¿Es Lean Soft?

Hace sólo unos días tuve una conversación con unos compañeros de carrera que ahora están haciendo investigación también. En un momento determinado, uno de ellos me dijo lo siguiente:

– Sí, yo he leído cosas de Lean. Está bien pero lo que pasa es que algo muy … no sé …. soft.

Soft. Mmmmm… curioso. Se refería a que hay poca matemática. No hay problemas donde haya que aplicar heurísticas o metaheurísticas y saber que te estás quedando con algo bueno, pero muy  probablemente no lo óptimo. Esa sensación de estar luchando contra una legión de ecuaciones que te deja muy a las claras que la batalla para llegar a la solución óptima será dura, muy dura. No hay sistemas con más de 2000 ecuaciones ante las que, claramente, te ves impotente, salvo que tengas la ayuda de una computadora. No hay que andar resolviendo derivadas parciales para acá y allá, con chorizos cada vez más largos. Tampoco hay que andar trasteando con matrices con elementos fraccionarios, que te ponen la vida dificil a la hora de hallar inversas y hacer operaciones con ellas. Qué a gusto nos sentimos peleando contra las ecuaciones!. Y como digo, eso nos da una sensación de que el camino en el que estamos es mejor que otros “porque es más duro”. No es Soft. Es Hard. Y aquí es donde yo quería llegar.

¿Es Lean Soft? ¿Tiene Lean matemáticas? Aún así ¿algo Soft es peor que algo Hard? ¿Es mejor método aquel que necesita ejercitos de ecuaciones? ¿Da mejores resultados?

Empiezo con la de las matemáticas. ¿Tiene Lean matemáticas? Hombre, pues sí. Es verdad que no hay que andar tratando con ecuaciones diferenciales ni pasar del dominio de Laplace al del tiempo, pero algo sí que hay. También es cierto que Lean tiene más que ver con conceptos que con números. Los números son consecuencia directa de los conceptos. Por tanto primero hay que aprender bien estos y los números ya son algo más mecanicista. También es cierto que lo habitual en la bibliografía Lean sean libros sin mucho, o ningún, contenido matemático. Pero claro, si pensamos que sólo lo muy dificil (desde el punto de vista matemático) dará los buenos resultados, quizás hayamos sacado la conclusión muy pronto. El mejor método es el que da el mejor resultado. Da igual si el método es más “fácil” o más “dificil”. Sólo la cualidad del resultado es la que determina qué método es mejor. Y no existe ni un sólo método basado en los principios de la producción en masa que se acerque siquiera a los resultados que te proporciona Lean.

Pongo algún ejemplillo. El primero: el Tamaño de Lote Óptimo. Cualquiera que haya estudiado este asunto, sabe que en función de los distintos escenarios, el cálculo del tamaño de lote óptimo se complica un poco. Sólo un poco, tampoco es algo del más allá. Pero sí que tiene su enjundia matemática. Todo muy razonado. El problema es que está basado en hipótesis que hoy ya son erróneas. Lo son desde el desarrollo del sistema SMED por Shigeo Shingo. El propio Shingo lo dice: (lo parafraseo porque no tengo la cita a mano)

Con el sistema SMED el tamaño de lote óptimo es uno. Fin.

Con el desarrollo del SMED las hipótesis en las que se sustenta toda la disciplina del cálculo de lotes queda obsoleta de un solo golpe. No sirve.

Entonces calcular los lotes y recalcularlos continuamente es más complejo, desde el punto de vista matemático, que hacer el tamaño de lote 1. Pero claro, conseguir que el flujo sea de una sola unidad es mucho más complicado que poner un tamaño de lote de 250 y pedirlo. Entonces ¿Es soft este ejemplo de Lean? No hay calculos pues el tamaño de lote óptimo es uno. Según este razonamiento es soft. Para decir que el EOQ es uno no hace falta llenar una página de un libro con ecuaciones. Y como solo hay letras, pues se le llama soft en un sentido algo despectivo.

Pero pasa una cosa, que lo mejor es lo que da mejores resultados. Si yo con mi supuesto soft soy mucho mejor que otros con legiones de ecuaciones que solo saben dar resultados ineficientes, habrá que reconocer que lo mejor es lo mejor, independientemente del método.

Pero pasa una cosa. La ciencia nos empuja al caso general, a sacar las ecuaciones que modelan cualquier caso. Eso, al menos de momento (siempre viene bien dejar esta frase), en Lean no pasa. Cada caso es distinto. Sí es verdad que hay un, digamos, patrón que casi siempre seguimos, pero desde luego no hay recetas, no hay métodos. Y entonces nos encontramos con un problema: la ciencia nos pide el modelo general. Quizás esto es lo que hace que haya tan pocas publicaciones cientificas sobre Lean. Algunas hay, pero pocas.

Pongo un ejemplo: Yo estuve investigando durante unos dos años sobre la gestión de la cadena de suministro (SCM – Supply Chain Management). Ahí hay tela pa cortar. La SCM se reveló como la solución a los problemas de costes que están afrontando las empresas. Mi área de investigacion estaba centrada en los contratos. Muchas ecuaciones pretendían modelar el comportamiento de dos o más partes. La Teoría de Juegos tenía mucho que decir en este aspecto. Muchos autores se habían dedicado a intentar deducir ecuaciones que restringieran el efecto bullwhip a través del manejo del comportamiento de las partes. Realmente había ecuaciones por todos lados. Pero todas, absolutamente todas, estaban basadas en principios de la producción en masa. Todo se centraba en “colaborar”. Todo muy bonito sobre el papel. Pero tenía los mismos problemas que el resto de la producción en masa: No servía. Todo se basaba en el precio. Gestión por números. Pretendía estrangular si hacía falta al proveedor con tal de que tus números saliesen. Desarrollar a los proveedores no se tenía en cuenta en ningún momento. Daba igual. Las relaciones a largo plazo no aparecían tampoco. Firmas un contrato y te obligas a un comportamiento determinado. Es como pretender que por poner que los costes se tienen que reducir un 10% conseguirá reducirlos. Absurdo. Y todo esto para ilustrar que aunque haya complicadas ecuaciones de por medio, el resultado puede ser poco eficiente o directamente malo.

Las cosas son más sencillas. Para aplicar Lean a fondo sí que se necesita algo de matemáticas. Ahí tienes el magnífico trabajo de Yasuhiro Monden. Pero los números son resultado directo de nuestros comportamientos y acciones. Puedes consultar el trabajo de Deming para gozar como un enano mientras ves cómo va derribando un paradigma de arriba a abajo.

Igualmente hay lugares dónde la programación lineal, o la cuadrática, o los problemas de asignación, las heurísticas y metaheurísticas, etc, son de gran ayuda. Pero cada vez son menos.

Hemos confundido la dificultad de cálculo con la dificultad del logro. La dificultad en calcular algo con la dificultad de llevarlo a cabo. Es más complicado calcular el tamaño del lote óptimo que conseguir un lote unitario. Sin embargo, a veces tenemos la falsa sensación de que algo es mejor si es dificil de calcular cuando lo verdaderamente dificil suele ser llevar a cabo lo que es sencillo de calcular.

 

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3 pensamientos en “¿Es Lean Soft?

  1. Lo más dificil es poner en marcha las acciones de mejora y el nuevo método diseñado por los propios operarios de los diferentes departamentos y puestos de trabajo. Estos normalmente no disponen de formación en matemáticas (hard) ni en otras disciplianas técnicas, pero mediante la formación básica en conceptos Lean (“soft”) son capaces de diseñar nuevos procesos mucho más efectivos que los anteriores los cuales son siempre complicados de implementar. Complicados no por su grado de complejidad, sino por la gran cantidad de pequeños cambios que se han de realizar y los grandes paradigmas que hay que derribar. En mi caso, en el 100% de las ocasiones el nuevo método/proceso siempre obtiene mejores resultados que el anterior. Que no es el óptimo? Seguramente no, siempre se puede mejorar, pero de eso se trata… no?

    • Hola David:

      Muchas gracias por tu comentario. Totalmente de acuerdo. El cambio de paradigma es siempre lo más complicado. Es la barrera invisible que a muchos no les permite innovar y avanzar. Todos los que andamos en esto nos lo encontramos más veces de las que nos gustaría.

      Como bien dices, se trata de mejorar, de ser hoy un poco mejor que ayer. La busqueda de la perfección.

      Me alegro de verte por aquí. Un cordial saludo.

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