La meta prioritaria de los negocios debe ser la consecución de más clientes y más ingresos.¡La existencia y la excelencia de una organización dependen de ella!De manera similar a la famosa ecuación de Albert Einstein podemos expresar esta necesidad empresarial como E=MC2.
La gestión con esperanza no conduce a MC2.Para conseguir MC2, las organizaciones necesitan orquestar las actividades de tal manera que todo el mundo haga lo apropiado en el momento justo.Si no se identifican y controlan adecuadamente las medidas significativas, la dirección no sabrá si están haciendo las cosas correctamente.El comportamiento está motivado no sólo por lo que se mide sino también por cómo se siguen y cómo se informa sobre los resultados de las mediciones.Las organizaciones necesitan mediciones que conduzcan a la orquestación de actividades que se alineen con el logro de MC2.
El Seis Sigma Solutions (S4) de Smarter o el sistema de Integrated Enterprise Excellence (IEE) descrito en este artículo se centra en crear MC2, que ocurre cuando una organización lleva Lean Seis Sigma y el Balanced Scorecard (cuadro de mando) a su siguiente nivel.El ejemplo ilustrativo muestra la aplicación de técnicas S4/IEE a datos de respuesta no normales.
Mediciones de comportamiento tradicionales
¿Ha visto gráficos como el 1?La mayoría de nosotros sí los hemos visto.Considere qué tipo de diálogo de presentación acompaña normalmente a este tipo de gráfico.
Es casi seguro que la presentación del gráfico 1 conduciría a historias que cuentan lo que motivó los movimientos en el gráfico hacia arriba y hacia abajo.
Otro enfoque común para la gestión de la mejora es crear un cuadro de mando integral (1), según se muestra en gráfico 2.
En el enfoque de Balanced Scorecard (cuadro de mando integral), la métrica se alinea con la visión y la misión de la organización y tiene equilibrio a través de las áreas de finanzas, clientes, procesos de negocios internos, y la formación y el crecimiento.Para este enfoque, cada categoría métrica debe tener objetivos, mediciones, metas e iniciativas.Cuando no se alcanzan las metas, una bandera roja (signos de exclamación en la figura) provoca la acción para que la métrica vuelva al camino de lograr su objetivo.
Si consideramos un proceso con una salida, Y, que es una función de x; es decir, Y=f(x), podemos afirmar que un enfoque de balanced scorecard gestiona el negocio a través de las Y de procesos.
El empuje para cumplir los objetivos Y a través de la organización puede crear asuntos no intencionados, como la suboptimización de procesos en detrimento de la salud de la compañía a largo plazo.Por ejemplo, Krispy Kreme despachó donuts que la compañía sabía que iban a ser devueltos para cumplir objetivos financieros a corto plazo.Otro ejemplo es Enron, que terminó por hacer cosas que tendrían graves problemas legales cuando solamente gestionaban para alcanzar sus objetivos 'Y'.
Muchas veces, la métrica de comportamiento tradicional:
• Sólo refleja la métrica fiscal trimestral/anual
• No tiene un procedimiento para mejorar el proceso para que se produzcan ganancias que se mantengan en el futuro
• Realiza mediciones actuales en comparación con un punto estimado de un mes o año previo
• Intenta gestionar la organización a través de las “Y” del negocio, a diferencia de esforzarse por alcanzar mejoras de larga duración que son el resultado de hacer cambios fundamentales en las “x” clave que hacen que el negocio funcione.
Estos métodos tradicionales no consideran a la compañía un sistema de procesos sujetos a la variabilidad.La métrica del comportamiento es un resultado de estos procesos, junto con la variabilidad que ocurre en ellos.El cambio duradero y positivo sólo resulta de la mejoría sistemática en estos procesos.
Separando la causa especial de la causa común
Las técnicas de gráficos de control tradicionales de Walter Shewart se centran en la identificación de causas asignables.Sin embargo, Edwards Deming apunta2: “Hablaremos de defectos del sistema como las causas comunes de problemas y de defectos de acontecimientos efímeros como causas especiales'.
Con estas descripciones de principales autoridades en la materia, podríamos parafrasear sus conclusiones como:
• Shewhart:Una causa especial es una causa asignable que podría ser interna o externa al sistema.
• Deming:Una causa especial es un acontecimiento efímero experimentado por el sistema.
Existe una diferencia fundamental entre las “causas asignables” y los “acontecimientos efímeros”.Debido a esto, los términos del gráfico de control variabilidad por 'causa común' y por 'causa especial' pueden llevar a distintas interpretaciones y planes de actuación.El sistema S4/IEE crea gráficos de control que identifican condiciones de causa especial, que concuerdan con la descripción de Deming.
Dentro del S4/IEE, la implantación del sistema de identificación de causa común/especial de Deming se consigue con la utilización de un plan de subagrupamiento/muestreo.Con este enfoque, se elige un intervalo de subagrupamiento para que la variabilidad normal de las variables de entrada que podrían afectar la respuesta ocurra entre subagrupamientos.Por ejemplo, cualquier diferencia entre los turnos de trabajo, los lotes de materias primas y/o máquinas que afectan nuestro nivel de salida variable se considerarían creados por la variabilidad de la causa común.Esta lista de variables podría llevarnos a un intervalo de subagrupamiento diario, donde los datos dentro de cada intervalo de subagrupamiento serían un punto de datos o una compilación de datos seleccionados al azar.Después necesitamos crear una estrategia de gráfico de control para que la magnitud de la variabilidad entre subagrupamientos afecte los cálculos del límite de control inferior (LCI) y el límite de control superior (LCS).
El individuals chart (X) es una herramienta muy útil para llevarlo a cabo.A diferencia de un gráfico x y R, un individuals chart (X) tiene límites de control que están en función de la variabilidad entre subagrupamientos7.En los gráficos X, se suele calcular el LCS y el LCI de las relaciones
LCS = X – 2,66 (RM) LCI = X – 2,66 (MR)
donde RM es el rango de movimiento medio entre los subagrupamientos adyacentes.
El individuals chart funciona bien cuando la distribución subyacente de donde se toma la muestra es normal; no obstante, el individuals chart no es robusto en situaciones de no normalidad6.En el mundo real, las condiciones no normales ocurren con frecuencia.Un ejemplo de una condición no normal es cuando existe, o hay una tendencia a, una condición de límite natural, por ejemplo., cero o límite cerca de cero.En esta situación, un gráfico de control de datos no transformado puede provocar señales falsas y la variabilidad de causa común puede aparecer como una causa especial.Cuando esto ocurre, podemos sortear esta limitación del gráfico transformando los datos.
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