La evaluación del rendimiento de las prácticas avanzadas de producción en el marco del proyecto internacional high performance manufacturing: diseño y constraste empírico

Abstract

En las últimas décadas, el área de la producción ha desarrollado numerosas e importantes innovaciones tecnológicas y de gestión para contribuir a la mejora de la competitividad de las empresas. El objetivo final de estas innovaciones es alcanzar lo que se ha venido a llamar la World Class Manufacturing. Muchos de estos avances o innovaciones, a las que nos referiremos como Prácticas Avanzadas de Producción (PAPs), fueron creadas básicamente para ser implantadas en los entornos de fabricación, pero se han ido extendiendo a empresas de servicios e, incluso, a otras áreas empresariales. Unos de los temas fundamentales que se han venido estudiando alrededor de las PAPs es el diseño de sistemas de medición del rendimiento (PMS). Los PMS son claves para conocer la influencia que ejercen las PAPs en el rendimiento de la empresa. No obstante, en el contexto de las PAPs, los indicadores de rendimiento más estudiados históricamente han sido de carácter operativo, esto es, no financiero, en detrimento de los de naturaleza financiera. Esto puede deberse al hecho de la planta es la unidad de implementación por excelencia de las PAPs, y en este ámbito muchos de los indicadores financieros pierden sentido. Basándonos en todo lo anterior, este trabajo persigue un doble objetivo. Por un lado, analizar la literatura existente y proponer las variables (indicadores) que deberían utilizarse para la medición del rendimiento de las PAPs. Esto incluye tanto las escalas o indicadores para medir el grado de implementación de las PAPs, como los indicadores de rendimiento no financieros y financieros que deberían componer los PMS. La propuesta de los indicadores financieros será acotada teniendo en cuenta la naturaleza contable de las plantas de fabricación, ya sean: Cost Center o Profit/Invesment Center. Esta propuesta está dirigida a tres de las PAPs más importantes en los entornos HPM: Total Quality Management, Just in Time/Lean Manufacring y Total Productive Maintenance por ser prácticas exitosas y abarcar casi todas las actividades que conforman la cadena de valor (Cua et al., 2006). Por otro lado, testar empíricamente diferentes modelos de medición del rendimiento de las PAPs, compuestos por indicadores de implementación de las PAPs, así como por indicadores de rendimiento tanto no financiero/financiero, seleccionados en la fase anterior del estudio. En cuanto a la metodología, para el primer objetivo, se llevó a cabo un análisis sistemático de los trabajos publicados en revistas de alto impacto en las áreas de Gestión de la Producción y de Contabilidad de Gestión, según las clasificaciones de Chan et al. (2009) y Hsieh y Chang (2009), respectivamente. Para el segundo objetivo, el análisis empírico de los modelos se realizó mediante modelización de ecuaciones estructurales basada en la varianza. Se analizaron distintos modelos con dos muestras diferentes, una con 21 plantas españolas y otra con 40 plantas europeas. Los datos de estas muestras fueron tomados de una base de datos primaria recogida mediante la aplicación de una encuesta, y de dos bases de datos comerciales con información financiera sobre empresas. Los principales resultados de la investigación fueron una propuesta de indicadores para la medición del rendimiento de la implantación de las PAPs, así como los resultados de su contrastación empírica en diferentes modelos y con distintas muestras. En cuanto a la propuesta, se han seleccionado un promedio de 5 indicadores de implementación por cada PAP, 12 indicadores de rendimiento operativo y 13 indicadores financieros. Los indicadores financieros se han dividido según la naturaleza contable de cada planta, Cost Center o Profit/Invesment Center. Por lo que se refiere a los resultados de los estudios empíricos, se ha comprobado que, en general, existe una relación positiva entre las PAPs y el rendimiento no financiero y financiero, aunque también se han observado diferencias en función de los indicadores y los tipos de constructos incluidos en los modelos.