Control, el precursor de la mejora

En momentos de crisis

Imagina que eres el piloto de un avión. Ahora, pierdes el control del timón, te desvías de tu ruta e inicias una caída libre. ¿Qué te preocupa entonces?

¿Acaso te preocupas de no estar siguiendo la ruta que habías planificado? ¿O es que te provoca estrés el gasto adicional de combustible y la resultante ineficiencia de tu recorrido? ¿O lo que ocupa tus pensamientos es la reducción en la eficiencia del combustible, o el riesgo de impuntualidad de la llegada? ¿Sería posible que pase por tu mente el confort de tus pasajeros y las subsecuentes quejas que este problema genere? Asumiendo cierto nivel de cordura, oso pensar que, ante la crisis, nada de eso te interesa, y lo que deseas a gritos es recuperar el control.

Una vez recuperado el control, probablemente se resolverán en consecuencia muchas de tus otras preocupaciones, y estarás en condiciones para iniciar discusiones y acciones que mejoren tu viaje y el de tus pasajeros. El control es el precursor de la mejora.

En este ejemplo hipotético, resulta obvio el proceso a seguir: primero controlas, y luego mejoras. Sin embargo, con mucha frecuencia, actuamos a la inversa, y nos cuestionamos por qué las cosas no funcionan como esperamos.

¿Qué significa estar en control?

El concepto de control está relacionado con la predicción. Se dice que un proceso está en control cuando este genera resultados predecibles, dentro de cierto intervalo. Lo contrario también es cierto, cuando nuestro proceso no genera resulta predecibles, dentro de cierto invervalo, entonces concluimos que nuestro proceso no está bajo control. Es una relación del tipo sí y sólo sí.

… un fenómeno se dice estar bajo control cuando, usando experiencias pasadas, podemos predecir, al menos dentro de ciertos límites, una explicación de la variación en el futuro.

Shewhart, W. A. (1931). Economic control of quality of manufactured product. Macmillan And Co Ltd, London.

Walter Shewhart, el autor de la cita anterior, es considerado por muchos como el padre del control estadístico de procesos. En su libro, Economic Control of Quality of Manufactured Product, Shewhart sienta las bases del enfoque moderno y cuantitativo de la calidad. Llegando incluso a influir en el diseño del sistema de pensamiento profundo propuesto por William Deming en su libro The New Economics.

Controlar es indispensable para administrar

Se administran procesos, personas, recursos, sistemas, tiempo, organizaciones, flujos, y muchas cosas más. Y sobre esto, existe muchas definiciones. Sin embargo, existe una en particular cuya generalidad y simplicidad nos ayuda a conectarnos con el control.

La administración es predicción.

Deming, W. E. (2018). The new economics for industry, government, education. MIT press.

Al menos así nos lo definió el Dr. William Eduards Deming, considerado por muchos como una de las piedras fundamentales en la teoría de la administración. Y no es para menos. Priorizar recursos, identificar necesidades, organizar al personal, rediseñar procesos, balancear las líneas, entre otras actividades de la administración, requieren de un elemento en común: la capacidad para predecir el efecto en el sistema que estás administrando.

Sin la capacidad de predición, cualquier acción de administración carece de sentido, y llevan al caos. Es por eso que administrar es saber predecir, y el mejor administrador será el que mejor pueda predecir y actuar acordemente.

De esta manera, dado que un proceso bajo control es un proceso predecible, entonces se concluye que un proceso bajo control también es un proceso administrable.

Para mejorar tus procesos, necesitas poder administrarlo, y para administrarlo, tienes que tenerlo bajo control.

¿Y si lo hacemos al revés?

Si inicias un proceso de mejora cuando tu proceso se encuentra fuera de control, muchos problemas pueden ocurrir. Entre los inconvenientes, destaco los dos que condidero más relevantes:

• Los efectos se confunden.
• La variabilidad aumenta.

Confusión de efectos

La confusión de efectos se da cuando ocurre algo y no sabemos a qué factor atribuirlo. Por ejemplo, si para comparar el rendimiento entre dos métodos de producción evaluamos un método con el personal disponible en el turno 1 y el otro con el personal disponible en el turno 2, al final no sabremos si las diferencia entre los métodos se deben a los operadores o a los métodos que se desean analizar.

Las confusiones también ocurren cuando cuando evaluamos una mejora en un proceso fuera de control. No sabemos si las mejoras, o empeoras, que registramos se deben a nuestros esfuerzos o a otros factores que están interviniendo y causando cambios y ruido en la operación.

Es difícil mejorar algo cuando no se tiene claro qué afecta a qué. El descontrol interrumpe el aprendizaje que hace posible las mejoras.

Una mayor variabilidad

Una de las herramientas más poderosas en los procesos de mejora es el diseño y análisis de experimentos. En estos métodos, identificamos factores como significativos cuando los efectos medios que muestran se logran distinguir del error experimental. Y si el error experimental es grande, la detección de los factores claves a mejorar se dificulta. Los procesos bajo control estadístico suelen mantener la variabilidad de los procesos al mínimo gracias a la eliminación de causas especiales de variación. Los procesos fuera de control suelen tener una variación excesiva que dificulta los esfuerzos de mejora.

En la práctica

No dudo que existan casos donde se pueda lograr o haya logrado realizar mejoras a pesar de tener procesos fuera de control. Sin embargo, corroborarlo es difícil, y conseguirlo es un gran esfuerzo que podría simplificarse.

En la práctica, realmente no hay nada que impida iniciar un proceso de mejora, exista o no un estado de control. De hecho, encuentro que con frecuencia se obvia este requisito tan fundamental.

Los practicantes de metodologías como Seis Sigma, donde los esfuerzos de mejra se canalizan por proyectos, repetidamente se ven en situaciones donde les imponen proyectos que no han pasado estos filtros, y están obligados en seguir adelante. A ellos yo les recomiendo continuar con su proyecto de forma normal, al menos al principio, revisando el estado de control de su proceso cuando hagan la evaluación de las capacidades. Así, si resulta que el proceso está fuera de control, en lugar de llevar el proceso de análisis como tradicionalmente se hace, mejor priorizan una implementación de cartas de control que luego de unas dos semanas los llevará a conseguir la mejora buscada, o al menos a tener el proceso listo para ser analizado.

En conclusión

Como regla general, siempre que puedas, revisa si tu proceso se encuentra o no en control antes de iniciar un esfuerzo por mejorarlo, rediseñarlo, u optimizarlo. Encontrarás, casi con seguridad que el proceso en sí está bien, simplemente está fuera de control. Tenlo en mente, el control es el precursor de la mejora.