Analisis: ¿No es eso para personas inteligentes?

"Analisis es la parte difícil de un proyecto de mejora del negocio". "Los analistas son

verdaderamente personas listas que son hiper inteligentes" y "el análisis no puede ser

entrenado". Estas son algunas de las preconcepciones que los equipos de proyectos tienen

que temer al trabajo de análisis que necesita hacerse en un proyecto de mejora de procesos.

Nada de esto es verdad. Primero que todo mucha gente confunde el análisis con todas

aquellas herramientas estadísticas complejas que, por ejemplo, six sigma hace que creas

que debes aplicar. Muchas técnicas analíticas no son estáticas y en proyectos de mejora de

procesos de negocio es el grupo de técnicas que uso en menos uso.

Hay una amplia variedad de técnicas analíticas que puedes aplicar a un proyecto. Pero sólo

pocas son balas de plata. De hecho podría intentar acortar este artículo proveyendote la

lista. El problema es que las técnicas de balas de plata son dependientes del tipo de

proyecto de mejora. Sarbanes-Oxley por ejemplo es un tipo de proyecto de mejora de

procesos; enfocado únicamente en la mitigación de riesgos y poner en marcha los controles

financieros. Otro tipo de proyecto de mejora es un proyecto de aprendizaje; enfocado en la

reducción de desperdicios. Los desperdicios de tiempo, desperdicios de espacio,

desperdicios de materiales, etc. Cada uno de estos requiere un conjunto único de técnicas

analíticas. Aplicar la técnica incorrecta y la salida será diferente a la esperada. Aplicando 6-

sigma - como en las partes de desviación estándar por millón- en un proyecto de lean

puede proporcionar resultados interesantes pero es improbable que ceda una reducción en el

desperdicio de tiempo, espacio o materiales ya que six sigma está enfocado en la reducción

de variación de las salidas (p.e. mejorar la predictibilidad de un proceso).

Lo que hemos notado en muchos proyectos de mejora de procesos es que las técnicas

analíticas pueden ser clasficadas en 3 tipos:

Performance; la clase Performance se enfoca en la vista más clásica de análisis

estático. Ejemplos de técnicas son el análisis Pareto, six sigma, análisis de

variación, significado, radios de ejemplo. Un requerimiento importante para las

técnicas de performance: Procesar datos.

Estructural; la clase Estructural se enfoca en la forma en que están organizados e

integrados los procesos. Técnicas ejemplo son análisis de valor-agregado, análisis

missing link/gross disconnect, y pruebas de redundancia. El requerimiento clave

para este grupo de técnicas es una comprensión amplia y profunda de los procesos

end-to-end.

Prácticas; las clases prácticas se enfocan en las formas estándar de hacer las cosas.

Técnicas ejemplo son la evaluación de mejores prácticas and bleeding edge

assessment. El requerimiento para esta clase es el conocimiento sobre tendecnias de

la industria, compartir experiencia a través de las industrias y visión de dirección de

la industria clave.

Para cada proyecto probablemente tu aplicarás al menos una técnica de cada clase.

Aquí hay un ejemplo de la aplicación de todos los 3 en un proyecto de mejora de procesos

ejemplo. Asumamos que tu compañía está buscando reducir la pérdidas. La primer cosa que

haces en tal proyecto es desarrollar algunas hipótesis donde las pérdidas están tomando

lugar y diseñar un proyecto para recopilar el conocimiento del proceso y procesar datos de

performance para confirmar o desechar estas hipótesis. Al primer paso lo llamo delimitar

un proyecto, el segundo paso es capturar el estado actual. Los datos que tu recopilaste los

usas para determinar los números de pérdidas clave para los diferentes nodos (funciones

como manufacturar, almacenamiento, transporte, comercio minorista, etcetera) en tu cadena

de suministro. Determina donde ocurren las pérdidas más altas para enfocar tus esfuerzos

de mejora. Para esto normalmente usas herramientas analíticas como tamaño ejemplo,

análisis Pareto, y diagramas de dispersión. Todos estos caen en la clase performance. Ahora

sabes donde encontrar el más grande retorno de inversión.