Ensayo Cadenas de Markov

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Introducción.

El ensayo que se presenta a continuación trata acerca de los diversos temas aprendidos sobre la optimización de procesos, adentrándonos principalmente a conceptos básicos, así como la gestión de procesos y las etapas que se llevan a cabo para realizarlo. Así mismo, se comparte información estadística, procesos estadísticos, las etapas que se requieren llevar a cabo para realizarlo y por último concluimos con las cadenas de Márkov, usando por supuesto las probabilidades de ciertos eventos.

Cuando hablamos de la optimización de procesos nos referimos principalmente a la disciplina que sirve para ajustar un proceso con el fin de optimizar (buscar el mayor rendimiento, hacer mejor uso y más efectividad) de un grupo específico de medidas evitando violar cualquier restricción.

La optimización de procesos tiene como objetivos, empequeñecer los costos mientras de maximizan el rendimiento y la eficiencia, podemos tomar la optimización de procesos como una de las primordiales herramientas cuantitativas dentro de la toma de decisiones industriales. Dentro de la optimización de procesos tenemos la gestión por procesos, que prácticamente es una manera de dirigir y administrar por objetivo tiene analizar periódicamente de la forma en que se ejecutan las actividades y procesos en la organización buscando mejorarlo y optimizarlo continuamente.

En la gestión de procesos existen 7 etapas:

1. Identificación: hay algunas partes del trabajo que se deben de priorizar y focalizar, nos referimos a áreas críticas; que previamente hayan sido identificadas mediante monitores de calidad mostrando indicadores alejados de lo esperado, ya sea por, encuestas, planificación estratégica y con el análisis FODA.
2. Descripción: se expone detalladamente el proceso que se eligió, mediante; observación del campo donde se lleva a cabo dicho proceso y; conversación con los empleados que lo efectúan. Si se requiere complementar la información entonces, se puede recurrir a un manual o norma que lo describan.
3. Análisis: en esta etapa debe de haber muchas personas involucradas, aquellos que realizaron el proceso, expertos fuera y dentro de la empresa, así como personas que presenciaron el proceso. El diagrama de Ishikawa (diagrama de causa y efecto) es una de las herramientas más utilizadas para el análisis de problemas, efectúa un diagnóstico de aquellas posibles causas que causan fallas; facilitan la resolución de problemas desde la raíz.
4. Identificación de áreas problema y sus soluciones: en la etapa anterior se tiene que llegar a la conclusión de alguna/s área/s problema que explican el porque no se obtiene lo que se espera (usualmente es sólo una causa crítica importante para determinar un mal resultado).
5. Rediseño: una vez que las etapas anteriores hayan sido completadas, se volverá a diseñar el proceso, actividad o tarea una vez que la/s solución/es haya/n sido elegida/s.
6. Aplicación/ implementación: en esta etapa es crucial que las anteriores hayan sido completadas exitosamente porque le mejora se estaría aplicando directamente al proceso/tarea/actividad.
7. Evaluación: se debieron establecer metas capaces de ser evaluadas para compararlas con los resultados obtenidos.

Ahora bien, nos adentramos al tema de procesos estadísticos, básicamente es un conjunto de fases a completar para investigar basándonos en información numérica y obtener resultados apegados a un estudio. Dentro de los procesos estadísticos básicos, veremos; población o universo estadístico (conjunto de objetos ha analizar), individuo o unidad estadística (elemento perteneciente a la población), muestra (una porción de la población) y variable (aquello que cambia dependiendo de la unidad estadística en la población o la muestra).

Existe una población infinita, es decir, que los elementos no se pueden contabilizar, como los granos de área en el mar, los átomos, entre otros.

En estos procesos existen medidas de escalas, como las siguientes;

1. Nominal: sus valores son representados por categoría o algún grupo de pertenencia y carece de orden lógico. Por ejemplo, el género, no se puede establecer que uno sea superior que otro.
2. Ordinal: se presentan por categoría y cuentan con un orden lógico, por ejemplo, el grado de escolaridad, primaria, secundaria, bachillerato, etc.)
3. Intervalo: presentan magnitudes y distancia entre números de dicha escala, no cuentan con unos cero absolutos (aquél que denota ausencia del mismo), pero se puede decir que uno es mayor que otro, por ejemplo, la temperatura.
4. Razón: tienen mismas características que las de intervalo, no obstante, las de razón SI cuentan con unos cero absolutos, 0 representa una ausencia total de medida; como el peso, la distancia, altura, etc.

También podemos encontrar la clasificación de las variables estadísticas:

• Cualitativa: como su nombre lo dice, describe cualidades de un objeto o persona, únicamente características, por ejemplo, en color de ojos: café, azul, verde, etc.
• Cuantitativa: en este es únicamente utilizado numéricamente, contando o midiendo, se forma por porcentajes o recuentos. Por ejemplo: calificaciones, árboles en un bosque, etc.

• Discretas: son números finitos, provienen de un proceso de conteo.
• Continuas: son números infinitos, provienen usualmente de procesos de medición.

Etapas del proceso estadístico.

1. Recolección de información: se elige la muestra, determinar tipo de encuesta, diseñar el cuestionario y llevar a cabo el experimento.
2. Organización de la información: confeccionar tablas de frecuencias y seleccionar y confeccionar tipos de gráficos.
3. Análisis de la información: calcular los porcentajes y calcular los parámetros (de posición, dispersión y correlación).
4. Interpretación de resultados: establecer predicciones y test de causa y efecto.

Cadena de Márkov.

Hace referencia al desarrollo dentro de una teoría de la probabilidad y estadística, estableciendo una dependencia entre un evento y otro anterior, es utilizado para analizar el comportamiento de procesos estocásticos.

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