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Clase 12 Herramientas para la Planificación Estratégica II
 

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    Clase 12 Herramientas para la Planificación Estratégica II Clase 12 Herramientas para la Planificación Estratégica II Presentation Transcript

    • Herramientas para la Planificación Estratégica II Andrés Ricardo Schuschny Planificación Estratégica Mágister en Gestión Pública Universidad 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 d ó nde 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
      U n nivel de defectos de 3,4 dpmo s e 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 probablidad Poisson 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}
      Mediana Q1 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 gráfico Ver 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 relacione los párametros de diseño con los requerimientos 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 pero no exacto Preciso y exacto
    • 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
      • Determinar el 1er. (Q1) y 3er. (Q3) cuartil de los datos.
      • Calcular la diferencia entre ambos, es decir, el rango intercuartil (RI)
      • Límite inferior para considerar outliers = Q1 – 1.5 RI
      • 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