Lean Big Data… que comience el juego

 

Si ya estamos fascinados por los beneficios de aplicar Big Data en las compañías, imaginaos mi cara cuando supe de la existencia de Lean y Six Sigma. Las neuronas de mi cerebro empezaron a conectar entre sí y empecé a tener visiones al más puro estilo chamán andino ¿Será posible la combinación de estas dos disciplinas? ¿Podrían las corporaciones verse beneficiadas hasta el extremo más inimaginable y por ende, la sociedad? ¿Es posible usar el Lean Big Data?

Ávida de conocimientos me puse en contacto con Osenseis, una empresa experta en aplicación Lean a diversos sectores, y su CEO, Isabel Muñoz es black belt en Six Sigma, o lo que es lo mismo, es la Summa Maestra Kunfú en esto de optimizar procesos. Así que hemos decidido escribir, a dos manos, sobre estas dos disciplinas y encontrar sus puntos en común para aplicarlos a las corporaciones e instituciones.  Este es el primero de unos cuantas entradas sobre Lean,Seis Sigma y Big data o lo que es lo mismo: Lean Big Data. Comenzamos

El número de febrero del 2016 de la revista Quality Progress de la Asociación Americana para la Calidad (ASQ), considerada como un referente mundial en temas de Calidad, está dedicado de forma monográfica a Lean y Seis Sigma. Para los expertos y seguidores de Lean es la confirmación de dos ideas que se vienen intuyendo desde hace tiempo: Lean “está de moda” y que Lean “va con todo”.

El hecho de que Lean “esté de moda” o dicho en términos más rigurosos, que Lean haya eclosionado como metodología de mejora continua en los últimos años no deja de ser algo curioso teniendo en cuenta que su origen se remonta al Sistema de Producción de Toyota (TPS) que fue desarrollado en los años cincuenta en Japón por Taiichi Ohno.

Por un lado, Lean puede aplicarse en cualquier sector y de hecho es frecuente encontrar la combinación de “Lean con algo más”, dígase Lean Manufacturing, Lean Office, Lean Logistics, Lean Healthcare…. Puesto que Lean es una metodología de mejora de procesos puede aplicarse a cualquier ámbito, incluso al personal.

Por otro lado, las técnicas de analítica avanzada, las que usan tecnología Big Data y redes neuronales, permiten obtener, analizar y proveer soluciones en tiempo real. La Analítica dirigida por datos o Data Driven Analytics, nos permite solventar todo tipo de problemas incuso si no sabíamos que los teníamos. Es por eso, que es aplicable a todos los sectores industriales y empresariales.

Lean Big Data

Y es aquí donde-¡¡Tachán!!-se unen Lean Six Sigma y Big Data y da lugar al Lean Big Data. Lean Six Sigma requiere una enorme cantidad de introducción manual de datos, análisis y discusión para identificar las mejores maneras de mejorar los procesos de flujo de trabajo y atención. Automatizar esos procesos manuales es el primer paso para la analítica y predicción.

Según McKinsey, para obtener el máximo rendimiento de la producción y que esté alimentada por los datos, las empresas tienen que ajustar su enfoque tradicional de kaizen (la filosofía de mejora continua). Este enfoque requiere normalmente la formación de un pequeño equipo de especialistas en econometría, expertos en operaciones de investigación y estadísticos familiarizados con las herramientas adecuadas. Mediante la conexión de estos expertos en análisis con sus colegas de Lean Six Sigma, las compañías pueden comenzar a identificar oportunidades para proyectos de mejora que se beneficiarán de un mayor rendimiento.

Estos son, a grandes rasgos, lo que la combinación de estas dos disciplinas puede ayudar a las compañías de todos los sectores. En próximos posts, Isabel Muñoz y yo trataremos de explicar con ejemplos cómo implementando lean Seis Sigma y Big Data podemos mejorar nuestras empresas, o lo que es lo mismo: obtener mayores beneficios con una menor inversión.

 

1 Comment

  1. […] ya dijimos en el anterior post, la práctica de Lean Six Sigma requiere de una gran cantidad de datos, análisis y discusión para […]