¿Qué información necesitan realmente los ejecutivos de calidad para mantener un dedo en el pulso de sus cadenas de suministro? ¿Qué tipo de datos no solo les daría una visión holística pero detallada de sus operaciones de calidad, sino que también les permitiría tomar decisiones comerciales rápidas y efectivas cuando se produzca la próxima crisis?

"El riesgo operativo para las cadenas de suministro ha estado creciendo en los últimos años, agravado por el impacto continuo de COVID-19", escribe McKinsey && Las operaciones de garantía de calidad no son una excepción a esta tendencia. Las empresas de todo el mundo se están sometiendo a una importante prueba de estrés, trabajando arduamente para mantener la calidad en las cadenas de suministro generalizadas a pesar de las graves interrupciones en sus operaciones. Según la revista Quality ,"Las empresas en las que la calidad ya era frágil e ineficiente han visto cómo sus procesos han pasado de faltar a romperse por completo durante la crisis del COVID-19". Muchos también están encontrando que los indicadores clave de rendimiento (KPI) comunes son inadecuados para evaluar y solucionar los problemas a los que se enfrentan. 

A medida que las empresas se adaptan a esta nueva normalidad e intentan gestionar los obstáculos y riesgos únicos que conlleva, las conversaciones han cambiado a la visibilidad de la cadena de suministro, así como a los sistemas digitales que pueden proporcionarle un acceso consistente, preciso y remoto a los datos operativos en tiempo real.

Al responder al COVID-19, "el enfoque inmediato para la mayoría de las empresas debe ser mejorar la visibilidad del riesgo de la cadena de suministro, en sus propias instalaciones, en sus proveedores directos y más allá", escribe Deloitte. Los informes manuales y en lápiz y papel están cada vez más desconectados e inadecuados, y quality magazine escribe que las empresas que confían en ellos "carecen de visibilidad en tiempo real de los datos de calidad actuales yprecisos y las actividades relacionadas en sus ecosistemas y, por lo tanto, no tienen forma de mantener la calidad 'a prueba de pandemias'. "

Aunque la necesidad de estos datos es clara, la pregunta sigue siendo: ¿qué datos? ¿Qué información necesitan realmente los ejecutivos de calidad para poder seguir el pulso de sus cadenas de suministro? ¿Qué tipo de datos no solo les daría una visión holística pero detallada de sus operaciones de calidad, sino que también les permitiría tomar decisiones comerciales rápidas y efectivas cuando se produzca la próxima crisis?

LOS 3 MEJORES KPI para la evaluación del rendimiento de la calidad basada en datos Inspectorio Sight Top 3 KPIs Header image

A continuación, hemos perfeccionado tres de las métricas más importantes que los ejecutivos de calidad necesitan para hacer precisamente eso:

1. Tasa de fallas y tasa de defectuosos

La tasa de fallos y la tasa de defectuosos son dos de los indicadores de rendimiento más potentes disponibles para los ejecutivos de calidad. 

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Sin embargo, aún más poderoso es comparar estas dos métricas entre sí.

Como par, la tasa de fallos y la tasa de defectuosos lo llevan más allá de simplemente examinar la efectividad de su nivel de calidad aceptable (AQL) existente. A menudo se pone demasiado énfasis en la tasa de fallos (y, por lo tanto, en AQL) solo. SgT Group escribe que los AQLs "no son 100% efectivos para evitar defectos de calidad por completo", y debido a que realiza un seguimiento del rendimiento puramente en función de si los productos cumplen con la tolerancia AQL, se deduce que la tasa de fallos es un punto de referencia limitado para medir la calidad. Los equipos que basan su toma de decisiones en la tasa de fallos a menudo se basan en conjeturas para identificar la verdadera causa de los problemas, lo que lleva a modificaciones ineficaces o derrochadores a su AQL. Examinar la correlación entre la tasa de fallos general y la tasa de defectuosos puede proporcionar caminos accionables hacia adelante cuando se trata de un rendimiento inferior.

Para identificar a sus mejores y más bajos desempeños, cree un gráfico con 4 cuadrantes:

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Ahora analice un gráfico de dispersión X-Y de sus fábricas o proveedores, con tasa defectuosa en el eje Y y tasa de fallas en el eje X

Al superponer su gráfico de4 cuadrantes en esta gráfica X-Y, de repente se vuelve trivial agrupar a sus socios de la cadena de suministro por estas métricas de rendimiento:

1: Alta tasa de fallos, alta tasa de defectuosos

Estos son los peores resultados en su cadena de suministro.

2: Baja tasa de fallos, alta tasa de defectuosos

El aterrizaje en este cuadrante indica que, aunque las fábricas están pasando constantemente las inspecciones, todavía hay un gran número de productos con defectos en cualquier muestra de extracción dada. Una posible táctica de mitigación es examinar qué tan estricto desea ser con su AQL, lo que podría ayudar a detectar estos defectos, según inTouch. La optimización de AQL es mucho más fácil con el análisis de riesgos proporcionado por los servicios digitales basados en datos.

3: Alta tasa de fallos, baja tasa de defectuosos

Este cuadrante es un buen indicador de otros problemas aparte de la calidad del producto: si no se encuentra un gran número de defectos, ¿por qué las fábricas tendrían una alta tasa de fracasos? Estos problemas podrían incluir falta de papeleo, no estar preparado para las inspecciones o la falta de disponibilidad de muestras etiquetadas, por nombrar algunos.

4: Baja tasa de fallos, baja tasa de defectuosos

Estos son sus mejores resultados.

Aprovechar el análisis de la tasa de fallos frente a la tasa de defectuosos requiere el uso de una plataforma de red que agregue datos en tiempo real. Dicha plataforma digital no solo captura e incorpora todos los datos entrantes en los conocimientos, sino que también permite a las organizaciones mantener una transparencia total sobre sus ecosistemas de cadena de suministro, una capacidad que se vuelve prohibitivamente compleja con los informes manuales, particularmente a medida que las cadenas de suministro se escalan hacia arriba. Mantener esta visibilidad evita que dolencias comunes como la calidad se desvanezcan de colarse en los productos de una marca o minorista.  

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2. Relación entre los resultados de la "autoinspección" y los resultados de la inspección de terceros

Empoderar a las fábricas y a los proveedores para que completen sus propias autoinspecciones es un excelente objetivo a largo plazo, ahorrando recursos y promoviendo asociaciones basadas en la confianza en lugar de la vigilancia policial. Sin embargo, persiste un problema común dentro de la industria: muy pocas personas confían en las autoinspecciones.

Las fábricas y los vendedores que los llevan a cabo pueden relajar gradualmente sus estándares hasta que su tasa de "aprobación" se asiente visiblemente cerca del 100%. Esto presenta un desafío para los ejecutivos de calidad, que luego deben confiar en las empresas de inspección de terceros para entrar en la fábrica e inspeccionar los mismos bienes u órdenes de compra, proporcionando así una imagen más clara de la calidad del producto en estas fábricas.

Esta es la razón por la que la relación métrica —es decir, la relación entre los resultados de la autoinspección y los de las inspecciones de terceros— es un KPI de calidad tan valioso en un mundo post-COVID-19. Cuanto más cerca esté esta relación de 1:1, mejor indicación de que las fábricas están llevando a cabo cada auditoría interna de manera precisa y justa.

También puede usar este KPI para clasificar a sus proveedores en orden de precisión de sus autoinspecciones. Aquellos con ratios que indican autoinspecciones más confiables pueden continuar llevándolas a cabo, evitando la necesidad de contratar a una empresa de inspección de terceros. Esto le ahorra tiempo y recursos que luego puede asignar a proveedores de mayor riesgo. Además, mejora la resiliencia de su empresa frente a futuras interrupciones como la actual pandemia. Cuando se produce otra crisis y no puede enviar inspectores de terceros a sus fábricas, sabe por este ranking en quién se puede confiar para llevar a cabo sus propias autoinspecciones. De esta manera, su organización estará mejor preparada para mantenerse resiliente durante una disrupción global similar a covid.

Una solución digital es necesaria para garantizar la precisión de las autoinspecciones y la fiabilidad de los datos. Una de las principales ventajas de una solución digital basada en datos es que proporciona la misma visibilidad para todas las partes interesadas, en tiempo real. Las marcas y los minoristas pueden usar la plataforma como su única vía de comunicación para compartir listas de defectos, AQLs, listas de verificación de autoinspección y cualquier otro estándar con sus fábricas y proveedores que realizan estas inspecciones. Esto permite altas ganancias en eficiencia y asegura que las pautas de calidad y autoinspección de la marca se utilicen en lugar de las de la fábrica o el proveedor.

3. Información sobre la autorización de devolución de material (RMA)

Las RMA son el tercer KPI más valioso para ayudar a garantizar la calidad en un mundo post-COVID-19. Debido a que requieren que el proveedor emita algún tipo de reembolso o crédito por la mercancía defectuosa, esto representa una pérdida significativa en las ganancias, particularmente si los defectos llegan a un gran número de clientes.

Por lo tanto, los RMA representan "una medida directa de la calidad del producto y la inconformidad de un producto con las especificaciones y requisitos de los clientes", según Diginomica. Realizar un análisis mensual de Pareto ayudará a identificar el 20% superior de los factores que causan el 80% de los rendimientos, lo que permitirá a su organización identificar las causas raíz de los RMA y asignarles recursos. De esta manera, los RMA sirven como una herramienta invaluable para analizar patrones que podrían indicar anomalías graves en su cadena de suministro. Al aprovecharlos como kpi, su marca puede "obtener mayores costos y eficiencias operativas al tiempo que maximiza la satisfacción y lealtad del cliente de la marca", dice Louis Columbus de IQMS.

Cuanto mayor sea la transparencia y la capacidad de una cadena de suministro para colaborar y compartir datos, más eficazmente podrán actuar de manera concertada para reducir sus RMA. Invertir en una solución digital para lograr esto paga dividendos; se ha demostrado que la reducción de los RMA tiene un impacto positivo en la mejora de las puntuaciones netas de los promotores (NPS), mejorando la reputación de una marca con el tiempo.

Conclusión

"Las empresas necesitan una comprensión de su exposición, vulnerabilidades y pérdidas potenciales para informar las estrategias de resiliencia", escribe McKinsey &Company. Para las marcas y los minoristas, mantener la calidad del producto es primordial para el éxito en la "era de la fabricación impulsada por el cliente" (Diginomica). El análisis de estos 3 KPI proporciona un nivel sin precedentes de conocimiento de los indicadores de rendimiento y calidad de los proveedores y fábricas, que muestra dónde los proveedores están sobresaliendo y, lo que es más importante, dónde se necesitan mejoras inmediatas o acciones correctivas.

Sin embargo, las organizaciones necesitan herramientas eficaces capaces de recopilar y analizar estos datos en tiempo real. Más allá de eso, deben"ir más allá de la gestión de la calidad reactiva e incluso proactiva y hacia la gestión predictiva de la calidad", escribe la revista Quality. Las tecnologías impulsadas por el aprendizaje automático y la IA, como las iniciadas por Inspectorio, ya tienen la capacidad de facilitar este tipo de control de calidad predictivo. "Cualquier empresa que pueda aprovechar el poder de la tecnología predictiva hoy tendrá una ventaja sobre los competidores mañana".

La plataforma Inspectorio Sight crea un campo de juego nivelado para cada miembro de una red de producción, creando una fuente común de datos, una recompensa de análisis intuitivos, predicción de riesgos y un espacio para la mejora continua para cada miembro de una red de producción. Obtenga más información sobre cómo Inspectorio Sight puede darle acceso a datos de calidad perspicaces, procesables y predictivos.

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