Uno de los principales desafíos que muchas organizaciones enfrentan es entender el funcionamiento de sus procesos de negocios. A pesar de la abundancia de información, estas organizaciones siguen utilizando herramientas tradicionales para controlar sus procesos, como
- Costos: Por ejemplo, el costo de operación del proceso en USD/mes o el costo de partidas defectuosas.
- Productividad: Cantidad producida por el proceso dividido por el costo mensual.
- Tasa de defectos: Cantidad producida OK dividida por la cantidad total producida al mes.
- Auditorías de cumplimiento: Verificación del cumplimiento de procedimientos definidos por proceso.
- Mapas de procesos: Diagramas de procesos, SIPOC, VSM, BPMN.
Aunque es útil tener esta información, estas herramientas presentan dos limitaciones importantes. Primero, no nos dicen mucho sobre qué tan bien funciona el proceso. Segundo, no nos ayudan a tomar decisiones rápidas.
Para visualizar un proceso, podemos considerarlo en tres niveles:
Estructura del Proceso
Corresponde a todo aquello que conforma el proceso, como actividades, insumos, salidas, recursos, responsables, reglas, entre otros.
Ejemplo: En un proceso de fabricación y entrega de pizza, los componentes incluyen insumos como pedidos y harina, y actividades como preparar pedidos y cocinar pizzas.
“Los detalles crean la grandeza.” – Stephen King
Resultado del Proceso (Y): Consiste en las variables de desempeño del proceso, conectadas con las expectativas del dueño del próximo proceso. Estas variables suelen estar en tres categorías: costo, calidad y rapidez.
Ejemplo: Tiempo de entrega, temperatura y presentación de la pizza. Estas características permiten al cliente evaluar y determinar su conformidad con el producto o servicio.
“El resultado final de un negocio es obtener un cliente que vuelva y traiga a un amigo.” – W. Edwards Deming
Conducentes del Proceso (Xi): Consiste en variables que pueden influir en las variables de desempeño. Nos hablan sobre cómo funciona el proceso o los insumos en sí.
Ejemplo: tiempo de embalar el pedido, disponibilidad de horno, tiempo de recepción de orden de pedido, tiempo de espera de cliente para hacer pedido, o el precisión en el registro del pedido.
En resumen, la variable de desempeño (Y) está en función de las variables (Xi) del proceso, aunque algunas variables (Xi) pueden tener un impacto estadísticamente significativo en las variables (Y). Por lo tanto, Y = f(X).
Lo anterior, nos permite tener una perspectiva diferente de nuestro proceso, donde ya no solo tenemos una estructura, sino que también flujos de datos, traducidos en variables de desempeño y conducentes.
Siendo estas variables, las bases para poder entender mejor nuestro proceso y en base a ello, mejorarlo.
Cómo la Gestión Visual Estadística Puede Mejorar Nuestros Procesos
Brevemente, veamos algunas definiciones.
Estadística: Es una rama de las matemáticas que se ocupa de la recolección, análisis, interpretación, presentación y organización de datos. Se utiliza para obtener información y tomar decisiones basadas en datos.
“Sin datos, solo eres otra persona con una opinión.” – W. Edwards Deming
Gestión Visual: Es una metodología utilizada para transmitir información de manera clara y rápida a través de elementos visuales. Se emplea comúnmente en entornos de trabajo para mejorar la eficiencia, la comunicación y el control de procesos.
“La simplicidad es la máxima sofisticación.” – Leonardo da Vinci
y finalmente…
Gestión Visual Estadística: Combina los principios de la gestión visual con herramientas y técnicas estadísticas para mejorar la comprensión y la toma de decisiones en un entorno de trabajo. Presenta datos y métricas de manera clara y concisa, utilizando elementos visuales para hacer que la información estadística sea más accesible y comprensible para todos los miembros del equipo.
“La información es la clave para el éxito en los negocios.” – Bill Gates
Antes de hablar de herramientas, recordemos tres elementos claves de la estadística para comprender mejor el comportamiento de una variable en cuestión, y estos son:
Medida de Tendencia Central
Es un valor que representa o resume un conjunto de datos, indicando el punto alrededor del cual los datos tienden a agruparse. La medida más popular es la media (promedio).
Ejemplo: La media del tiempo de entrega de una pizza es de 30 minutos. Esto indica que, en promedio, los pedidos se entregan en 30 minutos.
Medida de dispersión
Describe la variabilidad o el grado de dispersión de los datos en un conjunto de datos. La medida más popular es la desviación estándar.
Ejemplo: La desviación estándar del tiempo de entrega de una pizza es de 3 minutos. En una distribución normal, el 99,7% de los pedidos se entregan en un rango de +/- 9 minutos respecto a la media de entrega de 30 minutos.
“La calidad es más importante que la cantidad. Un home run es mejor que dos dobles.” – Steve Jobs
Forma de la distribución de los datos
Describe cómo se distribuyen los datos en un conjunto de datos, proporcionando información sobre la simetría, la curtosis y la presencia de picos..
Ejemplo: Si el tiempo de entrega sigue una distribución normal, entonces media = moda = mediana.
Y tampoco olvides, que una variable puede presentar diferentes formas de distribución.
y la distribución más común, es la distribución normal o campana de Gauss. Esta distribución se caracteriza por ser simétrica, con los datos agrupados alrededor de un valor central y las probabilidades de observar valores disminuyen simétricamente a medida que se alejan de la media.
Además, se caracteriza porque su media = moda = mediana. y si te fijas en el gráfico, el sigma corresponde a la desviación estándar, la altura del gráfico, corresponde a la frecuencia de ocurrencia de los datos, y otro dato importante, es que la concentración de los datos entorno al centro, es particular, es decir, en un rango de +/- un sigma, se concentran el 64% de los datos, en un rango de +/- dos sigma el 95,4%y en un rango de +/- 3 sigma el 99,7% de los datos.
¿Que herramientas de gestión visual estadística podemos usar?
Antes de comenzar, imagina que eres dueño de una pizzería y quieres entender que también funciona el proceso de preparación y entrega de pizzas a tus clientes, ya que has recibido algunas quejas, y buscas entender de manera objetiva y en base a datos, lo que esta pasando.
Por lo tanto, algunas herramientas que nos pueden ayudar a entender mejor la situación, son el histograma que rápidamente nos dice si la distribución es normal (o cerca), ya que sino, es posible que el proceso se encuentre inestable. Lo anterior, podemos contrastarlo con el gráfico de control, el cual nos ayuda a entender como el tiempo de entrega fluctúa en el tiempo, la estabilidad del proceso y su capacidad para cumplir las expectativas del cliente.
Además, no contentos con eso, es posible que realicemos múltiples muestras de datos, para entender mejor, como se comparta el proceso, y para comparar el desempeño de cada muestra, nos apoyamos el el diagrama de caja de bigotes, donde rápidamente podemos observar anomalías. Además, podemos indagar correlaciones entre variables y desde ahí, causalidad, en este caso, entre el tiempo de entrega y la satisfacción del cliente.
A continuación, se describe mas en profundidad cada herramienta de gestión visual antes mencionda…. eso si….recordando que para que estas efectivamente funcionen, como gestión visual, es necesario establecer limites o demarcaciones, que nos permitan saber, cuando estamos bien, cuando con problemas.
Histograma: es una representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos, y se se utiliza para mostrar la frecuencia de ocurrencia de diferentes rangos de valores en un conjunto de datos. Los histogramas ayudan a visualizar cómo se distribuyen los datos y a identificar patrones, como la forma de la distribución, la dispersión, y la presencia de valores atípicos.
Ejemplo: Un histograma del tiempo de entrega de pizzas puede mostrar una distribución normal, con el 65% de los datos a una desviación estándar de la media y el 99,7% en un rango de +/- 3 desviaciones estándar.
Diagrama de caja de bigotes:
El diagrama de caja y bigotes (también conocido como box plot o box-and-whisker plot) es una representación gráfica utilizada en estadística para mostrar la distribución de un conjunto de datos numéricos. Este diagrama permite visualizar la dispersión y la asimetría de los datos, así como identificar posibles valores atípicos. Aquí están los componentes clave de un diagrama de caja y bigotes:
Ejemplo: Comparar tres muestras de datos de tiempo de entrega de pizzas para determinar cuál muestra el mejor desempeño, cuál es la más estable y cuál presenta mayor variabilidad.
a) Determinar cual presente el mejor desempeño (que cumple las especificaciones del cliente) => Muestra 1
b) Determinar cual es la muestra más estable, es decir que no presenta puntos atípicos (outliers) => Muestra 1
c) Determinar cual es la muestra que presenta mayor variabilidad (bigotes y caja, mas largos) => Muestra 1.
Para mas información sobre diagrama de caja de bigotes ver articulo.
Gráfico de control: también conocido como carta de control, es una herramienta utilizada en el control estadístico de procesos (SPC, por sus siglas en inglés) para monitorear y controlar un proceso productivo o de servicio a lo largo del tiempo. Su objetivo principal es identificar variaciones en el proceso y determinar si estas variaciones se deben a causas comunes (naturales) o a causas especiales (anómalas) que requieren intervención.
Ejemplo: El gráfico presenta distintas mediciones en el tiempo (puntos en azul) los cuales se distribuyen, como parte de la variación existente en todo proceso. Además en el gráfico, se puede observar la media del proceso (línea azul), los limites de control (línea verde) y los límites de especificación del cliente (línea roja), en este caso, no se observan defectos (mediciones que se escapen del limite de especificación del cliente), y tampoco, puntos atípicos, es decir mediciones que se salgan de los limites de control, lo cual es una señal que el proceso presenta una causa especial y en consecuencia, se encuentra fuera de control estadístico.
Para mas información sobre estabilidad del proceso ver articulo.
Para más información sobre pruebas para detectar causas especiales ver articulo.
Diagrama de dispersion
Un diagrama de dispersión, también conocido como gráfico de dispersión o scatter plot, es una herramienta gráfica utilizada en estadística y análisis de datos para visualizar la relación entre dos variables numéricas. Cada punto en el gráfico representa un par de valores, uno para cada variable, y se posiciona en un plano de coordenadas cartesianas. Este tipo de diagrama es útil para identificar patrones, tendencias y posibles correlaciones entre las variables.
Ejemplo: Se presenta un diagrama, donde se puede visualizar una correlación entre dos variables, el tiempo de entrega y la satisfacción del cliente, donde en la medida que el tiempo de entrega disminuye, la satisfacción del cliente aumenta, es decir la correlación entre ambas variables es negativa en este caso, con un Coeficiente de Correlación : -0,67.
Para más información sobre gráficos de correlación ver articulo.
Conclusiones
La gestión visual estadística ofrece una poderosa metodología para controlar y mejorar los procesos organizacionales. Al combinar la claridad de la gestión visual con la precisión del análisis estadístico, las organizaciones pueden obtener una comprensión más profunda de sus procesos.
Esto no solo facilita la identificación de áreas de mejora, sino que también permite una toma de decisiones más rápida y fundamentada.
Adoptar estas herramientas y enfoques puede conducir a una mayor eficiencia, calidad y satisfacción del cliente, permitiendo que las organizaciones se mantengan competitivas en un entorno empresarial cada vez más complejo y dinámico.