Febrero 2001

1. Reúna, analice, y reaccione a sus datos de manera regular, y periódica como cada microsegundo, cada hora, cada dia, cada mes, o cada año.
2. Reúna los datos que son probables de influír en sus indicadores. Eso es, reuna los datos casuales.

El Dr. Deming popularizó dos suposiciones acerca del mundo:

1. El todo es uno de una clase. Todo varía.
2. La mayoría de las deciciones que tomamos, y las acciones que hacemos influyen en el futuro.

El resultado lógico de la primera suposición es que cada vez que medimos algo, podemos esperar que haya cambiado, especialmente con el tirmpo. Si este no parece cambiar, nuestro instrumento de medición está probablemente saturado. Además , algunas veces se obtendrán mejores números y otras peores. El primer truco es saber si debemos hacer algo o no acerca del cambio. El Dr. Deming nos ayudó a comprender que algunos cambios son significativos y algunos no lo son. Actuar ante un cambio insignificante como si fueran exedentes muy significativos de tiempo, energia y otros recursos, y que frecuentemente incrementan la tensión dentro de la organización . Por otra parte tratar un cambio significativo como si fuera algo sin consecuencias es perder una oportunidad de mejora.

La segunda suposición ofrece un recordatorio de que la mayoría de las decisiones son pensadas para crear un mejor futuro. Nosotros frecuentemente tomamos esas decisiones basados en la experiencia. Con poca o nula experiencia, es probable que tengamos algo de nervios en tomar la decisión. El Dr. Deming simplemente sugiere construir una pequeña experiencia con los números que son importantes. Una vez que conocemos cuáles métricas son consecuentes, esas se deben reunir de manera regular. Los datos deben ser reunidos al menos con la misma frecuencia como lel factor cambiante mas frecuente que puede afectar significativamente las métricas importantes. Rstree los datos en una carta de control, conviértalos en una gráfica de control cuando existan suficientes datos, y ¡bingo! , tiene usted una experiencia. usted ahora sabe no solamente cuando tomar una decision sino que clase de decisión tomar. hay muy pocos números para los cuales este pequeño y simple esquema no funciona.

Desafortunadamente, muchas organizaciones no operan de ésta manera, sino que generan recursos desaprovechados, pobre desempeño, y personal frustrado. Permítame ilustrar este fenómeno.

Al principio de mi carrera en una fábrica. Yo aistiría con el gerente de planta a las reuniones diarias de producción . Una parte clave de la reunión era la revisión de los días anteriores de la producción. El comportamiento era predecible. Cada dia, si la producción era superior a la del dia anterior, había una celebración, palmaditas en la espalda, felicitaciones, algunas ocasiones donas. Si, por otra parte, la producción era menor, entonces venían las condenas, las amenazas, y al final la misma orden de siempre salir y averiguar que había fallado. Sin una comprensión de la variación, sin embargo , nuestras respuestas usualmente eran pocas.

Los trabajadores, sin embargo, tenian una comprensión mas intuitiva de la variación. Un operador, cuando le preguntaron " ¿ Que falló ? ", recorrió su lista personal de excusas numeradas que le habia dado cada día su supervisor. Desafortunadamente, algunas personas, incluyendo el gerente de planta, tomaron este ejercicio muy seriamente. La maraña resultante, por supuesto, fué que casi la mitad del tiempo de producción fué buena y la otra mitad fue mala.

El otro triste resultado de esta clase de conductaes que cuando los cambios significativos ocurrieron, fueron tratados igual que el juego de "variacion diaria". Esta forma de ignorancia de los números, es triste decirlo, sigue siendo bastante común en virtualmente cada clase de organización y comunidad.

Aunque reunir y analizar las métricas importantes en una base de periodos regulares ayuda a saber cuando tomar acciones y que clase de acciones realizar, nos proporcionan detalles inadecuados. Esto nos lleva al segundo recordatorio. Reunir datos, junto con las métricas importantes que pueden influir las métricas. Un sencillo análisis de causa y efecto puede ayudar a conocer los indicadores en los que se debe trabarjar en reunir, incluyendo las métricas como pueden ser materiales o fuentes de información, equipamiento, oficinas o plantas involucradas, o personal involucrado. La identificación de ésos indicadores del proceso no deben tomarse a la ligera, Sin ellos, los esfuerzos de Six Sigma pueden ser mucho más difíciles. Si usted reune datos innecesarios, por otra parte, desperdiciará todos los esfuerzos. Al reunir buenos datos, tiene buenos recursos.

Como siempre , estamos en contacto. Estoy en support@pqsystems.com