Optimizar los NIH: aplicación de la simulación por ordenador para mejorar la eficiencia y la eficacia del Gobierno federal

El desafío

Tal y como se presentó en la Conferencia de Simulación de Invierno de 2019

Los NIH, un componente del HHS de los Estados Unidos, lanzaron Optimize NIH para mejorar la eficacia y el rendimiento de la organización en apoyo de la misión de los NIH. Optimizar NIH centró los esfuerzos para lograr eficiencias en los procesos comerciales de las funciones de Gestión de Comités, Ética y Ley de Libertad de Información (FOIA) a través de mejoras en toda la empresa. Se utilizó un enfoque de simulación y modelado informático para comprender mejor estos procesos empresariales y formular recomendaciones de mejora. El equipo del proyecto elaboró mapas de procesos, recopiló datos y desarrolló un modelo informático y una simulación que se utilizaron para comprender mejor los recursos necesarios para tramitar las solicitudes y la mejor manera de desplegar esos recursos en toda la organización. El enfoque de modelización desarrollado para esta actividad y las lecciones aprendidas pueden utilizarse para mejorar la prestación de servicios en una amplia variedad de programas en todo el Gobierno Federal.

Introducción

Los NIH son los administradores de la investigación médica y conductual del país. La misión de los NIH es la ciencia en la búsqueda del conocimiento fundamental sobre la naturaleza y el comportamiento de los sistemas vivos y la aplicación de ese conocimiento para prolongar la vida sana y reducir la carga de la enfermedad y la discapacidad. Los NIH están formados por la Oficina del Director y 27 Institutos, Centros y Oficinas (ICO) de investigación.

Antecedentes

En 2018, se encargó a los NIH que analizaran los procesos e implementaran cambios para mejorar la eficiencia y la eficacia de tres servicios de toda la empresa que respaldan la misión de investigación de los NIH. Estas tres funciones consisten en FOIA, Gestión de Comités y Apoyo Ético. Estos servicios son prestados por personal multifuncional que desempeña funciones centralizadas (por ejemplo, establecimiento de políticas, revisión y aprobación), así como funciones descentralizadas en todas las OIC de investigación de los NIH (por ejemplo, recepción e inicio de solicitudes, comunicación con los solicitantes).

Al inicio de este proyecto, estas funciones contaban con datos limitados o inexistentes relacionados con los procesos. Los procesos consistían en un flujo de trabajo en papel y/o electrónico con visibilidad limitada. También faltaba documentación de los procesos utilizando un método coherente o establecido de cartografía de procesos. Existían sistemas electrónicos para determinados aspectos del flujo de trabajo de los procesos, pero no estaban diseñados para generar métricas relacionadas con el rendimiento de los procesos.

La solución

Enfoque

Se desarrolló un enfoque para recopilar la información y los datos necesarios para desarrollar un modelo informático y una simulación de los procesos dentro de cada una de estas funciones. A continuación, el modelo se utilizó como base para evaluar los futuros cambios propuestos antes de su implantación. Se desarrolló un modelo genérico que podía personalizarse y ampliarse rápidamente para incorporar más de 40 procesos empresariales representados en estas tres áreas funcionales.

En un primer momento, los equipos formados por expertos funcionales de toda la organización trazaron los procesos utilizando un enfoque estandarizado. Se utilizó un método de diagrama de flujo de despliegue que recogía las funciones y responsabilidades, las decisiones clave o las diferencias en la forma de trabajar en toda la organización, así como las transferencias entre los participantes en los procesos.

A partir de estos mapas de procesos, se elaboró una plantilla de recogida de datos que permitiera obtener información significativa. Los datos recopilados consistieron en la demanda, los recursos implicados en los distintos pasos del proceso y una serie de parámetros bien definidos relacionados con el tiempo del proceso. En la medida de lo posible, se recopilaron datos históricos de los sistemas informáticos existentes. Cuando no existían datos, un grupo representativo de expertos en la materia, junto con la validación obtenida de la dirección funcional, proporcionaron una serie de estimaciones (media, mínimo, máximo o resultados estimados de la decisión).

A partir de los datos recopilados, se elaboró un modelo informático y una simulación de referencia. Este modelo se sometió a una serie de iteraciones de validación con los equipos funcionales para garantizar que el resultado de referencia se ajustaba a las expectativas. A continuación, el modelo se utilizó para evaluar el impacto de los cambios propuestos en el flujo de trabajo, los recursos y el tiempo de proceso a través de cambios en la política o la inversión en automatización.

Impacto en la empresa

Beneficios

La utilización de este enfoque permitió comprender y cuantificar mejor el impacto de los cambios que se iban a introducir en los procesos. Se pudo cuantificar mejor el impacto de la coherencia de los procesos en las distintas OCI de los NIH en términos de utilización de recursos o impacto en la duración del ciclo. Los equipos funcionales pudieron demostrar mejor cómo determinados cambios (por ejemplo, la adquisición de un sistema informático) repercutirían en el rendimiento general de los procesos.

Los equipos funcionales también pudieron comprender mejor el efecto de las distintas formas de desplegar los recursos de personal en distintos puntos del proceso. Los escenarios que se ejecutaron demostraron cómo se podía disponer de personal en determinadas fases del proceso para utilizarlo en otros lugares.

Este enfoque de modelización y simulación por ordenador permitió a los responsables de la toma de decisiones comprender mejor el impacto de los cambios en el sistema sobre la prestación de servicios, así como identificar, comprender y mitigar mejor los riesgos identificados a través de la experimentación con la amplia gama de escenarios. Este enfoque escalable y modular permitió una capacidad holística de toma de decisiones que ayuda a reducir el riesgo de suboptimización.

Agradecimientos

El equipo de OQM desea expresar su agradecimiento a la dirección de los NIH y de la Oficina de Servicios de Investigación/Oficina de Instalaciones de Investigación, así como al numeroso personal que ha participado en la iniciativa Optimize NIH. El modelo informático y la simulación se desarrollaron utilizando Simio, con el amplio apoyo proporcionado por Mosimtec, LLC, socio de Simio.