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Herramientas para la Planificación Estratégica II Andrés Ricardo Schuschny Planificación Estratégica Mágister en Gestión Pública Universidad de Santiago de Chile 2007
Algunas herramientas basadas en la metodología  6 sigma
¿ Porqué 6 sigma? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
¿ Qué es 6  ? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
¿De d ó nde sale 6  ? 1 sigma - Defectos 31.8% 3 sigma - Defectos 0.27 % 6 sigma – 3 DPMO  +    +3    +6   Limites de tolerancia La escala de calidad de la metodología  6   mide el número de    que caben dentro del intervalo definido por los limites de tolerancia
El concepto de 6 sigma ,[object Object],[object Object],U n nivel de defectos de 3,4 dpmo  s e considera un nivel de calidad excelente y, por tanto, un objetivo estratégico a alcanzar si una organización pretende la satisfacción de sus clientes. Nivel   DPMO Nivel de calidad (%) 1 690,000 30.2328 2 308,537 69.1230 3 66,807 93.3319 4 6,210 99.3790 5 233 99.9767 6 3.40 99.99966
Ventajas del  6  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Hoja de ruta de la metodología
Herramientas 6 
Tratamiento de la información ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Las herramientas básicas ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Mapeo de procesos ,[object Object],Etapa de  un proceso Insumos   (fuentes  de Variación) Productos  (sobre los que se mide el desempeño) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Evaluar los insumos:  ¿ Son controlables?  ¿ Son críticos?  Conocer como funcionan los procesos el resolver el 50% de los problemas
Diagramas de flujo ,[object Object]
Diagramas de flujo
Diagrama de causa y efecto I (Diagramas de Ishikawa)
Diagrama de causa y efecto II
Diagrama de causa y efecto III
Definición de una “ línea de base ” para la información ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Gráficos de puntos
Regresión lineal
Histogramas
Distribuciones de probablidad Poisson Normal Beta Chi cuadrado Exponencial Gamma Otras distribuciones: la uniforme, binomial o de Bernoulli, de Levy, de Cauchy, de  Pareto, de Laplace, de Skellam, de Rademacher, de Zipf, hipergeométrica, de Von Mises…
Diagramas de Pareto Sirve para priorizar las causas que tendrán mayor impacto y  la importancia relativa de estas Principio de Pareto: En todo grupo de factores que contribuyen a un mismo  efecto, unos pocos son los responsables de la mayor parte de dicho efecto.  Regla empírica de 80/20
Diagramas de Box y Whisker ,[object Object],[object Object],Mediana Q1 Q3
Diagramas de Box y Whisker
Detección de problemas esporádicos: diagramas de control
Como consecuencia de aplicar un plan Aumentar la media    (ejemplo: ventas) y achicar la varianza   (dispersión)
Aplicación de métodos gráficos Propósito Método gráfico Ver relaciones entre los datos Gráficos de puntos Ver relaciones en el tiempo Gráficos de series temporales Ver variaciones de Y con una X Gráficos de cajas (Box plots) Ver variaciones entre Y y varias X’s Gráficos multivariados Priorizar dos X’s sobre las que focalizarse Gráfico de Pareto Testear la normalidad de los datos Histográmas y test de hipótesis Predecir relación entre los datos Regresiones lineales o no lineales
Las voces que hay que oir ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
La voz del cliente (VOC) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Se puede hacer una  Matriz cruzada que relacione los párametros de diseño con los requerimientos de los clientes
La voz del proceso ,[object Object],[object Object],[object Object]
Evaluando la calidad de la información ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Evaluando la calidad de la información
Evaluando la calidad de la información ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Exacto pero  no preciso Preciso pero no exacto Preciso y exacto
Los outliers ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Método de rangos entre cuartiles ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Diagramas de Box y Whisker Ejemplo para  distribución  Normal N(0,1)
Cuestiones relacionadas con la calidad de la información ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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Clase 12 Herramientas para la Planificación Estratégica II

  • 1. Herramientas para la Planificación Estratégica II Andrés Ricardo Schuschny Planificación Estratégica Mágister en Gestión Pública Universidad de Santiago de Chile 2007
  • 2. Algunas herramientas basadas en la metodología 6 sigma
  • 3.
  • 4.
  • 5. ¿De d ó nde sale 6  ? 1 sigma - Defectos 31.8% 3 sigma - Defectos 0.27 % 6 sigma – 3 DPMO  +    +3    +6   Limites de tolerancia La escala de calidad de la metodología 6  mide el número de  que caben dentro del intervalo definido por los limites de tolerancia
  • 6.
  • 7.
  • 8. Hoja de ruta de la metodología
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 15. Diagrama de causa y efecto I (Diagramas de Ishikawa)
  • 16. Diagrama de causa y efecto II
  • 17. Diagrama de causa y efecto III
  • 18.
  • 22. Distribuciones de probablidad Poisson Normal Beta Chi cuadrado Exponencial Gamma Otras distribuciones: la uniforme, binomial o de Bernoulli, de Levy, de Cauchy, de Pareto, de Laplace, de Skellam, de Rademacher, de Zipf, hipergeométrica, de Von Mises…
  • 23. Diagramas de Pareto Sirve para priorizar las causas que tendrán mayor impacto y la importancia relativa de estas Principio de Pareto: En todo grupo de factores que contribuyen a un mismo efecto, unos pocos son los responsables de la mayor parte de dicho efecto. Regla empírica de 80/20
  • 24.
  • 25. Diagramas de Box y Whisker
  • 26. Detección de problemas esporádicos: diagramas de control
  • 27. Como consecuencia de aplicar un plan Aumentar la media  (ejemplo: ventas) y achicar la varianza  (dispersión)
  • 28. Aplicación de métodos gráficos Propósito Método gráfico Ver relaciones entre los datos Gráficos de puntos Ver relaciones en el tiempo Gráficos de series temporales Ver variaciones de Y con una X Gráficos de cajas (Box plots) Ver variaciones entre Y y varias X’s Gráficos multivariados Priorizar dos X’s sobre las que focalizarse Gráfico de Pareto Testear la normalidad de los datos Histográmas y test de hipótesis Predecir relación entre los datos Regresiones lineales o no lineales
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33. Evaluando la calidad de la información
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37. Diagramas de Box y Whisker Ejemplo para distribución Normal N(0,1)
  • 38.