Monitoreo-y-mejora-del-proceso-matutino-de-clasificacion-de-paquetes-en-la-estacion-de-Emeryville-de-Fedex-Express

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UNIVERSIDAD NACIONAL
DE MEXICO
FACULTAD DE INGENIERfA
AUTONOMA
MONITOREO y MEJORA DEL PROCESO MATUTINO DE
CLA51FICACION DE PAQUETES EN LA ESTACION DE
EMERVV'LlE DE FEDEX EXPRESS
T E s I s
QUE PARA OBTENER EL TITULO DE:
INGENIERA INDUSTRIAL
p R E S E N T A
NÚ¡\JEZLORENA JIMÉNEZ
DIRECTORA DE TESIS: M.1. SILVINA HERNANDEZ GARC1A
MEXICO, D. F. 2005
 
UNAM – Dirección General de Bibliotecas 
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PRÓLOGO
La mayor parte de este trabajo fue realizado durante mi estancia en la Universidad de
California campus Berkeley, gracias al apoyo del Departamento de Movilidad de
Estudiantes de la Dirección General de Estudios de Posgrado de la UNAM, y como parte
del naciente programa de movilidad estudiantil de la Facultad de Ingeniería.
I
Como parte del curso Senior Project (proyecto final de ingeniería industrial), en el otoño de
2003, Mariana Sierra, Arvin Setiawan, Edwin Wijono y yo, supervisados por el profesor
Robert Leachman, analizamos el proceso matutino de clasificación de paquetes en la
estación de FedEx Express en Emeryville, California, para determinar los inhibidores de la
productividad y desarrollar un reporte de desempeño diario, con el apoyo de los ingenieros
David Ida y Steven K. Pinney, de FedEx Express.
Toda la primera parte de esta tesis es el reporte final entregado a FedEx en diciembre de
2003. La segunda parte es un análisis posterior sobre la utilidad del proyecto y su
aplicabilidad en México, · que realicé en el otoño de 2004, ya habiendo concluido el
intercambio académico, durante mi último semestre en la Facultad.
-i-
AGRADECIMIENTOS
Al profesor Robert Leachman y a mis compañeros de Berkeley, Mariana, Arvin y Edwin,
con quienes desarrollé este proyecto . A David Ida, Steven K. Pinney y Gabriel Osorio, por
el apoyo que me brindaron en FedEx Express.
A Silvina Hemández, por su orientación. A Lourdes Arellano, Elizabeth Moreno, Vicente
Borja y Enrique Jiménez Espriú por su apoyo con este trabajo, con el intercambio
académico, y a lo largo de toda la carrera.
A la UNAM, por el privilegio de haber estudiado en la máxima casa de estudios del país.
Al Departamento de Movilidad de Estudiantes de la Dirección General de Estudios de
Posgrado, por la beca que hizo posible mi estancia en la Universidad de California
Berkeley. A la Facultad de Ingeniería, por la preparación y todas las oportunidades durante
estos 5 años de carrera universitaria.
A mi familia y amigos, con todo cariño.
Lorena.
-ií-
CONTENIDO
1. Proyecto
1.1. Introducción 1
1.1.1. Antecedentes de la compañía 1
1.1.2. Descripción de la clasificación matutina
de paquetes (AM Sort}, 3
1.2. Definición del problema 7
1.2.1. Metas 7
1.2.2. Descripción del problema 7
1.2.3. Suposiciones y limitaciones _ _ 8
1.2.4. Contexto del problema 8
1.2.5. Definición de problema y sus variables 13
1.3. Análisis del problema y solución 14
1.3.1. Recolección de datos y análisis preliminar 14
1.3.1.1.Base de datos 14
1.3.1.2.0 bservaciones __ 15
1.3.1.3.Análisis preliminar de datos _ _ .17
1.3.2. Impacto del tamaño de paquete en la tasa
de productividad 20
1.3.2.1.Cálculo del área cubierta _ _._ _ 20
1.3.2.2.Metas ajustadas al tamaño de paquetes __ ..__ 22
1.3.3. Análisis de regresión _._ 23
1.3.4. Valores óptimos _ __ ._ _28
1.4. Resumen de resultados y Recomendaciones 35
lA.l . Reporte de desempeño diario __ .3 5
lA.2. Recomendaciones para alcanzar el máximo desempeño_ _...39
- iii -
1.5. Conclusiones del proyecto 41
2. Análisis posterior
2.1. Comentarios a un año del proyecto 42
2.1 .1. Utilidad del proyecto .42
2. l. 1.1.Reporte de desempeño diario .42
2. l .1.2.Recomendaciones para alcanzar máximo desempeño 43
2.l. 1.3.Impacto en la estación de Emeryville .44
2.1.2. Implementación del uso del reporte de desempeño diario .45
2.2. Aplicabilidad de un proyecto similar en México 46
2.2.1. Diferencias en el proceso de clasificación de paquetes .46
2.2.2. Medición y monitoreo del proceso __ __ __ ...48
3. Conclusiones generales
4. Anexos
5. Bibliografia
- iv-
49
50
57
LISTA DE FIGURAS 
Figura 1. Proceso general de entrega de paquetes en FedEx .......... ......... ............................... 3 
Figura 2. Plano de distribución de la estación de FedEx en Emeryville, CA. ... ........ ............. 3 
Figura 3. Diagrama de flujo del proceso matutino de clasificación de paquetes ..................... 4 
Figura 4. Plano de distribución de la zona de descarga de paquetes ....................................... 10 
Figura 5. Auxiliar para descarga ........................................................................... .................... . 11 
Figura 6. Vista general de la base de datos .......................................................................... ..... 14 
Figura 7. Plantilla de observaciones .................................................................. ........................ 16 
Figura 8. Esquema general de la zona de descarga de paquetes en México ............................ 47 
Figura 9. Zona de descarga de paquetes en la estación de Emeryville, CA. .................. ..... ... 47 
-v-
LISTA DE TABLAS 
Tabla 1. Contenedores .............. ................ .............. .................... .... ............................................ 9 
Tabla 2. Número de contenedores por sección ........................................................................ .11 
Tabla 3. Hora de inicio y número de paquetes por día ............................................................ .12 
Tabla 4. Ciudades destino correspondientes a cada lado de la banda ..................................... .12 
Tabla 5. Pauta de tamaño de paquete con la respectiva tasa de productividad promedio ...... 20 
Tabla 6. Área cubierta por tamaño de paquete .............. ..... .............................. ............... .. ........ 21 
Tabla 7. Problemas que afectan la tasa de productividad y sus posibles causas ....... _ ............. 24 
Tabla 8. Resultados del análisis de regresión (todas las variablesL ....................................... 25 
Tabla 9. Coeficientes de cada variable obtenidos por análisis de regresión .................... ........ 27 
Tabla 10. Clasificación de las variables .......... ........................................................ ................ ... 28 
Tabla 11. Efecto de las llantas en la tasa de productividad ...................................................... 29 
Tabla 12. Tasa de productividad promedio por número de trabajadores ........ ........................ 30 
Tabla 13. Resultados del análisis de regresión (empleados solos, pares, tríos).. ........... ........ . 31 
Tabla 14. Tasa de productividad promedio por número. de contenedores ............................... 33 
Tabla 15. Tasa media de productividad por lado de descarga .......................... ........................ 34 
- vi-
LISTA DE GRÁFICAS
Gráfica 1. Tasa de productividad por minuto para el 19 de septiembre, 2003 .18
Gráfica 2. Tasa de productividad por minuto, del 20 al 24 de octubre, 2003 .19
Gráfica 3. Tasa de productividad en intervalos de 5 minutos, 22 de octubre, 2003 .19
Gráfica 4. Tasa de productividad y área cubierta, 22 de octubre, 2003 21
Gráfica 5. Tasa de productividad vs. Meta ajustada al tamaño, 22 de octubre, 2003 23
- vii-
LISTADE FOTOGRAFÍAS 
Fotografía 1. Vista lateral de la zona de descarga, inicio de la banda _______________________________ _____ .5 
Fotografía 2. Descarga de contenedores, vista del inicio de la banda ____________________________________ .5 
Fotografía 3. Escaneo de paquetes, visto desde la zona de descarga _____________________________________ .6 
Fotografía 4. Vista general desde el final de la banda. _____________________________________________________________ 6 
Fotografía 5. Contenedores _____ _________________ _____ ________ ___________ _______________ _______________________ __ ______ _______ ____ .1 0 
- viii-
1. PROYECTO
1.1. INTRODUCCIÓN
La meta de este proyecto fue monitorear y mejorar el proceso matutino de clasificación
de paquetes (AM Sort) en la estación de FedEx en Emeryville, California. Esta estación es parte
de FedEx Express, una de las compañías de FedEx Corporation. El objetivo de este capítulo es
explicar los servicios que brinda FedEx como corporación y el proceso específico que se lleva a
cabo en la estación de Emeryville, como antecedentes para comprender mejor este proyecto.
1.1.1. ANTECEDENTES DE LA COMPAÑÍA
Uno de los sectores' críticamente importantes de la economía de mundo, específicamente
la economía norteamericana, es la industria de transporte y logística: el movimíento de bienes y
personas, y el intercambio de información y tecnología. En esta industria, el transporte expedito
juega un papel muy importante.
FedEx Corporation ha sido tanto beneficiario como contribuyente en el progreso del
transporte y la logística. Fundado en 1971, FedEx Express empezó ofreciendo un servicio nuevo
al mercado: entregas al día siguiente en 25 áreas metropolitanas de los EEUU. Desde entonces,
la mensajería expedita se ha convertido en una característica de la vida diaria en nuestra
sociedad, y FedEx se ha vuelto la compañía más grande de transporte expedito en el mundo,
extendiendo sus servicios a más de 210 países, introduciendo continuamente al mercado nuevas
opciones y lanzando nuevas aplicaciones de la tecnología de la información para sus clientes' .
FedEx Express se convirtió en FDX Corporation en 1998, y posteriormente se
reconstituyó como FedEx Corporation en el 2000, una família de compañías con sede en
Memphis, EEUU, que ofrece una "red global de servicios especializados - mensajería,
transporte, información, apoyo en comercio internacional y servicios de cadena de suministro'".
Información relevante (datos consolidados, 2003) acerca de FedEx Corporation, muestra
el crecimiento de la compañía desde el comienzo de los 70's, y su participación en el mercado y
la economia global :
1 Globallmpact 01FedEx on the New Economy-Executive Summary, SR! Intemational, Junio 200!.
2 Página de Internet de FedEx. 2003: http ://www.fedex.com/usIabout/overview/?link=4
Ingresos anuales (2003): $22.5 mil millones de dólares
Volumen de envíos (promedio diario): aproximadamente 5.3 millones de envíos
Área de servicio: 215 países, incluyendo cualquier dirección en los EEUU
Fuerza de trabajo: más de 219,000 empleados y contratistas a nivel mundial'
En el comienzo, FedEx Express era el único negocio de la corporación y hoy constituye
su compañía más grande, siendo por sí sola una de las compañías de mensajeria y paqueteria más
grandes del mundo. FedEx Corporation ofrece 5 tipos diferentes de servicios. FedEx Express
maneja los envíos de 1 a 3 días. FedEx Ground es un servicio puerta a puerta, o puerta a
comercio y viceversa. Los paquetes que pesan más de 150 libras son manejados por FedEx
Freight. FedEx Costume Critical ofrece un servicio de entrega especial para paquetes urgentes o
de cuidado especial. Y la última división de la corporación FedEx es FedEx Trade Networks, que
ofrece servicios para redes comerciales. Cada uno tiene distintas divisiones, y todas ellas se
apoyan en la misma red global-t.
FedEx Express
El presente proyecto se llevó a cabo dentro de FedEx Express . FedEx Express es la
compañía de transporte expedito más grande del mundo, ofreciendo envíos rápidos y seguros a
cada dirección de EEUU y a más de 210 países. FedEx Express se apoya en una red aérea y
terrestre global para apresurar la entrega de envíos urgentes, generalmente de uno a dos días
hábiles - con el plazo de entrega garantizado .
El proyecto se sitúa en el proceso de entrega de paquetes, que inicia cuando los paquetes
y documentos son entregados en los centros de distribución en todas partes el mundo. Estos
paquetes y documentos se escanean y se clasifican en el proceso vespertino de clasificación (PM
Sort) y son distribuidos a diversas estaciones de acuerdo a sus destinos, por aíre o por tierra. Al
llegar a las estaciones tiene lugar el proceso matutino de clasificación (AM Sort) - en este
3 http://www.fedex.comluslaboutloverview/companies/corporationlfacts.htm1?línk=4, la adquísicíón de Kinkos,
posterior al presente proyecto, aumentó los ingresos anuales a 25 mil millones dedólares, y el número de empleados
a 245.000 .
4 Después de que el presente trabajo fue realizado, se añadieron dos divisiones: FedEx Kinkos que ofrece servicios
de oficina, copiadoras e impresión; y FedEx Supply Chain Services, queofrece asesoría Ysoluciones para la
administración de redes de suministro, antes parte de FedEx Trade Networks.
2
proceso se enfocó el presente proyecto-, los paquetes y documentos se descargan, son
escaneados, clasificados y cargados en vehículos repartidores locales. que tienen distintas rutas .
Finalmente, los paquetes y los documentos son entregados.
Recepción de pequetes y docunentos
Clasificación vespertina
(paquetes y dCCumerios salenles)
Distribución a estaciones
(por aire y tierra)
Clasificación ml!tltire
(paquetes y documertosentrl!rrles)
Ertrega
Figura 1. Proceso general de entrega de paquetes en FedEx
1.1.2. CLASIFICACIÓN MATUTINA DE PAQUETES (AM SORT)
El proceso matutino de clasificación se lleva a cabo en todos los centros regionales de
distribución de FedEx Express en los EEUU. Este proyecto se enfocó, en particular, en el de la
estación localizada en el número 1600 de la calle 63 de Emeryville, California.
La Figura 2 muestra el plano de distribución de la estación en Emeryville. La Figura 3
esquematiza el proceso matutino de clasificación (AM Sort) que allí se lleva a cabo.
Zona <leclasificación de documentM
51mboloAfa
O
O
O ILayout dela e8tael6n de FedEx I O T.obojedor
o o en Emeryvllle, CA UC~
O O
O Oc_-
Zona de dncaraa Zona de carga d. Cillnlon.. rapartldor..
de paquetes
S«dOn ........ OComputado.a con 000000000O I b_de datM
OJI O O OSfldOn,R ~I I IBanda
pHterlor O i:il L_.
I Itransponedora
1( O ouoooDoc'Oo1°1 I I- secd6n Wetlor &cantoc:.roor-....--
U
Figura 2. Plano de distribución de la estación de FedEx en Emeryville, C4.
3
OOCUMBITOS
5. Clasificación
PAOUETES
Recep;:ión y acomodo
de contenedores
DesCS'gedepequele$
(colocación en banda por cIesli'1o)
Escaneo
~ C..ga de vehfculos repartidores
o SaIidI!Il de vehlaAos repartldcres
Figura J. Diagrama de flujo del proceso matutino de clasificacián' de paquetes
Los contenedores aéreos - llamados así porque son transportados en Aviones de FedEx y
tienen formas específicas para ocupar la zona de carga de éstos' - son colocados en la zona de
descarga y un grupo de empleados coloca los paquetes en ambos lados de una banda
transportadora. dependiendo de su destino. Más adelante un par de empleados escanea los
paquetes en la banda, uno de cada lado; los paquetes escaneados quedan registrados en una base
de datos. Posteriormente otro grupo descarga los paquetes de la banda transportadora
correspondiendo a las distintas rutas de los vehículos repartidores, contando con un dispositivo
de seguridad para detener la banda en el momento de presentar saturación de paquetes que
evitaria su manejo adecuado, o en situaciones de riesgo. Los conductores cargan sus respectivos
vehículos repartidores (camiones pequeños y camionetas).
Al final de la banda se encuentranpaquetes de entregas especiales, paquetes que tienen
errores en la dirección del destinatario, o paquetes no recogidos por los conductores apropiados.
Estos últimos paquetes son llevados al principio de la banda, colocados en ella y escaneados una
vez más.
Las cartas y documentos se clasifican en una zona separada, y son colocados en depósitos
que se ponen sobre la banda transportadora poco antes de que termine la descarga de paquetes.
Los conductores de los camiones repartidores recogen sus depósitos correspondientes.
Finalmente, los vehículos repartidores salen de la estación a entregar los paquetes y documentos.
5 En la sección 1.2.4., Tabla 1, hay una descripción de estos contenedores. En el Anexo 1 se puede observar la
distribución de los contenedores en el Airbus 300/310.
4
Fotografias de la estación de FedEx en Emeryville, CA
Fotografla l. Vista lateral de la zona de descarga, inicio de la banda.
FotografTa 2. Descarga de contenedores, vista del inicio de la banda.
5
Fotografla 3. Escaneo de paquetes, visto desde la zona de descarg«
6
1.2. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA
En el momento en que el proyecto fue realizado, no había un sistema de información que
mostrara a los supervisores de FedEx, en cualquier día, el desempeño de sus empleados en el
proceso de clasificación de paquetes. FAMIS (Field Activity Management Information System)
es el sistema de información a nivel mundial, pero no es utilizado en cada estación para medir el
flujo de paquetes o determinar la productividad en la estación en cualquier momento dado,
puesto que solo reporta indicativos como el total de paquetes, horas hombre, paquetes horas
hombre, etc. El sistema local, propio de la estación, reporta el total de paquetes escaneados y el
flujo de paquetes por hora, sin explicaciones adicionales.
Este proyecto tuvo como meta mejorar el sistema de información existente, mediante la
localización de fallas en la operación para comparar el reporte de monitoreo existente con el
desempeño real observado, desarrollar un informe de desempeño diario con los indicadores
necesarios y detectar posibles mejoras en la operación.
La estrategia consistió en hacer visitas a la estación de Emeryville de 6:50 a 9:00 AM,
tiempo del proceso de clasificación de paquetes, para investigar y medir las ineficiencias del
proceso y cuantificar su impacto en la productividad observada. A partir de estas observaciones,
fue posible identificar mejoras necesarias para el reporte del sistema de monitoreo, así como
cuantificar el impacto estadístico de varios factores en la productividad del proceso de
clasificaciónmatutina de paquetes.
1.2.1. METAS
• Trabajar con una base de datos muy grande de ACCESS para generar un reporte de
desempeño del proceso.
• Desarrollar o identificar entre cinco y diez indicadores que puedan proporcionar
retroalimentación significativa a los supervisores de línea.
• Identificar la diferencia entre dichos indicadores y lo que realmente sucede durante el
proceso matutino de clasificaciónde paquetes.
1.2.2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
Este problema se parece a un problema de control de proceso, y como tal, comprende
encontrar los parámetros de productividad - la tasa de descarga y el tiempo que toma terminar el
7
------------ ~ --~
---- - - - - - - -
proceso de clasificación - y los factores o inhibidores que disminuyen esta productividad. Fue
necesario encontrar dichos inhibidores y cómo medirlos, y posteriormente crear un informe de
desempeño para la administración, incluyendo los indicadores que ayudaran a los directores y a
los supervisores a evaluar el desempeño diario de sus empleados, además de permitirles limitar
los inhibidores que condicionan la productividad.
Se visitó la estación vanas veces, observando todas las etapas del proceso de
clasificación: clasificación de cartas, descarga de paquetes de los contenedores, carga de
paquetes en los vehículos repartidores y salida de éstos de la estación. Mientras que las cartas se
clasifican relativamente rápido, la clasificación de paquetes toma más del doble de tiempo y es el
factor que determina cuándo estarán listos para partir los vehículos repartidores, y por tanto, los
eventuales retrasos en entregas. Con estas observaciones se hicieron las suposiciones y las
limitaciones siguientes.
1.2.3. SUPOSICIONES y LIMITACIONES
• La clasificación de cartas y documentos no retraza la hora de salida de los vehículos
repartidores.
• La descarga de paquetes a la banda transportadora es lo que determina cuándo saldrán.
• La descarga de paquetes de la banda y el respectivo llenado de los vehículos repartidores
por parte de los conductores no causa demoras.
Es importante indicar que estas suposiciones fueron confirmadas por el equipo durante
las visitas subsecuentes, y también durante el tiempo en que se reunieron los datos para el
análisis estadístico. Estas suposiciones coinciden también con la opinión de los gerentes de la
estación y el gerente regional, que consideran que la descarga y clasificación de paquetes toma
más tiempo y es el factor determinante sobre la hora de salida de los vehículos repartidores.
1.2.4. CONTEXTO DEL PROBLEMA
Dado que la descarga de paquetes a la banda es el factor determinante de posibles
retrasos, a continuación se describe más detalladamente este proceso.
8
COLOCACIÓN DE CONTENEDORES
Hay cuatro entregas de contenedores provenientes del aeropuerto para el proceso. Los
contenedores se colocan adyacentes a cada lado del inicio de la banda transportadora (superior,
inferior y posterior, como se observó en la Figura 2), para ser descargados por los empleados. La
Tabla 1 muestra las diferentes clases de contenedores, cuyas formas se deben a su ubicación en
determinadas partes de la zona de carga de un avión", en la siguiente página se muestran
fotografias de cada uno.
Tabla 1. ColIJmedores
Contenedor
Forma del
contenedor:
Dimensiones
Tamaño
Número
promedio de
paquetes
Clase de
paquetes
AMJ
PU-l e tAIiIJI
A3OO/21D 1)C.1Wl).11 MAIN D€CQ
96x125x96 in. 590 fe
Grande
425
(400-500)
Art ículos inusuales, como
llantas, defensas de coches,
mofles y otras autopartes,
especímenes médicos ,
envíos florales e incluso
animales marinos vivos
AYY (DEMI)
~
OEMI (AYY/AYX)
A-30nt310 OC· I~o-ll~EC rn
UAlN DECKS
88x62x79 in. 202 ft3
Mediano
145
(140-180)
Computadoras, artículos
electrónicos, envíos florales y
especímenes médicos
LD3 (ULD)
LD...1 (AVEJAKEfAVNJOKE)
A·3OOI31 ODC-lOlMO-"
aEL.L~S
60x62x64 in. 153 ft3
Pequeño
110
(70-120)
Paquetes pequeños
6 Verel Anexo 1 para la distribución de contenedores en el Airbus.30013 10.
9
AMJ(Grande) AYY (Mediano)
LD3(Pequeño)
Fotografla 5. Contenedores
Para facilitar la descarga de los
contenedores , el piso de la zona de descarga
tiene ruedas acopladas, de manera que los
empleados pueden deslizar fácilmente los
contenedores de un lugar a otro. Los
contenedores se colocan primero en la
sección superior, seguidos del contenedor en
la sección posterior, terminando con los
contenedores en la sección inferior. La
Figura 4 muestra el plano de distribución de
la zona de descarga.
Zon.- de descarga
de paquetes
Secdón .llJ.eriot OComputadora con
01
bases de datos
O011
secclón,R Lado I r
po.ter Iof K51 Lado U I
110 Oro ( ~ I
sección inferior
Escaneo
canIone.
51mbologladel
Mn>PI*I0
O TrabaJador
U O Contenedot
Figura 4. Plano de distribución de la zona de descarga de
paquetes
10
Debido a limitaciones espaciales y de movilidad sólo un cierto número y ciertos tipos de
contenedores se pueden colocar en cada sección. La Tabla 2 muestra el limite de contenedores
por cada sección. Adicionalmente, puede haber una combinación de contenedores en cada
sección. Cuando un contenedor queda vacío, el supervisor de flujo7 ayuda a cambiar
contenedores y colocar los vacíos en un camión.
Tabla 2 Número de contenedores por sección
Sección Superior Posterior Inferior
Tipo de
AMJ AMJ/AYV LD3contenedor
Limite 2 1 4
Conlos contenedores colocados, los empleados utilizan un auxiliar para descargarlos:
una mesa de metal con ruedas que facilita mover los paquetes del contenedor a la banda,
mostrada en la Figura 5.
Figura 5. Auxiliar para descarga
ARREGLO DEL PERSONAL EN LA ZONA DE DESCARGA
Los empleados supuestamente trabajan en pares (hay ClOCO personas; seis incluyendo al
supervisor de flujo) y comienzan la descarga de paquetes de los contenedores. El supervisor de
flujo ocasionalmente descarga paquetes, pues también escanea paquetes ó ayuda al grupo de
empleados cuando es necesario.
Cuando trabajan en pares, una persona se coloca junto al contenedor (a veces dentro de
éste), sacando paquetes y entregándolos a su compañero(a); la otra persona mira el código postal
y coloca el paquete en el lado apropiado de la banda. Sin embargo, cuando una persona trabaja
sola, ésta se encarga de realizar todas las tareas previamente referidas; y al trabajar en tríos, las
tres personas se dividen esas tareas bajo su propio juicio.
7 Flow Manager, jefe del grupo de empleados en la zona de descarga que revisa el flujo de paquetes.
11
La persona que coloca el paquete en la banda se asegura que la etiqueta sea visible, que
quede en la parte superior del paquete y en la dirección en que pueda ser escaneada, debido a
que, después de ser colocados en la banda, los paquetes son escaneados más adelante por dos
empleados (uno en cada lado de la banda).
DESCARGA DE PAQUETES A U BANDA TRANSPORTADORA
Los empleados deben empezar a descargar paquetes a una cierta hora dependiendo del día de la
semana, como se muestra en la Tabla 3. De manera semejante, por cada día de la semana, se
espera una cierta cantidad de paquetes a descargar. Se hace notar que la descarga de paquetes
empieza más tarde el martes, porque es el día con el menor número esperado de paquetes.
Tabla 3. Hora de inicio Y IÚlmero de paquetes por tIJa
Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes
Hora programada de
inicio 6:50 am 7:10 am 6:50 am 6:50 am 6:50 am
Número promedio de
paquetes 2963 2286 3334 3157 3315
Los paquetes se colocan en los dos lados de la banda dependiendo de su ciudad destino.
Los empleados pueden consultar un letrero para las ciudades correspondientes a cada lado de la
banda. La lista se muestra en la Tabla 4.
Tabla 4. Ciud0de5 destinocorrespondientesa cada lado de la btuUliJ
Lado izquierdo de la banda Lado derecho de la banda
Emeryville Berkeley
Oakland Albany
El Cerrito Kensigton
Richmond Port Costa
(excepto CP 94806 o 94803)
Hercules
Pinole
El Sobrante
Richmond (CP 94806 & 94803)
12
META DE PRODUCTIVIDAD
La meta de productividad para la descarga de paquetes en la estación de Emeryvil1e, determinada
por los Ingenieros Industriales de la oficina central de FedEx en Memphis, es descargar 45
paquetes por minuto o 2700 paquetes por hora. Dicha meta, o flujo ideal, fue calculado
considerando el ancho, largo y velocidad de la banda. Datos estadísticos de FedEx han mostrado
que el área cubierta por paquete, en promedio, es 1.6 pies cuadrados; los 45 paq/min se obtienen
considerando que 600,/0 del área de la banda debe estar ocupada por paquetes, dando un total de
45 paquetes de tamaño promedio por minuto. Este número es particular de la estación de
Emeryvil1e, y cambia en las distintas estaciones dependiendo del ancho y velocidad de la banda y
dimensiones de la estación.
1.2.5. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA Y SUS VARIABLES
Antes de identificar el problema en la clasificación matutina de paquetes, fue necesario
realizar varias visitas a la estación y observar detenidamente el proceso. De esta manera se
identificaron las variables-a continuación enlistadas (junto con sus unidades de medida), para
posteriormente encontrar los indicadores que serian utilizados para proporcionar información
significativaa los supervisores de línea y a la administración.
• Tamaño de paquete (Grande, Mediano, Pequeño)
• Presencia de Llantas (Sí / No)8
• Número de empleados descargando
• Número de pares (persona sola, pares, trios)
• Número de Contenedores
• Intercambios de Contenedor
• Tamaño de Contenedor (Grande, Mediano, Pequeño)
• Lado de descarga (Superior, Inferior, Posterior)"
• Detenciones de la banda (Sí / No)
8 Las llantas se envían en pilas de2 o 4 llantasYson dificiles de manejar para los empleados. Se observa una posible
disminución en el flujo de paquetes por la banda cada vez que se están descargando llantas.
9 Favor de referirse a la Figura 4. Plano de distribuci ón de la zona de descarga de paquetes.
13
1.3. ANÁLISIS DEL PROBLEMA Y SOLUCIÓN
1.3.1. RECOLECCIÓN DE DATOS Y ANÁLISIS PRELIMINAR
Las metas de este proyecto eran trabajar con una base de datos muy grande de Access que
generaría un informe del desempeño diario del proceso de clasificación de paquetes, y encontrar
los indicadores a incluir en dicho reporte para proporcionar a los supervisores de FedEx
información significativa para monitorear el proceso.
Como se ha explicado previamente, el primer paso del proyecto fue observar y entender
el proceso de clasificación de paquetes; el segundo paso, identificar los parámetros de
productividad y los factores o inhibidores que la disminuían. Para esto, se tuvieron dos fuentes
principales de información: una base de datos con la información de los paquetes escaneados
durante la clasificación, y las observaciones del proceso.
1.3.1.1. Base de datos
El Sr. David Ida, director regíonal de ingeniería de FedEx, proporcionó los datos de los paquetes
escaneados durante los dias de observación. La información proporcionada consistía en hojas de
cálculo de Excel y una base de datos en Access. La Figura 6 muestra una vista general de los
primeros campos de la base de datos, posteriormente se muestra una lista de todos los campos
contenidos en ella.
" ",t .· · , .¡., • . .: . ... : . , 'l'
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1 A ifbill Airbill fOrmAatnl LlIb8 S8gin tune
r 6 .30E+l1 201 3 .95E+15 612
3i 7.91E+l1 201 3 .95E+15 612
4J 7 .91E+l1 201 395E+15 612
5 : 7 .91E+l1 201 3.9SE+15 612
6~ 8 .42E+ll 300 3.96E+15 612
7 1636E+ll 201 395E+15 612
B :630E+ll 201 396E+15 612
~ 6 CE+l1 201 396E+15 612
10 j 632E+l1 201 396E+15 612
1~ 623E+ll 201 396E+15 612
12) 6 .38E+l1 201 3.96E+15 612
13 '638E+l1 201396E+15 612
...,...-; 8 .31E+l1 ~ 4 .01E+15 612
T 51 6 .37 E +l 1 201 3.96E+15 612
16 ·' 6 32E+l1 201 395E+15 612
171 6 "E+l1 301 396E+15 612
18 ,7 .91 E+l1 201 3 .95E+15 612
1!lJ 6 .16E+l1 201 3 .96E+15 612
20 : 6 .30E+l1 201 3 .96E+15 612
21 ,7.91E+l1 "1 4 .01E+15 612
22----: 6 16E+l1 201 396E+15 612
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2ii 6 .37E+l1 201 3 .95E+15 612
25 16 .1eE+ll 201 3.96E+15 612
26 14 .95E+l1 201 3 .96E+15 612zr 7 52E+l1 202 396E+15 612
28 ¡ 6 .48E+l1 201 3.96E+15 612
, 6 .47 E +l 1 201 3 .95E+15 612
"'W"lI-i,.. . ,..~ . ... .,..., ..... ,..,_ ... ,.
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N Iy~ CU,",n! d~.O,,' in'lio. Employ.. End func1icFil. tllnl" F
919 94705 58374 652 6 12 r
919 94607 58374 652 612 r
919 94607 58374 652 612 r
919 94607 58374 652 612 r
919 94801 58374 652 612 r
919 94609 58374 652 612 r
919 94609 58374 662 612 r
919 94609 58374 662 612 r
919 94607 58374 652 612 r
919 946IE 58374 652 612 r
919 9461E .' 58374 652 612 r
919 946IE 58374 652 612 I
919 58374 662 612 r
919 94704 58374 652 612 I
919 94572 58374 652 6 12 r
919 94705 58374 652 612 r
919 94704 58374 652 612 I
919 94705 58374 652 612 I
919 94704 58374 652 612 r
919 58374 652 612 I
919 94705 · 58374 652 612 r
919 94547 58374 662 612 I
919 94707 58374 652 612 r
919 94705 58374 652 612 r
919 94006 58374 652 612 r
919 94720 58374 652 612 r
919 94705 58374 652 612 r
919 947'09 58374 652 612 r
Figura 6. Vuta general de '" lHue dedatos
14
Campos de la base de datos:
A. Airbill
B. Airbill fonn ID
C. Astra Label Data
O. Begin Function time
E.Comments
F. CONS Oestination
G. CONS From ID
H. CONS ID Number
1. CONS Type
J. Current Date
K. Oestination
L. Employee
M. End Functíon
N. FileTransmit Time
O. First into Shoe time
P. Freightchecked
Q. Handling codes
R. Manager ID
S. Meternumber
T. Mini50rt flag
U. Port number
V. Scan device
W. Scan location
X. Sean time
Y. Scan type
Z. Service type
La base de datos tiene 26 campos, de los cuales muchos son inciertos y poco claros, y los
demás (la mayoría) parecen inútiles. Los datos contenidos en esta base de datos son obtenidos
escaneando todos los paquetes durante la clasificación matutina (como se explicó en la sección
1.1.2. Descripción de la clasificación matutina de paquetes, AM Sort). De entre los 26 campos
registrados, sólo los siguientes se consideraron útiles para crear las gráficas a analizar:
• 1. Día
• U. Número de Puerto (el número de identificación del escáner utilizado)
• X. Hora de Escaneo. Esto nos ayudó a obtener el orden de escaneo, el flujo ó tasa de
productividad (paquetes por minuto) y un conteo general de los paquetes escaneados.
Esta base de datos debia ser considerada la fuente de información de donde se obtendría
el reporte de desempeño, no obstante, después de visitar la estación algunas veces, se vio que
algunos de los posibles parámetros que afectaban la productividad no se incluían en ella. Se
requería un análisis más profundo del proceso.
1.3.1.2. Observaciones
Durante las primeras visitas al proceso matutino de clasificación de paquetes, se detectaron un
conjunto de variables que podrían estar afectando la tasa de productividad, para identificar de
cinco a diez indicativos a incluir en el reporte de desempeño para los gerentes. Antes de realizar
las observaciones, se acordaron las variables que era necesario registrar (listadas previamente en
la sección 1.2.5.), todas ellas en el proceso de descarga, que son: Tamaño de paquete, si se están
descargando llantas o no, número de empleados en la zona de descarga, solos o agrupados en
15
---------- --- -
pares o trios, número de contenedores siendo descargados, tamaño de éstos, intercambios de
contenedor, lado de descarga y detenciones de la banda. Para registrar esas variables con más
exactitud, se creó una plantilla de observaciones, mostrada en la Figura 7. Se asignó a cada
miembro del equipo10 una sección particular de la zona de descarga de paquetes para ser
observada y se realizaron observaciones durante una semana.
IEOR 180
Time-Template for FedEx -Unloading AM Sort
Name:
Please refer to this diagram for Container position.
D D
3
~Q]~~
For any obsen..ations. feel free to draw any part of this layout to represent any of your observatíons,
MONDAy OCTOBER20
Time Cont.# Container Size Package Size Swap Other Notes
IYIN) Event
(YIN)
----- -- Big Med Small ------- --- -- -------------------
6:50
6:51
6:52
6 '"
6 :5~
6:55
6:56
6:57
6:58
Figura 7. PlanJilUJ de observadones
10 Como se mencionó, el presente proyecto fue desarrollado por un equipo de 4 estudiantes de ingeniería industrial,
del cual fui parte durante mi estancia de intercambio en la Universidad deCalifornia, Berkeley.
16
Las observaciones se efectuaron en la zona de descarga de paquetes, al inicio de la banda.
Se tomó el tiempo entre que el paquete se coloca sobre la banda y es escaneado, dando un tiempo
promedio de 55 segundos. Eso significa que la tasa de productividad obtenida de la base de datos
se ve afectada por lo que pasa al inicio de la banda con un minuto de diferencia. Por lo tanto se
aumentó un minuto al tiempo de observación para que coincidiera con los registros de la base de
datos: por ejemplo, si la observación fue hecha a las 6:50, se cambió a 6:51.
Una vez compiladas, las observaciones se compararon con la base de datos y se hicieron
hipótesis acerca de los impactos o efectos de lo que ocurre en la zona de descarga sobre la
productividad. El equipo realizó una lluvia de ideas en cuanto a estos impactos, soluciones y
recomendaciones; además, se efectuaron nuevas hipótesis y se efectuó un análisis de regresión
para confirmar estas hipótesis y justificar las posibles soluciones.
1.3.1.3. Análisis preliminar de datos
El primer análisis con la información de la base de datos consistió en graficar los paquetes
escaneados por minuto. La meta era identificar los factores que afectan la tasa de descarga de
paquetes (medida como paquetes por minuto, y considerada tasa de productividad por los
directivos de FedEx) comparándola a la meta de 45 paquetes por minuto.
La base de datos cuya vista general se mostró en la Figura 6 contiene los datos del día 19
de septiembre de 2003 -fecha de la segunda visita a la estación-, tiene 5407 filas de datos, que
incluyen los paquetes escaneados durante las clasificaciones matutina y vespertina de paquetes11
(los datos de esta última fueron eliminados por no ser parte del presente proyecto). Contiene
además información proveniente de los escáners 17, 22, 23, Y 26. Los escáners 17 y 22 se
utilizan en la clasificación de paquetes, y los escáners 23 y 26 se utilizan para cartas y
documentos. Dado que la clasificación de cartas y documentos no prolonga el proceso, los datos
provenientes de los escáners 23 y 26 también fueron eliminados'f.
A partir de la base de datos se obtuvo la tasa de productividad por minuto, además de
datos importantes como hora de inicio, hora de finalización y el total de paquetes.
11 El procesovespertinoes la clasificaciónde paquetes que salen de la estación con otros destinos.
12 Ver suposiciones y limitacionesdel proyecto, Sección 1.2.3.
17
Para la Gráfica 1, los datos fueron clasificados por escáner (17 y 22) Yordenados por
hora de escaneo de manera ascendente; generando finalmente la gráfica de paquetes por minuto
(la tasa de productividad). Esta gráfica es un ejemplo de las primeras gráficas utilizadas; muestra
que hay algunos puntos donde se alcanza o excede la meta (45 paq/min), y algunos valles que
caen realmente debajo de ésta.
Paquetes escaneados (19/9/03)
Paq
60 ~--.,---.,-----~---~~_......................---"..",,.....,.,,...,,,,....---......,
50 -t----------- .- - - - - - -.- - - ..-
- --40 c-. . .__ --------
~r
6:54 6:597:04 7:097:147:197:247:297:34 7:39 7:44 7:497:54 7:598:04
Hora
1- -Escaner 17 --Escaner 22 Total -45 Paq/min
Gr áfica l. Tasa de productividad por minuto para el 19 de septiembre, 2003
Hay muchas posibles razones de esta variabilidad, pero al analizar la información
contenida en la base de datos, y después de algunas visitas a la estación, fue claro que la
información actual no necesariamente mide éstas, mostrando la necesidad de un análisis más
profundo del proceso.
La Gráfica 2 incluye la tasa de productividad por cada día de la semana del 20 al 24 de
octubre, 2003. La tasa del jueves 23 de octubre es menor al resto, esto se debe a que uno de los
escáners no estuvo funcionando ese día, por lo que la base de datos sólo incluyó los paquetes
escaneados de un lado de la banda. En el análisis de regresión posterior, los datos de este día
fueron eliminados.
Esta gráfica se presenta para mostrar que las altas fluctuaciones en la tasa de
productividad hacen muy dificil, si no imposible, analizar los datos; y para explicar por qué se
decidió agrupar los datos en intervalos de 5 minutos, además de hacer un control estadístico de
18
proceso para eliminar puntos extremos. Mediante el control estadístico se eliminaron los puntos
fuera de un intervalo de 3 desviaciones estándar a partir de la media (3 sigma) - sólo se
eliminaron 5 datos-o Por otro lado, se calcularon los paquetes por minuto en lapsos de 5 minutos,
obteniendo así gráficos más lisos' :'.
---------------
Paquetes por minuto (20/10/03 - 24/10103)
80 ·
70
IIJ 60S
Ql
:::s 50C"
"'Q. 401Il
1:1
I ~ 30
E 20I ':::sz
10
- 20-oct - 21-oct
Hora
-
22-oct - 23-üct - 24.:oct
Gráfica 2. Tasa de productividad por minuto. del 20 al 24 de octubre. 2003
Paquetes por minuto (intervalos de 5 min)
50 -r-- - - - - - - -- - - - - - - - - - - - - - - ---- - - ,...,s
E 40
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Q.i 20 1------------------------------1
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~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~
Hora
Gráfica 3. Tasa de productividad en imervalos de 5 minutos. 22 de octubre, 200.i
La Gráfica 3 muestra la tasa de productividad en intervalos de 5 minutos para el
miércoles 22 de octubre. Este tipo de gráficas se utilizó para comparar las fluctuaciones en la
13 Para un análisis detallado del agrupamiento, ver el Anexo 2.
19
tasa de productividad con las observaciones respectivas de cada día de la semana de datos (20-24
de octubre). Todos los cálculos y comparaciones se hicieron con los datos de la semana muestra,
del 20 al 24 de octubre, 2003, a menos que se indique algo distinto
1.3.2. IMPACTo DEL TAMAÑO DE PAQUETE EN LA TASA DE PRODUCTIVIDAD
Al observar de cerca el proceso de descarga de paquetes, se registraron los valores de
todas las variables que podrian afectar la tasa de productividad'", Al hacerlo, se advirtieron
algunos factores constantes que podrían estar impactando el desempeño de los empleados y la
tasa de productividad. Pero al comparar esas observaciones con los gráficos de productividad, la
única variable que pareció estar afectando la tasa fue el tamaño de paquetes.
1.3.2.1. Cálculo del área cubierta
A pesar de saber, por observación, que otras variables tenían un impacto en la tasa de
productividad, no fue posible demostrar ese impacto comparando las observaciones con los
gráficos. El impacto del tamaño de paquete parecía estar escondiendo el efecto de las otras
variables en la tasa de productividad: al aumentar el tamaño de los paquetes se cubre más
superficie de la banda, causando una baja en la tasa de productividad que no necesariamente
muestra bajo desempeño; con paquetes pequeños sucede lo contrario, y el aumento en la tasa no
siempre refleja mejor desempeño . Fue necesario filtrar el efecto de esta variable para ver 'el
efecto de las demás variables en la tasa.
En la Tabla 5 se incluyen las pautas cualitativas de tamaño utilizadas para el análisis, y se
muestra el promedio de la tasa de productividad por tamaño, evidenciando el impacto de esta
variable en la tasa.
Tab14 5. Pauta de tanuUio de paquete con 14 respectiva t4Ya de prodllctividadpromedio
Tamaño Tamaño del paquete Tasa de productividad Desviaciónestándar
1 PeQueño 41.611 9.906
2 Pequeño-Mediano 40.591 8.028
3 Mediano 37.88 10.333
4 Mediano-Grande 35.154 7.198
5 Grande 33.5 6.345
6 Muy grande 27.167 5.512
14 Previamente enlistados en la sección 1.2.5.
20
Tabla 6. Área cubierta por tamaño de paquete
Tamaño Área cubierta (Pies cuadrados)
1 0.53
2 1.07
3 1.6
4 2.13
5 2.67
6 3.2
La Tabla 6 muestra el área aproximada cubierta por paquete con la clasificación de
tamaño utilizada para el análisis. De acuerdo a FedEx, el área cubierta por un paquete promedio
es 1.6 pies cuadrados; el área cubierta por los demás paquetes fue determinada de manera
aproximada, con el sólo propósito de analizar el impacto del tamaño de paquete en la tasa de
productividad .
Con estos datos se obtuvo el área cubierta en intervalos de 5 minutos, multiplicando la
tasa de productividad (paquetes por minuto) por el área cubierta por tamaño de paquete, según la
media ponderada del tamaño de paquetes descargados en cada minuto. Se obtuvieron gráficas de
Tasa de productividad vs. Área cubierta. La Gráfica 4, con datos del 22 de octubre, muestra el
fuerte impacto del tamaño de paquete en la tasa de productividad.
Tasa de productividad y Área cubierta
(intervalos de 5 min) (Oct. 22)
50 ¡--------.........------------------------r 100
80
-+-Paquetes por minuto
_ Área cubierta(pies cuadrados)10 1- - - - - - - - - - - - - - ----4
40 1-a::::::ap==il~:<c-=~~~'-7C-.:::::a~F==l~:;;::~;:::;
l/l
~ 30 1-------.ll:::::!~-~...~~_7'L--.....~~~-.:~----~- 60
g 20 I- - - - - - - - - - - - - ---==---t== = = = = = = :;;;,¡¡¡¡¡:¡¡;;¡¡;= ;;¡¡¡¡¡¡¡'"""'\l 40
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~ <:) <:) <:) <:) <:) <:) <:) <:) <:) <:) <:) <:) ~ ~ ~ ~
Hora
Gráfica 4. Tasa de productividady área cubierta, 22 de octubre, 2003
Esta gráfica muestra la correlación entre el tamaño de paquete y la tasa de productividad .
Utilizando este tipo de gráficos, fue posible ver que las fluctuaciones más altas en la tasa son
debidas al tamaño del paquete (la tasa sube al disminuir el área cubierta a las 7:1O, Yviceversa
inmediatamente después). Fue posible entonces señalar picos y puntos bajos de la tasa de
21
productividad que no se debían al tamaño, indicar los problemas y sus posibles causas. Por
ejemplo entre las 7:36 y las 7:41, a pesar de que los paquetes son pequeños (el área cubierta es
baja), la tasa no sube, mostrando el impacto de otras variables en la tasa.
Debido a su utilidad se decidió incluir este tipo de gráfica en el reporte de desempeño,
porque los directivos de FedEx necesitan estar enterados del impacto del tamaño de paquete para
saber qué disminución esperar en la tasa de productividad al aumentar el área cubierta (cuando
paquetes grandes ocupan la banda). Al disminuir la tasa debido al tamaño de los paquetes, no
puede deducirse baja productividad, y la gerencia necesita filtrar este efecto y mostrar en qué
momentos las fluctuaciones no se deben al tamaño de los paquetes, para así encontrar las causas
detrás de esas fluctuaciones.
1.3.2.2. Metas ajustadas al tamaño de paquetes
La meta de productividad que FedEx tiene en este momento (45 paquetes por minuto) no
considera el tamaño de los paquetes. El tamaño de paquetes no es una variable controlable
(FedEx no puede controlar el tamaño de los paquetes que sus clientes mandan), pero se observa
una correlación considerable entre la tasa de productividad y el tamaño de los paquetes
escaneados. Por ello se consideró necesario medir metas ajustadas al tamaño, puesto que, por
ejemplo, si los paquetes escaneados son muy grandes, entonces los paquetes descargados por
minuto estarán por debajo de la tasa ideal de 45 paq/min.
Se encontró que la relación entre el tamaño y el número de paquetes escaneados es lineal,
y al ajustar estadísticamente los datos a esa relación, se desarrolló una ecuación para obtener la
meta ajustada al tamaño:
en donde:
y =-3 .8327x + 56.4981
y =meta ajustada al tamaño (paq/min)
x = tamaño promedio de los paquetes
descargados (1-6, usando las pautas cualitativas
de tamaño mostradas en la Tabla 5).
Con esta ecuación se hicieron gráficas para comparar la meta ajustada al tamaño con la
tasa de productividad media, en intervalos de cinco minutos. La Gráfica 5 fue creada con los
datos del 22 de octubre de 2003 y muestra esta comparación.
22
Tasa de productividad
l O Meta ajustada al tamaño J
I
-- f-- .
- 1- - - - - - - --- -
~ - - - - - - - - 1- - - - I- - - - .- - - - -- - - -- - - - - I
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- 1- - - - _. - - - - - - - 1- - -
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Hora
Tasa de productividad vs. Meta ajustada al tamaño
(intervalos de 5 minutos) (Oct. 22)
50
.245
~40·e 35
0 30
Q.25
~ 20
d) 15
&10
:. 5
O
I
L
Gráfica 5. Tasa de productividad lIS. meta ajustada al tamaño para el 22 de octubre, 2003
Se decidió incluir también esta gráfica en el repote de desempeño diario. Con ella, la
administración de FedEx puede analizar la tasa de productividad de manera más acertada. Esto
gracias a que las fluctuaciones en la tasa de paquetes por minuto debidas a variaciones en el
tamaño de paquete se puedenfiltrar, permitiendo centrar la atención en los inhibidores que sí
están bajo control de la dirección.
Observando esta gráfica, los directivos pueden identificar fácilmente la presencia de
factores que afectan la productividad. Por ejemplo, hay una gran diferencia entre la meta ajustada
al tamaño y la tasa de productividad a las 7:40 am; después de consultar las observaciones
hechas, resaltó que esta baja productividad puede deberse a que se descargaban muchos
contenedores en ese momento.
Se hicieron estos dos gráficos (Gráfica 4. Productividad vs. Área cubierta, y Gráfica 5.
Productividad vs. Meta ajustada al tamaño) por cada día de la semana, para compararlos con las
observaciones respectivas e indicar los problemas y las posibles causas de baja productividad.
1.3.3. ANÁLISIS DE REGRESiÓN
Habiendo considerado el efecto del tamaño de paquete en la tasa de productividad, fue
posible diferenciar las fluctuaciones debidas al tamaño de paquete de las debidas a problemas
reales. Analizando los gráficos de productividad mencionados -explicados en la sección anterior-
de cada día de la semana (octubre 20-24), se identificaron los problemas generales que afectan la
23
tasa de productividad, y sus causas surgieron al comparar dichos gráficos con las observaciones.
Esos problemas se listan en la Tabla 7, seguidos por las observaciones recurrentes identificadas
al presentarse dichos problemas.
Tabla 7. Problemas que afectan la lasade productivülady sus posibles causas
Problemas afectando la tasa de Causas
productividad
• Tasa baja en general • Los empleados no llegan a tiempo
• Tasa lenta al principio • Empleados desmotivados
• Caídas • Descarga simultanea de
• Puntos bajos demasiados contenedores
• Puntos bajos sucesivos • Descarga por un sólo lado de la
banda
• Empleados solos o en grupos muy
numerosos
• Muy pocas I demasiadas personas
trabajando
• Descarga de llantas
De entre las variables registradas (tamaño de paquete, descarga de llantas, número de
empleados, número de contenedores, lado de descarga y detenciones en la banda) las
detenciones en la banda no se enlistaron como causas. Según las observaciones, y comparando
los valores de esta variable con la tasa resultante de productividad, no tiene ningún impacto en
ella, y por lo tanto no necesita mayor consideración. Las demás variables registradas sí se
identificaron como posibles inhibidores. Asimismo, se encontró que el retrazo de los empleados
y su baja motivación también afectan la productividad.
Se logró identificar cuáles variables afectan la tasa de productividad, pero su efecto no
fue cuantificable por simple comparación; había una fuerte correlación entre variables que hacía
imposible cuantificar su efecto individual. Por lo tanto, se decidió efectuar un análisis de
regresión lineal con los datos de la semana del 20 al 24 de octubre, para encontrar el impacto de
cada variable sobre la función objetivo, tomando las otras variables en cuenta -se eliminaron los
datos del jueves 23 por el problema del escáner y la resultante tasa inexacta de productividad-o
La tasa de productividad es la variable dependiente, y las variables independientes con las que se
comparó, minuto a minuto, fueron los valores del tamaño de paquete (el tamaño promedio de los
paquetes descargados cada minuto), el número de empleados, el número de contenedores,
intercambio de contenedores y la presencia de llantas. Cabe señalar que el lado de descarga sí
24
parece tener impacto en la tasa, pero fue imposible incluirlo en el análisis de regresión por ser
una variable no lineal; su impacto fue analizado por separado .
A continuación se muestran los resultados completos del análisis de regresión y el
respectivo análisis estadístico.
TabIiI 8. Resllltadosdel an4Hsis de regresióll (todllf las vruiobles)
RESUMEN RESULTADOS
a =0.05
Estadlsticas de Regresión
R múltiple 0.70036435
R cuadrada 0.49051022
R cuadrada ajustada 0.48229264
Error estándar 7.05294454
Observaciones 316
Coeficiente de coffelación múltiple
Coeficiente de determinación múffiple
Tabla de ANOVA
Grados de Suma de Media de
libertad cuadrados cuadrados F FO.05;5.310
V SC MC
Regresión 5 14846.19665 2969.2393 59.69037 2.05776E-43
Residual 310 15420.64829 49.744027
Total 315 30266 .84494
Error
Coeficientes estándar t Stat P-value Lower95% Upper95%
Constante 32.7587713 2.297032979 14.261341 7.89E-36 28.23902284 37.2785198
Tamaño de paquete
rp,M,G) -4.68650132 0.327939326 -14.290757 6.12E-36 -5.33176992 -4.0412327
No. Empleados 3.04586144 0.423151759 7.1980356 4.64E-12 2.213248445 3.87847444
No. Contenedores 1.16549695 0.822045828 1.4178005 0.157253 -0.451998493 2.78299239
Llantas (Sí/No) -3.76235372 1.860489019 -2.0222391 0.04401 -7.423138073 -0.1015694
Intercambio
contenedores (SílNo) -0.02217792 1.159347449 -0.0191297 0.984749 -2.30282063 2.25846478
25
Significancia de la regresión
Prueba de significancia de la regresión
Ha: Las variables no contribuyen significativamente al modelo
Ha: Al menos una de las variables independientes contribuye al modelo
Prueba F: Se rechaza Ha pues F > Fa05;5.31a - al menos una de las variables independientes
contribuye significativamente al modelo
Prueba de los coeficientes
Ha: Xj puede ser eliminada del modelo
Ha: Xj contribuye significativamente al modelo
Prueba t: Se rechaza Ha si t < -10025;311 Ó si t > 10.025;311 para cada variable Xj
Zona de
rechazo
Xj Tj to.02S·311 Conclusión
Tamaño de paquete
-14.290757 ±1.96 Contribuye(P,M,G)
No. Empleados 7.1980356 ±1.96 Contribuye
No. Contenedores 1.4178005 ±1.96
Contribución poco
significativa
Llantas (Sí/No) -2.0222391 ±1.96 Contribuye
Intercambio
-0.0191297 ±1.96 Eliminablecontenedores (Sí/No)
26
El coeficiente de determinación múltiple R2 (igual a 0.49) es una medición de la cantidad
de reducción en la variabilidad de la tasa obtenida por el uso de las variables. 100R2 indica que
49.05% de la variabilidad de la tasa depende del tamaño de paquete, número de empleados, etc.
El coeficiente de correlación múltiple R mide la asociación lineal entre la respuesta (tasa
de productividad) y las variables independientes. En este caso, R igual a 0.70, muestra que la
tasa sí se ve afectada considerablemente por las variables, aunque no es completamente
determinada por ellas.
Por lo tanto, los resultados no muestran el impacto exacto de cada variable en la tasa de
productividad, pero sí dan información importante. Según los resultados del análisis de regresión
mostrados ya en la Tabla 8, el impacto de cada variable en la tasa de productividad es:
Tabla 9. Coeficiente$ de ctula variobleobtenidos por análisisde regre$ión
Variable Coeficiente
[Tamaño de paquete
-4.6865013(p,M,G)15
No. Empleados 3.04586144
No. Contenedores 1.16549695
Llantas (Sí/No) -3.7623537
Intercambio contendores -0.02217792Sí/No)
Los coeficientes para el tamaño de paquete, número de empleados y número de
contenedores muestran cuánto cambia la tasa al agregar una unidad de estas variables. Es decir,
cuando el tamaño de paquete aumenta de pequeño a pequeño-mediano, la tasa bajará 4.6
paq/rnin; de igual manera, cuando se está descargando llantas, la tasa baja 3.76 paq/min, y
cuando hay intercambio de contenedores, la tasa baja 0.02 paq/min.
A partir de estos resultados, y de acuerdo al análisis estadístico, es evidente que el
intercambio de contenedores no tiene efecto significativo en la tasa de productividad, dada la
presencia de las otras variables. Éstas se pueden clasificar de acuerdo a su impacto en el
siguiente orden:
a) Tamaño de paquete (P, M, G)
b) Presencia de llantas en la banda (Sí/No)
15 Cuantificado con la escala cualitativa explicada en la sección 1.3.2, en donde Lpequeño, 2:pequeílo-mediano,
3:mediano, 4:mediano-grande, 5:grande, 6:muy grande .
27
e) Número de empleados que descargan
d) Número de contenedores siendo descargados
e) Lado de descarga
En otras palabras, se confirmó el análisis previamente explicado: el tamaño de paquete es
el factorque afecta la tasa de productividad más significativamente. La variable siguiente es la
presencia de llantas.
1.3.4. VALORES ÓPTIMOS
Es importante considerar que las variables registradas se pueden clasificar como
controlables e incontrolables, como se muestra en la Tabla 10. Las variables incontrolables son
las que FedEx no puede controlar ni determinar, tal como el tamaño de paquete ; las variables
controlables son las variables para las cuales FedEx puede determinar el valor, tal como el
número de empleados o lado de descarga. Para la primera categoría no es posible determinar los
valores óptimos, pero para la segunda sí.
Tabl410. Clasijicadón de IJIS vtUiables
Variables incontrolables Variables controlables
a) Tamaño de paquete c) Número de empleados
b) Presencia de llantas d) Número de contenedores
• Detenciones de la banda (no e) Lado de descarga (superior, inferior,
muestran impacto alguno en la posterior)
tasa) • Intercambio de contenedores (no
muestra impacto)
El impacto de las variables incontrolables es muy alto, ocultando el impacto de las
variables controlables . Aunque FedEx no pueda controlar esos factores, necesitan por lo menos
medirlos, para ver el impacto de las variables que sí pueden controlar.
a) TAMAÑO DE PAQUETE
Como ya se mencionó, se encontró inexacto considerar los 45 paq/min como una meta fija al
descargar paquetes de diferente tamaño. El tamaño tiene un fuerte impacto (cuando el tamaño
medio de paquetes sube una unidad, por ejemplo de grande a muy grande, la tasa baja 4.68
paquetes/min), y por lo tanto se necesita medirlo, y ajustar la meta de productividad de acuerdo
28
al tamaño. Haciendo esto, los directivos de FedEx serán capaces de discernir el impacto de las
variables que pueden controlar, sin malinterpretar las fluctuaciones de la tasa de productividad
debidas al tamaño.
b) PRESENCIA DE LLANTAS
Siempre que se descargan llantas la tasa baja 3.76 paq/min en promedio, según el análisis de
regresión. Este impacto es evidente aun sin los resultados del análisis, como se observa en la
Tabla 11, que muestra -para el miércoles 22 de octubre- la tasa media cuando se están
descargando llantas, y la tasa media cuando no hay llantas presentes: comparando las tasas de
productividad de ese día, la tasa bajó 7 paq/min siempre que se descargaron llantas.
Tabla 11. Efecto de las llantas en la tasa deproductivúhul
Descargando llantas Sin llantas
Promedio 31.27 38.26
Desviación 7.57 9.78
estándar
% de tiempo 4% 96%
Debido a que las llantas son enviadas por diferentes compañías y su cantidad varía, es
quizás poco práctico acordar con dichas compañías enviar las llantas en contenedores especiales
para eliminar el efecto previamente mencionado. No obstante, quizás sea práctico requerir que
las llantas sean enviadas de una en una, en vez de pilas de 2 a 4 . llantas como se hace
actualmente. De esta manera se facilitaría su manejo tanto al momento de descargar los paquetes
como de cargar los camones repartidores; impactando menos la tasa de productividad.
e) NÚMERO DE EMPLEADOS DESCARGANDO
El número de empleados es la tercera variable de mayor impacto. Para encontrar el número
óptimo de empleados minimizando el efecto de las primeras dos variables, se calculó una tasa
ajustada: la tasa de productividad real menos el impacto del tamaño de paquete y la presencia de
llantas.
Tasa ajustada =tasa de productividad - 4.68*Tamaño de paquete (mediano-O) - 3.76*Llantas (Sí/No)
29
Se calculó la tasa de productividad promedio y la tasa ajustada promedio por número de
empleados, que se muestran en la Tabla 12. Es raro que sólo haya una persona descargando,
generalmente esto sucede al comienzo de la clasificación (cuando no llegan los empleados a
tiempo), los paquetes no clasificados el día anterior se colocan en la banda y son escaneados en
este momento, lo cual se refleja en la alta tasa.
Tabla 12. Tasa de productividad promedio por número de empleados
Número de Tasa de Desviación Tasa Desviación %de
empleados productividad estándar ajustada estándar tiempo
promedio promedio
1 32.0 28.1 40.93 20.30 2%
2 20.0 14.8 23.06 7.40 2%
3 25.0 8.2 25.00 2.51 4%
4 39.0 3.8 31.95 5.38 7%
5 38.0 8.9 36.53 6.93 54%
6 42.1 8.6 39.19 5.23 29%
7 39.5 13.4 34.21 12.35 2%
El número óptimo de empleados en la zona de descarga es 5-6. Aunque es lógico pensar
que al aumentar el número de empleados la tasa de productividad subiría, agregar más de seis
personas en realidad disminuye la tasa, debido a restricciones de espacio.
tI) TRABAJO EN PARES
Durante las observaciones, se notó que cuando los empleados se unen en pares la tasa de
productividad es afectada positivamente. Para demostrarlo, se realizó un análisis de regresión
específico cambiando la variable número de empleados por 3 variables adicionales: número de
empleados solos, pares y tríos. Los resultados completos del análisis de regresión, y el análisis
estadístico se muestran en las siguientes páginas, y representan el impacto en la tasa de
productividad cuando los empleados están solos, en pares o en tríos.
30
TabliIIJ. ResulttUlos del análisis deregresión (onpletUlos solos, pares, trlos)
RESUMEN RESULTADOS
a =0.05
Estadísticas de Regresión
R múltiple 0.709195856
R cuadrada 0.502958763
R cuadrada ajustada 0.493307477
Error estándar 6.977511276
Observaciones 316
Coeficiente de cotreteaon múltiple
Coeficiente de determinación múltiple
Tabla de ANOVA
Grados de Suma de Media de
libertad cuadrados cuadrados F FO.05,6,309
V SC MC
Regresión 6 15222.97488 2537 .162 52.11313 3.85859E-44
Residual 309 15043.87005 48.68566
Total 315 30266 .84494
Emx
Coeficientes estándar t Stat P-value Lower95% Upper95%
Constante 32.7587713 2.297032979 14.261341 7.89E-36 28.23902284 37.2785198
Tamaño de paquete
I(P,M,G) -4.68650132 0.327939326 -14.290757 6.12E-36 -5.33176992 -4.0412327
Trabajador solo 0.558207958 1.556537263 0.358622 0.720123 -2.50454224 3.6209582
Pares 4.964096655 1.278341472 3.883232 0.000126 2.448743705 7.4794496
Triples 3.983413803 4.19482452 0.949602 0.345325 -4.371314004 12.338142
No. Contenedores 2.287553089 1.176928578 1.943663 0.052844 -0.028252848 4.603359
Llantas (Sí/No) -2.109439812 1.944859082 -1.08462 0.278934 -5.936278834 1.7173992
31
Significancia de la regresión
Prueba de significancia de la regresión
Ha: Las variables no contribuyen significativamente al modelo
Ha: Al menos una de las variables independientes contribuye al modelo
Prueba F: Se rechaza Ha pues F > Fa05;6,309 - al menos una de las variables independientes
contribuye significativamente al modelo
Prueba de los coeficientes
Ha: Xj puede ser eliminada del modelo
Ha: Xj contribuye significativamente al modelo
Prueba t: Se rechaza Hasi t < -lo025;31a Ó si t > lo025;31a para cada variable Xj
Zona de
rechazo
-tan:y=n-p Ía!2:y=n-p
Xj tj to.025·31o Conclusión
Trabajador solo 0.358622 ±1.96 Eliminable
Pares 3.883232 ±1.96 Contribuye
Triples 0.949602 ±1.96 Eliminable
32
Nuevamente el coeficiente de determinación no es alto (0.5), pero los resultados son
demostrativos. Trabajar en pares tiene el impacto más alto en la tasa (más de 5 veces mayor a un
trabajador solo, y 125% mayor a un trío; en otras palabras, un trabajador agrega 0.6 paq/min a la
tasa, un par agrega 5 paq/rnin, y un trío agrega 4 paq/min). De estos resultados, y de lo
observado, se concluye que el arreglo óptimo es trabajar en pares. Esto es, cuando hay 5
empleados, el acomodo óptimo es dos pares y uno solo. De manera semejante, es óptimo trabajar
en tres pares cuando hay un sexto trabajador, por ejemplo, cuando el supervisor de flujo esté
ayudando.
d) NÚMERO DE CONTENEDORES
Para encontrar el número óptimo de contenedores para descargar, se tuvo nuevamente que
eliminar de la tasa de productividad el impacto del tamaño de paquete y la presencia de llantas.
Se utilizó la misma tasa ajustada usada para determinar el número óptimo de empleados y se
calculó la tasa de productividad promedio y la tasa ajustada promedio porel número de
contenedores. Los resultados fueron:
Tabla I-t. Tasa deproductividadpromedio por número decontenedores
Número de Tasa de Desviación Tasa ajustada Desviación %de
contenedores productividad estándar promedio estándar tiempo
promedio
1 33.83 14.66 29.14 9.50 6.0%
2 35.50 10.92 34.43 6.83 20.7%
3 39.39 8.91 37.62 6.51 70.1%
4 26.68 5.53 21.39 5.14 2.0%
5 21.70 7.81 20.12 9.89 1.2%
El número óptimo de contenedores para descargar, en todo momento, es 3. Esto coincide
con los resultados previos que mostraron que el número y arreglo óptimo de empleados es dos
pares y uno solo (trabajando en cada uno de los 3 contenedores), o tres pares (uno para cada
contenedor).
33
j) LADO DE DESCARGA
La variable del lado de descarga fue puramente cualitativa (sus valores son superior, inferior y
posterior, pero cada uno puede tener de 1 a 3 contenedores, haciendo la variable no lineal), y no
pudo ser analizada con regresión lineal. Por lo tanto, se registró qué lados de descarga estuvieron
activos cada minuto, para calcular la tasa media de productividad cuando se descargan
contenedores en los diferentes lados". Para esto se utilizó la tasa de productividad y la tasa
ajustada (previamente explicada). Los resultados fueron:
Tabla 15. Tasa meditl de p,otbu:tivúltulpor lado de t/esauga
Tasa de Desviación Tasa ajustada Desviación %de
Productividad estándar promedio estándar tiempo
promedio
Todos los lados 32.65 8.90 37.40 5.21 20%
Posterior - Superior 18.00 6.43 27.22 5.98 1%
Inferior - Posterior 40.37 9.00 35.84 7.92 44%
Inferior - Superior 39.00 8.49 38.31 6.18 18%
Inferior 39.17 11.09 30.10 12.14 14%
Superior 42.00 7.94 32.11 7.02 1%
Como se observa en la Tabla 15, es óptimo descargar un contenedor en cada lado, o dos
en el lado inferior y uno en el posterior o en el superior. No es óptimo descargar sólo en la
sección posterior y superior. Lo que muestran estos resultados es que nunca es óptimo descargar
por un solo lado; resultado esperado debido a restricciones de espacio.
Los resultados mencionados, tanto los indicativos identificados para el reporte como los
valores óptimos de las variables importantes, fueron corroborados en visitas posteriores a la
estación. Con la información de una de las últimas visitas (miércoles 5 de noviembre) se generó,
a manera de ejemplo, el reporte de desempeño recomendado.
16 El plano de distribución con esta clasificación de lados dedescargase presentaen las secciones 1.1.2. Descripción
del proceso (Figura 1)Y1.2.2. Descripción del problema (Figura 2)
34
1.4. RESUMEN DE RESULTADOS y RECOMENDACIONES
1.4.1. REPORTE DE DESEMPEÑO DIARIO
Para finalizar el presente proyecto, se recomendó a FedEx desarrollar un Reporte de
desempeño diario completo, que incluya los indicadores identificados como necesarios a partir
de los análisis realizados. Este informe deberá ser utilizado como un instrumento para directores
y supervisores. Aquí se presenta una descripción breve de los indicadores incluidos.
Posteriormente se muestra un ejemplo de este informe, generado con la información del
miércoles 5 de noviembre de 2003.
.. Datos generales: Además de lo indicado en cada uno, sirven para registros estadísticos y
futura planeación.
~ E~l?c.iº.I).~:s;.p.m~~~..Y..f~.M.
~ J:>.?_q"'.~l~.~.J.9.t~~~; Este indicador es el único generado por el sistema de información
actual. Es recomendable incluirlo porque ayuda a determinar si FedEx está logrando los
paquetes estipulados por día, dependiendo del día de la semana.
~ (;~mJ.~"~~9J:~~...descargados: Especifica cuántos 'y qué tipo de contenedores fueron
descargados ese día.
.. Empleados: Número de empleados en la zona de descarga durante la clasificación, sirve para
registros laborales, estadísticos y analizar el desempeño individual.
.. Duración total: Tiempo que tomó el proceso completo, comparado con el tiempo esperado
(calculado considerando 45 paq/min, o la meta local). Proporciona a la administración el dato
de cuánto tiempo toma el proceso de descarga, para detectar posibles retrasos.
.. Hora de inicio I Hora de terminación: Momentos en que el primero y último paquete
fueron escaneados, comparados con los esperados de acuerdo al día y tomando la tasa
objetivo.
.. Tasa de productividad: paquetes por minuto.
~ J:>Iºm~º: para comparar con el objetivo.
~ EnJº~.p.r.i.m~º~.ºi~?.mim~~9.~ : presentan una tasa baja, debido a retraso de los empleados,
o a que éstos realizan otras actividades (acomodo de contenedores, auxiliares, etc). La
17 En la estación de Emeryville la meta son 45 paquetes por minuto, pero este número cambia en otras estacionesde
acuerdo a la carga de trabajo, dimensionesde la estación. velocidadde la banda Yotras variables.
35
gerencia puede utilizar este dato para motivar a los empleados recordándoles que la meta
se debe alcanzar en todo momento del proceso, sea en los primeros diez minutos o al
final.
~ EnJ9.~.JJJ~.i,m9.~.Jjj.~;? .mümtº.$ : La tasa de productividad en los últimos diez minutos es
generalmente más alta que el resto. El dato puede servir para motivar a los empleados a
mantener dicha tasa durante el proceso.
~ J?9.Ltnl!:?~jªctQf: sirve como indicador del desempeño individual, para conocer la carga de
trabajo de cada persona y compararla con el objetivo (9 paquetes por minuto en
promedio, dependiendo de la meta, del número de empleados y de la estación).
• Tasa de productividad por tamaño de paquetes: Este métrico incluye una comparación de
la tasa media de productividad contra la tasa ajustada de productividad dado el tamaño de los
paquetes en cada minuto. No es posible calcularla a partir de la base de datos actual, y
requiere un sistema de medición o registro de tamaño con el que no se cuenta actualmente.
• Gráfica 1: Tasa de productividad y área cubierta. Muestra la tasa de productividad y el
área cubierta por los paquetes, y los respectivos objetivos. Los directores de FedEx necesitan
estar enterados del impacto del tamaño de paquete para determinar cuánto puede bajar la tasa
de productividad cuando el área de superficie aumenta y viceversa. Siempre que la tasa de
productividad baja, pero el área sube, la tasa baja no necesariamente muestra bajo
desempeño. La administración necesita filtrar estas fluctuaciones e identificar las que no se
deben al tamaño de paquete para encontrar las causas detrás de ellas. Requiere un sistema de
medición o registro de tamaño con el que no se cuenta actualmente.
• Gráfica 2: Tasa de productividad vs, metas ajustadas al tamaño de paquete. Compara la
tasa de productividad con metas ajustada al tamaño. Hay una correlación fuerte entre el
tamaño de paquete y la tasa de productividad, y las metas ajustadas al tamaño pueden ayudar
a FedEx a medir el desempeño durante el proceso de forma más efectiva. En el ejemplo
siguiente hay una diferencia considerable entre la tasa verdadera de productividad y la meta
ajustada al tamaño al principio del proceso, que indica que hay otras variables, aparte del
tamaño de paquete, detrás de la baja productividad. No es posible obtenerla a partir de la base
de datos actual, requiere un sistema de medición o registro de tamaño con el que no se cuenta
actualmente.
36
Ejemplo del Reporte de desempeño diario propuesto:
Estación Emeryville
Proceso matutino de clasificación de paquetes
Fecha: 5 de noviembre, 2003
Paquetes totales: 3216
Contenedores totales descargados: 14
Empleados: 5
nEMPO
Duración total:
83 minutos
I Duración esperada (45 paq/minuto):
I 72 minutos
I Hora de inicio real: Prozramadai Retrazo inicial
16 :50 6:50 Ominutos
I Hora de terminación: Objetivo (45 paq/min): Retrazo final
I 8:13 8:02 9 minutos
TASA DE PRODUCTIVIDAD (paq/min) Real Meta
Promedio 34.21 45
Primeros diez minutos 32.1 45
Ultimos diez minutos 41.2 45
Por trabajador 6.842 9
TASA DE PRODUCTIVIDAD POR T~O DE PAQUETE (paq/min)
Tamaño de paquete Real Meta ajustada
Pequeños 41.611 52.665
Pequeños -Medianos 40.591 48.833
Medianos 37.88 45.000
Medianos-Grandes 35.154 41.167
Grandes33.5 37.335
Muy grandes 27.167 33.502
37
------
• Tasa de productividad J
45 paquetes por minuto
• Area cubierta
9U
80
70 o-::s60 e'E
50 ...o
el.
-- 40
m
o
'O
ni...
- 30 'Oni
::s
20
u
m
(1)
- 10 ii:
- O
Tasa de productividad y área cubierta
(Intervalos 5 mln)
Nov. 5, 2003
60
50
o-::s 40.=
E...o
el. 30m
(1)-(1)::s
tT 20 -ni
Q.
10
O
06:50 06:55 07:00 07:05 07:10 07:15 07:20 07:25 07:30 07:35 07:40 07:45 07:50 07:55 08:00 08:05 08:10
Hora
Tasa de productividad vs. Metas ajustadas al tamaño de paquete
(Intervalos 5 min)
Nov. 5, 2003 ~
--
Tasa de productividad
M~ta ajustada al tamaño
60
50
s
::s
e 40
'E...
o
Q. 30
~
5- 20
ni
Q.
10
o
r-
'7
f-- - - - F r- - - - - - - _.- - -
[,
f--- 1- - - - - - - - - - - - - - - -
.,
[i? - 1- - - - - _. 1- - - - - - - - -
C"
>
- 1- - -- - - _. 1- - - - - ,- -- -
~. ... _... - .... .. ..... .. .... .... -. ....06:50 06:55 07:00 07:05 07:10 07:15 07:20 07:25 07:30 07:35 07:40 07:45 07:50 07:55 08:00 08:05 08:10
Hora
L
38
1.4.2. RECOMENDACIONES PARA ALCANZAR EL MAXIMO DESEMPEÑO
VARIABLES INCONTROLABLES: El tamaño de paquete y la presencia de llantas son variables
incontrolables que tienen un fuerte impacto en la tasa de productividad. Necesitan ser
consideradas.
• Tamaño de paquete. Se recomienda fuertemente que FedEx mida esta variable, y ajuste
la meta de productividad según ésta. De esta manera, los directivos de FedEx serán
capaces de discernir el impacto de las variables que sí pueden controlar, sin interpretar
fluctuaciones debidas al tamaño como alto o bajo desempeño.
• Llantas. Siempre que se descargan llantas la tasa baja. Para disminuir este efecto se
puede establecer, como política de compañía, que las llantas se deben enviar de una en
una (facilitando su manejo y disminuyendo su efecto negativo en la tasa de
productividad).
VARIABLES CONTROLABLES: Una vez que los dos factores anteriores sean considerados, será
posible enfocar la atención en los factores controlables, para lograr el máximo desempeño.
• Empleados: - Número de empleados. El número óptimo de personas en la zona de
descarga es 5-6.
- Trabajo en pares. El arreglo óptimo es trabajar en pares. Es decir, trabajo 2-2 y
cuando hay 5 empleados, y tres pares cuando hay un sexto trabajador.
• Número de contenedores. El número óptimo de contenedores para descargar, en todo
momento, es 3.
• Lado de descarga. El arreglo óptimo en la zona de descarga es: descargar un contenedor
en cada lado, o dos en el lado inferior y uno en la parte posterior o superior. No es óptimo
descargar sólo por las secciones posterior y superior, ni una sola sección a la vez.
MorrvACIÓN DE LOS EMPLEADOS18: Este aspecto requiere consideración. Los empleados no
parecen motivados, algunos llegan tarde (afectando el desempeño al inicio del proceso), inician
lentamente y en general bajan el ritmo cuando saben que hay menos trabajo. La cantidad de
18 Cuestiones de motivación no fueron parte del enfoque del presente trabajo . Las sugerencias presentadas están
basadas en cursos de psicología industrial tomadas por miembros del equipo. Para un análisis más profundo de este
punto . es posible encontrar bibliografía especializada.
39
paquetes es menor los martes, y el proceso inicia a las 7:10 en vez de 6:50. A partir de la base de
datos se observa que la relación entre productividad media y cantidad de paquetes es constante
todos los días de la semana. Esto quiere decir que los empleados trabajan más lento cuando
saben que la carga de trabajo es menor
Aunque este aspecto no fue parte de los objetivos del presente proyecto, aquí se presentan
algunas sugerencias para prevenir el bajo desempeño observado, considerando el factor
humano'".
En general:
• Mostrar a los empleados el valor e importancia de su tarea, haciéndolos participes y
responsables de las metas de la compañía.
• Dar al trabajador las nociones necesarias para lograr su mejor desempeño. En este caso,
los empleados deben conocer las metas y saber que necesitan trabajar en pares, descargar
3 contenedores, y descargar contenedores de todas las secciones para lograr el máximo
desempeño.
Diariamente:
• Dar retroalimentación constante: el supervisor de flujo puede informar a los empleados
cómo va su desempeño a lo largo del proceso, mostrando la tasa media de productividad
cada 10 minutos, por ejemplo. Actualmente hay una pantalla que muestra la tasa
promedio por hora cada minuto, pero esta medida, al ser por hora, no parece tener un
impacto en el desempeño de empleados.
• Dar a los empleados un sentido de logro: en este caso, se podría hacer cada mañana según
el desempeño del día anterior, o el mismo día al finalizar el proceso.
19 Conf. Riggio , RE., Introduction lo industriallorganizaliona/ psycho/ogy, 4a ed., Prentice Hall , New Jersey, EUA,
2003.
40
1.5. CONCLUSIONES DEL PROYECTO
La meta de productividad durante el proceso matutino de clasificación de paquetes en la
estación de FedEx en Emeryville es descargar 45 paquetes por minuto. Esta meta no se está
logrando actualmente, y existe la necesidad de un reporte de desempeño diario que permita a la
administración de FedEx mantener un registro de la productividad y les ayude a entender las
razones detrás de este bajo desempeño. Las razones principales que impiden lograr esta meta
pueden encontrarse en la zona de descarga de paquetes .
Hay muchos factores afectando la tasa de productividad, y al analizarla hay elevada
variabilidad en los datos de escaneo, que hace dificil ver las variables que están bajo control de la
administración. El efecto de dos variables incontrolables (el tamaño de paquete y la descarga de
llantas) es tan alto que ensombrece el impacto de variables controlables.
Aunque FedEx no pueda controlar estos dos factores, se sugiere medir el tamaño de
paquete, tener metas de productividad ajustadas a éste, y disminuir el efecto de llantas, para tener
reportes útiles sobre los limitantes de productividad que sí están bajo control de la
administración. Además, se recomienda la creación de un reporte de desempeño diario, que
permita analizar el proceso y lograr mejor desempeño.
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2. ANÁLISIS POSTERIOR
Una vez concluido el proyecto descrito en la primera parte, los resultados y el reporte
final fueron presentados en la Universidad de California Berkeley y a la directiva de FedEx
(Domestic Ground Operations Westem Region) en Diciembre de 2003. El presente capítulo,
redactado entre septiembre y diciembre de 2004, es un análisis posterior del proyecto, con base
en la retroalimentación recibida de los ingenieros de FedEx, en especial el Sr. David Ida, así
como sus comentarios e impresiones acerca de los resultados del proyecto a casi un año de su
realización. Así mismo, se incluye un análisis de aplicabilidad de un estudio similar en las
estaciones de FedEx en México.
2.1. COMENTARIOS A UN AÑO DEL PROYECTO
2.1.1. UTILIDAD DEL PROYECTO
El Sr. David Ida solicitó al equipo de estudiantes de la ve Berkeley monitorear el
proceso de clasificación de paquetes, desarrollar un reporte de desempeño y sugerir mejoras, con
el fin de comparar los resultados obtenidos al concluir este proyecto con sus observaciones y con
un reporte de desempeño que se estaba desarrollando internamente.
La tarea fue asignada sin dar mayores detalles del proyecto que FedEx llevaba a cabo,
para que el equipo trabajara de manera independiente y sin verse influenciado por el trabajo
previo. El trabajo final incluyó el reporte de desempeño (mostrado en la sección 1.4.1.) Y las
mejoras sugeridas. El equipo confirmó la necesidad y utilidad de un reporte de desempeño diario.
El reporte sirvió a la directiva de FedEx para compararlo con su reporte de desempeño,
permitiéndoles corroborar algunos de los métricos incluidos. Las sugerencias han sido
consideradas por el equipo regional de FedEx, y están siendo analizadas en otras estaciones yen
las oficinas corporativas en Memphis.
2.1.1.1. Reporte de desempeño diario
En el Anexo 3 se