Técnicas para la mejora y resolución de problemas

 

Ø Brainstorming o tormenta de ideas: Es una técnica de grupo para generar ideas originales en un ambiente distendido. Persigue buscar el máximo número de ideas relacionadas con un concepto. Se basa en el respeto de todas las ideas de los participantes con la finalidad de estimular la participación y creatividad de todos los miembros del grupo.

Ø Los cinco por qués (Five whys): Técnica sistemática de preguntas utilizada en la fase de análisis para buscar posibles causas de un problema. Consiste en ir preguntando ¿por qué? hasta encontrar la causa raíz de los problemas. Normalmente es necesario preguntar cinco veces, de ahí el nombre de la herramienta, pero este número tan sólo es orientativo. Una vez que sea difícil para el equipo responder al "porqué", el origen del problema habrá sido encontrado.

Ø Reingeniería: La reingeniería de procesos es una técnica en virtud de la cual se analiza en profundidad el funcionamiento de uno o varios procesos dentro de una empresa con el fin de rediseñarlos por completo y mejorar radicalmente.

Ø Ciclo PDCA (Plan, Do, Check, Act) o Ciclo de Deming: Ciclo de planificación, realización, control y actuación que actúa como guía para llevar a cabo la mejora continua y lograr de una forma sistemática y estructurada la resolución de problemas. En este ciclo se basa el principio de mejora continua de la gestión de la calidad, es una de las bases que inspiran la filosofía de la calidad.

· Plan (P),
· Do (D),
· Check (C),
· Act (A).

Fuente:
Sangüesa Sánchez, Marta. Manual de Gestión de la Calidad. Cátedra de Calidad de Volkswagen. Universidad de Navarra

Ø Las 7 Herramientas:
Las siete herramientas tienen su origen en Japón, cuando W. Edwards Deming, a principio de los años 50 comenzó a inculcar a los japoneses los principios del análisis estadístico. Los japoneses recopilaron entonces unas técnicas o herramientas que pudieran ser usadas fácilmente por cualquier persona de la organización:

• Hoja de recogida de datos, hoja de registro o verificación: Herramienta utilizada para la recopilación ordenada y estructurada de datos relevantes que se generan en los procesos. Los datos recogidos con este instrumento suelen ser empleados posteriormente para el desarrollo de otras herramientas.
• Diagrama de flujo (Flow Chart): Es una representación gráfica de los pasos en un proceso. Es un instrumento muy útil para representar secuencias de pasos complejos. Su objetivo es determinar el funcionamiento real de un proceso para producir un resultado, este puede ser un producto, un servicio, información o una combinación de los tres.
• Histograma: Es un diagrama de barras que muestra de forma visual la distribución de frecuencias de datos cuantitativos de una misma variable. En el eje de abcisas se representan las clases o características y en el de ordenadas la frecuencia. Los histogramas suelen elaborarse mediante hojas de recogida de datos.
• Diagrama de correlación o de dispersión: Gráfico que muestra la existencia o no de una relación entre dos variables.
• Diagrama de Pareto: Es una forma particular de un histograma. A diferencia del histograma ordena los fallos no sólo respecto a su número, sino también respecto a su importancia relativa, es decir, podemos separar los problemas importantes de los triviales de modo que un equipo sepa a dónde dirigir sus esfuerzos.

Para interpretar esta herramienta se aplica la Regla de Pareto: Esta nos dice que hay muchos problemas sin importancia frente a solo unos graves, ya que por lo general, el 80% de los resultados/fallos totales se originan en el 20% de los elementos.

• Diagrama de Ishikawa, diagrama causa-efecto o diagrama de espina de pez: Representación gráfica de las relaciones lógicas que existen entre las causas y subcausas que producen un efecto determinado. Es una herramienta muy útil para desarrollar un análisis estructurado o discusión sobre un problema o tema concreto.

Fuente:
DEIOC, Departamento de estadística, investigación operativa y computación. Universidad de la Laguna

- Cartas de control de calidad: Representación gráfica de los distintos valores que toma una característica correspondiente a un proceso. Sirve para observar la evolución de este proceso en el tiempo y compararlo con unos límites de variación fijados previamente que se usan como base para la toma de decisiones.

Ø Las 7 nuevas herramientas:
Estas siete nuevas herramientas de gestión y planificación complementan a las anteriores. Nacen como un conjunto de técnicas para apoyar a gestores y directivos de las organizaciones para el mejor funcionamiento de la gestión de la calidad total para una empresa. En los años 70 la Unión Japonesa de Científicos e Ingenieros (JUSE) recopiló las siguientes herramientas como "las siete nuevas herramientas":

• Diagrama de afinidad o método KJ: Herramienta empleada para organizar la información obtenida en un brainstorming. Está diseñado para reunir opiniones, hechos e ideas sobre áreas que se encuentran desordenadas. Ayuda a agrupar elementos relacionados de manera natural. El resultado es la unión de cada grupo alrededor de cada concepto o tema.
• Diagrama de relaciones: Esta herramienta se emplea, al igual que el diagrama de afinidad, en la fase de planificación de la mejora de la calidad. Se utiliza para la exploración e identificación de las relaciones causales existentes entre distintos factores. Está especialmente indicada para aquellos casos en que se pretendan identificar relaciones complejas de causa-efecto o medios-objetivos.
• Diagrama de árbol: Herramienta cuya forma recuerda a la del organigrama funcional de una empresa, empleada para ordenar de forma gráfica las distintas actuaciones que se deben llevar a cabo para solucionar el problema o situación de análisis.
• Diagrama matricial: Se utiliza para ordenar gráficamente grupos de datos representando los puntos de conexión lógica existentes entre ellos. Las disposiciones más comunes son: diagrama matricial en “L”, diagrama en “A” o matriz triangular, diagrama matricial en “T”, diagrama matricial en “Y” y diagrama matricial en “X”.
• Diagrama matricial para el análisis de datos o matrices de priorización: Es una combinación de las técnicas de diagrama de árbol y diagrama matricial. Se emplea para la toma de decisiones en base a la priorización de actividades, temas, características de productos, etc., según criterios de ponderación conocidos.
• Diagrama de decisión: Herramienta cuyo objetivo es identificar, representar y eliminar todos los obstáculos posibles que pueden surgir en el proceso de implantación de soluciones a un problema.
• Diagrama de flechas: Es una representación gráfica en forma de red de la planificación de un proyecto, mostrando las relaciones existentes entre las distintas actividades. Para poder emplear esta herramienta necesitamos conocer las actividades o tareas correspondientes al proyecto en cuestión, su secuencia y su duración.

Técnicas para la planificación

Ø Benchmarking: Es un proceso sistemático y continuo para la medición o evaluación de las características técnicas o de calidad de una empresa comparando los resultados con sus competidores. Su objetivo es buscar información para la mejora organizativa de la empresa.

Ø DEE, Diseño de Experimentos o DOE, Design of Experiments: Herramienta empleada para optimizar los procesos. La aplicación de un DEE supone una reducción del número de pruebas y un abaratamiento en el desarrollo de los distintos productos.

Ø AMFE Análisis Modal de Fallos y Efectos o FMEA Failure Mode and Effects Analysis: Consiste en un método preventivo, que utilizadode forma sistemática permite identificar y analizar las causas y los efectos de los posibles fallos y las carencias en el producto o proceso. Su objetivo último es la aplicación de las necesarias acciones correctoras para reducir dichos efectos.
Ø QFD, Quality Function Deployment, Despliegue de la Función de Calidad: Se trata de una técnica que identifica las necesidades y exigencias del cliente. Su objetivo es incorporar los deseos y exigencias del cliente al proceso productivo de una empresa, desde su origen hasta su venta. Reduce los ciclos de desarrollo de productos, aumentando la calidad y disminuyendo los costes.

Técnicas para el control

Ø CEP, Control Estadístico de Procesos o SPC, Statistical Process Control: Esta herramienta sirve para asegurar la calidad de los productos controlando los procesos. Lo importante es la prevención de los posibles defectos antes de ser fabricado el producto. El CEP se basa en la utilización de gráficos de control adecuados a las características y la distinta naturaleza del proceso valorado.
Ø Índices de capacidad:

• Índice de capacidad de máquina: Sirve para valorar la capacidad de calidad de una máquina comparando la dispersión generada por ésta, con las tolerancias del parámetro de estudio.
• Cm: Hace una comparación entre la dispersión de la máquina y las tolerancias del parámetro.
• Cmk: Valora la dispersión y el centraje.
• Índice de capacidad de proceso: Método usado para valorar la capacidad de calidad de un proceso con respecto a un parámetro y periodo de tiempo fijados.
• Cp: Compara la dispersión del proceso con las tolerancias del parámetro.
• Cpk: Cumple la misma función que el índice Cp y valora también el centraje.

Ø Auditoría de calidad: La norma UNE-EN ISO 9000:2000 define textualmente a la auditoría de calidad como:
"Proceso sistemático, independiente y documentado para obtener evidencias de la auditoría y evaluarlas de manera objetiva con el fin de determinar la extensión en que se cumplen los criterios de auditoría".
Fuente: UNE-EN ISO 9000:2000 Apartado 3.9.1.

Se pueden diferencia por su ámbito de aplicación (auditorías de producto, auditorías de proceso y auditorías de sistema) o por su ámbito de actuación (auditorías internas y auditorías externas).

LOGs para nuestros desarrollos de Software

El control de logs en una aplicación que generamos es tan importante como lograr cumplir con las expectativas de rendimiento y almacenamiento en los aspectos funcionales y no funcionales del sistema.

Por tal motivo sugiero que den una mirada al artículo Registrando sucesos a nuestro criterio donde se muestran los lineamientos básicos de como registrar sucesos en los logs, utilizando la aplicación freeware SYSLOG.

Accedan también a la información proporcionada por Wikilearning en la monografía Control, Administración e Integridad de Logs

Que les sea útil.

QC STORY

El método de solución de problemas, llamado por los japoneses "QC STORY", es una pieza fundamental para ejercer el control de calidad por el método PCDA gerencial

EL CONTROL DE CALIDAD Y LA QC STORY

el control de calidad consta de etapas para su aplicación, la solución de problemas "QC STORY" es aplicable en el sentido de:

• Planeación de la calidad: Consiste en el establecimiento de los estándares de calidad para la satisfacción de las personas.
• Mantenimiento de la calidad: Consiste en la conservación de los estándares de la calidad con el fin de establecer una "Calidad estándar", un "costo estándar", una "Atención estándar", una "moral estándar" y una "Seguridad estándar", es aquí donde se utiliza la "QC STORY" para eliminar los desvíos crónicos de calidad.
• Mejoras de calidad: Consiste en el establecimiento  de nuevos estándares de calidad con el objeto de obtener un producto o servicio mejor. En este caso la "QC STORY" para redireccionar el proceso.

LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS COMO MÉTODO GERENCIAL

La gran mayoría de las decisiones gerenciales se basan en el sentido común y en la experiencia de los responsables del manejo empresarial. El análisis que se haga del problema es justamente lo que hace que se tomen las decisiones correctas y se encuentre una solución viable.

PCDA: Es el modelo gerencial de solución de problemas para todos los recursos de la empresa

Cualquier decisión que se tome en cualquier nivel, frente al gerenciamiento de la organización , debe estar orientada para la solución de problemas y por ende precedida por un análisis de proceso conducido de manera secuencial, recurriendo a todas las personas que entren dentro del proceso exigiendo un análisis completo de las tareas que cada uno realiza, siguiendo el método de manera fiel.

ANÁLISIS DE PROCESOS

Las organizaciones tienen problemas frecuentes que afectan la productividad y la calidad de los productos perjudicando así su posición frente a la competencia, si no se pone especial atención a esto la empresa tenderá a desaparecer en un corto plazo. Los gerentes deben alimentar constantemente el conocimiento y experiencia que tienen con hechos y datos que les hagan tomar las decisiones adecuadas para ejercer una dirección correcta, por ello es que surge el "Análisis de procesos" como una herramienta para la solución de problemas.

Método y herramientas del análisis de procesos

El análisis de procesos es una secuencia de procedimientos lógicos basado en hechos y datos que tiene como objetivo localizar la causa fundamental de los problemas y es utilizado en el gerenciamiento interfuncional de la empresa para hallar soluciones definitivas y alcanzar las metas directivas.

El análisis de procesos debe ser practicado por todas las personas de la empresa y es una de las actividades mas importantes del "Control Total de Calidad". En este análisis deben intervenir también todos los recursos científicos y tecnológicos de los que la empresa disponga.

Las decisiones gerenciales no deben ser tomadas sin que sean fundamentadas en un análisis de procesos, basados en hechos y datos, a través del método de solución de problemas.

APLICACIÓN DEL MÉTODO

MODELO DE SOLUCIÓN DE PROBLEMAS "QC STORY"  

PCDA
FASE
OBJETIVO

P
Identificación del problema
Definir claramente el  problema y reconocer su importancia.

P
Observación
Investigar las características específicas del problema con una visión amplia y desde diferentes puntos de vista.

P
Análisis
Descubrir las causas fundamentales.

P
Plan de acción
Concebir un plan para bloquear las causas fundamentales.

D
Acción
Bloquear las causas fundamentales.

C
Verificación
Verificar si el bloqueo fue efectivo.

A
Estandarización
Prevenir la reaparición del problema.

A
Conclusión
Recapitular todo el proceso de la solución del problema para futuros trabajos.

Comentario final

El método de solución de problemas "QC STORY" descrito anteriormente, es el método japonés de la JUSE (Union of Japanese Scientists and Enginers) y ha tenido una buena aceptación en el mercado latinoamericano y se le dio el nombre de "molino de viento". Para su aplicación el profesor Falconni recomienda para su aplicación las siguientes normas:

1. Utilizar el método en problemas pequeños y simples a nivel de cada sección.

2. Seguir el método fielmente.

3. Durante la presentación del problema se debe destacar la etapa del método que está siendo analizada.

4. Deben hacerle las observaciones necesarias a cada etapa del proceso.

Contexto del control de calidad: Debe garantizar la calidad de los productos, controlando los procesos para conseguir la satisfacción de los clientes .

 

Copia fiel de Gestipolis

Herramientas básicas para la resolución de problemas

La evolución del concepto de calidad aplicado a la industria, y ahora a los servicios, muestra claramente que se ha pasado de una etapa, en donde la calidad era aplicada totalmente al control realizado al final de las líneas de producción, a otra donde aplicamos calidad total a todo dentro de la organización. Por ende, ya se habla de calidad de vida en el trabajo, calidad de vida en los servicios y calidad ambiental.
Recordemos que el concepto de calidad hoy en día, es aplicado en el ámbito industrial, como el logro de hacer las cosas bien la primera vez. Y se aplica control de calidad sobre las operaciones desde el diseño. Hasta que se obtiene el producto final e inclusive se habla de la calidad en la atención al cliente.
El camino que nos lleva hacia la Calidad Total crea una nueva cultura, establece y mantiene un liderazgo, desarrolla al personal y lo hace trabajar en equipo, además de enfocar los esfuerzos de calidad total hacia el cliente y a planificar cada uno de los pasos para lograr la excelencia en sus operaciones.
El hacer esto exige vencer obstáculos que se irán presentando a lo largo del camino. Estos obstáculos traducidos en problemas se deben resolver conforme se presentan evitando con esto las variaciones del proceso. Para esto es necesario basarse en hechos y no dejarse guiar solamente por el sentido común, la experiencia o la audacia. Basarse en estos tres elementos puede ocasionar que al momento de obtener un resultado contrario al esperado nadie quiera asumir responsabilidades.
De allí la importancia de basarse en hechos reales y objetivos, además de que surge la necesidad de aplicar herramientas de solución de problemas adecuadas y de fácil comprensión.
Las herramientas y técnicas cualitativas y no cuantitativas son las siguientes:
1. Recolección de datos.
2. Lluvia/Tormenta de ideas (Brainstorming).
3. Diagrama de Paretto.
4. Diagrama de Ishikawa.
5. Diagrama de flujo.
6. Matriz de relación.
7. Diagrama de comportamiento
8. Diagrama de Gantt.
9. Entrevistas.
10. Listas checables.
11. Presentación de resultados.
La experiencia de los especialistas en la aplicación de estas herramientas señala que bien utilizadas y aplicadas, con la firme idea de estandarizar la solución de problemas, los equipos pueden ser capaces de resolver hasta el 95% de los problemas.
RECOLECCIÓN DE DATOS
CONCEPTO
Es una recolección de datos para reunir y clasificar las informaciones según determinadas categorías de un evento o problema que se desee estudiar. Es importante recalcar que este instrumento se utiliza tanto para la identificación y análisis de problemas como de causas.
USO
Hace fácil la recopilación de datos y su realización de forma que puedan ser usadas fácilmente y ser analizadas automáticamente. Una vez establecido el fenómeno que se requiere estudiar e identificadas las categorías que lo caracterizan, se registran los datos en una hoja indicando sus principales características observables.
Una vez que se ha fijado las razones para recopilar los datos, es importante que se analice las siguientes cuestiones:
· La información es cuantitativa o cualitativa.
· Cómo se recogerán los datos y en que tipo de documentos se hará.
· Cómo se utilizará la información recopilada.
· Cómo se analizará.
· Quién se encargará de recoger los datos.
· Con qué frecuencia se va a analizar.
· Dónde se va a efectuar.
OTROS NOMBRES
· Hoja de recogida de datos
· Hoja de registro
· Verificación
· Chequeo o Cotejo
PROCEDIMIENTO
1. Identificar el elemento de seguimiento
2. Definir el alcance de los datos a recoger.
3. Fijar la periodicidad de los datos a recolectar.
4. Diseñar el formato de la hoja de recogida de datos, de acuerdo a la cantidad de información a escoger, dejando espacio para totalizar los datos, que permita conocer: las fechas de inicio y termino, las probables interrupciones, las personas que recoge la información, la fuente etc.
LLUVIA DE IDEAS
CONCEPTO
Técnica que consiste en dar oportunidad, a todos los miembros de un grupo reunido, de opinar o sugerir sobre un determinado asunto que se estudia, ya sea un problema, un plan de mejoramiento u otra cosa, y así se aprovecha la capacidad creativa de los participantes.
USO
Se pueden tener dos situaciones ante la solución de un problema:
1. Que la solución sea tan evidente que sólo tengamos que dar los pasos necesarios para implementarla, y
2.  Que no tengamos idea de cuáles pueden ser las causas, ni las soluciones.
Es aquí donde la sesión de tormenta de ideas es de gran utilidad. Cuando se requiere preseleccionar las mejores ideas.
OTROS NOMBRES
· Brain Storming
· Tormenta de ideas
PROCEDIMIENTO
1. Nombrar a un moderador del ejercicio.
2. Cada miembro del equipo tiene derecho a emitir una sola idea por cada turno de emisión de ideas.
3. No se deben repetir las ideas.
4. No se critican las ideas.
5. El ejercicio termina cuando ya no existan nuevas ideas.
6. Terminada la recepción de las ideas, se les agrupa y preselecciona conforma a los criterios que predefina el equipo.
DIAGRAMA DE PARETTO
CONCEPTO
Gráfico cuyas barras verticales están ordenadas de mayor a menor importancia, estas barras representan datos específicos correspondientes a un problema determinado, la barra más alta esta del lado izquierdo y la más pequeña, según va disminuyendo de tamaño, se encuentra hacia la derecha.
USO
Ayuda a dirigir mayor atención y esfuerzo a problemas realmente importantes, o bien determina las principales causas que contribuyen a un problema determinado y así convertir las cosas difíciles en sencillas. Este principio es aplicable en cualquier campo, en la investigación y eliminación de causas de un problema, organización de tiempo, de tareas, visualización del antes y después de resuelto un problema, o en todos los casos en que el efecto final sea el resultado de la contribución de varias causas o factores.
PROCEDIMIENTO
1. Decidir qué problemas se van a investigar y cómo recoger los datos.
2. Diseñar una tabla de conteo de datos (totales).
3. Elaborar una tabla de datos.
· Lista de ítems
· Totales individuales
· Totales acumulados
· Composición porcentual
· Porcentajes acumulados
4. Organizar los ítems de mayor a menor.
5. Dibujar dos ejes verticales y uno horizontal  
6. Construir un diagrama de barras.
7. Dibujar la curva acumulada (curva de Pareto).
8. Escribir cualquier información necesaria.
DIAGRAMA DE ISHIKAWA
CONCEPTO
Técnica de análisis de causa y efectos para la solución de problemas, relaciona un efecto con las posibles causas que lo provocan.
USO
Se utiliza para cuando se necesite encontrar las causas raíces de un problema. Simplifica enormemente el análisis y mejora la solución de cada problema, ayuda a visualizarlos mejor y a hacerlos más entendibles, toda vez que agrupa el problema, o situación a analizar y las causas y subcausas que contribuyen a este problema o situación.
OTROS NOMBRES
· Diagrama de espina de pescado
· Diagrama Causa Efecto
PROCEDIMIENTO
1. Ponerse de acuerdo en la definición del efecto o problema
2. Trazar una flecha y escribir el “efecto” del lado derecho
3. Identificar las causas principales a través de flechas secundarias que terminan en la flecha principal
4. Identificar las causas secundarias a través de flechas que terminan en las flechas secundarias, así como las causas terciarias que afectan a las secundarias
CAUSA MAYOR
CAUSA MAYOR
DEFECTO
CAUSA MAYOR
CAUSA MAYOR
5. Asignar la importancia de cada factor
6. Definir los principales conjuntos de probables causas: materiales, equipos, métodos de trabajo, mano de obra, medio ambiente (4 M`s)
7. Marcar los factores importantes que tienen incidencia significativa sobre el problema
8. Registrar cualquier información que pueda ser de utilidad
MATRIZ DE RELACIÓN
CONCEPTO
Gráfico de filas y columnas que permite priorizar alternativas de solución, en función de la ponderación de criterios que afectan a dichas alternativas.
USO
· Cuando se requiere tomar decisiones más objetivas.
· Cuando se requiere tomar decisiones con base a criterios múltiples.
OTROS NOMBRES
· Matriz de priorización
· Matriz de selección
PROCEDIMIENTO
1. Definir las alternativas que van a ser jerarquizadas
2. Definir los criterios de evaluación
3. Definir el peso de cada uno de los criterios
4. Construir la matriz
5. Definir la escala de cada criterio
6. Valorar cada alternativa con cada criterio (usando la escala definida anteriormente)
7. Multiplicar el valor obtenido en el lado izquierdo de las casillas, por el peso de cada criterio y anotarlo a la derecha de cada casilla
8. Sumar todas las casillas del lado derecho y anotar el resultado en la casilla Total
9. Ordenar las alternativas de mayor a menor
DIAGRAMA DE COMPORTAMIENTO
CONCEPTO
Herramienta que permite graficar los puntos del comportamiento de una variable, de acuerdo a como se van obteniendo.
USO
· Para representar visualmente el comportamiento de una variable
· Evaluar el cambio de una proceso en un período
NOMBRES
· Diagrama de Tendencias
PROCEDIMIENTO
1. Decidir qué problema se va a monitorear y cómo se van a recoger los datos
2. Mantener el orden de los datos, tal como fueron recolectados
3. Dibujar un eje vertical y uno horizontal (Eje X Tiempo - Eje Y Medida)
4. Marcar los puntos. Un punto marcado indica ya sea la medición o cantidad observada en un tiempo determinado
5. Unir las líneas de puntos
6. Escribir en el diagrama cualquier información necesaria
DIAGRAMA DE GANTT
CONCEPTO
Gráfico que establece el orden y el lapso en que deben ejecutarse las acciones que constituyen un proyecto.
USO
· Permite vigilar el cumplimiento de un proyecto en el tiempo.
· Permite determinar el avance en un momento dado.
OTROS NOMBRES
· Cronograma de actividades
PROCEDIMIENTO
1. Identificar y listar todas las acciones que se deben realizar para cumplir con un proyecto
2. Determinar la secuencia de ejecución de las acciones
3. Definir los responsables de ejecutar cada acción
4. Escoger la unidad de tiempo adecuada para trazar el diagrama
5. Estimar el tiempo que se requiere para ejecutar cada acción
6. Trasladar la información anterior a las ubicaciones correspondientes en el diagrama
ENTREVISTAS
CONCEPTO
Técnica que permite reunir información directamente con el involucrado en el proceso.
USO
Obtener información de clientes o proveedores de un proceso.
PROCEDIMIENTO
1. Planear la entrevista. Determinar que información se necesita recopilar.
2. Elaborar una guía para la entrevista (introducción, preguntas relacionadas con el tema). Elaborar una prueba piloto.
3. Seleccionar las personas que más conozcan sobre el tema.
4. Programar la entrevista. Planear el tiempo necesario para realizar la entrevista.
5. Ubicar un lugar apropiado para realizar la entrevista sin interrupciones.
6. Invitar al entrevistado, informarle del objetivo, fecha y lugar donde se realizará la entrevista.
7. Realizar la entrevista (sea puntual, cordial y desarrolle la guía para la entrevista, luego resuma y permítale al entrevistado hacer comentarios. Dele las gracias.)
LISTAS CHECABLES
CONCEPTO
Método, lista u hoja de información para lograr que nada se nos olvide ni se omita, en la cual la información consignada es de fácil análisis y verificación. Las podemos encontrar con diferencias sencillas y de tres tipos:
· Guías para la realización secuencial de operaciones, observaciones o verificaciones.
· Tablas o formatos para facilitar la recolección de los datos.
· Dibujos o esquemas para señalar la localización de puntos de interés.
USO
· Muestra una secuencia sistemática de hacer las cosas.
· Facilita la recolección de datos.
· Relaciona pasos o elementos que constituyen el todo de un proyecto o de una preparación.
· Proporciona un medio de seguimiento y control del avance de un proyecto.

 

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Métodos de resolución de problemas

Diferentes son las técnicas de resolución de problemas que se pueden utilizar para las tareas que debe realizar un SBC. Existen ciertas técnicas generales que se pueden aplicar a diferentes tipos de dominios y tareas. De ellas destacaremos las tres más utilizadas:

• Clasificación Heurística (Heuristic Classification)
• Resolución Constructiva (Constructive Problem Solving)
• Hipótesis y Prueba Jerárquica (Hierarchical Hipotesize and Test)

Clasificación Heurística

La clasificación es un método utilizado en muchos dominios. El elemento esencial de ésta consiste en que el experto escoge una categoría de un conjunto de soluciones previamente enumerado.

En dominios simples, el disponer de las características esenciales de cada una de las categorías es suficiente para establecer la clase del problema y su solución. Esto no ocurre así cuando la complejidad del problema aumenta, pues las características esenciales son cada vez más difíciles de identificar. El objetivo de la técnica de clasificación heurística será obtener y representar el conocimiento necesario para que la asociación problema-solución se pueda realizar.

Se define como clasificación heurística a toda asociación no jerárquica entre datos y categorías que requiere de inferencias intermedias. Es decir, el establecer la clase de un problema requiere realizar inferencias y transformaciones sobre éste, para poder asociarlo con la descripción de la clase. El esquema de razonamiento para hacer estas inferencias se ha de adquirir del experto.

La clasificación heurística se divide en tres etapas:

1. Abstracción de los datos

Por lo general, se hace una abstracción del caso concreto para acercarlo a las soluciones que se poseen.

2. Asociación heurística

Se busca la mayor coincidencia entre el caso abstraído y las soluciones. Esta asociación es de naturaleza heurística, es decir, depende de conocimiento basado en la experiencia, y, por lo general, la correspondencia entre caso y soluciones no será uno a uno, existirán excepciones, y las coincidencias no serán exactas.

La solución corresponderá con la que mejor coincida con la abstracción de los datos.

3. Refinamiento de la solución

Haber identificado la abstracción de la solución reducirá el espacio de búsqueda, ahora será necesario buscar la mejor solución determinada por la solución abstracta. Esto puede necesitar de más deducciones, o de la utilización de más información. De esta manera se debe reducir el espacio de búsqueda hasta encontrar la mejor solución.

En la siguiente figura se puede ver un esquema del proceso.

Dentro de este proceso, un punto importante es la abstracción de los datos. Tres son las más utilizadas::

Abstracción definicional

Se deben extraer las características definitorias del problema y focalizar la búsqueda con éstas. Le corresponde al experto decidir cuáles son esas características.

Cualitativa

Supone abstraer sobre valores cuantitativos, convirtiéndolos en cualitativos (e.g.: Fiebre = 39 grados ===> Fiebre = alta).

Generalización

Se realiza abstracción sobre una jerarquía de conceptos (e.g.: forma = pentágono ===> forma = polígono).

Se puede ver que esta metodología de resolución de problemas capta una gran cantidad de dominios, siendo adecuada para cualquier problema en el que se pueda hacer una enumeración del espacio de soluciones. Es válida para todas las tareas de análisis.

Clasificación heurística en los sistemas de reglas

Por lo general, la construcción de un sistema mediante clasificación heurística basado en reglas es una labor iterativa. A los expertos les es difícil dar las reglas que son capaces de realizar la labor de clasificación, y además encuentran difícil el formalismo de las reglas.

El proceso de refinamiento del sistema ha de hacerse paso a paso, añadiendo nuevas reglas que cubran nuevos casos y vigilando las interacciones. La metodología que se suele seguir es la siguiente:

1. El experto da las nuevas reglas al IC.
2. El IC cambia la base de conocimiento.
3. El IC prueba casos ya resueltos para comprobar inconsistencias.
4. Si aparecen errores, se comprueba el nuevo conocimiento con el experto y se empieza de nuevo.
5. Se prueban nuevos casos.
6. Si no hay problemas se para, si los hay se retorna al principio.

Esta labor iterativa se puede dividir para cada uno de los módulos que componen el sistema, reduciendo de esta manera las interacciones entre diferentes partes del conocimiento.

Estrategias de adquisición del conocimiento con clasificación heurística

La aplicación de la clasificación heurística a diferentes problemas ha dado con métodos que permiten dirigir la explicitación del conocimiento por parte del experto de una manera más sistemática, enfocando la labor de extracción en cada uno de los elementos que componen las reglas (hipótesis, evidencias, cadenas de inferencia, hechos intermedios, confianza en las evidencias y las asociaciones evidencia-hipótesis). Algunos de los pasos que debe incluir la adquisición son los siguientes:

Diferenciación

Buscar los síntomas que distinguen entre hipótesis.

Frecuencia de condicionalización

Buscar condiciones de base que hagan a una hipótesis más o menos probable.

Distinción de síntomas

Identificar propiedades de síntomas que indican las causas originales.

Condicionalización de síntomas

Buscar las condiciones bajo las cuales se espera que aparezcan ciertos síntomas dada una hipótesis.

División de caminos

Descubrir los sucesos intermedios entre hipótesis y síntomas que son más probables.

Diferenciación de caminos

Buscar los eventos intermedios que pueden diferenciar hipótesis con similares evidencias.

Diferenciación de condiciones

Determinar el grado de confianza a aplicar al resultado de las condiciones.

Condicionalización de condiciones

Buscar las condiciones de base que afectan a la confianza de las condiciones.

La conjunción de todas estas fases permiten construir la base de conocimiento necesaria para la resolución del problema.

Aplicación de la clasificación heurística

Como ejemplo de la técnica de clasificación heurística, vamos a plantear un pequeño SBC para la concesión de créditos bancarios para creación de empresas. El propósito de este sistema será examinar las solicitudes de créditos de clientes con pretensiones de crear una empresa para determinar si se les debe conceder y qué cuantía es la recomendable respecto a la que solicitan.

El problema que se nos plantea tiene por lo tanto una labor de análisis que nos ha de predecir la fiabilidad de si cierta persona, en ciertas condiciones, será capaz de devolver un crédito si se lo concedemos. El número de soluciones a las que podemos llegar es evidentemente finito: el crédito se concede, o no se concede, y en el caso de que se conceda, se decidirá si la cuantía solicitada es adecuada o si sólo se puede llegar hasta cierto límite.

Todas estas características indican que la metodología de resolución que mejor encaja es la clasificación heurística, por lo tanto dirigiremos el planteamiento con las fases que necesita.

Deberemos plantear cuatro tipos de elementos y los mecanismos para transformar unos en otros. El primero será cómo se plantearán los problemas al sistema, es decir, qué elementos se corresponderán con los datos específicos, las solicitudes de crédito.

Esta información ha de definir el estado financiero del solicitante, el motivo por el que pide el crédito, cuánto dinero solicita, etc. Supongamos que una solicitud contiene la siguiente información:

• Si tiene avales bancarios.
• Si tiene familiares que puedan responder por él.
• Si tiene cuentas corrientes, casas, coches, fincas, etc. y su valoración.
• Si tiene antecedentes de morosidad.
• Si ha firmado cheques sin fondos.
• Si tiene créditos anteriores concedidos.
• Tipo de empresa que quiere crear.
• Cantidad de dinero que solicita.

Esta información deberá convertirse mediante el proceso de abstracción de datos en los problemas abstractos a partir de los cuales se hará el razonamiento. Podríamos decidir que nuestras soluciones abstractas quedan definidas por los siguientes atributos:

• Apoyo financiero: Valoración de la capacidad económica para responder al valor del crédito que solicita. Este apoyo se puede evaluar con la información sobre avales y personas allegadas que puedan responder por él.
• Bienes: Dinero o propiedades que puedan usarse para responder por el crédito o que se puedan embargar en caso de no devolución.
• Fiabilidad de devolución: Información sobre si el cliente tiene antecedentes económicos positivos o negativos.
• Compromiso: Información sobre si ya se tienen compromisos económicos con esa persona o si se tienen intereses especiales con ella.
• Viabilidad de la empresa: Tipo de empresa que se quiere crear y su posible futuro.

Supondremos que estos cinco atributos pueden tomar valores cualitativos que estarán dentro de este conjunto: muy bueno, bueno, normal, regular, malo, muy malo.

Para realizar la abstracción de datos se podrían dar un conjunto de reglas que harían la transformación, como por ejemplo:

• si avales > 10 millones o tío rico entonces apoyo financiero bueno
• si avales entre 10 millones y un millón entonces apoyo financiero normal
• si avales < 1 millón entonces apoyo financiero malo
• si suma bienes < 10 millones entonces bienes malo
• si suma bienes entre 10 y 20 millones entonces bienes normal
• si suma bienes > 20 millones entonces bienes bien
• si cheques sin fondos o moroso entonces fiabilidad muy mala
• si fábrica de agujeros entonces viabilidad muy mala
• si hamburguesería o heladería entonces viabilidad normal
• si grandes almacenes o proveedor de Internet entonces viabilidad muy buena
• si concedido crédito < 1 millón entonces compromiso regular
• si concedido crédito > 10 millones o hermano del director entonces compromiso bueno

El conjunto de soluciones abstractas a las que podría dar el análisis de las solicitudes podría ser el siguiente:

• Denegación: no hay crédito para el cliente.
• Aceptación: se acepta el crédito tal como se solicita.
• Aceptación con rebaja: se acepta el crédito, pero se rebaja la cantidad solicitada; harán falta reglas para crear la solución concreta indicando la cantidad final que se concede.
• Aceptación con interés preferente: se concede la cantidad solicitada, pero además se rebajan los intereses que normalmente se ponen al crédito; en este caso también hará falta generar una solución concreta.

Ahora nos faltan las reglas que nos harán la asociación heurística entre los problemas abstractos y las soluciones abstractas. Un conjunto de reglas que cubre una pequeña parte del espacio de soluciones podría ser:

• si apoyo financiero regular y bienes malo entonces denegar
• si fiabilidad mala o muy mala entonces denegar
• si apoyo financiero normal y bienes normal y viabilidad buena entonces aceptar con rebaja
• si apoyo financiero bueno y bienes normal y compromiso normal y viabilidad buena entonces aceptar
• si apoyo financiero bueno y bienes bueno y compromiso muy bueno y viabilidad muy buena entonces aceptar con interés preferente

Por último, nos hacen falta reglas para poder generar soluciones concretas en los casos que son necesarias; algunas reglas podrían ser:

• si aceptación con rebaja y petición > 5 millones y bienes = 5 millones entonces rebaja a 5 millones
• si aceptación con interés preferente y petición > 10 millones y bienes > 10 millones entonces rebaja de un 1% de interés
• si aceptación con interés preferente y hermano del director entonces rebaja de un 2% de interés.....

Resolución Constructiva

En contraste con la clasificación heurística, hay dominios en los que las soluciones no se pueden enumerar a priori, sino que la solución ha de construirse. Por ejemplo, en problemas de diseño, o de planificación, y por lo general, todos los sistemas que incluyen tareas de síntesis.

Este tipo de problemas se pueden atacar mediante métodos no guiados por conocimiento, pero obtener una solución satisfactoria es computacionalmente prohibitivo.

Construir una solución necesita que exista un modelo de la estructura y el comportamiento del objeto que se desea construir, modelo que debe contener conocimiento acerca de las restricciones que se deben satisfacer. Este conocimiento debe incluir:

1. Restricciones en la configuración de los componentes.
2. Restricciones respecto a las entradas y salidas.
3. Interacciones entre estos dos tipos de restricciones.

Dos son las estrategias generales que se siguen para la resolución de este tipo de problemas:

• Proponer y aplicar (Propose and apply).
• Mínimo compromiso (Least commitment).

Proponer y aplicar

En principio, el experto debe tener una idea clara de la descomposición en tareas del problema y de las relaciones espacio-temporales entre éstas, para de esta manera plantear las restricciones que se tienen que cumplir. Se han de definir también las operaciones que se pueden efectuar en cada estado de la resolución, cuándo se pueden aplicar y cuáles son sus efectos. Los pasos que se siguen en esta metodología son los siguientes, para cada tarea a realizar para alcanzar la solución:

• Inicializar el objetivo: se crea el elemento que define el estado actual.
• Proponer un operador: se seleccionan operaciones plausibles sobre el estado actual.
• Podar operadores: se eliminan operadores de acuerdo con criterios globales. Estos criterios globales consistirán en criterios de consistencia generales que permiten descartar operadores que, aún siendo aplicables, se ve claramente que no mejorarán la solución (e.g.: no tiene sentido escoger el operador que deshaga el efecto del último operador aplicado).
• Evaluar operadores: se comparan los efectos de los operadores sobre la solución y se evalúa su resultado. Es en este punto donde interviene el conocimiento del experto para realizar la evaluación de los operadores.
• Seleccionar un operador: se escoge el operador mejor evaluado.
• Aplicar el operador: se aplica el operador al estado actual.
• Evaluar el objetivo: Se comprueba si se ha llegado al objetivo, continuando si se ha cumplido, o reconsiderando si no.

Mínimo compromiso

Un planteamiento alternativo consiste en partir de soluciones parciales e ir reformándolas hasta llegar a la solución. La estrategia sería la siguiente:

• Partir de una solución inicial no óptima, pero que satisfaga las restricciones.
• Hacer una modificación sobre la solución. Esta modificación ha de hacerse de acuerdo con la heurística de mínimo compromiso, es decir, escoger la acción que menos restricciones imponga sobre la solución y, por lo tanto, menos restricciones imponga sobre el próximo paso.
• Si la modificación viola alguna de las restricciones, se intenta deshacer alguno de los pasos anteriores, procurando que las modificaciones sean las mínimas. Esta modificación no tiene por qué ser precisamente deshacer el último paso que se realizó.

El conocimiento del experto ha de aparecer en la evaluación de los efectos de los operadores sobre las restricciones, de manera que se pueda escoger siempre el operador con menos efecto sobre éstas y que permita más libertad de movimientos.

Hipótesis y Prueba Jerárquica

Esta metodología combina aspectos de la clasificación heurística y la resolución constructiva de problemas. Está indicado para problemas en los que:

• El espacio de soluciones es muy grande, pero enumerable.
• La solución puede ser una combinación de un conjunto de hipótesis.

Parte de la idea de que el espacio de soluciones está organizado jerárquicamente, de manera que en niveles más altos se encuentran soluciones más generales, que se deben refinar mediante el conocimiento que guiará a través del árbol de soluciones a soluciones más concretas.

La estructuración en forma jerárquica ayuda a plantear el problema y a focalizar la solución. Será labor del experto el definir la jerarquía y el conocimiento necesario para evaluar el estado de la solución en cada nodo, tanto para descender hacia soluciones más concretas como para descartar ramas.

Copia fiel de Wikipedia

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