Los libros y yo

Hace un tiempo ya que se cruzó esta idea por mi mente: qué interesante sería tener una lista de los libros que he leído… sería una forma de currículum no tradicional. Quienes no me conocen podrían hacerse una imagen (espero que positiva) de quién soy, en base a qué cosas me gusta leer.

Pasaron unos cuantos meses antes de que comenzara a plasmar por escrito esta lista, pero luego de algún tiempo de desempolvar libros de estantes no muy frecuentados por estos días finalmente la tarea está completa.

Antes de comenzar a develar esta valiosa información personal, vienen bien unas pocas aclaraciones:

·        - No están incluidos aquellos libros que leí y estudié durante mi carrera universitaria. Fueron muchos, pero casi ninguno fue leído, digamos, "voluntariamente", así que considero que no agrega valor ahora. El título obtenido en mi graduación es una prueba de que fueron leídos.

·        - Aún teniendo en cuenta la anterior exclusión, la lista que sigue no está completa. Aunque conservo casi todos los libros que leí, algunos fueron donados, regalados o prestados. Son una mínima parte, pero no me quedó “registro” de ellos.

·       - Por último algunos libros que conservo decidí no incluirlos porque son material de consulta, más que de lectura general. Son libros que consulto en forma más o menos regular. A pesar de esta decisión, verán en la lista varios libros a los cuales considerarían como textos de consulta profesional. Si están en mi lista, es porque la primera vez que los leí lo hice por interés de aprender, algunos continuaron como material de consulta y otros hace meses o años que descansan en algún estante de mi casa.

Bueno, vayamos al grano. Y una última aclaración: la lista no está ordenada por fecha de lectura, sino más bien por el lugar donde están en los estantes.

Uno de mis mayores intereses es la ciencia en general, con marcada preferencia por la astronomía y las matemáticas. Así que comienzo por estas materias y estos son los libros que abren mi lista:

Martin Bojowald, Antes del Big Bang. Debate.

Stephen Hawking / Leonard Mlodinow, Brevísima historia del tiempo. Crítica.

Stephen Hawking, El universo en una cáscara de nuez. Crítica.

Stephen Hawking, Historia del tiempo. Grijalbo Mondadori.

Stephen Hawking, Agujeros negros y pequeños universos. Planeta.

Stephen Hawking, La teoría del todo. Debate.

J. P. McEnroy, Hawking para principiantes. Era Naciente.

J. Schwartz, Einstein para principiantes. Era Naciente.

J. P. McEnroy, Teoría cuántica para principiantes. Era Naciente.

Paul Couderc, La relatividad. Eudeba.

Stephen Hawking / Leonard Mlodinow, El gran diseño. Crítica.

Clifford A. Pickover, El libro de las matemáticas. Librero.

Malba Tahan, Matemática divertida y curiosa. Pluma y papel.

Adrián Paenza, ¿Matemáticas estas ahí? (serie completa). Siglo XXI.

Nassim Nicholas Taleb, ¿Existe la suerte? Paidos.

Guillermo Martínez / Gustavo Piñeiro, Gödel para todos. Seix Barral.

Ian Stewart, La historia de las matemáticas. Crítica.

Denis Guedj, El imperio de los números. Blume.

Ian Stewart, Baúl de tesoros matemáticos. Crítica.

Claudi Alsina, Asesinatos matemáticos. Ariel.

Stephen Hawking, La gran ilusión. Las grandes obras de Albert Einstein. Crítica.*

Ian Stewart, Las matemáticas de la vida. Crítica.*

*No leí por completo los dos libros del final del párrafo. Aprovecho para mencionar que en los párrafos que siguen de mi lista de lectura, los mostrados en letra itálica son los que no terminé de leer.

Otros de mis intereses son los idiomas y la lingüística en general:

Sterling Johnson, English as a f*cking second language. St. Martin's Griffin.

Louis Jean Calvet, Historia de la escritura. Paidos.

Ferdinand de Saussure, Curso de lingüística general. Tomos I y II. Losada.

Raffaele Simone, Fundamentos de lingüística. Ariel.

Andrew Radford y otros, Introducción a la lingüística. Cambridge.

Y también la música, especialmente la clásica…

Pogue / Speck, Música clásica para dummies. Norma.

Horacio Sanguinetti, Cómo se escucha la música clásica. Planeta.

Marcelo Arce, Momentos musicales. Un recorrido por la música clásica. El Ateneo.

Marcelo Arce, Música y compositores a través del tiempo. El Ateneo.

Pola Suárez Urtubey, La ópera. 400 años de magia. Claridad.

Matthew Rye / Luis Suñén, 1001 discos de música clásica que hay que escuchar antes de morir. Grijalbo.

Unos pocos libros de temas varios (biografías, egiptología, pintura, entre otros temas):

Irving Stone, La agonía y el éxtasis. Ediciones B.

Christian Jacq, La sabiduría viva del antiguo Egipto. El enigma de la piedra. Planeta.

John Anthony West, La serpiente celeste. Grijalbo.

Stanley Bing, ¿Que haría Maquiavelo? Vergara.

Paul Cobley, Semiótica para principiantes. Era Naciente.

Gilles Néret, Dalí. Taschen.

Robert Descharnes / Gilles Néret, Dalí. Taschen.

Jean Pierre Vernant, Erase una vez... El universo, los dioses, los hombres. FCE.

Pasemos ahora a aquellos textos estrechamente relacionados con el desarrollo de mi profesión actual. Hablo de Lean Six Sigma, management , leadership y asuntos relacionados (cuando vi la lista completa tomé conciencia de que había leído bastante al respecto):

Craig Gygi / N. DeCarlo / B. Williams, Six Sigma for dummies. Wiley Publishing.

B. Wheat / Ch. Mills / M. Carnell, Leaning into Six Sigma. Norma.

Kjell B. Zandin, MOST. Work measurement systems. Marcel Dekker.

Peter S. Pande / Larry Holpp, ¿Qué es Seis Sigma? McGraw-Hill.

Raúl Molteni / Oscar Cecchi, El liderazgo del Lean Six Sigma. Macchi.

Greg Brue, Seis Sigma para directivos. McGraw-Hill.

Joseph De Feo / William Barnard, Más allá de Seis Sigma. Estrategias para general valor. McGraw-Hill.

Peter S. Pande y otros, Las claves prácticas de Seis Sigma. Una guía dirigida a los equipos de mejora de procesos. McGraw-Hill.

Peter S. Pande y otros, Las claves de Seis Sigma. McGraw-Hill.

Max de Pree, El liderazgo es un arte. Hacia una organización más humana, participativa y creativa. Vergara.

Gerry Spence, Convencer para ganar. El arte de argumentar con éxito. Emece.

Arch Lustberg, Cómo ganar cuando realmente importa. Granica.

Max de Pree, El auténtico liderazgo. Los atributos esenciales de un gran líder. Vergara.

Allan R. Cohen / David L. Bradford, Use la persuasión, no la autoridad. Vergara.

Pablo da Silveira, Cómo ganar discusiones. Taurus.

Catherine Cudicio, Cómo comprender la PNL. Granica.

Tony Buzán y otros, La inteligencia del líder. Ediciones Deusto.

Colin Clark, Cómo transmitir instrucciones con eficacia. Ediciones Deusto.

Patrick Forsyth, Cómo motivar a la gente. The Sunday Times.

Andrew Bradbury, Desarrolle sus habilidades con PNL. The Sunday Times.

P. J. O'Grady, Just in time. Una estrategia fundamental para los jefes de producción. McGraw-Hill.

Roy L. Harmon / Leroy D. Peterson, Reinventar la fabrica. Como introducir mejoras sensibles en la producción industrial. Andersen Consulting.

Rafael Aguayo, El método Deming. Vergara.

Domenec Biosca, Cómo aplicar con éxito en los 90's los círculos de calidad y volver más competente al personal. CDN.

Pierre Béranger, En busca de la excelencia industrial. Just in time: las nuevas reglas de la producción. CDN.

Raymond L. Manganelli / Mark M. Klein, Cómo hacer reingeniería. Norma.

Richard J. Schonberger, Manufactura de categoría mundial. Norma.

Ruben Roberto Rico, Total quality management. Macchi.

Chang / Niedzwiecki, Las herramientas para la mejora continua. Vol. 1 y 2. Granica.

Chang, Mejora continua de procesos. Granica.

Eliyahu M. Goldratt, No es cuestión de suerte. Díaz de Santos.

Eliyahu M. Goldratt / Jeff Cox, La meta. Un proceso de mejora continua. Díaz de Santos.

Eliyahu M. Goldratt, Cadena crítica. Díaz de Santos.

Martha Alles, Elija al mejor. Como entrevistar por competencias. Granica.

Carolyn Nilson, Cómo formar a su personal. Técnicas de entrenamiento para no especialistas. Granica.

Pablo Lledó y otros, Administración Lean de proyectos. Eficiencia en la gestión de múltiples proyectos. Pearson.

Manuel Rajadell / José Luis Sánchez, Lean manufacturing. La evidencia de una necesidad. Díaz de Santos.

Chris Chen / Hadley Roth, The big book of Six Sigma training games. McGraw-Hill.

Martha Alles, Cómo delegar efectivamente en 12 pasos. Granica.

S. R. Covey, Los siete hábitos de la gente altamente efectiva. Paidos.

Edward de Bono, Seis sombreros para pensar. Granica.

Edward Russell-Walling, 50 cosas que hay que saber sobre management. Ariel.

Jeffrey K. Liker, Toyota. Cómo el fabricante más grande del mundo alcanzó el éxito. Norma.

Julián Salvarredy y otros, Gerenciamiento de proyectos con MS Excel y Project Omicron System.

Nassir Sapag Chain / Reinaldo Sapag Chain, Preparación y evaluación de proyectos. McGraw-Hill.

Carol Bausore y otros, Mejorar la comunicación en inglés. Granica.

Antes de pasar a los libros de ficción, quiero mencionar unos pocos relacionados con la industria en la que trabajo. Si bien son libros destinados a consulta, leí buena parte de ellos como perfeccionamiento profesional:

Manley, Tecnología de la industria galletera. Acribia.

G. Quaglia, Ciencia y tecnología de la panificación. Acribia.

J. Calaveras, Tratado de panificación y bollería. Acribia.

Bien, pasemos a la ficción y terminemos esta lista. Mis favoritas son la fantasía y la ciencia ficción, especialmente las obras de Tolkien, Clarke y de Asimov, así que casi todo lo que sigue es de ellos, a saber:

Arthur Clarke / Baxter, Luz de otros tiempos. Emece.

Arthur Clarke / Gentry Lee, Rama II. Emece.

Arthur Clarke, Cita con Rama. Emece.

Arthur Clarke, El jardín de Rama. Emece.

Arthur Clarke, El martillo de Dios. Emece.

Arthur Clarke, Rama revelada. Emece.

Chris Smith, El señor de los anillos, armas y batallas. Minotauro.

Christian Jacq, La piedra de luz (4 tomos). Planeta.

David Colbert, Los mundos mágicos de El señor de los anillos. Ediciones B.

David Day, El anillo de Tolkien. Minotauro.

David Day, El Hobbit, etimología de una historia. Timun Mas.

David Day, Enciclopedia ilustrada Tolkien. Timun Mas.

G. Repún / E. Melatoni, Tolkien para principiantes. Era Naciente.

Hiñakin Bacaikú, Los cuentos de García. Ediciones del Citrino.

Isaac Asimov, "X" representa lo desconocido. Plaza & Janes.

Isaac Asimov, Cuentos completos I y II. Ediciones B.

Isaac Asimov, Fundación e imperio. Plaza & Janes.

Isaac Asimov, Fundación. Plaza & Janes.

Isaac Asimov, Los límites de la Fundación. Plaza & Janes.

Isaac Asimov, Segunda Fundación. Plaza & Janes.

J. R. R. Tolkien, Egidio el granjero de Ham / Hoja de Niggle / El herrero de Wootton Mayor. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, El Hobbit anotado. Anotado por Douglas A. Anderson. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, El Hobbit. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, El libro de los cuentos perdidos I y II. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, El retorno de la sombra. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, El señor Bliss. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, El señor de los anillos (3 tomos). Minotauro.

J. R. R. Tolkien, El señor de los anillos. Apéndices. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, El Silmarillion. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, La traición de Isengard. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, Los hijos de Húrin. Minotauro.

J. R. R. Tolkien, Roverandom. Minotauro.

Julio Verne, París en el siglo XX.

Karen Wynn Fonstad, Atlas de la Tierra Media. Odin.

Lin Carter, El origen de El señor de los anillos. Ediciones B.

Ray Bradbury, A ciegas. Emece.

Ray Bradbury, Más rápido que la vista. Emece.

Robert J. Sawyer, El cálculo de Dios. Nova.

Valerio Massimo Manfredi, Akropolis. Grijalbo.

Varios autores, La creme de la ciencia ficción. Emece.

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¿Lean, Six Sigma o TOC? - 2da. Parte

Lean se enfoca en eliminar los desperdicios de un proceso, desperdicios que no agregan valor para el cliente. De esa manera simplifica los procesos y aumenta el flujo de los mismos, reduciendo los tiempos de ciclos y de entrega.

Six Sigma se enfoca en eliminar los defectos y las variaciones en los procesos. Basa su éxito en el uso sistemático de un método de resolución de problemas, llamado DMAIC, que identifica las causas de los problemas, verifica que sean las causas reales y encuentra la forma de eliminarlas o reducir sus efectos.

TOC es un método sistemático para identificar las restricciones de un proceso (cuellos de botella), eliminarlas o reducirlas haciendo visible en el camino otras restricciones para las cuales se repite el proceso de eliminación, volviendo a comenzar el ciclo una y otra vez en busca de la mejora continua.

Ya hablé de esto con un poco más de detalle en una entrada anterior, a la que se puede acceder haciendo click aquí.

En esta segunda parte me propongo comentar cuáles son las desventajas de cada uno, partiendo de la suposición que alguien pretenda usar sólo uno de estos métodos prescindiendo de los otros dos.



Desventajas de usar sólo Six Sigma

Uno de los primeros errores que suelen cometerse cuando se comienza a usar Six Sigma es pretender usarlo para resolver cualquier problema. Esta situación generalmente se agrava por el hecho de que en los comienzos los usuarios no tienen la experiencia suficiente.

Usar Six Sigma para cualquier tipo de problema acarrea dos posibles consecuencias. Una es usarlo para casos que no aplican a Six Sigma, tales como aquellos cuya solución es conocida, o que no representan una situación crítica para el negocio, por mencionar un par de ejemplos.
Consecuencia: es como aflojar un tornillo con un martillo: fracaso del proyecto casi asegurado.

Otro efecto negativo de usar Six Sigma para todo es que estemos tratando con casos que no requieren una disciplina de mejora tan rigurosa y que pueden resolverse con herramientas más sencillas y hasta más adecuadas. Podría aplicar muy bien en estos casos, alguna herramienta de Lean, por ejemplo.
El método DMAIC, usado por Six Sigma, involucra el uso de estadística tanto para medir el problema como para verificar que las causas identificadas sean realmente las causas raíz del problema. El método DMAIC garantiza el éxito justamente por el hecho de usar estadística. Y eso, suele ser demasiado esfuerzo para resolver algunos problemas que requieren mucho menos recursos que Six Sigma.
Consecuencia: uso ineficiente de recursos, aplicación de herramientas más complejas que lo necesario.

Una limitación adicional de usar sólo Six Sigma es que pueden no tenerse en cuenta las interacciones de los procesos. Cuando se aplica Six Sigma para resolver problemas complejos suele acotarse el alcance y entonces se analiza sólo una etapa o parte del proceso total, con frecuencia, el área donde parece originarse el problema. Al hacer eso y concentrarse en una parte, pueden ignorarse los efectos de las interacciones con las demás partes del proceso total.


Desventajas de usar sólo Lean Manufacturing

Hay probablemente dos formas de analizar esto y prefiero aclarar el punto desde el comienzo. Una es considerar Lean, a aquel conjunto de herramientas que "compilaron" en Japón, más precisamente en Toyota, tendientes a resolver situaciones puramente relacionadas con los procesos productivos de bienes, autos en el caso original. La segunda forma es considerar el concepto general y actual de Lean, es decir, todas esas herramientas más el ciclo PDCA que hace las veces del DMAIC de Six Sigma y que Lean aplica cuando las herramientas básicas no logran identificar y/o eliminar la causa raíz del problema.
Aclaro esto porque puede parecer que teniendo el PDCA disponible, se podría prescindir de Six Sigma.

Y en mi opinión (y de mucha otra gente), el PDCA no suple integralmente a Six Sigma.
Justamente, la desventaja de usar sólo Lean, aún cuando se haga aplicación rigurosa y frecuente del ciclo PDCA, es que no tiene las herramientas estadísticas para hacer frente a problemas más complejos.


Desventajas de usar sólo TOC

No creo que esta situación pueda ir mucho más allá del inicio. La Teoría de Restricciones se enfoca en manejar con eficiencia las restricciones de un sistema o proceso, esto es, identificarlas, llevarlas a su estado más eficiente (reducir o eliminar la restricción) y ajustar el sistema a la nueva restricción que con seguridad aparece: en todo proceso debe haber siempre un cuello de botella.
La TOC es clara y efectiva, pero por sí sola no proporciona las herramientas para realizar las mejoras una vez que se identifica lo que hay que mejorar, de modo que tiene que recurrir a cualquier otro método o herramienta o buena práctica que le permita resolver la restricción.
Es por esto que digo que no puede usarse sola, no tiene sentido. Más tarde o más temprano, se debe recurrir a ayuda adicional, que puede provenir de Lean, Six Sigma u otras fuentes.

Fuente consultada:
Nave, Dave. "How to compare Six Sigma, Lean and Theory of Constraints". (C) 2002 ASQ.

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Lecturas (IV)

Ian Stewart, nacido en 1945, es catedrático de Matemáticas en la Universidad de Warwick, miembro de la Royal Society y distinguido divulgador científico. Es autor, entre otras obras, de ¿Es Dios un geómetra?, ¿Juega Dios a los dados?, El segundo secreto de la vida, Locos por las matemáticas, Cartas a una joven matemática, Belleza y verdad, Cómo cortar un pastel, La cuadratura del cuadrado e Historia de las matemáticas de los últimos 10.000 años (libro que ya leí, que me pareció muy bueno).

Hace pocos días terminé de leer su última publicación: "Baúl de tesoros matemáticos" que es una colección muy interesante de acertijos, curiosidades, historias y problemas matemáticos.

Stewart va mezclando los temas simples, complicados, anecdóticos, entretenidos y otros incluso divertidos y con eso logra un libro excelente e imposible de dejar antes de llegar al final.

Los temas están muy bien explicados y aún cuando el lector no sea especialista en esta ciencia y algunos casos de matemática avanzada no sean sencillos de entender, el autor logra con su lenguaje sencillo y claro que los mismos sean muy accesibles, al menos para llegar a un entendimiento básico de los contenidos.

Varios de los problemas que se plantean no están resueltos en el cuerpo principal del libro para que el lector tenga oportunidad de resolverlos. En todos esos casos, la resolución y el resultado se puede encontrar en las últimas páginas.

La edición de Crítica (Barcelona) es de tapas duras y 317 páginas cosidas, de excelente calidad.

En síntesis, excelente material muy bien explicado y presentado, excelentes contenido y continente.
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Lecturas (III)

Para las teorías de Albert Einstein la frontera es ese punto donde parece haber surgido todo el universo tal como lo conocemos hoy (¿realmente lo conocemos?). Esas grandes teorías sin embargo, no permiten calcular nada en el punto que llamamos Big Bang, la Gran Explosión.

Un poco más acá en el tiempo, Stephen Hawking afirma que preguntar qué había antes del Big Bang es tan absurdo como preguntar qué hay al norte del polo Norte.

Sin embargo, Martín Bojowald, nacido en 1973 y físico egresado del prestigioso Instituto Max Planck recopila en este libro las últimas “tendencias” de la física y la cosmología que acercan fórmulas y cálculos tan cerca como nunca se ha llegado del Big Bang, incluso van más allá, es decir, antes de ese “momento”.


Bojowald no usa ninguna fórmula matemática en todo el libro sino sólo palabras, y eso es bastante mérito para un tema como este.
Pero, a no confundirse. El asunto es complejo y si no se usan fórmulas por lo menos el autor debe usar lenguaje científico. Los primeros capítulos son accesibles casi para cualquiera interesado en estos temas y que haya leído publicaciones o noticias y esté un poco al tanto de los mismos.
A medida que se avanza, ya se requieren algunas nociones de físico-química, termodinámica y cosas por el estilo, de nivel universitario. Hasta ahí todo bien conmigo.

Los últimos capítulos, en especial desde el dedicado exclusivamente a los agujeros negros se hacen más complicados de entender. El autor hace uso indiscriminado de todo tipo de vocabulario astrofísico, mezclando además todos los conceptos que mencionó en capítulos anteriores. De forma que si alguno no le quedó claro al lector, la comprensión de los últimos capítulos se hace un poco difícil.

“Antes del Big Bang. Una Historia Completa del Universo” es un libro recomendable para el público asiduo a la divulgación científica, pero no es para cualquiera.
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¿Lean, Six Sigma o TOC?

Algunos se plantean esta clase de pregunta al momento de comenzar con la implementación de metodologías de mejora continua, pero la realidad es que ese cuestionamiento no tiene sentido. Es casi como preguntarse si para la formación profesional conviene más estudiar inglés o adquirir experiencia en diferentes roles laborales… ¡ambas cosas son casi igual de importantes!

Hoy en día, tanto la cultura Six Sigma como el conjunto de principios y herramientas de Lean Manufacturing son igual de importantes, por no decir, a esta altura, imprescindibles. Algo similar sucede con la Teoría de las Restricciones o TOC por sus iniciales en inglés (Theory of Constraints).

Los principales propósitos de estos sistemas de mejora son diferentes. Six Sigma busca reducir la variación en los procesos, los defectos y los tiempos de ciclo. En cambio, Lean es aplicable a la remoción de los desperdicios de un proceso (scrap, reprocesos, movimiento de materiales, acumulación de inventarios, etc) y a la consecuente mejora del flujo del proceso.

Por último, la Teoría de las Restricciones busca manejar y eliminar las restricciones presentes en el proceso.

Puede ser útil que ahora defina brevemente los conceptos mencionados. Las siguientes definiciones son válidas en este ámbito de los programas y métodos de mejora.

Flujo: es el tiempo que transcurre desde el ingreso de las materias primas hasta la salida del producto final.

Desperdicio: es todo lo que no es estrictamente necesario para producir un bien o un servicio. Es aquello que no agrega valor al producto de un proceso.

Restricción: es todo elemento de un proceso que impide o demora el flujo del mismo, es también conocida como el "cuello de botella" de un proceso.

Debido a que los propósitos de estas metodologías son distintos entre sí, también se enfocan en diferentes elementos de un proceso. Six Sigma hace foco en los problemas, Lean en el flujo y la TOC en los cuellos de botella o restricciones.

Justamente el enfoque es una de las más importantes semejanzas entre Lean y TOC: ambos mejoran finalmente el flujo del proceso.

La ventaja de Lean por sobre TOC, según mi opinión, es que además del método ofrece una serie completa de herramientas exitosamente probadas, con lo que puede decirse que el programa Lean ofrece un paquete completo ya listo para ser utilizado, a diferencia de TOC que ofrece un claro método para identificar las restricciones pero no presenta herramientas propias para alcanzar el objetivo.

Algunos defensores de cada programa por sobre los otros suelen creer que la aplicación de los mismos puede salvar a una organización de todos sus problemas, pero esto no es así. Cada uno es aplicable en diferentes circunstancias y será más exitoso que otro de acuerdo a la cultura de la organización y a cuáles problemas se necesite resolver prioritariamente.

Lo bueno es que estos programas pueden –y a mi entender, deben- complementarse.

Mi primer contacto con estas metodologías fue con Six Sigma. Reconozco que es mi preferida, pero también que no es adecuada para cualquier cosa. Asociada con Lean es más que doblemente poderosa. La TOC es un enfoque diferente de eliminación de problemas, tan válida como cualquier otra metodología, pero en mi opinión no debe mezclarse con Six Sigma. O se usa una o la otra, pero no ambas simultáneamente.

Creo que la alianza Lean-Six Sigma es más que adecuada para resolver casi cualquier problema de una organización y si aún no se ha comenzado con este tipo de programas, yo aconsejo comenzar con una implementación criteriosa de Lean y Six Sigma, adaptada a las reales circunstancias y cultura de cada organización en particular.

Los tres sistemas de mejora tienen un método o conjunto reducido de pasos para avanzar desde el problema hasta la solución del mismo. Aquí corren con ventaja Six Sigma y la TOC puesto que sus métodos son más generales y adaptables a cualquier tipo de problemas, mientras que Lean basa su método casi exclusivamente en la mejora del flujo de un proceso. Seguramente habrá opiniones que difieran con esta afirmación, sin embargo, creo que el uso de métodos o ciclos de mejora tales como PDCA o DMAIC (este último es el que usa Six Sigma) son mucho más ampliamente aplicables a casi cualquier situación y por ello, aún cuando uno no haga uso extensivo de la estadística asociada con Six Sigma, puede usar el ciclo DMAIC para identificar y eliminar las causas del problema que quiere atacar. Definitivamente, hay situaciones en las que Lean no resulta apropiado y es aquí donde el uso conjunto de Six Sigma (o el ciclo DMAIC, si alcanza con eso) y Lean es una alianza más que satisfactoria.

Por supuesto, los tres programas tienen desventajas. Algunas las he mencionado sutilmente aquí al momento de compararlos, así que no están debidamente analizadas. Eso lo dejo para desarrollar en una próxima entrada.

Bibliografía: D. Nave; "How to compare Six Sigma, Lean and the Theory of Constraints";www.asq.org; 2002.

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Lecturas

Mi formación universitaria está vinculada a la ciencias duras aunque desde niño siempre sentí curiosidad por cualquier tipo de conocimiento científico que pudiera adquirir.

Gran parte de los programas de televisión que miro corresponden a alguna clase de ciencia dentro de un amplio espectro: historia, antropología, geología, física, ingeniería, matemáticas, etc.. etc.. Es decir, casi cualquier cosa que se puede encontrar en Discovery Channel o Nat Geo o cualquier otro canal de ese estilo.

Un párrafo aparte merecen la astronomía y la física. A estas ciencias les dedico principalmente mis lecturas. Las obras más recientes que he leído son:

Stephen Hawking, El universo en una cáscara de nuez, Crítica Planeta (2002).

Stephen Hawking & Leonard Mlodinow, Brevísima historia del tiempo, Crítica (2005).

Stephen Hawking, Historia del tiempo, Grijalbo (1995).

Stephen Hawking, Agujeros negros y pequeños universos, Planeta (1994).

Stephen Hawking, La teoría del todo: el origen y el destino del universo, Ed. Sudamericana (2008).

Stephen Hawking, La gran ilusión: las grandes obras de Albert Einstein, Crítica (2008).

Debo reconocer que no pude terminar de leer este último libro. La lectura de los originales de las teorías de Einstein requiere un conocimiento de la matemática bastante avanzado para poder seguir el hilo de todas sus conclusiones. La obra no está dirigida a matemáticos, pero hay conceptos que no se pueden explicar sólo con palabras. Debo retomar este libro con más tiempo y dedicación y llegar al final del mismo. Es una tarea pendiente.

Y no sólo por entender a Einstein, sino porque otra de mis pasiones son las matemáticas. A propósito, el último libro de ciencia que leí es:

Ian Stewart, Historia de las matemáticas en los últimos 10.000 años, Crítica (2007).

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