Por qué algunas fábricas son más productivas que otras

La batalla por la atención ha terminado. La época de tocar los tambores ya pasó. Todo el mundo entiende ahora que la fabricación proporciona una fuente esencial de apalancamiento competitivo. Ya nadie piensa en serio que los productores nacionales pueden superar a sus competidores únicamente con un marketing inteligente: «vender el chisporroteo» engañando la calidad o dejando caer las entregas. Ha llegado el momento de tomar medidas concretas a nivel práctico: medidas para cambiar las instalaciones, actualizar las tecnologías de procesamiento, ajustar las prácticas de la fuerza laboral y perfeccionar los sistemas de información y gestión.

Pero cuando los gerentes se dedican a estas tareas, se topan rápidamente con un escollo. Es decir, no tienen medidas adecuadas para juzgar el desempeño a nivel de fábrica ni para comparar el rendimiento general de un centro con el siguiente. Por supuesto, pueden utilizar las cifras tradicionales de la contabilidad de costes, pero estas cifras a menudo no les dicen lo que realmente necesitan saber. Peor aún, ni siquiera las mejores cifras reflejan suficientemente las importantes contribuciones que los directivos pueden hacer al reducir la confusión en el sistema y promover el aprendizaje organizacional.

Piense en la experiencia de un fabricante de automóviles estadounidense que descubrió que tenía una gran desventaja de costes. La empresa creó un grupo para estudiar las operaciones de fabricación de su principal competidor. El estudio generó montones de datos, pero el alto ejecutivo a cargo de la actividad seguía preocupado. Temía que el grupo se quedara sumido en los detalles y que cosas distintas de las prácticas de gestión —como la antigüedad de las instalaciones y su ubicación— pudieran ser los principales impulsores del rendimiento. ¿Cómo saberlo?

Del mismo modo, un vicepresidente de fabricación de un productor de productos químicos especializados tenía dudas sobre el énfasis que el sistema de evaluación de los directores de planta de su empresa ponía en las variaciones con respecto a los costes estándar. Las diferencias en estos estándares dificultaban las comparaciones entre las plantas. Lo que era más preocupante es que el sistema no captaba fácilmente las compensaciones entre los factores de producción ni tenía en cuenta el papel desempeñado por los bienes de capital o los materiales. ¿Qué hacer?

Otro fabricante, esta vez de productos de papel, encontró patrones de aprendizaje muy diferentes en los mismos departamentos de cinco de sus plantas repartidas por los Estados Unidos. Aunque cada departamento fabricaba prácticamente los mismos productos con equipos y materiales similares, su rendimiento variaba mucho a lo largo de los años. ¿Por qué tantas diferencias?

Nuestro punto es simple: antes de que los gerentes puedan determinar lo que se necesita para mejorar el rendimiento de la fabricación, deben tener una forma fiable de comprobar por qué algunas fábricas son más productivas que otras. También necesitan una métrica fiable para identificar y medir esas diferencias y un marco para pensar en cómo mejorar su rendimiento y seguir mejorando. Este no es un pedido fácil.

Estas cuestiones nos llevaron a embarcarnos en un estudio continuo de varios años sobre 12 fábricas de 3 empresas (consulte el apéndice para obtener más información sobre la metodología de la investigación). El propósito del estudio es aclarar las variables que influyen en el crecimiento de la productividad a nivel microeconómico.

Apéndice: Métodos de investigación

Hay tres enfoques básicos para identificar los efectos de las medidas y políticas de la dirección en la

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La primera empresa que analizamos, que emplea un proceso de fabricación altamente conectado y automatizado, la llamamos Process Company. Otra, que emplea un enfoque por lotes basado en una organización del trabajo desconectada del flujo lineal, a la que denominamos The Fab (fabricación-ensamblaje) Company. La tercera, que utiliza varios procesos por lotes diferentes para fabricar componentes para sistemas electrónicos sofisticados, se caracteriza por cambios muy rápidos tanto en el producto como en el proceso. Nos referimos a ella como la empresa de alta tecnología. Las cinco fábricas de Process Company y tres de las cuatro fábricas de The Fab Company están en los Estados Unidos (la cuarta está justo al otro lado de la frontera, en Canadá). De las tres fábricas que pertenecen a Hi-Tech Company, una está en los Estados Unidos, otra en Europa y otra en Asia.

En ninguna de estas empresas las declaraciones de pérdidas y ganancias habituales —o los conocidos informes operativos mensuales— proporcionaban información adecuada y actualizada sobre el rendimiento de la fábrica. Sin duda, los directivos evaluaban ese desempeño de forma rutinaria, pero las métricas que utilizaban hacían que su tarea fuera como la de observar una actividad lejana a través de una ventana espesa y empañada. De hecho, los sistemas de medición establecidos en muchas fábricas ocultan e incluso alteran los detalles de su rendimiento.

Una ventana empañada

Todas las plantas que estudiamos empleaban un sistema de costes estándar tradicional: el controlador recopilaba y reportaba datos cada mes sobre los costes reales incurridos durante el período en mano de obra, materiales, energía y depreciación, así como sobre los costes en los que se habría incurrido si los trabajadores y el equipo hubieran funcionado a niveles «estándar» predeterminados. Las diferencias con respecto a estos costes estándar se convirtieron en la base para la identificación de problemas y la evaluación del desempeño. Otros departamentos de la planta hacían un seguimiento del número de personas, el inventario de las obras en proceso, los cambios de ingeniería, el valor de los equipos recién instalados, las tasas de rechazo, etc.

En teoría, este tipo de sistema de medición debería tomar una amplia gama de actividades y resumirlas de manera que aclare lo que está sucediendo. Debería actuar como un objetivo que enfoca una imagen borrosa con nitidez. Sin embargo, una y otra vez, descubrimos que estos sistemas a menudo ocultaban los avances críticos en las fábricas y, lo que es peor, a menudo distorsionaban la perspectiva de la dirección.

Cada mes, la mayoría de los gerentes con los que trabajábamos recibían una avalancha de informes de varianza, pero ninguna medida general de la eficiencia. Sin embargo, esta medida no es difícil de calcular. En nuestro estudio, cogimos los mismos datos generados por los directores de planta y los combinamos para obtener una medida de la productividad total de los factores (TFP), la relación entre la producción total y los insumos totales (consulte el apéndice para obtener más información sobre la TFP).

Este enfoque ayuda a disipar parte de la niebla, sobre todo porque nuestros datos de TFP se presentan en dólares constantes en lugar de en dólares actuales habituales. Hacerlo reduce las distorsiones producidas por los períodos de inflación alta. Considere la situación en la planta 1 de Fab’s, donde de 1974 a 1982 la producción fluctuó entre$ 45 millones y$ 70 millones, en términos nominales (en dólares corrientes). Sin embargo, en términos reales, hubo una caída pronunciada y significativa de la producción unitaria. Al principio, varios ejecutivos expresaron su incredulidad ante la magnitud de esta caída porque habían llegado a pensar en la planta como un»$ Planta de 50 millones». Sus medidas contables tradicionales habían ocultado los cambios fundamentales que se estaban produciendo.

Otra ventaja del enfoque de la TFP es que integra las contribuciones de todos los factores de producción en una sola medida del insumo total. Los sistemas tradicionales no ofrecen esa integración. Además, a menudo pasan por alto factores importantes. Uno de los directores de planta de Process Company evaluó el desempeño en un departamento clave mediante las mejoras en las horas de trabajo y los costes salariales. Nuestros datos muestran que estas «mejoras» se deben en gran medida a la sustitución de mano de obra por capital. Los esfuerzos concienzudos para reducir el contenido laboral mediante la instalación de equipos, sin desarrollar las habilidades de gestión y los sistemas necesarios para aprovechar todo su potencial, resultaron ser una falta de visión. La TFP de la planta (que, recuerde, tiene en cuenta los costes laborales y de capital) mejoró muy poco.

Esta preocupación por los costes laborales, especialmente los costes laborales directos, es bastante común, a pesar de que la mano de obra directa ahora representa menos del 15%% de los costes totales en la mayoría de las empresas de fabricación. Los gerentes que estudiamos se centraron en gran medida en estos costes; de hecho, sus sistemas para medir la mano de obra directa eran por lo general más detallados y extensos que los de medición de otros insumos que eran varias veces más costosos. Con sofisticados escáneres de códigos de barras, los gerentes de Hi-Tech rastreaban a los operadores de línea minuto a minuto, pero tenían dificultades para identificar el número de ingenieros de fabricación en el mismo departamento. Sin embargo, estos ingenieros representaban 20% a 25% del coste total, en comparación con 5% para operadores de línea.

Igual de sorprendente es que las empresas que estudiamos prestaron poca atención al efecto del consumo de materiales o la productividad. Al principio, pedimos a los gerentes de una de las plantas de Fab datos sobre los materiales consumidos en la producción durante cada uno de una serie de meses. El uso de estos datos para estimar la productividad de los materiales nos dio valores muy erráticos.

La investigación mostró que esta planta, como muchas otras, mantenía un registro cuidadoso de los materiales comprados, pero no de los materiales directos o indirectos que realmente se consumían en un mes. (Esto último, que incluye cosas como formularios en papel, solo aparecía en una cuenta general de gastos generales de fabricación.) Además, la mayoría de las fábricas registraban las transacciones de materiales solo en dólares, en lugar de en condiciones físicas, y no ajustaban fácilmente sus cifras de costes estándar cuando la inflación o la sustitución alteraban los precios de los materiales.

Lo que los gerentes de las fábricas fabriles llamaban «materiales consumidos» era simplemente una estimación obtenida multiplicando el coste estándar de materiales de un producto (que en sí mismo supone un uso constante de materiales) por su producción unitaria y añadiendo un ajuste basado en la variación actual con respecto a los precios estándar de los materiales. Cada año o medio año, los gerentes conciliaban este consumo estimado con el uso real de materiales, basándose en un recuento físico. Como resultado, se perdieron los datos sobre el consumo real de materiales en cualquier período.

Por último, el enfoque de la TFP deja en claro la diferencia entre los datos que ven los gerentes y lo que esos datos miden realmente. En una planta, el controlador argumentó que nuestras cifras sobre los cambios de ingeniería estaban muy fuera de lugar. «No tenemos nada parecido a este nivel de cambios», afirmó. «Mi oficina firma todos los cambios que se hacen en este lugar y le puedo decir que el número que tiene aquí es incorrecto». Tras un breve silencio, el director de ingeniería habló. Dijo que el controlador solo revisó cambios de ingeniería muy importantes (en dólares) y que nuestros datos eran bastante precisos. Tenía razón. La planta había estado rastreando todos los cambios de ingeniería, no solo los cambios principales informados al controlador.

Una visión clara

Con la eliminación de las distorsiones neblinosas de los sistemas de medición deficientes, pudimos identificar las verdaderas palancas para mejorar el rendimiento de la fábrica. Algunas, por supuesto, eran estructurales, es decir, implicaban cosas como la ubicación o el tamaño de la planta, que estaban fuera del control de los gerentes de la planta. Pero un puñado de políticas y prácticas gerenciales resultaron ser importantes de manera constante. En todos los sectores, empresas y plantas, ejercían regularmente una poderosa influencia en la productividad. En resumen, estas son las medidas gerenciales las que marcan la diferencia.

Invertir capital

Nuestros datos muestran inequívocamente que la inversión de capital en nuevos equipos es esencial para mantener el crecimiento de la TFP durante mucho tiempo (es decir, una década o más). Pero también muestran que la inversión de capital con demasiada frecuencia reduce la TFP hasta un año. El simple hecho de invertir dinero en nuevas tecnologías o sistemas no garantiza nada. Lo que importa es cómo se gestione su introducción y hasta qué punto apoyen y refuercen la mejora continua en toda la fábrica. Si se gestiona bien, la nueva inversión apoya la mejora acumulativa y a largo plazo de la productividad y la comprensión de los procesos, lo que denominamos «aprendizaje».

The Process Company se comprometió a proporcionar nuevos equipos de diseño interno para satisfacer las necesidades de un producto en rápido crecimiento. Con el tiempo, a medida que los ingenieros y directores de operaciones de la empresa adquirieron experiencia, introdujeron muchos pequeños cambios en el diseño de los productos, la maquinaria y las prácticas operativas. Estos ajustes graduales se sumaron a un importante crecimiento de la TFP.

En busca de nuevos negocios, la fabulosa empresa rediseñó un producto establecido y compró el equipo necesario para fabricarlo. Este nuevo equipo era similar a la maquinaria existente en la planta, pero su introducción permitió mejorar el TFP cambios en los flujos de trabajo. Los directores de planta descubrieron cómo la nueva configuración podía adaptarse a una mayor producción sin un aumento proporcional de la fuerza laboral. Estos beneficios se extendieron: incluso la maquinaria más antigua se fabricó para funcionar de manera más eficiente.

En ambos casos, el verdadero impulso de la TFP provino no solo del equipo en sí, sino también de las oportunidades que ofrecía de buscar y aplicar nuevos conocimientos al proceso de producción en general. Una vez más, gestionada correctamente, la inversión descongela las viejas suposiciones, genera conceptos y diseños más eficientes para un sistema de producción y amplía las habilidades y capacidades de la fábrica.

La prueba I muestra la importancia de este aprendizaje para el crecimiento a largo plazo del TFP en una de las plantas de Fab entre 1973 y 1982. El TFP subió un 96%%. Parte de este aumento, por supuesto, se debió a los cambios en las tasas de utilización y a la introducción de nuevas tecnologías. Aun así, aproximadamente dos tercios (65)%) del crecimiento de la TFP se basó en el aprendizaje, y las tres cuartas partes de ese efecto de aprendizaje (o 49% del crecimiento de la TFP) estaba relacionada con la inversión de capital. Sin una inversión de capital, la TFP habría aumentado, pero a un ritmo mucho más lento.

Prueba I La inversión de capital, el aprendizaje y el crecimiento de la productividad en la planta 2 de Fab Company, 1973-1982 Estas estimaciones se basan en un análisis de regresión del crecimiento de la TFP. Estimamos los cambios relacionados con el aprendizaje utilizando tanto la tendencia temporal como el resultado acumulado. El efecto de aprendizaje relacionado con el capital representa la diferencia entre el efecto de aprendizaje total y el efecto de que se mantuvo con un capital que se introdujo en la regresión. El efecto capital total se compone de un componente de aprendizaje y un componente que refleja el avance técnico.

Estos beneficios a largo plazo conllevan costes; de hecho, los costes indirectos asociados a la introducción de nuevos equipos pueden resultar asombrosos. En Fab’s Plant 1, por ejemplo, un$ Impuesta una inversión de 1 millón en nuevos equipos_$ 1,75 millones_ ¡de los costes adicionales de la planta durante su primer año de funcionamiento! Si la planta hubiera reducido estos costes indirectos a la mitad, TFP habría crecido un 5% más% durante ese año.

Todo el mundo sabe que instalar equipos nuevos suele causar problemas. Todo el mundo espera una caída temporal de la eficiencia a medida que se instala el equipo y los trabajadores aprenden a usarlo. Pero los gerentes suelen subestimar los costosos efectos dominó de los nuevos equipos en el inventario, la calidad, la utilización del equipo, las tasas de rechazo, el tiempo de inactividad y el desperdicio de material. De hecho, estos costes indirectos suelen superar el coste directo del nuevo equipo y pueden persistir durante más de un año después de la instalación del equipo.

He aquí, entonces, la paradoja de la inversión de capital. Es esencial para el crecimiento de la productividad a largo plazo, pero a corto plazo, si se gestiona mal, puede causar estragos en la TFP. De hecho, es arriesgado para una empresa intentar «invertir para salir de un problema de productividad». Instalar equipo nuevo es igual de probable que genere confusión y empeore las cosas durante varios meses. A menos que la inversión se haga con el compromiso con el aprendizaje continuo, y a menos que las medidas de rendimiento se elijan con cuidado, los beneficios que finalmente se obtengan serán pequeños y tardarán en llegar. Aun así, muchas empresas hoy en día están intentando resolver sus problemas competitivos gastando dinero en ellos: nuevos equipos y nuevas plantas. Nuestros hallazgos sugieren que hay otras cosas que deben hacer primero, cosas que tardan menos en mostrar resultados y son mucho más baratas.

Reducir los residuos

No nos sorprendió encontrar una correlación negativa entre las tasas de residuos (o el porcentaje de rechazos) y la TFP, pero nos sorprendió su magnitud. En las plantas de proceso, los cambios en la tasa de residuos (medidos por la relación entre el material de desecho y el coste total, expresado como porcentaje) condujeron a mejoras operativas drásticas. Como muestra el anexo II, reducir el porcentaje de residuos en el Departamento C de la Planta 4 en solo una décima parte llevó a un 3% mejora en la TFP, estimada de forma conservadora.

Prueba II El impacto de los residuos en la TFP en las plantas de las empresas de proceso

La fortaleza de esta relación es más sorprendente si recordamos que la decisión de aumentar la tasa de producción (lo que debería aumentar la TFP debido a los grandes componentes fijos de los costes de mano de obra y capital) también hace que la ratio de residuos aumente. En teoría, por lo tanto, el TFP y el porcentaje de residuos deberían aumentar juntos. El hecho de que no lo hagan indica el impacto realmente poderoso que la reducción de residuos tiene en la productividad.

Que salga WIP

El efecto positivo en la TFP de reducir los inventarios de trabajos en proceso (WIP) para un nivel de producción determinado fue mucho mayor de lo que podríamos explicar con las reducciones del capital de trabajo. El anexo III documenta la relación entre las reducciones de WIP y la TFP en las tres empresas. Aunque hay variaciones importantes de una planta a otra, todas las reducciones del WIP van asociadas a aumentos de la TFP. En algunas plantas, el efecto es bastante poderoso; en el Departamento D de la planta 1 de Hi-Tech, reducir el WIP en una décima parte produjo un 9% aumento de la TFP.

Prueba III El impacto de las reducciones de trabajo en proceso en la TFP

Estos datos respaldan la creciente cantidad de pruebas empíricas sobre los beneficios de reducir el WIP. Por estudios realizados en empresas japonesas y estadounidenses, sabemos que reducir el WIP conduce a tiempos de entrega más rápidos y fiables, reduce las tasas de rechazo (los ciclos de producción más rápidos reducen la obsolescencia del inventario y permiten una retroalimentación rápida cuando un proceso empieza a funcionar mal) y reduce los gastos generales. Ahora sabemos que también aumenta la TFP.

El problema es que el simple hecho de sacar el inventario de obras en proceso de una fábrica no conducirá, por sí solo, a esas mejoras. Lo más probable es que lleve a un desastre. El WIP existe por una razón, normalmente por muchas razones; es un síntoma, no la enfermedad en sí misma. Un programa a largo plazo para reducir el WIP debe atacar las razones por las que existe en primer lugar: rendimientos erráticos de los procesos, equipos poco fiables, tiempos prolongados de cambio y configuración de la producción, programas de producción en constante cambio y proveedores que no entregan a tiempo. Sin una cura para estos problemas más profundos, el colchón de WIP de una fábrica es a menudo lo único que se interpone entre ella y el caos.

Reducir la confusión

Los productos defectuosos, los equipos mal gestionados y el exceso de inventario en proceso no son solo problemas en sí mismos. También son fuentes de confusión. Muchas cosas que hacen los gerentes pueden confundir o generar disrupción en el funcionamiento de una fábrica: variar de forma errática el ritmo de producción, cambiar el programa de producción en el último momento, anular el calendario al acelerar los pedidos, cambiar las tripulaciones (o los trabajadores de una tripulación específica) asignadas a una máquina determinada, añadir nuevos productos al azar, modificar las especificaciones de un producto existente mediante una orden de cambio de ingeniería (ECO) o jugar con el proceso en sí añadir o modificar el equipo utilizado.

Los gerentes pueden tener la tentación de preguntarse: «Lo que usted llama confusión (cambiar los programas de producción, acelerar los pedidos, cambiar los equipos de trabajo, añadir o revisar equipos y cambiar las especificaciones de los productos) no refleja lo que las empresas tienen que hacer inevitablemente para responder a las cambiantes demandas de los clientes y a las oportunidades tecnológicas».

Nuestra respuesta a esta pregunta es un rotundo ¡No! Responder a las nuevas demandas y nuevas oportunidades requiere un cambio, pero no requiere la confusión que suele crear. Gran parte de nuestras pruebas sobre la confusión provienen de fábricas que pertenecen a la misma empresa y se enfrentan a las mismas presiones externas. Algunos directores de planta son mejores que otros para mantener estas presiones a raya. Los buenos limitan el número de cambios introducidos en un momento dado y gestionan su implementación con cuidado. Los directivos menos capaces siempre parecen sorprendidos, actúan al azar y saltan de una crisis a otra. Gran parte de la confusión en sus plantas se genera internamente.

Si bien la confusión no es lo mismo que la complejidad, la complejidad en el funcionamiento de una fábrica suele generar confusión. En general, la misión de una fábrica se hace más compleja (y su enfoque se debilita) a medida que crece, añade diferentes tecnologías y productos y aumenta el número y la variedad de pedidos de producción a los que debe adaptarse. Aunque las pruebas sugieren que la complejidad perjudica al rendimiento, las fábricas de cada empresa eran demasiado parecidas como para que pudiéramos analizar los efectos de la complejidad en la TFP. Pero nos dimos cuenta de que lo que hacían los gerentes para mitigar o alimentar la confusión en las fábricas con un nivel de complejidad determinado tuvo un profundo impacto en la TFP.

De las fuentes de confusión que examinamos, ninguna ilustró mejor esta relación con la TFP que diseñar las órdenes de cambio. Los ECO requieren un cambio en los materiales utilizados para fabricar un producto, en el proceso de fabricación empleado o en las especificaciones del propio producto. Esperábamos que los ECO redujeran la productividad a corto plazo, pero llevaran a un aumento de la TFP con el tiempo. El anexo IV, que presenta datos sobre la actividad ecológica en tres plantas fabulosas, muestra que sus efectos son considerables. En la planta 2, por ejemplo, aumentar los directores ejecutivos en solo diez al mes redujo la TFP en casi un 5%%. Además, los efectos debilitantes de las ECO persistieron hasta un año.

Prueba IV El impacto de las órdenes de cambio de ingeniería en la TFP en tres plantas de Fab Company

Nuestros datos sugieren que el nivel medio de ECO implementado en un mes determinado, así como la variación en este nivel, van en detrimento de la TFP. Por lo tanto, muchas empresas harían bien en reducir el número de ECO a los que deben responder sus plantas. Esta idea sugiere, a su vez, que hay que presionar más a los departamentos de ingeniería y marketing para que centren la atención únicamente en los cambios más importantes y para que diseñen las cosas bien a la primera.

Los ECO esenciales deberían publicarse de forma controlada y constante, no en grupos. En la única planta que dividía los ECO en categorías según su coste, los ECO de bajo coste eran los más perjudiciales para la TFP. De hecho, los ECO más caros tuvieron un efecto positivo. La razón: los directores de planta solían advertir de los cambios importantes y, al reconocer que podían ser disruptivos, prepararon cuidadosamente el terreno avisando a los supervisores, formando a los trabajadores y contratando a los ingenieros. Por el contrario, los pequeños directores ejecutivos simplemente los arrojaban a la fábrica de la nada.

El valor del aprendizaje

Si establecer medidas de rendimiento adecuadas es el primer paso para aprovechar al máximo la competitividad de la fabricación, identificar los objetivos a nivel de fábrica, como la reducción de residuos o WIP, es el segundo. Pero sin comprometerse con el aprendizaje continuo, una fábrica no ganará más con estos dos primeros pasos que con un aumento único del rendimiento. Para mantener el apalancamiento de las operaciones a nivel de planta, los gerentes deben prestar mucha atención al aprendizaje y planificarlo activamente.

Estamos convencidos de que el ritmo de aprendizaje de una fábrica —el ritmo al que sus directores y operadores aprenden a hacer que funcione mejor— es al menos igual de importante que su nivel actual de productividad. Una fábrica cuya TFP es inferior a la de otra, pero cuyo ritmo de aprendizaje es más alto, acabará superando a la líder. La confusión, como hemos visto, es especialmente perjudicial para la TFP. Por lo tanto, las dos tareas esenciales de la dirección de una fábrica son crear claridad y orden (es decir, evitar confusiones) y facilitar el aprendizaje.

Pero, ¿el aprendizaje no implica siempre mucha experimentación y confusión? ¿No hay un conflicto inherente entre crear claridad y orden y facilitar el aprendizaje? En absoluto.

La confusión, como el ruido o la estática en un sistema de audio, dificulta captar el mensaje subyacente o averiguar el origen del problema. Impide el aprendizaje, lo que requiere una experimentación controlada, buenos datos y un análisis cuidadoso. Consume tiempo, recursos y energía en los esfuerzos por abordar problemas cuya solución contribuye poco al rendimiento de una fábrica. Peor aún, los ingenieros, supervisores, operadores y gerentes se desaniman fácilmente por la inutilidad de los esfuerzos fragmentarios. En esos entornos, la TFP se retrasa o cae.

Reducir la confusión y mejorar el aprendizaje no entran en conflicto. Crean una combinación poderosa y una poderosa palanca de competitividad. Una fábrica que gestiona mal el cambio, que no tiene sus procesos bajo control y que se distrae con el ruido de sus sistemas aprende demasiado despacio, si es que lo hace, o aprende cosas incorrectas.

En una fábrica así, los nuevos equipos solo crearán más confusión, no más productividad. Igual de preocupante es que tanto los gerentes como los trabajadores de una fábrica así tardarán en creer los informes de que una planta hermana (o de la competencia) puede hacer las cosas mejor que ellos. Si las pruebas son abrumadoras, simplemente argumentarán: «No puede funcionar aquí. Somos diferentes». De hecho, lo son, y también son menos productivos.

«Dónde está el dinero».

Muchas empresas han intentado resolver sus problemas de procesamiento de datos con ordenadores. Pronto aprendieron que la informatización de un sistema de información mal organizado y plagado de errores simplemente crea más problemas: basura entra, basura sale. Esa lección, aprendida hace tanto tiempo, la han olvidado en gran medida los gerentes actuales, que están intentando mejorar el rendimiento de la fabricación mediante la incorporación de nuevos y sofisticados equipos sin reducir primero la complejidad y la confusión de sus operaciones.

Gastar mucho dinero en correcciones de hardware no ayudará si los gerentes no se han tomado el tiempo de simplificar y aclarar las operaciones de sus fábricas, eliminar las fuentes de error y confusión y aumentar el ritmo de aprendizaje. Por supuesto, la tecnología avanzada es importante, a menudo esencial. Pero hay muchas cosas que los gerentes deben hacer primero para preparar a sus organizaciones para estas nuevas tecnologías.

Cuando los directores de planta se quedan con malas medidas de su desempeño y cuando un énfasis rígido y según las reglas en las normas, los presupuestos y los informes de excepciones desalienta el tipo de experimentación que conduce al aprendizaje, las verdaderas palancas del rendimiento de la fábrica permanecen ocultas. Ninguna cantidad de inversión de capital puede comprar una mayor competitividad. No hay forma de evitar la importancia de aportar claridad al sistema, eliminar las interrupciones y distracciones innecesarias, garantizar un control cuidadoso de los procesos y fomentar una competencia técnica profunda. La razón para entender por qué algunas fábricas funcionan mejor que otras es la misma razón por la que Willie Sutton robó bancos: «Ahí es donde está el dinero».