¡Eran los Huevos! Un Asunto de Variabilidad

Semanas atrás platicaba con un grupo de pequeños empresarios en San José, Costa Rica. Son empresarios quienes se dedican a la manufactura y comercialización de queques (en Costa Rica se le dice queque a la stortas, pasteles, rosquilla de otras latitudes).

Uno de los dueños de una de estas empresas, todos miPYME (micro-Pequeña-mediana empresa, según el Ministerio de Economía de Costa Rica) me comentaban algo que parafraseo:

“Hemos depurado la receta para elaborar el queque.
Usted sabe, antes, al comienzo, ni sabíamos hacer queques en cantidades mayores a cinco unidades; hoy en día hacemos como 200 diarios.
Pero, aun cuando tenemos la receta revisada, le compramos a los mismos proveedores, tomamos medidas sanitarias muy exigentes, y todo lo que usted se pueda imaginar, aun así algunos queques terminan, después del horneado, siendo más grandes que los otros;¿qué pasa?”.

Esto es un caso para solución de problemas, dado que la variabilidad afecta y es un problema relevante.

Hagamos un DOE

Al continuar la conversación, el dueño de la empresa me solicita le aclare si quizás hacer un DOE (diseño de experimentos) podría ser de ayuda.

Veamos este caso: si usted es ingeniero(a) ya podría visualizar hasta un DOE factorial fraccionado, o pensar en relaciones de múltiple origen que expliquen el fenómeno.

Vamos con metodología y pensamiento crítico

Le pido, por favor, que aplique aquello de la ley de la parsimonia, la navaja de Occam, y comience por lo más sencillo, que fue justo lo que hicimos con esta PYME de horneadores de queques.

No saltemos a herramientas. Vamos con método a entender mejor.

Aplicamos un poco de DMAIC, y en las etapas de Definir-Medir, preguntamos críticamente:

“¿Qué puede variar en los ingredientes que afecte el tamaño final del queque?”

Ellos contestaron que nada, de hecho, por eso solo tenían un proveedor por materia prima y la receta era “invariable”: es decir, se seguía al pie de la letra.

Pero, como epifanía uno de los encargados de preparar la mezcla, exclamó:

“¡Son lo huevos!”

¿Cómo?, ¿Los huevos?, repetían todos.

El joven mezclador explicaba gráficamente, y tomó tres cartones de huevos y les dijo a todos lo presentes:

“Miren esto huevos. ¿Qué encuentran de diferente en ellos? Verdad, el tamaño. Todos lo huevos son de diferente tamaño, y es posible que el contenido líquido de huevo no sea el mismo. Nuestra receta dice “mezclar tres huevos“, pero ¿a cuando equivale esto?”.

El problema del crecimiento del queque resultó ser más un problema de definición y medición de las variables críticas de entrada.

Después de continuar el uso de DMAIC y comprobar la hipótesis de los “huevos” (la cantidad medida de huevo), la empresa determinó que un un importante porcentaje de los problems de crecimiento impredecible o incontrolable se debía a la variación de huevo en mililitros, como proporción en la mezcla.

No fue la única causa, dicho de paso.

Muchos podrán pensar que esto es un error de “novatos”. No lo creo.

Primero: hay que dar mérito a todo empresario(a) por el valor de lanzar un negocio, crear un producto y querer mejorar la calidad y productividad. Todos podemos cometer errores y la (in)experiencia al escalar procesos industriales es una curva de aprendizaje.

Segundo: un(a) ingeniero(a) había sugerido un DOE, pero no había abordado el problema metodológicamente. Esto no es un pecado, es casi proverbial. Muchas veces saltamos al uso de herramientas sin usar métodos de pensamiento crítico.

Es importante es recordar que variaciones imperceptibles en las variables de entrada, pueden originar resultados impredecibles en la variable de salida.

Así entonces, suele suceder que una variación es imperceptible en la medida en que se le considera como “despreciable” o el sistema de medición no es capaz de detectar el cambio en su magnitud.

Quiero comentarles que me dicen en esta empresa que ahora el problema ha disminuido considerablemente y esto ha ayudado a reducir costos y mejorar los tiempos de entrega.

Si usted se interesa en casos como este, busque más contenido en:

Introducción a DMAIC

DOE factorial