La sinergia de los análisis de datos y la calidad

Cómo el BI y Seis Sigma están transformando las empresas

Los fundamentos de Seis Sigma

La inteligencia empresarial consiste en analizar e interpretar los datos para tomar decisiones bien fundadas. Puedes encontrar una explicación detallada de lo que es la inteligencia empresarial en esta entrada del blog.
Seis Sigma, por su parte, es un método sistemático de mejora de procesos y gestión de la calidad que pretende reducir la tasa de error en los procesos empresariales y mejorar la calidad de los productos o servicios. El nombre Seis Sigma procede del control estadístico de la calidad y se refiere al grado de madurez de un proceso, el nivel Sigma, que indica el porcentaje de productos sin fallos. En un proceso Seis Sigma, estadísticamente hablando, el 99,99966% de un millón de resultados deben estar libres de errores, o dicho de otro modo: por cada millón de errores posibles pueden producirse un máximo de 3,4 errores. La idea básica de Seis Sigma es que los clientes esperan que los proveedores garanticen que sus productos funcionan a la perfección y que su servicio es rápido y fiable. Por tanto, los proveedores deben garantizar realmente un 100% de calidad. Sin embargo, como siempre pueden producirse errores, el 100% es el ideal al que deben aspirar los métodos Seis Sigma.

El proceso central de Seis Sigma

Seis Sigma no consiste en encontrar y clasificar los productos defectuosos, sino en encontrar las causas de los fallos y eliminarlas definitivamente. El método parte de los procesos, procedimientos o actividades de una empresa para comprenderlos y mejorarlos continuamente. Independientemente de lo buenos que sean ya los procesos, Seis Sigma parte de la base de que siempre se pueden mejorar los procesos para aumentar la eficacia, reducir los costes o mejorar la calidad.
La base de Seis Sigma es la metodología DMAIC con los cinco pasos centrales del proceso que se recorren en cada proyecto Seis Sigma y que proporcionan un marco sistemático para definir los problemas, recopilar datos, analizar las causas, aplicar las soluciones y supervisar los resultados. Por tanto, el término significa:

1. Definir: En esta fase se fijan los objetivos y se definen los requisitos del cliente. A partir de ahí, se definen las métricas y se desarrolla una comprensión clara del proceso actual.
2. Medir: En la fase de medición, se recogen datos y se analiza el rendimiento actual del proceso. Para ello se suelen utilizar técnicas estadísticas.
3. Analizar: En la fase de análisis, se identifican las causas de los errores o ineficiencias del proceso. Para ello se utilizan, por ejemplo, diagramas de causa y efecto o análisis de árbol de fallos. Los resultados se utilizan después para priorizar las posibles mejoras.
4. Mejorar: Las optimizaciones definidas se introducen en la siguiente fase de mejora. Esto significa que durante esta fase se reorganizan los procesos, se adaptan los flujos de trabajo y se introducen medidas de control de calidad.
5. Control: La fase de control pretende garantizar que las mejoras se mantienen en el tiempo y ofrecen los resultados deseados. Por tanto, las optimizaciones se controlan para garantizar la calidad continua del proceso.

Combinación de Seis Sigma e Inteligencia Empresarial

Dado que el proceso Seis Sigma se basa en la medición, el análisis y el seguimiento de indicadores definidos, es lógico que el software de BI pueda utilizarse sin problemas para este fin. Pero la Inteligencia Empresarial no sólo puede utilizarse para controlar los indicadores clave de rendimiento en tiempo real y así seguir el progreso de los proyectos Seis Sigma, reconocer las dificultades e intervenir a tiempo. De hecho, el software de BI también puede utilizarse para analizar los datos de la empresa con el fin de identificar patrones o tendencias que indiquen procesos ineficaces o problemas de calidad. Los métodos Seis Sigma pueden aplicarse a continuación para comprender, cuantificar y resolver estos problemas. El BI también puede utilizarse para identificar riesgos en los procesos empresariales y tomar medidas preventivas. Analizando los datos históricos, se pueden desarrollar modelos predictivos para prever posibles defectos o problemas de calidad antes de que se produzcan y planificar las contramedidas adecuadas. El BI también puede utilizarse para supervisar las cadenas de suministro, identificar los cuellos de botella y planificar el uso óptimo de los recursos. Los métodos Seis Sigma, como la optimización de procesos y la reducción de variaciones, pueden contribuir a mejorar la eficacia de la cadena de suministro y garantizar así la calidad de los productos o servicios.

Sin embargo, no sólo se puede utilizar BI para los procesos Seis Sigma, sino que Seis Sigma también puede ayudar a mejorar las soluciones de inteligencia empresarial, por ejemplo utilizando procesos Seis Sigma como DMAIC para mejorar la calidad de los datos de los sistemas BI. Este proceso podría ser así:

• Definir: los métodos Seis Sigma se utilizan para definir normas claras y mensurables para la calidad de los datos. Esto incluye criterios como la exactitud, integridad, coherencia, actualidad y fiabilidad de los datos.
• Medir: Aplicando métodos estadísticos y métricas, las empresas pueden cuantificar la calidad de sus datos. Esto puede incluir la frecuencia con que los datos son incorrectos, la rapidez con que se rectifican los errores y la adecuación de los datos a los requisitos de los usuarios.
• Análisis: Las herramientas Seis Sigma, como los diagramas de causa y efecto y los análisis de árbol de fallos, permiten a las empresas identificar y comprender las causas de los errores de datos. Esto puede ayudar a descubrir problemas sistémicos que conducen a problemas de calidad de los datos.
• Mejorar: Basándose en los resultados del análisis de la causa raíz, las empresas pueden tomar medidas para corregir los errores de datos y evitar errores futuros. Esto puede incluir la revisión de los procesos de introducción de datos, la mejora de las normas de validación o la formación de los empleados.
• Control: Seis Sigma ofrece métodos para supervisar y controlar la calidad de los datos a lo largo del tiempo. Esto puede incluir la aplicación de procesos de control, auditorías periódicas y el establecimiento de sistemas de alerta para reaccionar ante posibles problemas de calidad de los datos en una fase temprana.

Conclusión

Por tanto, la combinación de los métodos Seis Sigma y el software de inteligencia empresarial no sólo ayuda a tomar decisiones más precisas en los procesos Seis Sigma y, por tanto, a optimizar los procesos. Las herramientas de BI también promueven el seguimiento y control de los procesos y la mejora continua. Al mismo tiempo, la aplicación de los métodos Seis Sigma puede aumentar la calidad de los datos analizados en el software de BI.

Sin embargo, los efectos sinérgicos más importantes surgen porque el uso de software de inteligencia empresarial en los proyectos Seis Sigma también permite hacer predicciones sobre futuros errores o desviaciones del proceso. De este modo, los procesos también pueden adaptarse de forma preventiva, mientras que sin herramientas de BI, los procesos sólo pueden analizarse retrospectivamente.
El software de inteligencia empresarial myPARM BI
^act
se integra perfectamente en tus procesos Seis Sigma, facilitándote el análisis de datos relevantes o indicadores clave de rendimiento y la toma de decisiones. También puedes utilizar myPARM BI
^act
puedes traducir inmediatamente tus conclusiones en medidas y controlarlas y supervisarlas en el mismo sistema. Esto garantiza que tus proyectos Seis Sigma se lleven a cabo con eficacia y éxito.

¿Desea conocer​ myPARM BI^act en una demostración? Entonces, ¡concierte una cita con nosotros ahora mismo!