Drill 17
Lo que manda en el flujo
Todo el proceso se ve ocupado. ¿Qué etapa está poniendo el ritmo?
Cómo encontrar la etapa que limita cuánto sale de un proceso, y por qué mejorar las otras no mueve el total.
Cuándo se saca
Cuando un proceso no da abasto, cuando se propone mejorar todas las etapas a la vez, o cuando se invierte en una etapa y el resultado final no cambia.
Cómo se usa
- Compara cuánto puede procesar cada etapa en el mismo período. El proceso entero no entrega más que su etapa de menor capacidad, por rápidas que sean las demás.
- Confírmalo con el trabajo acumulado. Donde se juntan pendientes, la etapa siguiente no da abasto; donde no se junta nada, sobra capacidad.
- Mejora primero esa etapa o protégela: que nunca espere material ni haga trabajo que otra podría hacer. Cuando deje de limitar, el límite pasa a otra etapa y se vuelve a empezar.
Una hora ganada fuera del cuello no se nota en el total. Una hora ganada en el cuello, sí.
Una escena típica
Escena ilustrativa, sin datos de un caso real.
Escena típica en un centro de distribución.
Lo que se veíaLos pedidos salen atrasados y se decide sumar gente a la preparación, que es la etapa con más trabajo a la vista.
Lo que eraPreparación ya tenía más capacidad de la que usaba. Lo que se acumulaba eran pedidos listos esperando la revisión final, que tenía una sola persona.
En qué terminóSe movió a una persona de preparación a revisión y los pedidos empezaron a salir a tiempo, sin sumar gente.
Dónde se cae la gente
Mejorar la etapa más visible o la más lenta por pedido. Si no es la que limita, el trabajo solo llega más rápido a acumularse frente a la que sí limita.
Fuego rápido
3 preguntas sobre esto mismo. Si fallas una, la línea de abajo dice por qué.
Dónde se pone a prueba
Saber el método no es la habilidad. Estos challenges no te dicen cuál usar, y ese es justamente el ejercicio.
Quién lo revisa
Rodrigo Urrea
Analítica · Forecasting · Productos digitales
- 14 años
- Chile · Alemania · EE.UU.
- Varias industrias
- Forecasting
- Productos digitales
- MSc Business Analytics
- AI-ready
Catorce años en analítica, en Chile, Alemania y para compañías en Estados Unidos.
Empecé en consumo masivo y bebidas, donde los pedidos llegaban con apuro y sin contexto. Después forecasting, productos digitales, y empresas sin equipo de datos que necesitaban una respuesta usable el lunes y no el mejor modelo posible. Un MSc en Business Analytics en el camino. Trabajé en varias industrias, y el patrón se repite en todas: el problema casi nunca es la técnica o la herramienta.
Hoy trabajo en construir capacidades AI-ready para tareas de analítica: qué parte del trabajo conviene automatizar y qué parte sigue siendo criterio. La segunda es más grande de lo que parece.
Los 21 challenges salen de pedidos que me hicieron a mí.
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