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Archive for 28 abril 2013

Gráfica SPC4

Es muy común leer u oír en los medios, a los políticos y líderes empresariales hacer comparaciones binarias sobre resultados.

Por ejemplo es normal oir decir que el IPC ha subido un 2% con respecto al mes anterior, que las ventas de coches han bajado un 10% con respecto al mismo periodo que el año pasado, o cómo hace el PP cuando dice que la pérdida de empleo se frena porque el aumento del paro del primer trimestre del 2013 ha sido inferior al del 2012.   “

Es sorprendente observar cómo estamos acostumbrados a confiar en este método de mediciones a todos los niveles, desde la macro economía hasta la empresa cuando es un método absurdo, equivocado, que no se sostiene estadísticamente y que. lo que es mucho mas grave, nos lleva a tomar decisiones erróneas.

En realidad no nos dicen nada, sino que es una foto estática de algo que varía constantemente. Hace muchos años que Walter A. Shewhart demostró que cualquier cosa que queramos medir está sujeta a una variación y que si queremos apreciar los resultados reales de cualquier proceso, actividad, comportamiento de un sistema, etc.. debemos tenerla en cuenta. Para medirla inventó el SPC (Statistic Process Control), una gráfica que permite establecer sus límites y apreciar su comportamiento.

En nuestro mundo todo es absolutamente variable, tanto en  la naturaleza que nos rodea como en el mundo de los negocios y la economía.  Ignorar la variabilidad cuando se evalúan resultados es uno de los errores mas graves en la gestión y en la toma de decisiones.

Vamos a poner un ejemplo:

Esta es una comparación binaria del número de expedientes que resolvió  un agente durante el último trimestre de este año comparados con los del año pasado

TY LY Dif
Oct 82 91 -11%
Nov 80 77 4%
Dic 68 78 -15%
Q4 230 246 -7%

Cualquier directivo que utilice esta comparación tendrá una reunión con el agente en cuestión para mostrarle los malos resultados del trimestre,  pedirle un plan de acción urgente para incrementar su productividad así como incrementarle los objetivos.

Pero en realidad ¿Qué nos dice esto?

La gráfica de abajo es la representación en una escala de tiempo de los resultados que hemos visto arriba.  No nos da ninguna información útil y, como veremos,  la que nos parece que nos da es errónea

Gráfica SPC1

La cosas son muy diferentes cuando ponemos los datos en un SPC:

Gráfica SPC2

Es este gráfico podemos apreciar varias cosas:

  1. Que el rendimiento del agente es positivo, en contra de lo que nos decía la comparación binaria.
  2. Que su trabajo (proceso) es estable: ninguno de los datos sale por encima de la línea de control superior (roja) ni por debajo de la de control inferior (verde)

Esto significa que a menos que cambiemos algo en el sistema esta persona resolverá entre 20 y 130 expedientes por mes. La variación entre estas dos cifras en inherente al sistema, lo que conocemos como “ruido” del sistema,

En nuestro ejemplo hay muchos factores que causan variabilidad, como, por ejemplo, los diferentes tipos de expedientes y su grado de dificultad, la complejidad del sistema I.T para cada uno de ellos, las posibles caídas de línea, los cambios en los procesos,etc..

Si queremos reducir la variabilidad o mejorar los datos tenemos que actuar en el sistema: en la forma en que están diseñados los procesos y sus condicionantes.

William Edward Deming que colaboró con Shewhart,  nos enseñó  dos cosas muy importantes para tomar las decisiones correctas:

– Que el 95% de las causas de variación en un sistema obedecen a causas comunes (de propio sistema) y que solo un 5% obedecen a las personas.

– Que  los líderes y managers comenten, fundamentalmente, dos tipos de errores:

Error 1. Actuar sobre las causas comunes de la variación (causas sistémicas), tratando de mejorar los resultados.

Error 2. No actuar sobre las causas especiales de variabilidad, las señales que nos dicen que hay algo que está afectando al comportamiento del sistema.

Las consecuencias de ambos errores es el aumento de la variabilidad y el empeoramiento de los resultados.

En nuestro ejemplo el manager comente un error 1 al exigir un plan de acción al agente para que resuelva mas expedientes y subirle los objetivos cuando su rendimiento es positivo y  estable.  Haciéndolo sólo va a conseguir la frustración del agente y generar en él un comportamiento que tienda a hacer trampas (priorizar los expedientes menos voluminosos por ejemplo) para cumplir con los objetivos a expensas  de añadirán costes e ineficiencia al sistema.

Este es el comportamiento típico de un manager en un sistema “command and control”: medir y controlar el trabajo de las personas con métodos de medición erróneos en lugar de actuar en el sistema que es donde están las palancas para el cambio.

Supongamos que la gráfica diera estos resultados:

Gráfica SPC3

En este caso, cuando un punto está fuera de los límites es cuando se da una causa especial que hay que investigar y actuar en caso necesario. Sin embargo, en las comparaciones binarias no se distinguen las causas especiales y por lo tanto lo managers las ignoran.

En nuestro caso, puede ser el cambio en un sistema informático o que no haya funcionado el sistema de back-up por ausencia del agente.

Las gráficas de los SPC nos proporcionan conocimiento e información correcta que sirve para entender lo que estamos midiendo y poder mejorarlo mientras que la binaria induce al error e inhibe la capacidad para aprender.

Aplicad esto a las cifras del paro o del déficit, etc y entendiereis porque fallan todas las previsiones y todos lo intentos de mejorar fracasan estrepitosamente.

Si os interesa saber cómo se construyen los SPC’s y cómo se usan os recomiendo el libro: “Understanding Variation: The key to managing chaos” de Donald Wheeler.

Y una herramienta para construirlos fácilmente podéis encontrarla aquí

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