Variación es «el acto, proceso o resultado de variar» o «un cambio en la forma, posición, condición, o la cantidad de algo.» [Diccionario Merriam-Webster]

La variación es inherente a cualquier proceso. Cada día tardamos un tiempo diferente en ir a trabajar todos a pesar de que vamos por el mismo camino, y aproximadamente a la misma hora. La preparación de un informe habitual también toma tiempo diferente cada vez que lo hacemos. Dos desarrolladores a los que hemos pedido que implementen la misma funcionalidad sencilla y en el mismo entorno necesitarán tiempo diferente también.

La variación en nuestro rendimiento afecta el tiempo de finalización de los proyectos o los servicios, la calidad de los resultados, la organización interna de las actividades de un equipo, la carga de trabajo de las personas, etc. Estoy segura de que puedes añadir mucho más ejemplos a esta lista.

Es importante reconocer la naturaleza de la variación para poder abordarla correctamente.

Causas de variación

Las causas de la variación pueden ser diferentes:

• Recursos: un error en una aplicación podría causar que un procedimiento rutinario tome más tiempo de lo habitual; los diferentes niveles de capacidad personal hacen que el tiempo de prestación de servicios varíe; pasar una tarea a otra persona suele alterar el tiempo y la calidad de la terminación del trabajo.
• Unidad de procesamiento: la complejidad de una petición del cliente afecta al tiempo de desarrollo / respuesta; diferentes herramientas necesitan diferentes tiempos de instalación y configuración; diferentes defectos requieren diferentes tiempos y esfuerzo de corrección en función de sus características.
• Otros factores: errores en el envío telemático de las declaraciones de renta ocurren en la ‘temporada’ de hacer las declaraciones de renta; la mayoría de las llamadas de soporte acerca impresoras se producen durante el horario de trabajo; un cambio o una falta de disponibilidad de un miembro del equipo afecta al rendimiento del equipo; el retraso en recibir alguna información o material afecta a la prestación del servicio; la tasa de llegada de llamadas telefónicas / incidentes impacta la calidad de la respuesta y la satisfacción del cliente.

Las personas, independientemente de si están implicadas en un proceso como una unidad de procesamiento (por ejemplo, paciente  o cliente) o como un recurso – actor, introducen una variación natural en el proceso , que es prácticamente imposible de evitar.

En el ámbito de los servicios el tiempo de respuesta y la previsibilidad son la clave para la satisfacción del cliente. Por lo tanto, es importante mantener la variación del proceso relativamente bajo e incluso reducirla para ser más competitivo.

Hablando de plazo de entrega, es interesante que el tiempo de espera suele ser el componente más grande del tiempo completo del servicio. Por ejemplo en un viaje desde Yerevan a Bilbao los vuelos toman sólo 52% del tiempo total del viaje, el resto es espera; en una visita al médico el tiempo de valor añadido es de unos 15 min ( la consulta en sí) dentro de unas 6 horas, digamos, entre pedir la cita y salir de la consulta, es decir un 96 % del tiempo es espera .

Haz un experimento tú mismo. Mide el tiempo efectivo de hacer algo (el tiempo que realmente trabajas en este), por ejemplo, corregir un error. Y mide el tiempo complete entre empezar y terminarlo. ¿Cuál es la relación entre las dos medidas?

Para comprender los efectos de la variación y cómo hacerse con ellos, echemos un vistazo a la siguiente imagen simplificada de tu organización:

Fig. 1 Sistema de colas (simplificado)

En este caso, representamos a tu organización como un sistema de colas: «los clientes llegan para un servicio determinado, esperan si el servicio no se puede iniciar de inmediato y se van después de ser servidos» o «el cliente pide la aplicación de un requisito, espera a que empiece su implementación y paga cuando se le entregue el requisito»

La fórmula de Sir John Kingman vincula los factores que determinan el tiempo que un cliente tendrá que esperar hasta que se procese su solicitud. Por eso a veces se llama la ley de los efectos de la variación. Dice lo siguiente:

Más precisamente, para un sistema de colas sencillo el tiempo medio de espera en la cola, depende de la variación en la llegada de peticiones, la utilización de recursos, y el tiempo de procesamiento de una petición.

Fig2. Dependencias entre el Tiempo de espera, la Utilización de recursos y la Variación de llegada

Efectos de la variación

Los dos efectos de la variación se pueden describir de la siguiente forma:

• Mirando una curva sólo: Cuando la utilización de los recursos está cerca al 100 % un pequeño aumento en la carga de trabajo provoca un aumento exponencial del tiempo de terminación del trabajo.
• Mirando dos curvas: Suponiendo que la utilización de los recursos es el la misma, cuanto mayor es la variación del proceso, más tiempo se tarda en completar un trabajo.

Lecciones prácticas para un gerente de proyecto o servicio

• Cuanto mayor sea la utilización de los recursos, tanto más fuerte impacta la  variación el tiempo de completar un servicio o un trabajo. Si la utilización es baja (~ 50 % o menos) , la variación en la llegada de peticiones tendrá un pequeño impacto en el rendimiento. Algo muy importante para las organizaciones enfocadas en asegurar que sus recursos estén siempre ocupados.
• En el desarrollo de software y los servicios TI las personas son el recurso principal. Por eso la utilización es fuertemente afectada por los errores que generan la demanda artificial o re-trabajo. Por lo tanto, la reducción de la utilización de recursos es más importante que la reducción de la variación del tiempo.
• Cuanto mayor sea el tiempo promedio del proceso, tanto más tiempo las peticiones estarán en espera y, a consecuencia, tanto más larga será la  cola . Por lo tanto, la descomposición de un trabajo en partes más pequeñas que requieren menos tiempo para completarse, reduce el tiempo de procesamiento global. El desarrollo de varios servicios / tareas pequeños produce una menor variación que un desarrollo grande.

Dicho esto cómo reducir el tiempo de espera de una petición?

• Reducción de la tasa de llegada incidentes/peticiones, por ejemplo mediante la mejora de la documentación del usuario, proporcionando un mejor soporte basado en la web, haciendo la interfaz de usuario más intuitiva, proporcionando formación, etc
• Reduciendo el tiempo de servicio ( tiempo de procesamiento efectivo) mejorando la formación del personal técnico, la automatización del proceso , etc
• Reduciendo la variabilidad del proceso mediante el análisis de los servicios de duración muy larga y la eliminación de las causas para esto, la introducción de políticas que faciliten la priorización y la ejecución de los servicios.
• Cuanto más suave pase una petición a través del proceso (con menos paradas, re-arranques y los cuellos de botella), más corto es el tiempo de proceso y por lo tanto el tiempo de espera y la longitud de la cola . Por eso  la eliminación de los cuellos de botella y otros impedimentos en el flujo de trabajo reduce el tiempo de espera así como y el tiempo total de procesamiento.
• La reutilización reduce la variabilidad en el tiempo de finalización de un trabajo. Por lo tanto, siempre que sea posible y tiene sentido ha de reutilizar conocimientos y resultados de trabajo. He dicho «tiene sentido». Hace tiempo estaba trabajando con una empresa que admitía que estaban sufriendo el virus HAS (Hasta Agotar el Stock). Reutilizaban componentes de hardware antiguos hasta agotar el stock y esto les causaba un alto coste de corrección de defectos.

La variabilidad no necesariamente es mala. Lograr una alta previsibilidad y nivel de servicio es importante, sin embargo repetir siempre los mismos resultados también significa que no se crea nada nuevo. No es por casualidad que Henry Ford dijo:

» Si hubiera preguntado a la gente qué querían, me habrían dicho caballos más rápidos.»

Si Apple sólo estaban haciendo su trabajo habitual, tampoco habrían llegado al iPhone.

Más sobre el lado positivo de la variabilidad vendrá en otro post.

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Referencias

[1] Queueing Theory
[2] Wallace J. Hopp, Single Server Queueing Models
[4] Kingman’s formula
[5] N. Modig, P. Anström, This is Lean