Cuando trate de resolver problemas complejos, debe empezar por enumerar todas las variables sospechosas. Después, identifique los pocos factores críticos y sepárelos de los que no resultan esenciales para entender la causa.
Echemos un vistazo a una herramienta gráfica muy simple que es sumamente intuitiva, puede ser utilizada por cualquiera y no requiere conocimiento estadístico previo: la gráfica multi-vari.
Las gráficas multi-vari son una excelente manera de presentar los datos de los análisis de varianza (ANOVA) visualmente. Son magníficas sobre todo en las primeras etapas del análisis de causa raíz. Su mayor fortaleza está en el hecho de que permiten visualizar muchas causas diversas de variaciones en un solo diagrama al tiempo que ofrecen una vista general de los efectos de los factores.
Pueden ayudarle a realizar una investigación y estudiar los patrones de variación por muchas causas posibles en una sola gráfica. Le permiten visualizar las variaciones posicionales o cíclicas en los procesos. También pueden utilizarse para estudiar las variaciones dentro de un subgrupo, entre subgrupos, etc.
Para crear una gráfica multi-vari en Minitab Statistical Software, elija Estadísticas > Herramientas de calidad > Gráfica multi-vari... A continuación, seleccione la variable de respuesta y hasta ocho factores en el cuadro de diálogo.
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Supongamos que usted necesita analizar los tiempos de espera de varios centros de llamadas que son parte de una empresa grande de servicios financieros. Los clientes actuales y clientes potenciales llaman para abrir nuevas cuentas, obtener información sobre tarjetas de crédito, solicitar soporte técnico y acceder a otros servicios.
Tener que esperar mucho tiempo para hablar con un operador puede ser una experiencia muy desagradable, por lo que asegurar que los clientes reciban una respuesta rápida resulta crucial para construir una relación de confianza con sus clientes. Su base de datos de clientes contiene datos sobre las categorías de clientes (customer categories), los tipos de solicitudes (requests) y el tiempo de cada llamada telefónica (duration). Puede usar las gráficas multi-vari para analizar estos tiempos de espera.
Observe la gráfica anterior. Se muestran los centros de llamadas, las categorías de clientes y los tipos de solicitudes. Cada centro de llamadas se ha dedicado a tipos de solicitudes específicos. Por ejemplo, las llamadas de soporte técnico solo se procesan en el centro de llamadas de Montpellier.
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¿Observa en la parte superior derecha cómo la duración es más larga en el centro de llamadas de Montpellier? Si observa los otros gráficos en el proyecto de Minitab, también puede ver los días y las horas. Sugieren que los tiempos de espera son más largos los lunes en Montpellier y generalmente tienden a ser más largos en Montpellier que en Saint-Quentin todos los días. Los tiempos de espera son mucho más largos para las solicitudes de soporte técnico los lunes también.
Obviamente, las llamadas de soporte técnico y los lunes son los principales problemas. Ahora esta compañía de servicios financieros necesita investigar el por qué. Un gráfico multi-vari proporciona una excelente visualización de los componentes de variación asociados con cada familia.
Sin embargo, tenga en cuenta que cuando no hay un factor dominante obvio, o cuando las "señales" del proceso son demasiado "débiles" para ser detectadas fácilmente, es útil aumentar el Gráfico Multi-Vari con técnicas estadísticas más potentes (como ANOVA o un análisis de regresión) para estimar numéricamente los efectos debidos a cada factor.
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