No te dejes llevar por los indicadores KPI numéricos agregados en la gestión de la calidad
Material elaborado por: Director Científico del Centro AQT Serguéi P. Grigoriev .
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Una empresa rusa anunció en su sitio web corporativo la formación de un modelo unificado de gestión de la calidad del producto para todas las divisiones de la empresa. Al mismo tiempo, se mencionaron objetivos numéricos específicos como otro ejemplo de la ignorancia de la gestión moderna.
“El resultado del trabajo para 2025 debería ser una reducción al 25% de los costos de eliminación de defectos de productos identificados en la etapa de desarrollo y producción, así como reducir a la mitad el número de contratos incumplidos debido a una calidad inadecuada. Esto debería permitirnos formarnos una imagen unificada del estado de la calidad del producto de todas las organizaciones dentro de la empresa y mejorar la eficiencia de los sistemas de gestión de calidad".
Nuestro equipo hizo una presentación sobre la importancia de cambios fundamentales en la estructura de gestión de la calidad de este grupo de empresas y demostró la falta de conocimiento necesario para esto en el grupo de empresas utilizando ejemplos específicos.
"Si puedes lograr una meta sin un método, ¿por qué no lo hiciste el año pasado?"
La declaración tiene una ventaja: la empresa informó abiertamente de sus problemas de tal magnitud. Pero aparentemente estos problemas no pueden resolverse solos. Si no, ¿por qué no lo hicieron antes?
"No podemos resolver nuestros problemas con el mismo nivel de pensamiento que los creó".
Los métodos aceptados de gestión por objetivos (números) son sorprendentes. Basta con reducir el coste de eliminación de defectos en un 25% para 2025. ¿De dónde viene esa cifra del 25%? ¿Por qué no el 23 o el 27%? ¿Qué pasa con el 75% restante? ¿Por qué métodos?
¿La empresa conoce actualmente todos los costos de retrabajo incurridos en períodos anteriores o solo los registrados? ¿Se trata sólo de costos directos o se tienen en cuenta pérdidas indirectas e inconmensurables? Entre estos últimos se encuentran la desmotivación de los trabajadores por la incapacidad de sentirse orgullosos de su trabajo, la pérdida de la reputación de la empresa como proveedor, etc.
¿Los procesos de la empresa que producen productos defectuosos están en un estado controlado estadísticamente? En caso afirmativo, sólo la alta dirección de las empresas de la empresa puede cambiar la situación mediante cambios sistémicos. De lo contrario, existe una necesidad urgente de abordar causas especiales a nivel local y llevar dichos procesos a un estado estadísticamente controlable (predecible). Sólo entonces será posible emprender cambios sistémicos.
Establecer objetivos numéricos para procesos inestables (impredecibles) no tiene sentido: nadie puede predecir su comportamiento. Los objetivos numéricos para procesos estables tampoco tienen sentido, ya que la estabilidad indica un mejor estado del proceso con una distribución natural (aleatoria) de los datos hacia arriba y hacia abajo desde el promedio dentro de +/- 3 sigma de acuerdo con la regla general para datos. distribución. Estas declaraciones se explican con más detalle en la decisión abierta "Control estadístico de procesos (SPC) frente a estandarización de procesos y operaciones de fabricación".
Edwards Deming en su libro "Superar la crisis" escribió sobre los objetivos adecuados de la empresa:
“Son necesarias metas reales para optimizar la organización en su conjunto y no suboptimizar sus partes. Un objetivo puede parecer bastante general. Un objetivo sin especificar métodos para alcanzarlo no tiene sentido”.
¿Y qué pasa con la reducción a la mitad del número de contratos incumplidos debido a una calidad inadecuada? ¿Se encuentra este indicador en un estado de control estadístico o no? ¿Por qué 2 veces? ¿Cómo se evaluará este valor en el futuro? ¿Por qué métodos? Aquí mis comentarios probablemente sean innecesarios.
¿Cómo, en general, puede alguien proponerse tales objetivos?
Sorprende que en el primer indicador estemos hablando de reducir el retrabajo, concretamente el retrabajo. Ni una palabra sobre nuevos métodos para mejorar la calidad de los procesos que generan estas alteraciones. ¿Cómo vas a hacer esto? ¿Por qué métodos? ¿En qué se diferencian estos métodos de lo que hacías antes? Incluso si tales métodos estuvieran planificados, ¿cómo se puede entender, incluso durante la planificación, que conducirán a una reducción del 25% en el coste de eliminación de defectos?
¿Qué pasará con esas raras organizaciones cuyo costo absoluto de eliminar defectos, como resultado de un trabajo continuo exitoso con la calidad de todos los procesos, es mínimo entre todas las organizaciones incluidas en la empresa? Ellos, al igual que aquellos que no hicieron esto en absoluto, ¿tendrán que encontrar una manera de reducir este indicador en un 25%? ¿No menos? De lo contrario, ¿perderán esta competencia?
“Gestionar por números es un intento de gestionar sin saber qué hacer, lo que de hecho suele equivaler a gestionar por miedo”.
El principal peligro no son los indicadores declarados en sí, sino la alta probabilidad de su uso en el sistema de compensación (pagos) a los jefes de las organizaciones de la empresa. ¿Cómo podría ser de otra manera en el estilo de gestión dominante hoy? El alto grado de agregación de indicadores en la gestión de la calidad es otra barrera para la búsqueda de causas “ascendentes”. Cualquier indicador agregado (resultante) oculta las señales en las fuentes de datos de variabilidad, convirtiéndolas en ruido en el nivel resultante, privando así al personal de la capacidad de ver las señales en las fuentes. Encontrar señales de la presencia de causas específicas de variabilidad es lo que hay que hacer para mejorar los procesos en primer lugar. Al mismo tiempo, cualquier acción reactiva de gestión del ruido es error del primer tipo , lo que no hace más que empeorar la situación. Es importante comprender que con un alto nivel de agregación, solo se notarán cambios catastróficos en forma de señales (E. Deming). Qué hacer después de eliminar o controlar las fuentes de causas especiales de variabilidad, consulte otros materiales en nuestro sitio web.
"La búsqueda ascendente es una palanca poderosa para resolver problemas de mezclas".
Figura 1. La búsqueda ascendente es una palanca poderosa para resolver problemas de mezclas.
Estoy seguro de que los responsables de las organizaciones alcanzarán este indicador (reduciendo hasta un 25% los costes de eliminación de defectos de los productos). Lo bueno de la gestión por objetivos (MBO) es que hay muchas formas malas de hacerlo. Aquí hay unos ejemplos:
- Sin mejorar la calidad de los procesos de diseño y producción, reducir el volumen o la proporción de producción de productos con los mayores defectos.
- Redistribuir parte del coste de eliminación de defectos a otras partidas de gasto no afectadas por KPI.
- Reducir el tiempo y los costos para el desarrollo de nuevos productos debido a reducción de pruebas a gran escala , reemplazándolos con pruebas de modelos digitales.
- Las tolerancias de las especificaciones pueden ampliarse o las definiciones de defectos pueden ser vagas. “Es bueno” que la industria no preste suficiente atención definiciones operacionales , incluidos los defectos.
- La llamada “Lista de Permisos”, muy común en las “grandes” empresas, donde las imperfecciones y defectos salen muy caros. La esencia de este método es otorgar a los productos defectuosos, según el grado de defecto, el estado de los productos de primera, segunda y tercera clase de calidad. Todos los departamentos involucrados firman la "Hoja de permiso" para cada pieza defectuosa, cada uno de los cuales debe firmar que este defecto no es un defecto en absoluto.
En mi práctica, hubo un ejemplo en el que un inspector de control de calidad rechazó un lote producido y, al día siguiente, otro inspector no encontró ningún motivo para el rechazo y permitió que el lote se enviara al comprador. Entonces, ¿hubo algún defecto o no?
En otro ejemplo, el jefe del departamento de control de calidad sugirió "mezclar" productos defectuosos en un lote con productos buenos, con la esperanza de reducir las pérdidas de la empresa al eliminar defectos. De hecho, esto podría reducir el costo de la reelaboración, pero pondría en peligro una mayor cooperación con el Comprador del lote "mixto".
Entonces, ¿cuál es el propósito de un indicador agregado como los “costos de reelaboración”? ¿Qué harán sus empleados si sus salarios o calificaciones dependen del valor del indicador? Se podría argumentar que es necesario trabajar con procesos que producen productos defectuosos. Sí estoy de acuerdo. ¿Como trabajar? ¿Qué hacer? ¿Cómo lo sabes? Si sabes qué hacer, ¿por qué no lo has hecho antes? En cualquier caso, la mejora real de los procesos y las operaciones tecnológicas requiere nuevos conocimientos y tiempo, y se pueden recortar los salarios o rebajar la calificación de un empleado ahora mismo. Piénsalo.
Es una lástima que los empleados de todos los niveles de la empresa dediquen tiempo y recursos intelectuales a buscar trucos para alcanzar este indicador utilizando los métodos más accesibles. Esto es lo que suele ocurrir en un sistema de gestión basado en metas o resultados.
En una conversación con el director de calidad de una gran empresa rusa, me dijo:
- Para calcular los salarios, no utilizamos todos los KPI que tenemos.
"Está claro que sus empleados están dispuestos a sacrificar otros KPI para alcanzar aquellos para los cuales se calculan los salarios", respondí.
"¿Qué puedes hacer? Esto es Rusia", se quejó mi interlocutor.
- Demasiado general. Es la dirección de su empresa la que crea estas reglas del juego, y los trabajadores se ven obligados a adaptarse si quieren alimentar a sus familias. El país no importa”, expliqué, como en el vacío.
"Las limitaciones de la "gestión por objetivos" tienen su origen en normas numéricas. La "gestión por objetivos" presta poca o ninguna atención a los procesos y sistemas de la organización, a las capacidades potenciales de la organización en su conjunto. Como resultado, estas normas, estándares, tareas resultan ser nada más que números arbitrarios.
Como resultado de este enfoque, los trabajadores, capataces y gerentes se encuentran participando en “juegos”: la necesidad de lucir bien pesa más que la preocupación por los intereses a largo plazo de la organización. Muy a menudo la gente pierde la perspectiva, el propósito de lo que hacen en el lugar de trabajo".
Si está cansado de las calificaciones y los indicadores KPI, es mejor crear gráficos de control de Shewhart basados en ellos y analizarlos. Utilizando gráficos de control, descubra en qué nivel se requieren cambios en los procesos que generan sus indicadores, es decir, si es necesario eliminar causas especiales o realizar cambios sistémicos.
Desarrolle acciones específicas, tome medidas, verifique su efectividad usando un cuadro de control, confirme sus suposiciones sobre los métodos de mejora seleccionados y, si es necesario, ajústelos o abandonelos para desarrollar nuevos métodos. Aquí está el ciclo PDSA de Shewhart-Deming para ayudarle.
Este enfoque de mejora será más científico que cualquier otro, hará que los esfuerzos de cambio sean verdaderamente sistémicos y mensurables, y le ayudará a obtener un conocimiento real sobre sus procesos.
Y los gráficos de control de Shewhart le permitirán realizar un seguimiento de los resultados de los cambios tanto rápidamente como a largo plazo.
Se ha escrito mucho sobre la interpretación de los gráficos de control de Shewhart en nuestro sitio web.
Vídeo 1. Ciclo Shewhart-Deming PDSA (Planificar-Hacer-Estudiar-Actuar, Ciclo Deming), que subyace al principal estándar en el campo de la gestión de calidad ISO 9001, así como a una serie de estándares de la industria: IATF 16949 (industria automotriz) , ISO TS 22163 (IRIS - industria ferroviaria), EN/AS 9100 (aviación), GOST RV 15.002 (industria de defensa), STO GAZPROM 9001, etc. A menudo denominado PDCA (Planificar-Hacer-Verificar-Actuar).
"Cuando me presentaron por primera vez el concepto del ciclo PDSA, en 15 minutos pensé que sabía todo lo que había que saber sobre este modelo. Ahora, después de décadas de práctica y estudio activo, creo que algún día sabré lo suficiente sobre este modelo. concepto ".
Ya existen ejemplos documentados de "reducir" el número de retrabajos utilizando el método número 4 de este artículo: puede ampliar los límites de tolerancia de los requisitos técnicos o dar definiciones vagas de defectos.
"En Mill-5000 obtuvimos un efecto positivo por el uso de desbastes de un grupo de menor calidad. Se demostró (quién lo dudaría, nota de Sergey P. Grigoryev) que una disminución en la calidad de la palanquilla es aceptable y no tiene un impacto grave en la calidad de los productos de la siguiente etapa de procesamiento. El producto terminado cumple con todos los requisitos de las normas."