Uso eficiente de la información disponible.

* Problemática:

* Como en muchas situaciones el problema viene al tratar de reducir los costos de producción para tratar de obtener más ganancia. Uno de los procesos en los que se ha tenido mayores problemas es en el del reciclaje de un empaque de plástico donde se distribuyen autopartes de la serie LXD fabricados en el Estado de México. El servicio que proveía la compañía con la que trabajaban era muy deficiente y por consecuencia existían retrasos en la producción o pérdidas en los materiales.

* Es necesario encontrar un proveedor (outsourcing) que se dedique a recuperar este empaque de plástico y que ofrezca un servicio de calidad garantizada. La actividad consistía en la recuperación de los envases plásticos, recogerlos en las instalaciones del cliente, lavarlos, revisarlos, lubricarlos y devolverlos a las instalaciones de Röhrseen Edomex para su reutilización.

* La recomendación a la alta gerencia para la contratación de este proveedor logístico estará a cargo del Ing. Alejandro Díaz y un equipo multidisciplinario después de utilizar métodos cualitativos y cuantitativos los cuales tienen que respaldar esta recomendación.

* Después de haber realizado estos análisis, el Ing. Díaz no confía mucho en los resultados y se encuentra en la disyuntiva de seguir realizando otros estudios, sin tener ya el tiempo suficiente para hacerlo o utilizar los resultados que ya tiene y sustentarlos muy bien para poder dar un veredicto certero ya que la propuesta que él ofrezca debe ser definitiva.

2. Uso eficiente de la información disponible.

En aras de obtener mayores ganancias, se observó que se podría lograr un aumento del 3% si se lograba la reducción del 5 % en las compras hechas a proveedores que ofrecían calidad y confiabilidad. Otro rubro que tenían que cuidar era disminuir las fallas tanto en la calidad como en la entrega de sus productos lo cual podría representar al menos un 2% de las utilidades.

Información adicional.

Entendemos bien que uno de los problemas en los que se encuentra el Ing. Díaz es el no confiar totalmente en los resultados arrojados por el uso del PJA y del análisis clúster por lo que nos dimos a la tarea de investigar otros métodos.

El proceso que él utilizó es el Proceso de Jerarquización Analítica1 el cual es un método que permite brindar pruebas efectivas para la toma de decisiones complejas a través de la identificación y la valuación de un peso a cierta selección de criterios del análisis de una muestra de datos. Este método ayuda a evaluar de manera subjetiva y objetiva proveyendo un mecanismo útil para revisar la consistencia de la evaluación de los eventos y alternativas para reducir las opciones en la toma de decisiones. Este método combinado con otros puede ayudar a que las organizaciones minimicen errores comunes que los equipos cometen a la hora de la toma de decisiones como falta de foco, planeación y participación, las cuales normalmente derivan en costos de distracción para la organización.

Otros métodos que pudo haber considerado son por ejemplo, el Análisis Factorial2 y la Programación por Metas3. El Análisis Factorial es un método estadístico que es usado para describir la variabilidad de variables observadas con la finalidad de reducir las no observadas, las cuales son conocidas como factores. El análisis factorial busca conjuntar variables en respuesta a aquellas que son latentes o no observadas. Las variables observadas son modeladas en combinaciones lineales de acuerdo a los factores potenciales, agregando términos de error. La información obtenida en las interdependencias de las variables observadas puede ser utilizada para reducir la cantidad de variables de un conjunto de datos. Este método es originado de la psicometría y normalmente utilizado en las ciencias del comportamiento, ciencias sociales, mercadotecnia, administración de productos y operaciones así como otras ciencias aplicadas que manejan una gran cantidad de datos.

La Programación por Metas es un método que deriva de la optimización de múltiples objetivos y que permite brindar una ramificación de múltiples criterios de análisis de decisiones. Es un programa de optimización que puede ser una extensión de la programación lineal para manejar múltiples medidas de objetivos que normalmente son conflictivos y que están determinados por una meta a conseguir. Desviaciones innecesarias de esta serie de objetivos

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