{"id":371,"date":"2023-03-16T16:30:04","date_gmt":"2023-03-16T16:30:04","guid":{"rendered":"https:\/\/victortercero.com\/?p=371"},"modified":"2023-03-30T22:11:20","modified_gmt":"2023-03-30T22:11:20","slug":"homer-5-claves-para-la-mejora-de-procesos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/2023\/03\/16\/homer-5-claves-para-la-mejora-de-procesos\/","title":{"rendered":"HOMER y sus 5 Claves para la Mejora de Procesos"},"content":{"rendered":"\n<p>En nuestro af\u00e1n para mejorar la calidad de un sistema, sea de manufactura o servicio, cuando hemos identificado la relaci\u00f3n que existe entre los factores cr\u00edticos controlables del sistema estudiado (X) y las caracter\u00edsticas de calidad que deseamos mejorar (Y), el problema de la mejora se reduce a encontrar un nivel apropiado en los factores para obtener el efecto deseado en las caracter\u00edsticas de calidad. Para esto usamos la relaci\u00f3n Y=f(X), conocida en metodolog\u00edas como <a href=\"https:\/\/www.isixsigma.com\/category\/getting-started\/\">Seis Sigma<\/a> como la  <em><a href=\"https:\/\/www.isixsigma.com\/dictionary\/transfer-function-yfx\/\">funci\u00f3n de transferencia<\/a><\/em>, y se considera esencial para guiar la mejora. Esta ecuaci\u00f3n representa el conocimiento que tenemos de un proceso y es la llave para definir su curso. Cuando desconocemos la funci\u00f3n de transferencia, recurrimos a diversas estrategias de ingenier\u00eda, estad\u00edstica y modelaci\u00f3n matem\u00e1tica que nos ayudan a su construcci\u00f3n en dependencia del nivel de desconocimiento que tengamos.<em> Hacernos conscientes del desconocimiento nos ayudar a enfocar nuestro esfuerzo de mejora<\/em>. Ser\u00e1 en dependencia de este desconocimiento que aplicaremos alguna de las 5  claves para la mejora de procesos.<\/p>\n\n\n\n<p>Como recurso mnemot\u00e9cnico para recordar estas claves, he propuesto usar el nombre HOMER, que posiblemente asocies al escritor de la <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Odisea\">Odisea<\/a> o al personaje del mismo nombre en la serie de televisi\u00f3n <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Los_Simpson\">Los Simpson<\/a>. Estrategias para mejorar procesos existen muchas, desde el ciclo de Deming hasta los proyectos Lean Seis Sigma hay toda una gama de enfoques y rutinas que nos ayudan a encontrar la soluci\u00f3n a nuestros problemas. A diferencia de estas propuestas, HOMER es un enfoque basado en el nivel de desconocimiento, desde una perspectiva de la  ingenier\u00eda industrial, ingenier\u00eda de calidad, matem\u00e1ticas y estad\u00edsticas, y mi experiencia personal de 15 a\u00f1os como instructor, investigador y consultor en proyectos industriales. As\u00ed, las 5 claves para la mejora de procesos son:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"#Si  sabes lo que tienes que hacer, \u00a1hazlo!\"><strong>H<\/strong>acer: Si  sabes lo que tienes que hacer, \u00a1hazlo!<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Si desconocemos los niveles \u00f3ptimos, optimizamos.\"><strong>O<\/strong>ptimizar: Si desconoces los niveles \u00f3ptimos, optimiza.<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Si desconocemos la relaci\u00f3n Y=f(X), modelamos.\"><strong>M<\/strong>odelar: Si desconoces la relaci\u00f3n Y=f(X), modela.<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Si desconocemos las variables cr\u00edticas, evaluamos hip\u00f3tesis.\"><strong>E<\/strong>valuar: Si desconoces las variables cr\u00edticas, eval\u00faa tus hip\u00f3tesis.<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#Si desconocemos las variables  involucradas, recolecta informaci\u00f3n y d\u00e9jate sorprender.\"><strong>R<\/strong>ecolectar: Si desconoces las variables  involucradas, recolecta informaci\u00f3n y d\u00e9jate sorprender.<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><em>Hacer, optimizar, modelar, evaluar y recolectar<\/em>  (HOMER) representan distintos puntos de partida para un ciclo de mejora basado en el desconocimiento identificado. Siguiendo estas pautas, puedes dar un poco de direcci\u00f3n a la discusi\u00f3n de tus problemas a partir de los cuales  podr\u00e1s definir la mejor ruta de an\u00e1lisis , y, tal vez, aumentar tu probabilidad de \u00e9xito en la b\u00fasqueda de una soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>A continuaci\u00f3n discuto cada una de estas 5 claves para la mejora de procesos, o HOMER por sus iniciales, partiendo de un estado de conocimiento absoluto, donde s\u00f3lo tienes que <strong>hacer<\/strong> lo que ya sabes que tienes que hacer, y finalizo con el desconocimiento total, donde imperar\u00e1 la acci\u00f3n de <strong>recolectar<\/strong> informaci\u00f3n para observar los fen\u00f3menos con la suficiente sensibilidad mental para dejarte sorprender, y en ocasiones, romper tus propios paradigmas. Las acciones de <strong>optimizar<\/strong>, <strong>modelar<\/strong> y <strong>evaluar<\/strong> son etapas intermedias que detonan distintas estrategias de an\u00e1lisis matem\u00e1tico y estad\u00edstico.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Si  sabes lo que tienes que hacer, \u00a1hazlo!\"><em>1. Hacer<\/em>: si  sabes lo que tienes que hacer, \u00a1hazlo!<\/h2>\n\n\n\n<p>La primera acci\u00f3n en <strong>H<\/strong>OMER es <strong>hacer<\/strong>. A veces, en ambientes organizacionales, algo tan trivial como lo que se espera de nosotros no est\u00e1 claro. Depende del equipo o de una persona en particular responsable que ya ha tomado una decisi\u00f3n. En estas situaciones, es importante ser pragm\u00e1ticos y aceptar que no podemos cambiar lo que ya ha sido decidido. Averigua si los responsables ya tomaron su decisi\u00f3n sobre el problema que est\u00e1s analizando y c\u00e9ntrate a implementar la soluci\u00f3n establecida sin perder tiempo tratando de cambiar lo que no quiere ser cambiado.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque ciertamente tambi\u00e9n hay momentos donde debemos armarnos de valor y luchar por un cambio real para lograr una mejora en pos de un bien mayor. Si no tienes el poder, \u00a1empod\u00e9rate! Identifica qui\u00e9n est\u00e1 a cargo, presenta tu idea, consigue el apoyo que requieres haci\u00e9ndote de un <em>champion<\/em> o <em>sponsor<\/em> de alto nivel para tu proyecto, y resuelve ese liderazgo sin el cual no podr\u00e1s lograr ese cambio que buscas.<\/p>\n\n\n\n<p>En otros casos, lo m\u00e1s efectivo podr\u00e1 ser enfocarnos en lo que podemos controlar y trabajar dentro de nuestra esfera de influencia. Al ser pr\u00e1cticos y enfocarnos en mejorar nuestra perspectiva, habilidades y aquello que est\u00e9 a nuestro alcance, podemos lograr una mejora significativa en nuestro entorno y as\u00ed en la calidad de los procesos de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Y no est\u00e1 de m\u00e1s notar que es com\u00fan encontrarse en situaciones donde se necesita tomar una decisi\u00f3n r\u00e1pida para solucionar un problema. Sin embargo, buscar la validaci\u00f3n necesaria, o sufrir par\u00e1lisis por an\u00e1lisis, para actuar puede llevar a la procrastinaci\u00f3n, a perder tiempo valioso y desesperar. Debemos actuar responsablemente, sin caer en el error de implementar soluciones no exploradas o validadas. Seguir un proceso hacia adelante de verificaci\u00f3n y validaci\u00f3n nos har\u00e1 llegar muy lejos. El PDCA de Deming, <a href=\"#Figura 1\" title=\"Figura 1\">Figura 1<\/a>, un m\u00e9todo de trabajo sistem\u00e1tico en fases de planear, hacer, verificar y actuar (plan, do, check, act en ingl\u00e9s) viene muy de la mano en estas situaciones cuando deseamos ejecutar una mejora. Si sabemos lo que tenemos que hacer para mejorar la organizaci\u00f3n, debemos simplemente hacerlo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\" id=\"Figura 1\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/ciclomejora-1024x683.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-415\" width=\"512\" height=\"342\" srcset=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/ciclomejora-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/ciclomejora-300x200.jpg 300w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/ciclomejora-768x512.jpg 768w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/ciclomejora-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/ciclomejora-2048x1365.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 1. El ciclo de mejora de Deming te ayuda a implementar tus proyectos y nos recueda que tenemos que verificar los resultados antes de comprometernos con la mejora<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Si desconocemos los niveles \u00f3ptimos, optimizamos.\"><em>2. Optimizar<\/em>: si desconoces los niveles \u00f3ptimos, optimiza.<\/h2>\n\n\n\n<p>La segunda de las 5 claves para la mejora  de procesos, la acci\u00f3n de <strong>optimizar<\/strong> en H<strong>O<\/strong>MER, es  el entendimiento de la relaci\u00f3n entre las variables que intervienen en el problema, en particular nuestra funci\u00f3n de transferencia Y=f(X). A veces, sin embargo, aunque estas relaciones sean conocidas el problema puede ser significativamente complejo y su soluci\u00f3n nada intuitiva. Estas situaciones son comunes en el modelado con sistemas de ecuaciones lineales, problemas combinatorios, sistemas de simulaci\u00f3n avanzados y modelos din\u00e1micos de ecuaciones diferenciales.<\/p>\n\n\n\n<p>Algunas situaciones donde puedes llegar a conocer el modelo Y=f(X) y reducir el problema a un problema de optimizaci\u00f3n son las siguientes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><em>Problemas de investigaci\u00f3n de operaciones<\/em> como localizaci\u00f3n de instalaciones, problemas de ruteo, asignaci\u00f3n de tareas, etc., representan casos donde con un poco de esfuerzo se puede modelar el sistema completo de variables y restricciones, y su soluci\u00f3n \u00f3ptima requiere de altos esfuerzos computacionales. En este tipo de sistemas se suele usar modelos de programaci\u00f3n lineal entera mixta. Sistemas como <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/CPLEX\">Cplex<\/a> o <a href=\"https:\/\/www.gurobi.com\/\">Gurobi<\/a> pueden apoyarnos a encontrar soluciones exactas, pero frecuentemente a un costo computacional alto, por lo que frecuentemente se requiere usar procedimientos heur\u00edsticos ad hoc. En la <a href=\"#Figura 2\">Figura 2<\/a> se observa un ejemplo de como lucen este tipo de modelos de optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica.<\/li>\n\n\n\n<li>Los <em>sistemas de simulaci\u00f3n<\/em> pueden llegar a tener un alto grado de complejidad. En muchas ocasiones la representaci\u00f3n del sistema es sorprendentemente fiel, como el caso de los llamados <em><a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/mx-es\/topics\/what-is-a-digital-twin\">gemelos digitales<\/a><\/em>, que pueden imitar el comportamiento de una m\u00e1quina hasta el nivel de sus engranes. Mejorar un modelo de este nivel mediante optimizaci\u00f3n no es una tarea trivial. Algoritmos de b\u00fasqueda num\u00e9ricos, entre los que destacan los populares algoritmos evolutivos, con sus detractores, y el muestreo estad\u00edstico, tienden a dar buenos resultados en estas situaciones.<\/li>\n\n\n\n<li>Los modelos de <em>sistemas din\u00e1micos<\/em>, frecuentemente establecidos mediante relaciones diferenciales, son populares en la modelaci\u00f3n de sistemas f\u00edsicos y administrativos. Su soluci\u00f3n puede ser tan elegante como la soluci\u00f3n de un sistema de ecuaciones diferenciales, como <a href=\"https:\/\/link.springer.com\/chapter\/10.1007\/978-1-4939-9828-9_2\">modelos compartimentales<\/a> usados en epidemiolog\u00eda, aunque en la pr\u00e1ctica se tendr\u00e1 que requerir a simulaciones \u00abcontinuas\u00bb para su evaluaci\u00f3n. <a href=\"https:\/\/vensim.com\/\">VENSIM<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.iseesystems.com\/\">STELLA<\/a> y <a href=\"https:\/\/www.mathworks.com\/\">MATLAB<\/a>  son softwares populares para la simulaci\u00f3n de estos sistemas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\" id=\"Figura 2\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/mixedmodel-1024x816.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-414\" width=\"512\" height=\"408\" srcset=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/mixedmodel-1024x816.jpg 1024w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/mixedmodel-300x239.jpg 300w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/mixedmodel-768x612.jpg 768w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/mixedmodel.jpg 1265w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 2. Los problemas de optimizaci\u00f3n, como los de programaci\u00f3n entera mixta, t\u00edpicamente tienen un alto costo computacional asociado a la b\u00fasqueda de soluciones \u00f3ptimas.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Por supuesto, habr\u00e1 casos que podr\u00edan ser considerados \u00absimples\u00bb, como lo son algunos modelos aditivos de primer orden, pero no son la norma. En la pr\u00e1ctica, son muchos los problemas  \u00abdif\u00edciles\u00bb de solucionar, y pueden requerir  de b\u00fasquedas entre millares de combinaciones enteras, relaciones  no lineales, y con algunas  respuestas restringidas a ciertas regiones factibles. En algunos de estos casos el an\u00e1lisis matem\u00e1tico exacto puede ser una ruta para encontrar soluciones, pero su aplicaci\u00f3n es limitada a las situaciones con bajo nivel de complejidad. A veces la simplificaci\u00f3n que requerimos darle a los problemas para encontrar una soluci\u00f3n exacta nos puede alejar tanto de la realidad que terminamos dando soluciones exactas a problemas equivocados. <\/p>\n\n\n\n<p>Una soluci\u00f3n menos elegante, pero a la que se le ha encontrado mucha utilidad, es el uso de aproximaciones num\u00e9ricas mediante el muestreo generado por un dise\u00f1o de experimentos y el posterior ajuste de funciones emp\u00edricas como los modelos de regresi\u00f3n lineal en el an\u00e1lisis de superficies de respuesta. Dise\u00f1os 2 a la k, fraccionados, cuadrados e hipercuadrados latinos son propuestas muy populares y \u00fatiles en esta pr\u00e1ctica. Aproximar situaciones exactas con modelos aproximados  te puede alejar del \u00f3ptimo, pero frecuentemente proporcionan soluciones suficientemente buenas para ser pr\u00e1cticas.<\/p>\n\n\n\n<p>As\u00ed, la soluci\u00f3n de problemas complejos en un proceso de mejora, ya sea por su dimensi\u00f3n y o dificultad computacional, puede ser todo un desaf\u00edo. Es importante  tener la sensibilidad suficiente para reconocer cu\u00e1ndo el problema es de soluci\u00f3n simple y cu\u00e1ndo es necesario recurrir a herramientas computacionales o t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n m\u00e1s avanzadas, incrementando la complejidad de la soluci\u00f3n s\u00f3lo en la medida en que la soluci\u00f3n lo requiera. A veces, las soluciones m\u00e1s pr\u00e1cticas no son las m\u00e1s elegantes, pero aun as\u00ed son \u00fatiles y efectivas en la mejora de los procesos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Si desconocemos la relaci\u00f3n Y=f(X), modelamos.\"><em>3. Modelar<\/em>: si desconoces la relaci\u00f3n Y=f(X), modela.<\/h2>\n\n\n\n<p>La tercera de las 5 claves de la mejora de procesos es la modelaci\u00f3n. Esta es la acci\u00f3n de <strong>modelar<\/strong> en HO<strong>M<\/strong>ER. Modelamos para simplificar nuestro mundo, nuestro sistema, nuestro problema, y as\u00ed generar entendimiento. Existen modelos matem\u00e1ticos, modelos estad\u00edsticos, modelos f\u00edsicos, modelos gr\u00e1ficos, modelos din\u00e1micos, modelos estoc\u00e1sticos, modelos de simulaci\u00f3n, modelos conceptuales, y otros muchos que var\u00edan seg\u00fan su enfoque y complejidad. En la <a href=\"#Figura 3\">Figura 3<\/a> se muestra un ejemplo de un modelo din\u00e1mico. El elemento que tiene todos estos modelos en com\u00fan es la simplificaci\u00f3n de la realidad. No somos capaces de entenderlo todo ni controlarlo todo, por lo que recurrimos a modelos para ajustar los problemas a las limitaciones que como seres humanos tenemos. Aunque, gracias a las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n, muchas de estas limitaciones se han reducido, pero no dejan de existir.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando modelamos, sobre todo al principio de nuestra carrera, es frecuente encontrarnos atrapados en situaciones de nunca acabar. Modelos que nunca satisfacen nuestra necesidad de imitar aquella realidad en la que se inspiran. Siempre falta alguna variable, alg\u00fan efecto no es exactamente como deber\u00eda ser, las interacciones est\u00e1n incompletas, el ajuste de las predicciones tiene mucho error, y un largo etc\u00e9tera de problemas y frustraciones que no tienen fin. Este es el problema de modelar sistemas, procesos y realidades, \u00a1nunca ser\u00e1 suficiente! Por eso, cuando modelamos tenemos que tener claro que el objetivo del modelo no es el de representar fielmente la realidad, basta con ser una aproximaci\u00f3n suficientemente  buena para tomar aquella decisi\u00f3n que necesitamos tomar. Un buen modelador no modela sistemas, modela problemas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\" id=\"Figura 3\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/modelodinamico-1024x333.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-412\" width=\"768\" height=\"250\" srcset=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/modelodinamico-1024x333.png 1024w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/modelodinamico-300x98.png 300w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/modelodinamico-768x250.png 768w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/modelodinamico-1536x500.png 1536w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/modelodinamico-2048x667.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 3. Modelo din\u00e1mico sobre el desarrollo de tareas en desarrollo de software<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>El modelador experto nunca hablar\u00e1 de crear \u00abel\u00bb modelo, sino \u00abun\u00bb modelo del problema. El modelador experto sabe que hay muchas formas de representar el mismo problema. Al momento de elegir el enfoque, considera la dificultad del an\u00e1lisis, la interpretabilidad, el uso, y s\u00f3lo agrega  complejidad en la medida en que la necesites. Si el modelo m\u00e1s simple es suficiente para tomar la decisi\u00f3n que requieres tomar, \u00a1no busques m\u00e1s! Un  modelo suficientemente aproximado para solucionar el problema en cuesti\u00f3n es suficiente, y nos damos por bien servidos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Si desconocemos las variables cr\u00edticas, evaluamos hip\u00f3tesis.\"><em>4. Evaluar<\/em>: si desconoces las variables cr\u00edticas, eval\u00faa tus hip\u00f3tesis.<\/h2>\n\n\n\n<p>Entramos en una de las zonas m\u00e1s comunes: la acci\u00f3n de <strong>evaluar<\/strong> en HOM<strong>E<\/strong>R. Aqu\u00ed es cuando no sabemos exactamente qu\u00e9 est\u00e1 afectando a nuestro sistema, pero tenemos algunas sospechas. Necesitamos validarlas. Si tomamos como axiom\u00e1tico que la calidad  constante no existe, s\u00f3lo existe la calidad variable, entonces  concluimos, como lo hizo <a href=\"https:\/\/books.google.com.mx\/books\/about\/Economic_Control_of_Quality_of_Manufactu.html?id=XBeoAgAAQBAJ&amp;redir_esc=y\">Shewhart<\/a> en su momento, que el entendimiento de la variabilidad a trav\u00e9s de la estad\u00edstica es el camino a tomar.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando existen sospechas sobre qu\u00e9 variables o factores o causas pueden estar involucradas, un estudio experimental es la mejor opci\u00f3n. No siempre es factible, pero es la mejor opci\u00f3n. Existen dos tipos de estudios: estudios experimentales y estudios observacionales. En el primero tenemos control sobre los factores que deseamos investigar, en el segundo no. Cuando no tenemos el control, al menos intentamos  usar informaci\u00f3n hist\u00f3rica o recolectar datos de los eventos que ocurren y observamos.<\/p>\n\n\n\n<p>El problema de los estudios observacionales es que nos dificultan el obtener conclusiones causa efecto. Cuando no podemos aleatorizar la manera en que evaluamos los tratamientos cuyo efecto queremos estudiar, factores externos en forma de ruido, conocidos o no, pueden generar sesgos en nuestros resultados  que ocultar\u00e1n aquello que deseamos encontrar, o nos har\u00e1n ver relaciones inexistentes. En este tipo de estudios, debemos usar informaci\u00f3n <em>a priori<\/em> sobre el sistema que estamos estudiando y posiblemente incrementar el n\u00famero de observaciones en la mayor variedad de escenarios para tener alg\u00fan grado m\u00ednimo de confianza al teorizar alguna relaci\u00f3n causa efecto m\u00e1s all\u00e1 de las correlaciones observadas.<\/p>\n\n\n\n<p>Un ejemplo de un estudio observacional lo encontramos al analizar a nuestros clientes. Factores inherentes a los seres humanos, como el g\u00e9nero, la edad, la situaci\u00f3n social, etc., no pueden ser reasignados entre las personas para un estudio aleatorio,&#8230; al menos no sin crear problemas \u00e9ticos. Estos casos forzosamente tendr\u00e1n que ser analizados a trav\u00e9s de un estudio observacional para clasificar y modelar el comportamiento de nuestros clientes. En los estudios de demanda, el an\u00e1lisis de regresi\u00f3n es probablemente la herramienta m\u00e1s usada para el estudio observacional. En la <a href=\"#Figura 4\">Figura 4<\/a> se observa un ejemplo de regresi\u00f3n lineal simple. El an\u00e1lisis de regresi\u00f3n nos ayuda a modelar lo que observamos, identifica las correlaciones principales entre los factores analizados, y nos ayuda a predecir comportamientos que pueden servir como entrada para el establecimiento de pol\u00edticas de mercado y dise\u00f1o de productos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\" id=\"Figura 4\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/regresionCafe-1024x557.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-410\" width=\"512\" height=\"279\" srcset=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/regresionCafe-1024x557.png 1024w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/regresionCafe-300x163.png 300w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/regresionCafe-768x418.png 768w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/regresionCafe-1536x835.png 1536w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/regresionCafe-2048x1114.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 4. Tomado la <a href=\"https:\/\/www.ico.org\/new_historical.asp?section=Statistics\">base de datos de caf\u00e9<\/a>, mediante  un estudio observacional de regresi\u00f3n lineal se analiza la correlaci\u00f3n entre el consumo de caf\u00e9 en Ethiop\u00eda y M\u00e9xico<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>En una situaci\u00f3n ideal, los estudios experimentales son la mejor opci\u00f3n. Los estudios experimentales, a trav\u00e9s de la aleatorizaci\u00f3n de los tratamientos analizados, nos permiten distribuir el ruido de factores externos para reducir la probabilidad de sesgos en el an\u00e1lisis, y, con un nivel de confianza controlado, generar conclusiones causa-efecto. Es de recalcar que el objetivo de la aleatorizaci\u00f3n no es el de reducir el error experimental, sino balancearlo entre los tratamientos estudiados para evitar sesgos. T\u00e9cnicas como el bloqueo experimental, el uso de co-variables, o el control de factores externos como en un laboratorio efectivamente pueden reducir el ruido experimental, pero es la aleatorizaci\u00f3n lo que nos dar\u00e1 la seguridad necesaria para validar nuestras hip\u00f3tesis.<\/p>\n\n\n\n<p>Un ejemplo de un estudio experimental lo encontramos cuando queremos mejorar el rendimiento de un producto. Un proceso de soldadura entre dos piezas puede generar defectos. Estos defectos pueden estar asociados a factores como la inclinaci\u00f3n de la varilla  de soldadura, el amperaje utilizado y la velocidad de aplicaci\u00f3n. Un ingeniero de calidad puede dise\u00f1ar un experimento donde determinados niveles de estos factores pueden asignarse de forma aleatoria y controlada a las distintas piezas del experimento y as\u00ed lograr obtener conclusiones causa-efecto sobre los principales responsables de los defectos para su posterior modelaci\u00f3n, optimizaci\u00f3n y mejora.<\/p>\n\n\n\n<p>Si deseas validar hip\u00f3tesis de forma efectiva, dise\u00f1a tus experimentos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"Si desconocemos las variables  involucradas, recolecta informaci\u00f3n y d\u00e9jate sorprender.\"><em>5. Recolectar<\/em>: si desconoces las variables  involucradas, recolecta informaci\u00f3n y d\u00e9jate sorprender.<\/h2>\n\n\n\n<p>La \u00faltima de las 5 claves de la mejora de procesos es la recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n. Aqu\u00ed, las t\u00e9cnicas usadas en ingenier\u00eda para el an\u00e1lisis de causa ra\u00edz vienen a ser de mucha ayuda. La acci\u00f3n de <strong>recolectar<\/strong> informaci\u00f3n es la \u00faltima acci\u00f3n en HOME<strong>R<\/strong>. Dimensionar el problema, identificar las variables involucradas y priorizar las m\u00e1s probables son quiz\u00e1 una de las principales razones de la fusi\u00f3n entre la estad\u00edstica y la ingenier\u00eda: la ingenier\u00eda estad\u00edstica. <\/p>\n\n\n\n<p>Para dimensionar el sistema que deseamos analizar e identificar las variables involucradas podemos utilizar diagramas de flujo de procesos y diagramas enriquecidos. Ambos casos ser\u00e1n \u00fatiles para identificar los factores involucrados en el problema estudiado.<\/p>\n\n\n\n<p>Los diagramas de flujo de proceso, como el mostrado en la <a href=\"#Figura 5\">Figura 5<\/a>, son \u00fatiles cuando nos enfrentamos a procesos bien establecidos y repetitivos. Una recomendaci\u00f3n al utilizar estos diagramas radica en identificar qu\u00e9 factores son controlables y cu\u00e1les no, llegando al detalle de las entradas y salidas de cada actividad, pues al momento de proponer una mejora, ser\u00e1n aquellos factores controlables los que podremos manipular para finalmente establecer una recomendaci\u00f3n y mejora.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\" id=\"Figura 5\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/flujocafe-1-1024x544.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-400\" width=\"512\" height=\"272\" srcset=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/flujocafe-1-1024x544.jpg 1024w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/flujocafe-1-300x160.jpg 300w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/flujocafe-1-768x408.jpg 768w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/flujocafe-1-1536x817.jpg 1536w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/flujocafe-1-2048x1089.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 5. Ejemplo de diagrama de flujo de un proceso de preparaci\u00f3n de caf\u00e9<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Los diagramas enriquecidos, <a href=\"#Figura 6\">Figura 6<\/a>,  son tambi\u00e9n son conocidos como diagramas <em>rich picture<\/em>. Son \u00fatiles para analizar problemas mal definidos y de alta complejidad. La idea de un diagrama enriquecido es la de dibujar el problema en cuesti\u00f3n, con los elementos e interacciones que lo conforman. Si lo puedes dibujar, lo puedes analizar. A diferencia de los diagramas de flujo de procesos, los diagramas enriquecidos permiten incorporar todo tipo de elementos internos o externos al sistema que estudias. Ayudan a encontrar ese consenso de equipo sobre lo que est\u00e1 mal y desean solucionar.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\" id=\"Figura 6\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/richcafe-1024x790.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-403\" width=\"512\" height=\"395\" srcset=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/richcafe-1024x790.jpg 1024w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/richcafe-300x232.jpg 300w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/richcafe-768x593.jpg 768w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/richcafe-1536x1186.jpg 1536w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/richcafe-2048x1581.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 6. Diagrama enriquecido sobre factores que afectan el sabor del caf\u00e9<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Usar diagramas de flujo de proceso y diagramas enriquecidos puede traer el problema de generar muchas variables potenciales. Herramientas como las matrices causa-efecto y el an\u00e1lisis del modo y efecto de la falla (AMEF)  nos ayudan a evaluar y ponderar los posibles factores o variables para encontrar las de mayor potencial. Las ponderaciones establecidas por estas t\u00e9cnicas pueden ser evaluadas por t\u00e9cnicas como la gr\u00e1fica de Pareto, <a href=\"#Figura 7\">Figura 7<\/a>,  para establecer aquel 20% de causas cr\u00edticas que impactan en el 80% de los problemas, y as\u00ed priorizar.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\" id=\"Figura 7\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/paretocafe-1-1024x847.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-469\" width=\"512\" height=\"424\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 7. Pareto de causas que potencialmente pueden afectar el sabor del caf\u00e9 seg\u00fan valor de riesgo del AMEF<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Cuando la cantidad de variables o factores sea un n\u00famero manejable, es recomendable crear un plan de recolecci\u00f3n de datos para acceder a t\u00e9cnicas exploratorias que nos ayuden a valorar con un poco m\u00e1s de objetividad. El an\u00e1lisis gr\u00e1fico descriptivo, las tablas de frecuencia, y los res\u00famenes estad\u00edsticos son muy \u00fatiles en estas situaciones. Incluso, a\u00fan a riesgo de estar cometiendo <a href=\"https:\/\/web.ma.utexas.edu\/users\/mks\/statmistakes\/datasnooping.html\">husmeo de datos<\/a>, la aplicaci\u00f3n de pruebas de hip\u00f3tesis estad\u00edsticas de forma masiva y el uso de niveles de significancia relativamente altos, 0.10 en lugar de 0.05, para rechazar una hip\u00f3tesis estad\u00edstica, por ejemplo, son de alta utilidad en estas etapas tempranas de una investigaci\u00f3n. M\u00e1s tarde podr\u00e1s, y deber\u00e1s, hacer pruebas de validaci\u00f3n con aquellas pocas variables que identifiques como altamente probables de afectar tu problema bajo estudio.<\/p>\n\n\n\n<p>Y cuando no sabes ni por donde iniciar, observa , explora y d\u00e9jate sorprender. El <em>monitoreo estad\u00edstico de procesos<\/em> (MEP) re\u00fane una serie de m\u00e9todos utilizados para monitorizar caracter\u00edsticas de calidad en procesos productivos mediante la recolecci\u00f3n y el an\u00e1lisis sistem\u00e1tico de los datos. La idea detr\u00e1s del MEP, con sus cartas de control como la mostrada en la <a href=\"#Figura 8\">Figura 8<\/a>, es la de utilizar datos para identificar patrones o tendencias en el rendimiento de  los procesos. Cuando monitoreamos procesos mediante una carta de control, eventualmente empezamos a notar cambios en el proceso, sostenidos  o aislados, que por medio de investigaciones nos llevan a identificar causas que potencialmente afectan nuestro proceso, y cuyo control y seguimiento representa una fuente invaluable para la mejora.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\" id=\"Figura 8\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/xbarraparticulasmicras.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-404\" width=\"576\" height=\"384\" srcset=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/xbarraparticulasmicras.jpg 576w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/xbarraparticulasmicras-300x200.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 576px) 100vw, 576px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 8. Ejemplo de carta de control para el monitoreo de procesos<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusiones<\/h2>\n\n\n\n<p>Para solucionar problemas, existen muchos enfoques, estrategias, y t\u00e9cnicas que no es posible enumerar y mucho menos discutir apropiadamente en una propuesta condensada como esta. Por ejemplo, t\u00e9cnicas  de miner\u00eda de datos como el an\u00e1lisis de componentes principales, an\u00e1lisis de clusters, identificaci\u00f3n de puntos at\u00edpicos  son especialmente \u00fatiles para practicantes avanzados interesados en la exploraci\u00f3n que implica la recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n y la evaluaci\u00f3n de factores. Otras t\u00e9cnicas dentro del aprendizaje de m\u00e1quina como lo son las redes neuronales artificiales, bosques aleatorios, m\u00e1quinas de vectores de soporte y otros algoritmos de clasificaci\u00f3n pueden ayudar a crear modelos de alta precisi\u00f3n. M\u00e1s all\u00e1 de las herramientas espec\u00edficas listadas o no listadas, es la identificaci\u00f3n de la brecha  de desconocimiento que te separa de la mejora que buscas lo que marca la pauta para las acciones y herramientas a seleccionar. Una vez identificada la brecha, la combinaci\u00f3n de tu experiencia y herramientas adecuadas dentro de las opciones factibles guiar\u00e1 tu an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n<p>Estas 5 claves para la mejora de procesos aqu\u00ed presentadas resumen mis estrategias utilizadas a trav\u00e9s de los a\u00f1os ofreciendo consultor\u00edas en temas relacionados con la ingenier\u00eda de calidad y mejora de procesos. Espero que las iniciales HOMER (hacer, optimizar, modelar, evaluar, recolectar) te ayuden a recordarlas. Son un punto de inicio en el proceso de mejora. En la mayor\u00eda de las situaciones he usado enfoques que siguen metodolog\u00edas como Lean Seis Sigma a trav\u00e9s de sus procesos DMAIC, o rutinas de r\u00e1pida implementaci\u00f3n como el ciclo de Deming PDCA, y m\u00e1s recientemente el CRISP-DM en proyectos de ciencia de datos. Con un poco de atenci\u00f3n notar\u00e1s que el m\u00e9todo <a href=\"https:\/\/www.isixsigma.com\/category\/dmaic-methodology\/\">DMAIC<\/a> de Seis<a href=\"https:\/\/www.jstor.org\/stable\/27919650\"> <\/a>Sigma contempla todas estas acciones en HOMER a lo largo del an\u00e1lisis que propone. La influencia de las matem\u00e1ticas aplicadas y estad\u00edsticas en la resoluci\u00f3n de problemas ha estado presente durante todos estos a\u00f1os en estos enfoques. Si tu perfil profesional es anal\u00edtico, espero hayas encontrado en esta gu\u00eda algunos <em>tips<\/em> que te puedan facilitar el camino de resoluci\u00f3n de problemas para la mejora de procesos en ingenier\u00eda y ciencias.<\/p>\n\n\n\n<p>Si consideras que este enfoque hacia la mejora de procesos te puede ayudar a diagnosticar  y organizar tus iniciativas, y  mi apoyo te puede ser \u00fatil, no dudes en <a href=\"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/contacto\/\" title=\"Contacto\">contactarme<\/a>. Juntos podemos encontrar esa ruta metodol\u00f3gica y t\u00e9cnica hacia el nivel de calidad que necesitas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Rompecabezas-de-la-mente_por-DALL\u00b7E-2023-03-14-20.33.54-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-485\" srcset=\"https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Rompecabezas-de-la-mente_por-DALL\u00b7E-2023-03-14-20.33.54.png 1024w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Rompecabezas-de-la-mente_por-DALL\u00b7E-2023-03-14-20.33.54-300x300.png 300w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Rompecabezas-de-la-mente_por-DALL\u00b7E-2023-03-14-20.33.54-150x150.png 150w, https:\/\/victortercero.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Rompecabezas-de-la-mente_por-DALL\u00b7E-2023-03-14-20.33.54-768x768.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 9. El rompecabezas de la mente. Imaginado por <a href=\"https:\/\/labs.openai.com\/\">DALL\u00b7E 2<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En nuestro af\u00e1n para mejorar la calidad de un sistema, sea de manufactura o servicio, cuando hemos identificado la relaci\u00f3n que existe entre los factores cr\u00edticos controlables del sistema estudiado (X) y las caracter\u00edsticas de calidad que deseamos mejorar (Y), el problema de la mejora se reduce a encontrar un nivel apropiado en los factores [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":485,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[],"class_list":["post-371","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articulosdivugacion"],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":6}},"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/371","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=371"}],"version-history":[{"count":101,"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/371\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":532,"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/371\/revisions\/532"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/485"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=371"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=371"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/victortercero.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=371"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}