CONTROL ESTADISTICO ESTADISTICO APLICADO A PROCESOS METALURGICO MINEROS La calidad es inversamente inversament e proporcional a la variabilidad. En el caso de los
procesos metalúrgicos podemos afirmar que a mayor variabilidad, menor calidad. La mala calidad provoca importantes pérdidas económicas, desprestigio y pérdida de clientes.
¿Cómo disminuir las pérdidas económicas que genera la mala calidad? La respuesta a esta interrogante la podemos encontrar en la aplicación del Control Estadístico Estadístico a los procesos productivos y administrativos. administrativos. El Control Estadístico de Procesos es una poderosa herramienta que mediante su correcta aplicación permite mejorar la calidad, controlar pérdidas y generar oportunidades oportunidades de innovación. Sin embargo, esta pod erosa herramienta funciona sólo si los sistemas de generación de datos (Muestreo, preparación de muestras y análisis químico) operan con bajo bajo error y además, además, se reemplaza la media aritmética como sistema de medida de la calidad de los procesos por el Cumplimiento de las Especificaciones de l os procesos. En las páginas siguientes se mostr arán ejemplos de la aplicación apli cación del Control Estadístico de Procesos a procesos metalúrgicos basados en datos reales.
INTRODUCCIÓN
Esta página está destinada a mostrar las ventajas económicas que se pueden obtener al aplicar el Control Estadístico de Procesos (CEP) a los procesos minero-metalúrgicos (Chancado, molienda, flotación, filtrado, fusión, conversión, refinación, etc.) y otros procesos como los del cemento, cal, celulosa y otros. Además se puede aplicar a los procesos de servicios. A los beneficios económicos se pueden agregar un mejoramiento en la calidad de los productos y servicios obtenidos, en la productividad, en la competitividad, en la reducción de pérdidas y, algo muy importante, la obtención de respaldo para la medición y las acciones de control del medioambiente que las empresas implementen. Dadas las exigencias actuales fijadas por las autoridades gubernamentales, es de vital importancia el respaldo mencionado puesto que entrega argumentos a los representantes legales de las empresas para demostrar que las distintas emisiones de contaminantes derivadas de su accionar se encuentran dentro de los límites establecidos por las autoridades. Por supuesto, esto también puede ser usado por las autoridades gubernamentales encargadas de velar por la calidad del medioambiente. Eliminando los controles actuales a través de la media aritmética y mediante el control a través de un porcentaje del cumplimiento de las especificaciones se puede asegurar que las empresas cumplan realmente las normativas vigentes.
Para que el CEP se pueda aplicar con eficacia es fundamental que el muestreo sea de calidad y que sea representativo de los procesos. Si se realiza un somero análisis veremos que la mayor parte de las acciones de relevancia económica de las empresas parten con el muestreo. El minero que vende su mineral, la planta que compra el mineral, el que quiere vender una mina, comprar un producto, vender un producto, cambiar de tecnología, comprar equipos nuevos, los responsables de proyectos, proyectos, los trabajadores que esperan el pago de sus bonos de producción, etc. etc. Todos, de alguna forma, se inician con un muestreo inicial o están relacionados con el muestreo. El sistema de control propuesto aquí es también de gran interés para los accionistas, inversionistas en general, que han invertido sus ahorros en instrumentos financieros de distintas empresas con la expectativa de obtener la mejor rentabilidad posible para sus dineros. Como se verá más adelante, también se les entregarán argumentos para que los hagan valer en las juntas de accionistas, en las cuales los directivos escogidos por ellos mismos y con muy buenos sueldos, dan cuenta de las marchas de las empresas. Los trabajadores y sus representantes sindicales también pueden obtener beneficios en la lectura de esta página, pues la forma en que se pueden͞ ver los procesos y sus resultados son ͟ mucho más amigables y fáciles de comprender que de la forma tradicional actual. Esto les permitirá defender en mejor forma sus derechos y obtener mejores condiciones laborales. No deben olvidar que en los buenos resultados de sus empresas no sólo están involucrados sus sueldos, sino que también en sus contratos están incluidas gratificaciones, bonos de producción y otros. Las Compañías Aseguradoras también pueden obtener beneficios de esta página puesto que al controlar el cumplimiento de los contratos con sus clientes a través del cumplimiento de las especificaciones los siniestros a pagar debieran disminuir, debido a que las empresas se hacen más transparentes y fáciles de controlar en las revisiones semestrales o anuales establecidas en los contratos.
CONDICIONES POSIBLES EN QUE SE PUEDE ENCONTRAR UN PROCESO. Es importante recordar que los procesos generalmente se encuentran en una de estas tres condiciones: y
Donde
y
Donde
y
³creemos ³que el proceso se encuentra. realmente se encuentra el proceso. Donde deseamos que el proceso se encuentre.
Disponer
de la información necesaria en el momento oportuno es fundamental para saber dónde se encuentra el proceso. Mientras esto no se tenga presente es poco probable llevar el proceso hacia las l as mejores condiciones operacionales. El saber que está ocurriendo permite identificar con facilidad las causas asignables de la variabilidad que una vez identificadas, es posible minimizarlas y/o eli minarlas. El no saber que está ocurriendo puede tener consecuencias económicas desastrosas para
una empresa.
En la Figura 1 se pueden observar las tre s condiciones posibles de un proceso. La condición correspondiente a donde ³creemos´ que el proceso se encuentra (lo que ³creemos´ que el proceso es, color celeste), dura hasta que se realiza el análisis de los datos y a través de él se obtiene información y conocimiento sobre el proceso que permite determinar dónde realmente se encuentra el proceso (lo que el proceso es, color verde). De aquí en adelante se pueden tomar las acciones necesarias destinadas a llevar el proceso hacia donde se desea que esté. El objetivo final es la generación de VAN. Los sistemas de generación de información de muchas empresas no siempre siguen la trayectoria de los datos que m ejor muestran la variabilidad de los procesos. ¿Es rentable seguir haciendo siempre lo mismo o llegó el momento de innovar al respecto? Esta pregunta nos lleva a las siguientes interrogantes a los responsables y administradores de procesos:
y
¿En la situación actual, pueden afirmar que saben dónde se encuentran sus procesos?
y y y
y
y y
¿Dónde les gustaría que se encontraran? ¿Qué han hecho para llegar hasta dónde están ahora sus procesos? ¿Qué deberían hacer o dejar de hacer para llevar sus procesos desde dónde están hasta donde quieren que estén? ¿Tienen una fuerza laboral altamente capacitada para convertirlos en una empresa de bajo costo y alta calidad? ¿Sus procesos tienen especificaciones? ¿Las especificaciones, si existen, fueron establecidas considerando la variabilidad de los procesos?
CONTROL DE PROCESOS Y LA MEDIA ARITMÉTICA. La mayor parte de las empresas minero - metalúrgicos controlan sus procesos por medio de la media aritmética. ¿Es la media una buena forma de medir y controlar los procesos, cuáles son sus ventajas y sus desventajas? Veamos el siguiente gráfico correspondiente a una escoria de convertidores
En el gráfico de la Figura 2 observamos tres procesos, ³A´, ³B´ y ³ D´. Los tres procesos tienen la misma media. Sin un mayor análisis queda claro que los tres procesos son completamente distintos entre sí, a pesar de tener la misma media. Veamos en la siguiente tabla los resultados del análisis de los datos de cada uno de los tres procesos
Lo primero que podemos asegurar es que l a variabilidad de los procesos es medible y si la podemos medir la podemos controlar. En la tabla 1 vemos que la Desviación Estándar y la Varianza de los procesos son distintas para cada uno de ellos. El Coeficiente de Variación muestra que la variabilidad más alta corresponde a los procesos ³A´ y ³B´ y que el proceso ³D´, cuya variabilidad es muy baja, permanece siempre muy cerca y alrededor de la media. Sin embargo, si suponemos que la media obtenida es la media deseada y si medimos y controlamos estos procesos sólo con esta media, podemos cometer el error de decir que bajo cualquier condición estos procesos tienen buen comportamiento, lo cual según vemos en el gráfico y tabla no es así, y con toda seguridad la calidad del producto obtenido es distinto en cada uno de los casos. Es necesario tener presente que la calidad es inversamente proporcional a la variabilidad. Desde este punto de vista el producto obtenido en el proceso ³B´ es el de más baja calidad y el de mayor calidad es el producto obtenido en el proceso ³D´.
La media debiera ser utilizada sólo cuando la dispersión es baja. Cuando la dispersión es alta el uso de la media para medir y controlar procesos puede generar graves problemas. La media oculta información importante que es imprescindible si se desea obtener el control de un proceso. Oculta pérdidas y variabilidad, no deja ver oportunidades de crear val or, no deja ver la condición real de un proceso, aumenta la incertidumbre y no da respaldo para tomar las mejores decisiones. Es además responsable de esas largas y tensas reuniones en que todos los participantes defienden posiciones o dan opiniones sin respaldo y favorece la cultura de la complacencia, tan dañina para los resultados económicos de las empresas.
CONTROL DE PROCESOS Y CUMPLIMIENTO DE ESPECIFICACIONES. VENTAJAS. Si agregamos los Límites de Especificaciones (ESPECIFICACIONES) y el TARGET (Media deseada ± Targeted Average) a los requerimientos que estos procesos deben cumplir vemos que estas diferencias entre los procesos se hacen aun más patentes. Pero antes de continuar definamos que se entiende por Especificaciones y TARGET: Límites de Especificaciones: Es una lista lógica de deseos de cómo queremos que nuestro proceso se comporte y para su confección deben estar todos de acuerdo con ella. Las especificaciones deben ser conocidas por todos, desde el gerente hasta el operador de un proceso. Esta lista de deseos debe ser realizable y debe
indicar tres valores o parámetros para cada una de las variables que se desea controlar. Los parámetros son los siguientes: y
y
y
Especificación Superior (US): (Upper Specification) Valor más alto aceptable para el proceso, donde la variable se puede y se debe controlar. Media Objetivo (TA): (Targeted Average) Media objetivo, ideal para el proceso. Especificación Inferior (LS): (Lower Specification) Valor más bajo aceptable para el proceso, donde la variable se puede y se debe controlar.
Los Límites de Especificaciones nos muestran cuando el producto o servicio es aceptable o no y condicionan la satisfacción del cliente y no deben ser confundidos con los Límites de Control que corresponden a los límites de cómo el proceso está ³hoy día´ en base a lo s datos observados. Los límites de Control permiten controlar la estabilidad del proceso con respecto a algún indicador de calidad requerido. Estos límites determinan la satisfacción del proceso. Como veremos, fijar Especificaciones reales para un proceso necesariamente pasa por el estudio y comprensión de su variabilidad. No cumplir con esta condición lleva a establecer especificaciones irreales que se fijan arbitrariamente, sólo según los objetivos que se desean obtener y sin tener en cuenta ni conocer la variabilidad natural del proceso. En los ejemplos que se verán más adelante esto quedará claramente establecido. Si fijamos el TARGET en 7% de cobre, aun los tres procesos podrían considerarse como cumpliendo con un buen cometido, puesto que la media deseada está muy próxima a la media real de los procesos (7,24% Cu), pero veamos como se observa esto en el gráfico de la Figura 3. Figura 3
Media Procesos A - B - D - Media -TARGET
Si además complementamos lo anterior manifestando que los procesos deben cumplir con las siguientes Especificaciones: y y
Especificación Superior: 8% Cobre (Cu) Especificación Inferior: 6% Cobre (Cu)
Vemos que al examinar los procesos (Figura 4) ya no queda ninguna duda de que usar la media para medirlos y controlarlos no es una buena idea debido a que no da una indicación correcta de lo que realmente está ocurriendo en un proceso. Esto puede llevar a los operadores y respo nsables de los procesos a cometer errores que pueden transformarse en pérdidas de calidad y pérdidas de producción por aumento de los rechazos, multas por incumplimiento de Especificaciones, pérdidas de clientes y desprestigio que generará graves pérdidas económicas.
Según podemos ver en el Gráfico de la Figura 4 el único proceso que está cumpliendo con las especificaciones es el proceso ³D´. Si a los conceptos anteriores agregamos el PORCENTAJE DE CUMPLIMIENTO DE LAS ESPECIFICACIONES podemos asegurar que medir y controlar los procesos con la media es un grave error que puede afectar el estado de resultados de las empresas. Veamos en forma independiente el comportamiento de cada uno de los procesos con respecto a las Especificaciones y al Porcentaje de Cumplimiento de las Especificaciones, para ello vamos a usar la Curva de Densidad de la Distribución de los datos del proceso (Campana de Gauss). Comencemos analizando el proceso ³A´ en el gráfico de la figura 5. En el vemos la importancia de medir y controlar los procesos por medio del Porcentaje de Cumplimiento de las Especificaciones, la media está muy cerca del TARGET y el proceso aparentemente parece estar bajo control. La diferencia se hace patente en el gráfico de la Figura 6 con la aplicación de las especificaciones en la medición y el control del proceso. Este gráfico nos muestra que el proceso ³A´ cumple las especificaciones sólo en un 25,5%. El resto, correspondiente al 74,5% del proceso, está fuera de las especificaciones requeridas. Vemos acá que el uso de la media impide conocer el verdadero estado del proceso.
Veamos el siguiente ejemplo: y
Dónde creemos que el proceso está
En una planta concentradora se generan 2.057.000 toneladas de colas secas por mes, con una ley de 0,124% de Cu. Esto corresponde a 2.550,7 toneladas de Cu fino que se pierden en las colas y se depositan en el tranque de relaves. La información de esta ley es determinada a través de muestreo manual y análisis químico vía húmeda. Esta situación se mantiene durante 10 años. Después de esta fecha la administración de la empresa decide instalar una estación de muestreo de última generación en la descarga de la canal de relaves. Para los efectos de este ejemplo no consideraremos las variaciones del dólar y consideraremos como fijo el precio de US $ 1,5 por libra de cobre.
y
Dónde realmente se encuentra el proceso
Como consecuencia de este nuevo muestreo los resultados de las leyes en las colas suben desde 0,124 a 0,220% de Cu. Al efectuar el cálculo a través de esta nueva ley, el Cu fino en las colas sube a 4.525,4 toneladas. La diferencia corresponde a 1.974,72 toneladas más de Cu fino no recuperadas. Como consecuencia de esta diferencia se dejaron de percibir US $ 6.516.576 por mes, de acuerdo al siguiente cálculo: 0,22-0,124 = 0,096 % Cu x 2.057.000 toneladas de colas/100 = 1974,72 toneladas extras de Cu fino que se fueron en las colas 1.974,72 toneladas x 2.200 libras/tonelada = 4.344.384 libras x 1,50 US $/libra US $ 6.516.576/mes no =
considerados en ningún sistema contable (Costo oculto)
Si la cifra de US $ 6.516.576/mes la multiplicamos por 12 obtenemos la cifra de US $ 78.198.912/año. Como establecimos en el planteamiento inicial de este ejemplo, esta situación se mantuvo durante 10 años, o sea, se dejaron de percibir ingresos por un total de US $ 781.989.120 Esta pérdida no sólo afectó a la empresa, también afectó a los trabajadores por estar involucrados sus bonos de producción y gratificaciones, al gobierno porque recaudó menos impuestos con lo cual también se afectó a la comunidad por haber menos recursos disponibles para benefi ciarla, al medio ambiente porque el tranque de relaves disminuyó su capacidad y eso hace que a la larga se tenga que usar nuevos terrenos para construir un nuevo tranque de relaves, etc. y
Dónde deseamos que el proceso se encuentre Disponer
de la información necesaria en el momento oportuno es fundamental para saber dónde se encuentra el proceso. Mientras esto no se tenga presente es poco probable llevar el proceso hacia las mejores condiciones operacionales. El saber que está ocurriendo permi te identificar con facilidad las causas asignables de l a variabilidad que una vez identificadas, es posible minimizarlas y/o eliminarlas. Como hemos visto, el no saber que está ocurriendo puede tener consecuencias económicas desastrosas para una empresa. En el ejemplo anterior, el saber lo que está ocurriendo permite comenzar a tomar acciones para mejorar la recuperación metalúrgica y reducir la perdida de Cu fino en las colas. Los sistemas de generación de información de muchas empresas no siempre siguen la trayectoria de los datos que m ejor muestran la variabilidad de los procesos. Viviendo en la era de l a información es curioso y lamentable que se continúe usando un sistema de control y de toma de decisiones que justamente oculta o deforma dicha información, generando incertidumbre en vez de información. En el gráfico de la Figura 7 observamos que la variabilidad del Proceso ³B´ es bastante más alta que la del Proceso ³A´. Al igual que el caso anterior, si sólo nos quedamos en lo acostumbrado y continuamos midiendo y controlando los procesos
con la media, lo más probable es que los resultados que se obtengan no sean todo lo bueno que esperamos.
En el gráfico de la Figura 8, correspondiente al proceso ³B´ vemos que el porcentaje de cumplimiento de las especifi caciones es sólo de un 9,6%. Sin embargo, al igual que en el proceso ³A´, la media se encuentra muy próxima al TARGET, lo cual indicaría que el proceso está bajo control, que por supuesto, dista bastante de ser real. Por desgracia esto está sucediendo todos los días en muchas empresas. ¿Es rentable seguir haciendo siempre lo mismo o llegó el momento de innovar al respecto? Esta pregunta nos lleva a las siguientes interrogantes a los responsables y administradores de procesos: y
y y y
y
y y
¿En la situación actual, pueden afirmar que saben dónde se encuentran sus procesos? ¿Dónde les gustaría que se encontraran? ¿Qué han hecho para llegar hasta dónde están ahora sus procesos? ¿Qué deberían hacer o dejar de hacer para llevar sus procesos desde dónde están hasta donde quieren que estén? ¿Tienen una fuerza laboral altamente capacitada para convertirlos en una empresa de bajo costo y alta calidad? ¿Sus procesos tienen especificaciones? ¿Las especificaciones, si existen, fueron establecidas considerando la variabilidad de los procesos?
Los gráficos de las Figuras 9 y 10 muestran el comportamiento del proceso ³D´. El proceso ³D´ en la práctica cumple en un 100% con las especificaciones. Se supone que con esto deberíamos darnos por satisfechos, pero si trabajamos bajo un sistema de Mejoramiento Continuo, esto no basta y el mejoramiento debe continuar, e indudablemente, este proceso se puede mejorar aun más tomando acciones que lo centren con respecto al TARGET y disminuyendo su variabilidad (dispersión). No debemos olvidar que los objetivos de mejora permanentes para cualquier proceso son: y y y
Mantener el proceso dentro de las especificaciones. Mantener el proceso centrado con respecto al TARGET. Reducir la variabilidad.
Es importante tener presente que la variabilidad provoca pérdidas aun manteniendo un proceso dentro de las especificaciones. A menor dispersión menor pérdida. La pregunta es: ¿Es usted de los que controlan sus procesos sólo mediante la media? Si es así, la mala noticia es que probablemente sus resultados económicos no han sido todo lo bueno que podrían haber sido y que seguramente perdió buenas oportunidades de agregar valor. La buena noticia es que probablemente tenga muchas oportunidades de mejoramiento que las puede traducir en beneficios económicos para su empresa.
ESPECIFICACIONES. ¿CÓMO SE FIJAN?
Como señalamos antes, fijar Especificaciones reales para un proceso necesariamente pasa por el estudio y comprensión de su variabilidad. Veámoslo a través del siguiente ejemplo: La administración superior de una empresa, con el fin de mejorar los indicadores de la molienda de mineral y mejorar el porcentaje de recuperación metalúrgica de cobre, compra un nuevo sistema automático de control para su división de molienda de mineral compuesta de 15 molinos de bolas. El mejor comportamiento de la molienda y del sistema automático de control se obtiene cuando el porcentaje +3 mallas del mineral chancado de alimentación a los molinos se encuentra entre 50% y 40%, con un ideal de 45%. De acuerdo a esto la administración fi ja para la Planta de Chancado las siguientes especificaciones: Especificación Superior Target Especificación Inferior
: 50% + 3 mallas : 45% + 3 mallas : 40% + 3 mallas
La administración llega a un acuerdo con los trabajadores para el pago de un bono de producción indexado a la obtención de un mínimo de 60% de cumplimi ento de las especificaciones. Las especificaciones también fueron incluidas como indicadores en el Cuadro de Mando Integral (Balanced Scorecard) y las metas, al igual que en el caso del bono de producción, corresponden al cumplimiento mínimo del 60% de las especificaciones. En los gráficos de las figuras siguientes analizaremos el ejemplo anterior. El gráfico de la Figura 11 nos muestra los datos y la media del proceso de chancado. En la figura 12 se ha agregado la media móvil, la cual se usa muy poco para el control de los procesos, y que sin embargo, es de gran ayuda puesto que sirve para eliminar el ³ruido´ en los procesos que como el de este ejemplo, tienen mucha dispersión. Por medio de la media móvil podemos ver otras situaciones que de otra forma quedarían ocultas en el ³ruido´.
Los gráfico de las Figuras 13 y 14 nos muestran que las especificaciones fijadas por la Administración están lejos de poder ser cumplidas en el proceso de chancado. ¿La razón?, no tener en cuenta la variabilidad del proceso para fi jarlas. Los gerentes y niveles más altos de la administración no tienen claro el concepto de
variabilidad y tampoco le dan la importancia necesaria a l a campana de Gauss, cuyo uso, como hemos vi sto, es de gran utilidad y tan gráfica que puede ser comprendida por todos los involucr ados en la medición y el control de los procesos. Otro error que se suele cometer es en relación a la determinación de la Capacidad de los Procesos. Se encarga a personal interno o a empresas externas su determinación olvidando que el objetivo del Análisis de Capacidad es determinar la variación natural (causas aleatorias) de un proceso, una vez que se han minimizado o eliminado los efectos de todos los factores ajenos que no contribuyen al mi smo. (Causas asignables o atribuibles). En muchas ocasiones se paga por conocer la Capacidad de un Proceso y se reci be una Capacidad que no corresponde a la realidad puesto que antes no se han m inimizado o eliminado las causas asignables.
Otro hecho importante que se debe tener en cuenta es que muchas veces las especificaciones que se establecen para la medición y control de los procesos corresponden también a los límites establecidos en las fichas de calidad de las Normas ISO 9000. En el caso de la Figuras 14, además de no cumplirse con las especificaciones establecidas y las metas establecidas en el tablero de control del cuadro de mando integral, tampoco se estaría cumpliendo con lo establecido en la Norma ISO 9000, lo cual puede ser causa de no conformidad que puede llegar a s er considerada mayor y poner en entredicho la certificación. (Normalmente lograda con mucho esfuerzo) Hay empresas certificadoras cuyos auditores no verifican el cumplimiento de estas fichas. Esto, por supuesto, contribuye a mantener el statu quo existente y esta causa (externa) también excluye la posibilidad de obtener mejores resultados económicos en las empresas y no asegura la calidad esperada por los clientes que les compran sus productos. Estos pueden ser de mejor calidad. Otro damnificado con esta situación es el tablero de control del Balanced Scorecard debido a que cuando las metas se fijan sin considerar la variabilidad del proceso se suele cometer el error de establecer metas (especificaciones) que en la práctica son incumplibles. Esto, por supuesto, además de hacer pensar a lo s trabajadores que este sistema de administración es inadecuado, crea problemas en todos los niveles de la organización relacionados con el proceso: y
y
y
La administración superior no está contenta puesto que no se están cumpliendo las metas. Los responsables (dueños) de los procesos se sienten permanentemente cuestionados. Los operadores de los procesos también se sienten cuestionados y permanentemente trabajan bajo una presión que no corresponde.
y
y
Los representantes de los trabajadores (dirigentes sindicales) continuamente están recibiendo quejas de los trabajadores pues son incapaces de cumplir las metas y no reciben el pago esperado por sus bonos de producción. En general hay descontento y esto no es sano para la buena marcha de la empresa.
Una de las muchas ventajas que ti ene medir y controlar los procesos a través del Porcentaje de Cumplimiento de las Especificaciones es que permite focalizar el trabajo de todos los involucrados en un proceso, desde el gerente general hasta el último trabajador de primera línea. Todos, dentro de sus respectivos ámbitos, tienen como responsabilidad mantener el proceso dentro de especificaciones y con baja dispersión y centrado.
TRABAJADORES Y ESPECIFICACIONES ¿Qué problemas genera, en este caso, fijar especificaciones sin considerar la variabilidad del proceso? Algunos de ellos son: y
y
y
y
y
y
El cumplimiento real de las especi ficaciones es sólo de un 25,13%. (Figura 14) No hay pago de bono de producción para los trabajadores. Esto crea insatisfacción, frustración y baja de la moral y roces permanentes con los dirigentes sindicales. Los trabajadores pueden realizar acciones destinadas a obtener de ³alguna forma´ el pago del bono por el cumplimiento de las especificaciones: Esto puede ocurrir por medio de extracción de muestras no programadas cuyas granulometrías cumplen con el porcentaje +3 Mallas requerido; la no extracción de las muestras programadas destinadas a la medición de la granulometría en los horarios establecidos, sino que cuando se cree que esta está más cercana a la exigida; guardar muestras cuya granulometría corresponde a la requerida y cambiarlas por aquellas muestras que no están dentro de la establecida; manipulación de los pesómetros para aumentar el tonelaje procesado, etc. Imposibilidad de cumplir en las condiciones actuales con las metas establecidas en el Cuadro de Mando Integral. Esto se traduce en un ambiente de trabajo tenso entre todos los integrantes de la unidad. Cada vez que se llega al momento de revisión de las metas se genera angustia entre los responsables de la unidad y los trabajadores puesto que baja su calificación semestral o anual y se sienten permanentemente cuestionados. Se genera incertidumbre ante la toma de decisiones. No se sabe bien qué es lo que está ocurriendo en el proceso de chancado ni cuáles son los problemas reales. No debe haber nada más inútil que dar solución al problema erróneo, además esto impide ser proactivo y permanentemente se está sólo reaccionando ante los cambios (buenos o malos) del proceso de chancado. Reclamo permanente del personal de molienda por no recibir por parte de la Planta de chancado el mineral de la granulometría que les permite obtener los mejores resultados. Esta situación también les afecta en el cumplimiento de las metas de su Cuadro de Mando Integral.
Como vemos, en el cumplimiento de las metas también están involucrados los trabajadores y sus sindicatos a través del pago de bonos de distintos tipos. Hay
ocasiones en que el pago de bonos está asociado a una meta de consumo de algún insumo, como por ejemplo, el consumo de cal viva o de cuarzo. En ambos casos puede haber aumentos o disminución de consumos que no dependen de la calidad del trabajo realizado por los trabajadores sino que a las car acterísticas reales con que llegan a sus lugares de usos. Por ejemplo, si baja la ley de la cal se aumenta su consumo, ante esto, en condiciones normales de o peración, los trabajadores no pueden hacer nada puesto que la ley no depende de lo que ellos hagan o dejen de hacer. Lo mismo ocurre en el caso de incumplimiento por parte del proveedor de la granulometría especificada. Su no cumplimiento también puede llevar también a aumentar su consumo y los trabajadores tampoco pueden hacer nada. Ante situaciones de este tipo, los trabajadores y la administración deben estudiar muy bien lo que desean y acuerdan para no caer en conflictos que sólo provocan problemas a ambos. Para que todo esto funcione con eficacia los trabajadores deben disponer de la información necesaria en el momento oportuno. Uno de los mayores problemas radica en que muchas veces se oper a solamente en base a datos individuales que se valoran sólo en cuanto a que si cumplen o no con la media y, cualquier análisis de datos se ve sólo en función de la tendencia en relación a cuan cerca o lejos se está de la media del proceso. Muchos trabajadores no saben cómo usar la información y, por lo tanto, deben s er capacitados para hacerlos competentes en la forma de usarla para hacerla productiva. También deben tener claro cuál es la información que necesitan y cuál es la que no necesitan. Esta capacitación debe estar enfocada en prepararlos para tomar decisiones, con ello deben ser capaces de reconocer los patrones que muestran que es lo que hay en un proceso, no lo que se cree que hay. También deben reconocer las oportunidades de crear valor en el momento oportuno.
CULTURA DE AUTOCOMPLACENCIA Normalmente en las reuniones se gasta mucho tiempo analizando un proceso desde el punto de vista de lo que se cree que está ocurriendo en el proceso puesto que n o hay respaldo que indique con claridad ³qué es lo que está o curriendo´. Una de las ventajas de trabajar sobre la base del cumplimiento de las especificaciones es que las reuniones se hacen más productivas puesto que todos ll egan a ella con conocimiento acerca de lo que se debe tratar y lograr, además todos vuelven a sus trabajos con una responsabilidad asignada que deben cumplir. Esto tiene además la particularidad de ser el primer paso en la eliminación de la cultura de la ³autocomplacencia´ que es uno de los principales obstáculos para realizar los cambios necesarios para mejorar el estado de resultados. La cultura de la autocomplacencia se da a todo nivel y debido a ello siempre hay una resistencia subterránea de este tipo de trabajadores que se oponen a cualquier cambio que los saque de sus rutinas y/o que les pueda generar situaciones indeseables e incómodas. Este tipo de trabajadores sobreviven año tras año en las empresas, reciben sus sueldos a fines de mes y siguen viviendo así cómodamente hasta el próximo fin de mes. Estos trabajadores son un lastre peli groso para las empresas, tienen gran poder y se mueven siempre tratando de abortar cualquier cambio que no les sea satisfactorio y,definitivamente, no les es agrada que se sepa,
con respaldo, qué es lo que está ocurriendo en sus procesos puesto que bajo estas circunstancias aparecen problemas que han permanecido ocultos (costos o cultos) durante mucho tiempo. Saben de la existencia de problemas en sus áreas de responsabilidad y en las áreas vecinas, pero prefieren no hacerse problemas ni hacerles problemas a sus vecinos y así continúan viviendo cómodamente. Su filosofía del trabajo es ³Yo no te doy problemas ni tú me los das a mí´. No soportan que se sepa que en sus áreas de responsabilidad existen problemas y tratan a toda costa de mantenerlos ocultos. Trabajar bajo el concepto del porcentaje de cumplimiento los obliga a realizar los trabajos asignados y a hacer se responsables por ellos puesto que en las reuni ones deben dar cuenta de di chos trabajos. Es común que en muchas reuniones los participantes lleguen con actitudes reactivas a defender lo que hacen en sus trabajos y el trabajo que se hace en sus respectivas áreas. Como no se tiene bien claro lo que ocurre en los procesos se dan muchas situaciones ambiguas que crean confusiones y divergenci as de opiniones que se traducen en constantes desencuentros y recriminaciones mutuas que no conducen a nada. Cuando la información existe, es clara y respaldada, se terminan la ambigüedad y la confusión y de ser reactivo se pasa a ser proactivo, todos enfocados en obtener la misma meta, cada uno desde sus respectivos puestos de trabajo. Desde
este punto de vista las reuniones por área productiva debieran comenzar con cuatro gráficos: y y y y
Cumplimiento real actualizado de la unidad o área Cumplimiento requerido o esperado a la fecha de la unidad o área Cumplimiento general de la empresa actualizado Cumplimiento esperado de la empresa a la fecha.
Los cuatros gráficos deben estar ubicados en un lugar principal y bien visibles para todos los asistentes. De esta forma los análisis, ideas y decisiones estarán todas enfocadas en las variaciones que expliquen las diferencias entre el cumplimiento esperado y el cumplimiento real a la fecha. Cada trabajador debe tener muy clara su responsabilidad en cuanto a lo que debe hacer, cómo debe hacerlo y cómo influye lo que hace en las ganancias o pérdidas de su empresa. Con esto se evita dirigir los esfuerzos a solucionar problemas equivocados o que aportan muy poco a los resultados económicos de la empresa. No debe haber nada más inútil que dar la solución equivocada al problema equivocado. En la INTRANET de cada empresa debieran de estar en forma permanente los gráficos por área del cumplimiento esperado, el del cumplimiento realmente logrado y el listado de las acci ones acordadas en las reuniones destinadas a reducir esta brecha. También debiera estar en pantalla el cumplimiento general de la empresa para que todos conozcan lo que está ocurriendo y tengan claro qué es lo que deben hacer o no hacer para lograr los resultados esperados. Se deben dejar de lado las creencias, el conocimiento aparente y las peligrosas medias verdades que se adoptan en muchas situaciones. La respuesta a la siguiente pregunta: ¿creemos que esto es verdad o sabemos que lo es? debiera pasar siempre por lo siguiente:
NADA DE PRESUMIR, SÓLO HECHOS
Porcentaje del Cumplimiento de Especificaciones
MUESTREO Y VARIABILIDAD Todo lo que hemos visto hasta el momento funciona sólo sí los datos son representativos de lo que realmente está ocurriendo en el proceso, o sea, si su contenido de error es bajo. Esto nos lleva a hacer ver la importancia del muestreo, originador de los datos. Cuando hablamos de muestreo representativo nos referimos a que las muestras extraídas deben representar al proceso (una pulpa, por ejemplo) en cuanto a sus propiedades químicas, físicas y mineralógicas. Veamos algunos conceptos en relación al muestreo: A través del muestreo se obtienen los datos que una vez analizados entregan la información necesaria para identificar qué es l o que está ocurriendo en un proceso. Desde este punto de vista se entiende por muestreo la extracción de las muestras, su preparación y análisis químico o instrumental. La extracción de las muestras debe cumplir con las normas de muestreo establecidas por Pier Gy que aseguran l a extracción de muestras con bajo contenido de error. A menor error mayor precisión y menor incertidumbre, lo cual mejora la calidad de las decisiones tomadas a todo nivel de responsabilidad. Los componentes de la variabilidad de los procesos son: y
Error de Muestreo
y y y
Variabilidad Natural del proceso Variabilidad generada por ciclos Tendencia del proceso
Una breve descripción de los componentes de la variabilidad nos dice que:
Error de Muestreo (Error de extracción de la muestra + error de preparación de la muestra + error de análisis químico o instrumental de la muestra): Cualquier medición está sujeta a errores y, por consiguiente, la credibilidad de los datos puede ser sospechosa. Cuando el error de muestreo es muy alto se pierde la información del proceso y se introduce una variabilidad que no existe en el , es decir, en un momento dado podemos estar tratando de reducir una variabilidad que sólo está en los análisis de los datos de las muestras extr aídas, procesadas y analizadas, y no en el proceso mismo.
Variabilidad natural o normal del proceso: Corresponde sólo a causas aleatorias (causas naturales o no asignables). Se deben a una amplia variedad de causas que están presentes en forma permanente y son de difícil identificación. Cada una de estas causas es un componente muy pequeño en l a variabilidad total del proceso y la suma de su contribución es medible. Son inherentes al proceso y poco controlables por los operadores de l os procesos. Su eliminación o reducción requiere de una decisión gerencial para la asignación de recursos para mejorar el sistema. (Reemplazo de equi pos, nuevas tecnologías, etc.)
La variabilidad generada por Ciclos y la Tendenc ia del proceso junto con el Error de Muestreo corresponden a variabilidad atribuible a causas identificables, no al azar (causas asignables). Se pueden individualizar y controlar hasta un mínimo valor económico. Se dice que un proceso está bajo control estadístico cuando su variabilidad es solamente el resultado de causas aleatorias. Veamos el siguiente ejemplo basado en el contenido de Fierro en un concentrado de cobre (Figura 17): Error de muestreo (en rojo) es alto, Variabilidad natural del proceso (en azul) Variabilidad cíclica (en amarillo) Tendencia del proceso
: 61,6% :
3,7%
: 12,7% : 22,0%
Hemos dicho que un error de muestreo muy alto oculta información de lo que realmente está ocurriendo en el proceso. Si reducimos el error de muestreo ¿qué va a ocurrir con los otros componentes de l a variabilidad, como cambiarán su composición porcentual? Veamos qué es l o que ocurre en los gráficos de las Figuras
16 y 17. Vemos que al reducir el error de muestreo desde 61,6% hasta sólo 1,% aumentan su porcentaje la variabilidad natural del proceso desde 3,67% hasta 37,15% y la tendencia del proceso aumenta desde 22% hasta 47,84%. La variación por ciclos también tiene un ligero aumento. Está claro que si seguimos manteniendo un error de muestreo tan alto va a ser muy difícil que podamos mantener bajo control el proceso. En el gráfico de la Figura 16 se nos presenta una variabilidad que no es la real del proceso, entonces ¿sobre qué actuamos para reducir la variabilidad?. En el gráfico de l a Figura 17 queda claro que las dos causas principales de vari abilidad son la tendencia del proceso y la variabilidad natural del proceso. Sobre esta última causa los operadores pueden hacer muy poco pues, como hemos mencionado antes, no depende de ellos, pero sí pueden actuar para determinar qué es lo que está causando una variabilidad tan alta en la tendencia del proceso y reducirla. Recordemos que la variabilidad es inversament e proporcional a la calidad y que los resultados están también en relación inversa a los costos y, indudablemente, el actuar a ciegas como ocurre en el gráfico de la Figura 16 va a afectar los costos y el estado de resultados. Todos los ejecutivos de las empresas desean caminar exactamente en el sentido contrario, quieren bajos costos y un excelente estado de resultados. Para ello, como camino principal buscan innovar, pero ¿será fácil innovar en estas condiciones en que ni siquiera se sabe bien qué está ocuriendo en el proceso? En ocasiones el error de muestreo es tán alto que sería mejor no tomar muestras ya que lo único que se consigue es conf undir más a los operadores de los procesos. Por supuesto que se puede decidir no extraer muestras y vivir sin información, ¿pero qué sucede con los resultados económicos«««..?. ¿Cuánto tiempo y dinero se ha desperdiciado realizando investigaciones y trabajos con datos que no dan ninguna garantía de su calidad y su representatividad? Es difícil entender cómo las empresas, sobre todo l as grandes y medianas, que han invertido muchas veces millones de dólares en adquirir costosos sistema de información en línea y estaciones de muestreo automáticas no les sacan todo el potencial de posibilidades de uso que tienen. Muchas veces los sistemas d e extracción de muestras quedan abandonados en cuanto a su mantención y además los encargados de su operación muchas veces s on trabajadores que no tiene las competencias necesarias y, por lo tanto, no entienden la importancia que tiene generar información de calidad para los resul tados de la empresa. Debe quedar claro que no basta con tener y cumplir una lista de chequeo para mantener el cortador de muestras en norma, aseado y con la mantención al día. Lo anterior debe complementarse con la frecuencia de muestreo adecuada y la cantidad de muestra necesaria que se debe extraer para asegurar la representatividad de los procesos. Muchas veces también se da la paradoja de que la supervisión gasta tiempo y dinero en reuniones tratando de buscar la explicación a un cambio brusco de algún indicador sin saber que un operador de una estación de muestreo, que por encontrar muy pesado el balde receptor de la muestra que debía trasladar, botó parte de ella para hacer su traslado más cómodo. Lo primero que un ingeniero debiera averiguar ³antes´ de encargar o iniciar un trabajo de análisis o investigación es: y
¿Las muestras provienen de un muestreo automático o manual? (El muestreo manual por definición es malo)
y
y y y
¿Están en norma (bajo porcentaje de error) los sistemas automáticos de muestreo utilizados? ¿Cuál es la frecuencia de muestreo y la cantidad de muestra que se utilizó? ¿Quién prepara y qué protocolo usa en l a preparación de las muestras? ¿Los análisis son químicos o instrumentales?
En la Figura 18 vemos el Variograma de un proceso cíclico. Al analizar el variograma (ejemplo real) vemos que con el intervalo de muestreo actual (frecuencia de muestreo) jamás vamos a darnos cuenta que tenemos cíclos en este proceso. Los ciclos por definición son malos pues provocan pérdidas. Desde este punto de vista, si no sabemos que los tenemos, ¿cómo podemos minimizarlos o eliminarlos?
