Se comprueba la utilidad de una metodología como DMAIC en ambientes transaccionales y no sólo de manufactura. Tradicionalmente, en proyectos de esta naturaleza, al realizar el análisis de causas se tomaba acción sobre los hallazgos que hasta ese momento se habían hecho, sin hacer una validación de las causas reales. Como consecuencia, el efecto se volvía a presentar. Otro enfoque importante de la metodología es el seguimiento a los resultados financieros, evaluando el costo de la mala calidad y el impacto que tienen las soluciones sobre el mismo.

1. Disminuir el Tiempo Promedio por Llamada de Gastos Médicos
Mayores en un Call Center de Seguros
Dinamo Value Partners, S. C.

2. Dinamo Value Partners S.C. apoya el crecimiento y desarrollo de sus clientes,
integrando servicios de consultoría que consideran las herramientas
prácticas apropiadas para mejorar su operación, administración y servicio.
Los consultores de Dinamo Value Partners tenemos la vocación de brindar
nuestros conocimientos para diagnosticar la situación de nuestros clientes,
diseñar y ejecutar soluciones de negocios acorde a sus necesidades
específicas, así como acompañarlos mediante asesoramiento para el
desarrollo de sus capacidades internas.
En Dinamo tenemos la capacidad de transformar el conocimiento teórico en
situaciones prácticas, entrenando a nuestros clientes, facilitando la
aplicación a través talleres y sesiones de trabajo para resolver situaciones
específicas en sus organizaciones. Estamos facultados como ente certificador
para respaldar el dominio del conocimiento teórico-práctico a nivel nacional
e internacional, tanto en sesiones presenciales como e-learning; y
reconocemos la ayuda de herramientas tecnológicas para la toma decisiones,
por lo que facilitamos a nuestros clientes su obtención en complemento a los
programas de desarrollo del conocimiento
2 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013

3. ROAD MAP
M A I CD
Definir
Meta
Determinar el propósito, el alcance del proyecto, obtener antecedentes del
proceso e identificar el cliente.
Entregable
Un claro entendimiento de la necesidad de mejora y cómo es que la mejora
será medida.
Un mapa de alto nivel del proceso.
Traducir la VOC (Voice of Client) a CTQs (Critical to Quality).
Precisar el propósito y
el alcance del
proyecto, por medio
de identificar y
traducir las
necesidades del
cliente, entendiendo
la relación del
comportamiento
actual del proceso con
el resultado percibido
por el cliente.
ACTIVIDAD ENTREGABLE HERRAMIENTAS
0
20
40
60
80
100
120
Por Procesar CapacidadTeórica Procesadas
Nombre Rol %
AlejandroBaillères Patrocinador 1
TonatiuhGutiérrez Cliente 2
AlejandroLlera Líder 3
BelindaLópez Responsable 4
Edith Ventura AdministradoraSSMBB 10
Proceso de
ReembolsoSin Errores
Definición
Defecto
Necesidad
Del
Cliente
Definición
De
Calidad
Características
Del
Proceso
Definición
De
Métricos
Desempeño
Meta
LIE
LSEUn proceso de
reembolso que
garantice aplicación
correcta y oportuna
de las condiciones
generales de la
póliza y endosos
contratados.
Un proceso de
reembolso sin
errores que garantice
congruencia absoluta
entre las
características del
producto y los
montos pagados.
Un proceso de reembolso para Seguros
Coroporativos sin errores Que sea congruente el
pago con las condiciones contratadas.
% Calidad Dictamen Administrativo
% Reprocesos
% Quejas
% Rechazos Totales
% Rechazos Parciales
% Calidad de Deducible y Coaseguro SC
% Quejas por Deducible y Coaseguro SC
LIE: 95%
LSE: 100% Calidad
Oportunidad:
Reembolsos de Siniestros Gastos Médicos
Mayores procesados por la línea de Seguros
Corporativos en la Matriz GNP.
Defecto:
Reembolso con pago diferente a las condiciones
contratadas en la póliza de deducible y coaseguro
procesado por la línea de producción de Seguros
Corporativos.
Calidadenel
Reembolso
Objetivo del Proyecto:
Reducir el 96% de las quejas asociadas a
Deduclible y Coaseguro de Seguros Corporativos
Identificar
Oportunidad
Formar equipo de
mejora
Determinar la
problemática
Elaborar el plan del
proyecto
Obtener aprobación
del proyecto
Formalizar inicio del
proyecto
ProjectChartercon:
1. Enunciadode la
problemática.
2. Alcance.
3. Impactoal negocio.
4. Objetivo.
5. Indicadoresde éxito.
6. Desempeñoactual.
7. Equipocon% tiempo.
Plan del Proyecto
Firma de aprobación
de inicio en Charter
Presentación de
arranque del proyecto
S
• SINIESTRADO
• CAA
• BARRA DE SERVICIO
• OFICINA DE SERVICIO
• MÓDULOS HOSPITALARIOS
I
• CARTA REMESA
• INFORME MÉDICO
• AVISOS ACC ENF
• DOCUMENTOS FISCALES
• ESTUDIOS MÉDICOS (COPIA)
• INTERPRETACIÓN
• RECETAS MÉDICAS
P O
• CARTA RECHAZO
• CARTA RECHAZO
PARCIAL/ PROVISIONAL
• CHEQUES
• PAGO ELECTRÓNICO
C
IngresarDocumentos
Dictaminar
Médicamente
Dictaminar
Administrativamente
Capturar
Pago/Rechazo
Emitir Pago
Entregar
Pago/Rechazo
• SINIESTRADO
• CAA
• BARRA DE SERVICIO
• OFICINA DE SERVICIO
• MÓDULOS HOSPITALARIOS
Proyecto: Disminución de Defectos en Deducible y Coaseguro Negocio: Siniestros Gastos Médicos Proceso: Reembolso.
FINANCIEROS (Miles de Pesos)
Inicio Proyecto: Sept 2009 Finalización Estimada: Dic 2010
Impacto Financiero 2009 2010
Beneficios $ $
$ $
Costos $ (140) $
Total $ (140) $
Detalle: En 2009, no existen benefecicios, sólo los costos
representados por honorarios de procesos. Los beneficios se verán
reflejados a partir de mayo de 2010.
Definición del Problema
En el primer semestre del 2009, el 87% de los Asegurados Siniestrados del ramo de GMM se encuentran
satisfechos con el servicio que GNP les ofrece, este resultado es inferior en 6 puntos porcentuales al
obtenido en la medición anterior y 3 puntos porcentuales por debajo de la meta (90%) La Zona Matriz
(Zona Metro) continúa presentado los menores niveles de satisfacción, para esta medición su nivel
disminuyó 8 puntos porcentuales.
El volumen total de Siniestros atendidos por la línea de producción en 2008 fue de 458441, de los cuales
166170 fueron pagados con un promedio de 31302, con un promedio mensual de 38203 casos. La
distribución se observó de la siguiente forma:
El Reembolso representa el 71%, Programación de Cirugías 16% y Reporte de Hospital 13%. Seguros de
Personas representa 52% y Seguros Corporativos el 48%.
Del 20 de febrero al 31 de diciembre de 2008 el volumen de demanda mala fue de 15956 que representa
el 3.5% del volumen total de siniestros y el 5% del total de reembolsos del 2008.
De lo anterior, el 53% de los casos fueron reprocesos, el 44% fueron aclaraciones y el 3% fueron casos
no procedentes.
Esta iniciativa propone reducir el nivel de quejas asociadas a deducible y coaseguro por medio de la
mejora de la calidad del dictamen administrativo del reembolso del ramo de Siniestros Gastos Médicos
Mayores.
Alcance
Este proyecto contempla el proceso de Reembolsos de Siniestros Gastos Médicos Mayores, para
Seguros Corporativos. Asimismo, el alcance se centra en las transacciones de la Zona Metropolitana y
Guadalajara.
Quedan excluidas, las operaciones relacionadas con Pago Directo y con Reporte Hospitalario. Así como
las operaciones generadas en Monterrey.
El proyecto no tiene como fin último crear instrucciones de trabajo del proceso actual, sino proponer una
metodología y un proceso que reduzca la variación en la calidad de la línea de producción de Siniestros
Gastos Médicos Mayores Reembolso.
Impactoen el Negocio
Actualmente el costo unitario transaccional calculado para reprocesos asciende a $112.50 m.n. lo que
implica que en 2008 se tuvo un impacto de $933,634 m.n. observando un promedio mensual de $77,897
m.n. A julio de 2009, el promedio mensual asciende a $76,546 m.n.
Oportunidad: Cualquier Reembolso de Siniestros Gastos Médicos Mayores procesado en la Matriz GNP.
Defecto: Reembolso con pago diferente a las condiciones de deducible y coaseguro contratadas en la
póliza.
El acercamiento de este proyecto hacia la mejora de la calidad será através del uso de herramientas
discretas (reembolsos con algún defecto) y de herramientas continuas (% de congruencia de los campos
relacionados con deducible y coaseguro de un reembolso) por lo que proponemos que la medida de la
calidad tome en cuenta el grado de severidad de los errores cometidos durante la fase de emisión.
Medida de éxito
Eliminar el 96% de las quejas asociadas a deucible y coaseguro en Siniestros Gastos Médicos para
diciembre de 2010.
DesempeñoActual del Proceso
El nivel actual de desempeño de la línea de producción de dictamen médico es del 96% y del dictamen
administrativo es del 91%. Específicamente, en Deducible y Coaseguro el desempeño es de 86% y 88%
respectivamente.
Nombre Rol %
Alejandro Baillères Patrocinador 1
Tonatiuh Gutiérrez Cliente 2
Alejandro Llera Líder 3
Belinda López Responsable 4
Edith Ventura Administradora SSMBB 10
Nombre Rol %
Brenda Ramírez Dueña Proceso 4
Rosalba Ugarte SME 30
Aarón O. Lemus B. SSGB 100
Clasificación Frecuencia Probabilidad
Programación de Cirugías 74,674 16%
Reporte de Hospital 58,934 13%
Reembolso 324,833 71%
Total 458,441 100%
Línea de Negocio %
Seguros de Personas 52%
Seguros Corporativos 48%
0%
25%
50%
75%
100%
D_01
D_02
D_03
D_04
M_01
M_02
M_03
M_04
M_05
A_01
A_02
A_03
A_04
A_05
I_01
I_02
I_03
I_04
I_05
C_01
C_02
C_03
Avance Deducible y Coaseguro
DYC_Plan DYC_Real
DEFINIR
3 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013

4. El Call Center de una empresa de Seguros es
uno de los puntos más importantes de
contacto con los clientes. En esta empresa,
el promedio mensual de llamadas que
tienen que ver con Seguros de Gastos
Médicos Mayores es de 37,353.
La reducción del tiempo de llamada por
ende reducirá el costo promedio por
llamada, obteniendo un ahorro anual de
$1,255,060.80
Objetivo
Reducir 27% el tiempo promedio de llamada,
pasando de 206 seg. a 150 seg. En un lapso
máximo de 6 meses.
El Call Center de una empresa de Seguros es uno
de los puntos más importantes de contacto con
los clientes, el promedio mensual de llamadas
que tienen que ver con Seguros de Gastos
Médicos Mayores es de 37,353.
El Call Center es operado por una empresa
externa, por lo cual el tiempo promedio de
llamada determina la cantidad de recursos que
participan en el proceso y es así que por tiempo
consumido se derivan los costos de operación.
El tiempo promedio de llamada determina la
cantidad de recursos para ejecutar el proceso y
mejorar el servicio. Actualmente se tiene que
pagar por tiempo consumido.
El alcance se centra en las llamadas atendidas en
la Célula de Atención GMM de un Call Center en
México DF.
El indicador de éxito es el tiempo promedio de
llamada.
Las llamadas que se reciben se clasifican en 4
tipos: Estatus de Trámite, Información, Ingreso
Hospitalario y Transfer. De las cuales, el 35% de
las llamadas son para solicitar información.
M A I CD
Definir
Llamadas GMM Actual Requerido
Costo por segundo $0.05 $0.05
Tiempo promedio por
llamada (en seg)
206 150
Costo promedio por
llamada
$10.30 $7.50
Llamadas promedio por
mes
37353 37353
Costo promedio mensual
por llamadas de GMM
$384,735.90 $280,147.50
Costo promedio anual por
llamadas de GMM
$4,616,830.80 $3,361,770.00
Ahorro anual $1,255,060.80
4 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013
9007506004503001500
Mediana
Media
200150100
1er cuartil 57.21
Mediana 141.41
3er cuartil 294.74
Máximo 969.58
183.62 229.26
115.23 162.63
185.97 218.36
A -cuadrado 15.06
V alor P < 0.005
Media 206.44
Desv .Est. 200.86
V arianza 40345.55
Sesgo 1.51670
Kurtosis 2.04851
N 300
Mínimo 2.32
Prueba de normalidad de A nderson-Darling
Interv alo de confianza de 95% para la media
Interv alo de confianza de 95% para la mediana
Interv alo de confianza de 95% para la desv iación estándar
Intervalos de confianza de 95%
Resumen para Tiempo Total

5. ROAD MAP
Meta
Focalizar el esfuerzo de mejora recopilando información sobre la situación actual.
Entregable
Una mejor comprensión del problema a través de los hechos y análisis de datos
(¿Qué? ¿Cuál? ¿Cuánto? ¿Cuando? ¿Dónde? ¿Quién?)
Una declaración más centrada en el problema (5W1H).
Focalizar el esfuerzo
de mejora recopilando
información sobre la
situación actual
ACTIVIDAD ENTREGABLE HERRAMIENTAS
Elaborar mapas
detallados de proceso
Desarrollar análisis de
valor de actividades
Validar el sistema de
medición
Planear y ejecutar
colecta de datos
Efectuar análisis de la
variación y estabilidad
Diferenciar variables
significativas vs ruido
ProjectCharteractualizado
Mapas detallados de
procesos
Sistema de medición
confiable
Proyecto: Disminución de Defectos en Deducible y Coaseguro Negocio: Siniestros Gastos Médicos Proceso: Reembolso.
FINANCIEROS (Miles de Pesos)
Inicio Proyecto: Sept 2009 Finalización Estimada: Dic 2010
Impacto Financiero 2009 2010
Beneficios $ $
$ $
Costos $ (140) $
Total $ (140) $
Detalle: En 2009, no existen benefecicios, sólo los costos
representados por honorarios de procesos. Los beneficios se verán
reflejados a partir de mayo de 2010.
Definición del Problema
En el primer semestre del 2009, el 87% de los Asegurados Siniestrados del ramo de GMM se encuentran
satisfechos con el servicio que GNP les ofrece, este resultado es inferior en 6 puntos porcentuales al
obtenido en la medición anterior y 3 puntos porcentuales por debajo de la meta (90%) La Zona Matriz
(Zona Metro) continúa presentado los menores niveles de satisfacción, para esta medición su nivel
disminuyó 8 puntos porcentuales.
El volumen total de Siniestros atendidos por la línea de producción en 2008 fue de 458441, de los cuales
166170 fueron pagados con un promedio de 31302, con un promedio mensual de 38203 casos. La
distribución se observó de la siguiente forma:
El Reembolso representa el 71%, Programación de Cirugías 16% y Reporte de Hospital 13%. Seguros de
Personas representa 52% y Seguros Corporativos el 48%.
Del 20 de febrero al 31 de diciembre de 2008 el volumen de demanda mala fue de 15956 que representa
el 3.5% del volumen total de siniestros y el 5% del total de reembolsos del 2008.
De lo anterior, el 53% de los casos fueron reprocesos, el 44% fueron aclaraciones y el 3% fueron casos
no procedentes.
Esta iniciativa propone reducir el nivel de quejas asociadas a deducible y coaseguro por medio de la
mejora de la calidad del dictamen administrativo del reembolso del ramo de Siniestros Gastos Médicos
Mayores.
Alcance
Este proyecto contempla el proceso de Reembolsos de Siniestros Gastos Médicos Mayores, para
Seguros Corporativos. Asimismo, el alcance se centra en las transacciones de la Zona Metropolitana y
Guadalajara.
Quedan excluidas, las operaciones relacionadas con Pago Directo y con Reporte Hospitalario. Así como
las operaciones generadas en Monterrey.
El proyecto no tiene como fin último crear instrucciones de trabajo del proceso actual, sino proponer una
metodología y un proceso que reduzca la variación en la calidad de la línea de producción de Siniestros
Gastos Médicos Mayores Reembolso.
Impactoen el Negocio
Actualmente el costo unitario transaccional calculado para reprocesos asciende a $112.50 m.n. lo que
implica que en 2008 se tuvo un impacto de $933,634 m.n. observando un promedio mensual de $77,897
m.n. A julio de 2009, el promedio mensual asciende a $76,546 m.n.
Oportunidad: Cualquier Reembolso de Siniestros Gastos Médicos Mayores procesado en la Matriz GNP.
Defecto: Reembolso con pago diferente a las condiciones de deducible y coaseguro contratadas en la
póliza.
El acercamiento de este proyecto hacia la mejora de la calidad será através del uso de herramientas
discretas (reembolsos con algún defecto) y de herramientas continuas (% de congruencia de los campos
relacionados con deducible y coaseguro de un reembolso) por lo que proponemos que la medida de la
calidad tome en cuenta el grado de severidad de los errores cometidos durante la fase de emisión.
Medida de éxito
Eliminar el 96% de las quejas asociadas a deucible y coaseguro en Siniestros Gastos Médicos para
diciembre de 2010.
DesempeñoActual del Proceso
El nivel actual de desempeño de la línea de producción de dictamen médico es del 96% y del dictamen
administrativo es del 91%. Específicamente, en Deducible y Coaseguro el desempeño es de 86% y 88%
respectivamente.
Nombre Rol %
Alejandro Baillères Patrocinador 1
Tonatiuh Gutiérrez Cliente 2
Alejandro Llera Líder 3
Belinda López Responsable 4
Edith Ventura Administradora SSMBB 10
Nombre Rol %
Brenda Ramírez Dueña Proceso 4
Rosalba Ugarte SME 30
Aarón O. Lemus B. SSGB 100
Clasificación Frecuencia Probabilidad
Programación de Cirugías 74,674 16%
Reporte de Hospital 58,934 13%
Reembolso 324,833 71%
Total 458,441 100%
Línea de Negocio %
Seguros de Personas 52%
Seguros Corporativos 48%
MEDIR
Actualizar
problemática
Análisis de valor de
actividades
Plan de recolección y
datos
Análisis de variación y
estabilidad
Variablessignificativasdel
proceso
4.4 Análisis Administrativo
AnalistaAdministrativoSiniestrosGMM
Posible X
Se puede decir que no es de convenio, siendo que si es de
convenio! (La búsqueda para caracteres especiales)
Validar Proveedores
Sistemas
Sí
90%
No
10%
No
30%
Capturar Región
I Fin
Validar Médico en
Sistema para
saber si es de
convenio
Elegir Hospital
fuera de Convenio
¿Médico en
sistema?
¿Hospital en
convenio?
Elegir Médico
Fuera de
Convenio
Buscar Hospital
en Sistema para
saber si es de
convenio
El sistema sólo tiene cargados
hospitales, no farmacias, por ejemplo.
Sí
70%
4.4.1 4.4.2
4.4.1a 4.4.2a 4.4.2b
M: Actividad ManualDTI: Actividad Manual Dependiente de TIAN: Actividad NecesariaNAV: No Agrega Valor AV: Agrega Valor A: Actividad Automatizada
INFONZ
Pago a
Proveedores
SSC Reclamaciones
Posible X
Se puede decir que no es de convenio, siendo que si es de
convenio! (Cómo está capturado)
Número Actividad AN VA NVA Observaciones
1.1 Abrir expediente
1.1.1 Entrar al sistema correspondiente X
1.1.2 Revisar bandeja de entrada X
1.1.2.1 Comunicar al supervisor X Comunicación directa con mesa de control
1.1.2.2 Informar a mesa de control X Comunicación directa con mesa de control
1.1.2.3 Asignar expedientes X Mejor forma de asignarlos
1.1.3 Abrir comentarios X Depurar Comentarios
1.1.4 Abrir expediente X
1.2 Revisar volante de admisión
1.2.1 Abrir fotografías del expediente X
1.2.2 Buscar imagen del volante de admisión X
1.2.2.1 Solicitar volantes vía electrónica X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso
1.2.3 Abrir/imprimir volante de admisión X Eliminación de impresión
1.2.4 Comparar datos del volante vs el expediente X Expediente revisado desde la mesa de control
1.2.4.1 Hacer observaciones X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso
1.2.4.1.1 Regresar expediente X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso
1.2.5 Verificar Status en sistema de pólizas X Sistema en INFO/NASA en cada equipo
1.2.5.1 Hacer comentarios sobre valuación no autorizada X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso
1.2.6 Revisar evolución del presiniestro X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso
1.2.7 Regresar a fotografías de expediente X
1.3 Verificar fotos vs expediente
1.3.1 Buscar fotos de: VIN, Placas, Siniestro X Expediente revisado desde la mesa de control
1.3.2 Abrir fotos X
1.3.3 Comparar fotos vs expediente X Expediente revisado desde la mesa de control
1.3.3.1 Hacer Observaciones X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso
1.3.3.2 Regresar el expediente X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso
1.3.4 Regresar a fotos/imágenes del expediente X
1.4 Verificar presupuesto vs expediente
1.4.1 Buscar presupuesto X Expediente revisado desde la mesa de control
1.4.2 Abrir/imprimir presupuesto X Eliminar impresión
1.4.3 Comparar presupuesto vs expediente X Expediente revisado desde la mesa de control
1.4.3.1 Hacer la observación X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso
1.4.3.2 Regresar el expediente X Revisíón de expediente antes de entrar al proceso
1.4.4 Capturar presupuesto inicial en reporte de productividad X Mejorar el reporte de productividad
1.4.5 Ir a tareas del sistema X
Attribute Agreement Analysis for VIDA
Date of study: FEB 2009
EachAppraiser vs Standard
Assessment Agreement
Appraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI
Matutino 18 13 72.22 (46.52, 90.31)
Vespertino 18 14 77.78 (52.36, 93.59)
# Matched: Appraiser's assessment across trials agrees with the known standard.
Assessment Disagreement
Appraiser # 1 / 0 Percent # 0 / 1 Percent # Mixed Percent
Matutino 2 25.00 1 10.00 2 11.11
Vespertino 2 25.00 1 10.00 1 5.56
# 1 / 0: Assessments across trials = 1 / standard = 0.
# 0 / 1: Assessments across trials = 0 / standard = 1.
# Mixed: Assessments across trials are not identical.
Fleiss' Kappa Statistics
Appraiser Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)
Matutino 0 0.549934 0.166667 3.29960 0.0005
1 0.549934 0.166667 3.29960 0.0005
Vespertino 0 0.594805 0.166667 3.56883 0.0002
1 0.594805 0.166667 3.56883 0.0002
All Appraisers vs Standard
Assessment Agreement
# Inspected # Matched Percent 95 % CI
18 11 61.11 (35.75, 82.70)
# Matched: All appraisers' assessments agree with the known standard.
Fleiss' Kappa Statistics
Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)
0 0.572369 0.117851 4.85672 0.0000
1 0.572369 0.117851 4.85672 0.0000
El acuerdo generalde los asesores de calidad con elexperto de la
línea presenta espaciode mejora cercanoa 30 puntos
porcentuales.
El acuerdo de cada asesorde muestreo con
el experto de la línea presenta un área de
oportunidadde entre 15 y 20 puntos
porcentuales.
Observation
DiferenciaObservada
80706050403020101
5000
2500
0
-2500
-5000
-7500
Number of runs about median:
0.40265
19
Expected number of runs: 18.53086
Longest run about median: 38
Approx P-Value for Clustering: 0.59735
Approx P-Value for Mixtures:
Number of runs up or down:
0.99995
39
Expected number of runs: 53.66667
Longest run up or down: 8
Approx P-Value for Trends: 0.00005
Approx P-Value for Oscillation:
Run Chart of Diferencia Observada
Observation
DiferenciaObservada
80706050403020101
5000
2500
0
-2500
-5000
-7500
Number of runs about median:
0.40265
19
Expected number of runs: 18.53086
Longest run about median: 38
Approx P-Value for Clustering: 0.59735
Approx P-Value for Mixtures:
Number of runs up or down:
0.99995
39
Expected number of runs: 53.66667
Longest run up or down: 8
Approx P-Value for Trends: 0.00005
Approx P-Value for Oscillation:
Run Chart of Diferencia Observada
La tendencia
puededeberse a
lacantidadde
trámites que se
pagaronde
acuerdoa lo
esperado…
Al observar de forma individual(Subgrupon=1) los
trámites, se observa que no existen grupos, mezclas
ni oscilaciones.Sin embargo, sí se presentan
tendencias.
El análisisde estabilidades una
de las herramientaspara
detectarlas causas de variación.
Estavariaciónpuede presentarse
en forma de grupos, mezclas,
oscilacioneso tendencias.
79% de los casos
observados son
Premier 100:
Omnia, Tempus y
Excelsis.
41% de los médicos
no están en
convenio.
El 84% son
catalogados como
enfermedad.
El 19% reprocesos.
Con límites de
especificación:
-$2,000.00 a
$2,000.00
Se observa que el
proceso es no
capaz.
Con una
probabilidad
estimada de 13%
de pagar de menos
y 11% de pagar de
más.
M A I CD
Medir
5 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013

6. Se observa que la distribución de los datos no es
normal. El dato que mejor representa la centralidad
del tiempo de llamada es la mediana que es de 141
segundos; existen puntos alejados del centro, lo que
provoca que el promedio se desplace hasta 206
segundos
Se observa que dentro del
comportamiento del proceso
se tienen agrupaciones, lo
que significa que se deben
identificar los subgrupos que
están generando este
comportamiento.
Asimismo, se observan
puntos excepcionales que
están por arriba de los
demás datos. Hay que
analizar qué sucedió en
dichas llamadas.
BASE LINE
Dado que los datos no se comportan de manera
normal, se analizó la capacidad del proceso
mediante un modelo de distribución de Weibull.
Se observa que el proceso no es capaz, ya que se
tiene un porcentaje de defectos del 47.67% es decir,
llamadas con tiempo mayor a la especificación de
150 segundos.
M A I CD
Medir
¿Por dónde empezar?
Se observa que las llamadas que se refieren a solicitud
de información son las más recurrentes en obtener
tiempos mayores a 150 segundos, seguidas por las
llamadas de Ingresos Hospitalarios.
6 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013
9007506004503001500
Mediana
Media
200150100
1er cuartil 57.21
Mediana 141.41
3er cuartil 294.74
Máximo 969.58
183.62 229.26
115.23 162.63
185.97 218.36
A -cuadrado 15.06
V alor P < 0.005
Media 206.44
Desv .Est. 200.86
V arianza 40345.55
Sesgo 1.51670
Kurtosis 2.04851
N 300
Mínimo 2.32
Prueba de normalidad de A nderson-Darling
Interv alo de confianza de 95% para la media
Interv alo de confianza de 95% para la mediana
Interv alo de confianza de 95% para la desv iación estándar
Intervalos de confianza de 95%
Resumen para Tiempo Total
9007506004503001500
LIE LSE
LIE 0
O bjetiv o *
LSE 150
Medida de la muestra 206.439
Número de muestra 300
Forma 1.00826
Escala 205.552
V alor umbral 1.60104
Procesar datos
Z.Bench 0.03
Z.LIE 3.04
Z.LSE 0.01
Ppk 0.00
C apacidad general
% < LIE 0.00
% > LSE 47.67
% Total 47.67
Desempeño observ ado
% < LIE 0.00
% > LSE 48.67
% Total 48.67
Exp. Rendimiento general
Capacidad de proceso de Tiempo Total
Cálculos basados en el modelo de distribución Weibull

7. ROAD MAP
Meta
Identificar causas raíz y confirmar con datos.
Entregables
Hipótesis probadas y confirmadas con datos/hechos (causas raíz verificadas)
Identificar causas raíz
ACTIVIDAD ENTREGABLE HERRAMIENTAS
Producir ideas sobre
posibles causas
Clasificar y agrupar
posibles causas
Profundizar sobre las
causas más probables
Plantear relaciones
causa-efecto
Validar relaciones
planteadas
Identificar Causas Raíz
AMEFFase Analizar
Lista de posibles
causas
Causas Potenciales
medibles, verificables
y accionables
ANALIZAR
Realizar Análisis de
Riesgo
Ideas
agrupadas/clasificadas
Plan de validación de
Hipótesis
Pruebas de Hipótesis
Listade CausasRaíz
X
Etapa del
proceso
Síntoma de la falla SEV Causa H0 P-value OCC Controles actuales DET RPN
10
Deducible y
Coaseguro
Pago de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por el tipo de
trámite.
7
Trámites iniciales requiere
mayor revisión que el
subsecuente.
El tipo de trámite afecta el nivel
de apego en deducible y
coaseguro.
0.002 3 No hay control… 8 168
11
Deducible y
Coaseguro
Pago de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por el tipo de
padecimiento.(tipo de cobertura)
7
La clasificación de
padecimientos observa
enfermedades,accidentes,
parto/cesárea.Cada una con
diferente grado de dificultad.
El tipo de padecimientoafecta
el nivel de apego en deducible
y coaseguro.
0.028 No hay control… 8 0
15
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por cambio
de tabulador por endoso.
6
El que exista un cambio de
tabulador vía endoso cambia
las condiciones originales.
El cambio de tabulador por
endoso afecta el nivel de
apego en deducible y
coaseguro.
0.042 2
Nohay control…
8 96
16
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por el turno.
3
Existen más expertos en el
turno matutino.Básico vs No
Básico
El turno afecta el nivel de
apego en deducible y
coaseguro.Facultamiento.
0.003 4 No hay control… 8 96
21
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por tipo de
tabulador de la reclamación.
6
El tabulador omia es el más
común.Otros tabuladores
tienen problemas de apego.
Tabulador Omnia vs Otros
Tabuladores (Tipo de
Tabulador)
El tipo de tabulador no afecta el
nivel de apego en deducible y
coaseguro.
0.037 1 No hay control… 8 48
22
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por el tipo de
documentación.
7
El tipo de documentación:
Física vs Digital.La Física
cuenta con más expertos
El tipo de documentación no
afecta el nivel de apego en
deducible y coaseguro.
0.02 1 No hay control… 8 56
23
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por monto
solicitado
1
Monto grande da problemas
para el análisis.(Versátil)
El monto solicitado afecta el
nivel de apego en deducible y
coaseguro.
0.004 4 Formatode autorización por
montos:0a40, 40 a 100 y +de 100
2 8
24
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por error en
acumulados.
7
No se verifican
adecuadamente los
acumulados.
Errores en acumulados afecta
el nivel de apego en deducible
y coaseguro.
0.0005 6
Nohay control…
8 336
25
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por notas
deficientes.
1
No existe estandarización en
las notas.
La falta de estandarización en
el formato de las notas afecta
el apego en deducible y
coaseguro.
0.0279 7
Nohay control…
8 56
El tipo de trámite es vital
para el apego en deducible
y coaseguro.
Los trámites iniciales
presentan mayor dispersión
en el apego a deducible y
coaseguro que los trámites
complementarios.
Hacer una separación al
inicio por tipo de trámite. Test for Equal Variances: Diferencia Obser versus Tipo de Trámite
95% Bonferroni confidence intervals for standard deviations
Tipo de Trámite
(Inicial/Com N Lower StDev Upper
Complemento 61 822.90 991.94 1243.73
Inicial 20 2037.31 2780.82 4308.31
F-Test (normal distribution)
Test statistic = 0.13, p-value = 0.000
Levene's Test (any continuous distribution)
Test statistic = 10.06, p-value = 0.002
H0: El tipo de trámite no afecta el nivel de apego en Deducible y Coaseguro
H1: El tipo de trámite afecta el nivel de apego en Deducible y Coaseguro
DiferenciaObservada
5000
2500
0
-2500
-5000
-7500
Complemento Inicial
Individual Value Plot of Diferencia Observada
Panel variable: Tipo de Trámite
<
400020000-2000-4000-6000
LSL Target USL
Process Data
Sample N 81
StDev (Within) 1460.00589
StDev (O v erall) 1647.71227
LSL -2000.00000
Target 0.00000
USL 2000.00000
Sample Mean -131.38864
Potential (Within) C apability
C C pk 0.46
O v erall C apability
Z.Bench 0.75
Z.LSL 1.13
Z.USL 1.29
Ppk
Z.Bench
0.38
C pm 0.40
0.94
Z.LSL 1.28
Z.USL 1.46
C pk 0.43
O bserv ed Performance
PPM < LSL 74074.07
PPM > USL 61728.40
PPM Total 135802.47
Exp. Within Performance
PPM < LSL 100296.20
PPM > USL 72165.74
PPM Total 172461.94
Exp. O v erall Performance
PPM < LSL 128383.83
PPM > USL 97911.45
PPM Total 226295.28
Within
Overall
Process Capability of Diferencia Observada
200010000-1000-2000-3000
LSL Target USL
Process Data
Sample N 41
StDev (Within) 326.17465
StDev (O v erall) 589.21161
LSL -2000.00000
Target 0.00000
USL 2000.00000
Sample Mean -129.01780
Potential (Within) C apability
C C pk 2.04
O v erall C apability
Z.Bench 3.12
Z.LSL 3.18
Z.USL 3.61
Ppk
Z.Bench
1.06
C pm 1.11
5.73
Z.LSL 5.74
Z.USL 6.53
C pk 1.91
O bserv ed Performance
PPM < LSL 48780.49
PPM > USL 0.00
PPM Total 48780.49
Exp. Within Performance
PPM < LSL 0.00
PPM > USL 0.00
PPM Total 0.00
Exp. O v erall Performance
PPM < LSL 748.15
PPM > USL 151.14
PPM Total 899.29
Within
Overall
Process Capability of Diferencia Observada_Normal
200010000-1000-2000-3000
LSL Target USL
Process Data
Sample N 41
StDev (Within) 326.17465
StDev (O v erall) 589.21161
LSL -2000.00000
Target 0.00000
USL 2000.00000
Sample Mean -129.01780
Potential (Within) C apability
C C pk 2.04
O v erall C apability
Z.Bench 3.12
Z.LSL 3.18
Z.USL 3.61
Ppk
Z.Bench
1.06
C pm 1.11
5.73
Z.LSL 5.74
Z.USL 6.53
C pk 1.91
O bserv ed Performance
PPM < LSL 48780.49
PPM > USL 0.00
PPM Total 48780.49
Exp. Within Performance
PPM < LSL 0.00
PPM > USL 0.00
PPM Total 0.00
Exp. O v erall Performance
PPM < LSL 748.15
PPM > USL 151.14
PPM Total 899.29
Within
Overall
Process Capability of Diferencia Observada_Normal
200010000-1000-2000-3000
LSL Target USL
Process Data
Sample N 41
StDev (Within) 326.17465
StDev (O v erall) 589.21161
LSL -2000.00000
Target 0.00000
USL 2000.00000
Sample Mean -129.01780
Potential (Within) C apability
C C pk 2.04
O v erall C apability
Z.Bench 3.12
Z.LSL 3.18
Z.USL 3.61
Ppk
Z.Bench
1.06
C pm 1.11
5.73
Z.LSL 5.74
Z.USL 6.53
C pk 1.91
O bserv ed Performance
PPM < LSL 48780.49
PPM > USL 0.00
PPM Total 48780.49
Exp. Within Performance
PPM < LSL 0.00
PPM > USL 0.00
PPM Total 0.00
Exp. O v erall Performance
PPM < LSL 748.15
PPM > USL 151.14
PPM Total 899.29
Within
Overall
Process Capability of Diferencia Observada_Normal
200010000-1000-2000-3000
LSL Target USL
Process Data
Sample N 41
StDev (Within) 326.17465
StDev (O v erall) 589.21161
LSL -2000.00000
Target 0.00000
USL 2000.00000
Sample Mean -129.01780
Potential (Within) C apability
C C pk 2.04
O v erall C apability
Z.Bench 3.12
Z.LSL 3.18
Z.USL 3.61
Ppk
Z.Bench
1.06
C pm 1.11
5.73
Z.LSL 5.74
Z.USL 6.53
C pk 1.91
O bserv ed Performance
PPM < LSL 48780.49
PPM > USL 0.00
PPM Total 48780.49
Exp. Within Performance
PPM < LSL 0.00
PPM > USL 0.00
PPM Total 0.00
Exp. O v erall Performance
PPM < LSL 748.15
PPM > USL 151.14
PPM Total 899.29
Within
Overall
Process Capability of Diferencia Observada_Normal
200010000-1000-2000-3000
LSL Target USL
Process Data
Sample N 41
StDev (Within) 326.17465
StDev (O v erall) 589.21161
LSL -2000.00000
Target 0.00000
USL 2000.00000
Sample Mean -129.01780
Potential (Within) C apability
C C pk 2.04
O v erall C apability
Z.Bench 3.12
Z.LSL 3.18
Z.USL 3.61
Ppk
Z.Bench
1.06
C pm 1.11
5.73
Z.LSL 5.74
Z.USL 6.53
C pk 1.91
O bserv ed Performance
PPM < LSL 48780.49
PPM > USL 0.00
PPM Total 48780.49
Exp. Within Performance
PPM < LSL 0.00
PPM > USL 0.00
PPM Total 0.00
Exp. O v erall Performance
PPM < LSL 748.15
PPM > USL 151.14
PPM Total 899.29
Within
Overall
Process Capability of Diferencia Observada_Normal
Al observar por separado el
subgrupo con monto menor a
$3,000.00 se percibe un
desempeño muy por arriba
del actual.
De un ideal de 6, se observa
un potencial de 5.73 para el
nivel de apego
Padecimiento_Enfermedad
DiferenciaObservada
No EnfermedadEnfermedad
0
-1000
-2000
-3000
-4000
-5000
-6000
Boxplot of Diferencia Observada by Padecimiento_E
One-way ANOVA: Diferencia Observada versus Padecimiento_Enfermedad
Source DF SS MS F P
Padecimiento_E 1 12840659 12840659 5.00 0.028
Error 79 203002588 2569653
Total 80 215843247
S = 1603 R-Sq = 5.95% R-Sq(adj) = 4.76%
Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled
StDev
Level N Mean StDev -+---------+---------+---------+--------
Enfermedad 71 18 1525 (----*-----)
No Enfermedad 10 -1192 2116 (-------------*-------------)
-+---------+---------+---------+--------
-2100 -1400 -700 0
H0: El tipo de padecimiento no afectan el nivel de apego en C
H1: El tipo de padecimiento afectan el nivel de apego en C
Tabulated statistics: Cambio Beneficios, Aplicación Coaseguro
Rows: Cambio Beneficios Columns: Aplicación Coaseguro
Correcta Incorrecta All
No 49 4 53
Sí 21 7 28
All 70 11 81
Cell Contents: Count
Pearson Chi-Square = 4.755, DF = 1, P-Value = 0.029
Likelihood Ratio Chi-Square = 4.505, DF = 1, P-Value = 0.034
•NOTE * 1 cells with expected counts less than 5
Fisher's exact test: P-Value = 0.0417336
H0: Los trámites con endoso de cambio de beneficio no afectan el nivel de apego en C
H1: Los trámites con endoso de cambio de beneficio afectan el nivel de apego en C
DiferenciaObservada
5000
2500
0
-2500
-5000
5000
2500
0
-2500
-5000
No, Correcta No, Incorrecta
Sí, Correcta Sí, Incorrecta
Individual Value Plot of Diferencia Observada
Panel variables: Cambio Beneficios, Aplicación Coaseguro (Correcta/
86 y 88%
Calidad
Deducible y
Coaseguro SC
Proceso MedioSistemas
Personas Materiales Métrica
Endosos
No se entienden
Redacción
no clara
Base Datos SAS
No está actualizada
No tiene todos
los Médicos
Interpreta GI
/ Emisión
Son interpretados
Correcciones
Cancelaciones
Ajuste
manual
Sistema Reclamaciones
No está actualizado
No tiene todos
los Médicos
Acumulados
Coaseguro Diferente
No se modifica
Manualmente
No se refleja a
tiempo el pago
Programación Cirugía
X1
X6
X5
X5
X7
X4
Sistema Azul
No muestra
endoso
afectado
Muestra
número
endosos
X3
Históricos
Incompletos
X2
No muestra
endosos históricos Notas
No son claras
Incompletas
X8
Notas
No son claras
IncompletasX8
Condiciones
Generales
No se aplican
DesconocimientoX9
R&R
Cancelaciones
Ajuste
manual X4
Monto Solicitado
MontoPagado
700006000050000400003000020000100000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
Scatterplot of Monto Pagado vs Monto Solicitado
Regression Analysis: Monto Pagado versus Monto Solicitado
The regression equation is
Monto Pagado = - 1024 + 0.841 Monto Solicitado
Predictor Coef SE Coef T P
Constant -1024.1 435.1 -2.35 0.021
Monto Solicitado 0.84057 0.03493 24.06 0.000
S = 3280.96 R-Sq = 88.0% R-Sq(adj) = 87.8%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 1 6233485239 6233485239 579.07 0.000
Residual Error 79 850409415 10764676
Total 80 7083894654
H0: No existe relación entre el monto solicitado y el monto pagado.
H1: Existe alguna relación entre el monto solicitado y el monto pagado.
Causas Potenciales Teoría o Hipótesis acerca del
impacto
(Si X entonces Y)
¿Cómo verificar?
(incluyendo tipo de datos y
herramientas)
Estatus
ROAD MAP
M A I CD
Analizar
7 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013

8. La fase de análisis se inició con una lluvia de
ideas acerca de las posibles causas, después se
realizó el análisis con base en el diagrama de
Ishikawa para poder filtrar y clasificar las ideas,
evitando ideas repetitivas y/o fuera del alcance.
Posteriormente se buscó profundizar en las
ideas para identificar las causas más probables.
Una vez hecho esto, se diseñó el plan de
validación de causas, lo que permitió contar con
la estrategia y curso de acción para validar qué
causa potencial se convierte en una causa raíz.
M A I CD
Analizar
Ho= No existen diferencias entre las medias de tiempo de llamada
entre llamadas iniciales y las de seguimiento.
H1= Existe al menos una diferencia entre las medias de tiempo de llamada
entre llamadas iniciales y las de seguimiento.
El número de llamadas de
seguimiento afecta la duración
de la llamada.
Con base en los resultados de las pruebas de
hipótesis, se obtuvieron como causas raíz
principales las siguientes:
1. El número de pantallas revisadas para
ejecutar el proceso.
2. El número de llamadas de seguimiento para
un misma caso.
Una tercera causa observada es la habilidad del
operador, sin embargo este es un punto que se
tendrá que resolver en la fase de control.
8 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013
Tiempode
llamadade
GMM
mayora 150
segundos
Procesos
SIstemas
Incremento en llamadas escaladas
Clientes solicitan
mayor información
Llamadas que no
se pueden
resolver al primer
contacto
X3
Quejas del cliente
Más deuna
llamada para saber
quéhacer
Llamadas de
reproceso por
información
incompleta al
cliente
X2
Búsqueda deinformación depólizas
Disponibilidad
deInformación
Número de
Pantallas
consultadas
X1
Causas Potenciales Planteamiento de Relación
Causa – Efecto
Pruebade verificar hipótesis
X1: Número de Pantallas
consultadas
Dadoel número de pantallas a
consultar, el tiempo de llamada
excede la especificación de 150
segundos
X Discreta
Y Continua
Dadoque no es Normal Prueba de
Medianas
X2: Llamadas de
reproceso por
informaciónincompleta
alcliente
Por información incompletael
tiempode llamada excede la
especificaciónde 150 segundos
X Discreta
Y Continua
Dadoque no es Normal Prueba de
Medianas
X3: Llamadas que no se
pueden resolver al
primer contacto
Las llamadasque no se pueden
resolver al primer contacto
causan que el tiempo de
llamadasexceda el límitede
150 segundos
X Discreta
Y Continua
Dadoque no es Normal Prueba de
Medianas
8765432
158
156
154
152
150
148
146
Número de Pantallas
Tiempodellamada
Gráfica de caja de Tiempo de llamada
Prueba de mediana de Mood: Tiempo de ll en función de Número
de Pantallas
Prueba de la mediana de Mood para Tiempo de llamada
Chi-cuadrada= 241.20 GL = 6 P = 0.000
Númerode ICs de 95.0%individuales
Pantallas N<= N> Mediana Q3-Q1 --------+---------+---------+--------
2 46 0 147.57 0.06 *
3 44 0 147.56 0.05 *
4 43 0 147.56 0.05 *
5 8 34 157.34 0.18 *)
6 3 32 157.37 0.13 (*
7 2 52 157.31 0.15 *)
8 4 32 157.33 0.19 *)
--------+---------+---------+--------
150.0 153.0 156.0
Medianageneral = 157.09
Al realizar la prueba para tratar
de identificar diferencia entre el
tiempo medio de las llamadas
con base en el número de
pantallas, se determinó que sí
afecta el número de pantallas
consultadas a la duración de la
llamada.
321
170
160
150
140
130
120
110
Número de llamdas de seguimient
Tiempodellamada_1
Gráfica de caja de Tiempo de llamada_1
Prueba de mediana de Mood: Tiempo de ll en funcion de Número de ll
Prueba de la mediana de Mood para Tiempo de llamadapor seguimientos
Chi-cuadrada= 102.29 GL = 2 P = 0.000
Númerode
llamdasde ICs de 95.0%individuales
seguimient N<= N> Mediana Q3-Q1 --+---------+---------+---------+----
1 31 6 129.5 22.5 (------*--)
2 36 2 123.4 24.6 (----*-----)
3 0 55 156.3 6.3 (*-)
--+---------+---------+---------+----
120 132 144 156
Medianageneral = 141.8
SíNo
165
160
155
150
145
Resuelto al primer contacto
TiempodeLlamada_2
Gráfica de caja de Tiempo de Llamada_2
Prueba de mediana de Mood: Tiempo de Ll en función de Resuelto al
Prueba de la mediana de Mood para Tiempo de Llamada_2
Chi-cuadrada= 57.42 GL = 1 P = 0.000
Resuelto
alprimer ICs de 95.0% individuales
contacto N<= N> Mediana Q3-Q1 +---------+---------+---------+------
No 5 35 158.5 8.5 (----*------)
Sí 35 0 148.4 1.6 (*)
+---------+---------+---------+------
148.0 152.0 156.0 160.0
Medianageneral = 151.4
Las llamadas que no se cierran
al primer contacto afectan el
estándar de duración de la
llamada
Causas Potenciales
Planteamiento de Relación
Causa – Efecto
Pruebade verificar hipótesis ¿Es causa raíz?
X1: Número de Pantallas
consultadas
Dadoel número de pantallas a
consultar, el tiempo de llamada
excede la especificación de 150
segundos
X Discreta
Y Continua
Dadoque no es Normal
Prueba de Medianas
X2: Llamadas de
reproceso por
informaciónincompleta
alcliente
Por información incompletael
tiempode llamada excede la
especificaciónde 150 segundos
X Discreta
Y Continua
Dadoque no es Normal
Prueba de Medianas
X3: Llamadas que no se
pueden resolver al
primer contacto
Las llamadasque no se pueden
resolver al primer contactocausan
que el tiempo de llamadas exceda el
límitede 150 segundos
X Discreta
Y Continua
Dadoque no es Normal
Prueba de Medianas




Ho= No existen diferencias entre las medias de tiempo de llamada
entre llamadas donde los operadoresutilizan entre una o hasta ocho pantallas para buscar información.
H1= Existe al menos una diferencia entre las medias de tiempo de llamada
entre llamadas donde los operadores utilizan entre una o hasta ocho pantallas para buscar información.. 

9. ROAD MAP
Meta
Desarrollar, probar e implementar soluciones que eliminen las causas raíz.
Usar datos para evaluar tanto las soluciones como los planes para llevarlas a cabo.
Entregables
Acciones planificadas para eliminar o reducir el impacto de las causas raíz
identificadas.
Análisis antes/después que indique como es que las causas se eliminaron.
Una comparación del plan respecto de la situación actual.
Desarrollar, probar e
implementar
soluciones que
eliminen las causas
raíz.
Usar datos para
evaluar tanto las
soluciones como los
planes para llevarlas a
cabo.
ACTIVIDAD ENTREGABLE HERRAMIENTAS
Planear y ejecutar
Diseño de
Experimentos
Producir ideas de
solución
Seleccionar ideas a
implementar
Realizar Análisis de
Riesgo
Definir Estrategia de
Implementación
Implementación de
Mejoras
Indicadormejorado
GráficasAntes-Después
Ecuación Predictiva
Matriz de Soluciones
MEJORAR
Validar la Mejora
AMEF Fase Mejorar
Plan de
Implementación
Mapasde Proceso
Actualizado
X
Etapa del
proceso
Síntoma de la falla SEV Causa H0 P-value OCC Controles actuales DET RPN
10
Deducible y
Coaseguro
Pago de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por el tipo de
trámite.
7
Trámites iniciales requiere
mayor revisión que el
subsecuente.
El tipo de trámite afecta el nivel
de apego en deducible y
coaseguro.
0.002 3 No hay control… 8 168
11
Deducible y
Coaseguro
Pago de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por el tipo de
padecimiento.(tipo de cobertura)
7
La clasificación de
padecimientos observa
enfermedades,accidentes,
parto/cesárea.Cada una con
diferente grado de dificultad.
El tipo de padecimientoafecta
el nivel de apego en deducible
y coaseguro.
0.028 No hay control… 8 0
15
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por cambio
de tabulador por endoso.
6
El que exista un cambio de
tabulador vía endoso cambia
las condiciones originales.
El cambio de tabulador por
endoso afecta el nivel de
apego en deducible y
coaseguro.
0.042 2
Nohay control…
8 96
16
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por el turno.
3
Existen más expertos en el
turno matutino.Básico vs No
Básico
El turno afecta el nivel de
apego en deducible y
coaseguro.Facultamiento.
0.003 4 No hay control… 8 96
21
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por tipo de
tabulador de la reclamación.
6
El tabulador omia es el más
común.Otros tabuladores
tienen problemas de apego.
Tabulador Omnia vs Otros
Tabuladores (Tipo de
Tabulador)
El tipo de tabulador no afecta el
nivel de apego en deducible y
coaseguro.
0.037 1 No hay control… 8 48
22
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por el tipo de
documentación.
7
El tipo de documentación:
Física vs Digital.La Física
cuenta con más expertos
El tipo de documentación no
afecta el nivel de apego en
deducible y coaseguro.
0.02 1 No hay control… 8 56
23
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por monto
solicitado
1
Monto grande da problemas
para el análisis.(Versátil)
El monto solicitado afecta el
nivel de apego en deducible y
coaseguro.
0.004 4 Formatode autorización por
montos:0a40, 40 a 100 y +de 100
2 8
24
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por error en
acumulados.
7
No se verifican
adecuadamente los
acumulados.
Errores en acumulados afecta
el nivel de apego en deducible
y coaseguro.
0.0005 6
Nohay control…
8 336
25
Deducible y
Coaseguro
Se paga de más o de menos de
deducible y/o coaseguro por notas
deficientes.
1
No existe estandarización en
las notas.
La falta de estandarización en
el formato de las notas afecta
el apego en deducible y
coaseguro.
0.0279 7
Nohay control…
8 56
ROAD MAP
M A I CD
Mejorar
9 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013

10. AnteriorNuevo
1000
800
600
400
200
0
Datos
Gráfica de caja de Nuevo, Anterior
Análisis de Modos y Efectos de la Falla
No.
Fase del
proceso
Modo de Falla
Efectode
Falla
SEV Causa Potencial OCC
Controles
Actuales
DET RPN Acciones
x1 Atender solicitud
de cliente
Problemas para
encontrar la
información
requerida en el
sistema
Tiempo de
llamada GMM
mayor a 150
segundos
8 Número de pantallas
utilizadas en el proceso
9 Ninguno 7 504 Reducir el número de pantallas
en el sistema
x2 Atender solicitud
de cliente
Quejas del cliente
por falta de
información en la
primera llamada
Tiempo de
llamada GMM
mayor a 150
segundos
7 Llamadas de reproceso,
de seguimiento por falta
de información al cliente
en llamada inicial
9 Reporte de
quejas
7 441 Eliminar el exceso de
información Revisar la
congruencia de la información
existente con la solicitada para
el proceso
Rediseñar los Diálogos
x3 Atender solicitud
de cliente
Incremento en el
número de
llamadas escaladas
Tiempo de
llamada GMM
mayor a 150
segundos
6 Llamadas no resueltas al
primer contacto
8 Reporte de
llamadas no
resueltas al
primer contacto
5 240 Validar el nivel de resolución
del operador
Para identificar las soluciones y actividades a
realizar, se desarrolló un árbol de soluciones y
después una matriz de soluciones que ayudó a
priorizar las acciones a ejecutar.
Finalmente, se determinó que la variación en el
número de pantallas utilizadas es el factor con
mayor riesgo (504)
ROAD MAP
M A I CD
Mejorar
Con las mejoras implementadas se observó una
disminución en la mediana del tiempo 141 a 86
segundos.
10 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013
Factor Nombre
A Escalamiento
B Reproceso
C Pantallas
En el Diseño de Experimentos se observó que el
reproceso de las llamadas por falta de
información al cliente tiene mayor impacto,
seguido del número de pantallas empleadas
para el proceso de atención y al final la
interacción de los tres factores.
No
.
Causa Potencial Árbol de Soluciones
x1 Númerode pantallas
utilizadasen el proceso
Identificar las pantallas
que contienen exceso de
información
Reducir el número de
pantallasen el sistema
x2 Llamadasde reproceso,
de seguimiento por falta
de información al cliente
en llamadainicial
Revisar la congruencia
de la información
existente con la
solicitadapara el
proceso
Eliminarel exceso de
información
Rediseñar los Diálogos
x3 Llamadasno resueltas al
primer contacto
Identificar
oportunidades de
facultamiento
Validarel nivel de resolución
del operador
No.
Causa
Potencial
Árbol de Soluciones E F $ Total
x1 Númerode pantallas
utilizadasen el
proceso
Identificar las
pantallasque
contienen exceso de
información
Reducir el número de
pantallasen el
sistema
4 4 2 16
x2 Llamadasde
reproceso, de
seguimientopor falta
de información al
clienteen llamada
inicial
Revisar la
congruenciade la
informaciónexistente
conla solicitadapara
el proceso
Eliminarel exceso de
información
Rediseñar los
Diálogos
4 4 3 48
x3 Llamadasno resueltas
alprimer contacto
Identificar
oportunidades de
facultamiento
Validarel nivel de
resolución del
operador
4 2 5 40
Prueba de la mediana de Mood para Duración Ll
Chi-cuadrada = 13.65 GL = 1 P = 0.000
ICs de 95.0% individuales
Procesos N<= N> Mediana Q3-Q1 ---------+---------+---------+-------
Anterior 134 166 141 238 (--------*------)
Nuevo 66 34 86 101 (-------*----)
---------+---------+---------+-------
90 120 150
Mediana general = 116
Un IC de 95.0% para la mediana(Anterior) - mediana(Nuevo): (23,87)

11. Meta
Mantener las ganancias a través de la estandarización métodos de trabajo o
procesos.
Anticipar mejoras futuras y preservar las lecciones de este esfuerzo.
Entregables
Documentación del nuevo método.
Entrenamiento en el nuevo método.
Un sistema de monitoreo de la consistencia de los resultados.
Documentación completa y comunicación de resultados, aprendizajes y
recomendaciones.
Mantener las
ganancias a través de
la estandarización
métodos de trabajo o
procesos.
Anticipar mejoras
futuras y preservar las
lecciones de este
esfuerzo.
ACTIVIDAD ENTREGABLE HERRAMIENTAS
Estandarizar la nueva
práctica
Diseñar el Sistema de
Control del Proceso
Entrenar al personal
en el nuevo proceso
Dar seguimiento a los
resultados
Realizar transición y
entrega al área
responsable
Realizar el cierre del
proyecto
Reconocimientos
Documentación
estandarizada
CONTROLAR
Festejar
Tablero de
seguimiento
Firma de recepción de
la documentación del
proyecto
Firmadel Cierre Formal del
Proyecto
Sistema de Control del
Proceso
Evidencias del
dominio del nuevo
proceso
M A I CD
Controlar
11 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013

12. Como parte importante de la fase de
control, se desarrollaron los mapas con los
cambios realizados.
ROAD MAP
M A I CD
Controlar
Proceso:Atención de llamadas de GMM
Projecto:Reducción del tiempo promediode llamada Líder de Proyecto:Fabiola fernández
Responsable
de proceso:
Samuel Ruíz Fecha:20/10/2012
QUE COMO QUIEN CUANDO INDICADOR
Llamadas por arriba de 150
segundos
Revisar el tiempo de
llamada
Supervisor Por día.
Llamadas por arriba de 150
segundos
Control de Cambios
# Revisión Fecha Cambio Realizado Motivo de Cambio Realizó Aprobó
Una vez documentados los nuevos estándares se
procedió a la difusión y entrenamiento sobre las
nuevas condiciones del proceso y del sistema.
Respecto al proceso, se observó una mejoría en
el control del mismo, lo que se manifiesta en la
gráfica de seguimientoy control del proceso.
El porcentaje de defectos disminuyó de un
47.67% a un 23.0%.
El beneficio financiero se cumplió según el
objetivo, dado que al obtener un desempeño
medio inferior a 150 segundos, la nueva tarifa se
ubica en $7.50 por llamada. Ahorro anualizado
de $1,255,060.80
12 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013
9007506004503001500
LIE LSE
LIE 0
O bjetiv o *
LSE 150
Medida de la muestra 206.439
Número de muestra 300
Forma 1.00826
Escala 205.552
V alor umbral 1.60104
Procesar datos
Z.Bench 0.03
Z.LIE 3.04
Z.LSE 0.01
Ppk 0.00
C apacidad general
% < LIE 0.00
% > LSE 47.67
% Total 47.67
Desempeño observ ado
% < LIE 0.00
% > LSE 48.67
% Total 48.67
Exp. Rendimiento general
Capacidad de proceso de Tiempo Total
Cálculos basados en el modelo de distribución Weibull
300240180120600
LIE LSE
LIE 0
O bjetiv o *
LSE 150
Medida de la muestra 97.0787
Número de muestra 100
Forma 1.3059
Escala 102.063
V alor umbral 2.49794
Procesar datos
Z.Bench 0.85
Z.LIE 3.12
Z.LSE 0.59
Ppk 0.20
C apacidad general
% < LIE 0.00
% > LSE 23.00
% Total 23.00
Desempeño observ ado
% < LIE 0.00
% > LSE 19.84
% Total 19.84
Exp. Rendimiento general
Capacidad de proceso de Nuevo
Cálculos basados en el modelo de distribuciónWeibull
2712412111811511219161311
1000
500
0
-500
Observación
Valorindividual
_
X=206
UC L=766
LC L=-353
2712412111811511219161311
1000
750
500
250
0
Observación
Rangomóvil
__
MR=210
UC L=688
LC L=0
5
1
5
111
1
1
1
11
11
1
1
3
3
1
Gráfica I-MR de Anterior
9007506004503001500
LIE LSE
LIE 0
O bjetiv o *
LSE 150
Medida de la muestra 206.439
Número de muestra 300
Forma 1.00826
Escala 205.552
V alor umbral 1.60104
Procesar datos
Z.Bench 0.03
Z.LIE 3.04
Z.LSE 0.01
Ppk 0.00
C apacidad general
% < LIE 0.00
% > LSE 47.67
% Total 47.67
Desempeño observ ado
% < LIE 0.00
% > LSE 48.67
% Total 48.67
Exp. Rendimiento general
Capacidad de proceso de Tiempo Total
Cálculos basados en el modelo de distribución Weibull
180120600
LIE LSE
LIE 0
O bjetiv o *
LSE 150
Medida de la muestra 97.0787
Número de muestra 100
Forma 1.3059
Escala 102.063
V alor umbral 2.49794
Procesar datos
% < LIE 0.00
% > LSE 23.00
% Total 23.00
Desempeño observ ado
Capacidad de proceso de
Cálculos basados en el modelo de dis
El Proceso se estabilizó y se controló, logrando
reducir la amplitud de la variación.
9181716151413121111
500
0
-500
Observación
Valorindividual
_
X=96
UC L=299
LC L=-107
-353
766
9181716151413121111
600
450
300
150
0
Observación
Rangomóvil
__
MR=76.4
UC L=249.7
LC L=0
688
Gráfica I-MR de Nuevo
Reducción
Reducción
Análisis de Capacidad con base en un comportamiento Weibull

13. Teléfonos:
59480918 y 19 D.F.
8421.9387 D.F., GDL., MTY
(52) 55 8421.9387 Internacional
Por internet:
contacto@dinamovp.com
www.dinamovp.com
Para mayor información:
Se comprueba la utilidad de una metodología como DMAIC en
ambientes transaccionales y no sólo de manufactura.
Tradicionalmente, en proyectos de esta naturaleza, al realizar el
análisis de causas se tomaba acción sobre los hallazgos que hasta
ese momento se habían hecho, sin hacer una validación de las
causas reales. Como consecuencia, el efecto se volvía a presentar.
Otro enfoque importante de la metodología es el seguimiento a los
resultados financieros, evaluando el costo de la mala calidad y el
impacto que tienen las soluciones sobre el mismo.
13 Todos los Derechos Reservados Dinamo Value Partners, S.C. 2013