Las organizaciones que han implementado la mejora continua como parte de su estrategia y/o filosofía de productividad, utilizan una serie de herramientas básicas que les permiten medir el éxito o desviaciones de todos aquellos procesos que se deciden implementar o modificar.
La Cadena de Suministro es un área principal mejora continua. Necesita o se apoya en la gestión eficaz de un número muy elevado de datos que vienen a validar la efectividad de los cambios que se implantan.
Mejora continua se define como el acto de implementar actualizaciones y mejoras regulares en los procesos, productos o servicios en la búsqueda permanente de la excelencia.
Muchas son las iniciativas de mejora continua que pueden ser aplicadas en la cadena de suministro a través de herramientas tipo Lean o Six Sigma. Podemos establecer mejora de procesos asociados al inventario, distribución, productividad, operaciones intralogísticas, servicio al cliente, calidad de embalajes, etc.
Los equipos de trabajo implicados en la mejora continua de los procesos logísticos necesitan realizar investigaciones preliminares para determinar qué procesos son los que tiene una mayor posibilidad de mejora.
Estos equipos pueden analizar oportunidades de mejora basadas en las perspectivas que tengan los principales beneficiarios de los mismos. Por ejemplo, clientes, proveedores, empleados, etc. En la medida que un equipo involucrado en mejora continua tiene mayor experiencia sobre su entorno y confianza en si mismos, los resultados serán más satisfactorios para el conjunto de la organización.
Independientemente del proceso a analizar, las decisiones deben ser tomadas seleccionando las métricas adecuadas para medir el progreso de la iniciativa que se ha seleccionado. Porque, en definitiva, obtendremos unos resultados mejoras si las métricas seleccionadas son las más correctas. Y aquí la experiencia del grupo de trabajo es esencial.
A continuación, describo las herramientas básicas que pueden ayudar a cualquier organización a medir y entender sus procesos para aplicar mejoras sobre los mismos.
- Mapa del proceso (Process Map)
Describe de forma gráfica en forma de flujo y en profundidad el proceso analizado mediante símbolos estandarizados, siempre con un inicio (input) y un final (output). Cada uno de los símbolos se conecta secuencialmente con flechas para mostrar el flujo del proceso.
En general todos los procesos pueden ser mapeados y son utilizados de forma universal para detectar de forma sencilla ineficiencias relevantes del proceso. Podemos decir que son esenciales al comienzo de un proyecto.
Añadido a cada paso del proceso, en ocasiones se puede incluir otras informaciones como el tiempo de duración, recursos requeridos, responsabilidades o impacto financiero. En la actualidad , existen herramientas muy útiles para diseñar un mapa de proceso – Excel, Powerpoint, Microsoft Visio, etc.
El objetivo del mapa del proceso es que de una forma visual se pueda entender el proceso analizado por todos los integrantes del equipo responsable de analizar el problema, caso o iniciativa de mejora.
Mapa de Procesos estándar
- Gráfico de Control (Control Chart)
Este gráfico proporciona una comparación de los datos del proceso respecto a un límite superior (Upper Control Limit) y otro inferior (Lower Control Limit) de control. Ayudan a detectar variaciones importantes alrededor de los datos centrales del proceso. Generalmente se utilizan un número de desviaciones estándar que se produce alrededor de la media en función del nivel de confianza esperado.
Por ejemplo, la media + 1/2/3… vez la desviación estándar. El objetivo de este gráfico es aislar los datos atípicos – Outliers – , que son aquellos datos que quedan fuera de los límites y representan alguna anomalía en el proceso para su posterior análisis y poder establecer conclusiones.
En general, si el dato está dentro de estos límites de control, decimos que la variación del proceso está bajo control.
Gráfico de Control
- Diagrama de Pareto (Pareto Chart)
El diagrama de Pareto muestra la frecuencia con la que aparecen los valores en un conjunto de datos. Este análisis es muy importante porque en general el 80 % de los datos es explicado por el 20 % de las causas. En mejora continua, esto puede ser vital para aplicar los esfuerzos y recursos empleados de forma más óptima. Separa lo «poco vital» de lo «mucho trivial» y tiene como objetivo visualizar de forma rápida los problemas o los datos más significativos, que quedan a laizquierda de la gráfica, mientras que a la derecha del gráfico se van situando los datos de menor interés.
Para construir este gráfico, el eje horizontal (X) incluimos los nombres de los factores (causas) y el eje vertical (Y) la frecuencia. La suma total debe ser 100.
Este gráfico está basado en la famosa Ley de Pareto (también conocida como Ley 80-20), concepto desarrollado por Vilfredo Pareto, un economista italiano que estableció que un pequeño porcentaje del grupo (20%) contabiliza la mayor proporción del impacto o valores (80%). Puede ser aplicado a innumerables estudios y es muy común al inicio de cualquier proyecto de mejora continua hacer un análisis de frecuencias de los datos agrupados por una atributo común (meses, tipos de defectos, etc.) para detectar grupos de datos a los que se les pueda atribuir un mayor porcentaje del problema y focalizar mejor el objeto del análisis.
Diagrama de Pareto
- Diagrama Causa-Efecto (Cause and Effect Diagram)
El diagrama de Causa-Efecto (también conocido como diagrama de Isikawa) es un método de organización de factores (causas) y subcausas que afectan a un problema o proceso que se ha planteado analizar.
El objetivo de este diagrama es ayudar al equipo de trabajo a identificar todas las posibles causas de un efecto y seleccionar aquellas que sean más probables de ser la causa principal para investigar posteriormente.
Por cada causa, suele existir un conjunto de sub-causas. El desarrollo de este diagrama es un proceso repetitivo de ida y vuelta para identificar causas y efectos. Eliminando o subsanando las causas principales, puede traer consigo una mejora en el proceso.
Diagrama Causa-Efecto
- Histograma (Histogram)
Un histograma es un gráfico de barras que muestra la frecuencia (número de veces que aparece) con que se distribuyen los datos de una variable (peso, euros, dolares, temperatura, etc.) de un proceso. La frecuencia se muestra en el eje vertical (conocido como y) y el eje horizontal (conocido como x) muestra el rango de valores.
El gráfico de frecuencias nos muestra cómo se distribuyen los datos, si los valores se encuentran alrededor de la media (distribución normal) siguiendo la famosa Campana de Gauss o por el contrario existe mucha dispersión de los datos, indicando un irregularidad en el comportamiento de la variable y apareciendo más de un “pico o elevación” en los datos.
El objetivo principal del histograma es establecer si nuestros datos se comportan según una distribución normal o por el contrario tenemos que acudir a otro tipo de distribuciones para profundizar en modelos de probabilidad asociados a variables discretas.
Una vez realizado el histograma, se puede aplicar otras herramientas estadísticas más avanzadas.
Histograma
- Gráfico de Dispersión (Scatter Chart)
Este gráfico es una poderosa herramienta para mostrar relaciones entre dos variables en términos de dependencia. El diagrama tiene un eje horizontal (X) y un eje vertical (Y) que representan las variables a ser analizadas. En el eje Y se encuentra la variable dependiente y en el eje X se encuentra la variable independiente.
Básicamente nos indica cuanto cambia la variable Y cada vez que cambia de valor la variable X. En la medida que los puntos se encuentran más agrupados alrededor de una recta (ascendente o descendente), se dice que existe una relación entre ambas variables.
Esto indica que a medida que la variable independiente -causa- (X) crece o decrece, la variable dependiente -efecto- (Y) lo hace en una cantidad lineal o igual por cada unidad de la variable independiente.
Un gráfico que muestra gráficamente una relación no prueba una relación causa-efecto
Gráfico de Dispersión
- Gráfico de Cajas (Box Plot)
Lo gráficos de cajas representan un conjunto de datos suministrando información sobre los valores máximo y mínimo, los cuartiles (Q1 y Q3), la mediana y la existencia de valores atípicos (outliers). Está compuesto por un rectángulo (caja principal) y dos brazos (bigotes).
Los gráficos de cajas son fáciles de representar y son una herramienta excelente para comparar datos de diferentes categorías de una variable.
Gráfico de Cajas
Resumen
La Cadena de Suministro de cualquier organización necesita proyectos de mejora continua de forma continua para ir adaptándose a todas las exigencias que los mercados-clientes están imponiendo. Y para ello, la productividad en el área logística se ha convertido en un factor decisivo y de futuro.
El modelo de mejora continua es un esfuerzo que nunca finaliza (never-ending effort), por lo tanto, conocer los mecanismos de cálculo y de representación de este tipo de herramientas, se hace imprescindible y necesario para todos aquellos profesionales que intervengan en procesos de mejora continua.
Este tipo de herramientas podría considerarse que son básicas para entender cualquier proceso que deseemos mejorar. Todas ellas son fáciles de crear y nos pueden aportar mucha información antes de enfrentarnos a cualquier proceso de mejora. Son las que nos deben hacer tomas las decisiones de forma objetiva y cuantificada (driving decisions)
A partir de estas herramientas, otras muchas son complementarias y de mayor complejidad. Dependiendo del alcance del proyecto, debemos profundizar en el cálculo estadístico y métodos probabilísticos.
Un artículo de
Víctor Felipe Tablado
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Rosa Ibáñez Tarín
Directora de Marketing | Comunicación ADL
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