De acuerdo con las estrategias para asimilar el conocimiento, un rasgo caracterstico en las

personas, es que actualmente se ve incentivado su aprendizaje a partir de la inteligencia

visual. Por lo tanto, el rol que juegan las herramientas grficas en la toma de decisiones es

muy importante para entender una situacin que se est analizando.

Estas herramientas ayudan a representar en forma visual, los elementos que conforman una

problemtica determinada, y dada su naturaleza pictrica, son ms fciles de desarrollar y

entender.

Sobre todo en el papel que juegas t como agente de cambio, al tratar de convencer a la alta

gerencia de apoyar tus iniciativas con el apoyo de herramientas visuales para la toma de

decisiones efectiva.

Lo difcil y complicado en este proceso se pudiera dar al recolectar los datos que te ayuden

a plasmar la informacin en los grficos o diagramas. Sin embargo, el beneficio de

utilizarlos correctamente puede encaminar a la organizacin a niveles deseados de calidad y

productividad (o como algunos tericos de la calidad mencionan, incluso hasta niveles de 5

sigma) utilizando los siguientes diagramas:

Diagrama de Pareto

Diagrama de Ishikawa

Tales herramientas graficas para la toma de decisiones sern las que vers en el presente

tema, con la asistencia tecnolgica del software Minitab.

6.1 Diagrama de Pareto

El diagrama de Pareto, toma su nombre de Vilfredo Pareto

(1848-1923), economista italiano que llev a cabo estudios

sobre la distribucin de la riqueza, sosteniendo que la mayor

parte de la misma se distribua en un pequeo nmero de

habitantes. Posteriormente, otro autor de la calidad

contempornea, Joseph Juran, bautiza el grfico como

Diagrama de Pareto en honor al economista italiano.

Segn varios autores el principio de Pareto proviene de la

creencia de que el 80% del problema es causado por un 20%

de anomalas. En la vida real, al analizar la relacin causa efecto de un problema no significa que siempre se obtiene

esa proporcin (80/20). Ms bien, el enfoque de esta teora ayuda a reflexionar que debes

investigar ms a fondo el problema, para encontrar la causa raz que lo genera, y as poder

establecer una solucin efectiva.

Entonces el enfoque es encontrar las causas que generan la problemtica. Pueden ser una o

dos causas, que impactan en un problema mucho mayor en toda una organizacin. El efecto

o magnitud de esas anomalas puede ser catastrfico en el logro de los objetivos. Por

ejemplo:

Un desastre areo donde la causa raz es un tornillo defectuoso.

Un descarrilamiento de un tren, donde el problema sea un durmiente podrido en un

pequeo tramo de va.

La prdida masiva de clientes por mala atencin o servicio post venta.

La prdida masiva de clientes por no contar con producto estrella en inventario o en

anaquel.

Para explicar mejor el uso del diagrama de Pareto veamos el siguiente ejemplo:

Ejemplo Lord Motor

En Lord Motor Company, se revisan mensualmente los

defectos que reportan los clientes en el rea de los ngeles,

el sector de California que ms adquiere automviles en los

Estados Unidos de Norteamrica.

Revisa aqu la aplicacin del diagrama de Pareto aplicado al problema de Lord Motor

Company.

Una vez identificados los problemas vitales de los problemas triviales, se designa un equipo

de trabajo para dar solucin a la minora de causas que producen la mayor parte de los

problemas de la marca Jefferson, y de la compaa Lord.

El equipo de trabajo conformado por dos ingenieras industriales (una de manufactura y otra

de calidad) define las siguientes estrategias para las diversas problemticas:

Una vez desarrolladas las estrategias, el equipo de ingeniera, junto con una contadora del

rea de finanzas procede a elaborar un anlisis de costo beneficio:

Anlisis de costo beneficio:

Defectos

Unidades

defectuosas

x mes

Costo de

reparacin

por unidad

Costo

mensual Costo anual

Rayones en defensa trasera (54.5%) 600 $300 $180,000 $2,160,000

Puerta trasera (Dificultad para cerrar)

(27.3%) 300 $20 $6,000 $72,000

Costo total $ 2,232,000

Estrategias Unidades Inversin Costo Costo anual

producidas por

unidad

mensual

Empapelado protector 7500 *0.4 $ 3,000 $ 36,000

Ajuste de presin del Pistn **$0

Inversin anual $ 36,000

Inversin del primer ao en Maquinaria, equipo, herramientas

(First Year Investment) $0

Inversin total $ 36,000

Ahorro Anual Total en Costos (Cost Avoidance per Year) $ 2,196,000

Consideraciones del proyecto (assumptions):

El costo del empapelado es de 20 Centavos de dlar. Como se empapelarn las

defensas delantera y trasera, se invertirn *0.4 dls. por automvil.

Se negoci con el proveedor del empapelado para que provea a un operador de

produccin para la colocacin del empapelado sin costo alguno.

El proveedor del pistn har los ajustes necesarios en la presin sin costo alguno**.

Como se pudo observar en el proyecto anterior, el ahorro anual en costos es significativo.

Lo anterior gracias al uso efectivo del diagrama de Pareto; el cual, sirvi de apoyo para la

visualizacin de los problemas que se estaban presentando en la compaa automotriz Lord

Motor Company.

Este proceso se llama proceso de tamizado en el cual se van encontrando las causas reales

al problema que est ocurriendo.

Como viste en el ejemplo anterior, primero se atendi el (los) problema(s) que ms

incidencias causaba (n), sin embargo, en el anlisis realizado, salieron a la luz otros proyectos potenciales que todava quedaron pendientes de ser atendidos.

De ah que el proceso de tamizado que se da en el desarrollo del diagrama de Pareto es uno

de los rasgos caractersticos de la reciente filosofa de calidad denominada Seis sigma, ya

que permite ir tamizando aquellos proyectos que son viables para la compaa.

Por lo tanto, lo que se ha visto ayuda a ir seleccionando y/o visualizando aquellos

proyectos que cumplan con 2 caractersticas esenciales para que se puedan concretar y tener

xito en su desarrollo: que sean fsicamente realizables y por supuesto, econmicamente

factibles.

6.2 Diagrama de Ishikawa

Este diagrama toma el nombre de su inventor el Dr. Kaoru

Ishikawa (1915-1989), Ingeniero Qumico y Doctor en

Ingeniera por la Universidad de Japn. Conocido como uno

de los pilares ms importantes de la calidad en el pas Nipn.

Conocido como el padre del anlisis cientfico en problemas

organizacionales, su aportacin ms reconocida es el empleo

del diagrama de Ishikawa; el cual, se encargar de

agrupar de forma grfica las causas posibles a una problemtica determinada.

Para entender mejor el uso del diagrama de Ishikawa, veamos el siguiente ejemplo:

Ejemplo Naipes Pizza

En Naipes Pizza hay quejas respecto al servicio al cliente;

el gerente de la sucursal plaza sol, Ing. Cuauhtmoc

Tern est interesado en esclarecer la situacin para lo

cual rene a su personal al final del turno de la noche.

El objetivo de la reunin es elaborar un diagrama de Ishikawa para determinar la causa

raz al problema, partiendo de 5 conglomerados o ramas:

Revisa aqu la elaboracin del diagrama de Ishikawa para determinar las causas de los

problemas que presenta Naipes Pizza.

Partiendo de lo anterior el Gerente pide a su personal a cargo que externen su opinin

acerca de las posibles causas al problema, apoyndose en esas 5 ramas y apuntando cada

una de las opiniones directamente en Minitab.

Una vez realizado el ejercicio anterior, el personal en conjunto con el gerente, nominaron

las 3 siguientes causas como aquellas que producen el problema:

Lo anterior basado en el hecho de que la pizza tarda mucho en ser entregada debido a que el

personal de cocina no domina bien lo que contiene cada una de las especialidades que se

ofrecen como men, y tardan mucho en armar cada pizza.

Aunado a eso, a la mayora del personal de cocina no le interesa durar mucho tiempo en esa

rea, ya que la mayora se inclina ms por el reparto. Por lo tanto, la mayora del personal

de cocina no se interesa en aprender mucho de esa rea y opta cambiarse a repartir

independientemente de si el nuevo repartidor conoce o no bien la ciudad.

Del ejercicio anterior el gerente de la pizzera opta por implementar las siguientes

estrategias:

En general algunas herramientas que te pueden ayudar a generar ideas o teoras para

encontrar las causas a una problemtica determinada son:

Brainstorming: tormenta de ideas donde, en reunin con el personal involucrado

con el proceso a mejorar, se expresa libremente sus ideas de forma abierta, en

relacin a la forma en que se pudiera dar solucin al problema.

Tcnica nominal de grupo: en esta tcnica, el personal involucrado en la mejora,

nomina en forma secreta, y por escrito, cules pueden ser las posibles causas y soluciones al problema que se presenta.

Es ah donde debe de entrar tu ingenio como agente de

cambio, ya que como autntico lder y profesional

ejecutivo, debers encontrar la forma de motivar y

encauzar positivamente la participacin de la gente que

labora a tu cargo, hacia el logro de los objetivos.

Tambin, para dar validez, tanto al diagnstico de la

causa raz, como la propuesta que vayas a realizar, puedes consultar:

Tcnicos del rea donde se est realizando el anlisis, como mandos medios o

superiores con conocimiento del rea.

Expertos en sistemas de manufactura o servicio al cliente (segn sea el caso).

Proveedores y gente que labore en otra empresa, en procesos similares o totalmente

diferentes.

Lo anterior con el propsito de contar con diferentes puntos de vista, o una perspectiva

fuera de la caja que ayuden a crear una mejor perspectiva sobre las causas que originan un problema y la posible solucin.

6.3 Correlacin lineal

El ndice de correlacin lineal fue desarrollado por Sir. Francis

Galton (18221911) cientfico emprico de origen britnico dedicado a realizar un sin fin de investigaciones por su cuenta en

una amplia gama de disciplinas, de entre las que destacan la

antropologa, psicologa, geografa, etc.

Probablemente estos intereses en tan diversas disciplinas provengan de familia, ya que era

primo de otro importante cientfico emprico (Charles Darwin, autor del origen de las

especies, donde presenta que el origen del hombre no es del orden divino, si no que

provenimos de la evolucin del mono).

Y es en este campo, donde una de sus aportaciones en el tema de la bioestadstica fue el de

hacer un estudio sobre la antropologa biolgica y evolutiva del hombre en cuanto a la

relacin que existe en la estatura de generacin en generacin; Sir. Francis Galton sostena

la siguiente proporcin:

Estatura del Hijo = 85 cm + 0.50 (la estatura del padre)

Muchos se preguntarn:

Sin embargo, y haciendo a un lado las objeciones que pudieran lgicamente surgir de este

principio, fue precisamente en estos estudios sobre bioestadstica donde se desarroll lo que

hoy se conoce como: correlacin lineal.

La correlacin lineal mide el grado de asociacin que existe entre dos variables. Estas

dos variables tienen que ser numricas. Para entender mejor esta herramienta veamos el

siguiente ejemplo:

Ejemplo escudera CAT

En la escudera CAT de autos de carreras de la serie cart, se

contratan los servicios de un analista de decisiones para

comprobar si es verdad que entre ms cantidad de aditivo que

se le administra al vehculo de carreras en los pits, se ve

incrementado su rendimiento de combustible en pista. El

rendimiento de combustible en pista es un elemento esencial

para obtener victorias en la serie cart.

La consultora que se contrat para tal experimento, Ing. Cinthia Chvez, sugiere

administrar diferentes cantidades de aditivo, cada vez que se llena el tanque. El tanque se

llena nicamente con 10 litros, solo para observar el rendimiento de combustible en la pista,

para posteriormente volver a ser llenado otra vez con 10 litros de combustible, y se le

vuelve a administrar una cantidad diferente de aditivo para observar si hay diferencia en el

rendimiento.

Revisa aqu el empleo de Minitab para determinar la correlacin lineal de la problemtica

de escudera CAT.

Por lo tanto, la Ing. Cinthia Chvez concluye el estudio afirmando que con un 95% de

confiabilidad, la relacin que existe entre la cantidad de aditivo y el rendimiento de

combustible es muy alta (R= 82.7%).

Como puedes observar en las grficas de aplicacin de la correlacin lineal, a mayor

cantidad de aditivo, mayor ser el rendimiento de combustible que experimente el

automvil en la pista de carreras.

El coeficiente de correlacin r que determina el grado de correlacin entre dos variables, y que fue utilizado por la consultora en el ejercicio anterior viene dado por los siguientes

parmetros:

En Minitab este coeficiente aparece en la escala de 0 a 100 debido a que lo maneja como

porcentaje (%).

Por lo tanto en el problema anterior, el coeficiente r = 82.7% (o mejor dicho 0.82)

representa a una correlacin muy alta entre las dos variables analizadas.

Ejemplo Fomy

En la empresa de ventas de equipo industrial Fomy International

desean conocer si el patrn de ventas ha seguido un crecimiento

sostenido. Dado lo anterior, la directora de finanzas, la

contadora Priscila Hernndez captur en Minitab las ventas de

los ltimos 5 aos (en miles de pesos) quedando de la siguiente

manera:

Posteriormente al ejecutar la herramienta de correlacin lineal, obtuvo el siguiente grfico:

Dado el resultado de la correlacin, la C.P. Priscila Hernndez concluye el estudio

afirmando que las ventas s presentan evidentemente un crecimiento sostenido con respecto

al tiempo (R= 94.4%) (crculo verde).

Una vez realizado el estudio, la contadora plantea la siguiente duda:

De contar con tan valiosa informacin, la contadora podra estimar de forma ms precisa

los diferentes presupuestos de la compaa, respondiendo a interrogantes muy importantes

tales como: cuanta materia prima comprar, cuanto personal de produccin y fuerza de

ventas contratar, cuanta maquinaria adquirir, etc., con el mnimo de desperdicio y

maximizando las utilidades para la empresa

Partiendo de lo anterior. Priscila toma la ecuacin (crculo rojo):

Ventas (m) =1092.5 + 487.5 (ao)

Y sustituye el nmero 6 (el ao que desea pronosticar) en donde dice ao, quedando de la siguiente manera:

Ventas (m) =1092.5 + 487.5 (6)

Resolviendo la ecuacin se obtiene:

Ventas (m) =1092.5 + 2925

Ventas (m) =4017.5