Una conversación que nos suena a todos
“¿Por qué el turno de noche siempre produce menos?”. Esta pregunta, lanzada en una reunión de producción, se puede escuchar a menudo en fábricas. A primera vista, los números son claros: una línea, un producto, una referencia, pero resultados distintos. La tentación de sacar conclusiones rápidas es enorme. Y así empieza una de las conversaciones más repetidas y que pueden ser más injustas del entorno industrial.
No se trata de buscar culpables, sino de entender una realidad que todos hemos vivido. Comparar datos parece sencillo, pero cuando hablamos de personas, máquinas y procesos, la cosa se complica. Asumimos que las condiciones son idénticas, pero ¿lo son?
Este post no va de fórmulas mágicas ni de teorías de productividad. Va de esas conversaciones a pie de planta, de la frustración de un jefe de turno que ve cómo sus números no reflejan el esfuerzo real y de la necesidad de tener una foto completa para poder mejorar de verdad. Porque para comparar rendimientos en fábrica de forma útil, primero hay que entender qué estamos comparando.
Los sesgos invisibles que distorsionan la realidad
Cuando las cifras hablan por sí solas, a menudo lo hacen en un idioma que no entendemos del todo. Nos dejamos llevar por sesgos que, sin mala intención, nos llevan a tomar decisiones equivocadas.
- El “sesgo del turno de noche”: Es el clásico. Se asume que el rendimiento es menor por una cuestión de actitud o de menor supervisión. ¿Pero hemos pensado si es el turno que se come las averías imprevistas, la falta de personal de mantenimiento o la materia prima de peor calidad que ha sobrado del día?
- La “máquina mágica” vs. la “oveja negra”: Tenemos dos máquinas idénticas, pero una parece un cohete y la otra no levanta cabeza. Antes de sentenciarla, ¿hemos comprobado si una está operada por personal más experimentado o si la otra sufre microparadas que nadie registra porque “se solucionan en un momento”?
- Penalizar al equipo equivocado: Un equipo de fin de semana no llega a los objetivos. La primera reacción es señalar la falta de productividad. Sin embargo, puede que ese equipo sea el que se enfrenta a las series de producción más cortas, con constantes cambios de referencia que consumen tiempo y que no se están midiendo correctamente.
- La trampa de las medias: Decir que la media de producción ha sido de X unidades por hora puede ocultar realidades muy distintas. Un turno puede haber tenido un pico de rendimiento altísimo seguido de una avería de una hora, mientras que otro ha mantenido un ritmo constante y estable. ¿Qué es mejor? La media por sí sola no nos lo dice.
Sacar conclusiones precipitadas con datos incompletos no solo es injusto, sino que es el camino más rápido para desmotivar a las personas que están en primera línea.
¿Qué se nos suele olvidar en la ecuación?
La verdadera medición de productividad no es solo un número final; es el resultado de una suma de factores. La próxima vez que vayas a comparar dos turnos, pregúntate si estás teniendo en cuenta todo esto:
- La materia prima no siempre es igual: ¿El lote de plástico de hoy tiene la misma fluidez que el de ayer? ¿La bobina de metal tiene la tensión correcta? Pequeñas variaciones pueden provocar grandes diferencias en el ritmo de trabajo.
- El «fantasma» de los mantenimientos: Un mantenimiento preventivo planificado se registra, pero ¿qué pasa con esas pequeñas intervenciones, los ajustes de “un minuto” que realiza el propio operario y que, sumados, representan una pérdida de tiempo considerable?
- Las condiciones del entorno: La humedad en una planta de alimentación o la temperatura en una nave en verano no son solo anécdotas. Afectan al comportamiento de los materiales, al rendimiento de la maquinaria y, por supuesto, a la concentración de las personas.
- El impacto de los cambios de referencia: No es lo mismo producir 10.000 unidades del producto A que hacer 10 series de 1.000 unidades de productos distintos. El tiempo de preparación, ajuste y la curva de aprendizaje inicial de cada cambio son clave.
- Los tiempos muertos no imputados: Desde la falta de material en el puesto de trabajo hasta una consulta al encargado que tarda en llegar. Son minutos que se pierden y que raramente quedan registrados en un parte de trabajo estándar.
Cuando dejamos fuera estas variables, la comparación deja de ser una herramienta de mejora para convertirse en un arma arrojadiza.
Cómo hacerlo bien: datos, contexto y colaboración
Entonces, ¿renunciamos a comparar? Todo lo contrario. La clave es hacerlo bien. No se trata de buscar culpables, sino de encontrar oportunidades. Y para ello, necesitamos:
- Datos completos y automáticos: Depender de partes manuales es un error. Necesitamos sistemas que capturen la realidad sin filtros: tiempos de ciclo reales, microparadas, unidades producidas, tiempos de cambio, etc.
- Contexto compartido: Los datos deben ser visibles y accesibles para todos, desde el operario hasta el director de planta. Cuando todos ven la misma información, la conversación cambia. Ya no es “tu palabra contra la mía”, sino “¿qué nos dicen los datos?”.
- Visión objetiva y colaborativa: El objetivo no es señalar al que rinde menos, sino entender por qué. Esto convierte la eficiencia en planta en un objetivo común, no en una competición interna.
Peak: el aliado para una comparación justa y transparente
Llegados a este punto, es evidente que necesitamos una visión 360º y en tiempo real. Y aquí es donde herramientas como Peak marcan la diferencia. No se trata de “vigilar” más, sino de “entender mejor”.
Peak monitoriza directamente las máquinas y las personas para recoger datos objetivos y sin sesgos. Permite ver no solo cuánto se ha producido, sino cómo se ha hecho. Registra automáticamente las paradas (identificando la causa), los tiempos de ciclo reales por unidad, el rendimiento de operarios en su contexto, y lo presenta de una forma visual y clara.
Imagina poder sentarte con los responsables de turno y, en lugar de discutir sobre percepciones, analizar un panel donde se ve claramente que el turno de noche tuvo cuatro microparadas que sumaron 45 minutos y que la materia prima del turno de tarde provocó una reducción del 5% en la velocidad de la máquina. La conversación pasa de ser un juicio a ser una sesión de resolución de problemas colaborativa.
Conclusión: cambiemos la conversación en la planta
Comparar rendimientos en fábrica es una necesidad, pero es hora de hacerlo con inteligencia y empatía. Dejemos de usar los datos como un arma para buscar culpables y empecemos a verlos como lo que realmente son: un mapa que nos muestra dónde están los tesoros ocultos de la eficiencia.
La próxima vez que surja la pregunta “¿por qué este turno rinde menos?”, quizás la respuesta no sea una persona o un equipo, sino una oportunidad de mejora que hasta ahora no habías podido ver.
Hacerlo bien no solo mejora la productividad; mejora el ambiente, el compromiso y la inteligencia colectiva de toda la organización. Y ese, sin duda, es el mayor rendimiento que podemos obtener.
