Diseno Sistema Control Difuso Calidad Servicio

Diseño de un Sistema de Indicadores para Controlar la Calidad de un Servicio aplicando Lógica Difusa y la Metodología de Sistemas Suaves Jorge M. Valenzuela P. Alumno MS CS de Ingeniería de Sistemas Universidad Nacional de Ingeniería [email protected] AGOSTO 02, 2007 ECI 2007 PERU

Preámbulo Tan lejos como las leyes de las Matemáticas se refieren a la realidad, no son ciertas, y tan lejos como sean ciertas, ellas no reflejan la realidad. -Albert Einstein Mientras la complejidad aumenta, las declaraciones precisas pierden el significado y las declaraciones significativas pierden la precisión. -Lotfi Zadeh

Que es lógica difusa?

Objetivos de la Investigación  Haciendo uso de la Lógica Difusa y Teoría de Sistemas Suaves, se busca establecer una Metodología para medir la calidad de un servicio, en forma integral y conjunta a través de la combinación de indicadores cuantitativos y cualitativos, con énfasis en la percepción del cliente, partiendo de la naturaleza sistémica de la gestión por procesos.

Metodologías Utilizadas Gestión por Procesos Técnicas de Evaluación: Requisitos y Satisfacción del Cliente Metodología de Sistemas Suaves Lógica Difusa Ingeniería de Sistemas de Información Sistema de Gestión de la Calidad (ISO 9000:2004) Mejoramiento Continuo de Procesos

Actividades Realizadas  Investigación Preliminar de la Organización.  Análisis de Procesos de la Organización.  Determinación de indicadores cuantitativos y cualitativos de los procesos de línea.  Identificación de factores blandos en el control de la “calidad de los servicios”.  Análisis de la percepción del cliente y la elaboración de conjuntos difusos.  Uso de la metodología de sistemas suaves para obtener la solución técnicamente deseable y culturalmente factible.  Elaboración de la estrategia de calidad.  Desarrollo del Sistema Difuso de Control de la Calidad.  Implementación del Sistema de Indicadores para el mejoramiento continuo de los procesos de la organización.

Gestión por procesos – Análisis de Procesos MACRO PROCESO APROXIMADO - ENTIDAD REGULADORA / SUPERVISORA Soporte Planeamiento y Presupuesto

FI NA NC IA D O R

Administración de Recursos

Juridico

Difusión

normas derechos a pagar

P.Registrador

solicitud

autorizacion registro EPS EV

Monto de sanción

P Supervisor

FI NA NC IA D O R

pago derechos , multas

P.Sancionador

Pago derechos y multas

Normas de ajustes normas reglamentos

normas solicitud

PR OV EE D O R

Sistemas de Información

expediente de investigación Informe de supervisión

P.Normativo (Clave)

Información de regulación

Inf. toma de decisiones

Acuerdo arbitral

multas , sanciones , pagos

Información estados financieros

autorizaciones y registros

Solicitud de informacion

Desarrollo (Clave)

proyecto norma s

Información prestacional , satsifacción usuarios Informes de Controversias

P. Atención al Usuario

información para toma de decisiones

reclamos quejas

normas , reglamento

U S U A R I O

P.Regula dor (Critico)

información para toma de decisiones

conciliación

Boletines , anuarios reportes estadísticos técnicos periódicos

inf.satisfacción usuarios

Proveedores CONSULTORAS

MINISTERIOS

Bancos

OTRAS

alegato de reclamos

PR OV EE D O R

U S U A R I O

MSS-Metodología de Sistemas Suaves DIAGRAMAINTEGRACIÓNDE PROCESOS CICLODE APRENDIZAJE (EXPERIENCIA METODOLOGÍADE SISTEMAS SUAVES

ENTIDAD REGULADORA SUPERVISORA

-ACCION

)

PODER LEGISLATIVO

/

Propuestas de acción con propósito definido 1. Regula torio

2. Normativo

Validación de las propuestas de acción con propósito definido

3. Superv isor

Interpretación objetiva de la realidad encontrada vs Acción con propósito definido

Generación del conocimiento basado en la experiencia

. 4. Registr

ador

7. Desarrollo 5. Sancion

Interpretación objetiva de la realidad encontrada vs Acción con propósito definido

SISTEMA

Cliente

ador

. 6. Atención al Usuario

Diseñando indicadores de procesos Atención Cliente

al

Promedio de tiempo de resolución de controversias.

Suma(fecha de resolución de controversia – fecha de originada la demanda queja)/Total de controversias resueltas.

JPmTC

Días

Mensual

Recursos

Desviación estándar de tiempo de resolución de controversias.

Desviación Estándar(fecha de resolución de controversia – fecha de originada la demanda queja,)

JDvTC

Días

Mensual

Recursos

Promedio de personas que participan en la solución de controversias.

Suma(total de personas que participan en la solución de controversias)/Total de controversias resueltas.

JPmPC

Personas

Mensual

Recursos

Desviación estándar de de personas que participan en la solución de controversias.

Desviación Estándar(total de personas que participan en la solución de controversias, JPmPC)

JDvPC

Personas

Mensual

Recursos

Controversias Resueltas

Total de Controversias Resueltas

JTtC

Cantidad

Mensual

Eficacia

Eficiencia del proceso en base al promedio

Total Eficacia Ponderada/ Total del Promedio de Recursos Utilizados Ponderado (la suma de los pesos ponderados debe ser igual a 1, la ponderación para los recursos es independiente a la ponderación para la eficacia)

JTtPmE

Cantidad

Mensual

Eficiencia

Eficiencia del proceso en base a la desviación estándar.

Total Eficacia Ponderada/ suma((Promedio de Recurso utilizado + Desviación Estándar de Recurso Utilizado)*Peso ponderado del recurso) (la suma de los pesos ponderados debe ser igual a 1, la ponderación para los recursos es independiente a la ponderación para la eficacia)

JTtDvE

Cantidad

Mensual

Eficiencia

Calidad

A definir

Relacion entre indicadores de gestion e indicadores de procesos   Indicadores Financieros Indicadores Del Cliente Indicadores De procesos Indicadores Del Personal

Indicador de la Calidad del Servicio logrado

Encuestas de Satisfacción del Cliente • El cliente es el elemento vital para la construcción de un sistema de indicadores de la calidad, de alli el interes de obtener informacion de las percepciones, opiniones, supuestos y creencias del cliente para determinaron los atributos de calidad esperados.

Cuestionarios de Tipo Likert  Basada en dimensiones y conceptos. Permite la lógica multivaluada y difusa.  Ejemplos:

Total Desacuerdo

Desacuerdo

Ni acuerdo ni desacuerdo

Acuerdo

TotalAcuerdo

Muy insatisfecho

Insatisfecho

Ni satisfecho ni insatisfecho

Satisfecho

Muy satisfecho

Muy deficiente

Deficiente

Ni deficiente ni bueno

Bueno

Muy bueno

1

2

3

4

5

Aspectos Blandos al Medir la Calidad del Servicio

1. Desempeño del Personal

Procesos

Diferentes percepciones, creencias y Supuestos de la calidad. Las mejores soluciones son las culturalmente factibles y Técnicamente deseables

2. Requisitos y Satisfacción del Cliente

Ventajas de Utilizar la lógica difusa al medir la calidad de un servicio • Permite manejar con eficiencia los conceptos difusos que el cliente maneja en base a sus percepciones de la calidad. • Permite incorporar conocimiento experto en forma flexible, bajo costo y breve tiempo. • La metodología para solucionar un problema debe de ser de la misma naturaleza del problema (Conjuntos y Sistema Lógico Difusos)

Desarrollo del Sistema Basado en Lógica Difusa  Se definieron tres variables de entrada:  Las percepciones de requisitos y satisfacción del cliente  El desempeño del personal  La performance de los procesos. En este caso se borrosificaron las entradas.

 Con una variable de salida: El nivel de calidad logrado.  Se implementaron 63 reglas que relacionan las entradas con las salidas, según criterios definidos mediante la MSS.

Implementación del Sistema

Implementación del Sistema

Implementación del Sistema

Implementación del Sistema

Implementación del Sistema

Implementación del Sistema

Salida Desfuzificada en función de la satisfacción del cliente y el desempeño del personal

Salida Desfuzificada en función de la satisfacción del cliente y la performance del proceso













Funcionamiento del Sistema Difuso Si la Satisfacción_Cliente es Ni satisfecho ni insatisfecho (0.507) y Performance del Proceso es Estable (0.5) y el desempeño del personal es regular (0.493) entonces la calidad lograda es REGULAR con grado de pertenencia 0.498 Si la satisfacción_cliente es Insatisfecho (0.268) y performance del proceso es eficiente (0.818) y el desempeño del personal es alto (0.692) entonces la calidad lograda es REGULAR con grado de pertenencia 0.472 Si la satisfacción_cliente es Total_Insatisfecho (0.116) y performance del proceso es estable (0.361) y el desempeño del personal es alto (0.652) entonces la calidad lograda es MALA con grado de pertenencia 0.326 Si la satisfacción_cliente es Total_Insatisfecho (0.103) y performance del proceso es estable (0.308) y el desempeño del personal es bajo (0.248) entonces la calidad lograda es MUY MALA con grado de pertenencia 0.178 Si la satisfacción_cliente es Satisfecho (0.712) y performance del proceso es eficiente (0.738) y el desempeño del personal es satisfactoria (0.652) entonces la calidad lograda es BUENA con grado de pertenencia 0.7 Si la satisfacción_cliente es altamente satisfecho (0.911) y performance del proceso es eficiente(0.97) y el desempeño del personal es muy alto (0.964) entonces la calidad lograda es EXCELENTE con grado de pertenencia 0.912

Pruebas de Funcionamiento

Pruebas de Funcionamiento

Pruebas de Funcionamiento

Pruebas de Funcionamiento

Pruebas de Funcionamiento

Pruebas de Funcionamiento

A la conquista del Mejoramiento Continuo • La implementación del Sistema Difuso de Control de la Calidad debe ser el siguiente paso a seguir. Buscando la integración con el Sistema de Gestión de la Calidad basada en procesos. • Debe servir de ayuda en la búsqueda de un estado estable y posibilidades de mejora continua del proceso y el servicio. • La información del Sistema Difuso debe ser registrada y distribuida a lo largo de la organización e integrada con los otros indicadores de la organización, siguiendo un criterio causal.

Resultados de la Investigación • Se ha demostrado que el uso de la Metodología de Sistemas Suaves puede servir para manejar los diversos puntos de vista en torno al caso de la evaluación de la calidad dando énfasis en el aprendizaje basado en la experiencia. • Se ha demostrado que el uso de la Lógica Difusa es de gran valor para manejar eficientemente las percepciones del cliente e integrarlas con indicadores de otros aspectos de la organización. • La naturaleza sistémica de la gestión por procesos y la norma ISO 9004:2000 prepara a una organización para el mejoramiento continuo. • El mejoramiento continuo es posible si existen metodologías eficientes para el control y medición de los procesos mediante indicadores confiables.

Conclusiones • El Sistema Difuso de Control de la Calidad de un Servicio es una solución eficiente, flexible, confiable y que agrega conocimiento experto para evaluar el grado de calidad alcanzado en base a las percepciones del cliente y relacionarlas con la performance de los procesos y el desempeño del personal en forma causal. • Las diferentes estrategias de las organizaciones y todos los aspectos que inciden en la valoración de la calidad configuran las inferencias lógicas en la cual se basa el Sistema. • Los resultados demuestran que existe muchas formas posibles de medir la calidad en forma eficiente combinando la lógica difusa, la MSS, el Análisis de Procesos y la Gestión por Procesos.

BIBLIOGRAFIA [1] Zadeh L.A. Fuzzy Sets. Information Control, 1965. [2] Wang JH, Tzvy R. Applying fuzzy set theory inthe development of quality control chart. Inter-national Industrial Engeneering Conference Proceedings, 1998. [3] Yongting C. Fuzzy quality analysis on fuzzy probabilities. Fuzzy set and system, 1996. [4] The MathLab Works Inc. Fuzzy Logic Toolbox. User's Guide. 2007 [5] Bonifacio M.del Brío, ALfredo Sanz M., Redes neuronales y Sistemas Difusos. Alfaomega RA-MA.2002. [6] J. Bezdek, Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms . Plenum Press, New York, 1981.

BIBLIOGRAFIA [7] B. Kosko, Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence . Englewood Cliffs,NJ: Prentice Hall, 1992. [8] P R. Kruse, J. Gebhardt, F. Klawonn, Foundations of Fuzzy Systems '. John Wiley &Sons, 1994. [9] P F.M. McNeill, E. Thro, Fuzzy Logic: A Practical Approach . AP professional, 19 [10] Bob Hayes Como medir la satisfacción del cliente. Oxford.1999 [11] Peter Checkland. Pensamiento de Sistemas, Practica de Sistemas. Wiley.1997 [12] ISO 9000:2004 Sistema de Gestión de la Calidad. 2000

FIN DE LA PRESENTACION