Contenido dedicado a explicar el uso de diversas herramientas de la calidad para gestionar procesos y compartir metodologías de trabajo que promuevan la mejora continua.

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domingo, 22 de agosto de 2021

Programa de Auditoría - ISO 9001:2015


Un componente importante en la evaluación del sistema de gestión de calidad de una empresa, es el Programa de Auditoría que justamente ayuda a identificar aquellas debilidades de los procesos en donde se evidencia el incumplimiento de los requisitos establecidos en la norma ISO 9001:2015.

Sin embargo bajo mi punto de vista, el punto que agrega valor a la auditoría es determinar aquellas potenciales actividades del proceso que pueden terminar en no conformidad, medir su impacto y criticidad y establecer medidas de control para asegurar que esté dentro de los parámetros establecidos.

Sobre las no conformidades ya consumadas, lo que corresponde a la organización es corregirlas y tomar acciones correctivas para evitar que vuelva a presentarse en el proceso. Para esto la auditoría remarca la necesidad de ajuste del proceso a fin de evitar la disminución o reducción del valor del producto o servicio brindado a los Clientes.

La norma ISO 9001: 2015 establece que las organizaciones deben definir un programa de auditoría interna que les ayude ha revisar periódicamente el cumplimiento de los procesos establecidos. Las áreas de la organización deben transparentar sus procesos, por un lado teniendo la trazabilidad de los mismos y a la vez rindiendo cuentas a la alta Dirección a través de los indicadores de gestión. Que mejor acreditación  de que los que los  procesos se están llevado a cabo según lo planificado y documentado en sus normativas a través de la Auditoría Interna. 

Tengo que reconocer que algunas organizaciones han distorsionado el uso de la Auditoria Interna justificando el hecho de no tomar acciones sobre no conformidades debido a que han sido detectadas en una Auditoría Interna reciente y solo se ha planificado las medidas a tomar a fin de evitar una declaración de no conformidad en una Auditoría de Vigilancia realizada por una Casa Certificadora (Tercero).

Es por este motivo que la organización debe ser consciente de que el fin de la Auditoría Interna es ayudarle a corregir lo que no se está haciendo bien y reforzar los puntos de control para asegurar la estabilidad y continuidad de los procesos en beneficio de obtener un producto y servicio adecuado que cumple con los requisitos del Cliente.

Por otro lado en el caso de la casa certificadora debe revisar con cuidado la documentación presentada por la organización como evidencia de Auditoría Interna con el fin de ayudar a que el sistema de gestión de calidad realmente funcione y no sea solo un mero compromiso de palabras por parte de la Alta Dirección de la organización.

La Auditoría Interna no debe ser tomada como un mero formalismo, es una pieza clave en el proceso de evaluación del sistema de gestión de calidad que revela y coloca sobre la mirada del Directorio y áreas de la organización involucradas todos aquellos puntos de mejora o procesos que están marchando fuera de lo establecido en perjuicio de la empresa y la satisfacción del Cliente.

Para concretar la Auditoría Interna, la organización debe establecer un Programa de Auditoría Interna Anual, es decir la planificación tangibilizada en un cronograma anual donde se fija en qué mes o fechas se concretará la Auditoría, su alcance (todos los procesos serán auditados o parte de ellos), la frecuencia.

A continuación se muestra un formato de Programa de Auditoría. Los campos básicos que debería contener este formato se muestran a continuación:

Fuente: http://media.peru.info/promperu/mapro/Mejora-Continua/Procedimiento-Auditorias-internas.pdf

La Auditoría Interna como requisito de la norma ISO 9001:2015 no establece un número mínimo de Auditorías que se debe realizar en el año, sin embargo cada organización según el giro de negocio y los procesos a evaluar determina la cantidad necesaria de auditorías para asegurar el cumplimiento de los procesos establecidos.

El siguiente formato representa un "Programa de Auditoría"  de una empresa de servicios estatal


Fuente: http://www.pastosaludese.gov.co/images/calidad/2020/Programa%20anual%20auditoria%202020%20ok.pdf

Como es evidente cada organización determina el detalle del registro del Programa de Auditoría , sin embargo este debe demostrar que es lo suficientemente claro para que todos los involucrados de la Organización lo comprendan cabalmente.

Para este caso la empresa de servicios estatal tomada como ejemplo ha convenido dejar en claro qué procesos están fuera del alcance del Programa de Auditoría los cuales deberán ser debidamente sustentados durante la Auditoria de Tercera parte, se definen los recursos necesarios para asegurar la ejecución de la Auditoría, los riesgos a los que están inmerso en sí el proceso de Auditoría, entre otros.

Finalmente las compañías deben demostrar un real compromiso con su sistema de gestión de calidad, y un mecanismo de comprobar el cumplimiento de estos compromisos adquiridos por la Alta Dirección y sus colaboradores es a través de la Auditoría Interna.

domingo, 25 de abril de 2021

Matriz de Confusión: Detección de Fraude en Tarjetas de Crédito



Con el auge del e-commerce y el contexto de la pandemia, las ventas online se han incrementado. Los Clientes están modificado su comportamiento de compra, ahora haciendo uso de tarjetas bancarias para ejecutar transacciones en tiendas virtuales de diversas compañías y adquirir el producto de su preferencia.

A su vez este comportamiento genera una mayor exposición al fraude transaccional, lo cual viene siendo revisado por las compañías con mucho interés para evitar pérdidas económicas para las propias compañías y sus Clientes.   

Siendo un proceso sensible la detección de fraudes a nivel transaccional. Una companía retail ha decidido probar (02) modelos de detección de fraude con tarjeta de crédito, en su plataforma de e-commerce. Para ello se determinará la precisión del modelo haciendo uso de los conceptos de la matriz de confusión.

Los datos a utilizar en este caso a manera de ejemplo han sido extraídos del trabajo de grado desarrollado por la Facultad de Estadística de la Universidad Santo Tomás (Gonzáles, Ortiz, Romero, Cruz. 2018) respecto a detección de fraude en tarjetas de crédito.

La compañía retail ha decidido poner a prueba ambos modelos con una base de prueba de (84,891) transacciones (que incluyen transacciones normales y fraudulentas) a fin de elegir el mejor modelo a implementar como sistema de detección antifraude de tarjetas de crédito.

a) Modelo 1: Red Neuronal Artificial

De acuerdo al testeo se obtuvieron los siguientes resultados expresados en la matriz de confusión:

Matriz de confusión en números de transacciones.


Matriz de confusión en (%) del total de transacciones

b) Modelo 2:Naive Bayes

De acuerdo al testeo se obtuvieron los siguientes resultados expresados en la matriz de confusión: 

Matriz de confusión en números de transacciones.

 

Matriz de confusión en (%) del total de transacciones

 

 

c) Comparativo de Ambos modelos

Para validar qué modelo es más preciso a la hora de detectar transacciones normales y fraudulentas se utilizará las fórmulas de precisión de predicción positiva, predicción negativa y precisión del modelo.

Precisión de Predicción Positiva (PPP) = Verdadero Positivo / (Verdadero Positivo  + Falso Positivo)

PPP del modelo 1 = [84731 / (84731 + 22) ] *100 = 99. 97 %

PPP del modelo 2 = [82912 / (82912 + 1841) ] *100 = 97. 83 %


Precisión de Predicción Negativa (PPN) = Verdadero Negativo/ (Verdadero Negativo  + Falso Negativo)

PPN del modelo 1 = [111 / (111 + 27) ] *100 = 80. 43 %

PPN del modelo 2 = [117 / (117 + 21) ] *100 = 84. 78 %

 

Precisión del Modelo (PM) = (Verdadero Positivo + Verdadero Negativo) / (Verdadero Positivo + Falso Positivo + Verdadero Negativo + Falso Negativo)

PM 1 = [(84731 + 111) /(84731+22+111+27)]*100 = 99.94%

PM 2 = [(82912 + 117) /(82912+1841+117+21)]*100 = 97.81%


Interpretación

Como se puede apreciar la precisión de que se detecte como transacción normal una transacción que en efecto está libre de fraude es del 99.97% para el caso del modelo 1 el cual es superior al modelo 2 (97.83%)

Para el caso de la precisión de detectar como transacción fraudulenta una transacción irregular (no autorizada por el titular de la tarjeta) es de 84.78% para el modelo 2 la cual es superior al modelo 1. (80.43%)

Para nuestro caso la predicción del modelo completo nos ayudará a decidir qué modelo es el más preciso para prevenir fraudes y evitar errores en la detección de transacciones fraudulentas.

Por lo tanto el modelo 1 que tiene una precisión del 99.94 % para detectar verdaderamente transacciones normales y fraudulentas es el modelo a implementar, el cual es superior al modelo 2 (97.81%) el cual demostró menor precisión a la hora de identificar realmente transacciones normales.

Bibliografía:

 Gonzáles, Ortiz, Romero, Cruz. (2018). Detección de Fraude en Tarjetas de Crédito mediante técnicas de minería de datos. Universidad Santo Tomás. Colombia

domingo, 17 de enero de 2021

El Efecto Látigo en Retail


Una constante en el negocio retail es poder predecir la demanda de los clientes. Esta demanda se traduce en la cantidad de un determinado producto o item (SKU) , en la profundidad de la línea (variedad de productos) y en los gustos y preferencias del cliente final (Imagen de marca, color, entre otros).

Frente a esta disyuntiva las empresas generan robustos modelos de predicción para ajustar la reposición de sus productos a niveles cercanos o exactos a la demanda real del Cliente.

Sin embargo no todos los productos se venden de manera constante durante el año, algunos son estacionales (la demanda depende de la estación del año), otros son exclusivos (el producto está disponible en un periodo corto de venta) y otros abruptamente emergen como productos de alta demanda debido al contexto que vive la sociedad. (Especulación, escasez, paralización de las actividades productivas).

En estas circunstancias se puede generar el "Efecto Látigo", que debido a la alta demanda de los clientes,  las empresas retail solicitan una mayor cantidad de productos a los distribuidores y estos a su vez a los fabricantes. Sin embargo la comunicación se puede ver distorsionada por el hecho de sobreestimar la demanda real.

Para enteder este concepto se muestra la siguiente imagen :

 
En el podemos apreciar que la demanda inicial solicitada por el Cliente es "n" la cual es canalizada por el minorista o retail , sin embargo la empresa retail al ver que existe un incremento importante de la demanda del producto , para asegurar su abastecimiento decide solicitar 2n productos al distribuidor.

El distribuidor no se queda atrás, al ver una demanda masiva de productos solicita 8n productos al fabricante a fin de asegurar que los almacenes no se desabastezcan del producto y los fabricantes al ver una demanda explosiva del producto, para asegurar la provisión de los productos a sus clientes solicita a sus proveedores más recursos para poder fabricar 16 n productos

Como podemos apreciar la sobreestimación de la demanda genera un alto riesgo para las empresas sin embargo esta no es visible debido a que solo se vislumbra el proceso que tenemos a cargo pero no identificamos el efecto que tiene sobre toda la cadena de suministros.

Este es un ejemplo típico que suele suceder cuando solo analizamos nuestro proceso y nos enfocamos en mejorarlo, potenciarlo sin tomar en cuenta los procesos involucrados en la entrada o salida de nuestro producto o servicio.

El efecto látigo es un claro ejemplo de lo que sucede en el negocio retail a la hora de abastecer a nuestros puntos de venta para cubrir la demanda del Cliente.

A continuación analizaremos el siguiente diagrama que representa el caso de una empresa retail que ha tercerizado todos sus procesos logísticos y actualmente se concentra en la venta de productos de audio y video a través de sus tiendas físicas.

 

En este caso los invito a dejar sus comentarios y opinar sobre las ventajas y desventajas de este modelo de negocio. Seguidamente se actualizará el contenido en los próximos días con el análisis del caso presentado.