Pensamiento orientado a los datos

24 jul 2012 12:19 0 comentarios
Es fácil entender cómo medir ciertas variables de entrada y salida porque por su propia naturaleza pueden ser medidas, por ejemplo, el número de calorías, el peso, el tiempo, etc. Son características cuantificables numéricamente o medibles.

Esas características, procesos, variables o transacciones amigables con la medición, son fácilmente medibles por ciertas herramientas de medición como escalas, reglas, balanzas, termómetros y muchos otros instrumentos de medición. Usando escalas de longitud, tiempo, temperatura, rigidez, densidad, etc., es posible cuantificar el comportamiento de muchas X’s y Y’s y sus relaciones.

Sin embargo otras X’s y Y’s no son tán fáciles de medir debido a que no son tan fácilmente cuantificables, o porque el tiempo, costo y esfuerzo involucrados en su medición es muy alto. Por ejemplo, ¿mides la satisfacción de los clientes (o las opiniones de los clientes)?

En estos casos, los instrumentos de medición tienen que ser diseñados específicamente, como por ejemplo, las encuestas. Con este tipo de herramienta podemos obtener datos cuantitativos de características o variables cualitativas.

Tomar mediciones tiene que ver con usar la información y los datos para cuantificar las relaciones entre las entradas, salidas y un error en un sistema o proceso. Incluso cuando los números o las mediciones directas no están disponibles, hay maneras de crearlos indirectamente.

En este sentido, se tiene que tener una aproximación determinística de la medición: No hay que darse por vencido por la falta de datos, sino encontrar los datos que se necesitan o crear estimados de los mismos.

Hace 100 años H.G. Wells dijo: “el pensamiento estadístico algún día será necesario para la ciudadanía eficiente tanto como la habilidad de leer y escribir”. Hoy es ese día. Los políticos no hacen ninguna declaración sin antes recoger la opinión de la gente a través de encuestas. Los negocios no toman decisiones sin primero echar un vistazo a los datos. Los hechos y los números son todo.

Medir las X’s y las Y’s es el primer paso hacia una mayor eficiencia y efectividad. Es el primer paso hacia el pensamiento orientado a los datos del mundo del 6 Sigma.

Medir en lugar de intuir o adivinar

20 jul 2012 15:04 0 comentarios

El científico inglés Lord Kelvin dijo: “Cuando puedes mediar algo y expresarlo en números, sabes algo acerca de ese hecho, pero si no lo puedes expresar en números, tu conocimiento es escaso e insatisfactorio. Tus opiniones e ideas probablemente son el inicio del conocimiento, pero mientras no incluyas la medición y los números en tu conocimiento que estas sólo intuyendo, adivinando y logrando sólo mejoras marginales”.

La medición es uno de los principios fundamentales del 6 Sigma. Probablemente trabajes muy duro e incluso inviertas recursos significativos en resolver un problema o lograr un objetivo de mejora, pero sin medir las X’s y las Y’s de tu proceso, tu habilidad para mejorar será escasa e insatisfactoria.

Al principio puede parecer imposible medir muchas de tus entradas y salidas, pero será más difícil que logres tus objetivos en el largo plazo sin datos que te puedan ayudar a lograr las mejoras o a resolver los problemas que se te presentan, por lo que sería un error descartar su medición a la primera impresión de que no pueden medirse.

Medir significa recopilar datos relacionados con las entradas (X’s) y las salidas (Y’s) que resultan de un proceso (función f). La medición es la que permite conocer una mejora cuantitativa de las características de las entradas y como se relacionan con la salida deseada.

Además, midiendo las entradas obtenemos un perfil de la manera en que los procesos funcionan en relación a la meta u objetivo. La medición comienza con las Y’s y se extiende a las X’s para entender las causas.

Por ejemplo, una persona podría revisar su cartera todos los días porque quiere tener $1,000 en ella (Y = $1000 en la cartera). Seguramente descubrirá que el desempeño para lograr ese objetivo está por debajo de lo que quiere. 

Podría analizar la situación y descubrir que la Y es la cantidad de dinero en la cartera y que el resultado se dará en función de cuánto dinero gana y cuánto gasta (las X’s). La persona no puede afectar la cantidad de dinero directamente en su cartera, tiene que hacer algo con las X’s identificadas para cambiar la Y. Para afectar la salida (Y), la persona debe medir y controlar el desempeño de las X’s que la causan (ganar más o gastar menos). Mucha gente no pasa de medir la Y. Observan la medición esperando que por medirla, cambie, sin hacer nada para que las X’s se modifiquen y entonces puedan obtener el resultado esperado en la Y.

Controlar la variación, lo es todo

19 jul 2012 11:35 1 comentarios

Recordemos que es importante tener en cuenta la variación a corto y largo plazo.

Un proveedor suele llegar con la materia prima aproximadamente las 2:00, pero últimamente ha llegado cada vez más tarde y ahora parece que está llegando aproximadamente a las 2:20, lo que es un problema porque de 2 a 3 es la hora de la comida. 

En este ejemplo, la variación a corto plazo no era un problema porque estaba dentro de nuestra tolerancia, pero se fue moviendo en el tiempo de largo plazo hasta que el promedio de arribo del proveedor estaba totalmente fuera de la tolerancia de los empleados que lo recibían.

Un poco de variación limitada está bien. Si hay variación un poco fuera de control puede provocar reparaciones y  re-trabajos. Mucha variación puede provocar la pérdida de nuestro trabajo o incluso, el cierre del negocio.

Como lo mencioné en entradas anteriores, la variación es la desviación con respecto a lo que se espera.

En general, es mejor trabajar en reducir las causas de la variación especial antes de intentar reducir las causas de la variación común debido a que cuando se presenta variación especial, el sistema se vuelve inestable o impredecible.

Una vez que se ha eliminado la variación especial se puede trabajar para disminuir la variación común. Por ejemplo, si en una máquina se reduce primero la variación debida al cambio de operador, se puede reducir después la variación inherente al proceso de forma efectiva. Si por el contrario, se arregla la variación inherente al proceso, el cambio de operador afectará negativamente los resultados, estropeando todo el esfuerzo para entender qué es lo que sucede realmente.

La meta es controlar la variación. Debemos entenderla y minimizar su impacto mientras se acepta que es parte natural de la vida y de las organizaciones. De la misma forma en que se puede entender y distinguir la relación entre las X’s y las Y’s, se puede distinguir el efecto de la variación natural y del error en la capacidad de producir las salidas deseadas de forma consistente en el tiempo.

Esto provee las bases para implementar cambios reales en la forma en que se realizan los procesos; cambios que tienen mayor probabilidad de entregar resultados positivos.

Variación común y variación especial

16 jul 2012 19:33 0 comentarios

En general, la variación es indeseable porque crea incertidumbre sobre nuestra habilidad para producir un bien deseado.  En el campo de los negocios y las organizaciones, la meta es producir trabajo, productos o servicios de forma predecible. La variación en los resultados (en tiempo, especificaciones, calidad, costo o cualquier otro aspecto) va a suceder, es inevitable.

Siempre que se mida una salida, se va a observar que varía con respecto a otras: cada vez que se sirve un platillo en un restaurant, el platillo será ligeramente diferente a los demás, el tiempo para servirlo también será distinto; cada vez que se produce un bien varía un poco en sus características con respecto a otro (peso, tamaño, durabilidad, color, etc.); cada vez que hablas a un centro de atención telefónica, obtendrás un servicio de diferente nivel, aún si te atiende la misma persona.

Si se mide la ocurrencia de algo muchas veces, va a variar alrededor de algún valor promedio (o media). La media es la tendencia central de un proceso:

·         La temperatura promedio de un horno es 200°C pero a veces sube a 215°C y a veces baja a 190°C
·         El promedio de llegada de un empleado es las 8 AM, pero hoy llegó a las 8:05 y ayer llegó a las 7:55.

En estos ejemplos de variación, se presenta variación contra un valor medio. La magnitud, tendencia, naturaleza, causas, efectos y control de esta variación son el tema central de 6 Sigma. Nada es más examinado ni más discutido en 6 sigma que el control de la variación.  

Así que es importante entender que existen dos tipos de variación: Variación común y Variación especial.

La variación común es la variación natural que no se puede eliminar, es parte de los eventos que suceden y es normal.

Cuando se lanza una moneda, la variación entre las veces en que cae águila o sol es perfectamente normal. La variación en el tamaño de las olas, la variación entre la longitud de un árbol y en el número de ramas entre varios árboles. Todos son ejemplos de variación que ocurren de forma natural.

También hay variación en eventos relacionados con personas. El tiempo de llegada de un tren con respecto a la hora programada, el tiempo en que se procesa un pago en una caja. Estos también son ejemplos de variación que ocurren de forma natural.

Se puede actuar para reducir la variación común pero no se puede eliminar debido a que es parte de cada sistema y no va a desaparecer.

La variación especial es completamente distinta. Es causada por algo especial.

Si el tren usualmente llega a las 9:00 cada día pero hoy hubo lluvia y llega a las 9:10, es una causa especial de variación. Si normalmente se toma 5 minutos en procesar un pago en caja, pero hay un problema en la red, es una causa especial

Estas causas son cosas específicas que pueden ser identificadas y se puede hacer algo al respecto sobre ellas.

En 6 Sigma, se invierte un esfuerzo importante en diferenciar entre las causas comunes y las especiales porque implican diferentes esfuerzos para su tratamiento. Es importante entender que tipo de variación se presenta y cómo afecta los resultados.

Causa - Efecto y Proactividad

13 jul 2012 12:07 0 comentarios
El mundo entero está orientado a los resultados. Siempre nos estamos preguntando: ¿Qué sucedió?, ¿Cuál fue el resultado?, ¿Cuál fue el marcador final?, ¿Cuánto costó?, ¿Cuánto tiempo tomó?, ¿Se cumplió con lo mínimo esperado?.

Siempre estamos buscando los resultados, prácticamente estamos obsesionados con ellos. ¿Pero cómo y porqué suceden los resultados? ¿Qué es lo que los origina específicamente?

Queremos saber las respuestas a estas preguntas porque si algo malo pasa, no queremos que se repita otra vez y si algo bueno pasa, queremos saber qué debemos hacer para asegurarnos de que siga pasando.

Todas las salidas son el resultado de entradas a las que se les afecta por un proceso, más el error que crea una variación. Un proceso se aplica a las entradas y se obtiene una salida con cierta variación y ésa es la acción fundamental que cambia una condición en otra deseada, es la acción que agrega valor para los clientes y para las organizaciones. Además, es la acción que puede hacer que exista una mejora continua.

Cuando se entiende un proceso, se puede afectar la forma en que las entradas son combinadas para producir una salida, se observa el resultado (salida) y se examinan las entradas, los procesos, y los errores combinados que lo producen. Se busca entender que causa las salidas.

Cuando se conoce la causa, se empieza a tener una posición de control sobre la salida cuando se produzca en el futuro.

Sin importar la complejidad, literalmente cada resultado tiene una o más causas. Mientras más causas se aíslen y se entiendan, más oportunidades habrán de mejorar el resultado.

En lenguaje de 6 sigma, se dice que conociendo las X’s, la función f y la incertidumbre e, se puede saber que causa la salida Y. Causa y efecto.

Según esta causa-efecto, en una empresa, para mejorar las salidas (productos o servicios), se tienen que cambiar los procesos (la función f) y combinar las entradas del negocio de una manera distinta para que se produzca un mejor resultado.

Con 6 sigma, se analizan los procesos, las entradas, y la variación, y después se implementa la mejor combinación posible para lograr el objetivo. Al hacerlo, se aplica un control directo sobre el ambiente, en lugar de permitir que el ambiente tenga control sobre uno.

Una cosa que debemos recordar permanentemente, es que SIEMPRE se puede mejorar, siempre hay una mejor forma de hacer las cosas. Además cuando se analizar y se modificar las entradas y el proceso, es ser proactivo en lugar de reactivo en la forma de pensar y de actuar.

Ser proactivo tiene que ver con tomar el control. Es lo opuesto a creer que todo lo que sucede, sucede por azar, sin que podamos hacer nada para influir sobre el resultado.

Aunque no tengamos control sobre todas las variables, el éxito nunca es el resultado de la suerte al azar. Si realmente piensas que no hay mucho que puedas hacer para impactar al mundo, o incluso a tus alrededores más cercanos, te equivocas. Se puede influenciar casi todo alrededor tuyo de alguna manera.

Así pues, debemos iniciar el cambio y creer que las variables sobre las que tenemos control son más que las que están fuera de nuestro control, dejando de lado las excusas acerca de por qué no podemos hacer algo (que es una justificación para la mediocridad) y debemos darnos cuenta que hay mucho más de lo que podemos imaginar. La pro-actividad debe ser el combustible que alimente el cambio controlado hacia un mejor resultado.

La ecuación que representa el cambio

8 jul 2012 16:18 0 comentarios

Detrás de todos los análisis estadísticos, las ecuaciones de probabilidad, las gráficas y los experimentos; detrás de todos los proyectos y planes, las herramientas y tecnologías; y detrás de los cinturones de color (Black, Green o Yellow belts), detrás las frases pegajosas y la colección de términos complicados, yacen varios principios que provocan toda la metodología 6 Sigma.

Como las grandes construcciones, 6 sigma se erige sobre un cimiento sólido de 5 principios básicos,  y uno de ellos es muy simple: La ecuación Y=f(x)+e

Toda la metodología de 6 sigma con una ecuación de propósito general que no debería intimidar ni a los menos entendidos matemáticamente, debido a su elegante simplicidad.

Esta ecuación es Y=f(x)+e, donde:
                Y = la salida, el resultado deseado o necesitado
X = representa las entradas, factores o piezas que son necesarias para crear la salidas. Pueden existir  
       varias X’s.
                f = es la función, la forma o proceso por el cual los procesos son transformados en las salidas.
e = es la presencia de error, la incertidumbre que depende de las X’s y de la función de transformación
      que crea la salida deseada.

Esta ecuación, es una expresión que representa el cambio. En otras palabras, un cierto conjunto de datos es transformado por alguna función (o proceso) en una salida. La Y resulta de, o es una función de las X’s.

Para determinar una salida deseada, se debe aplicar a las entradas un proceso de transformación (o función).

Un ejemplo muy sencillo lo podemos tomar de la cocina: Tenemos los ingredientes del platillo que son transformados al ser mezclados y cocinados para obtener el platillo mismo.

Los ingredientes son las X’s, la mezcla y preparación del platillo son el proceso de transformación (función f), y el platillo resultante es la Y.

En los procesos, no importa qué tanto lo intentemos, siempre existirá un cierto grado de variación en el resultado. Siempre hay algún grado de incertidumbre sobre que tan bien se producirán los resultados deseados a través de un proceso.

Volvamos a la cocina e imaginemos que horneamos pan: ¿Qué pasaría si usamos muy poca harina o si el horno no calienta lo suficiente? Supongamos que cocinamos 10 panes y aparentemente cuidamos que todo lo hiciéramos igual durante el proceso de preparación y horneado; ¿los 10 panes serán exactamente iguales? Lo más probable es que exista algo de variación de un pan a otro.

En 6 sigma, el pequeño error que  se cuela en el proceso y produce la variación está representado por la letra griega Epsilon o e. A veces el error es culpa de las personas, y a veces es simple variación al azar, pero en cualquier caso, existe la variación.

Todo es determinístico. Todas las salidas son el resultado de algún proceso o función actuando sobre las entradas, y no importa que tanto se intente, siempre hay un poco de error.

La variación acumulada a largo plazo

14:02 0 comentarios

Los humanos no somos los únicos con comportamiento variable, las máquinas varían también, las entradas y salidas de los procesos varían, y una característica individual varía, lo que causa que sus ensambles varíen también.

La variación puede ser vista. Se puede graficar la variación de la gente, procesos, productos, sistemas y observarla como una foto, lo que resulta útil para observar que cada característica que se mida tiene una distribución de la variación de su desempeño.

Si graficamos el comportamiento de hoy y luego graficamos el comportamiento una semana y comparamos la diferencia, podremos observar que a la semana puede existir variación acumulada a través del tiempo, lo que es un ejemplo del cambio en el comportamiento del corto al largo plazo.

En la gráfica siguiente se muestran distribuciones de probabilidad para el desempeño de una característica crítica: a corto plazo (línea roja) y a largo plazo (línea verde). Como se puede ver, en el largo plazo la variación del comportamiento de la característica, se expande:


Esto es un comportamiento común y se debe a que la probabilidad de un defecto a corto plazo, no toma en cuenta ciertos cambios que ocurren a largo plazo. Por ejemplo, la variación entre lotes diferentes de materias primas es afectada por el impacto del tráfico en el tiempo de entrega en ciertas épocas del año y también por los estilos y hábitos de trabajo de personas diferentes.

Veamos otro ejemplo:

Juan puede ser un excelente operador de una máquina, pero no puede trabajar las 24 horas del día. Eventualmente tiene que ser relevado por José, que trabaja un poco diferente. Cada uno tiene sus propias variaciones de desempeño, pero combinadas aumentan el rango de variación.

La variación a corto plazo no se refiere necesariamente a un periodo específico de tiempo, es decir puede significar intervalos de tiempo muy distintos en la variación del desempeño de dos características distintas, por ejemplo: el periodo de tiempo involucrado con la variación de desempeño en el corto plazo para una comida de un restaurante es diferente del periodo de tiempoque se considera corto plazo para la variación del desempeño de la electricidad que es llevada a los hogares por una planta de energía.

Calidad es diferente que grado de calidad

4 jul 2012 16:23 1 comentarios

Debí publicar este tema antes debido a que es un tema muy básico y central, sin embargo aún estoy a tiempo de hacerlo, ya que es indispensable hablar de él para comprender mejor la aplicación de 6 sigma.

Con frecuencia el concepto de calidad es confundido con el concepto de grado de calidad, sucede especialmente con la gente que apenas se está iniciando en temas de calidad. Sin embargo, es muy fácil entender la diferencia entre ambos conceptos.

Para un tipo de producto o servicio, a menudo existen diferentes aplicaciones o mercados para los cuales fue creado. Por ejemplo, existen hoteles económicos o de lujo y en este caso, cada estrella del hotel es un grado de calidad diferente. 

En un hotel de 3 estrellas puede brindarse un servicio excelente de acuerdo a las expectativas de los clientes que lo visitan, y entonces puede decirse que la calidad del servicio del hotel es buena.

En el extremo opuesto, puede suceder que en un hotel de 5 estrellas, donde el grado de calidad es distinto, puesto que los requisitos de los clientes que lo visitan son diferentes al de 3 estrellas, el servicio no sea el esperado, y como consecuencia, el servicio no tenga la calidad con respecto a las expectativas y requisitos de sus clientes.

En un ejemplo de manufactura, puede ejemplificarse con un vehículo sedán, el cual tiene un grado de calidad menos exigente que un vehículo deportivo de lujo. 

Sin embargo, si el sedán cumple con los requisitos que se definieron para cumplir con las expectativas del cliente que lo comprará, el vehículo tiene calidad. 

Imaginemos que compramos el sedán. Damos vuelta al volante y el vehículo siempre desvía su trayectoria, y siempre que pisamos el pedal de freno, frena. Entonces podemos decir que esas dos características del vehículo tienen calidad y de hecho no esperamos que por ser  un sedán tenga menos calidad que uno de lujo, ya que la calidad está relacionada con los requisitos de los clientes que comprarán el sedán y no con los requisitos de los clientes que comprarán el de lujo.

Lo que sucede es que ambos vehículos cuenta con una lista de requisitos por cumplir porque sus clientes tienen un perfil y necesidades distintas.

Entonces, resumiendo, el grado de calidad se traduce en los requisitos de los clientes que se deben cumplir, y la calidad es el cumplimiento de esos requisitos y siendo así,  no importa el grado de calidad del producto o servicio, si los requisitos de los clientes son satisfechos, el producto o servicio, tiene calidad.

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