Massajar números e a técnica do pulmão

A revista Harvard Business Review deste mês de Outubro inclui um artigo da autoria de Andrew Likierman “The Five Traps of Performance Measurement” que chama a atenção para um ponto importante, para aquilo a que um colega de faculdade, o J…, chamava de “a técnica do pulmão”.

“You can’t prevent people from gaming numbers, no matter how outstanding your organization. The moment you choose by a metric, you invite your managers to manipulate it. Metrics are only proxies for performance. Someone who has learned how to optimize a metric without actually having to perform will often do just that. To create an effective performance measurement system, you have to work with that fact rather than resort to wishful thinking and denial.

It helps to diversify your metrics, because it’s a lot harder to game several of them at once.”

David Wheeler no seu livrinho “Understanding Variation” descreve um exemplo hilariante desta capacidade dos humanos para “massajar os números”. Aliás era por causa disto que Deming propunha o abandona da gestão por metas.

Uma dica importante

Em 1992 descobri e li vários livros de Donal Wheeler sobre o SPC.

.

Uma das muitas lições que aprendi com ele foi esta "Avoiding the p-chart for enterprise quality tracking", desde essa altura que deixei de usar cartas p e passei a usar cartas de valor individual e amplitude móvel.

Acerca da realidade

A minha professora de Filosofia do 10º ano de escolaridade era uma daquelas criaturas que acha que se pode interessar os alunos pela Filosofia fazendo pouco, caricaturando as ideias dos filósofos.
.
Tanto caricaturava os gregos por acharem que tudo era terra, fogo, água e ar como, por exemplo, o bispo Berkeley e o seu imaterialismo.
.
Graças a Deus que Guedes Miranda apareceu no meu caminho para me revelar a beleza da Filosofia e, por exemplo, a importância filosófica da Física Quântica.
.
Por isso, "The Case Against Reality" é uma bela viagem a esse tempo de descoberta:

"The world presented to us by our perceptions is nothing like reality. What’s more, he says, we have evolution itself to thank for this magnificent illusion, as it maximizes evolutionary fitness by driving truth to extinction.
...
The central lesson of quantum physics is clear: There are no public objects sitting out there in some preexisting space. As the physicist John Wheeler put it, “Useful as it is under ordinary circumstances to say that the world exists ‘out there’ independent of us, that view can no longer be upheld.”
...
According to evolution by natural selection, an organism that sees reality as it is will never be more fit than an organism of equal complexity that sees none of reality but is just tuned to fitness. Never.
...
Objective reality is just conscious agents, just points of view." 

A propósito de "an organism that sees reality as it is will never be more fit than an organism of equal complexity that sees none of reality but is just tuned to fitness" lembrei-me disto:

SPC (parte V) - As quatro possibilidades de um processo

Continuação de: parte zero; parte I; parte II ; parte III e parte IV.

.

Para acabar de vez com a colagem das especificações aos limites de controlo de uma carta de Shewhart esta reflexão de Donald Wheeler e David Chambers retirada do livro "Understanding Statistical Process Control).

Um processo no estado ideal é um processo sob controlo estatístico e que só produz produto conforme.

.

Um processo no estado limiar é um processo sob controlo estatístico mas que, apesar disso, produz algum produto não-conforme. Confiar no controlo "fronteiriço" feito por guardas da qualidade é muito caro, pois o defeito já ocorreu. Há que procurar melhorar o processo, reduzindo a dispersão, ou mexendo na média, ou... mudando as especificações.

.

No estado à beira do caos, apesar do sistema não estar sob controlo estatístico só produz produto conforme. Muito provavelmente vivemos tempo emprestado e dominado por circunstâncias que fogem do nosso domínio. A qualquer altura (and Murphy rules) e no momento menos esperado e menos próprio a deriva entrópica pode levar o processo para o estado caótico.

.

No estado caótico nem se tem o processo sob controlo estatístico, nem se deixa de produzir produto não-conforme. As caprichosas causas assinaláveis dominam estes dois últimos estados.

.

Para vencer a entropia, temos de melhorar os processos.

Experiências, consequências e atributos

Ontem, contei a história da senhora que se diferencia a fabricar tanques de lavar a roupa.
.
Tanques de lavar feitos por uma mulher para mulheres a competir com tanques desenhados por homens que não lavam a roupa.
.
A diferença reside sobretudo na experiência do utilizador, em algo que é posterior à compra!!!
.
Se a senhora da história quisesse fazer crescer o seu negócio, eu aconselharia a que trabalhasse a mensagem não para o empreiteiro que compra um tanque qualquer desde que seja o mais barato, mas para o dono da obra, ou para o mercado da reposição/reconstrução.
.
Este caso encaixa-se perfeitamente numa reflexão levantada por Robert B. Woodruff em "MARKETING IN THE 21ST CENTURY - Customer value: The next source for competitive advantage" publicada no JOURNAL OF THE ACADEMY OF MARKETING SCIENCE (Volume 25, Number 2, 139-153):
.
"Is a benefit built into and part of a product or is it something that customers experience as the result of using a product in a use situation?"

"The columns acknowledge that customers may consider value at different times, such as when making a purchase decision or when experiencing product performance during or after use. (Moi ici: E quando quem compra não é quem usa, há que pensar na mensagem para influenciar o utilizador) Each of these contexts centers on a quite different consumer judgment task. Purchase means choosing, and that requires customers to distinguish between product offer alternatives and evaluate which is preferred.
.
In contrast during or after use, customers are more concerned with performance of the chosen product in specific use situations. Emerging evidence supports the importance of this difference. ... customers may perceive value differently at the time of purchase than they do during or after use. For example, thoughts about attributes seem to play more of a role in purchase, whereas consequences are more salient when consumers evaluate use. Also, consumers may consider somewhat different attributes and consequences
when purchasing versus when using a product.
...
The rows ... concern what the customer's perception of value is about. Either prior to purchase or constructed later at the time of use, customers may imagine what value they want (i.e., desired value). Customers learn to think concretely about value in the form of preferred attributes, attribute performances, and consequences from using a product in a use situation. In addition, they form evaluative opinions or feelings about the actual value experience of using a product (i.e., received value). (Moi ici: Em quantas situações empresas que perdem no campeonato dos atributos poderiam começar a ganhar encomendas apostando no campeonato da experiência? Os clientes prefeririam comprar um melão barato ou um melão delicioso?)
.
During the choice task, customers may predict received value, but during use they actually experience received value."
...
"Customer value is a customer's perceived preference for and evaluation of those product attributes, attribute performances, and consequences arising from use that facilitate (or block) achieving the customer's goals and purposes in use situations."

...
"The customer value hierarchy suggests that customers conceive of desired value in a means-end way. Starting at the bottom of the hierarchy, customers learn to think about products as bundles of specific attributes and attribute performances. When purchasing and using a product, they form desires or preferences for certain attributes based on their ability to facilitate achieving desired consequence experiences, reflected in value in use and possession value, in the next level up in the hierarchy. Customers also learn to desire certain consequences according to their ability to help them achieve their goals and purposes (i.e., the highest level). Looking down the hierarchy from the top, customers use goals and purposes to attach importance to consequences. Similarly, important consequences guide customers when attaching importance to attributes and attribute performances."
.
Num outro contexto esta reflexão de Woodruff merece muito mais reflexão da minha parte... como é que a hierarquia se enquadra com esta relação de causa-efeito que se procura?

Convido as empresas a retratar as experiências que vão satisfazer os clientes-alvo, e/ou os prescritores-alvo, e/ou os distribuidores-alvo, e/ou os aplicadores-alvo.
.
Convido as empresas a equacionarem as acções a desenvolver para conquistar os clientes-alvo e/ou o resto mas não tenho dado grande relevância à base da "Customer Value Hierachy Model"... aos atributos específicos para a conquista... também não é bem isto. Parte dos atributos relevantes para a conquista são identificados mas misturados com as experiências relevantes para a satisfação... ou seja work-in-progress, talvez haja aqui potencial para melhorar a abordagem seguida.
.
Apesar de tudo, a minha experiência confirma-me o que encontro neste artigo, que muito empresário de PME precisava de perceber:
.
"Chris Zane is in the experience business. Whether it's selling bikes in his Connecticut store or filling orders for corporate rewards programs, Zane knows a successful business is about more than just selling stuff. (Moi ici: E numa sociedade de intangíveis isto é crucial) He tells people to picture a 7-year-old riding on a two-wheeler for the first time. It's not just a bicycle to her; it's the "first real freedom that kid has ever experienced away from the parental grip."
.
And that's what he's selling: Experiences."
.
E os batoteiros engenheiram experiências!!!

Boas notícias

Confesso que este título "Portugal é o terceiro maior produtor europeu de bicicletas" e os valores nele incluídos me surpreenderam.

"Com mais de 1,6 milhões de unidades produzidas em 2014, Portugal é atualmente “o terceiro maior produtor de bicicletas na Europa”, divulgou hoje a ABIMOTA que prevê um crescimento de 10% do setor até ao final do ano."

Tive oportunidade de visitar em 2013 unidade ainda em fase de construção na zona das Gafanhas (Aveiro), muito automatizada, e toda virada para a exportação para uma marca. Recordo que os números previstos eram astronómicos... talvez daí o crescimento.
.
O último valor que eu tinha era de 2013 e era este:

As fontes não são as mesmas. Contudo, passar de 741 mil para 1,6 milhões num ano é obra!!!
.
Por isso, fico logo a matutar como saber qual terá sido a evolução do preço médio das bicicletas à saída da fábrica.
.
Entretanto, este outro artigo "Emprego ligado à bicicleta pode crescer 50 por cento em Portugal nos próximos anos", permite concluir que os números do gráfico subestimavam a produção portuguesa. O gráfico da COLIBI, the Association of the European Bicycle Industry e COLIPED, the Association of the European Two-Wheeler Parts' & Accessories' Industry, contabilizava o emprego no sector desta forma:

Quando, segundo a ABIMOTA:

"As intenções de investimento na indústria ligada à bicicleta proporcionarão, nos próximos anos, um aumento de 50 por cento no número de postos de trabalho no país, revelou o secretário geral da associação do sector.
...
Caso se concretizem esses projetos, que não quis especificar, seriam criados entre 650 a 700 novos empregos diretos num setor que dá trabalho, atualmente, a cerca de 1500 pessoas, distribuídas por 25 a 30 empresas."

Sou um cândido ingénuo

Nestes tempos da Era da Ebulição em que os carris de ferro em Inglaterra derretem com o calor do sol, primeiro encontrei este artigo, "In some scientific papers, words expressing uncertainty have decreased": 

"Careful scientists know to acknowledge uncertainty in the findings and conclusions of their papers. But in one leading journal, the frequency of hedging words such as "might" and "probably" has fallen by about 40% over the past 2 decades, a study finds.

If this trend holds across the scientific literature, it suggests a worrisome rise of unreliable, exaggerated claims, some observers say. Hedging and avoiding overconfidence “are vital to communicating what one’s data can actually say and what it merely implies,” says Melissa Wheeler, a social psychologist at the Swinburne University of Technology who was not involved in the study. "If academic writing becomes more about the rhetoric ... it will become more difficult for readers to decipher what is groundbreaking and truly novel.""

Ontem, encontrei este outro, "Open science advocates warn of widespread academic fraud":

"A decade since Brian Nosek launched an initiative to tackle academic fraud, efforts to impose greater accountability in research have in the past few weeks claimed two of their most high-profile scalps.

Marc Tessier-Lavigne, a distinguished neuroscientist and president of Stanford, resigned and pledged to retract a series of papers in prestigious journals after an independent inquiry concluded they used manipulated data. Harvard has similarly demanded retractions of papers co-written by Professor Francesca Gino, a leading dishonesty expert in its business school who is currently on administrative leave."

Depois, uma breve pesquisa no Twitter levou-me a esta thread onde também encontrei o nome de Dan Ariely.

 

Usarás indicadores e metas com critério e inteligência

Parte da minha profissional é dedicada a apoiar empresas a transformarem-se na empresa do futuro, a empresa capaz de produzir os resultados futuros desejados de uma forma perfeitamente normal.
.
Faço-o recorrendo à seguinte metodologia. No ponto 5 desenvolvemos um balanced scorecard que se traduz num conjunto de indicadores. Depois, associamos a cada indicador um desafio de desempenho, uma meta.
.
Faço-o, faço-o de consciência tranquila, e tenho bons resultados. Não gosto é de perder tempo com tretas.
.
Contudo reconheço que nisto de usar indicadores e metas há algo de arte. Como pessoa que 'nasceu' no mundo da Qualidade, tenho sempre na mente a contradição entre o que faço e o aviso que Deming nos lançou "Eliminar as metas numéricas". Por que existe sempre o risco das metas serem o resultado de delírios da gestão, raios lançados por Zeus lá de cima do Olimpo e sem qualquer aderência à realidade.
.
Com Wheeler, sobretudo com o seu Understanding Variation, lido num comboio-bala entre Kioto e Tóquio, aprendi a respeitar a definição de metas para evitar estes episódios.
.
Assim, não abandonando a definição de objectivos (indicadores e metas) e sabendo o que pode acontecer a quem aborda o assunto de forma leviana, recomendo a leitura deste artigo "Goals Gone Wild: The Systematic Side Effects of Over-Prescribing Goal Setting" de Lisa D. Ordóñez, Maurice E. Schweitzer, Adam D. Galinsky e Max H. Bazerman.
.

Para lidar com a variabilidade

Interessante que em Agosto de 2019, finalmente, a Harvard Business Review publique um artigo, "Do You Understand the Variance In Your Data?", sobre a análise estatística dos números, dos indicadores ao longo do tempo.

De acordo com a minha pesquisa, a primeira vez que aqui no blogue falei sobre esquizofrenia analítica foi em Novembro de 2006 em "Comportamentos, padrões... não, "happenings"; não, eventos; não, meteoros".

A figura:

Da montanha russa costuma-me acompanhar neste tema. De bestial a besta em 30 dias porque num mês os resultados foram bons ou menos maus e 30 dias depois os resultados são maus ou piores, quando afinal, estatisticamente não mudou nada. No artigo da HBR esta situação é descrita assim:

"The figure below depicts the error rates for the first three weeks of an invoicing process:

After week two, the responsible manager was embarrassed — could her team really be performing that poorly? After the third, she breathed a sigh of relief. The error rate may be high, but at least the trend was in the right direction! She had been extolling her people to “work harder to get the error rate down.” Finally, they were listening!
.
Unfortunately, her interpretation did not hold up. Here are the measurements for the next seven weeks:

This manager’s illusion was shattered the very next week, as the error rate went even higher! Her mistake arose because she did not understand that all processes vary, often considerably!"

Por exemplo, como não lembrar "Uns dias são melhores do que outros" de Maio de 2006. Ou Junho de 2009, ou Julho de 2019.

Quanto ao artigo da HBR, saúda-se a entrada no tema da variabilidade (recordo aqui o anterior nome do nosso projecto profissional, Redsigma, e a sua razão de ser). No entanto, acho estranho que o autor apresente o tema como uma novidade, opte por fórmulas que há muito foram provadas como incorrectas, e não tenha feito qualquer referência a nomes como Shewart, Wheeler ou Deming.

Aqui no blogue sobre a variabilidade/variância podem ser consultados os marcadores associados a este postal.

Por fim, um exemplo sem esquizofrenia e a estória de um estagiário que queria ir longe na vida.

SPC - uma ferramenta importante para perceber a realidade

Acidentalmente, assisti de passagem a uma apresentação sobre a aplicação do SPC (Statistical Process Control), CEP em português (Controlo Estatístico do Processo) a dados sobre volumes, recolhidos numa operação de engarrafamento.

Foram apresentados vários acetatos, mas recordo apenas três, pois são os que na minha opinião transmitem a informação fundamental.

Figura 1

Figura 2

Figura 3

As pessoas concentraram quase todo o tempo de discussão na terceira figura. Olhando para a figura concluíram que o processo estava descentrado, e que, embora cumprissem a lei estavam a dar aos clientes volume a mais.

Alguns reparos sobre a terceira figura:

• Não faz qualquer sentido calcular a capacidade de um processo que não é estável estatisticamente, ou seja, sobre o qual não é possível fazer previsões quanto ao futuro (ver, por exemplo, a página 130 de “Understanding Statistical Process Control” de Donald Wheeler e David Chambers, editado pela SPC Press: “What can be said for unstable processes? Not much. If a process is out of control, it hás failed to display a reasonable degree od consistency in the past. Therefore, it is illogical to expect that it will spontaneously begin to do so in the future. This severely limits the ability to predict the conformity of future product.” Na página 138 lê-se: “Any procedure for evaluating capability that does not also consider process stability will invariably yield a faulty picture of the process. Unstable processes are not predictable, while stable processes are predictable. No computation, no manipulation of the data, can ever overcome this fact.”

• Segundo o Juran Institute, para 320 amostras é aconselhado o uso de 9 classes num histograma, a figura mostra que foi usado um número exagerado de classes, o que pode dificultar a interpretação dos resultados. A figura revela uma distribuição em pente, sinal de prováveis erros no arredondamento dos dados!!!

Estranho que o mais importante no uso das cartas de controlo, as figuras 1 e 2 tivesse merecido pouca, ou nenhuma atenção.

Figura 4

A segunda figura ilustra que a variabilidade dentro de cada subgrupo está sob controlo. O que é importante, muito importante mesmo, porque é sempre muito mais difícil controlar a variabilidade do que a média do processo.

Figura 5

A primeira figura deveria suscitar várias questões. A carta das médias revela um processo que não está sob controlo estatístico, e chama a atenção para a variação entre amostras. O que é que poderá explicar a evolução ao longo do tempo? Será o efeito da temperatura ambiente a afectar a densidade do líquido? Será o efeito de um desgaste nas máquinas?

Assim, na nossa modesta opinião, em vez de começar a pensar em mudar o set-point para dar menos líquido aos clientes, deveria começar-se por investigar que factores poderão ser responsáveis por esta evolução, por esta deriva ao longo do tempo, sempre na mesma direcção.

Uns dias são melhores que outros (II)

Um dos temas que mais me tem intrigado nos últimos tempos é: OK, algumas empresas começam a usar o Balanced Scorecard e a monitorizar indicadores. E como é que tomam decisões? Que método seguem para interpretar os dados? Quando é que agem e quando é que ficam paradas?

Vejamos esta história...

Uns dias são melhores do que outros

Um dia, um amigo encontrou um gráfico que sumariava a “percentagem diária de pares defeituosos”, na parede do escritório do director geral de uma fábrica de sapatos.
Intrigado, o meu amigo perguntou ao director geral porque é que tinha o gráfico afixado na parede. Este respondeu que mantinha o gráfico para saber como é que a fábrica ia. Aí, o meu amigo, imediatamente retorquiu “Então, como é que vai a fábrica?”. Evidentemente nunca ninguém tinha feito essa pergunta ao director geral, porque ele fez uma pausa, olhou para o gráfico na parede, e depois disse, “Bem… uns dias são melhores do que outros!”

Apesar do director geral ter os dados representados sob a forma gráfica e sentir que estes eram suficientemente importantes para serem registados diariamente, ele não tinha um método formal para analisar e interpretar os valores.

Os dados têm de ser filtrados para se tornarem inteligíveis. Esta operação de filtragem tanto pode basear-se na experiência, nos pressupostos e presunção pessoal, como pode ser mais formal e objectiva. É claro, uma experiência inadequada, presunções erradas, ou pressupostos inapropriados podem resultar em interpretações incorrectas. Mesmo assim, muitos gestores ainda usam estas abordagens para analisar os dados, e no fim, tudo o que podem dizer é que… uns dias parecem ser melhores do que outros.

Sem o cálculo de limites, a série temporal de dados brutos neste gráfico pouco revela acerca da natureza do processo.

Uma vez calculados os limites, esta carta retrata o comportamento do processo e mostra que o processo é previsível, não são evidentes tendências ou qualquer sequência longa de pontos acima ou abaixo da linha central.

Foi Walter Shewhart (Economic Control of Quality of Manufactured Product, D. Van Nostrand Co., 1931) quem primeiro criou, uma forma eficaz de definir a “voz do processo”. Chamou-lhe carta de controlo, ainda que um nome mais adequado seja “carta do comportamento de um processo”. Uma carta do comportamento de um processo começa com a representação gráfica de uma série temporal. Adiciona-se uma linha central que serve de referência visual, para detectar mudanças ou tendências, e são desenhados limites (calculados a partir dos dados) equidistantes de cada lado da linha central. A chave para a eficácia destas cartas é a forma como os limites são calculados.

A carta “Percentagem diária de pares defeituosos: com limites calculados”, consiste numa sequência de valores isolados. Em outras situações, uma carta do comportamento de um processo pode ser baseada numa série temporal de valores médios, de amplitudes, ou uma outra função dos dados em bruto. Apesar de existirem diferentes tipos de cartas de comportamento de um processo, todas são interpretadas da mesma maneira, e todas revelam diferentes aspectos de um processo.

A carta do comportamento de um processo define não só a voz do processo, como também caracteriza o comportamento da série temporal. Por vezes, iremos encontrar séries temporais bem comportadas. Tais séries são previsíveis, coerentes e estáveis ao longo do tempo. Mais frequentemente, as séries temporais não são tão bem comportadas. As linhas horizontais, numa carta do comportamento de um processo, proporcionam pontos de referência para ajudar a ilustrar que tipo de comportamento é assumido por uma série temporal.

Parafraseando Shewart, diz-se que um processo é previsível quando, com base na experiência passada, podemos caracterizar, pelo menos dentro de certos limites, como é que o processo se comportará no futuro. Assim, a essência daquilo a que Shewart chamou “controlo estatístico” é a previsibilidade.

Esta distinção entre previsibilidade e imprevisibilidade é importante porque a capacidade de prever o futuro é essencial para os negócios. A previsibilidade é um valor importante para qualquer processo porque facilita o trabalho dos gestores. Quando um processo é imprevisível, a série temporal é imprevisível, e tentar fazer planos usando uma série temporal imprevisível, normalmente resulta mais em frustração do que em sucesso.

A terminologia de Shewart acerca de “variação controlada” e “variação não controlada” deve ser entendida no contexto de previsibilidade e imprevisibilidade, em vez de no sentido de ter capacidade de exercer controlo. O utilizador não estabelece os limites, assim, é mais correcto falar de “processos previsíveis” e de “processos imprevisíveis”.
A carta de comportamento de um processo relativa a “Percentagem diária de pares defeituosos: com limites calculados”, mostra uma série temporal que se mantém dentro dos limites calculados, sem qualquer indício óbvio de tendência ou sequência longa de pontos, acima ou abaixo da linha central. Assim, este processo parece ser previsível.

Desempenho previsível não é necessariamente a mesma coisa que desempenho desejável. É de salientar a forma como a carta de comportamento de um processo nos pode ajudar a interpretar os dados. Em primeiro lugar, a carta foi usada para caracterizar o comportamento dos dados: São previsíveis ou não? Em segundo lugar, a carta permite-nos prever o que esperar no futuro: a voz do processo.

Por fim, há que diferenciar a interpretação que o director geral faz dos dados, da interpretação baseada na carta de comportamento de um processo. Uns dias apenas parecem ser melhores do que outros. Na verdade, tanto os “bons” dias como os “maus” dias vieram do mesmo processo.

A menos que o processo seja modificado de forma relevante, a fábrica continuará a produzir qualquer número entre 7,7 e 29,3% de pares de sapatos defeituosos, com uma média diária de cerca de 18,5%. Assim, a empresa precisa de começar a fazer a reengenharia dos seus processos ou, arranjar um ponto de venda para os seus produtos defeituosos.

Tentar descobrir porque é que num dia a taxa de defeitos é de 10% e noutro é de 25% não tornará ninguém mais esperto. De facto, poderá até mesmo baixar o QI da empresa, ao encorajar as pessoas a acreditarem em falsas explicações.

A variação excepcional merece ser interpretada como um sinal de que algo é diferente, mas a variação rotineira não é sinal de mudança real. Conhecer a diferença é fundamental para fazer melhorias.

Adaptado de “What are Shewart’s charts” de Donald J. Wheeler, “Quality Digest Magazine” Janeiro de 1998

Finanças com taxímetro

A leitura deste título, no caderno de Economia do semanário Expresso do passado dia 22, fez-me viajar no tempo e recuar a um fim de tarde de 1992, onde após me acomodar no meu lugar, iniciava a viagem de ligação, por comboio, entre Kyoto e Tóquio, tendo por leitura um pequeno livro cheio de ironia “Understanding Variation – The key to managing chaos” de Donald J. Wheeler.

A propósito do velocímetro que aparece nos computadores dos funcionários do fisco, não há pessoa mais adepta de trabalhar com objectivos e metas quantificadas, do que eu, no entanto, há que saber ler os resultados, há que usar o pensamento sistémico e cartas de Shewart para interpretar os resultados… atentemos nesta história:

“In one plant, whenever it became clear that they would not meet the current montly’s production quota, the foreman would send a forklift to the warehouse to bring back skids of finished product. These units would then be unpacked, loaded on the conveyor, and sent down the packing line. As these units passed down the line, the automatic counters would count them as finished units. As a result of this exercice the department would have another “good” month and the foreman would not have to “explain a bad value.” Of course, at the end of the year, the warehouse inventory was short by about a million dollars worth of finished product. This shortage got the plant manager fired, naturally the new plant manager was nervous. He monitored the routine plant data very carefully, seeking explanations for all values which were unfavorable relative to the targets. Since the pressure to perform was maintained, the production foreman continued as before, and at the end of the fiscal year the warehouse was again about a million dollars short on inventory. The second plant manager was fired.

The new plant manager was very nervous. He took inventory after only three months. Of course the warehouse was about a quarter of a million short. At this point the manager took action – he built a fence around the plant site and placed guards at the gates. After another three months he had another inventory done – now they were a half-million short for the year! In desperation the manager built a fence around the warehouse itself and placed a guard on the gate. While this finally stopped the shrinkage in the warehouse, the production figures took a considerable dive.

Notice how the emphasis upon meeting the production target was the origin of all the turmoil in this case. People were fired and hired, money was spent, all because the production foreman did not lik to have to explain, month after month, why they had not met the production quota. When people are pressed to meet a target value there are three ways they can proceed:

1. they can work to improve the system;
2. they can distort the system;
3. or they can distort the data.

O poder das cartas de controlo de Shewart para distinguir sinal de ruído

Estes dois artigos ajudam numa introdução ao tema e, como diz o autor, chamam a atenção para a necessidade de distinguir sinal de ruído.

• Global warming?; e
• Teens who smoke?

Imaginemos um saco opaco com 20 esferas brancas e 20 esferas pretas, informação só conhecida pelos deuses. Se agitarmos o saco e retirarmos uma mancheia de esferas, podemos verificar que retirámos, por exemplo, 8 esferas brancas e 5 esferas pretas. Daí poderemos concluir que o saco, cujo conteúdo desconhecemos, tem cerca de 61% de esferas brancas e 39% de esferas pretas.
Continuemos com o exercício, se repusermos as 13 esferas no interior do saco e voltarmos a agitá-lo, podemos retirar uma segunda mancheia de esferas, imaginemos que agora encontramos, por exemplo, 7 esferas brancas e 6 esferas pretas. Agora, podemos concluir que o saco contém 54% de esferas brancas e 46% de esferas pretas!!!!

Parangonas dos "media": A % de esferas brancas baixou da primeira para a segunda tiragem!!!

Só que o conteúdo do saco nunca mudou.

"So how do you avoid being persuaded by propaganda? Start by realizing that while all data contain noise, only some data contain signals. If you don't know how to separate the probable noise from the potential signals, you are susceptible to being misled by the noise in the data. Others may use data to mislead you-or you may even mislead yourself. Shewhart's charts are the simplest way to separate signals from noise." Donald Wheeler in "Teens who smoke"