El desafío
por Antonio R. Rodríguez y Joseph J. Wolski (Institutos Nacionales de Salud)
Tal y como se presentó en la Conferencia de Simulación de Invierno de 2016
Una variedad de desafíos son inherentes a la prestación y gestión de servicios administrativos en una agencia federal, incluyendo la Oficina de Servicios de Investigación (ORS) en los Institutos Nacionales de Salud (NIH). Muchas funciones administrativas se rigen tanto por normativas como por políticas, y los requisitos cambian constantemente. A medida que los requisitos de la misión de investigación de los NIH cambian y evolucionan, la demanda y la naturaleza del apoyo administrativo también evolucionan. Es necesario planificar los recursos y disponer de las herramientas adecuadas en este entorno dinámico para lograr el éxito en la prestación de los servicios administrativos requeridos, de manera oportuna y con resultados de calidad. En la mayoría de los casos, si no en todos, el resultado de estos procesos es "intangible" y su visibilidad es limitada. Se utilizarán técnicas de simulación por ordenador para profundizar en el conocimiento de estas funciones administrativas, elaborar recomendaciones para mejorar la asignación de recursos, la productividad y la calidad, y mejorar la comunicación y la visibilidad de estos procesos entre los clientes y las partes interesadas.
Introducción
Una función administrativa (AF) dentro de la ORS apoya la misión de los NIH proporcionando servicios administrativos a todos los componentes de la ORS y la Oficina de Instalaciones de Investigación (ORF) en apoyo de la misión de investigación de los NIH. Esta AF asesora a los clientes en asuntos relacionados con la administración general, que incluye recursos humanos, presupuesto, viajes, adquisiciones, propiedad, formación, control de horarios y emisión de tarjetas de identificación del personal, entre otros. El AF sirve como recurso "centralizado" para una variedad de diversas funciones de programa en ORS, como la policía de los NIH, los recursos veterinarios, la provisión y reparación de equipos científicos, la gestión de la seguridad de los laboratorios y muchas otras. Esta función centralizada se estructura en equipos de diferentes tamaños, especialidades y habilidades. Muchos aspectos de las funciones administrativas deben llevarse a cabo de manera coherente de acuerdo con la política/reglamentación, al tiempo que se satisfacen las necesidades individuales del programa.
Objetivos
El objetivo de este proyecto es desarrollar recomendaciones para el diseño de un sistema administrativo de alto rendimiento con un alto grado de satisfacción del servicio al cliente. La simulación informática se utilizará para modelar y probar escenarios de composición de equipos administrativos basados en diferentes combinaciones de capacidad, capacidad de mano de obra y productividad para abordar la demanda administrativa de varias organizaciones en ORS y ORF. Estos esfuerzos ayudarán a mejorar el equilibrio entre la demanda de servicio al cliente y la disponibilidad de recursos limitados entre las organizaciones de ORS y ORF.
La simulación también se utilizará para ayudar a identificar los cuellos de botella y otros puntos conflictivos en el proceso para ayudar en el desarrollo de la mejora y el conocimiento de las métricas adecuadas para medir el grado en que se ha producido la mejora.
La solución
Metodología
Se celebraron grupos de discusión en los que estaban representadas todas las funciones administrativas y el personal del programa para evaluar el grado de satisfacción de los clientes con los servicios actuales, identificar los problemas que afectaban al personal del programa y las limitaciones que afectaban a los proveedores de servicios. De estos grupos surgió la oportunidad de estandarizar todos los procesos para reducir la incertidumbre y lograr un mayor nivel de previsibilidad. Se formaron equipos compuestos por proveedores de servicios y usuarios para elaborar mapas de procesos (es decir, organigramas de despliegue) de diecisiete procesos administrativos. Se seleccionaron métricas útiles y se estimaron parámetros mediante la participación de expertos funcionales y representantes de los clientes.
Se recopilarán métricas de entrada como la demanda de servicios (por ejemplo, acciones de contratación, solicitudes de viaje, transacciones de propiedades), la duración total del ciclo de servicio y la duración del ciclo para los distintos pasos del proceso, o se obtendrán de las fuentes de datos existentes cuando estén disponibles. La variabilidad de los datos también se recopilará y utilizará en pruebas de escenarios para evaluar el impacto de la variación de la demanda y el tiempo de ciclo incierto. Los procesos se modelarán utilizando varias disciplinas de colas y combinaciones de demanda de carga de trabajo.
Se llevarán a cabo experimentos para evaluar el impacto de los diferentes niveles de recursos de personal, especialidades y niveles de habilidad en los equipos administrativos para acomodar las diversas distribuciones de las necesidades de servicio entre las diferentes organizaciones de clientes. Se obtendrán resultados que permitirán evaluar distintos niveles de asignación de recursos para satisfacer la demanda en diferentes escenarios.
Mientras se trabaja en la modelización y la simulación, la Oficina de Gestión de la Calidad colaborará con las organizaciones funcionales para recopilar datos observacionales (por ejemplo, el tiempo de ciclo de los pasos críticos del proceso) o históricos (por ejemplo, la demanda de servicios) cuando estén disponibles y sea apropiado. Estos datos se utilizarán para validar los resultados del esfuerzo de modelización y simulación, y para decidir si los esfuerzos de implantación son oportunos.
Impacto en la empresa
Conclusiones y próximos pasos
Como resultado de este proyecto, las tareas administrativas se basarán en la demanda de los clientes, los recursos disponibles y los niveles específicos pero variados de necesidades de servicio de las distintas organizaciones de clientes. Por ejemplo, las necesidades de viajes pueden ser mayores en una organización con baja rotación de empleados, mientras que otra organización puede tener pocas necesidades de viajes, alta rotación y necesidades locales de formación. Como resultado de la ejecución de escenarios utilizando datos históricos, se puede lograr una mejor alineación de la carga de trabajo con los recursos a lo largo del ciclo de negocio.