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Por Stacey McDaniel.
Todo el mundo hace un seguimiento de las métricas. Si una métrica es lo suficientemente importante como para medirla, es importante encontrar formas de mejorarla. ¿Qué sucede si no se obtiene el NPS (Net Promoter Score) que se busca? La próxima vez, considere el análisis de causa raíz (RCA), una metodología que le ayuda a comprender las razones y los impulsores de nuestras métricas clave y cómo mejorarlas. Se trata de encontrar, comprender y solucionar los problemas recurrentes que hacen que sus clientes se sientan insatisfechos. Cuando se pueda abordar la situación de manera proactiva antes de que se vuelva problemática, eso cambia las reglas del juego.
Elementos del software de análisis de causa raíz
La realización de un análisis de causa raíz implica diferentes métodos y herramientas, pero en general sigue un proceso similar. Para comenzar, se debe definir el problema y su impacto en el servicio al cliente. Luego, deben recopilarse datos y evidencias relacionados con el problema, como comentarios de los clientes, métricas, registros, etc. Una vez que se tenga los datos, puede utilizarse el análisis de datos para investigar las posibles causas y sus relaciones. Para garantizar la precisión, verifique las causas fundamentales probando hipótesis y eliminando alternativas.
La necesidad de mejorar continuamente
Siempre hay margen de mejora, incluso en las empresas más exitosas. Los clientes inteligentes de hoy pueden darse cuenta de si usted está comprometido con su satisfacción o no. A continuación, se ofrece un esquema general de cómo comenzar el proceso de análisis de causa raíz.
- Definir el problema
- Pregunte por qué. ¿Por qué los clientes están insatisfechos? ¿Por qué el NPS es más bajo de lo esperado? Estas preguntas suelen generar más preguntas, de ahí la herramienta de los 5 por qués que se menciona a continuación.
- Recopilar datos para identificar los problemas clave que explican por qué una métrica no está donde se desea que esté
- Reúna al equipo del proyecto y a las partes interesadas apropiadas para una sesión de lluvia de ideas.
- Dependiendo de la naturaleza del problema que haya descubierto, implemente soluciones para abordar las causas fundamentales e, idealmente, prevenirlas en el futuro.
- Monitorear para controlar la efectividad de las medidas adoptadas y ajustarlas según sea necesario (herramienta adicional: los gráficos de control son eficaces para monitorear métricas clave a lo largo del tiempo)
3 herramientas de análisis de causa raíz que conviene tener en cuenta
- Diagrama de Pareto:
Utilice el diagrama de Pareto para identificar los defectos más frecuentes, las causas más comunes de defectos o las causas más frecuentes de quejas de los clientes. Los diagramas de Pareto pueden ayudar a centrar los esfuerzos de mejora en las áreas en las que se pueden lograr mayores avances. Una hoja de trabajo con diagrama de Pareto responde a las siguientes preguntas.
- ¿Qué defectos ocurren con mayor frecuencia?
- ¿Qué defectos tienen el costo más alto o generan el mayor costo de mala calidad (COPQ)?
- ¿Qué entradas causan más o menos defectos?
- Diagrama de espina de pescado:
Utilice un diagrama de espina de pescado (también conocido como diagrama de caso y efecto) para organizar la información de una lluvia de ideas sobre las posibles causas de un problema. Desarrollar un diagrama de espina de pescado con su equipo puede ayudarlo a comparar la importancia relativa de las diferentes causas.
- Reúna al equipo del proyecto y a las partes interesadas apropiadas para una sesión de lluvia de ideas.
- Para cada categoría, enumere todas las posibles causas o entradas de proceso. Puede crear categorías secundarias para las categorías principales y luego enumerar las causas o entradas de proceso en las categorías secundarias. Si las categorías estándar de las causas no son adecuadas para el problema, cree otras nuevas. Los diagramas de espina de pescado pueden incluir cualquier tipo de causa que desee investigar.
- Identificar las causas más importantes
- Cinco por qués:
Utilice el formulario de los cinco por qués para determinar la causa raíz de un problema repitiendo la pregunta "¿Por qué?".
Los cinco por qués responden las siguientes preguntas.
- ¿Cuál es la causa raíz del problema?
- ¿Cuáles son las relaciones entre las diferentes causas fundamentales?
- ¿Cómo podemos evitar que el problema vuelva a ocurrir?
Cómo hacerlo:- Identificar el problema específico.
- Pregunte por qué ocurre el problema.
- Responda la primera pregunta de por qué. Si la respuesta no es la causa raíz, entonces pregunte por qué ocurre esta causa.
- Repita este proceso para cada causa hasta que haya identificado la causa raíz real. La causa raíz real siempre debe indicar un proceso que no funciona bien o que no existe.
- Tome acción sobre la respuesta al por qué final, o la causa raíz real.
No es necesario que haya cinco “por qué”, pero por lo general son suficientes. Cada problema es diferente, por lo que algunos pueden requerir más “por qué”, mientras que otros pueden requerir menos.
El resultado
Una vez que haya identificado las áreas en las que puede brindar un mejor servicio a sus clientes, es momento de actuar y corregir esos errores. A medida que realiza mejoras, es una buena idea recopilar constantemente los comentarios de los clientes para contar con los datos que necesitará para seguir mejorando y comprender las necesidades de sus clientes.
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- Categoría: Signals ChemDraw
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- Categoría: Comsol
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Introducción
Una de las grandes novedades de la última actualización de COMSOL Multiphysics® 6.3 es el Módulo de Descargas Eléctricas [1], una herramienta avanzada diseñada para modelización y analizar fenómenos relacionados con arcos eléctricos, plasmas, descargas de corona y otros procesos complejos en aplicaciones industriales y científicas.
¿Qué se puede modelizar con este nuevo módulo de descargas eléctricas?
El nuevo Módulo de Descargas Eléctricas permite modelizar los siguientes fenómenos físicos [2]:
- Descargas eléctricas filamentarias en gases o líquidos dieléctricos, considerando el efecto de ionización.
- Descargas de corona positivas con efecto luminoso, por ejemplo, en configuraciones de electrodos cilíndricos concéntricos.
- Pulsos de Trichel producidos por descargas de corona negativas.
- Descargas en barreras dieléctricas, en la interfase de un gas y un sólido dieléctrico.
- Descargas electrostáticas (electrostatic discharges, ESD) que se producen, por ejemplo, en el contacto de la piel de una persona con un metal.
- Sólidos dieléctricos, con modelo de transporte de carga bipolar.
- Arcos eléctricos, en continua o arco transitorio mediante un enfoque magneto-hidrodinámico.
- Voltaje inducido por rayos, para estudiar el impacto en líneas de transmisión, aviones o parques eólicos.
La Figura 1 resume de forma gráfica los distintos fenómenos físicos que se pueden modelizar y simular con el módulo de descargas eléctricas.
Figura 1. Ejemplos de fenómenos físicos que se pueden modelizar y simular mediante el nuevo módulo de Descargas Eléctricas de COMSOL Multiphysics®.
Ventajas principales
Este nuevo módulo es intuitivo y accesible, convirtiéndose en una herramienta de gran utilidad para el desarrollo de productos, permitiendo realizar trabajos de simulación detallados que contribuyan a reducir los costes económicos asociados con pruebas experimentales y prototipos. Además, es posible integrar Módulo de Descargas Eléctricas con otros productos de COMSOL Multiphysics® ya incluidos en las versiones previas del programa, como electromagnetismo, mecánica estructural y dinámica de fluidos, transferencia de calor, entre muchos otros, lo que permite a los usuarios abordar problemas de multifísica en los que hay presentes fenómenos de descargas eléctricas.
Si trabajas en áreas donde los fenómenos de descargas eléctricas están presentes este nuevo módulo de Descargas Eléctricas incluido en la versión 6.3 de COMSOL Multiphysics® se convertirá en una herramienta con un enorme potencial para desarrollar con éxito tus proyectos.
Referencias
[1] Electric discharge module
[2] COMSOL Multiphysics® 6.3, 2024. https://www.comsol.com/release/6.3/electric-discharge-module
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- Categoría: Minitab
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Por Shawn Shapiro.
Las agencias gubernamentales enfrentan una enorme presión para mejorar las operaciones, reducir los costos y garantizar la prestación de servicios de alta calidad a los ciudadanos. Las metodologías Six Sigma, combinadas con las potentes herramientas de Minitab, permiten a las organizaciones gubernamentales enfrentar estos desafíos con confianza. Al optimizar los procesos, reducir el desperdicio y mejorar la toma de decisiones, los equipos gubernamentales pueden brindar servicios que realmente generen un impacto.
Cómo Six Sigma mejora las operaciones gubernamentales
1. Mejorar la calidad de los servicios públicos
Mantener altos estándares en áreas como la atención médica, la seguridad social y la seguridad pública es esencial para las agencias gubernamentales. Las herramientas principales de Six Sigma, como el control estadístico de procesos (CEP) y el diseño de experimentos (DOE), tienen como objetivo mejorar la calidad mediante la reducción de la variabilidad y los defectos. Estas herramientas, disponibles en Minitab, ayudan a optimizar los procesos para garantizar la coherencia y la excelencia.
- Ejemplo: en el ámbito de la atención médica, agencias como Asuntos de Veteranos han utilizado soluciones de Minitab para realizar un seguimiento de las métricas de atención al paciente, reduciendo los tiempos de espera para las citas en un 25 % y garantizando resultados de tratamiento consistentes.
2. Reducir el centro de la ciudad en servicios críticos
Los tiempos de inactividad no planificados pueden interrumpir servicios esenciales como los sistemas de TI o las operaciones de respuesta a emergencias. Las metodologías Six Sigma, que incluyen el análisis de modos de falla y efectos (FMEA) y el análisis de causa raíz (RCA), permiten a las agencias identificar vulnerabilidades e implementar soluciones para mantener la continuidad operativa.
- Ejemplo: Un departamento de transporte federal utilizó el RCA para descubrir las causas de las frecuentes interrupciones del sistema de transporte público. Al abordar estos problemas de raíz, redujeron las interrupciones y mejoraron la confiabilidad para los pasajeros.
3. Empoderar a los empleados con capacitación y colaboración
Six Sigma pone énfasis en empoderar a los equipos a través de programas de capacitación como las certificaciones Green Belt y Black Belt. Estos programas brindan a los empleados las herramientas que necesitan para abordar las ineficiencias e impulsar mejoras.
- Ejemplo: En un laboratorio de investigación federal, los empleados capacitados en Six Sigma utilizaron Minitab para identificar y resolver cuellos de botella en los flujos de trabajo de procesamiento de subvenciones, reduciendo las demoras en un 30%.
4. eliminar el desperdicio para ahorrar costes
Al integrar los principios Lean en Six Sigma, las agencias pueden identificar y eliminar pasos que no agregan valor en sus procesos. Herramientas como Value Stream Mapping (VSM) y 5S, respaldadas por Minitab, desempeñan un papel crucial en la optimización de las operaciones.
- Ejemplo: Las agencias de protección ambiental utilizaron VSM para optimizar los procesos de recopilación de datos y presentación de informes, ahorrando miles de horas de mano de obra al año.
- Ejemplo: Un equipo de logística del gobierno aplicó los principios 5S para reorganizar las operaciones del almacén, reduciendo los costos de almacenamiento en un 20% y acelerando los tiempos de recuperación de inventario.
5. optimizar la gestión de la cadena de suministro
Six Sigma puede optimizar los procesos de la cadena de suministro al reducir los plazos de entrega, mejorar la gestión de inventarios y aumentar la calidad de los proveedores. En las agencias gubernamentales, esto puede aplicarse a la adquisición de bienes y servicios, lo que garantiza la entrega oportuna y reduce los costos. Con el proceso DMAIC de Six Sigma , las agencias pueden reducir los plazos de entrega, mejorar la calidad de los proveedores y mejorar la eficiencia general de la cadena de suministro.
- Ejemplo: El Departamento de Defensa utilizó DMAIC con Minitab para mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, garantizando la entrega oportuna de materiales críticos para la preparación de la misión.
- Ejemplo: El Laboratorio de Investigación del USDA optimizó su sistema de gestión de inventario, reduciendo costos y garantizando que los suministros esenciales siempre estuvieran disponibles para las actividades de investigación.
Ofreciendo excelencia con Minitab y Six Sigma
Las agencias gubernamentales pueden lograr resultados transformadores mediante la integración de las metodologías Six Sigma y las herramientas confiables de Minitab. Ya sea que se trate de mejorar los servicios públicos, reducir el desperdicio u optimizar las cadenas de suministro, Minitab permite a los equipos gubernamentales mejorar la eficiencia y generar un impacto duradero.
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En informaciones pasadas ya comentamos que el Administrador de la EPA de EE.UU. firmó la norma final que actualiza el Apéndice W de la Parte 51 del Título 40 del CFR: la Guía sobre modelos de calidad del aire. Esta norma final revisó la formulación científica del sistema de modelado AERMOD.
La norma final se publicó en el Registro Federal (89 FR 95034) el 29 de noviembre de 2024. El texto completo de la versión publicada está disponible en línea y en formato PDF. Con esta publicación, la fecha de entrada en vigor de la norma es el 28 de enero de 2025. También hay un período de transición de 1 año hasta el 29 de noviembre de 2025, durante el cual los protocolos de modelado basados en la versión de 2017 de la Guía pueden ser aprobados a discreción de la autoridad de revisión correspondiente.
Los detalles técnicos completos sobre la Norma Final del Apéndice W de 2024 están disponibles en la página web de la EPA de EE.UU. en https://www.epa.gov/scram/2024-appendix-w-final-rule. Recomendamos a los modeladores que revisen la información para comprender completamente las opciones y capacidades técnicas de AERMOD.
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- Categoría: Comsol
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Introducción
La creciente generación de residuos electrónicos (llamados E-waste) como, por ejemplo, los circuitos impresos, presenta una oportunidad para recuperar metales preciosos como el oro. El artículo publicado recientemente en la revista “Separation and Purification Technology” (Elsevier) por Y. Liang y su equipo y titulado “Enhanced gold recovery from the leaching solution by using porous activated carbon coated electrode: COMSOL simulation and experiments” [1] muestra gráficamente el comportamiento de la transferencia de masa del complejo Au(S2O3)2³⁻ bajo un campo eléctrico utilizando COMSOL Multiphysics®. Los investigadores también propusieron una estrategia mejorada para la recuperación de oro mediante el uso de un electrodo recubierto con carbón activo poroso.
Modelización
Se desarrolló el modelo con geometría 2D que se muestra en la Figura 1, que incorporó ecuaciones como Nernst-Planck y Butler-Volmer para simular los perfiles de concentración de iones y la transferencia de masa hacia la superficie del electrodo. Los resultados iniciales mostraron una polarización de concentración en el cátodo, indicando que la difusión dominaba el movimiento de iones hacia la superficie del electrodo. La simulación comparó un electrodo de titanio con uno recubierto de AC.
Figura 1: Modelo 2D con electrodos de titanio (Ti) y carbón active (AC) (a) Geometría del modelo (b) mallado.
Resultados/Conclusiones
Los resultados de las simulaciones en COMSOL Multiphysics® mostraron que el uso de electrodos hechos de carbón activo mejora la transferencia de masa y la cinética de las reacciones debido a su estructura porosa que facilita el transporte de iones, alcanzándose una recuperación de oro de hasta el 96.9% de los circuitos impresos considerados como desechos electrónicos. La Figura 2 muestra la evolución temporal de la concentración de Au(S2O3)2³⁻.
Los resultados obtenidos en las simulaciones numéricas fueron validados por las medidas experimentales, lo que destaca el potencial de COMSOL Multiphysics® para modelizar y simular este tipo de tecnologías para la recuperación de metales preciosos.
Figura 2: Variación de la concentración de Au(S2O3)2³⁻ con el tiempo.
Referencias
[1] Y. Liang, J. Li, P. Chen, C. Liu, J. Ge, S. Song, L. Cisternas, F. Jia. Enhanced gold recovery from the leaching solution by using porous activated carbon coated electrode: COMSOL simulation and experiments. Separation and Purification Technology (2025), 353, 128603.
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- Categoría: Minitab
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Por Oliver Franz.
La importancia de reducir los defectos abarca todas las industrias, ya sea que trabaje en la fabricación de automóviles, la producción de productos electrónicos, la industria farmacéutica o en un gran espacio de fabricación. Los defectos en la producción pueden ser costosos y generar repeticiones de trabajos, demoras e ineficiencias que afectan directamente el resultado final.
Un ejemplo de esto se puede ver en la industria de fabricación de semiconductores. El análisis estadístico en la fabricación se ha vuelto cada vez más crítico. Por lo general, los semiconductores se venden directamente a grandes empresas, distribuidores o revendedores. Si ocurren defectos en el proceso de fabricación, pueden repercutir en toda la cadena de suministro, lo que genera importantes pérdidas financieras y desafíos operativos.
Métodos para reducir defectos en semiconductores
Generamos un conjunto de datos hipotéticos que refleja lo que se observa a menudo en la industria. En este ejemplo, el fabricante de semiconductores estaba experimentando una larga serie de días con índices de defectos superiores a la media en los semiconductores probados.
En este escenario, el equipo calculó tasas de defectos superiores a la media en 41 de los últimos 50 días. Incluyeron los datos que recopilaron en esos días, como la temperatura de la soldadura, la velocidad de la línea y el porcentaje de humedad. El equipo supuso que cualquiera de estos factores (o una combinación de ellos) podría haber contribuido a estos defectos.
Luego, utilizamos el software estadístico Minitab y aplicamos la regresión logística binaria por pasos para determinar si alguno de estos factores tenía un impacto estadísticamente significativo en las tasas de defectos. Esto es lo que produjo Minitab:
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Los resultados revelan que la humedad es un predictor significativo de las tasas de defectos en semiconductores con un valor P de 0,017. Esto demuestra un claro impacto en la calidad del producto. Por cada aumento del 1% en la humedad, la probabilidad de un defecto aumenta en un 13,1%. En términos prácticos, mantener niveles de humedad controlados en el entorno de producción podría reducir sustancialmente los defectos, mejorando en última instancia las tasas de rendimiento y la satisfacción del cliente.
El gráfico de línea ajustada binaria de Minitab ayuda a visualizar esta relación. A medida que aumentaba la humedad, también lo hacía la probabilidad de defectos:
Realizar mejoras
Para abordar los defectos relacionados con la humedad en la producción de semiconductores, el equipo podría utilizar un análisis de modos de falla y efectos (FMEA) en Minitab Workspace para evaluar los riesgos potenciales.
En este ejemplo, podrían identificar problemas como juntas de soldadura deficientes, mayor oxidación y uniones débiles de los componentes, todos los cuales podrían verse exacerbados por una humedad alta. Luego, el equipo clasificaría estos riesgos en función de su gravedad, probabilidad y detectabilidad. Las acciones de mayor prioridad podrían centrarse en controlar de manera más eficaz la humedad en áreas clave, monitorear de cerca los niveles de humedad y mejorar el entorno general en las instalaciones de producción. Estos pasos apuntarían a reducir los defectos y mejorar la calidad del producto al garantizar que la humedad se mantenga dentro del rango óptimo.
Mejor calidad del producto, resultados finales más seguros
La reducción de defectos suele comenzar por abordar las causas fundamentales del proceso de fabricación. En el caso de la fabricación de semiconductores, identificar la humedad como un factor clave en las tasas de defectos ayudó al equipo a tomar medidas específicas. Al utilizar herramientas como Minitab y FMEA, pudieron priorizar las mejoras que reducirían directamente los defectos, lo que garantizaría una mejor calidad del producto y operaciones más eficientes. En última instancia, estos esfuerzos contribuyen a lograr procesos de producción más fluidos y un resultado final más sólido y seguro.