La variabilità è uno dei principali fattori che genera complessità nelle organizzazioni.
La variabilità genera incertezza nelle attività quotidiane e i manager incontrano difficoltà quando lavorano all’interno dell’organizzazione perché percepiscono il comportamento “irregolare” dei loro processi.
Nonostante ciò, questo presunto comportamento irregolare è solitamente predicibile.
Quando parliamo con manager e leader, ci viene spesso detto che “la vita reale è diversa” e che “non c’è modo di prevedere il comportamento di qualcosa di così irregolare e caotico come l’output dei loro processi“.
In realtà, ciò di cui parliamo è davvero “vita reale”.
Il caso influenza la vita reale. L’output di un processo non sarà mai esattamente lo stesso ogni volta che lo eseguiamo.
Fortunatamente, il caso è predicibile (a lungo termine). Questa affermazione sembra contraddittoria, ma non lo è.
Nel mondo reale un evento non si ripete mai in modo identico. Il risultato di ogni processo ripetitivo produrrà invariabilmente risultati diversi. Ciò vale per il tempo di viaggio da un luogo all’altro, per la produzione giornaliera, per l’oscillazione giornaliera del peso corporeo, ecc.
La variabilità esiste.
Come ha sottolineato il Dr. Walter Shewhart all’inizio del secolo scorso, ci sono due tipi di variabilità:
- Variabilità dovuta a cause intrinseche al processo/sistema che le genera. Sono inerenti al modo in cui il processo è costruito e saranno sempre presenti. Queste sono dette cause comuni di variabilità (o cause dovute al caso).
- Variabilità dovuta a cause esterne, che non sono parte intrinseca del modo in cui il processo è costruito. Sono chiamate cause speciali di variabilità (o cause assegnabili).
È essenziale riconoscere e comprendere la differenza.
Le cause comuni generano nel tempo uno “schema” statisticamente prevedibile; possiamo in qualche modo dire come si comporterà il processo in futuro osservando come si è comportato in passato.
Le cause speciali, al contrario, non generano alcuno schema; il comportamento passato del processo non ci dirà nulla sul suo futuro.
Come possiamo distinguere le cause speciali di variabilità dalle cause comuni di variabilità?
Process Behaviour Charts (Carte di comportamento di processo)
Le carte di comportamento di processo (o carte di controllo di processo) vengono utilizzate per svelare la natura di un processo, cioè se è statisticamente predicibile (il che significa che possiamo prevedere il suo comportamento futuro dal suo passato) o statisticamente impredicibile (il che significa che non possiamo dire nulla su ciò che accadrà in futuro).
Gli elementi principali che formano una carta di comportamento di processo sono i dati e tre linee:
La media del processo;
il limite naturale superiore di oscillazione (limite superiore di controllo);
Il limite naturale inferiore di oscillazione (limite inferiore di controllo).
Questi limiti NON SONO LIMITI DI SPECIFICA IMPOSTI. Rappresentano la variabilità intrinseca, naturale presente nei dati.
In formula:
Dove è la deviazione standard della distribuzione dei dati. In sostanza, è una misura di come i dati sono dispersi (distribuiti) attorno a un valore medio.
La scelta di ±3s per i limiti superiore e inferiore è stata scelta dal Dr. Walter Shewhart sulla base di considerazioni economiche ed empiriche, non statistiche.
Di seguito sono riportati due esempi di carte di comportamento dei processi:
- Processo in controllo statistico
Questo processo è in uno stato di “controllo statistico“: la serie di dati oscilla tra i limiti naturali.
Ciò significa che possiamo prevedere quale sarà l’output di questo processo in futuro: se non accade nulla di “speciale”, la misura n. 25 cadrà nei limiti calcolati. Questa non è una “previsione”, ma è “predicibilità statistica”.
Come nota aggiuntiva, rispondiamo a questa domanda: perché la misura nr.1 e la misura nr.9 sono diverse?
Il motivo è dovuto alla variabilità naturale (al caso). La misura nr.1 e la misura nr.9 rappresentano “la stessa” misura. Appartengono alla stessa serie di dati che è statisticamente predicibile.
Se, ad esempio, la serie fosse una misurazione delle prestazioni, non ci sarebbe nessuno da biasimare per la misurazione nr.1 e nulla da entusiasmarsi per la misurazione nr.9.
La differenza tra le diverse prestazioni è causata solo dal caso.
2) Processo fuori controllo statistico
Questo processo è fuori controllo statistico: i dati oscillano tra i limiti naturali tranne un punto.
Ciò significa che non possiamo prevedere quale sarà l’output di questo processo in futuro: qualcosa di speciale è accaduto alla misurazione nr.5 che cade oltre il limite naturale superiore.
Il motivo per cui la misura nr.5 cade oltre il limite superiore NON È DOVUTO AL CASO, e deve essere studiato.
In conclusione:
Un processo influenzato dalla variabilità dovuta al caso è predicibile (entro i limiti naturali).
Un processo influenzato dalla variabilità dovuta a cause speciali non è predicibile.
