Calcular la mejora antes de que se ejecute el piloto

El beneficio práctico está en Improve. Allí suelen estar sobre la mesa de cinco a diez propuestas de medidas, cada una con un defensor. Quien las calcula una por una obtiene un orden por efecto en lugar de por volumen sonoro, y además en una tarde en vez de en tres semanas de piloto por medida.

Un análisis del flujo de valor muestra tiempo de procesamiento, tiempo de espera, inventario y grado de flujo, medidos en un día, para un caso típico. Tres cosas no muestra:

1. La variación. VSM anota triángulos de inventario como foto instantánea. Si allí en días pico hay el triple, eso no aparece en la imagen. El daño ocurre precisamente en esos días.

2. La concatenación. Un paso detrás del cuello de botella parece relajado en el mapa de valor porque solo recibe lo que el cuello de botella deja pasar. Si se resuelve el cuello de botella, recibe la cantidad completa. La mejora que se dibuja en el futuro mapa de valor entonces no se produce.

3. La no linealidad. Entre 70 % y 85 % de ocupación hay quince puntos porcentuales y un aumento de la espera de dos coma cinco veces. Un mapa de valor que ni siquiera registra ocupaciones no puede mostrar ese umbral.

Usados juntos ambos generan una imagen completa: el mapa de valor aporta estructura, inventarios y la perspectiva de los implicados; el modelo de simulación toma estructura y cantidades y añade rangos, capacidades y calendarios. Un mapa de valor con ocho pasos se convierte en un modelo calculable en unos veinte minutos.

La aproximación de Kingman (también fórmula VUT) descompone el tiempo de espera antes de un paso en tres factores:

Tiempo de espera  Wq  ≈    ρ / (1 − ρ)      ×   (ca² + cs²) / 2   ×   te
                 └─ Utilización ─┘       └─ Variabilidad ─┘      └ Duración ┘

El factor del medio contiene los coeficientes de variación de las llegadas (ca) y de las duraciones de procesamiento (cs), es decir, desviación estándar dividida por la media. Interviene cuadráticamente.

La consecuencia: Quien reduce a la mitad la variabilidad, reduce a la cuarta parte su contribución a la cola, sin acelerar ni un solo trámite y sin cubrir ningún puesto. Medidas concretas que hacen exactamente eso:

• Separar los trámites por tipo. Lo simple y lo complejo en la misma cola genera un cs alto. Dos colas separadas reducen el tiempo de espera para ambos.
• Aplanar las entradas. Horarios de entrega fijos en lugar de oleadas, citas en lugar de entregas aleatorias. Eso reduce ca.
• Eliminar consultas. Cada consulta es un trámite que espera dos veces, y genera una distribución de duraciones con dos picos, es decir, alta variabilidad.
• Corregir retrabajos en la fuente. Clásico de Six Sigma, aquí además con un efecto sobre el tiempo de espera que suele ser mayor que el efecto sobre la duración de procesamiento.

Estas medidas no cuestan nada y rara vez aparecen en casos de negocio, porque son difíciles de vender como proyecto. Una simulación hace visible su efecto y por tanto vendible. El cálculo detallado está en Engpass berechnen.

Un procedimiento probado para una semana de mejora en la que se simula:

1. Lunes: modelar el proceso actual, en vivo ante el grupo. Se anima a la discusión. Toda corrección que surja aquí no volverá a aparecer en la presentación final. Al final del día hay un modelo con el que todos están de acuerdo.
2. Martes: prueba de esfuerzo y asegurar el estado actual. La barra superior es el cuello de botella. Contraprueba con Little's Law: inventario ÷ rendimiento diario debe dar aproximadamente el tiempo de ciclo medido. Si difiere, falta una cola en el modelo, normalmente una consulta o una aprobación.
3. Miércoles: recopilar medidas y calcularlas individualmente. Un apalancamiento por ejecución, nunca tres. El resultado es una clasificación por efecto en tiempo y euros.
4. Jueves: pilotar en el proceso real las dos mejores medidas. Ahora el grupo sabe en qué fijarse y qué cifra debe moverse.
5. Viernes: exportar la comparación. Antes/Después con intervalo, supuestos, efectos secundarios, como PDF para la dirección.

La diferencia con una semana Kaizen sin cálculo: el viernes no figura «esperamos una mejora notable», sino «tiempo de ciclo P50 de 6,1 a 3,4 días, P90 de 14 a 7, efecto anual en costes de personal de 78 000 a 121 000 euros; después de eso, la aprobación es el nuevo cuello de botella».

• Paquete estadístico. Análisis del sistema de medición, pruebas de hipótesis, regresión, diseño de experimentos (DoE), capacidad del proceso. Para eso Minitab, JMP o R siguen siendo la herramienta adecuada. FlowVisual calcula flujos, no conjuntos de datos.
• Dimensionamiento de fabricación. Para sincronización de línea, matrices de preparación, lógica de transporte y modelos de turnos con reglas de transferencia se necesita un laboratorio de simulación (Plant Simulation, FlexSim, Arena, Simul8, AnyLogic).
• Medición en lugar de suposición. Si existe un event-log completo y la pregunta es «¿qué ocurrió realmente?», Process Mining es la herramienta adecuada. La simulación calcula un proceso que todavía no existe tal cual.
• Documentación conforme a norma. Seis bloques, no BPMN. Véase BPMN-Simulation.

Regla general: la simulación es poderosa donde la variación, las colas y el encadenamiento determinan el resultado. Eso ocurre casi siempre en procesos administrativos y de servicio, y allí la herramienta clásica Lean es la más débil, porque proviene de la fabricación.