La famosa Y = f(X) + ε en Six Sigma ¿elegancia o superchería?

Hace unos años, me pasó un evento que nunca se me va a olvidar. Para esa época estaba en el área de mantenimiento aeronáutico y estaba (como decimos en mi país) súper fiebrúo (muy emocionado/dedicado) con los temas relacionados al Seis Sigma.

Yo estaba en el departamento de ingeniería conversando con unos de mis colegas de la época, explicándole unos temas y recuerdo que quise plantear todo en “términos” de la metodología de Six Sigma. En medio de la presentación uno de mis compañeros/oyentes de nacionalidad estadounidense me dijo algo así como “a mí eso de Six Sigma nunca me ha gustado, siempre está el “mumble jumble” estadístico”, para ese momento, nos reímos bastante ya que la interpretación que él nos dio, era que consideraba a las matemáticas subyacentes tras el modelo muy complejas o en su defecto, había que tener cierta robustez numérica para su uso, de lo contrario no se entendería la solución o en su defecto la “sofisticación” de las herramientas utilizadas, le generaban desconfianza.

Yo (siendo bien sincero), muchos años después, creo que el proceso de certificación formal en Seis Sigma no garantiza en su totalidad la calidad en el uso de las conceptos matemáticos tras las herramientas estadísticas, y de eso podríamos hablar muchísimo, temas como: la suposición de la normalidad de los datos, el uso teórico vs el real del Cp, la famosa y “mística” 1,5 desviaciones en el largo plazo (tema pendiente en la actualización del cuerpo de conocimiento), el problema entre variabilidad (desde el enfoque Deming) entre otras cosas que tienen lagunas o lugares grises que requieren estudios serios y con basamento científico que prueben tales afirmaciones.

El tema que me ocupa hoy, surgió por una imagen que ví por allí en una red social (Linkedin específicamente), y en especial a un comentario que hacía un especialista en Seis Sigma. Al respecto. Básicamente la imagen es la famosa Breakthrough Equation: Y = f(X) + ε. Y la persona comentaba algo así, como que después que eres black belt no puedes dejar de pensar en los problemas sino a través de esa fórmula.

Ciertamente, Six Sigma plantea como postulado inicial la ecuación anteriormente expuesta como la base de la resolución de los problemas. Pero, atentos, esta es una forma determinista de aproximarse a un sistema, y de hecho, es una forma determinista “fuerte”, que parte del paradigma en el cual si conocemos la entrada a un sistema podemos controlar sus salidas. Esto no es ni bueno ni malo, es una forma de aproximarse a una solución. Pero,  ¿si la situación o comportamiento del sistema es estocástico? (hay cualquier cantidad de sistemas, que hoy por hoy son prácticamente aleatorios) ¿Por qué esta diferenciación es tan importante?, pues bien, básicamente por las implicaciones estadísticas que tiene el concepto de determinismo entre las entradas-salidas de un sistema.

¿Cómo empieza esto?

De acuerdo a la ecuación hay que “mirar” detrás de cada resultado. Examinar los insumos, el proceso y el error que se combinan para generarlo. sI Ud. logra descifrar estas distintas interacciones, usted puede comenzar a posicionarse para controlar el resultado la próxima vez. La comprensión (y su modelaje matemático) tras la relación causa-efecto de la raíz es el primer paso para controlar los resultados (al menos dentro de este paradigma)

Luego, hay que identificar la o las relaciones de causalidad. Y ¡venga! que hay que tener cuidado, porque dependiendo de sus conocimientos en estadística el no confundir coincidencia con causa y el efecto, puede ser crucial. El hecho de que dos eventos ocurren juntos no quiere decir que uno hizo que el otro se diese. Muchas personas, consultores, gurúes, a menudo asumen que los eventos que están en estrecha relación – ya sea espacial o temporalmente – de alguna manera están también conectados causalmente

Estas suposiciones equivocadas se llaman delirios supersticiosos (el término latino es non causa pro causa, lo que significa “no causa por la causa”)

De esto hay todo un rollo, porque mas allá de ciertos “supuestos” cuestionables que plantea la metodología desde el punto de vista estadístico (para curarse en salud yo recomiendo leer los trabajos del Prof. Donald Wheeler, cualquiera de sus libros, no tienen pérdida…algo así como leer a Mintzberg si se quiere aprender algo de Gerencia a punta de teoría), lograr separar algo “estadísticamente válido” de una “casualidad” es muy relevante.

Es tanto así que incluso si dos variables están correlacionadas con una demostración estadística comprobable seria y veraz, no necesariamente tienen una relación causal. Uno puede fluctuar en relación con el otro debe únicamente a la casualidad. O cada variable puede estar fuertemente afectada por una o más otras variables fuera (o confusión) que no han sido todavía identificados. ¿Te habías quedado loco? decía un gran escritor «Hay tres clases de mentiras: las mentiras, las malditas mentiras y las estadísticas».

Sin embargo, una conexión causal probablemente existe si se puede establecer de forma robusta las siguientes condiciones:

  • Existe una explicación razonable de causa y efecto.
  • La conexión pasa bajo diferentes condiciones ambientales.
  • Usted ha descartado posibles variables de confusión.

Una manera de determinar estas condiciones es a través del diseño de experimentos donde se expongan grupos fuertemente similares entre sí en términos de las variables más importantes a diferentes condiciones y luego analizarlos para ver si la variable de interés lleva a cabo de manera diferente. Uno o más grupos de control también se mantienen constantes y no sometido a tratamiento.

Como recomendación, si estás en este mundillo de la mejora continua y te gusta lo de six sigma ¡bien! pero no salgas a la calle sin tu diseño de experimentos, porque si me cuentas relaciones y no me muestras el diseño yo no te creo 😛

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Seis Sigma ya tiene su estándar la ISO 13053:2011 (Repost)

Seis Sigma fue desarrollado por Motorola en el año 1986 para mejorar los procesos de manufactura con una meta de 99.99966% de los productos libre de defectos (en otras palabras 3.4 defectos por million). Hoy, la metodología es aplicada en diversos sectores por organizaciones de cualquier tamaño en todo tipo de procesos y servicios para:

  • Mejorar los procesos y realizar decisiones basadas en estadísticas.
  • Medir los resultados del negocio con un nivel de confianza.
  • Prepararse para la incertidumbre.
  • Combinar altos beneficios y rendimientos en el corto, mediano y largo plazo.
  • Eliminar desperdicios, defectos y errores.

“Six Sigma puede ser usado para resolver serios problemas crónicos del negocio, ” dice el Dr. Michèle Boulanger, Presidente del JISC-Statistics y co-director del subcomité que desarrolló el estándar, “ Las Organizaciones pueden realizar proyectos Six Sigma para incrementar la satisfacción del cliente para ser mas competitivos.”

“Aunque Six Sigma ha existido por algún tiempo, desarrollar esta guía de buenas prácticas bajo un estándar ISO ayuda a solidificar y consolidar la metodología. La marca ISO es respetada y reconocida mundialmente, y por ende provee una capa adicional de confianza. Además, La publicación de la metodología Six Sigma como un estándar ISO incrementará el uso de la metodología en una forma coherente, reducir la fragmentación, y proveer a los usuarios una guía de buenas prácticas mas armonizada,” concluye el Dr. Boulanger.

Los proyectos Six Sigma siguen una secuencia de pasos definidas con metas cuantificables y objetivos financieros (reducción de costos y/o incrementar ganancias), y se basa en herramientas estadísticas para manejar la incertidumbre. La implementación involucra el establecimiento de una infraestructura con roles y responsabilidades específicos (ej. Black y Green Belts). El nuevo estándar, ISO 13053:2011, Métodos Cuantitativos para la mejora de procesos – Six Sigma, está destinada exclusivamente a la aplicación de Six Sigma para mejorar los procesos existentes y está publicada en dos partes:

  • Parte 1: Metodología DMAICdescribe las cinco fases de la metodología DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar), y recomienda buenas prácticas, incluyendo roles, expertise y entrenamientos al personal involucrados en estos proyectos.
  • Parte 2: Técnicas y Herramientas, describe las técnicas y herramientas, ilustrados por fichas técnicas, para ser usadas en casa fase del enfoque DMAIC.

Ambos documentos pueden ser aplicados a cualquier tipo de organización.

ISO 13053 Parte 1 y Parte 2 fueron compiladas por el comité técnico ISO/TC 69,Aplicaciones de métodos estadísticos, subcomité SC 7, Aplicaciones de estadísticas y técnicas relacionadas para la implementación de Six Sigma.

– Artículo tomado y traducido de: http://www.iso.org/iso/pressrelease.htm?refid=Ref1461

¿Porqué fallan los proyectos Seis Sigmas?

Al final del día la ejecución de un proyecto será exitosa o deficiente por detalles como: carisma del gerente del proyecto, utilización adecuada de los canales de comunicación disponibles, capacidad de identificar y explotar los talentos del equipo, conocimiento adecuado de la estructura de costos, etc, etc, etc…

Sin embargo, con el correr del tiempo (que no es mucho valga decir), he podido comprobar los rasgos comunes que hicieron que un proyecto Seis Sigma no lograra su cometido (Aún cuando numéricamente se obtuviese lo prometido), no podemos olvidar que las mejoras deben ser autosostenibles en el tiempo, y que dependen únicamente del proceso construido con una robustez óptima, no de las personas.

Es por esto que a a continuación, les menciono las 5 razones (que a mi juicio), obstaculizan el correcto desenvolvimiento de un proyecto Seis Sigma (comprometiendo el futuro del proceso estudiado/optimizado valga decir):

1. No se adopta como un proceso de disciplina: A muchos Gerentes les encantan los logos, los kickoff y decir que están “impulsando” una iniciativa Seis Sigma. La realidad apunta que muchas veces su conducta dista de lo que se necesita para implementar los cambios requeridos y que la metodología DMAIC es particularmente eficiente detectando. Seis Sigma (similar a las 5´s) requiere además de conocimiento, mucha, pero mucha disciplina. Hacer las cosas a medias o un día sí y un día no, puede llegar a ser muy perjudicial, o como dicen en mi pueblo “peor el remedio que la enfermedad”. Si Ud. Como líder de la iniciativa no puede modelar diariamente lo que necesita el proyecto, hágase un favor: dele paso a otra persona, y permita que otro lo haga.

2. Falta de entendimiento del proceso Seis Sigma: Como dice un pensador famoso: “El peor enemigo del hombre es él mismo”. Muchas veces el “ego” o “la autoimagen personal” no dejan reconocer por desconocimiento o ignorancia, los postulados, principios y normas que rigen el desarrollo de un proyecto bajo la metodología Seis Sigma. No se puede saberlo todo (físicamente es imposible), y por tanto es razonable que un Gerente o Líder no entienda algún procedimiento o técnica, lo cual no es reprochable, pero hacer “creer” que se sabe y vender la idea a un grupo de un conocimiento vacuo, además de ser poco ético es desmoralizador y puede hacer que un equipo de trabajo caiga en largos tiempos de desperdicios a causa de retrabajos, errores de alcance o mentiras.

3. Las métricas del negocio no son bien definidas: Seis Sigma no es una metodología para conocer los costos de una organización. Esa información debe ser previa al inicio de un proyecto. Un proyecto Seis Sigma sin conocimiento fiable de los costos puede llevar irremediablemente a un fracaso, por falta de consistencia en la información.

4. Barrera estadística auto impuesta en quienes dirigen la organización: Aún cuando hay consultores que insisten en la idea de que Seis Sigma la “estadística” la resuelve Excel, Minitab o R, en la práctica es necesario un especialista que “traduzca” los números obtenidos. Si el sponsor o gerente del proyecto no le gusta la idea de que le expliquen los conceptos o le da su propia interpretación “justo a su medida” el proyecto Seis Sigma corre el riesgo de diseñar estrategias que existen sólo en la mente de quien “descifró” el problema, con la cual, si la brecha entre lo percibido y lo real es grande. La probabilidad de fracaso grande también será.

5. Falta de soporte visible de ejecutivos y Gerentes: Como esta idea es muy obvia, la cierro con un pensamiento: “Al árbol se le conoce por sus frutos”.

Como nunca está demás recomendar un buen libro, aquí les dejo uno bien chévere (tiene sus añitos pero sigue siendo muy útil): Strategy Maps: Converting Intangible Assets into tangible outcomes