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Ejemplos de proyectos 6 Sigma: la importancia del orden de magnitud

Ilustración de trabajo con datos
Lean 6 Sigma Mejora de Procesos

Ejemplos de proyectos 6 Sigma: la importancia del orden de magnitud

Explicar un problema con orden de magnitud mediante datos proporciona una comprensión clara y objetiva de la situación, lo que es fundamental para tomar decisiones informadas, priorizar problemas, realizar un seguimiento del progreso y comunicarse de manera efectiva dentro de una organización.

Para resaltar la importancia de describir los problemas con orden de magnitud, os presentamos unos ejemplos de descripción de problemas sin y con datos específicos. Os proponemos que para cada caso os hagáis las preguntas siguientes (primero con la versión sin datos y después con la otra versión):

  • ¿Me parece grave?
  • ¿Estaría dispuesto a invertir tiempo y dinero en solucionarlo?
  • ¿Veremos algún beneficio claro cuando esté arreglado el problema?

Aquí os ponemos los ejemplos:

Problema: aumento del tiempo de espera en un restaurante

Explicación con información general (sin datos)Explicación con datos (orden de magnitud)
Recientemente, hemos notado un aumento en el tiempo de espera en nuestro restaurante durante las horas más concurridas. Esto ha llevado a una disminución en la satisfacción general de los clientes y ha generado algunas quejas sobre la experiencia de espera.El tiempo de espera promedio para los clientes en el restaurante ha aumentado de 15 minutos a 30 minutos durante las horas pico en los últimos tres meses. Esta demora ha generado una disminución del 20% en la satisfacción del cliente, y hemos recibido un promedio de tres quejas por semana relacionadas con el tiempo de espera.

Problema: retraso en la entrega de productos en una empresa de comercio electrónico

Explicación con información general (sin datos)Explicación con datos (orden de magnitud)
Últimamente, parece que los productos están tardando más tiempo en llegar a nuestros clientes. Creo que es el motivo de algunas devoluciones y comentarios negativos por parte de los clientes online. En los últimos dos meses, hemos experimentado un aumento del 25% en el tiempo de entrega promedio de nuestros productos. El tiempo de procesamiento en nuestro almacén ha pasado de 24 a 48 horas, y la demora en la entrega ha llevado a un aumento del 15% en las devoluciones por insatisfacción del cliente. Además, hemos observado una disminución del 10% en las reseñas positivas.

Problema: aumento del tiempo de respuesta en un centro de atención al cliente de una compañía de tecnología

Explicación con información general (sin datos)Explicación con datos (orden de magnitud)
Hemos notado un aumento en el tiempo que tardamos en responder a las llamadas de nuestros clientes en nuestro centro de atención al cliente. Esto ha llevado a una disminución en la satisfacción del cliente y ha generado preocupación sobre la retención de clientes. En los últimos dos meses, el tiempo de respuesta promedio en nuestro centro de atención al cliente ha pasado de 2 minutos a 6 minutos. Como resultado, la satisfacción del cliente ha disminuido en un 15%, y observamos un aumento del 25% en el número de clientes que abandonan la llamada antes de recibir asistencia.

Problema: aumento de defectos en una línea de producción de una fábrica de muebles

Explicación con información general (sin datos)Explicación con datos (orden de magnitud)
Aumentan los defectos en nuestra línea de producción de muebles y nos preocupa la calidad de nuestros productos ya que notamos una disminución en la satisfacción del cliente. Durante el último trimestre, hemos observado un aumento en el número de defectos en nuestra línea de producción de muebles. El porcentaje de productos defectuosos ha aumentado del 2% al 8%, lo que ha generado un aumento del 10% en las devoluciones de los clientes y una disminución del 15% en la satisfacción del cliente.

¿Has notado diferencias entre la versión sin datos y la versión con datos?

¿Has visto algún interés en la versión con datos?

Cada una tiene su ventaja, pero de forma general, podemos decir que:

  • Una descripción general del problema sin datos específicos sobre la magnitud y su impacto puede ser útil para una discusión inicial o para resaltar la necesidad de abordar un tema.
  • Un enfoque con datos específicos proporciona información detallada sobre el orden de magnitud del problema y el impacto que provoca. Nos da una imagen clara y cuantificada que ayuda a la toma de decisiones y la priorización de las acciones.

Así que entendemos que el uso de datos nos da una comprensión más precisa y cuantificada del problema, mientras que la información general puede ser útil para abordar el problema a nivel conceptual o para discusiones preliminares.

Entonces, ¿Por qué parece tan difíciles que los problemas se describan con datos?

En la fase definir de los proyectos Six Sigma, pedimos a nuestros clientes que redacten el problema completando una frase tipo:

En el periodo de tiempo de xxx (fecha) a xxx (fecha), hemos tenido /observado x veces el problema … (descripción) y como consecuencia, … (descripción). En el mismo periodo, hemos tenido xx reclamaciones de cliente por este motivo.

Y este ejercicio parece de lo más complicado por diferentes razones:

  • Falta de Datos:
    • “No tengo datos” o “No hay datos de esto”: En realidad, la información tangible existe como tal, pero no se recopila. En el marco del proyecto Six Sigma, sería bueno proceder a la recopilación de estos datos para entender el orden de magnitud, aunque sea de manera provisional
    • La información tangible existe, pero esta dispersa en varios sistemas por lo que requiere tiempo de investigación
    • Por razones diversas, el green belt o black belt del proyecto 6 Sigma no tiene acceso a esta información y no podrá obtenerla sin la ayuda del Champion (¿aspectos de confidencialidad?, ¿secretos?, ¿la información es poder?… alguna razón habrá…)
  • El problema es muy complejo:
    • Todos los problemas son muy complejos, hasta que empiezas a describirlos con datos: es importante resaltar lo esencial y volver siempre a la metodología DMAIC.
    • No confundir la descripción del problema con las causas del problema. Es un error común indicar ya causas en esta fase porque suele “contaminar” la investigación al obviar otras posibles causas. De nuevo, debemos dejar guiarnos por la metodología DMAIC.
    • La complejidad de los problemas viene, en muchos casos, de la confusión entre distintos problemas que se solapan y confunden. Una buena fase Definir permite detectar estas situaciones y averiguar cómo dividir el problema en varios más específicos que se resolverán cada uno con su propio proyecto.
  • Falta de conciencia o comprensión de las personas sobre la importancia de proporcionar datos con orden de magnitud al explicar un problema. Pueden no comprender cómo los datos pueden mejorar la comprensión y la resolución del problema, o pueden subestimar la importancia de la precisión en la comunicación. También está el famoso “siempre lo hemos hecho así”.
  • Miedo a la responsabilidad o la crítica: Algunas personas pueden evitar proporcionar datos relativos a un problema por temor a ser responsabilizadas del mismo, a ser criticadas por su gestión o a poner en evidencia compañeros o responsables. Pueden preferir dar una descripción más general para minimizar la atención sobre el problema.
  • Habilidades de comunicación limitadas: Explicar un problema con orden de magnitud requiere habilidades de comunicación sólidas y la capacidad de traducir datos complejos en términos comprensibles. Las personas pueden carecer de estas habilidades o sentirse incómodas al presentar datos de manera efectiva.
  • Cultura organizacional: En algunas organizaciones, puede existir una cultura que desaliente la presentación de datos con orden de magnitud. Esto puede deberse a prácticas de gestión que priorizan la intuición sobre los datos o a una falta de énfasis en la toma de decisiones basada en evidencia.
    Superar estas barreras requiere de un esfuerzo voluntario de la organización.

Se debe tener en cuenta que no solo hay que ser proactivo para mejorar la recopilación de datos, sino que también hay que fomentar su uso adecuado, desarrollando una cultura de transparencia en la que la identificación de un problema es premiada ya que permite resolverlo. La capacitación en metodologías cómo el Six Sigma y en el área de los Soft Skills tal cómo las habilidades de comunicación efectivas son también un pilar importante.

En Caletec te podemos ayudar. Puedes ir a ver nuestros cursos.