JOSÉ CONTRERAS M 10 ABRIL 2023
Cuando se recogen sin rigor los datos, cuando los datos son falsos, cuando el análisis es incorrecto, cuando se manipulan los resultados; entonces el resultado “estadístico” se transforma en mentira. Y puede ser tan grande la distorsión, que a veces, supera a la mentira desvergonzada, esto lo leí de un Premio Nobel de Física de nombre Piotr Leonídovich Kapitsa.
Es entonces cuando algunos se confunden y piensan (o intentan que otros crean) que “la estadística no sirve”, ¿pero qué los lleva a tal opinión? Revisemos las empresas y aflorará qué o quiénes son los que hasta el momento no demuestran suficiente competencia son los que generan estas opiniones y me pregunto: ¿Será por ignorancia, desidia, mala intención o porque no entienden a la estadística?
De manera convencional la estadística se divide en descriptiva e inductiva. La primera desarrolla los métodos para el tratamiento de datos numéricos que comprenden generalizaciones. Por su parte, cuando se habla de predicciones, estimaciones o se toman decisiones considerando la incertidumbre, se hace referencia a los métodos de la estadística inductiva o también llamada Inferencial.
Ambas técnicas las podemos emplear sobradamente en las prácticas de mantenimiento cuyo sentido es la evaluación y el análisis de los riesgos cuando hay que generalizar resultados o tomar decisiones (pensemos, por ejemplo, en prácticas de Mantenimiento Predictivo, Centrado en la Confiabilidad, basado en riesgo, en el Control Estadístico de Procesos, es decir, cualquier metodología que trabaje con medidas).
El célebre estudio realizado en la década de los 70’s que reflejó que en la aviación los patrones de fallas se ajustan, en su mayoría, a distribuciones teóricas, que no son precisamente Weibull, es el resultado coherente de la aplicación de métodos de la estadística inductiva.
Para nada es asombroso el resultado. Lo sorprendente es que la idea que existía ―relacionada con el ajuste de la distribución de fallas de todos los componentes y sistemas a una distribución según la curva de bañera— perdurara durante décadas debido a una falsa premisa que demoró en superarse, hasta que la publicación del estudio evidenció que existían varios patrones de fallas posibles y coexistiendo.
Un modo de pensar estadístico acepta que los datos presentan una distribución, están dispersos y que todo proceso sufre variaciones. ¿En qué medida se podrá obtener información útil de la distribución y dispersión de los datos? Ello dependerá de la aplicación práctica de los métodos estadísticos que están ahí y listos para ser utilizados por los mantenedores de hoy día.
De mis múltiples experiencias en entrenamientos de mantenimiento y confiabilidad, he insistido categóricamente en la necesidad de aprender a utilizar y aprovechar estos modelos matemáticos y que nos apoyemos en ellos en la toma de decisiones, no para que la estadística tome decisiones por nosotros sino que nos apoyemos en estos modelos que no hacen otra cosa que ordenar nuestros datos y convertirlos en información.
En una buena cantidad de oportunidades me he encontrado con varias fuerzas que se oponen al uso de estas herramientas estadísticas porque su implementación obliga a algunos cambios en el status-quo o porque ahora hay que hacer esfuerzos cognitivos mayores, también me consigo los que no justifican estos estudios por aquello de que “sabes cuanto tiempo debo esperar para tener suficientes datos” y yo siempre le respondo “si desde un principio hubieses registrado estos datos no crees que ya tendrías los suficientes” y por último me consigo en las empresas aquello que llaman reactancia que no es otra cosa a la oposición de la gente a ser cambiada por otras.
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