2 Caracterización del Objeto de estudio Metodología de análisis del
2.4 Desarrollo de la Metodología General de Clasificación
En este epígrafe se desglosa la MGC, desarrollado durante las investigaciones llevadas a cabo por el trabajo conjunto del Instituto de Logística y Flujo de Materiales de la Facultad de Ingeniería Mecánica en Universidad Otto-von-Guericke de Magdeburg en Alemania y el Grupo de Trabajo de Ingeniería y Gestión de la Calidad de la Facultad de Ingeniería Industrial y de Ingeniería Mecánica de la Universidad Central de Las Villas (Machado, 2008).
En el anexo 10 se representa el gráfico de está metodología la cual está integrada por varias fases y etapas que se interrelacionan entre si. En la tabla a continuación se muestra las características de cada fase.
Tabla 2.12: Fases del proceso de evaluación del grado de madurez y/o alineamiento. Fuente: Elaboración propia.
FASE DESCRIPCIÓN CARACTERÍSTICAS
Fase I: Preparación.
Está fase se caracteriza, por realizar el proceso primario con respecto a la
familiarización de la situación actual de la empresa y del servicio brindado.
Formación del equipo de trabajo. Recopilación de la información.
Fase II:
Despliegue de la función de la calidad.
Está fase se identifica, por realizar el proceso secundario de análisis, en el cual se mide, el comportamiento de la
situación actual que existe en torno a las características técnicas y requerimientos del cliente, tomando para ello el QFD.
Clasificación de requerimientos del cliente y de las características técnicas.
Elaboración de la matriz de la calidad. Asignación de cuadrantes a la matriz de la calidad.
Fase III: Cálculo del grado de madurez de la organización.
Está fase se identifica, por realizar el proceso terciario de análisis, en el que se calcula el grado de correlación a través del método de la mediana, obteniéndose la situación actual del servicio brindado con respecto a su madurez existente,
basándose en las relaciones entre ambas dimensiones, características técnicas y requerimientos del cliente.
Análisis del grado de correlación. Obtención del grado de madurez del servicio.
Fase IV: Propuesta de mejoras y control.
Es la fase que está destinada a identificar y diseñar las medidas encaminadas al mejoramiento del servicio según la madurez detectada, constituyendo un ciclo de evaluación y control continuo y a que el servicio brindado por la organización este encaminada a satisfacer las
necesidades del cliente. En dependencia de los resultados que se van obteniendo se retorna a la etapa 3 de la Fase I de esta metodología y se repite todo el
procedimiento.
Diseño de las propuestas de mejoras. Evaluación y mejora continua.
La metodología se ha estructurado en 9 etapas con elementos a abordar, las cuales se encuentran distribuidas en cuatro fases de acción a realizar. Las etapas se describen en detalles a continuación.
Fase I: Preparación.
La preparación constituye la primera fase de la metodología. En ésta se incluyen tres etapas, la primera vinculada a la formación del equipo de trabajo considerando las características de los métodos de expertos. La segunda esta relacionada con la caracterización del objeto de estudio, teniéndose en cuenta una serie de elementos a
detallar, mientras que la tercera está relacionada con el recopilación de la información, tal y como se explica seguidamente.
Etapa 1:Formación del equipo de trabajo.
Para la formación del equipo de trabajo se empleó el Método de Expertos, para lo cual fue necesaria la determinación de los mismos.
En el método de expertos participan un grupo de expertos con un adecuado conocimiento de las particularidades de un tema dado con el objetivo de determinar sus características o decidir sobre un tema.
Experto: Especialista con determinadas características que le permitan trabajar en la evaluación de un tema como parte de una comisión de expertos. La cantidad de expertos depende de la complejidad y las características del trabajo a realizar. Cada integrante del grupo de trabajo debe atender alrededor de 8 expertos. A veces el presidente puede asumir las funciones de secretario. (Siegel, 1972)
El grupo de expertos debe estar entre 7 y 15 para mantener un nivel de confianza y calificación elevado.
La determinación del número de expertos se realiza utilizando criterios basados en al distribución binomial de probabilidad. Se puede invitar algunos especialistas que oficien como consultantes o asesores. (Siegel, 1972)
Estos hechos determinan la necesidad de calcular la cantidad de expertos utilizando el método probabilístico y asumiendo una ley de probabilidad binomial.
Para esto se utiliza la siguiente expresión:
2
)
1
)(
(
i
p
p
K
M
Donde:i: nivel de precisión deseado.
P: proporción estimada de errores de los expertos
k: constante cuyo valor está asociado al nivel de confianza elegido (Adams, 1972). Los valores de k se ofrecen a continuación:
Tabla 2.13: Valores de k según el nivel de confianza. Fuente: Elaboración propia.
Nivel de confianza (%)(1-α) Valor de k
99 6.6564
95 3.8416
90 2.6896
Etapa 2: Recopilación de la información.
La información a tener en cuenta para los requerimientos del cliente (RC) los cuales definen la calidad de un producto, constituyen las expresiones que los clientes utilizan para describir los productos y sus características deseables. Esta dimensión expresa en forma jerárquica los atributos que los clientes consideran importantes. Dado que en general se cuenta con un sin número de datos, es necesario agruparlos por categorías. Estos requisitos se pueden obtener a partir de cuestionarios de satisfacción (ServQual y TelQual) que permite obtener la información necesaria directamente de los clientes basándose en escalas estandarizadas o en escalas de medición diseñada por la empresa específicamente para su servicio.
La información a tener en cuenta para las características técnicas del servicio (CT) necesarias para satisfacer a las RC se pueden obtener a través de:
Listado de indicadores de calidad del servicio. Opinión de los expertos.
Fichas de los servicios.
Cada CT debe ser medida con las unidades adecuadas y comparada con un valor objetivo al cual tiendan los esfuerzos de la organización. Estos valores son medidas ideales que deberían ofrecerse en un nuevo producto o en un producto mejorado. Las unidades deben indicarse en la matriz de la calidad.
Los datos se obtienen de diversas fuentes: encuestas, resultados de quejas de los clientes, investigación de mercado, entrevistas individuales y grupales. Esta información puede categorizar de acuerdo a varias características (ver figura 2.3).
Fuente: Elaboración propia.
Figura 2.3: Características de la información del cliente.
Información solicitada: Es la información pedida por la organización.
Información no solicitada: Es la información que recibe la organización sin pedirla.
Toda la información del cliente, solicitada o no, debe emplearse para mejorar el producto de la organización.
Información cuantitativa: Constituye la información que puede medirse o contarse. Las características y requisitos cuantificables son particularmente útiles al mejorar un producto.
Información cualitativa: Esta información es subjetiva; no puede medirse con la exactitud de datos cuantitativos.
Cuando se pide información a los clientes, es mejor pedir ambos tipos, cualitativa y cuantitativa.
Información estructurada: Es la que proviene de encuestas, grupos de interés y otros mecanismos que colocan preguntas específicas en categorías específicas o miden opiniones de clientes, satisfacción, o preferencias contra criterios específicos. Este enfoque garantiza que las características y requisitos se den en las áreas específicas de interés de la organización provocando que su identificación resulte más fácil.
Información aleatoria: La información no pedida es típicamente aleatoria en naturaleza. Las quejas ante un representante de ventas, cartas al presidente ejecutivo, y comentarios de una persona en alguna función social son ejemplos de información no pedida.
Fase II: Despliegue de la función calidad.
Cualitativa Cuantitativa No solicitada Aleatoria Solicitada Estructurada Características de la Información del Cliente.
En el Despliegue de la función calidad se hace una traducción de las características definidas por un grupo „receptor‟ a las características que deben otorgar el grupo „emisor‟. Se esta hablando de cliente-productor, y de el alineamiento entre los grupos de características.
El QFD hace una traducción que lleva a un alineamiento sistemático de unas características a las otras, pero lo más valioso del método propuesto, es la valoración del grado de importancia de estas características, donde generalmente se emplea una escala base a tres valores y sus símbolos correspondientes son:
Símbolos:
∆: Fuerte relación (3 puntos) ●: Relación normal (2 puntos) ○: Relación débil (1 puntos)
Todas estas valoraciones constituyen una población de cuatro valores, es decir, (0, 1, 2, 3) cuya probabilidad de distribución en las celdas que interactúan por requerimientos contra las características, determinan una función de probabilidad acorde a un sistema combinatorio complejo, y con ello se determinan los niveles de correlaciones pertinentes. Es de notar que para otros casos, dígase una valoración de 9 puntos para correlación fuerte, 6 para relación normal, y 3 para relación débil, implicaría una población de valores (0, 3, 6, 9) cuyo rango es diferente y por ende la distribución difiere, no obstante, es posible cualquier valoración incluyendo escalas más detalladas. Etapa 3: Clasificación de los RC y a las CT.
En la selección de las características fundamentales (F) y no fundamentales (NF) para el grupo de CT y las principales (P) y secundarias (S) para el grupo de RC, se pueden utilizar distintos métodos. Para este trabajo se utilizará el software MATHCAD y el Coeficiente de Concordancia de Kendall. Está ultima constituye una herramienta estadística de selección y clasificación, de vital importancia en la estadística no paramétrica para estos casos, y dentro de ella, la referida a la concordancia de juicios de observadores o expertos sobre el grado de importancia de las características de calidad. El problema se puede plantear de la siguiente forma
Se supone que existen k índices X1,X2,. . . XK; cada índice se puede caracterizar con 1
de k valores i= (1…k). Entonces es necesario determinar el ordenamiento de los índices mediante la opinión de los expertos y seleccionar aquellos que formarán parte de la nomenclatura de los índices de calidad del producto. (Siegel, 1972)
Para cumplir los objetivos anteriores cada experto analiza las características del producto y las clasifica según su juicio por orden de importancia asignándole un rango aij. Estos rangos toman los valores 1, 2,…, k pertenecientes al conjunto de números
naturales. Para valorar la concordancia de los expertos se construye una tabla con el resultado de la evaluación de los mismos. Con el resultado de la evaluación de los expertos, se procede a determinar si es o no confiable el mismo, utilizándose para ello el coeficiente de concordancia de Kendall. (Siegel, 1972)
) ( 12 3 2 2 K K M W
Aij
M j 1 ) 1 ( 2 1 M K Donde: M Número de expertosK Número de propiedades o índice a evaluar
Desviación del valor medio de los juicios emitidos T Factor de comparación
Aij = Juicio de importancia del índice i dado por el experto j.
Σ Aij = es la suma de los criterios de los expertos con relación a un indicador, los que ocupan los primeros lugares tienen Σ Aij y son éstos los que después de restar T quedan con un valor negativo, esto se corresponde con los más importantes.
W debe estar entre (1…..0), en ese rango, hay autores que plantean que: (0.49---0.0) no es confiable
(1.00---0.5) es confiable
El coeficiente de concordancia de Kendall expresa el grado de asociación entre los M expertos, por tanto es una medida de correlación utilizando rangos. Para probar la
significación del grado de concordancia de los expertos (significación de W) se emplean las siguientes pruebas estadísticas. (Adams, 1972).
Si k > 7 (No. De índices) se calcula el estadígrafo: X2 M(K1)W
Si el valor del estadígrafo cumple la restricción: Región Crítica: X2 X2,K1 se
rechaza la hipótesis nula. H1: El juicio es consistente.
H0: El juicio no es consistente (Adams, 1972).
Esta etapa es clave para orientar a la organización en cuanto a qué aspectos del diseño rendirán mejores frutos según la percepción del cliente, y así se invertirían más recursos para satisfacer las voces de cliente más importantes.
Etapa 4: Elaboración de la matriz de la calidad.
Los RC se indican en la dimensión vertical de la tabla contraste o matriz de la calidad; las CT, en la horizontal. Tanto los primeros como las segundas suelen ser numerosos y se agrupan en varios niveles, según su grado de abstracción.
Se le entrega el formato de la matriz de la calidad (ver tabla 2.14) al proveedor para que el valore y cuantifique la relación que existe entre las RC Y CT, utilizando la simbología mencionada en la Fase II. Dado que no todas las CT contribuyen a conformar un RC dado, debe indicarse la relación entre las distintas combinaciones de RC y CT. Esta relación se muestra en los cruces de las filas y columnas de la matriz. Una adecuada comprensión de las relaciones entre RC y CT facilita el balance entre las demandas de los clientes con el potencial tecnológico de la empresa. No se le entrega las RC Y CT ordenados en fundamentales y no fundamentales, principales y secundarios.
Tabla 2.14: Matriz de calidad. Fuente: Elaboración propia.
CT RC
En esta etapa se organizan los RC y CT de acuerdo a su clasificación en la etapa 3, y en función a las características que presenta la matriz DAFO. De esta técnica se toman sus resultados y cuadrantes. Se emplea sobre todo la noción de dividir en zonas de pertenencia cada grupo homogéneo de características. La última matriz quedaría de la forma siguiente:
Tabla 2.15: Asignación de cuadrantes a la matriz de calidad. Fuente: Elaboración Propia.
CT RC C la si fi ca ci ó n P S Clasificación NF F
FASE III: Cálculo del grado de madurez de la organización. Etapa 6: Análisis del grado de correlación.
La matriz de la calidad conformada por las intersecciones entre las filas de los RC y las columnas de las CT indica la correlación entre los requerimientos de los clientes (el “qué”) y las características técnicas capaces de satisfacerlas (el “cómo”), definida en la etapa anterior. Esta correlación expresa cuán bien, cada voz del cliente es considerada por una CT determinada, o cuánto afecta a cada RC una CT específica. Para establecer una correlación se trabaja sobre el consenso de los equipos técnicos y sobre datos estadísticos derivados de encuestas o diseños experimentales. En este trabajo se utilizará el estudio realizado por Machado, C., Glistau, E. y Coello, N. en Anwendungen des statistische Verfahren in Logistischmanagement, 2008 (Machado, 2008) para el análisis de la correlación y de datos.
La correlación no paramétrica emplea ahora los datos de las características segmentadas en fundamentales y no fundamentales, y principales y secundarias, proceso analizado en la etapa 4.
Luego de establecer los cuadrantes según el método DAFO, mencionado en la etapa 5 se hacen las valoraciones del grado de impacto o relación de las mismas y con ello se
I II
establece una cuantificación por cuadrantes que es factible de correlacionar y con ello valorar el grado de madurez de una organización en un sentido dado. La correlación parte del método general de correlación de la mediana.
Test de correlación: Método de la mediana.
1. Dibujar las líneas de las medianas de cada variable (RC y CT): En caso que se trabaje con características nominales y sus ordenamientos, entonces se puede proceder con un escalamiento de las mismas en fundamentales y no fundamentales, creando esto una línea divisoria imaginaria que denota la existencia de dos secciones o cuadrantes. Esto mismo ocurriendo para las características homólogas establece entonces un espacio 2 representable en el hiperespacio plano en cuatro cuadrantes, y con ello se crean las bases para plantear la correlación.
2. Seccionar el diagrama en cuatro áreas y conteo de los puntos en cada una: nI, nII, nIII, nIV (Los puntos sobre las medianas se desprecian)
3. Calculo de N (Total de puntajes)
IV III II I n n n n N n nI nIII n nII nIV 4. Decisión.
Tabla 2.16: Tipo de correlación según el caso. Fuente: Elaboración propia.
Tipo correlación Caso
Fuerte correlación positiva
n
0,01n
Correlación positiva
n
0,05n
n
0,01 Fuerte correlación negativan
0,01n
Correlación negativa
n
0,05n
n
0,01La tabla del Test de Correlación para buscar los valores se muestra en el anexo 11.
Etapa 7: Obtención del grado de madurez en el servicio brindado.
Teniendo en cuenta el tipo de correlación y la observación de la distribución de los puntos según los resultados de la etapa 6, se definen los perfiles de madurez (Ver anexo 12).
Fase IV Propuesta de mejoras y control. Etapa 8: Diseño de las propuestas de mejoras.
El equipo de trabajo debe elaborar el plan de acción para intervenir según los resultados que se obtengan en la etapa anterior (Ver anexo 13). La definición de cada acción debe contener los aspectos siguientes:
¿Qué? (contenido de la acción que se ejecutará) ¿Quién? (ejecuta y dirige)
¿Cuándo? (fechas y plazos de ejecución) ¿Qué presupuesto y recursos necesita?
¿Qué beneficios deben esperarse de su aplicación?
Si el equipo de diseño precisa bien estos aspectos, el plan de acción quedará con mayor calidad y los responsables del análisis y aprobación tendrán más elementos para tomar la decisión final.
Etapa 9: Evaluación y mejora continua.
Si se desarrolla de forma sistemática el estudio de planificación de la calidad, a través de la metodología propuesta, se logra un proceso de retroalimentación interna que garantiza la inmediatez de la información y la base para lograr una mejora continua. La evaluación de la madurez puede proporcionar una visión global del desempeño de la organización y puede ayudar a identificar los elementos que precisan mejora en la organización y la determinación de las prioridades. Esto le servirá a la empresa como referencia para comparar con mediciones posteriores y encaminar las estrategias de solución hacia las nuevas necesidades y expectativas de los clientes. Las etapas 8 y 9 de esta fase fueron tomadas de la Tesis Doctoral de Noda Hernández, (Noda, 2004).