Si dice che “la convinzione sia peggio della pazzia”.
A volte, infatti, si è convinti di qualcosa al punto da sostenerla a qualsiasi costo, salvo poi scoprire che i numeri la smentiscono.
Parto quindi da una premessa che abbiamo già fatto più volte:
non è possibile parlare di obiettivi di miglioramento in azienda senza raccolta e analisi dei dati. Il rischio che si corre è infatti quello di prendere decisioni basate su sensazioni e convinzioni prive di un fondamento scientifico.
A questa, però, vorrei aggiungere un’altra considerazione.
Premesso che la raccolta dei dati (in ambito aziendale, ma non solo) migliora inequivocabilmente la produzione e aiuta a ridurre i costi, e
premesso che i dati sono oggettivi, imparziali e neutri, è fondamentale considerare anche che, in un determinato contesto, possono restituire una risposta piuttosto che un’altra a seconda di come vengono letti.
Vi faccio un esempio pratico. Immaginate che la percentuale di scarti (quindi di pezzi non conformi) di un’azienda che produce componentistica meccanica sia pari all’1% (dato che, mediamente, può essere considerato piuttosto buono).
Facendo però poi un’analisi più approfondita, quindi di fatto scomponendo i numeri per reparto, magari si scopre che, in realtà, il reparto A di quell’azienda funziona discretamente bene, mentre il reparto B produce tanti scarti, diventando di fatto l’unico responsabile (o quasi) della percentuale totale di scarti.
Quel 1%, pertanto, che inizialmente poteva apparire una percentuale bassa, resta effettivamente bassa se considerata a livello generale, ma non se analizzata nel contesto del suo specifico reparto, dove invece lascia moltissimo margine di miglioramento.
Quindi, tornando alla domanda da cui siamo partiti:
I dati ci dicono davvero tutto? Sì, ma a patto che si tenga conto anche del contesto. Quindi a patto che vengano scomposti e analizzati secondo modelli specifici, messi a punto, tenendo conto di fattori ben precisi.
E come creare un modello che funzioni?
Utilizzando logica e sensibilità prima di tutto. A cui si aggiunge la mission, intesa come obiettivo dato a un reparto, affinché possa fare il proprio lavoro con cognizione di causa e seguendo una roadmap costruita sulla base di una visione olistica dell’impresa.
La missione di un reparto potrebbe, ad esempio, privilegiare la qualità a scapito dei tempi di produzione, o viceversa. L’importante è che l’obiettivo, qualunque esso sia, venga chiaramente dichiarato a priori.
Un altro aspetto importante da non sottovalutare sono le competenze di chi dovrà andare a definire e costruire un modello.
Per quanto bravo il professionista in questione possa essere, infatti, dovrà necessariamente avere anche competenza nella materia di cui si sta occupando, che, nel nostro caso specifico, è la meccanica.
