" Nada es constante en el mundo, sino la variación "

Simón Rodríguez (1771 – 1854)

3.1. INTRODUCCIÓN

Todos percibimos, ya sea en forma tácita o explícita, que en las empresas todo es variable, tanto a través del tiempo como de un departamento a otro. De hecho, no sucede solamente en la vida empresarial; Deming lo resumió diciendo que ⁽⁴⁶⁾ " la variación es vida; o la vida es variación " . No hay dos clientes idénticos, los efectos de la cultura corporativa sobre el desempeño son diferentes para todos los empleados, los tiempos de llegada y entrega de pedidos o documentación nunca son los mismos; los entornos económico, político y social cambian constantemente, todos aprendemos de forma diferente, etc. Si observamos atentamente, podremos comprender que esto encierra un significado importante, como también lo hizo hace casi doscientos años Simón Rodríguez, el visionario mentor de Simón Bolívar .

No es de sorprender, entonces, que cualquier variable o indicador de desempeño que midamos o apreciemos en la empresa con el fin de tomar decisiones , va a estar también variando en el tiempo. Pero, si nuestro propósito es optimizar el desempeño de la empresa, entonces es indispensable tener un método para interpretar el significado de la variación ; hacernos la misma pregunta crítica que hizo Deming⁽⁶⁾ : " ¿Qué es lo que nos está tratando de decir la variación acerca de un proceso y de la gente que trabaja en él ? "

Parte de nuestro trabajo como gerentes consiste en intentar comprender lo que sucede y luego, en base a nuestra comprensión, tomar decisiones. Normalmente, hacemos ésto con la ayuda de cifras o datos, que son un reflejo directo o indirecto de lo que sucede; es decir, de los acontecimientos. Sin embargo, como señala Donald Wheeler, discípulo de Deming y una de las figuras más conocidas en el campo de la aplicación de las herramientas de la gerencia de la variación, aunque vivimos en la "Era de la informática", sumergidos en cantidades industriales de datos de todo tipo, cuando tomamos datos para que sirvan como base para actuar, muchas veces no sabemos qué significan.

De acuerdo a Weeler ⁽⁴⁷⁾ , " no comprendemos cómo digerir los números para extraer el conocimiento que encierran … padecemos de una deficiencia a la que se la ha llamado analfabetismo numérico ". Es decir, tenemos almacenados y usamos datos e información, pero con frecuencia nos equivocamos porque nos falta conocimiento, comprensión y sabiduría para interpretar datos.

Esto no es un asunto de tecnología, sino de gerencia y es clave. Nuestro "analfabetismo numérico" se debe a que generalmente hacemos unas cuantas comparaciones entre los números actuales y los números del pasado (resultados previos) o los números del futuro (presupuestos y pronósticos). La cuestión aquí es que unas cuantas comparaciones son muy limitadas y, entonces, es altamente probable que nuestra interpretación sea, de buena fe, una visión errónea de la realidad.

En la práctica empresarial, tener procesos importantes variando fuera de control o variando en el sentido de estar alejados de su valor óptimo, le imparte grandes pérdidas económicas a la sociedad y luego, como consecuencia, a la empresa misma. Más aún, dichas pérdidas no son una función lineal de la brecha entre valor real y valor óptimo sino que, en la mayoría de los casos, como puntualiza Deming, son una función no lineal y asimétrica⁽⁴⁶⁾. Las pérdidas crecen más que proporcionalmente que las variaciones.

Entonces, para tener una empresa competente, una de las responsabilidades primordiales de la alta gerencia es minimizar estas pérdidas innecesarias, haciendo cambios estructurales para mejorar los procesos, disminuyendo y estabilizando la variación y haciendo que las variables e indicadores importantes estén lo más cerca posible de su valor óptimo . Pero, desde luego, lo que logremos será solamente tan bueno como el método que adoptemos para interpretar la variación.

¿Cómo administramos generalmente nuestras empresas? Wheeler⁽⁴⁸⁾ describe como sigue el contenido de un informe mensual típico: "Para cada variable o indicador importante, el informe mensual:

1. Da el valor actual.

2. Incluye un valor promedio o presupuesto (meta).

3. Compara el valor actual con este valor promedio o presupuesto.

4. Compara el valor actual con el valor para el mismo mes del año pasado.

5. Da el valor actual en lo que va del año.

6. Compara este valor actual en lo que va del año con el valor promedio o presupuestado, y 7. Compara el valor en lo que va del año con el valor para el mismo periodo del año pasado.

En forma colectiva, las cuatro comparaciones intentan suministrar alguna especie de contexto para interpretar los valores actuales. Sin embargo, puesto que estas comparaciones son en extremo limitadas, pueden proporcionar mensajes contradictorios y equivocados. En palabras de Myron Tribus, administrar una compañía por medio de los informes mensuales es como tratar de conducir un automóvil observando la línea amarilla por el espejo retrovisor".

Las cifras que usualmente empleamos para tomar decisiones son cifras que reflejan lo que sucede en la compañía, los acontecimientos. En las reuniones mensuales de gerentes, es común escuchar "las ventas fueron 10 % menores que el mes anterior, cuando que la meta era que subieran 2 % al mes, quiero saber qué pasó y qué se va a hacer para que no se repita… ", etc. Como mencionamos antes, al hacer ésto, pensamos naturalmente que toda variación debe tener una causa directamente identificable y por eso pedimos explicaciones y exigimos averiguar quién es el responsable.

Sin embargo, como lo advierte Kume⁽⁴⁹⁾: "Ese es un enfoque

directo y, a primera vista, parece ser eficiente. Pero, en la mayoría de los casos, las causas encontradas por medio de ese enfoque no son las verdaderas. Si se aplican soluciones a los defectos, basándose en el conocimiento de esas causas falsas, el intento puede ser infructuoso y el esfuerzo se perderá. El primer paso para encontrar la verdadera causa es una observación cuidadosa del fenónemo… luego de esa observación cuidadosa, la verdadera causa será evidente. Las herramientas estadísticas dan objetividad y precisión a las observaciones…".

Entonces, para comprender qué es lo que nos está tratando de decir la variación, hay que aprender a observar. Comprendemos que los datos aislados de su contexto no tienen realmente significado para tomar decisiones hacia el futuro; se vuelve importante tener conocimiento del contexto. Esto implica pasar a otro nivel más profundo de percepción de la realidad, al del comportamiento dinámico de los procesos en el tiempo.

Desde luego, ese paso no es trivial. Implica ampliar los horizontes de tiempo y de espacio y un método para interpretar lo que uno observa. En términos de la práctica gerencial, implica ser más pacientes, no saltar a conclusiones, tener constancia de propósitos y aprender cosas nuevas tanto en la teoría , en forma de conceptos, como en la práctica, desarrollando habilidades instrumentales diferentes a las tradicionales. No es sencillo, pero el apalancamiento que se obtiene es mucho mayor que el esfuerzo, una manifestación más de la no-linealidad del aprendizaje.

3.2 NIVELES DE PERCEPCIÓN DE LA VARIACIÓN

Los datos están en el nivel más superficial de la percepción. Puesto que son visibles, generalmente tenemos la ilusión de que los datos son la realidad. Sin embargo, son solamente la punta del témpano. Hay por lo menos dos niveles más de percepción: el comportamiento dinámico del sistema en el tiempo y, más profundo aún, el conocimiento y comprensión de la estructura ( el diseño de la empresa y su forma habitual de trabajar) que genera el comportamiento y, por ende, las cifras o datos.

El grado de dificultad de comprensión aumenta, al principio, con la profundidad del nivel de percepción pero, como dijimos antes, también aumenta la velocidad de aprendizaje. Más aún, con la experiencia aumenta en forma exponencial nuestra capacidad para intervenir gerencialmente y hacer los cambios estructurales que mejoran el sistema, haciéndolo menos complejo y más hábil para que se puedan predecir con incertidumbre decreciente las consecuencias de las decisiones gerenciales. Todo esto disminuye la variación, disminuye el costo y aumenta la calidad y la competitividad. De hecho, el Sistema de Conocimiento de Deming se pudiera sintetizar diciendo que el mejoramiento de la calidad es, en esencia, disminución de variación, en la acepción más amplia y profunda del término.

El primer paso para pasar al segundo nivel de percepción consiste en abandonar, para siempre, la costumbre de almacenar los datos en forma de tablas, manualmente o en memorias de computadoras y, en su lugar, graficarlos contra el tiempo en el orden en que se generan. El conocimiento que encierran los datos está cifrado justamente en su orden temporal. Los datos agregados en tablas, o en histogramas, no muestran el orden de aparición, careciendo entonces de contexto temporal y, por lo tanto, de utilidad para tomar decisiones correctas. Además, nuestras mentes simplemente no están diseñadas para construir modelos mentales dinámicos de procesos a partir de datos en tablas.

Puesto que de cualquier manera ya se incurrió en el esfuerzo y costo de obtener los datos y almacenarlos en forma de tablas, manualmente o en memorias de computadoras, el costo y esfuerzo de ponerlos en series de tiempo (gráficas sencillas de datos vs. tiempo) son despreciables. La gran diferencia es que las series de tiempo nos permiten observar un mapa visual. Al graficar los datos contra el tiempo podemos observar "la película" y, como todos hemos experimentado, esto nos dirá mucho más acerca de la estructura que ver unas cuantas "fotografías" aisladas, aún sin hacer ninguna especie de análisis estadístico.

La observación a la que nos referimos es un proceso de descubrimiento acerca de lo que el desempeño de la empresa nos está tratando de decir. Hay dos elementos esenciales para descubrir algo⁽⁵⁰⁾: "Necesitamos un evento o acontecimiento crítico, que contenga información con significado … pero nadie va a ver el acontecimiento crítico, nadie lo va a explotar, a menos que esté presente un observador perceptivo. Estos dos elementos, un acontecimiento crítico y un observador perceptivo, son esenciales.

La mayoría de los acontecimientos no son críticos. No hay mucho que aprender de ellos. Son solamente parte de las cosas ordinarias que suceden todo el tiempo. Pero de vez en cuando sucede algo de lo cuál podemos aprender. Estos acontecimientos son comparativamente raros. También lo son los observadores perceptivos. Idealmente, no sólo poseen curiosidad natural sino además capacidad en el área relevante de conocimiento. Por consiguiente, se trata de juntar dos acontecimientos poco frecuentes. Si dependemos por completo de la casualidad, la probabilidad de tenerlos juntos es muy pequeña".

Hay dos formas de aumentar la posibilidad de juntar un acontecimiento crítico y un observador perceptivo⁽⁵⁰⁾: la primera consiste en "asegurarse que los acontecimientos informativos que ocurren en forma natural sean captados por la atención de un observador perceptivo… a esto le llamaremos "observación informada ". Las cartas de control de Shewhart, que veremos más adelante, constituyen la herramienta más importante, sencilla y poderosa a la vez, para la observación informada. La segunda forma consiste en aumentar la probabilidad de que ocurra un acontecimiento informativo. A esto se le llama "experimentación dirigida"⁽⁵⁰⁾, que se conoce también como "diseño de experimentos" y que es un tema que está más allá del alcance de lo que aquí nos ocupa.

Veamos cómo percibimos normalmente la variación.Hagamos una prueba. ¿Cómo interpretaría Ud. los datos de la siguiente Tabla ? Ha sido usada durante años por Myron Tribus ⁽¹⁰⁾ para ilustrar la importancia que implica para las empresas que los gerentes tengan un método eficaz para comprender las causas de la variación. La Tabla muestra datos de fallas de ocho trabajadores, todos haciendo el mismo trabajo, durante un período de 12 semanas, en el mismo departamento de una empresa. ¿Qué conclusiones obtiene Ud. de estos datos ? Si Usted fuera el gerente general de la compañía, ¿qué le recomendaría al supervisor de estas personas? Si Ud. fuera el supervisor, ¿qué haría ?

FALLAS POR TRABAJADOR / SEMANA
S E M A N A
TRABAJADOR	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
María	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
José	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Eva	1	0	2	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0
Alfredo	0	0	1	0	0	2	0	0	0	0	0	0	0
Jaime	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Eduardo	0	0	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Catalina	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Carlos	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

TABLA 1. Un ejemplo de Myron Tribus⁽¹⁰⁾ . La cifra a la extrema derecha es la suma de las fallas en el período.

 Todos sabemos que puede haber muchos motivos por los que no todas las personas actúan igual, ni tienen el mismo desempeño. Por ejemplo, no todas tienen la misma capacitación ni las mismas habilidades. Myron Tribus ha mostrado esta tabla en muchas organizaciones diferentes, de muchos tamaños, en muchos países. La gran mayoría han sido empresas, pero una de las organizaciones fue la Royal Society, en Londres, tal vez la sociedad científica de mayor prestigio en el mundo.Es muy probable que las respuestas de Usted a las preguntas de Tribus sean muy semejantes a las que han dado otros ejecutivos en todo el mundo:

• Hay un problema; el problema es Eva. 

• Eva requiere capacitación.

 • Hay que despedir a Eva.

• Hay que cambiar de puesto a Eva.

• Hay que sentar a Eva enseguida de María, de José, de Jaime, o de Catalina, para que le enseñen a hacer bien el trabajo. 

• Hay que preguntarle a Eva si durante ese período tuvo algún problema personal o familiar. 

• Hay que motivar a Eva.

Si sus respuestas son similares a las mencionadas arriba, hay dos noticias para Usted, estimado lector. La primera que es que la gran mayoría de los altos ejecutivos de muchas de las grandes empresas del mundo están de acuerdo con Usted; la segunda es que todas estas respuestas están equivocadas.

Las respuestas más comunes a las preguntas del ejemplo de Myron Tribus son normales. Cuando en la empresa ocurre algún problema, falla o queja, el sentido común nos dice que actuemos sobre el sistema para corregir. Aunque este es un propósito noble, la gran mayoría de las veces el sistema nos derrotará y la situación empeorará. Esto se debe fundamentalmente a la no linealidad de los sistemas y a que no hemos sido capacitados a pensar en forma estadística.

Senge⁽¹²⁾ lo expresa así: "Existe un desajuste fundamental entre la naturaleza de la realidad en sistemas complejos y nuestras formas predominantes de pensar acerca de dicha realidad. El primer paso para corregir ese desajuste consiste en abandonar la idea de que las causas y los efectos están cerca de sí, tanto en el tiempo como en el espacio". Deming le llamó "manipulación" o "entrometimiento" al hecho de cambiar un proceso o sistema para tratar de corregir un error o defecto.

Walter A. Shewhart, el padre del Control Estadístico de Procesos, inventó en los años 20, en los laboratorios de la empresa Bell Telephone, una nueva forma de pensar acerca de la variación y desarrolló la herramienta fundamental para su interpretación, la Carta de Control. Shewhart concluyó⁽⁵¹⁾ que hay dos clases de variación: a) la que se debe a causas comunes; es decir, a la forma en que se diseñó y se opera normalmente el sistema y b) a la que se debe a causas especiales o asignables.

Al no comprender la distinción entre estos dos clases de causas, de buena fe se cometen los dos tipos de errores que se describen enseguida.

1. Tratar una falla, queja, error o accidente como si se debiera a algo especial o asignable, cuando de hecho proviene del sistema; es decir, que es variación aleatoria debida a causas comunes.

2. Tratarlos como si se debieran a causas comunes, cuando de hecho se debieron a alguna causa especial o asignable.

Cometer estos errores aumenta la variación, genera pérdidas insospechadas y causa desmoralización. En la gerencia tradicional no hay distinción entre causas comunes y causas especiales; casi toda variación se interpreta como que se debe a causas especiales y por eso el primer tipo de error es el más común. Sucede algo indeseable y la reacción casi inmediata es responder como si se tratara de un acontecimiento aislado, esporádico. Se supone implícitamente que el sistema o proceso es exacto, que "nunca se equivoca".

Esto no causaría muchos problemas si las causas especiales de variación fueran las predominantes, porque son las más fáciles de identificar y erradicar. Lamentablemente, la inmensa mayoría de los acontecimientos indeseables son causados por el proceso mismo; es decir, por la forma en que fue diseñado. Al desconocer cómo hacer esta distinción, los gerentes exigen entonces naturalmente una explicación y quieren saber quién es el responsable, como mencionamos antes. Al hacer ésto, se incurre en pérdidas innecesarias como las siguientes⁽⁵²⁾: 

a) Culpar a la gente por problemas que están fuera de su control. 

b) Gastar dinero en equipo nuevo innecesario. 

c) Perder tiempo buscando explicaciones por lo que se percibió como una tendencia, siendo que nada ha cambiado.

 d) Tomar acciones cuando lo mejor hubiera sido no hacer nada.

El propósito fundamental de las Cartas de Control de Shewhart es justamente ayudarnos a distinguir entre las dos situaciones. Estas cartas son series de tiempo, en las que la gente en el proceso hace un "mapeo" de la variable de interés a través del tiempo. De allí su nombre; se trata de cartografía o elaboración de mapas de la "voz" del proceso, de su comportamiento dinámico. Existen varios tipos de cartas de control, según la naturaleza del proceso o de los atributos de calidad que se quieran controlar. Así, por ejemplo, se puede graficar una sola medición por período, o un promedio o rango de un conjunto de mediciones, o una cuenta de piezas defectuosas, o una cuenta del número de defectos por artículo. Sin embargo, como se describe más adelante, la interpretación es esencialmente la misma en todos los casos.

Las causas comunes son aquellas que son parte inherente del proceso o sistema y que afectan a todos los que están trabajando dentro de él. La variación debida a estas causas es aleatoria y refleja las variaciones de todo tipo que provienen del diseño del proceso o sistema y de su forma normal de operar. La clave es que no es posible averiguar la causa de una variación debida a causas comunes. Esta variación aleatoria proviene de un número muy grande de interacciones de todos los factores, tangibles e intangibles, que intervienen normalmente en el proceso. Entonces, cuando el proceso solamente se ve afectado por causas comunes, se dice que que es estable, o que está en estado de control estadístico. De hecho, esta es la definición operacional que Shewhart hizo de estabilidad o estado de control.

Las causas especiales son aquellas que no son parte del proceso o sistema, sino que ocurren debido a circunstancias específicas; no ocurren todo el tiempo ni necesariamente afectan a todos. Esta variación no es aleatoria, sino que sigue patrones específicos reconocibles. Su causa se puede averiguar, o asignar, mediante una investigación, generalmente con el apoyo de otras herramientas estadísticas tales como el Diagrama de Causa-Efecto, llamado también Diagrama de Ishikawa o Diagrama de Espinas de Pescado, y el Diagrama de Pareto.

Si un proceso o sistema se ve afectado por causas comunes y por causas especiales o asignables, se dice que es inestable o que está fuera de control, desde el punto de vista estadístico.Esta forma de interpretar la variación es fundamentalmente diferente a la tradicional, que se sustenta en términos de cumplimiento o incumplimiento con especificaciones; es decir, en términos de "bueno" o "malo", "pasa" o no "pasa".

La concepción tradicional tiene varias limitantes serias:

1. Supone implícitamente que las pérdidas impartidas a la sociedad por falta de calidad son nulas mientras se cumple con las especificaciones y que se convierten súbitamente en inaceptables cuando se deja de cumplir con ellas . En otras palabras, la función de pérdida es una función escalón; basta una variación infinitesimal para que lo bueno se convierta en malo.

2. No proporciona información acerca de las causas de la variación y, porlo tanto, tampoco información para mejorar los procesos. Es, de hecho, una barrera contra el mejoramiento.

3. Es una visión dual , pobre e incompleta , no sólo de las pérdidas impartidas a la sociedad, sino de la naturaleza de los procesos.

4. No distingue entre "la voz del cliente", las especificaciones, y "la voz del proceso", lo que el proceso es capaz de producir.

La Figura 2 muestra un contraste entre ambas formas de interpretar la variación. Como podemos apreciar, las diferencias son de fondo; nada es igual, ni el enfoque, ni el propósito, ni la base, ni los métodos.

Cuando un proceso es estable,se dice que tiene identidad;es decir, que su desempeño en el futuro cercano es predecible y que, bajo el diseño actual, la calidad es la máxima posible y el costo es el mínimo posible. Si se desea tener mayor calidad, se debe intervenir gerencialmente para hacer los cambios estructurales necesarios. A esto se le llama mejoramiento de la calidad. Así pues, mejorar la calidad implica trabajar sobre el sistema, sobre las causas comunes, para disminuir la variación.

Por otro lado, si el proceso es inestable, no tiene identidad y su desempeño en el futuro cercano es impredecible. Se deben tomar acciones para corregir la situación y llevar el proceso a un estado de control.A esto se le llama resolver problemas o "apagar fuegos".

FIGURA 2. Dos interpretaciones de la variación⁽⁵²⁾.

En el trabajo empresarial, hay que resolver problemas, pero esto no mejora el sistema. Cuando hay un incendio en un edificio, apagar el fuego y hacer reparaciones no mejora el edificio, simplemente lo deja como debería haber estado desde el principio. En otras palabras, resolver problemas o apagar fuegos consiste en identificar y eliminar causas especiales de variación.

Hay, pues, una importante diferencia entre apagar fuegos y mejorar la calidad. Los tipos de decisiones son diferentes y el énfasis de la responsabilidad no recae en las mismas personas dentro de la empresa, como se verá con mayor detalle más adelante.

Las Cartas de Control de Shewhart son el método o definición operacional para averiguar en cuál de las dos situaciones nos encontramos, para ver si el proceso es estable o no lo es. Su interpretación requiere, entre otras cosas, la observación atenta de un número razonablemente grande de datos; equivale a "ver la película" y en eso reside fundamentalmente su poder de predicción hacia el futuro cercano. La Figura 3 es un esbozo de la forma de una carta de control.

En el eje de las ordenadas, o eje vertical, se grafica una medida estadística del atributo de calidad que se desea observar y controlar. El eje de las abscisas, o eje horizontal, es siempre tiempo. Los datos se grafican en tiempo real; es decir, a medida que ocurren los acontecimientos. La línea central es siempre el promedio de los datos graficados, en el período observado.

Utilizando fórmulas algebraicas sencillas desarrolladas por Shewhart^(53-55) se calculan, a partir de los datos graficados en una Carta de Control, valores llamados Límites de Control. Estos valores son una definición, para fines operacionales, de la frontera entre la zona de causas comunes y la zona de causas especiales o asignables. Aunque Shewhart se basó en teoría estadística, sus definiciones operacionales fueron desarrolladas con el propósito de minimizar el costo económico de cometer los dos tipos de errores descritos antes. Cuando todos los datos están dentro de los Límites de Control y su distribución es aleatoria, se adopta el criterio que el proceso es estable desde el punto de vista estadístico; es decir, que tiene variación controlada dentro de límites predecibles hacia el futuro cercano. No se trata, desde luego, de estabilidad estática; es decir, de ausencia de variación. Se trata de estabilidad dinámica, como la de un avión en vuelo. Si hay datos fuera de los Límites de Control o si su distribución no es aleatoria, el criterio es que el proceso tiene causas especiales o asignables de variación y que, por consiguiente, está fuera de control, no tiene identidad y su desempeño, costo y calidad son impredecibles. La Figura 4 muestra las reglas para determinar si existen causas especiales de variación.

FIGURA 4. Reglas recomendadas para determinar que en una Carta de Control hay causas especiales de variación ^{(53– 55)}. 

Es importante reconocer que los Límites de Control de Shewhart no siempre dan la recomendación correcta, debido en parte a la naturaleza probabilística del conocimiento y en parte a que siempre estamos haciendo inferencias acerca del proceso; las Cartas de Control son mapas y el proceso es el territorio. No hay solución exacta pero, como se mencionó antes, el propósito de Shewhart era minimizar pérdidas económicas a través del tiempo, causadas por equivocaciones en la toma de decisiones.

El ejemplo de Myron Tribus en la Tabla 1 no cumple con ninguna de las reglas mencionadas en la Figura 4, si observamos los datos graficados en una Carta de Control. La conclusión es, entonces, que la variación observada es aleatoria y que, por consiguiente, no tenemos evidencia para suponer que Eva tiene un problema.

Es muy importante también recordar siempre que los Límites de Control se calculan estrictamente a partir de los datos generados por el proceso y no de las especificaciones. De hecho, uno de los errores más comunes en la industria es confundir Límites de Control con especificaciones.

El propósito de una Carta de Control es indicar lo que el proceso está haciendo y no lo que nosotros o los clientes quisieran que hiciera. Para evitar esta confusión, las especificaciones no deben estar en una Carta de Control, pues solamente confunden a la gente y hacen que se cometan errores involuntarios e innecesarios.

Para mejorar la calidad, es necesario dejar de administrar por metas numéricas si no tenemos evidencia que los procesos están bajo control y que son hábiles para cumplir con las metas. Si solamente presionamos a la gente a cumplir con metas numéricas, hay tres maneras de proceder⁽⁴⁴⁾ :

1. Pueden trabajar para mejorar el sistema.

2. Pueden distorsionar el sistema.

3. Pueden distorsionar los datos.

Los dos últimos no requieren observación ni estudio; tal vez de allí su popularidad.

Sin embargo, lograr que el proceso esté bajo control no significa necesariamente que el proceso sea de calidad desde el punto de vista del cliente. Una vez que el proceso está bajo control, libre de causas especiales de variación, su comportamiento dinámico predecible se debe comparar con las especificaciones. Si cumple con ellas, se dice que el proceso es hábil. Si no cumple, es necesario intervenir gerencialmente para hacer los cambios de fondo requeridos para disminuir la amplitud de la banda de variación, para modificar el promedio de lo que el proceso produce, o ambas cosas, hasta que lo que el proceso produce sea igual o mejor a lo que los clientes quieren. Para esto sí se necesitan las especificaciones, pues representan "la voz del cliente" y deben ser la guía de referencia para las intervenciones gerenciales de mejoramiento del proceso.

Una de las claves aquí es no intervenir en la estructura del proceso si éste está fuera de control . Después de todo, si el proceso es impredecible, existe una altísima probabilidad de que un cambio sin conocimiento de causa lo empeore, en lugar de mejorarlo.

Por otro lado, lograr que el proceso sea justamente hábil; es decir, que justo cumpla con las especificaciones, es solamente el primer paso y no la meta. La alta gerencia tiene la responsabilidad de seguir mejorando el proceso continuamente, hasta dejar a las especificaciones perdidas detrás del horizonte.

Tener un proceso hábil es indispensable, pero nunca suficiente. No todo lo que cumple con especificaciones tiene la misma calidad ni el mismo costo. Otra empresa puede tener procesos aún más hábiles y entonces contará con la preferencia de los clientes, pues sus productos o servicios tendrán mayor calidad y menor costo. Dicho de otra manera; es perfectamente posible tener, por ejemplo, certificación ISO e ir a la quiebra.

En la vida empresarial se hace cada vez más importante contar con este tipo de certificaciones, en particular porque muchos clientes las exigen. El punto es que nunca se debiera olvidar que deben ser vistas solamente como el primer paso, como se mencionó arriba. Para que sea eficaz, el mejoramiento de procesos se necesita realizar en tres fases consecutivas en el tiempo:

1. Estabilización del proceso, mediante la identificación y eliminación subsiguiente de causas especiales de variación.

2. Mejoramiento del proceso, mediante intervenciones gerenciales para efectuar los cambios estructurales necesarios para que el proceso sea hábil.

3. Seguimiento atento del proceso para asegurar que se mantienen las mejoras, sin olvidar que siempre habrá cosas adicionales por mejorar.

Con demasiada frecuencia, muchas empresas se limitan a la primera fase, a eliminar causas especiales, bajo la suposición implícita de que todo es cuestión de resolver problemas y de apagar incendios, de que si tan sólo todos hicieran lo que los gerentes ordenan, la empresa iría viento en popa.

Deming se refirió a esta situación como una trayectoria típica de frustración⁽⁵⁶⁾: "Un programa de mejoramiento arranca con entusiasmo, exhortaciones, reuniones de resurgimiento, carteles, promesas. La calidad se convierte en una religión. La calidad, medida según los resultados de inspecciones durante las auditorías finales, muestra al comienzo un mejoramiento dramático, mejor y mejor cada mes. Todo el mundo espera que la trayectoria de mejoramiento continúe… en lugar de éso, el éxito se detiene en seco. En el mejor de los casos, la curva se nivela. Pudiera inclusive cambiar de dirección. El desánimo se apodera de todos. Los gerentes naturalmente se preocupan. Piden, ruegan, suplican, imploran, rezan….les suplican a los dirigentes de las áreas de producción y de ensamble con sarcasmo, acoso, y

amenazas, basados en la terrible verdad de que si no hay mejoramiento substancial, y pronto, estaremos fuera del negocio.

¿Qué ha sucedido? El mejoramiento rápido y estimulante que se vio al inicio provino de la eliminación de causas especiales, detectadas por sentido común. Todo esto fue razonablemente sencillo. Pero a medida que se fueron agotando las fuentes obvias de mejoramiento, la curva de mejoramiento se niveló y se volvió estable a un nivel inaceptable".

Pero ésto no es todo. Tener conocimientos adecuados sobre Control Estadístico de Procesos y aplicar sus herramientas es, de nuevo, indispensable pero insuficiente. Es igualmente importante que la gente en la empresa tenga los conocimientos y la capacidad de aprendizaje acerca de los procesos que se desean controlar y mejorar; es decir, acerca de la ciencia y tecnología de los productos y servicios que la empresa ofrece a la sociedad. Pero aún esta poderosa combinación es insuficiente, pues es imprescindible que la empresa tenga una filosofía gerencial, una cultura corporativa, que permita y estimule que fructifiquen los esfuerzos de mejoramiento y los conocimientos obtenidos.Mientras existan barreras u obstáculos que impidan usar lo aprendido con las Cartas de Control y con las otras herramientas estadísticas de apoyo, poco o nada sucederá no habrá mejoramiento de la calidad ni disminución perdurable de los costos.

Le corresponde a la alta gerencia crear un campo propicio, pensar en forma sistémica, tener definiciones operacionales, saber algo acerca de la psicología del cambio, de la naturaleza de la motivación intrínseca, de los beneficios de la cooperación y de los estragos de la competencia entre el personal. El Sistema de Conocimiento Profundo de Deming es un mapa para guiar a los gerentes en su jornada hacia esta meta.

En otras palabras, el control estadístico de procesos debe ser parte de un sistema más grande que lo contenga. Russell Ackoff ⁽³⁹⁾ relata cómo, por no hacer ésto, fracasaron más de las dos terceras partes de los esfuerzos de mejoramiento de calidad en Estados Unidos durante la década de los años 80. Fueron esfuerzos antisistémicos, implantados en un sistema más grande plagado de barreras y obstáculos tales como:

i. Políticas de compras y de contratación basadas solamente en el precio.

ii. Sistemas de recompensas basados en el desempeño individual.

iii. Insuficiente inversión en capacitación, en investigación y desarrollo y en investigación de las necesidades y deseos de los clientes.

iv. Una atmósfera en la que prevalecen el temor y la desconfianza.

No es indispensable que los gerentes de la empresa tengan los conocimientos técnicos detallados acerca de cómo seleccionar Cartas de Control específicas para variables particulares, ni de cómo tomar los datos o cuándo tomarlos o cuántos tomar cada periodo. Lo que sí es importante es que tengan algo de comprensión acerca de los principios básicos de la gerencia de la variación, para que sean líderes eficaces de los esfuerzos de mejoramiento. Por ejemplo, "la gente idónea para identitificar causas especiales no es la misma que la que se necesita para identificar causas comunes y esto es cierto también en lo que se refiere a eliminar las causas"⁽⁵²⁾. Los principales responsables de identificar causas especiales son los trabajadores en el proceso, ya que ellos conocen el proceso mejor que nadie y son los que llevan las Cartas de Control. Les siguen los supervisores y los especialistas técnicos, cuyo papel fundamental es ayudar a los trabajadores a eliminar dichas causas.

Por otro lado, los principales responsables de identificar causas comunes son los gerentes, porque se requiere mayor profundidad de comprensión de la empresa como un todo. Ellos son también los principales responsables de disminuir la variación debida a estas causas porque, como se mencionó antes, los medios y la autoridad para modificar el sistema están concentradas en sus manos.

Esto es central, porque la gran mayoría de la variación se debe a causas comunes; es decir, al diseño de la empresa y sus procesos. En otras palabras, la gran mayoría de las acciones de mejoramiento requieren la intervención de la alta gerencia. La Figura 5 muestra un resumen de las acciones requeridas según las causas de variación y de en quiénes reside la responsabilidad principal para el mejoramiento.

El sendero del mejoramiento de la calidad es arduo y lento pero, con el tiempo, los beneficios para todos crecen en forma exponencial. Se requiere constancia en los propósitos y en el aprendizaje. Los avances se miden en años. Es sabia la advertencia de Deming⁽⁵⁷⁾ : " los tímidos y los débiles de carácter, así como los que esperan resultados rápidos, están condenados a la desilusión".

Shewhart desarrolló sus Cartas de Control para procesos de manufactura y esa sigue siendo su principal aplicación. Sin embargo, Deming descubrió que el mayor número de áreas de oportunidad reside en otras áreas: finanzas, contabilidad, gerencia de personal, capacitación, evaluación del desempeño en la educación, el gobierno y la industria, ventas, selección de proveedores, etc. Recordemos que, en cualquier país, más de la mitad de la gente trabaja en servicios. Aún en las empresas de manufactura, muchos de los procesos son procesos de servicios de apoyo.

FIGURA 5. Diagrama esquemático del mejoramiento de la calidad. Adaptado de Nolan y Provost⁽⁵²⁾.

Aquí nos referimos a todos los procesos de apoyo en las empresas de manufactura y a prácticamente todos los procesos en las empresas de servicios. En nuestros países, la organización de servicios de mayor tamaño es el gobierno, y casi todos estamos de acuerdo en que aquí hay una gran oportunidad para mejorar la calidad. Por otro lado, casi cualquiera que tenga algo que ver con un banco puede apreciar que el gobierno no tiene el monopolio de las oportunidades grandes para el mejoramiento. Deming observó que "la ineficiencia en una organización de servicios, como en una de manufactura, eleva los precios al consumidor y baja su nivel de vida … El costo de la vida, si es alto, lo es porque pagamos más de lo necesario por lo que obtenemos. Esto es inflación pura" ⁽⁵⁸⁾.

Aunque Shewhart inventó sus Cartas de Control en la década de los años 20, no ha sido sino hasta los últimos 20 años que han surgido, con frecuencia creciente, artículos y libros enfocados a las aplicaciones en las organizaciones de servicio y a los procesos administrativos en general. Como ejemplos destacados, podemos estudiar a Wheeler⁽⁴⁷⁾, a Nolan y Provost⁽⁵²⁾, a Deming⁽⁵⁸⁾, a Latzko⁽⁵⁹⁾ y a Owen⁽⁶⁰⁾.

Las características principales de los procesos administrativos y de servicios son que tienen tres tipos de variables típicas que quisiéramos controlar desde el punto de vista estadístico y mejorar:

Tiempo. Tiempos de respuesta a solicitudes o quejas ,tiempos para procesar o duplicar información , tiempos extra que pagar a los empleados , tiempos de entrega , tiempos de vencimiento en cartera de clientes o en cuentas por pagar, tiempos para producir cotizaciones o cheques, tiempos muertos en computadoras y fotocopiadoras, tiempos para hacer requisiciones de compras y pedidos, tiempos para que el personal aplique los conocimientos adquiridos en cursos , seminarios , ferias industriales, congresos y convenciones , tiempo en que un mismo tipo de capacitación ha dejado de ser eficaz y es necesario dar al personal otro tipo de capacitación, tiempos para el desarrollo de nuevos productos y servicios, tiempos para que los gerentes construyan una visión compartida de la empresa y de las interrelaciones entre sus funciones, etc.

Dinero. Costos de los consumos de electricidad, combustibles y vapor ; costos incurridos por las variaciones entre pedidos y despachos, costos de las devoluciones,costos de los servicios que se prestan entre sí las distintas áreas funcionales de la empresa tales como laboratorio analítico , contabilidad , administración de personal , auditorías, etc.

Errores y fallas. Errores de facturación , errores en la elaboración de . cheques, quejas de los clientes, errores en las mediciones de inventarios, frecuencia de accidentes de trabajo, ausentismo, rotación de personal, errores al transcribir información contable al sistema computacional, etc.

Las Cartas de Control que se usan para procesos de servicios son las mismas que las que usan para los procesos de manufactura. Lo que es diferente es la naturaleza del proceso y, en ocasiones, el propósito de llevar una Carta para el control estadístico de una variable en particular. Independientemente de lo anterior, toda carta de control requiere planificación cuidadosa. ¿Cuál es su objetivo? ¿Cuál(es) variable(s) se va(n) a medir? ¿Con qué método? ¿Con qué frecuencia? ¿Quién es el responsible de recabar los datos y pasarlos a la Carta?

La única manera de aprender a usar las Cartas de Control es usándolas. Como dice Myron Tribus⁽³⁸⁾: "Se hace para aprender, no se aprende para hacer". Las fuentes citadas en esta sección son buenas guías de apoyo para el aprendizaje en la práctica.

3.5 OTRAS HERRAMIENTAS PARA EL MEJORAMIENTO

Una vez que las personas en el proceso han detectado en sus Cartas de Control una causa especial de variación, es importante averiguar a la brevedad a qué se debe, para eliminarla y volver a meter al proceso en estado de control. Es importante hacer esta averiguación o investigación en grupo, pues la causa y la solución pudieran estar en otras partes del sistema. De hecho, es probable encontrar que los factores fueron varios y no solamente uno.

Hay un número significativo de herramientas de apoyo para el mejoramiento de procesos^(49,61), pero las principales son los Diagramas de Ishikawa y los Diagramas de Pareto. Los Diagramas de Ishikawa sirven para ayudarle al grupo a identificar las causas más probables por las que el proceso se salió de control y los Diagramas de Pareto sirven para ayudar a identificar cuáles son las más críticas.

Los Diagramas de Ishikawa muestran las relaciones principales entre atributos de calidad y los factores que los afectan directamente. Así, se conocen también por el nombre de Diagramas de Causa y Efecto. La Figura 6 muestra un ejemplo, acerca de cuáles son los principales factores que contribuyen a crear un medio ambiente de confianza en la empresa. Como vemos, la estructura del diagrama es similar a la de un esqueleto de pescado, por lo que estos diagramas reciben también el nombre de Diagramas de Espinas de Pescado.

FIGURA 6. Ejemplo de un Diagrama de Ishikawa

El procedimiento descrito abajo para construir y usar los Diagramas de Ishikawa con eficacia está basado en el que recomienda Kume⁽⁴⁹⁾:

1. Determine el atributo de calidad afectado.

2. Escríbalo, de la forma más concreta posible, en el lado derecho de una hoja de papel; dibuje el esqueleto de pescado de izquierda a derecha y encierre el atributo en un cuadrado.

3. Identifique las causas probables más relevantes mediante el examen y discusión en grupos participaticos. Escriba las causas primarias que afectan al atributo de calidad al extremo de las "espinas" grandes y enciérrelas en cuadrados.

4. Escriba las causas secundarias, aquellas que afectan a las primarias, como "espinas" de tamaño medio y escriba las causas terciarias que afectan a las "espinas" de tamaño medio como "espinas" pequeñas.

5. Siempre intente escoger atributos y causas que sean medibles. Cuando esto no sea posible, busque variables medibles indirectas que estén correlacionadas con las anteriores.

6. Identifique causas sobre las que sea posible actuar. El mejoramiento requiere acciones.

7. Mejore continuamente el Diagrama, a medida que lo va usando.

8. Registre cualquier información relevante (fecha, producto, participantes, proceso, etc.)

9. Recuerde que el Diagrama es particularmente útil cuando se usa en combinación con un Diagrama de Pareto.

 Los Diagramas de Pareto son gráficas de barras que describen la frecuencia de distintos tipos de problemas. Puesto que casi siempre hay más problemas que recursos y los problemas tienden a ser complejos, es importante concentrarnos en aquellos pocos cuya resolución tendrá el mayor impacto en el mejoramiento. Esta es la conocida regla del 80/20 ; la mayoría de los problemas y de su costo provienen de un número relativamente pequeño de causas o, dicho de otra manera, una estrategia inteligente de resolución de problemas se basa en estudiar y atender los pocos que son vitales y deja de momento a un lado los muchos que son relativamente triviales.

 Una vez resueltos los vitales, se procede con el mismo criterio a resolver los demás, uno o dos a la vez, pero no todos a la vez. De nuevo, la siguiente recomendación acerca de cómo construir Diagramas de Pareto está basada en la que hace Kume⁽⁴⁹⁾:

1. Decida cuáles problemas se van a investigar y cómo se van a recolectar los datos.

2. Diseñe una hoja de datos para llevar el conteo de los problemas, por categorías, con espacio para registrar subtotales y total.

3. Escriba los datos en la hoja y calcule los subtotales y el total.

4. Haga una lista de categorías, totales individuales, totales acumulativos, porcentajes del total global y porcentajes acumulativos.

5. Arregle las categorías en orden de cantidad, de mayor a menor. La categoría "otros", la acumulación de pequeños problemas que no representa un porcentaje considerable, se debe poner en la última línea.

6. Dibuje dos ejes verticales y un eje horizontal. El eje vertical izquierdo tendrá una escala que va de cero al total global; el eje vertical derecho tiene una escala que va del 0% al 100%. El eje horizontal se divide en tantos intervalos como número de categorías exista.

7. Haga un diagrama de barras.

8. Dibuje la curva acumulativa o Curva de Pareto, que une los puntos correspondientes a los valores acumulativos, situados sobre el lado derecho de las barras.

9. Escriba cualquier información relevante (categorías, cantidades, unidades, fecha, participantes, periodo estudiado, etc.)

10. Recuerde que el Diagrama es particularmente útil cuando se usa en combinación con el Diagrama de Ishikawa.

Figura 7. Un Diagrama de Pareto.

La Figura 7 muestra un ejemplo de un Diagrama de Pareto, en el que se han identificado nueve causas que contribuyen al costo de una cierta operación. En este ejemplo, tres de las nueve causas representan el 70 % del costo.

Al hacer en grupo las investigaciones descritas arriba, es importante observar la problemática desde distintos puntos de vista. Por ejemplo, los "pocos vitales" en número no necesariamente son los "pocos vitales" en costo o en insatisfacción del cliente. Típicamente, el grupo debiera ver la problemática desde las perspectivas de cantidad, de costo monetario y de impacto en la satisfacción del cliente.

La observación y estudio desde distintas perspectivas le permitirán al grupo tomar mejores decisiones para actuar. Finalmente, si encuentra problemas que se pueden resolver con facilidad, resuélvalos, aunque su importancia sea menor; de otra manera, se quedarán durante mucho tiempo en la categoría de "otros".

Como gerente, Usted no necesita ser un experto en el uso de todas las herramientas estadísticas, para poder comenzar a aprovecharlas. Sin embargo, sí es importante que en el caso de

las Cartas de Control de Shewhart cuente con la ayuda de una persona experimentada. Como mencionamos antes, hay distintas Cartas de Control para distintos tipos de procesos y para encontrar respuestas a distintos tipos de preguntas.

Por consiguiente, para no equivocarse al tomar decisiones, se requieren algunos conocimientos especiales de estadística para saber, por ejemplo, cuántos datos obtener, cada cuándo obtenerlos, cómo agruparlos, y cuándo y por qué hay que recalcular los Límites de Control.