Experto Internacional en Recursos Humanos 360

PROGRAMA INTERNACIONAL VIRTUAL

DIPLOMADO INTERNACIONAL DE
GESTION DE RRHH  360
Liderazgo Eficaz, Estrategia e Innovación para Transformar Personas y Empresas

Inicio: Jueves 29 de Mayo

Entregables:

• Comprender los Nuevos Desafíos del Área de RRHH en un Contexto Global, Digital y Cambiante.
• Desarrollar Habilidades de Liderazgo Estratégico para dirigir Equipos Diversos y Multiculturales.
• Aplicar Herramientas Prácticas para la Gestión del Talento y la Innovación Organizacional.
• Aprender Técnicas para Potenciar la Comunicación, la Negociación, el Trabajo Colaborativo y el Desarrollo de Personas.
• Incorporar el Empowerment como Base para la Autogestión, la Toma de Decisiones y el Liderazgo Transformador.
• Diseñar Estrategias de Gestión del Cambio e Impulsar Proyectos de Innovación dentro de las Organizaciones.

Contenido:

MÓDULO 1: EL ROL Y LA RESPONSABILIDAD DEL LÍDER (PROFUNDIZACIÓN PERSONAL)
El Nuevo Liderazgo: De Jefe a Facilitador.
Metacompetencias y su Relación con el Liderazgo
Identificación de Problemas Complejos en la Gestión de Personas.
Panorama General de los 7 Hábitos Claves de un Lider
Feedback 360°: Cómo Recibirlo y Usarlo como Herramienta de Crecimiento Personal.

MÓDULO 2: TÚ COMO LÍDER
Autodiagnóstico: Fortalezas y Áreas de Mejora como Líder.
Los _Tener_ y los _Ser"
Estilos de Liderazgo: ¿Cuál es el Tuyo y Cuál necesita tu Equipo?
Comunicación Empowerment: Construir Mensajes Claros e Inspiradores.
Inteligencia Emocional Aplicada al Liderazgo.
Coaching entre Pares: Cómo Acompañar el desarrollo de otros Líderes.

MÓDULO 3: EXCELENCIA EN LA GESTIÓN HUMANA
Excelencia Organizacional desde la Gestión del Talento.
Cómo Conectar Áreas Humanas (RRHH, Innovación,Cultura).
Modelos de Gestión Centrados en las Personas.
Claves para Crear Ambientes de Trabajo Motivadores.
Dos Maneras de Utilizar el Cerebro Derecho.

MÓDULO 4: LIDERAZGO Y TRASFORMACION DE EQUIPOS
Gestión de Equipos Diversos y Multiculturales.
Técnicas para Fomentar la Colaboración y Romper Silos.
Negociación Empática: Alcanzar Acuerdos sin Perder Confianza.
Resolución de Conflictos: Pasos Prácticos para Intervenir Como Líder.
Cómo Construir una Cultura de Confianza y Responsabilidad Compartida.

MÓDULO 5: GESTIÓN DEL CAMBIO E INNOVACIÓN
Análisis de Tendencias Globales que Afectan a los RRHH.
Transformación Digital y su Impacto en las Personas.
Estrategias de Posicionamiento y Crecimiento del Área de Talento.
Diseño de un Plan Estratégico de RRHH alineado a los Desafíos Futuros.
Empowerment Estratégico: No Solo a Equipos, Sino a toda la Organización.

MÓDULO 6: VISIÓN ESTRATÉGICA Y CRECIMIENTO
Modelos Prácticos de Gestión del Cambio (Kotter, ADKAR, Lean Change).
Cómo Movilizar Personas Frente a la Incertidumbre y la Resistencia.
Intraemprendimiento: Innovar desde dentro de la Organización.
Creatividad Aplicada a la Solución de Retos Humanos.
Diseño de Proyectos de Cambio con Impacto Medible.

MÓDULO 7: KPIS DE GESTIÓN DE RRHH CON DASHBOARD EN FULL EXCEL
¿Qué es un Indicador de Desempeño?
Características de los Indicadores
Importancia de los Indicadores
Principales Indicadores por Procesos con Aplicaciones y Casos en Excel
 En Gestión de RRHH
 Índice de rotación de personal (%)
 Sueldo promedio por banda salarial y tipo de puesto
 Tasa de ausentismo (%)
 Costo de contratación promedio
 Tiempo promedio de permanencia
 % Composición de H/M y Sueldos H/M
 Tiempo promedio de selección
ROI de capacitación
% HHEE / HHTT
Construcción de Dashboard de Alto Impacto en RRHH

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Si esta información no es de su interés. Favor de escribirnos un correo en blanco a bajadefinitiva2024@gmail.com con el Asunto "REMOVER". Gracias.

10 estudios técnicos sobre la caña, el azúcar y la salud

Son bienvenidas las participaciones de todas las personas de la Agroindustria Azucarera ...

En la Agroindustria Azucarera de México, debido a las actividades rutinarias y a la falta de análisis de datos, han prevalecido algunas cuestiones técnicas que tienen impacto sobre la productividad, la rentabilidad y la percepción de los consumidores.

A continuación cito 10 dilemas enunciativos, no limitativos:

1. ¿El azúcar de caña causa daño a la salud, favorece la obesidad y la diabetes?
2. ¿La productividad de los ingenios se debe al campo o a la fábrica?
3. ¿Cómo se calcula el pago de la caña y cuáles son sus variables?
4. ¿Qué es mejor, la productividad o la calidad?
5. ¿Conviene a los ingenios y a los productores mejorar la pol en caña? 
6. ¿Cuál es el enfoque para disminuir las perdidas en miel final?
7. ¿Cuál es el parámetro más importantes que unifica a la Agroindustria Azucarera?
8. ¿Cómo tener información inmediata de procesos, sin utilizar papel?
9. ¿Cómo deben analizarse los datos y los parámetros de un ingenio?
10. ¿Cómo debe elaborarse un plan de producción y un plan de capacitación?

La experiencia de su servidor en la Agroindustria Azucarera es de más de 35 años, trabajando en diversas áreas relacionadas, como las siguientes 5:

1. Inspector de la Dirección General de Normas de SECOFI, ahora Secretaria de Economía.
2. Auxiliar, Jefe y Superintendente de Laboratorio de Control de Calidad.
3. Miembro participante del Comité de Normas de la Industria Azucarera.
4. Experiencia en gestiones ambientales, de aguas y de controversias de pago a productores. 
5. Técnico con más de 10 ponencias en ATAM, reconocidas por CONADESUCA.

Las respuestas a las 10 preguntas citadas estarán disponibles próximamente, en una compilación impresa de 10 estudios técnicos sobre la caña, el azúcar y la salud.

Además estarán disponibles el estudio, la asesoría y la capacitación personalizada, sobre estos temas y otros relacionados. 

De la misma forma, quedo a su disposición para la conciliación de controversias en el pago a productores de caña.

Mayor información al correo qfb.olivo@gmail.com

Oprima este enlace para escoger hasta 9 consultas gratis.

3er. Conversatorio de Mujeres Líderes en el Sector Azucarero

Son bienvenidas las participaciones de todas las personas de la Agroindustria Azucarera ...

Oprime aquí para acceder al video

¿Cómo afecta el factor de dilución en la determinación de pol en bagazo y en la determinación del karbe?

Son bienvenidas las participaciones de todas las personas de la Agroindustria Azucarera ...

Como resultado del proceso de extracción de molinos en los ingenios azucareros, se genera jugo mezclado y bagazo, que son los materiales necesarios para calcular la pol en caña. La perdida de pol en bagazo es aproximadamente el 4 % de la pol en caña.

Para facilitar la determinación de la pol en bagazo, de acuerdo con la NMX-F-281-1991, a 100 g de la muestra, se le agregan 1000 ml de agua, de tal manera que se obtiene una dilución, menos concentración.

Dicha norma que data del año 1991, contiene una tabla para calcular la pol en bagazo a partir de factores de dilución, que se multiplican por la lectura del polarímetro. Desde luego que la tabla es obsoleta porque solo considera lecturas de pol con una decimal, mientras que las lecturas del polarímetro son de dos decimales y en algunos casos hasta de 3 decimales.

En el proceso de extracción de molinos el agua de dilución se calcula con la fórmula:

T de agua de dilución = T de jugo mezclado - T de jugo absoluto extraído

La pol en caña del campo, es estimada por los laboratorio de campo de los ingenios para efectos de control de madurez, cosecha y entrega a la fábrica.

Es una oportunidad de mejora para algunos laboratorios de campo reconocer que la extracción de jugo varía entre una muestra y otra. Una de las varias causas que afecta la extracción de jugo es el rezago de la caña, donde se pierde humedad y jugo, mientras que se concentra la fibra.

En el molino de ensaye de un laboratorio de campo, no existe un tándem y no se aplica agua de imbibición, por tanto la perdida en el bagazo es mayor.

En laboratorio de campo, para calcular la extracción de jugo, se puede emplear la fórmula:

Extracción en molino de ensaye = (peso de la caña - peso del bagazo) x 100 / peso de la caña.

Obviamente que la extracción es mucho más baja que la extracción en fábrica.

Conociendo los pesos de los 2 materiales y sus porcentajes de pol, se puede conocer la pol en caña, de forma similar a cómo se determina en el proceso de extracción de fábrica.

Pol en caña = (peso jugo extraído x pol % jugo + peso bagazo x pol % bagazo) x 100 / peso caña

Considerando que tanto en el laboratorio de campo como en el de fábrica, para la determinación de pol en bagazo se realiza una dilución, el factor de dilución se calcula con la fórmula:

Factor dilución bagazo 

= peso normal decimal de sacarosa x (100 g muestra + 1000 g agua - g fibra en bagazo) / 100 g muestra.

Asumiendo que se obtuvieran 50 g de fibra en bagazo, el factor de dilución sería igual a 2.73

Para calcular la pol en bagazo sin utilizar las tablas obsoletas se utilizará la fórmula:

Pol en bagazo = lectura de pol x factor de dilución.

La determinación de pol en bagazo es una prueba que normalmente se realiza cada hora, sin embargo la mayoría de los analistas y de algunos jefes, ignoran los fundamentos de los cálculos aquí demostrados.

A continuación planteo 10 preguntas para analistas y para jefes:

1. ¿El factor de dilución siempre será 2.73 o puede variar?
2. ¿Cuántas decimales de pol, consideran las tablas obsoletas de la NMX-F-281-1991?
3. ¿Porqué en la NMX-F-281-1991 la pol se multiplica por 2?
4. ¿Cómo calcular la afectación de la fibra al factor de dilución y a la pol en bagazo?
5. ¿Porqué deben dejar de usarse las tablas obsoletas?
6. ¿Cómo se demuestra que el uso de tablas solo es correcto en lecturas de una decimal y erróneo con lecturas de dos decimales?
7. ¿Conoces la diferencia entre dilución y disolución?  
8. ¿Cómo se calcula la afectación de la longitud del tubo de polarizar a la pol en bagazo?
9. ¿Cómo se calcula la afectación de la temperatura en la polarización de muestras de bagazo?
10. ¿Cómo se calcula la afectación del aforo en la polarización de muestras de bagazo? 

Sí usted conoce las respuestas a estas 10 preguntas, le felicito de verdad.

Sí sinceramente, usted o sus analistas no conocen alguna respuesta a estas preguntas, estoy en la mejor disposición de apoyarle con un curso detallado sobre el tema.

De la misma forma, si usted tiene alguna controversia relacionada con el cálculo del karbe, puedo asesorarle o representarlo.

Quedo a sus respetables órdenes.

Autor:     Juan Carlos Olivo Sánchez

Correo:    qfb.olivo@gmail.com 

  

   

 

CÓMO SE DEBE ELABORAR UN PLAN DE ZAFRA EN UN INGENIO AZUCARERO (HOW A HARVEST PLAN SHOULD BE PREPARED IN A SUGAR MILL)

Son bienvenidas las participaciones de todas las personas de la Agroindustria Azucarera ...

Este trabajo realiza una aportación, compartiendo criterios y metodologías estadísticas para elaborar en los ingenios azucareros, un plan de zafra adecuado, real y viable.

Algunos de los objetivos útiles de éste trabajo son:

1) Que el plan de molienda y de producción sea congruente con las tendencias de los datos históricos de las 5 zafras más recientes de cada ingenio azucarero. 

2) Que se utilicen las curvas y sus ecuaciones polinómicas para elaborar las tablas semanales de los diversos parámetros de operación. 

3) Que los cálculos se ajusten a las variaciones de pol en caña, por ejemplo, el balance de pol se realiza en base a la pol % caña y no al tradicional % caña.

En la medida que se elabore un plan adecuado, los cumplimientos semanales serán viables de cumplir y las oportunidades de mejora quedarán identificadas en el lugar y en el tiempo.

Palabras clave: Análisis de datos, materia prima, mejora continua, plan de zafra, parámetros operacionales, procesos productivos, tendencia semanal. 

Autores:   Alfa Selma Olivo Lepe y Juan Carlos Olivo Sánchez

Contacto: qfb.olivo@gmail.com

Acceso:   Oprima aquí para leer el trabajo en CONADESUCA

Mensaje: Quedo atento a sus comentarios y sugerencias de temas futuros. 

LOS 3 NIVELES DEL RENDIMIENTO AGROINDUSTRIAL Y LOS 5 INGENIOS QUE MEJORARON SU NIVEL.

Son bienvenidas las participaciones de todas las personas de la Agroindustria Azucarera ...

En la Agroindustria Azucarera se mantienen dos áreas de procesos operativos: Campo y Fábrica.

Cada área cuenta con un parámetro de rendimiento, el cual es indicador de la productividad.

El rendimiento de campo son las toneladas de caña producida por hectárea de superficie, TC/Ha.

El rendimiento de fábrica es porcentaje entre las toneladas de azúcar producida y la caña, TAz*100/TC.

Cada vez resulta más necesario, mejorar la coordinación entre los participantes de la cadena de producción campo – fábrica, para multiplicar los beneficios esperados. El rendimiento agroindustrial son las toneladas de azúcar producidas por hectárea de caña, TAz/Ha. En este análisis de datos, se consideran 2 variables independientes entre sí, para determinar su peso específico en el rendimiento agroindustrial: El rendimiento de campo y el rendimiento de fábrica.

El incremento del rendimiento agroindustrial, requiere de una mejora continua en la cultura social y laboral que atienda y controle los siguientes parámetros enunciativos: Necesidades hídricas consultivas, volteos de caña oportunos, fertilización efectiva, logística y frescura de caña, control de materia extraña, equilibrio varietal, control de plagas y de enfermedades, control automático de procesos, control químico, control microbiológico, mantenimiento predictivo eficiente, enfoque de negocio, capacitación y talleres.  

En el presente análisis de datos, se revisan los rendimientos agroindustriales de la zafra 2022, comparados contra la zafra 2021.

Se determina la existencia de 3 niveles del rendimiento agroindustrial, con la novedad que 5 ingenios mejoraron su nivel de bajo a medio, y 1 ingenio subió del nivel medio al alto.

El presente trabajo se publicó en CONADESUCA, SI INVESTIGACIÓN.

Autor:      Juan Carlos Olivo Sánchez

Contacto: qfb.olivo@gmail.com 

Oprima este enlace para leer el trabajo completo

Vacantes: Químicos Analistas de Jugos, Templas y Mieles para Zafra 24/25.

Son bienvenidas las participaciones de todas las personas de la Agroindustria Azucarera ...

Se continúan recibiendo CV de personal interesado en participar en el proceso de selección de Químicos de Turno para Ingenio Azucarero

Requisitos:

• Participar en las pruebas psicométricas, en caso necesario.
• Disponibilidad para rolar turnos.
• Aplicación de buenas prácticas de laboratorio.
• Buena actitud personal y laboral.

Para participar en el proceso...

enviar su CV en este enlace.

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Sí deseas ofrecer tus servicios en la Agroindustria Azucarera, oprime este enlace.

Sí desea recibir información abierta en su celular, puede unirse de forma libre al siguiente grupo y/o canal, mediante la aplicación Telegram o por navegación normal. 

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Son bienvenidas las participaciones de todas las personas de la Agroindustria Azucarera ...

• Oportunidad para Químicos recién egresados y Químicos con experiencia en análisis de laboratorio de fábrica y en tratamiento de aguas, como Químicos de turno en Ingenios de Puebla y de Veracruz, durante la zafra 2024/2025.

• Se proporciona hospedaje.
• Un beneficio es la adquisición de experiencia laboral.

• Quienes estén interesados pueden enviar su CV al correo de este enlace..

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Asesorías y Capacitaciones.

Análisis y predicción de los Kg de Miel Final producidos en la zafra 2024

Son bienvenidas las participaciones de todas las personas de la Agroindustria Azucarera ...

El control real de los Kg de miel final es uno de los objetivos principales para incrementar la productividad de azúcar.

A continuación se presenta una tabla y una ecuación de regresión múltiple que desarrolló un servidor, para explicar y programar los resultados de la zafra 2024 en cuanto a Kg de miel final por tonelada de caña, en función de 2 variables compuestas reservadas.

RMMF85 = 35.03966 + 0.26773 Var1 + 0.7042 Var 2

Dónde

Var1          = Variable compuesta reservada de Campo

Var2          = Variable compuesta reservada de Fábrica

KgMF85   = Kg de miel final a 85 °Bx reportados oficiales.

RMMF85 = Kg de miel final a 85 °Bx. Cálculo por regresión múltiple. 

Kg - RM    = Valor absoluto de la diferencia entre reporte y cálculo.

CONCLUSIONES

Las variables compuestas reservadas 1 y 2, son adecuadas para la planificación y el cálculo real de los Kg. de miel final que producirá y produjo cada ingenio de la base de datos empleada.

La tabla se encuentra ordenada, de menor a mayor, por los Kg de miel final (KgMF85), que reportó cada ingenio de México durante la zafra 2024. De tal manera que cada ingenio puede identificar sus datos con esta referencia.

De la ecuación obtenida de regresión múltiple se concluye que:

El término independiente (35.03966) indica que ningún ingenio logró tener menos de 35 kg MF/TC a 85 °Bx durante la zafra 2024.

La variable compuesta 2, tiene un peso superior al 70 % en la producción de Kg de MF/TC.

El valor absoluto de la diferencia entre el dato reportado y el dato calculado, Kg-RM, varía desde 0.05 hasta 10.12 Kg MF/TC. La sumatorio algebraica de esas diferencias es cero, reforzando la validez de la ecuación obtenida. Es decir, si se suman las columnas 3 y 4, se obtiene el mismo resultado.

Estos cálculos, emplean variables de parámetros disponibles de acceso libre. Sin embargo, el planteamiento de la solución y la combinación de variables, es un desarrollo personal que servirá a los ingenios para calcular con mayor precisión los Kg de miel final a producir por tonelada de caña y también como auditoria de procesos para revisar zafras anteriores, conociendo la desviación entre la cantidad reportada y la cantidad producida. 

Esta ecuación satisface el comportamiento de todos los ingenios de México que realizaron zafra 2024. Sin embargo se pueden desarrollar ecuaciones similares aplicadas a un solo ingenio en un periodo de zafras deseado, a los ingenios de un grupo, a los ingenios de una región y a la planificación de zafras futuras.

Quedo a sus órdenes para cualquier información adicional y/o un análisis de datos específico, acorde a sus necesidades, para la mejora de su productividad.

Reciban saludos cordiales

Atte.

qfb.olivo@gmail.com