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martes, 11 de julio de 2023
La Mejora Continua ¿sigue funcionando como concepto?
miércoles, 15 de febrero de 2023
Análisis de Causa Raíz y las barreras en la prevención. El Modelo del Queso Suizo de Reason.
El principal desafío está, precisamente, en determinar si las causas obtenidas mediante el análisis son las consideradas raíz (las que realmente dispararon el evento) o son solo causas subyacentes a las evidentes (o proximales, por su “proximidad” al evento).
Una manera de diferenciarlas es aplicar una serie de preguntas sobre cada causa, para determinar si estamos frente a una causa raíz o proximal. Estas 3 preguntas pueden ayudarnos:
- Pregunta 1: Si la causa no hubiese estado presente, ¿hubiese ocurrido de todas maneras el evento?
- Pregunta 2: Si la causa es eliminada o solucionada, ¿se podrá repetir el evento?
- Pregunta 3: Si la causa es eliminada o solucionada, ¿se podrán dar de nuevo las mismas condiciones que favorecieron la ocurrencia del evento?
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Una vez que identificamos
la causa raíz (o las causas), se deben definir e implementar acciones de mejora
para evitar que el evento vuelva a ocurrir. Pero… ¿qué barreras tienen las
organizaciones y otros sistemas, que hacen que estos eventos ocurran? En
algunos campos, como la salud y la aviación, se utiliza un modelo planteado en la
década de 1990 por James T. Reason. El Modelo de Reason, más conocido
como el Modelo del Queso Suizo (Swiss Cheese Model), representa la
ocurrencia de fallos. Simbólicamente, consiste en una serie apilada y alineada de
rebanadas de queso suizo (con agujeros). Estos agujeros, con diferentes
tamaños, están dispuestos en distintas posiciones en cada rebanada. Es decir,
que cuando en ciertas condiciones hay un agujero en cada rebanada que queda
alineado con agujeros de las otras rebanadas, el fallo tiene un “camino” por el
cual pasar. Incluso se considera el tamaño de cada agujero, ya que nos da una
noción de la probabilidad de ocurrencia. Si alguna componente del sistema tiene
agujeros más grandes, hay mayor probabilidad de que coincida con otros
agujeros. Es más vulnerable a fallos. Otra conclusión que podemos sacar de este
modelo es que ninguna acción en si misma es suficiente para prevenir la
ocurrencia.
Durante la epidemia de COVID-19
este modelo adquirió mayor popularidad. Se planteó que el contagio ocurría cuando
los agujeros de cada protección se alineaban. Cada protección tenía sus
agujeros, al no ser 100% efectivas. Supongamos que las medidas son:
- Distanciamiento social
- Lavarse las manos
- Limpieza y desinfección de los ambientes
- Uso de cubrebocas
- Vacunación
Ninguna medida en sí evita
el contagio completamente, aunque sí reduce su probabilidad de ocurrencia.
En la prevención de
accidentes aéreos también se suele utilizar este modelo.
¿Lo conocías?
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lunes, 13 de febrero de 2023
El futuro de la Gestión de la Calidad con el avance de la Inteligencia Artificial (AI)
La inteligencia artificial es una tecnología que está revolucionando muchos aspectos de la vida humana, incluyendo la gestión de la calidad. La inteligencia artificial permite a las empresas automatizar y mejorar muchos procesos, lo que a su vez les permite mejorar la calidad de sus productos y servicios.
La gestión de la calidad es un proceso crítico en cualquier empresa que busque mantener una reputación positiva y fidelizar a sus clientes. La utilización de la inteligencia artificial en la gestión de la calidad puede ayudar a mejorar la eficiencia y la precisión en la toma de decisiones, lo que puede resultar en una mejor calidad del producto final.
Otro aspecto en el que la inteligencia artificial puede tener un impacto positivo en la gestión de la calidad es en la predicción de fallas. La inteligencia artificial puede analizar grandes cantidades de datos para predecir con precisión cuándo y dónde puede ocurrir una falla en el proceso de producción. Esto permite a las empresas tomar medidas preventivas para corregir el problema antes de que afecte negativamente la calidad del producto o servicio.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial no es una solución mágica y que su éxito en la gestión de la calidad depende en gran medida de la calidad de los datos con los que se alimenta. Por lo tanto, es importante que las empresas inviertan en la calidad y la integridad de sus datos para asegurarse de que la inteligencia artificial brinde los resultados esperados.
En resumen, la inteligencia artificial está teniendo un impacto significativo en la gestión de la calidad, permitiendo a las empresas automatizar y mejorar muchos procesos críticos.
¡Espera! ¿Te gustó el artículo? Bueno, fue redactado íntegramente por ChatGPT de OpenAI. Solo le pedí que me escribiese un artículo sobre la influencia de la AI en la gestión de la calidad. Y así lo copié y pegué, textual.
Bastante bien, ¿no? Si hoy, a febrero de 2023, tenemos este desempeño de la AI ¿qué nos espera en los próximos meses y años? Hablando en serio: ¿cuántas actividades de las que hacemos hoy serán reemplazadas en el mediano y corto plazo por la AI? El potencial es enorme e impredecible.
domingo, 12 de febrero de 2023
¡Vuelve Calidad Total! 🤓
Después de años sin publicar sistemáticamente, volveremos a compartir artículos en nuestro blog de Calidad Total. Esta semana les estaremos compartiendo el primer post del año, tratando de mantener una buena frecuencia de publicación con temas de interés, tal como acostumbrábamos desde 2015. Siempre trabajando en la difusión de la Calidad y la Mejora Continua en habla hispana. Información, herramientas y un espacio para debatir sobre estos temas que nos apasionan.
¡¡Gracias a todos aquellos que nos consultaban y se preocupaban, por su fidelidad!!
¡Nos vemos leemos pronto!