Cómo utilizar los gráficos XMR para sus KPI´s

Utilice gráficos XMR para sus KPI´s

Muchos de los tableros (dashboard) que se utilizan comparan un mes con el anterior o con el año anterior, presentan una foto del momento, pero no se pueden ver señales de cambio ni entender cuál es su comportamiento a través del tiempo y si realmente la estrategia está colaborando a la mejora de la organización.

Hemos visto tableros de una calidad increíble, muchos de ellos utilizando las facilidades que brinda Power Bi, y otros, en donde se muestran los datos de forma interactiva, pero dificilmente se puede comprender si la estrategia está dando o no el resultado esperado.

Hemos recibido comentarios, en donde pareciera que lo más importante es la estrategia, los Kpi’s , la ejecución de las iniciativas, y dan por un hecho que los resultados se darán. Por supuesto que se darán pero pueden influir en la supervivencia o desaparición de las empresas. Al final de cuentas las empresas perduran, si sus resultados la avalan. Poder identificar señales de alerta sobre el rumbo que está tomando es de altísima importancia para corregir el rumbo si es necesario.

Es Stacey Barr la que me hace recordar las enseñanzas del Dr. William E. Deming con toda su teoría estadistica, principalmente en reconocer que todo tiene variación, que es fácil medible y detectar si sus causas son normales u obedecen a algun evento especial, por lo general de origen externo. Pero igualmente nos dicen que los altibajos de un mes a otro no muestran que la estrategia haya sido exitosa, por más que cumpla con todos los lineamientos de gurúes y consultores en el tema.

Es claro por concluir que la forma más útil de ver verdaderas señales de cambio en su Kpi’s es usar graficos que representen el desempeño de la estrategia, y tal vez uno de los más valioros es el gráfico XmR. una herramienta estadística que evolucionó a partir del movimiento de Calidad Total, hace muchas décadas. Pertenece a la familia de gráficos de control estadístico de procesos o de comportamiento de procesos. Si no se entiende la estrategia como un proceso que puede ser medido, definitivamente estamos en problemas.

El propósito fundamental de este tipo de gráfico es ayudarnos a saber si el desempeño ha cambiado y cuándo, para que podamos evitar uno de dos errores de juicio:

Error 1: Perdemos el tiempo tratando de solucionar un problema que ni siquiera existe.

Error 2: Ni siquiera vemos un problema que está ahí.

Igualmente el Dr. Deming menciona los errores del tercer tipo: «hacer algo que no se necesita, si el proceso esta teniendo un comportamiento normal o bien no hacer algo cuando claramente se identifica que hay una variación anormal» . Igualmente nos puede mostrar si la tendencia o las variaciones son normales y si la estrategia no ha sido relevante o bien demostrar que si existe un cambio y se evidencia un comportamiento superior de la organización, pública o privada.

Los gráficos como el gráfico XmR logran este propósito al mostrar nuestras mediciones a lo largo del tiempo, con suficiente contexto histórico y con reglas claras para discernir las verdaderas señales de cambio de la variación aleatoria normal.

Stacey Barr nos señala cinco pasos sencillos para crear un gráfico XmR para su gestionar sus Kpi’s.

Hay tres requisitos previos y cinco pasos para crear un gráfico XmR para su KPI o medición de desempeño.

1. Comprender la variación para interpretar las señales de nuestros Kpi‘s  es el primer requisito previo para apreciar el poder de los gráficos XmR. Debemos aceptar que todo tiene variación, por lo que veremos datos hacia arriba y hacia abajo, pero no podemos comparar uno contra el anterior, si no ver el comportamiento en un período de tiempo. (Ver nota final sobre las características)
2. El segundo requisito previo es entender cómo se ve un gráfico XmR. Obtenga una idea rápida de la anatomía de un gráfico XmR básico Además de los valores mostrados se debe identificar la linea central, que si el proceso es normal se mantiene en el tiempo. Lo otro es identificar estadisticamente los limites naturales del proceso:

3. El tercer requisito previo es conocer los pasos correctos para crear el gráfico XmR. Y aquí se muestra como cómo crear un gráfico XmR básico para sus Kpi’s:

Pasos segun Stacey Barr

PASO 1: Reúna entre 5 y 30 valores históricos de su KPI.

Los gráficos XmR se pueden crear utilizando tan solo 5 valores consecutivos. Si su medición tiene mucha variabilidad, es posible que necesite usar más de 5 puntos antes de que los cálculos de la línea central y el límite del proceso natural (también se conoce como límite normal) sean lo suficientemente estables. No hay reglas estrictas y rápidas aquí: debe usar su juicio y, si es necesario, obtener el asesoramiento de un experto en estadística y en control estadístico de procesos.

Lo más fácil es organizar los datos en una hoja de cálculo de Excel, en columnas para facilitar la gestión de los datos. Esto significa dos columnas: una para el valor de la fecha (como semana o mes) y otra para el valor de la medición de desempeño en cada fecha.

PASO 2: Organice sus valores de KPI en un gráfico de líneas.

Un gráfico XmR es un gráfico de líneas, con dos piezas de información adicionales añadidas: la línea central y los límites del proceso natural. Pero siempre es preferible comenzar con un gráfico de líneas básico, así puede verificar los patrones estacionales y normalizar los valores si existe algún patrón estacional .

PASO 3: Calcule la Línea Central, el nivel de referencia de desempeño.

Agregue otra columna en su hoja de cálculo y llámela Línea central.

La línea central de sus medidas de desempeño es simplemente el promedio de los primeros 5 valores en la serie de tiempo de su medición de desempeño. Recuerde, si su medición tiene mucha variabilidad, es posible que necesite más de 5 valores para el cálculo. Use su juicio.

¡NO actualice el promedio a medida que agrega nuevos valores de medición de desempeño! Está estableciendo una línea de base con esos primeros 5 o más valores, una línea de base que describe el nivel de desempeño para el proceso o el resultado en ese momento. Utilizará esta línea de base para comparar valores de medición de desempeño nuevos o posteriores. Y solo si ve una señal de que los valores de la medición se están alejando de esa línea central, la recalculará.

Entonces, una vez que lo haya calculado, copie ese valor hasta el final de la columna Línea central, para que todos los valores de medición tengan el mismo valor de Línea central.

PASO 4: Calcular los Límites Naturales del Proceso, rango de variación normal.

Agregue otras cuatro columnas en su hoja de cálculo y llámelas Rangos móviles, Rango móvil promedio, Límite de proceso natural inferior y Límite de proceso natural superior. También se conoce como limites de variación normal, porque obedece a causas normales (o típicas) y no a causas especiales (atípicas).

Calcular los rangos móviles.

Un rango móvil es simplemente una serie de cálculos en los que toma la diferencia entre valores sucesivos en su medición de desempeño. Cuando obtenga un valor negativo, simplemente ignore el signo negativo (el signo menos); solo desea saber el tamaño de la diferencia entre los valores sucesivos, no la dirección de la diferencia.

Solo necesita comenzar con los rangos móviles para los primeros 5 o más valores de medición, los mismos a partir de los cuales calculó la línea central.

El propósito de los cálculos del rango móvil es cuantificar la cantidad de variación normal en su medición de desempeño.

Calcule el rango móvil promedio.

Promedie los valores del rango móvil que calculó. Si basó su línea central en 5 valores de medición, tendrá 4 valores de rango móvil, así que promédielos.

El rango móvil promedio se utilizará en los cálculos para cuantificar cuánta variación normal tiene su medición de desempeño. En otras palabras, el rango móvil promedio lo ayudará a colocar esos «límites de proceso natural» superior e inferior en su gráfico XmR.

Calcular los límites del proceso natural.

Los límites de proceso natural superior e inferior en su gráfico XmR definirán la variación normal para la medición de desempeño. Se establecen a la misma distancia a ambos lados de la línea central de la gráfica XmR.

¡NO use la desviación estándar para los gráficos XmR! El uso del estadístico desviación estándar sobrestima el tamaño de los límites del proceso natural. Esta es la forma correcta:

Límite de proceso natural inferior = Línea central – (2,66 x rango móvil promedio)

Límite Superior del Proceso Natural = Línea Central + (2.66 x Rango Móvil Promedio)

(NOTA: este valor de 2,66 es siempre el valor que usará. Es una constante derivada estadísticamente que hace que los límites del proceso natural sean aproximadamente equivalentes a tres desviaciones estándar de la línea central, ya que se usaron rangos móviles de dos puntos como medición de variabilidad.)

PASO 5: agregue los límites de la línea central y del proceso natural a su gráfico y busque señales.

Hay tres señales comunes que buscará en sus gráficos XmR:

1. Causa especial (o valor atípico): un punto fuera de los límites del proceso natural indica que sucedió algo inusual. Solo averigüe qué fue, no intente solucionarlo a menos que sea un problema real, pero es probable que sea único. No recalcules nada.
2. Corto plazo: Al menos 3 de 4 puntos consecutivos más cerca del mismo Límite del Proceso Natural que de la Línea Central. Averigüe la causa, si fue algo que usted hizo o algo más que sucedió. Espere hasta que tenga al menos 5 puntos y luego vuelva a calcular los límites de la línea central y del proceso natural.
3. Largo plazo: Al menos 8 puntos consecutivos corriendo en un lado de la Línea Central indica un cambio repentino. Averigüe la causa: podría ser una iniciativa que implementó que funcionó, o algo más como la nueva estrategia o iniciativas. Utilice los puntos a largo plazo para volver a calcular los límites de la línea central y del proceso natural.

Ninguna de estas señales está presente en el siguiente ejemplo. Podría ser más útil medir esto con más frecuencia, como trimestral o mensualmente, para detectar cambios más rápidamente:

¡Hay más que aprender!

Los gráficos XmR no son difíciles en absoluto, pero para muchas personas que no se sienten muy cómodas con las estadísticas o los números, es posible que necesiten un poco más de ayuda. Y si tiene un KPI complicado, es posible que también necesite más ayuda.

Aquí hay dos referencias que son los mejores recursos que puedo recomendar para obtener más información sobre los gráficos XmR:

• El mejor libro para leer sobre la creación y el uso de gráficos XmR es Comprender la variación , de Donald Wheeler.
• Para obtener instrucciones prácticas más detalladas para gráficos XmR, además de ejemplos y plantillas de hojas de cálculo, tome mi curso en línea, Uso de gráficos inteligentes .

Personalmente recomiendo leer los libros del Dr. Deming, «Out of Crisis», y sobre todo «The new economics» en donde presenta grandes enseñazas de aplicación estadística. Tambien hay informacion en todos los libros sobre Control Estadistico de Procesos y en los libros de Kaoru Ishikawa.

La forma más útil de ver señales reales en un KPI es usar un gráfico XmR. Si no sabes lo que es, ¡descúbrelo!

Anexo:

Característica 1: Su medición de Desempeño en series temporales

Traza tus mediciones de desempeño en series temporales, con tanta historia como puedas razonablemente tener en tus manos. Alrededor de 20 valores es bueno, como los valores mensuales de los últimos dos años. Pero puede comenzar un gráfico XmR con tan solo 5 puntos de su medición de desempeño.

Característica 2: Línea Central de la medición

• Las señales de desempeño se encuentran en los patrones, no en los puntos de datos.
  • Las comparaciones mes a mes asumen que no hay variación rutinaria a lo largo del tiempo e interpretan erróneamente cualquier diferencia como una señal.
  • Las líneas de tendencia asumen que todo cambio es lineal y gradual, y que si Excel puede calcular una línea de tendencia, entonces debe haber una tendencia.
  • Las medias móviles asumen que existen patrones estacionales, y también que el cambio es suave y gradual.

Dos puntos no es una muestra lo suficientemente grande como para determinar si hay un cambio. Agregar una línea central a su serie temporal, calculada a partir de los primeros 5 o más puntos y luego mantenerla constante, le dará una línea de base visual para determinar cuándo los puntos futuros de su medición se comportan de manera diferente al pasado.

Para estos gráficos, existen reglas estadísticas que le ayudan a saber cuándo hay una señal y cuándo volver a calcular una nueva línea central. Por ejemplo, una de las señales de cambio es una ejecución de 8 puntos de su medición de desempeño en un lado de la Línea Central. A continuación, puede calcular una nueva Línea Central utilizando esos 8 puntos.

 

Característica 3: Los límites de la variación normal de la medición.

Todo varía. Todo. Y los valores de las mediciones de desempeño tienden a variar bastante, de mes a mes o de semana a semana o de trimestre a trimestre. El hecho de que un punto varíe más del 10% de su promedio, no significa que tenga un problema. Depende de cuánta variación natural haya en su medición para empezar.

Los gráficos X incluyen una medición de la variación natural, conocida como límites de variación normal. Por ejemplo, si un punto cae fuera de los límites del proceso natural en el gráfico, entonces sabes que algo ha sucedido fuera de lo común y vale la pena hacer un seguimiento. Los límites de proceso natural también lo ayudan a captar señales de solo 3 o 4 puntos de datos seguidos (no siempre tiene que esperar a que 8 puntos se comporten de manera diferente).

Determinación de si su proceso está “fuera de Control”. (Límites naturales de variación)

Se dice que un proceso está “fuera de Control” si se cumple cualquiera de las cosas siguientes:

1. Si uno o más puntos caen fuera de los límites de control
2. Si cuando la tabla de control está dividida en zonas tal y como se muestra a continuación, se cumple cualquiera de los siguientes puntos:

a. Dos puntos de tres puntos consecutivos están en el mismo lado del promedio en la zona A o una zona posterior.

b. Cuatro puntos, de cinco puntos consecutivos, se encuentran en el mismo lado del promedio en la zona B o una zona posterior.

c. Nueve puntos consecutivos están de un lado del promedio.

d. Hay seis puntos consecutivos, aumentando o disminuyendo.

e. Hay catorce puntos consecutivos, que alternan arriba y abajo.

f. Hay quince puntos consecutivos dentro de la zona C (por encima y por debajo del promedio)

Cómo construir un gráfico XmR para su KPI  20 DE MARZO DE 2018DE STACEY BARR |ÚLTIMA MODIFICACIÓN: 24 DE ABRIL DE 2018

Este artículo fue publicado por primera vez en http://measureupblog.com por Stacey Barr. Stacey es especialista en medición del desempeño organizacional y creadora de PuMP, una de las únicas metodologías deliberadas de medición del desempeño del mundo. PuMP es conocido por ser práctico, lógico y atractivo, porque fue diseñado para superar las mayores luchas de las personas con KPI y medicións. Si lo desea, aprenda sobre los malos hábitos que causan estas luchas y cómo detenerlas, tomando el curso gratuito en línea de Stacey «Los 10 secretos para el éxito de KPI» en www.staceybarr.com/the10secretstokpisuccess

Comentario final: (por razones obvias preferimos conservar el anonimato sobre la persona que nos comparte su opinión).

He leído muchos artículos sobre estrategia, metodologías, estructuras, ejecución y formas de seguimiento, pero no he encontrado lecturas sobre cómo validar una estrategia por medio de los datos que generan los indicadores de resultados. He utilizado algunos análisis estadísticos como la correlación y la estadística descriptiva, pero he leído poco al respecto. Se puede desarrollar una estrategia excelente y un plan estratégico completo con el Balanced Scorecard, pero al final son los resultados los que cuenta para probar una hipótesis estratégica. Como dijo William Deming: – “En Dios confiamos. Todos los demás deben traer datos”. Preocupado por el tema de la validación de la estrategia por medio del análisis de resultados recibimos algunas respuestas, a las que le dimos seguimiento.

• El método que usamos actualmente es un poco más sofisticado y se publicará cuando se introduzca más capacitación en el motor de Machine Learning. Por supuesto, requiere un modelo de estrategia claro como el cristal /* y un algoritmo ML bien diseñado + las habilidades necesarias de desarrollo de software de IA.

Entonces debiera entender que en este momento no existe un método simple para validar estadísticamente los indicadores esperando uno más sofisticado. Lo que no se sabe es si todas las estrategias tuvieron los indicadores correctos ni cual fue su contribución a la supervivencia de la empresa. Continuaré usándo el análisis de correlación.

• Tenemos dos opciones. Una es simplificar los modelos de estrategia hasta el punto en que podamos descubrir con el poder de nuestro cerebro humano las causas raíz probables de los resultados rojos que vemos en nuestros cuadros de mando. Y tal vez con el poder de… Excel. La segunda opción es usar modelos de estrategia en capas (simple-complejo) más realistas y usar el cerebro de Machine Learning para descubrir las causas raíz más probables de esos resultados (Lead) y resultado (retraso) resultados. De todos modos, estos cálculos, cualquiera que sea la alternativa, son solo para el equipo de OSM (Office of Strategy Management). El equipo ejecutivo, los gerentes y otros empleados no necesitan saber cómo hemos llegado a la conclusión de que ciertas hipótesis inválidas en nuestro modelo son las causas fundamentales de los resultados observados. ¡Para ellos, debe seguir siendo ‘magia OSM’!

¿qué te parece usar gráficos XmR para comprender los cambios estratégicos en los Kpi?, como dijo Stacey Barr. https://www.staceybarr.com/measure-up/build-xmr-chart-kpi/

• Está hablando de KPI operativos, que están fuera de mi área de competencia. Dentro del proceso de Ejecución de la Estrategia, los KPIs se emplean de manera completamente diferente, ya que se utilizan para validar hipótesis sobre cambios esperados, no para monitorear la evolución de las variables de los procesos.

Me gustó esta cita de Stacey Barr «La estrategia está fundamentalmente rota en demasiadas organizaciones y negocios. Los objetivos son vagos. La actividad es el enfoque, no los resultados. Carece de una priorización despiadada. Fue formulada como una actividad de casilla de verificación, no desde lo profundo». análisis y diálogo sobre lo que realmente importa. Y luego tratamos de encontrar KPI significativos y nos preguntamos por qué es tan difícil…»

Nota: La estrategia también es un proceso, los datos de los indicadores de la estrategia igualmente se pueden analizar de esa forma, no veo en que es distinto unos datos que provengan de un proceso operativo o los datos de un proceso sobre la estrategia.

Finalmente encontré una respuesta clara a lo que estaba buscando. Mucho sobre estrategia, objetivos, Kpi’s y ejecución, pero nada sobre resultados. Encontré la respuesta en los artículos de Stacey Barr (www.staceybarr.com

• Stacey Barr es una persona muy confundida con respecto al uso de KPI dentro de los ámbitos de la estrategia. Siga sus ‘percepciones’ superficiales bajo su propio riesgo.

El problema de la mayoría de los consultores expertos en Estrategia es que se solo su opinión es la que vale y se mantienen aislados de cualquier otra corriente, como si la estrategia fuera un mundo aparte. Da igual que los datos provengan del llenado de botellas de Cola o bien los datos de las nuevas ventas originadas producto de una estrategia recientemente implementada. Datos son datos y análisis es análisis.