El proceso de mejora continua

“Donde haya un problema, el 85% se deberá al sistema y el 15% al operario”
M. Tribus, The Germ Theory of Management, 1989

El sistema tradicional de recompensa por objetivos no resulta siempre válido. Trabajadores competentes pueden no verse apoyados por el sistema de trabajo, generándose competitividad en vez de cooperación (“no es mi problema”). Tradicionalmente, la tendencia ha sido evaluar los resultados del sistema (lechones nacidos, cerdos vendidos, ingresos, gastos, beneficios) más que cómo se han obtenido. Esta evaluación, ni aún siendo continua, implica una mejora en sí misma. De hecho, sin la respuesta adecuada, no pasaría de ser un ejercicio puramente académico, aunque siempre debe ser el punto de partida.

Los objetivos de este proceso de evaluación continua (para el que usaremos las técnicas del SPC o control estadístico de procesos) son dos: primero, detectar problemas reales (denominados “señales”) debidos a causas especiales e inesperadas de variación que exigen respuesta y segundo, evitar reaccionar ante situaciones que son normales dentro de nuestro sistema de producción. Si controlamos estas causas, haremos el proceso más estable y predecible, lo que no implica necesariamente que su rendimiento sea bueno. Por tanto, el segundo objetivo de la evaluación continua a través del SPC es conocer si el proceso cumple con los objetivos previstos y lo hace con la mínima variación posible.

Los objetivos de este proceso de evaluación continua son dos: detectar problemas reales y conocer si el proceso cumple con los objetivos previstos con la mínima variación posible.

¿Por qué debe un veterinario considerar el uso de las técnicas SPC? Hay una razón muy sencilla: para mejorar el beneficio producido por la granja. Difícilmente encontraremos una razón mejor para aplicarlo, aunque es frecuente que se planteen en contra argumentos tales como “mi granja es demasiado pequeña”, “los sistemas biológicos son demasiado variables y complejos” o “usarlo sólo me va a proporcionar un montón más de informes complejos e innecesarios”. Ninguno de ellos es válido y no deben hacernos dudar de su utilización.

• “Mi granja es demasiado pequeña”. Es posible que este hecho sea cierto para la estadística clásica (comparación de medias, regresiones) donde el tamaño de muestra o el nº de repeticiones influyen en gran medida en el análisis; en el caso del SPC simplemente no es cierto, y en particular para aquellas granjas que trabajan en bandas. Los principios del SPC son utilizables con tamaños de muestra muy reducidos.

• “Los sistemas biológicos son demasiado complejos, variables y lentos”. Aunque estas técnicas en su origen fueron propuestas para procesos industriales más sencillos y mecánicos, su utilización en procesos biológicos es perfectamente posible. Nadie debe esperar que la comprensión de un sistema complejo sea fácil y no requiera esfuerzo; esta técnica nos puede ayudar a mejorarla, desestimando la idea de que estos procesos son una caja negra donde se requiere cierto arte para llegar a comprender lo que ocurre.

• “El SPC sólo me va a proporcionar un montón más de informes complejos e innecesarios”. Los que manifestamos afición por los datos y su tratamiento tendemos en ocasiones a mostrar lo mismo de muchas maneras sin que aporte nada nuevo a la información existente. Es posible que el nuevo enfoque que aporta esta técnica nos anime a considerarla dentro de nuestras rutinas de análisis de datos.

Posiblemente la principal barrera para empezar a aplicarlo sea el hecho de que nos sintamos a gusto con la forma en que hacemos las cosas. Sólo cuando empecemos a sentirnos a disgusto o tengamos la curiosidad suficiente por el nuevo método, consideraremos el cambio.

Debemos entender el SPC como una técnica dentro de un sistema de mejora continua, y no sólo como un sistema de representar datos. En el primero de los casos, podremos comprender mejor los procesos productivos de los que como asesores somos responsables, mejorando por tanto nuestra capacidad de control e influencia sobre los mismos; si lo utilizamos únicamente como un sistema de gráficos de representación de datos es posible que nos resulte frustrante, llevándonos a abandonar la técnica.

Después de empezar a utilizarlo, al igual que otras técnicas que fueron innovaciones antes de ser parte de la rutina, es posible que nos preguntemos ¿Por qué no hemos empezado antes?