Aplicación metodología Six Sigma minimizando pérdidas de riesgo operativo en un proceso específico: caso de una empresa que comercializa por medio de aplicaciones APP

Abstract

La metodología Six Sigma es útil y clave en el ámbito empresarial porque, mediante su ciclo DMAIC (definir, medir, analizar, mejorar y controlar), logra la minimización de pérdidas de riesgo operativo en procesos críticos. Debido a su valor y resultados, en este trabajo se propone su aplicación en empresas que comercializan sus productos y servicios por medio de diferentes aplicaciones (Apps), de manera que puedan mejorar la capacidad de sus procesos y reducir al mínimo el porcentaje de riesgos informáticos. Por lo tanto, lo primero que se plantea hacer es una evaluación completa de los riesgos de este tipo a los que puede enfrentarse cualquier empresa en su proceso operativo. La metodología Six Sigma apoya en la optimización del rendimiento de la organización al disminuir las pérdidas que se podrían cristalizar y tomarlo en forma cuantitativa. Se trata, pues, de una herramienta eficiente y efectiva para mejorar la desviación estándar dentro de unos límites establecidos de las pérdidas. Con todo lo anterior, se puede llegar a una buena distribución de Gauss, de probabilidad, que muestra el buen desempeño de Six Sigma desde este enfoque. (Texto tomado de la fuente)

Six Sigma methodology is useful in the business environment because, through its DMAIC cycle (define, measure, analyze, improve and control), it achieves the minimization of operational risk losses in critical processes. Due to its value and results, this paper proposes its application in companies that market their products and services through different applications (Apps), so that they can improve the capacity of their processes and minimize the percentage of computer risks. Therefore, the first thing to do is make a complete assessment of the risks of this type that any company may face in its operating process. The Six Sigma methodology supports the optimization of the organization's performance by reducing the losses that could crystallize and taking it quantitatively. It is, therefore, an efficient and effective tool to improve the standard deviation within established limits of losses. With all of the above, it is possible to arrive at a good Gaussian probability distribution, which shows the good performance of Six Sigma from this approach.