La maldición del redondeo y las decisiones empresariales erróneas: estudios de capacidad
La maldición del redondeo y las decisiones empresariales erróneas: estudios de capacidad
Esta es la historia de la campana que no suena. La historia del empresario —cliente de Caletec — que decidió analizar la calidad de sus procesos de fabricación y sospechó que los datos ocultaban algo extraño. Es la historia de cómo este directivo decidió no tomar ninguna decisión y averiguar si los datos de su máquina eran ciertos.
Y, no. No lo eran.
Todo comenzó con la voluntad del empresario de llevar a cabo estudios de capacidad en su fábrica. Se propuso analizar las características de las piezas fabricadas por las máquinas de sus líneas de producción. Para ello, implantó los estudios de capacidad para las características críticas de calidad de los productos que más producía.
El análisis debe indicarle si los procesos en curso están totalmente optimizados y si tiene margen de mejora. Pero en uno de los estudios de capacidad, en concreto para una de las cotas de posicionamiento de un orificio de una pieza, observó incongruencias:
En este histograma se puede ver que el proceso de fabricación no es eficiente.
También se ve que tiene una forma de campana, algo normal para la característica que estaba analizando y necesario para poder calcular los índices de capcidad.
Donde se tuerce la cosa, es en el estudio de normalidad, el directivo sabía que no hay que confiar solo en lo que se ve, si no que hay que usar la herramienta adecuada para confirmar estas sensaciones. Obtuvo lo siguiente:
A simple vista, se observa que los puntos no se sitúan en la recta de Henry y que el p-valor es demasiado pequeño para poder aceptar la normalidad de estos datos. Contactó con nosotros para saber si podía asumir la normalidad de los datos, ya que parecían cumplirse los requisitos para hacerlo.
Efectivamente, se cumplen todos los requisitos para esta excepción. Sin embargo, le indicamos a nuestro cliente que, en lugar de asumir la normalidad por la via de la excepción, tal vez debería mirar lo que pasaba en su proceso ya que se ve claramente que faltan valores entre las centésimas. Hay líneas de ordenadas sin valor. Se salta de 2,02 a 2,03, con un espacio intermedio sin datos.
Esto es el síntoma de un problema en la captación del dato antes de su aplicación estadística. O existía un redondeo o el aparato de medición no era capaz de precisar o discriminar las cifras.
Resultó que las mediciones se realizaban en línea, apuntándose en papel, y los valores se vertían posteriormente en una hoja de cálculo y en este proceso se llevaba a cabo el redondeo. Con los valores reales, la gráfica de probabilidad de los datos mostraba claramente la normalidad de los datos:
Cualquier conclusión del estudio de capacidad será cierta. Y las decisiones empresariales que se adopten, mucho más precisas.
Aprendiendo sobre la marcha
Esta historia tiene moraleja: nunca hay que fiarse de los datos de un proceso si no se sabe cómo se obtienen y cocinan. El error estaba en la propia máquina, que eliminaba milésimas. Aquí estaba el factor humano, pero podría originarse también en sistemas automáticos. La configuración de la importación desde el software de la máquina hasta la hoja de cálculo podría deteriorar la calidad de los datos.
En este caso, la decisión de seguir utilizando los datos redondeados no hubiese supuesto un problema. Pero una decisión que diese por sentado que el análisis se ejecuta sobre datos fiables podría suponer problemas de todo tipo: cambios injustificados en la organización del trabajo —empleados, horarios, máquinas—, pérdidas en materiales gastados sin ton ni son, incremento de las devoluciones de productos por su mala calidad, aumento de los costes de almacenaje, derroche en logística… Y todo por unas milésimas.
Siempre, siempre hay que utilizar las herramientas estadísticas adecuadas que confirmarán, o no, la validez del conjunto de datos. Como se hizo en el caso de estudio disponible para suscriptores en Recursos para mejora continua.
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