2019

VOLVIENDO A LOS FUNDAMENTOS

Visión de Conjunto

No se deje engañar por las mediciones de productividad

por Janet Bautista Smith

La Competencia empresarial es una carrera sin fin con medidas multifacéticas de éxito. Un factor de éxito es la productividad: la proporción de valor añadido—tal como servicios prestados o productos elaborados—respecto al coste asociado. Este puede ser uno de los indicadores más simples de conseguir, pero si se interpreta incorrectamente, puede provocar que la empresa entre en una espiral de fallos abismal.

Tasa de error—la ocurrencia de no conformidades o rechazos—es una contramedida que puede proporcionar una verificación realista de la productividad de un proceso. La velocidad y el volumen no necesariamente equivalen a la calidad o la eficiencia, si la tasa de error sube vertiginosamente.

El índice de productividad y error, aunque generalmente es eficaz a modo de indicador de contrapeso, puede ser imperfecta si la tasa de error no está a la vista, escondido e imperceptible en la “fábrica oculta” bajo el manto invisible de la sub-optimización. La sub-optimización alberga una multitud de cohortes enterrados dentro del sistema, como los datos de reprocesos o desperdicios inadecuadamente identificados, o el mal uso de las habilidades para aprovechar al máximo las áreas seleccionadas mientras se ponen en peligro otros procesos.

Si se presenta este escenario, las mediciones de productividad sin duda inducirán a error a los interesados haciéndoles creer que todo está bien.

Dejando atrás la calidad

La productividad es una herramienta de medición que es como una espada de doble filo y debe utilizarse con precaución. Los números pueden ser impresionantes, pero pueden ser menos sensibles a las cuestiones más profundamente operativas que afectan al sistema diariamente.

El personal de una unidad de trabajo puede presentarse muy productivo hasta el punto de que los resultados cuantitativos pueden superar el nivel de calidad, provocando una brecha en la tasa de error y sub-optimización, como se muestra en la Figura 1.

Figure 1

Prevenir la sub-optimización

La tasa de error es probablemente uno de los indicadores más simples del rendimiento de un sistema antes de cambiar la implementación. Pero si no se controla, la tasa de error es como un hongo y se puede multiplicar mediante la difusión de sus esporas y la obstrucción del flujo del sistema. El reconocimiento temprano de los modos de fallo facilitará una intervención oportuna para evitar una catástrofe inminente.

La sub-optimización es como un gas inodoro que puede envolver el sistema en una velocidad discreta enmascarada por el ruido del proceso, confundiendo la interpretación de las cifras de productividad. Por ejemplo, un gerente puede centrarse en un proceso no crítico pero muy visible agotando los recursos especializados de otras áreas (en consecuencia, agotando estas áreas de talento necesario) para impulsar las cifras superestrella de productividad.

A primera vista, puede parecer que la productividad o un indicador clave de proceso (KPI) se ha optimizado al máximo nivel. Sin embargo, el efecto a largo plazo muestra un deterioro gradual de las áreas que deberían haberse beneficiado de este talento o recurso sub-optimizado.

¿mo puede usted reconocer la sub-optimización para facilitar una prevención temprana? No hay una respuesta sencilla. Este elemento es como un blanco móvil que a menudo es difícil de cuantificar, por lo que puede permanecer en el anonimato. Pero aquí hay algunos ejemplos de preguntas sencillas para la obtención de datos con motivo de validar la toma de decisiones robusta usando indicadores clave de proceso (KPIs) para las oportunidades de mejora:

  • ¿Los procesos que están siendo medidos son uno de los puntos críticos en el mapa de flujo de valor? Si no es así, ¿por qué fue selecciondo este proceso para la medición de KPI?
  • ¿El proceso o la capacidad de los recursos es compatible con el resultado deseado? Si hay fluctuación constante, puede justificar investigación adicional.

  • ¿Las mediciones desencadenan acciones de mejora? Si no es así, ¿por qué fue elegido este indicador?
     

Lección aprendida

Queda de manifiesto que la productividad o cualquier otra medida de rendimiento no siempre muestran la visión de conjunto. Los indicadores primarios necesitan validación continua para asegurar un enfoque de cuadro de mando integral. La selección e implementación de los indicadores clave de proceso (KPIs) debe considerar tanto la voz del proceso como la voz de los clientes para comprender verdaderamente los riesgos y beneficios involucrados en esta actividad.


Janet Bautista Smith es la directora de calidad y mejora continua en ProTrans International de Indianápolis. Obtuvo una licenciatura en ingeniería química por la Universidad de Santo Tomás en Manila, Filipinas. Bautista Smith es miembro senior de ASQ y director de calidad, auditor, ingeniero y Seis Sigma Cinturón Negro certificado por ASQ. Bautista Smith presentó la sesión "Lean Express" en la Conferencia de ASQ de 2010 de Lean y Seis Sigma, fue instructor en los talleres de auditoría basada en lean en las Conferencias de la División de Auditoría de ASQ de 2010 y 2011 y es la autora de Auditing Beyond Compliance (ASQ Quality Press, 2012 ).


Average Rating

Rating

Out of 0 Ratings
Rate this article

Add Comments

View comments
Comments FAQ


Featured advertisers