causales parten del supuesto de una relación
causa-efecto entre las variables que se están considerando, así, en el caso
de una empresa dedicada al suministro de bienes y servicios es razonable
considerar que el número de vendedores necesario sea proporcional al
volumen de ventas o al número de clientes. Este argumento podría ser la
hipótesis de partida para construir un modelo de previsión del número de
vendedores necesarios.
En el área de producción el número de puestos operativos necesarios
está relacionado con el plan de trabajo, que señala los tiempos estándar de
cada tarea junto con el ritmo de producción previsto.
El número de unidades por el tiempo estándar de cada una dará el tiempo
total necesario, que dividido por la jornada de trabajo daría una estimación
de la plantilla necesaria en el área de producción.
Los cálculos matemáticos para desarrollar este tipo de modelos hoy día
son muy sencillos de aplicación, y generalmente se aplican herramientas del
estilo de hojas electrónicas como Excel, para su desarrollo y diseño.
21
2.2.1.2.2. Modelos Cuantitativos Estocásticos
Los modelos estocásticos se caracterizan por estar basados en la
probabilidad de que ocurra algún suceso.
Algunos modelos de planificación de recursos humanos utilizan, además
de relaciones matemáticas deterministas, otras de carácter probabilístico,
basadas en movimientos entre puestos de trabajo registrados en el pasado.
Un ejemplo de este tipo de modelos lo constituyen los modelos markovianos.
En los modelos markovianos es necesario construir una Matriz de
Transición, basada en las probabilidades de que se produzcan cambios entre
diferentes puestos de trabajo. Esta matriz de Transición permite prever la
distribución futura de puestos a partir de la distribución inicial.
Según Elorduy (1993, p.92) “los modelos de esta naturaleza se ajustan
mejor a organizaciones que evolucionan de un modo inercial como la
administración, el ejército o servicios públicos. Las experiencias realizadas
en empresas privadas no han sido satisfactorias.”
2.2.1.3. Modelos de Planificación Mixtos
En este grupo se engloban todos aquellos modelos que combinan
características de métodos intuitivos y métodos numéricos. En la práctica,
casi todos los métodos de previsión de recursos humanos se componen de
una parte intuitiva (las cifras deben ser interpretadas con cierta intuición) y
una parte cuantitativa (la intuición requiere de cifras).
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Llegado a este punto es conveniente resaltar el hecho de que muchas
herramientas analíticas existentes sirven para dar apoyo a la toma de
decisiones, pero no sirven para demostrar la verdadera necesidad de dichas
decisiones. El proceso de toma de decisiones es fundamentalmente de
carácter humano.
2.2.2. MODELOS DE PLANIFICACIÓN DE RECURSOS HUMANOS BASADOS EN LA EFICIENCIA
Como ya se ha expuesto la eficiencia es uno de los indicadores más
importantes para determinar las necesidades de recursos humanos, y cobra
una mayor importancia cuando se analiza su evolución en el tiempo y se
compara con la de otras empresas competidoras.
La cuestión a resolver es encontrar una magnitud que mida los resultados
de la empresa relacionados con la labor que desempeñan las personas que
la forman. En el capítulo I se afirmaba que los resultados de la empresa no
son sino la resultante de la interacción de todas las personas que forman la
empresa, cada una con sus funciones y capacidades.
Con el fin de encontrar una magnitud numérica que mida los resultados
(productos) de la empresa se puede recurrir al valor económico agregado
(VEA) el cual contiene el importe de las ventas menos su coste directo y
además se restan también los gastos generales, que están relacionados con
la organización, sistemas y procesos de trabajo internos.
23
Es razonable pensar que el VEA definido de este modo es el resultado
del trabajo desarrollado por todos los empleados de la empresa. Si esta
cantidad de VEA es inferior a los gastos de personal, la empresa debe
cuestionarse sus sistemas de trabajo o incluso su negocio.
En general, la comparación del VEA con la plantilla es uno de los modos
más sólidos y razonables para analizar la eficiencia de una empresa frente a
sus competidores en el tiempo.
Sin embargo, además de este índice se podrían considerar como
indicadores de rendimiento las ventas, el margen bruto, el número de clientes
o cualquier otra variable relevante del negocio.
También sería posible comparar la evolución de la empresa, no
solamente frente a la situación del sector en un año concreto, sino frente a
otros años anteriores.
Este tipo de técnicas puede ayudar a los directivos de una empresa a
decidir su posicionamiento, en términos de plantilla, respecto de sus
principales competidores, con el fin de mantener o conseguir una posible
ventaja competitiva y desarrollar planes de actuación para el futuro.
2.2.3. UN ESQUEMA DE GESTION PREVISIONAL DE LOS RECURSOS HUMANOS APOYADO EN LA GERENCIA DE CAPITAL HUMANO.
El análisis y determinación del número total de empleados no es
suficiente para completar la planificación de los recursos humanos.
24
La previsión de necesidades de recursos humanos debe contemplar la
valoración sistemática de las necesidades de fuerza laboral futuras así como
la definición de acciones y estrategias para identificar esas necesidades;
toda vez que la experiencia señala que luego de etapas recesivas vienen
períodos expansivos.
Lo anterior debe estar apoyado sobre el enfoque de gerencia de capital
humano que apunta como factores claves de éxito el disponer de:
• Los empleados correctos
• El entrenamiento correcto
• La tecnología correcta
• La estructura correcta
• Los incentivos correctos
• La rendición de cuentas correcta
En la fig. 2.2, se muestra un esquema de gestión previsional de los
recursos humanos, que ilustra un enfoque donde es posible ver una
perspectiva de la dinámica para abordar este tipo de estrategias.
De lo anterior es posible concluir que la planificación de recursos
humanos moldea la dimensión de la fuerza laboral para alcanzar la misión de
la organización al tomar en cuenta las variables vinculadas a las previsiones
de altas y bajas, estadísticas de edades y antigüedades, inventarios de
competencias, planes de formación y planes de carreras, entre otros.
25
Fig. 2.2 Modelo de Planeación de los Recursos Humanos Fuente: ANALISIS CAPITAL HUMANO. MARINA EEUU (2001)
Habiendo realizado las consideraciones asociadas a los aspectos que
enmarcan la naturaleza de la planificación de recursos humanos,
corresponde profundizar ahora sobre los aspectos relacionados con el uso
de indicadores de productividad y posteriormente hacer referencia a las
bases teóricas sobre el diseño y construcción de modelos.
2.2.4. MEDICION DE LA PRODUCTIVIDAD
El tratamiento de las medidas cuantitativas del nivel de productividad de
una empresa o negocio específico tal como lo plantean Miller y Schmidt
(1992) puede considerarse en dos clases básicas de medidas: medidas
parciales o medidas de factor múltiple o totales.
Fuentes de Datos:
- Archivos RRHH’s- Informes Gestión
- SAP
-Directrices,Lineamientos
Gerencia- Juicios Expertos
EjecutarModelo
Base CeroFuerza Laboral
DistribuciónRR-HH’s
ValoraciónCompetencias
IdentificarReq. Fuerza
Laboral
Oferta
Demanda
AnálisisGAP
Estrategias
•Retiros•Madurez•Entrenamiento
•Cargas de Trabajo•Tendencias•Competencias
GAP
26
Previo a detallar las implicaciones que posee cada una de ellas es
conveniente aclarar que no existen definiciones formales o universalmente
aceptadas de las medidas de productividad. Las empresas definen sus
propias medidas adecuadas a la naturaleza de su negocio. Sin embargo,
estas medidas se expresan usualmente como una razón de indicador de
rendimiento o producción respecto a un indicador de los insumos
consumidos en la producción de dicho rendimiento.
2.2.4.1. Medidas Parciales.
Son definidas por la organización de manera que aclaren una función
específica o recurso dentro de la empresa, en vez de la productividad
integrada por todos los recursos usados por la empresa.
Estas razones se denominan medidas parciales de productividad porque
sólo reflejan parte del panorama total de la productividad de la organización.
Por ejemplo, la medida de (toneladas de producto producido / libras de
materia prima utilizada) se emplea con frecuencia para comprobar la
eficiencia de la conversión de materia prima en un periodo dado para un
proceso de producción.
Sin embargo, esta razón refleja el uso eficiente de un solo recurso-
materia prima. No capta el efecto del trabajo, del capital y de otros recursos
utilizados para obtener el producto final de la empresa.
27
En general, estos tipos de razones parciales de productividad empleados
por una organización se pueden agrupar en dos áreas básicas de acuerdo
con su cobertura:
1. Razones de conjunto. Éstas se usan para capturar la productividad de
toda la organización en vez de un departamento o función específica.
Razones típicas de este tipo de medidas son (ventas) / (empleado) o
(utilidad) / (capital empleado), por mencionar algunos ejemplos.
2. Razones objetivas. Éstas son razones que reflejan la productividad
una actividad o área específica en la organización. Una medida como
ésta se puede establecer para vigilar el desempeño de una actividad en
proceso en la organización, como el mantenimiento del registro de la
eficiencia laboral semanal del departamento de construcción y tendido
de líneas. Además una medida como ésta se puede usar para registrar
el desempeño de un proyecto pasado en términos de metas y objetivos
predefinidos del proyecto. Razones objetivas típicas son (número de
proyectos de capital concluidos) / (número de proyectos iniciados) o
(avance real en una negociación de trabajo) / ( avance programado
hasta la fecha).
Las razones de productividad parcial como las citadas se refieren a
productos e insumos en un periodo específico. Sin embargo, el periodo de
insumo no necesita ser el mismo que el periodo de salida.
28
Usualmente, en el análisis del desempeño de productividad de un recurso
u operación se forman índices a partir de la razón de productividad básica
registrada en diferentes periodos. Por ejemplo, para examinar el desempeño
de una operación en función del tiempo, se podría definir el siguiente índice:
baseperiododeldoductividaactualperiododeldoductivida
tperiodoelendoductividaÍndice−−−
−−−=
PrPr
____Pr_
o bien
∑∑∑∑
=
jjT
iiT
jjt
iit
t IO
IOP
/
/
donde:
Oit = nivel de producción en el periodo t medido en términos del factor de
producción i (esto es, la producción i = 1 puede ser ingresos por ventas)
Ijt = insumo requerido en el periodo t medido en términos del factor de
insumo j (por ejemplo, insumo j = 1 puede ser el número de empleados).
OiT , IjT = niveles de producto e insumo, respectivamente, medidos en el
periodo base t = T.
Cuando este tipo de índice se desarrolla rutinariamente en el tiempo, se
puede establecer fácilmente la tendencia del desempeño de la productividad
de un recurso u operación. Esta información es esencial para un análisis
29
completo de la productividad del recurso a la vez que proporciona a la
administración un panorama e imagen rápida de las áreas que necesitan
atención.
2.2.4.2. Uso e interpretación de las medidas parciales.
Existen varias líneas generales que se siguen usualmente en la
construcción y el uso de medidas parciales de productividad. Éstas incluyen
las siguientes:
1. La medida de la productividad se debe definir teniendo presente su
uso final . Por ejemplo, se pueden establecer medidas para reflejar el
“kilometraje” que se está obteniendo a partir de los recursos , mientras
que otras medidas se pueden definir para saber qué tan
“eficientemente” se está trabajando. Por ejemplo medidas como
(ingresos por ventas ) / (número de empleados) reflejan la cantidad de
producción que se obtiene por unidad de insumos , es decir el
kilometraje que se obtiene de una unidad del insumo. Este tipo de
medida en particular no proporciona necedariamente información
sobre qué tan eficientemente se utilizan los recursos, porque existen
muchos factores diferentes de la eficiencia que influyen en la medida.
En tal sentido se deben desarrollar razones como (HH estándar
requeridas) / (HH reales utilizadas), para reflejar apropiadamente la
eficiencia. En el caso del modelo desarrollado algunas de las
30
relaciones que se plantean son la relación de horas hombre
mantenimiento preventivo con respecto al mantenimiento correctivo.
2. Las razones para los cambios en las mediciones de la productividad
no siempre son lo que parecen ser. En otras palabras, la causa del
cambio en el valor de la razón de productividad de un periodo a otro
puede no ser un verdadero cambio en la “productividad”, sino que
puede deberse a factores exógenos, como cambios en la economía,
cambios en los programas de producción, disponibilidad de materiales
y equipos, introducción de nuevos productos o tecnologías. Nótese
que aún cuando estos factores no se reflejen en cambios en la
eficiencia del trabajo, de todas maneras contribuyen al kilometraje que
se está obteniendo de la fuerza laboral.
3. En base a lo expuesto en el punto 2, las medidas parciales no son
indicadores únicos. Se deben usar junto con otras medidas parciales
de productividad, así como con otros datos para asegurar un enfoque
sistémico en el marco decisorio.
4. Las medidas de productividad son modelos matemáticos descriptivos.
Son representaciones de la relación entre la producción de una
organización y sus consumos o insumos asociados. Como cualquier
otro modelo, cuando se define una medida de productividad se está
haciendo una transacción implícita entre la exactitud del modelo y su
utilidad, de allí el énfasis en que la captura del dato debe ser obtenible
31
de los sistemas de datos corrientes y asegurando la calidad del
mismo, de forma tal que las conclusiones sobre las razones
calculadas tengan validez en el contexto real de la organización.
2.2.5. CONSTRUCCIÓN DE MODELOS
Según Bierman, Bonini y Hausman (1996), un modelo puede definirse
como una representación simplificada de una situación empírica que permite,
de manera ideal, eliminar la complejidad de un fenómeno natural y resaltar el
comportamiento básico del mismo a través de una serie de variables que se
relacionan de forma sencilla.
La técnica apropiada para describir y relacionar las variables
seleccionadas depende en gran medida de la naturaleza de las mismas. Si
éstas se pueden medir de alguna forma, y sobre todo si se les puede dar una
representación cuantitativa, hay fuertes razones para emplear una
representación matemática del modelo, toda vez que se identifican de forma
adecuada las relaciones que existen entre dichas variables.
A tal efecto, la construcción de modelos requiere de un proceso de
abstracción y simplificación que involucra los pasos siguientes:
• Evaluar la complejidad del problema.
• Determinar cuáles son los factores intrínsecos.
32
• Identificar la interconexión de variables (relaciones causa -
efecto y flujo de la información).
• Definir los atributos relevantes.
Este procedimiento integrado con el análisis cuantitativo, también
denominado ciencia de la decisión, ciencia de la dirección o investigación de
operaciones, permite abordar de manera eficaz gran número de problemas
de decisiones empresariales al proveer pronósticos con una precisión
razonable y consistentes con la acción efectiva.
Un aspecto a tener en cuenta al interpretar los resultados arrojados por
los modelos, es que la conclusión que se obtiene es susceptible de cierto
grado de error derivado del proceso mismo de abstracción. Es cuestión de
juicio determinar cuándo es tan grande el error que hay que modificar la
conclusión antes de aceptarla como solución, en virtud de que la
cuantificación es un auxiliar del juicio empresarial, no un sustituto.
Bajo esta premisa, resolver un modelo significa obtener las conclusiones
lógicas que sirvan como guía eficaz para tomar decisiones; y por su parte la
toma de decisiones implica la integración de la información cuantitativa que
se obtiene del modelo y el juicio intuitivo acerca de los factores cualitativos.
En cuanto a la selección de los factores o variables que se definen para la
construcción de un modelo, cabe señalar que ésta viene determinada por las
33
consideraciones o grados de importancia atribuidos por el decisor. Estos
factores se pueden clasificar en cinco categorías:
§ Variables de decisión; están bajo el control del decisor y
representan alternativas para el director.
§ Variables exógenas; revisten importancia para el problema de
decisión pero están bajo el control de factores ajenos al decisor.
§ Políticas y restricciones; impuestas por la organización o
derivadas de limitaciones físicas.
§ Medidas de rendimiento; expresiones cuantitativas que se
establecen con el objeto de medir el cumplimiento de los objetivos.
§ Variables intermedias; se usan para relacionar las variables de
decisión y las exógenas con las medidas de rendimiento.
La figura 2.3 ilustra como se relacionan las diferentes categorías de
variables. Obsérvese que las variables de decisión, las variables exógenas y
las políticas y restricciones constituyen insumos de entrada al modelo,
mientras que las salidas son las medidas de rendimiento. El modelo en sí,
representa el conjunto de todas las relaciones entre variables, siendo la
definición de estas relaciones el segundo paso más importante en la
construcción de un modelo.
34
Las relaciones que se establecen entre las variables pueden ser de
carácter financiero tales como: ingresos, costos labor, tarifa, costos de
mantenimiento, etc.; otras pueden ser basadas en límites físicos, por
ejemplo: capacidad instalada, disponibilidad de materiales y equipos, y otras
pueden ser basadas en juicios de valor, considerando el conocimiento del
decisor acerca de las relaciones entre los factores, tales como: captura de
nuevas tecnologías, tasa de rotación del personal, perfil de paridad
cambiaria, por mencionar algunos.
VARIABLES DEDECISION
MODELO(CONJUNTO
DE RELACIONES)
MEDIDAS DERENDIMIENTO
VARIABLESEXOGENAS
POLITICAS YRESTRICCIONES
Fig. 2.3 El modelo y la relación entre las variables Fuente: Bierman, Bonini, Hausman. (1996, p. 17)
Así pues, un modelo de un problema se convierte en una especie de “caja
negra”, producto de la abstracción y simplificación, que permite transformar
las variables de decisión en medidas de rendimiento para un conjunto
específico de variables exógenas, políticas y restricciones.
35
Las relaciones que existen entre cada una de las variables identificadas
pueden ser visualizadas mediante un diagrama de influencia, lo cual facilita
en primera instancia la comprensión del modelo y la posterior definición de
los atributos relevantes en cada caso. (ver fig. 2.4)
Entre los beneficios que se atribuyen al uso de modelos destacan
múltiples funciones básicas de análisis de ingeniería industrial y/o de
investigación de operaciones. Según Elmaghraby (1992), la función primera
que se le otorga a este tipo de herramienta, es la de servir como auxiliar para
el proceso de reflexión analítico, facilitando la comprensión de un sistema
desde su estructura hasta su esquema de operación.
AUMENTAR EFICIENCIA
OPERACIONALOPTIMAR USODE ACTIVOS
ADECUAR LAINFRAESTRUCTURA
DE PRODUCCIÓN
CULTURA DE SERVICIO AL
CLIENTE
ADECUAR INSTALACIONES.
SHA
CAPACIDAD INSTALADA
ISED́ S
UTILIZACION/CONFIABILIDAD
MANTENIMIENTOCORRECTIVO
MANTENIMIENTOPREVENTIVO
INFORMACION HISTORICA
NORMATIVAS/REGULACIONES
CONDICION ACTUAL
PROYECTOS DEMANTENIMIENTO
PLAN DE MANTENIMIENTO
POLITICASLINEAMIENTOSPRESUPUESTO
PARAMETROSCOMPORTAMIENTO
ESPECIFICACIONES CALIDAD, TIEMPOMANTENIMIENTO
PRESUPUESTO
COSTOS UNITARIOS
COSTO$/BARRIL
CULTURAOPERATIVA
UTILIZACIONEQUIPOSPROPIOS
ESTRATEGIAS
OBJETIVOS DE PRODUCCION/ESTRATEGIAS
CORPORATIVAS
PRACTICAS OPERACIONALES
ACUERDOSNIVELES SERVICIO
GCIA. OPERACIONES
REALIZAR MANTENIMIENTO
OPORTUNO
PLANIF . DIVISIONAL
DIAGRAMA INFLUENCIA VARIABLES MANTENIMIENTOMODELO EFICIENCIA ORGANIZACIONAL
Fig. 2.4 Diagrama de Influencia – Variables Mantenimiento Fuente: Arteaga, J., Gouveia, M. (2001)
36
En segundo orden, un modelo puede servir como un auxiliar para la
comunicación, capacitación y aprendizaje. Específicamente, un modelo
indica cómo se conceptualiza un sistema o problema. Por lo tanto el modelo
puede servir para transmitir ideas a quienes colaboran en la organización en
todos los niveles jerárquicos. Aunado a lo anterior, los modelos se pueden
usar como instrumentos de predicción, a efecto de pronosticar la condición
futura de un proceso o sistema.
Por último, la cuarta función esencial para la que se construyen modelos
está asociada a apalancar la organización desde el punto de vista de
propósitos de control y toma de decisiones y es donde reside la orientación
estratégica de la presente investigación.
2.2.6. ORIENTACIÓN FILOSOFICA DEL MODELO SIMEFTM
La orientación filosófica o modelo de pensamiento que soporta el
desarrollo del simulador de Eficiencia Organizacional de Mantenimiento está
fundamentada sobre un enfoque sistémico que conjuga las variables
propuestas en los modelos de McKinsey, Ishikawa y la Gerencia de
Procesos.
En primera instancia, el modelo de las 7S’s desarrollado por McKinsey
para expresar la interacciones que dan como resultado la eficacia
organizacional; permite dimensionar los procesos de cambio bajo el enfoque
de desarrollo organizacional, considerando la estrategia, los sistemas, el
37
estilo gerencial, las funciones de staff, las habilidades, las estructura y los
valores compartidos.
A su vez el modelo propuesto por Ishikawa en sus aportes a la gerencia
de calidad y resumido en el diagrama causa-efecto permite el
establecimiento de las relaciones causales que condicionan la productividad:
tales como: la fuerza-hombre (labor), los métodos, la maquinaria, los
materiales, las políticas, los procedimientos y los procesos.
Finalmente la integración de las variables anteriores al enfoque de las
3P’s (Procesos-Propósitos-Personas) que plantea la gerencia de procesos,
resuelven la dinámica de abstracción y simplificación requerida para
estructurar la información de manera sistémica, permitiendo al decisor la
comprensión de las relaciones causales y vinculantes que originan sus
decisiones en los procesos de trabajo y su relación con el negocio tomando
en cuenta criterios de interdependencia en lugar de evaluar cada elemento
individual.
FUENTE:BEWUZTZIJNS BESTURINGS MODEL, COPYRIGHT1998, JULES RUIS
FUENTE: KAORU ISHIKAWA: QUALITY MANAGEMENT. 2001SKYMARK CORPORATION
EQUIPOS / SISTEMAS
PROCEDIMIENTOS
POLITICAS
PERSONAS
Sistemas
Estilo
Apoyo
Valores
Estrategia
Estructura
Habilidades
Modelo
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Fig. 2.5 Modelos de McKinsey – Ishikawa – 3P’s.
En la fig. 2.6, se ilustra la interconexión de cada una de las variables que
plantean los modelos descritos, obsérvese que aún cuando todas estas
variables están distanciadas en el espacio y tiempo, y su interdependencia
en algunos casos está habitualmente oculta, todas están conectadas dentro
del mismo patrón de comportamiento, donde cada cual influye sobre el resto;
lo cual hace difícil y tal vez imposible progresar significativamente en un área
sin un paralelo progresar en las otras.
También la forma del diagrama tiene un significado, pues no muestra ni
un punto de partida ni un final, ni un orden jerárquico de las variables. No
puede decirse de antemano cuál de los factores será la clave de
apalancamiento de la eficiencia organizacional en un momento dado; en
algunos casos puede serlo la estructura, mientras que en otros podrían ser
los sistemas, las competencias, etc.
FUENTE: http://hc-sc.gc.ca/hpb-dgps/therapeut/zfiles/english/quality/qmf_e.html
1.1 Misión, Visión, Objetivos Estratégicos1.2 Desarrollo de Objetivos1.3 Puesta en Acción Plan Operacional
1.4 Comportamientos, Valores y Principios de Calidad 1.5 Modelaje1.6 Facultamiento -
1.7 Comunicación1.8 Responsabilidad Social
2.1 Selección y Reclutamiento2.2Desarrollo Empleados2.3 Educación y Entrenamiento
2.4 Desarrollo Gerencial2.5 Compensación y Reconoc.2.6 Involucramiento Empleados
2.7 Ambiente de trabajo2.8 Herramientas /sistemas2.9 Planes Desarrollo de Carrera
3.1 Procesos Negocio y Documentación3.2 Procesos de Cambio3.3 Benchmarking y Mejores Prácticas
3.4 Mejoramiento Continuo 3.5 Medición de Procesos3.6 Herramientas de Calidad
3.7 Gerencia Sistemas3.8 Excelencia Tecnológica3.9 Gerencia de Información
PROPOSITO
PERSONAS
PROCESOS
39
COPYRIGHT. 2001. PDVSA. GERENCIA MANTENIMIENTO. EP OCCIDENTE
Fig. 2.6 Enfoque Sistémico del Modelo
Fig. 2.7 Cadena de Valor Mantenimiento
PolíticasEquipos
ProcedimientosPersonas
Estrategia
Valores
Estructura
Habilidades
Apoyo
Estilo
Sistemas
Propósitos
Personas
Procesos
ENFOQUE SISTÉMICO DEL MODELO DE EFICIENCIA ORGANIZACIONAL
CAPTURAY DIAGNOSTICO
EVALUACION Y CONTROL DE GESTION
PLANIFICACION CONTRATACION PROGRAMACION EJECUCION
40
Bajo este esquema de razonamiento los criterios que incorpora el modelo
SIMEFTM están orientados bajo un enfoque que permite entender las
interdependencias entre sus elementos, así como la coherencia con la
estrategia y la visión de la organización, partiendo de los procesos de
trabajo identificados en la cadena de valor (fig. 2.7).
2.3. SISTEMA DE VARIABLES
2.3.1. DEFINICIÓN NOMINAL
La variable de estudio de esta investigación es la medición de la
eficiencia organizacional.
2.3.2. DEFINICIÓN CONCEPTUAL
La eficiencia organizacional se asocia a los resultados obtenidos por la
organización al relacionar correctamente las relaciones entre insumos o
entradas con respecto a los productos o salidas. Bajo el enfoque de
productividad basado en términos físicos relacionados con la fuerza laboral
puede ser evaluado a nivel de la relación de plantilla y/o costos labor sobre el
nivel de inversiones y gastos de mantenimiento o considerando la relación
nivel de plantilla sobre la producción de crudo (MBD) .
2.3.3. DEFINICIÓN OPERACIONAL
La operacionalización de la variable eficiencia organizacional se
fundamenta en la identificación de los factores que determinan el perfil de los
41
recursos humanos, los procesos de trabajo, la demanda de los activos y las
variables exógenas (fuera del área de influencia de mantenimiento) relativas
a la producción y presupuesto.
2.3.4. OPERACIONALIZACIÓN DE LA VARIABLE
En la tabla 2.3 se ilustra la operacionalización de la variable en estudio,
considerando los objetivos planteados en la investigación.
