La frase “Si algo no esta roto, no lo toques” de seguro la hemos escuchado o pronunciado más de alguna vez, la cuestión surge al momento que nos planteamos, “¿Cómo sabemos si un proceso esta roto o, si se encuentra operando bien?”

Ante esto surge la necesidad de caracterizar un proceso, y esto se puede hacer en función de si el proceso se encuentra en problemas u operando bien.

Un proceso operando bien, podríamos esperar poco o nada producto no conforme, mientras que de un proceso en problemas, deberíamos esperar mucho producto no conforme.

El tema surge en cómo saber si nuestro proceso entregará mucho o poco producto no conforme, y que herramientas tenemos a nuestra disposición para saber esto. Para ello vamos a echar mano de la Predictibilidad.

Introduciendo el concepto de la predictibilidad.

Acá es donde vamos a echar mano del concepto en cuestión, “Predictibilidad”, iniciemos aclarando conceptos:

1. Definición General: La predictibilidad se refiere a la capacidad de predecir con precisión el comportamiento de un sistema, proceso o entidad en un futuro determinado. Esto implica que las condiciones actuales y pasadas del sistema pueden predecir de manera confiable futuras evoluciones.
2. Definición Técnica: La predictibilidad se define como la capacidad de predecir el estado futuro de un sistema o proceso en función de sus condiciones actuales y pasadas. En física, la predictibilidad se refiere a la capacidad de predicción de los movimientos y comportamientos de partículas y sistemas físicos.
3. Definición en Contexto Científico: Según el físico y matemático Stephen Hawking, la predictibilidad es la capacidad de predecir con precisión el comportamiento de un sistema. Se basa en la identificación de patrones y tendencias en los datos y la utilización de modelos matemáticos y estadísticos para predecir futuras evoluciones.

En lo personal y para efectos de este articulo, me gustaría definir predictibilidad de la siguiente manera:

Predictibilidad es la capacidad de usar el pasado como guía para tomar decisiones en el futuro.

Caracterizando un proceso en función de su predictibilidad

Aclaración necesaria, si bien es cierto que no serás capaz de predecir valores precisos en el futuro, si podrás predecir un rango de valores esperados en el futuro, y dado que la esencia de la gestión es la predictibilidad, los beneficios de tener un proceso predecible son abrumadores. Claramente es mejor tener un proceso predecible a uno que no lo es.

Ahora podemos definir un proceso en problemas en función del siguiente rango:

• Un proceso es predecible, cuando esta operando a su potencial.
• Un proceso es no predecible, cuando no esta operando a su potencial

Un proceso no predecible o impredecible no operará a su máximo potencial, ni lo hara de forma consistente, por ende deberíamos de esperar alta variabilidad, siendo sujeto a cambios constantes e impredecibles.

Si bien un proceso no predecible es algo que queremos evitar, es muy frecuente encontrar un proceso de esta manera, y además será fácil de detectar. Tendremos evidencia, la cual como buenos detectives, podremos identificar las causas especiales que hacen que nuestro proceso se comporte de dicha manera, entre ellas: desperdicios, acumulación de suciedad, partes defectuosas, maquinaria en mal estado, personas con estrés, reclamos. Estas claves nos ayudarán a identificar las cosas que tendremos que enfocarnos y trabajar en ellas.

Al encontrar y remover o ajustar estas causas especiales, el proceso podrá recuperar su condición de predictibilidad y retornará a condiciones de operación normales.

¿Un proceso predecible podrá mejorar sus resultados facilmente?

No necesariamente, es más, es probable que no sea nada fácil. Un proceso predecible ya opera a su máximo potencial, por ende, cambiar los resultados de este requerirá un cambio de ritmo, o sea, una mejora fundamental, como la adición de una nueva maquinaria, método, tecnología. En fin, cambiar un proceso predecible, requería un cambio de gran magnitud.

¿Es esto algo malo? Depende.

En muchas ocasiones nuestro proceso orbita en función de una meta deseada, por ejemplo una meta de OEE, Eficiencia o Porcentaje de defectuoso. Si nuestro proceso es no predecible, lo más seguro es que queramos que nuestro proceso sea nuevamente predecible para poder alinearnos a dicha meta. Ahora bien, si nuestro proceso es predecible y queramos mejorar dicha meta, es seguro que necesitaremos incluir un cambio de gran magnitud (Kaikaku).

En resumen:

• Proceso Predecible: Cambio mayor requerido para una mejora.
• Proceso No Predecible: Encuentra las causas de variabilidad asignables para mejorar las salidas y el proceso.

Haz reingeniería a los buenos procesos, y ajusta los malos procesos.

¿Cómo convertir un proceso en predecible?

Cuando tu proceso es no predecible, este no opera a su máximo potencial, por ende, encontrar las causas asignables de variación y removiendo el efecto de estas del proceso serás capaz de mejorar no solo el proceso, sino también el producto o salida de dicho proceso.

Acá recomiendo que nos adentremos al tema del Control Estadístico de Procesos (SPC, por sus siglas en inglés), es importante hacer la siguiente aclaración:

El SPC no es únicamente acerca de herramientas estadísticas o de procesos bajo un “control estricto”. El SPC es acerca de la mejora de los procesos, obtener lo máximo de nuestros procesos mediante la mejora continua de las salidas y los componentes del proceso.

Partiendo de dicha aclaración, concluyamos…

En conclusión

Para mejorar la predictibilidad, primero debemos caracterizar el proceso. Esto implica entender y medir su desempeño actual. Algunas herramientas y técnicas útiles incluyen:

• Análisis de capacidad del proceso (Cp, Cpk): Mide la capacidad del proceso para producir dentro de las especificaciones.
• Gráficos de control: Monitorean la variabilidad del proceso y detectan desviaciones.
• Mapeo de procesos: Visualiza cada paso del proceso para identificar áreas de mejora.

Existen diferentes tipos de problemas que pueden afectar la predictibilidad de un proceso. Estos se pueden clasificar en cuatro categorías:

• Sin Problemas: El proceso es predecible y produce poco o ningún producto no conforme.
• Problemas de Producto: El proceso es predecible pero produce demasiado producto no conforme.
• Problemas de Proceso: El proceso es impredecible pero produce poco o ningún producto no conforme.
• Doble Problema: El proceso es impredecible y produce demasiado producto no conforme.

Estrategias para Mejorar la Predictibilidad

Una vez identificados los problemas, es crucial implementar estrategias para mejorar la predictibilidad del proceso. Algunas de estas estrategias incluyen:

• Mejora continua: Implementar un ciclo de mejora continua (PDCA: Plan-Do-Check-Act) para abordar problemas de manera sistemática.
• Estandarización de procesos: Crear y seguir procedimientos estándar para reducir la variabilidad.
• Capacitación del personal: Asegurar que todos los empleados estén bien entrenados y comprendan la importancia de seguir los procedimientos.
• Uso de tecnología avanzada: Implementar sistemas de monitoreo y control automatizados para detectar y corregir desviaciones en tiempo real.

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