Weet wat je meet

Niets is zo praktisch als een goede theorie. Telkens ergens iemand het warm water terug uitvindt, resulteert dat in de ontwikkeling van een nieuw universeel toepasbaar theoretisch model. Dat blijkt dan in de praktijk meestal toch niet zo universeel toepasbaar.

De niet universele toepasbaarheid van grote inzichten leidt telkens weer tot het ontstaan van een hele rist aan variaties op het oorspronkelijke thema met telkens een bijhorende goeroe, een nieuwe bijbel en een nieuwe buzz. Bekende voorbeelden hebben betrekking op tijdsmanagement en op het werken met KPI’s: de stelregel is dat de resultaten die er mee te halen zijn maar zo goed zijn als de manier waarop de theorie wordt toegepast.

Tijdens bedrijfsbezoeken ben ik altijd erg nieuwsgierig naar de manier waarop organisaties, afdelingen of mensen zichzelf evalueren. Een manier om dat te doen, is het toepassen van KPI’s – het werken met sleutelindicatoren. Daarover is onder de noemer van “performance management” al menig boek geschreven. En uiteraard zit onder het cliché “weten is meten” een belangrijke grond van waarheid. Helaas in de praktijk vaak voorbijgegaan aan de vraag wat er eigenlijk werkelijk interessant is om te weten – én dus ook aan de vraag of de juiste dingen wel juist worden gemeten.

Onoordeelkundig gekozen KPI’s waar overmatig of blind op wordt gestuurd, kunnen tot heel wat kwalijke neveneffecten leiden, zeker op het vlak van kwaliteit. Zo bleek de operationeel verantwoordelijke van een bedrijf waar ik onlangs op bezoek was, exact te meten hoeveel kilogram er op elke productielijn per uur wordt verwerkt. Op mijn vraag voor wie dat interessante gegevens oplevert en waarom, bleef het even stil. Eigenlijk bleek dat het cijfer op zich voor niemand interessant is omdat op elke lijn telkens de bestellingen van één dag worden afgewerkt. De enige werknemers die met het bewuste getal iets doen, zijn de productiemedewerkers aan de lijn die er een sport van maken om zoveel mogelijk kilogram per uur te halen – los van het feit of ze nu nog veel of weinig bestellingen af te handelen hebben. Daardoor werken ze minder nauwkeurig met steeds terugkerende kwaliteitsproblemen tot gevolg. En op die problemen wordt vooralsnog niet gestuurd.

In dit voorbeeld ligt het verband tussen een onoordeelkundig gekozen KPI en kwalijke neveneffecten natuurlijk erg voor de hand. Het is jammer genoeg niet zo dat minder evidente voorbeelden minder schadelijk zouden zijn – integendeel. In de toegenomen complexiteit van de huidige bedrijfsomgeving komen we nog maar zelden weg met het lineaire “als dit, dan dat”-verklaren van de werkelijkheid.

Een andere valkuil is de vergelijking tussen de cockpit van een vliegtuig en het blind vertrouwen op de indicatoren op het bedrijfsdashboard. Je kan wel de juiste dingen meten maar niets of niemand garandeert dat je altijd de juiste gegevens krijgt. Zeker niet als in de praktijk procedures omzeild worden door slecht werkende machineonderdelen of eenvoudigweg om sneller te kunnen werken.

Een perfect werkend instrumentarium garandeert geen perfecte vlucht als de piloot niet over een vluchtplan beschikt en over een gezonde dosis boerenverstand om de vluchtgegevens te beoordelen en de machine in functie van de bestemming bij te sturen. Niets is zo praktisch als een goede theorie. Maar als universele verklaring van de werkelijkheid of als alibi, is ze meestal minder geschikt.