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<\/p>\nLa calidad est\u00e1 relacionada con los procesos. Lo afirma incluso la norma 9001. Un proceso es una serie de acciones o pasos tomados para lograr un fin particular. No importa si el proceso del que hablamos es el manejo de facturas, los clientes en un banco, la fabricaci\u00f3n o ensamblaje de piezas, las reclamaciones es una empresa de seguros o el tr\u00e1nsito de los enfermos en un hospital. Hay miles, millones de ejemplos. Un proceso implica movimiento y acci\u00f3n de una manera secuencial.<\/p>\n
Las empresas est\u00e1n siempre preocupadas por la calidad. De hecho, todas las empresas venden calidad, sin paliativos: calidad y sostenibilidad. Son los paradigmas actuales. Y todos los profesionales de la calidad que trabajan en una empresa est\u00e1n preocupados por mejorar los procesos. Al mejorar los procesos, se obtienen menos desperdicios, menos costes y clientes m\u00e1s felices.<\/p>\n
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La imagen de arriba (una preciosidad de lago en la regi\u00f3n croata de Plitvice) muestra dos estados opuestos: un estado din\u00e1mico y cambiante, y un estado est\u00e1tico. El lago es est\u00e1tico, inmutable. Podr\u00edamos tomar medidas de temperatura en el lago a diferentes profundidades y regresar ma\u00f1ana para encontrar la diferencia. Podr\u00edamos tomar muestras del agua del lago para compararlas con otros lagos en una fecha posterior cuando viajamos a ellos.<\/p>\n
Por el contrario, la corriente de agua que cae al lago es din\u00e1mica. Cambia de segundo a segundo. Es una combinaci\u00f3n de innumerables procesos ca\u00f3ticos y habr\u00eda que resolver miles de ecuaciones Navier-Stokes para describir su estado. Podr\u00edamos medir el caudal en distintas partes de la corriente y siempre encontrar\u00edamos cambios constantes.<\/p>\n
El flujo de corriente representa los negocios cambiantes y din\u00e1micos con los que todos estamos familiarizados y preocupados por mejorar. El, aqu\u00ed habitual, W. Edwards Deming se refiri\u00f3 a los m\u00e9todos para estudiar sistemas din\u00e1micos como “anal\u00edticos<\/em>“. Los sistemas est\u00e1ticos, como el lago, se estudian con m\u00e9todos “enumerativos<\/em>“.<\/p>\n Los investigadores en lagos, los psic\u00f3logos y los dem\u00f3grafos utilizan todos ellos m\u00e9todos enumerativos.<\/p>\n El primer uso de tales m\u00e9todos fue realizado por el escoc\u00e9s John Arbuthnot,\u00a0m\u00e9dico y sat\u00edrico que en 1710 demostr\u00f3 la existencia de Dios mediante inferencia estad\u00edstica (seg\u00fan \u00e9l, no era posible la suposici\u00f3n de que el sexo est\u00e1 distribuido entre la descendencia humana de una forma puramente casual; debe intervenir una providencia divina que controla las proporciones de los sexos).<\/p>\n Pierre-Simon, marqu\u00e9s de Laplace, el de la famosa<\/em> transformada de Laplace, escribi\u00f3 en 1812 su Th\u00e9orie Analytique des Probabilities<\/em>, que estableci\u00f3 los fundamentos de la estad\u00edstica. Dichas estad\u00edsticas se basan en la distribuci\u00f3n normal, derivada por Carl Friedrich Gauss en 1809. Durante los siglos siguientes, otros autores como KB Wilson, George Box, David Cox, George Mood o David Mann idearon pruebas estad\u00edsticas o pruebas de hip\u00f3tesis. Hay muchas estad\u00edsticas maravillosas e interesantes. Ninguna incluye el elemento tiempo. No est\u00e1n dise\u00f1adas para la mejora de procesos.<\/p>\n Si bien los m\u00e9todos enumerativos demostraron ser muy potentes, no resultaban adecuados para situaciones din\u00e1micas y anal\u00edticas. En 1944, Walter Shewhart hizo la brillante observaci\u00f3n: “Las estad\u00edsticas cl\u00e1sicas comienzan con la suposici\u00f3n de que existe un universo estad\u00edstico, mientras que el control estad\u00edstico de procesos (SPC) comienza con la suposici\u00f3n de que no existe dicho universo estad\u00edstico<\/em>“. Es decir, por decirlo con palabras m\u00e1s sencillas: mientras que las estad\u00edsticas enumerativas generalmente se basan en suposiciones sobre la distribuci\u00f3n de datos (por lo com\u00fan, la distribuci\u00f3n normal o gaussiana), la predicci\u00f3n del comportamiento de los procesos no lo hace. Nunca podemos conocer la distribuci\u00f3n de un proceso de cambio.<\/p>\n El descubrimiento de Shewhart fue que las estad\u00edsticas enumerativas cl\u00e1sicas no eran adecuadas para mejorar los procesos. Sobre esta base, cre\u00f3 el gr\u00e1fico de control para el an\u00e1lisis anal\u00edtico. Fue este importante hecho el que llev\u00f3 al otro gran ilustre de esta bit\u00e1cora, William Deming, a afirmar en 1986 que “se debe evitar los pasajes en los libros que hablan de intervalos de confianza y otras pruebas de importancia afines, porque tales c\u00e1lculos no tienen aplicaci\u00f3n en los problemas anal\u00edticos de la ciencia y la industria. Los an\u00e1lisis de varianza, la prueba t de Student, los intervalos de confianza y otras t\u00e9cnicas estad\u00edsticas que se ense\u00f1an en los libros son muy interesantes, pero tambi\u00e9n inapropiadas porque entierran la informaci\u00f3n contenida en el orden de producci\u00f3n.\u00a0Un intervalo de confianza no tiene un significado operacional para la predicci\u00f3n, por lo tanto, no proporciona ning\u00fan grado de creencia en la planificaci\u00f3n”. <\/em>Imagino que muchos Black Belts acaban de respirar aliviados…<\/p>\n Durante los 32 a\u00f1os transcurridos desde estas declaraciones esclarecedoras de Deming, el mensaje a\u00fan no se ha reflejado en la mayor\u00eda de la gente. Hoy en d\u00eda, la mayor\u00eda de los cursos de mejora de procesos se centran en m\u00e9todos enumerativos, es decir, en pruebas de hip\u00f3tesis. Por ese motivo muchos autores afirman que la calidad ha retrocedido a los d\u00edas anteriores a 1944. Por ello no me sorprenden las encuestas que reflejan que el 80 por ciento de los proyectos de mejora con Six Sigma fracasen (de entre todos los que valientemente admiten el fracaso).<\/p>\n La palabra clave de Deming para la mejora del proceso es la predicci\u00f3n. Las empresas desean poder estar seguras de que no solo se mejoran sus procesos, sino tambi\u00e9n de que seguir\u00e1 siendo as\u00ed en el futuro. Shewhart deriv\u00f3 sus gr\u00e1ficos de control basando sus conocimientos estad\u00edsticos a la econom\u00eda. Los gr\u00e1ficos de control indican cu\u00e1ndo un proceso es predecible y cu\u00e1ndo es probable que existan y deban investigarse las causas especiales que alteran su estabilidad. Y lo m\u00e1s importante (gr\u00e1beselo con fuego): un gr\u00e1fico de control no es un gr\u00e1fico de probabilidad. No da la probabilidad de que un proceso sea predecible o no. No depende de ninguna distribuci\u00f3n de datos en particular, como lo hacen los m\u00e9todos enumerativos.<\/p>\n Esta inquietud por los m\u00e9todos enumerativos ha llevado a muchas personas a creer (falsamente) que los datos necesitan seguir la distribuci\u00f3n normal a la hora de confeccionar o entender un gr\u00e1fico de control. Echemos un vistazo a las siguientes distribuciones de datos.<\/p>\n No tenemos ni idea de qu\u00e9 procesos pueden producir estos datos, l\u00f3gicamente. Pero la pregunta relevante es: \u00bfcu\u00e1les de los anteriores procesos se pueden representar mediante un gr\u00e1fico de control, sin ning\u00fan tipo de manipulaci\u00f3n previa? Es decir, \u00bfse puede trazar un gr\u00e1fico de control sin necesidad de emplear un caro software estad\u00edstico que torture los datos hasta hacer que estos confiese?<\/p>\n La respuesta es: TODOS ELLOS<\/strong>.\u00a0 No importa c\u00f3mo sea el histograma o la distribuci\u00f3n de datos. Los datos de cualquier distribuci\u00f3n se pueden representar mediante un \u00fanico gr\u00e1fico de control, el XmR<\/em>, como ya vimos en este otro apunte<\/a>\u00a0. Un buen gr\u00e1fico XmR<\/em>\u00a0dibujado a mano, como hac\u00eda Shewhart, produce resultados tan buenos como los programas de software.<\/p>\n Es importante destacar que todos los gr\u00e1ficos de control contienen un promedio y un gr\u00e1fico de rangos. Los leptocurtof\u00f3bicos<\/em> (los que tienen p\u00e1nico a la no normalidad) han de buscar el Prozac antes de mirar la distribuci\u00f3n de rangos porque descubrir\u00e1n que el comportamiento del proceso no se ve afectada por los promedios o los rangos de datos que no son normales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La calidad est\u00e1 relacionada con los procesos. Lo afirma incluso la norma 9001. Un proceso es una serie de acciones o pasos tomados para lograr un fin particular. 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