Articulo de referencia

Efecto de la curva de experiencia

Un ejemplo de los efectos de la curva de experiencia: la ley de Swanson establece que los precios de los módulos solares han caído aproximadamente un 20 % por cada duplicación d...

Un ejemplo de los efectos de la curva de experiencia: la ley de Swanson establece que los precios de los módulos solares han caído aproximadamente un 20 % por cada duplicación de la capacidad instalada. [ 1 ] [ 2 ]

En la industria , los modelos del efecto de la curva de aprendizaje o experiencia expresan la relación entre la experiencia en la producción de un bien y la eficiencia de dicha producción, específicamente, las ganancias de eficiencia que resultan de la inversión en el esfuerzo. Este efecto tiene importantes implicaciones para los costos [ 3 ] y la cuota de mercado, lo que puede aumentar la ventaja competitiva con el tiempo. [ 4 ]

Historia: de las curvas de aprendizaje psicológico al efecto de la curva de aprendizaje

Una de las primeras demostraciones empíricas de las curvas de aprendizaje fue realizada en 1885 por el psicólogo alemán Hermann Ebbinghaus . Ebbinghaus investigaba la dificultad de memorizar estímulos verbales. [ 5 ] [ 6 ] Descubrió que el rendimiento aumentaba en proporción a la experiencia (práctica y pruebas) en la memorización del conjunto de palabras. (Se ofrece más información sobre los complejos procesos de aprendizaje en el artículo sobre la curva de aprendizaje ).

La ley de Wright y el descubrimiento del efecto de la curva de aprendizaje.

Esto se generalizó posteriormente a: Cuantas más veces se haya realizado una tarea, menos tiempo se requerirá en cada iteración subsiguiente. Esta relación probablemente fue cuantificada por primera vez en el entorno industrial en 1936 por Theodore Paul Wright , un ingeniero de Curtiss-Wright en los Estados Unidos . [ 7 ] Wright descubrió que cada vez que se duplicaba la producción total de aeronaves , el tiempo de mano de obra requerido para una nueva aeronave disminuía en un 20%. Esto se ha conocido como la "ley de Wright". Estudios en otras industrias han arrojado diferentes valores porcentuales (que van desde solo un par de por ciento hasta el 30%), pero en la mayoría de los casos, el valor en cada industria fue un porcentaje constante y no varió en diferentes escalas de operación. El modelo de curva de aprendizaje postula que por cada duplicación de la cantidad total de artículos producidos, los costos disminuyen en una proporción fija. Generalmente, la producción de cualquier bien o servicio muestra el efecto de la curva de aprendizaje o curva de experiencia. Cada vez que se duplica el volumen acumulado, los costos de valor agregado (incluidos administración, marketing, distribución y fabricación) disminuyen en un porcentaje constante.

The phrase experience curve was proposed by Bruce D. Henderson, the founder of the Boston Consulting Group (BCG), based on analyses of overall cost behavior in the 1960s.[4] While accepting that the learning curve formed an attractive explanation, he used the name experience curve, suggesting that "the two are related, but quite different."[4] In 1968, Henderson and BCG began to emphasize the implications of the experience curve for strategy.[8] Research by BCG in the 1960s and 70s observed experience curve effects for various industries that ranged from 10% to 25%.[9]

Wright's law unit cost curve

Mathematically, Wright's law takes the form of a power function. Empirical research has validated the following mathematical form for the unit cost Cx of producing the xth unit, starting with unit C1, for a wide variety of products and services:

Cx=C1xlog2(b){\displaystyle C_{x}=C_{1}x^{\log _{2}(b)}},

where b is the progress ratio and 1-b = l is the proportion reduction in the unit cost with each doubling in the cumulative production (learning rate). To see this, note the following:

C2x=C1(2x)log2(b)=C1xlog2(b)2log2(b)=Cx2log2(b)=Cxb{\displaystyle C_{2x}=C_{1}(2x)^{\log _{2}(b)}=C_{1}x^{\log _{2}(b)}\cdot 2^{\log _{2}(b)}=C_{x}\cdot 2^{\log _{2}(b)}=C_{x}\cdot b}

The exponent b is a statistical parameter and thus does not exactly predict the unit cost of producing any future unit. However, it has been found to be useful in many contexts. Across numerous industries (see below), estimates of b range from 0.75 to 0.9 (i.e., 1-b ranges from 0.1 to 0.25).

The unit curve was expressed in slightly different nomenclature by Henderson:[10]

Cn=C1na{\displaystyle C_{n}=C_{1}n^{-a}}

where:

  • C1 is the cost of the first unit of production
  • Cn is the cost of the n-th unit of production
  • n is the cumulative volume of production
  • a is the elasticity of cost with regard to output

These effects are often expressed graphically. The curve is plotted with the cumulative units produced on the horizontal axis and unit cost on the vertical axis. The BCG group used the value of b to name a given industry curve. Thus a curve showing a 15% cost reduction for every doubling of output was called an "85% experience curve".

Reasons for the effect

La razón principal por la que se aplican los efectos de la experiencia y la curva de aprendizaje radica en la complejidad de los procesos de aprendizaje. Como se explica en el artículo sobre la curva de aprendizaje , este generalmente comienza con descubrimientos cada vez mayores y, posteriormente, con otros cada vez menores. Las ecuaciones que describen estos efectos provienen de la utilidad de los modelos matemáticos para ciertos aspectos, hasta cierto punto predecibles, de estos procesos, que suelen ser no deterministas.

Entre ellos se incluyen:

  • Eficiencia laboral : Los trabajadores se vuelven más hábiles físicamente. Adquieren mayor confianza mental y dedican menos tiempo a dudar, aprender, experimentar o cometer errores. Con el tiempo, aprenden atajos y realizan mejoras. Esto se aplica a todos los empleados y gerentes, no solo a los directamente involucrados en la producción.
  • Estandarización, especialización y mejora de métodos : A medida que los procesos, las piezas y los productos se estandarizan, la eficiencia tiende a aumentar. Cuando los empleados se especializan en un conjunto limitado de tareas, adquieren más experiencia en ellas y trabajan a mayor velocidad.
  • Aprendizaje impulsado por la tecnología : La tecnología de producción automatizada y la tecnología de la información pueden introducir mejoras en la eficiencia a medida que se implementan y las personas aprenden a utilizarlas de manera eficiente y eficaz.
  • Mejor aprovechamiento de los equipos : A medida que ha aumentado la producción total, los equipos de fabricación se han utilizado de forma más eficiente, lo que ha reducido los costes unitarios totales. Además, la compra de equipos más productivos puede estar justificada.
  • Cambios en la combinación de recursos : A medida que una empresa adquiere experiencia, puede modificar su combinación de insumos y, por lo tanto, volverse más eficiente.
  • Rediseño de productos : A medida que los fabricantes y consumidores adquieren más experiencia con el producto, suelen encontrar mejoras. Esto se refleja en el proceso de fabricación. Un buen ejemplo de esto son las pruebas que Cadillac realizó con diversos accesorios especiales. Los que no fallaron se incorporaron a la producción en masa de otros productos de General Motors; los que no resistieron el uso intensivo se descontinuaron, lo que le ahorró dinero a la compañía automotriz. Conforme General Motors producía más automóviles, aprendió a fabricar productos que funcionaran correctamente al menor costo posible.
  • Creación de redes y reducción de costes de uso ( efectos de red ): A medida que un producto se populariza, el consumidor lo utiliza de forma más eficiente por estar familiarizado con él. Un solo fax en el mundo no sirve de nada, pero si todos tienen uno, se crea una red de comunicaciones cada vez más eficiente. Otro ejemplo son las cuentas de correo electrónico: cuantas más haya, más eficiente será la red y menor será el coste por uso para cada usuario.
  • Efectos de la experiencia compartida : Los efectos de la curva de experiencia se refuerzan cuando dos o más productos comparten una actividad o recurso común. Cualquier mejora en la eficiencia aprendida de un producto puede aplicarse a los demás. (Esto se relaciona con el principio de mínima sorpresa ).

Para algunos ejemplos, la NASA cita las siguientes tasas de progreso en curvas de experiencia de diferentes industrias: [ 11 ]

discontinuidades en la curva de experiencia

Gráficamente, la curva se trunca. Los procesos existentes quedan obsoletos y la empresa debe actualizarse para seguir siendo competitiva. La actualización implicará que la antigua curva de experiencia sea reemplazada por una nueva. Esto ocurre cuando:

  • Los competidores introducen nuevos productos o procesos que exigen una respuesta.
  • Los proveedores clave tienen clientes mucho más grandes que determinan el precio de los productos y servicios, y eso se convierte en el principal factor determinante del costo del producto.
  • El cambio tecnológico requiere un cambio en los procesos para seguir siendo competitivo.
  • Las estrategias de la curva de experiencia deben ser reevaluadas porque

Consecuencias estratégicas del efecto

Henderson escribió sobre el desarrollo de la curva de experiencia. [ 4 ] [ 12 ] Según Henderson, el primer intento de BCG de explicar el comportamiento de los costos a lo largo del tiempo en una industria de procesos comenzó en 1966. [ 4 ] El dato en el que se centró fue la sorprendente correlación entre la rentabilidad competitiva y la cuota de mercado. Utilizando datos de precios en la industria de semiconductores proporcionados por la Electronic Industries Association, sugirió que surgieron no uno, sino dos patrones. [ 4 ]

En un patrón, los precios, en dólares corrientes, se mantuvieron constantes durante largos períodos y luego comenzaron un descenso relativamente pronunciado y prolongado en dólares constantes. En el otro patrón, los precios, en dólares constantes, disminuyeron de manera constante a una tasa de aproximadamente el 25 por ciento cada vez que se duplicaba la experiencia acumulada. Esa fue la curva de experiencia. [ 4 ]

La sugerencia fue que la falta de producción para mostrar el efecto de la curva de aprendizaje era un indicador de riesgo. Los estrategas de BCG examinaron las consecuencias del efecto de la experiencia para las empresas. Concluyeron que, dado que un costo operativo relativamente bajo es una ventaja estratégica muy poderosa, las empresas deberían invertir en maximizar estos efectos de aprendizaje y experiencia, y que la cuota de mercado se subestima como facilitador de esta inversión. [ 13 ] El razonamiento es que una mayor actividad conduce a un mayor aprendizaje, lo que lleva a menores costos, lo que puede llevar a precios más bajos, lo que puede llevar a una mayor cuota de mercado, lo que puede llevar a una mayor rentabilidad y dominio del mercado. Esto era particularmente cierto cuando una empresa tenía un liderazgo temprano en cuota de mercado. Se sugirió que si una empresa no puede obtener suficiente cuota de mercado para ser competitiva, debería abandonar ese negocio y concentrar los recursos donde fuera posible aprovechar los efectos de la experiencia y obtener una cuota de mercado (preferiblemente dominante). Los estrategas de BCG desarrollaron técnicas de cartera de productos como la Matriz BCG (en parte) para gestionar esta estrategia.

Una consecuencia de la estrategia de la curva de experiencia es que predice que los ahorros de costos deberían trasladarse a los precios en forma de reducciones, en lugar de conservarse como aumentos en el margen de beneficio. Los estrategas de BCG consideraban que mantener un precio relativamente alto, aunque muy rentable a corto plazo, resultaría desastroso para la estrategia a largo plazo. Los altos beneficios incentivarían la entrada de competidores al mercado, provocando una fuerte caída de los precios y una reestructuración competitiva . Si los precios se redujeran a medida que disminuyeran los costos unitarios (debido a los efectos de la curva de experiencia), se desalentaría la entrada de competidores, mientras que el aumento de la cuota de mercado debería incrementar la rentabilidad general.

Críticas

Ernst R. Berndt afirma que, en la mayoría de las organizaciones, los efectos de la experiencia están tan estrechamente ligados a las economías de escala (eficiencias derivadas de una mayor escala de producción) que resulta imposible separarlos. [ 14 ] En la práctica, esta perspectiva sugiere que las economías de escala coinciden con los efectos de la experiencia (eficiencias derivadas del aprendizaje y la experiencia adquiridos a lo largo de actividades repetidas). Sin embargo, este enfoque acepta la existencia de ambos como causas subyacentes. Las economías de escala propician la experiencia, y la experiencia puede propiciar economías de escala.

Se han propuesto enfoques como las estrategias genéricas de Porter, basadas en la diferenciación de productos y la segmentación de mercado focalizada , como estrategias alternativas de liderazgo que no dependen de la reducción de los costos unitarios.

Los intentos de utilizar el efecto de la curva de aprendizaje para mejorar la ventaja competitiva , por ejemplo, mediante la expansión preventiva de la producción, han sido criticados, citándose como razones para ello factores como la racionalidad limitada y los productos duraderos. [ 15 ]

El efecto de la ruta más transitada puede llevar a las personas a sobreestimar el efecto de la curva de experiencia.

Véase también

Referencias

  1. "Precios de paneles solares (fotovoltaicos) frente a capacidad acumulada" . OurWorldInData.org . 2024.{{cite web}}: CS1 maint: servicio de archivo obsoleto ( enlace ) OWID atribuye los datos fuente a: Nemet (2009); Farmer & Lafond (2016); Agencia Internacional de Energías Renovables (IRENA, 2024).
  2. "La ley de Swanson y cómo lograr que la energía solar en EE. UU. alcance la escala de Alemania" . Greentech Media . 24 de noviembre de 2014.
  3. Hirschmann, Winfred B. (1964-01-01). "Profit from the Learning Curve" . Harvard Business Review . N.° enero de 1964. ISSN 0017-8012 . Recuperado el 17 de noviembre de 2020 .  
  4. 1 2 3 4 5 6 7 Henderson, Bruce D. "La curva de la experiencia: revisión II: historia, 1973" . Recuperado el 5 de abril de 2013 .
  5. Ebbinghaus, Hermann (1885). "Memoria: una contribución a la psicología experimental" . Annals of Neurosciences . 20 (4): 155– 6. doi : 10.5214/ans.0972.7531.200408 . PMC 4117135. PMID 25206041 .  
  6. Swift, Edgar James (1903). "Estudios sobre la psicología y la fisiología del aprendizaje". American Journal of Psychology . 14 (2): 201– 251. doi : 10.2307/1412713 . JSTOR 1412713 . 
  7. Wright, TP (1936). "Factores que afectan el costo de los aviones". Journal of the Aeronautical Sciences . 3 (4): 122– 128. doi : 10.2514/8.155 .
  8. "La curva de la experiencia" . Boston Consulting Group . Consultado el 15 de mayo de 2020 .
  9. Hax, Arnoldo C.; Majluf, Nicolas S. (octubre de 1982), "Dinámica de costos competitivos: la curva de experiencia", Interfaces , 12 (5): 50– 61, doi : 10.1287/inte.12.5.50 , S2CID 61642172 . 
  10. Grant, Robert M. (2004), Análisis de estrategia contemporánea , EE. UU. , Reino Unido , Australia , Alemania : Blackwell Publishing, ISBN 1-4051-1999-3
  11. Sitio web de estimación de costos - Calculadora de curva de aprendizaje
  12. Henderson, Bruce D. "La curva de la experiencia: revisión I: El concepto, 1974" . Recuperado el 5 de abril de 2013 .
  13. Henderson, Bruce (1974). "Revisión de la curva de experiencia: V. Estabilidad de precios" (PDF) . Perspectivas . The Boston Consulting Group. Archivado del original (PDF) el 23 de noviembre de 2018. Consultado el 24 de marzo de 2007 .
  14. Berndt, Ernst R. (1991). «Costos, curvas de aprendizaje y economías de escala : de la regresión simple a la múltiple». La práctica de la econometría: clásica y contemporánea . Reading: Addison-Wesley. ISBN  0-201-17628-9.
  15. Sterman, John D.; Henderson, Rebecca; Beinhocker, Eric D.; Newman, Lee I. (2007). "Getting Big Too Fast: Strategic Dynamics with Increasing Returns and Bounded Rationality". Management Science . 53 (4): 683– 696. doi : 10.1287/mnsc.1060.0673 .

Lecturas adicionales

  • Wright, Theodore Paul (febrero de 1936), "Factores que afectan el costo de los aviones" , Journal of the Aeronautical Sciences , 3 (4): 122– 128, doi : 10.2514/8.155
  • Hirschmann, W. (enero-febrero de 1964), "Obtener beneficios de la curva de aprendizaje", Harvard Business Review
  • Consultoría, Boston (1972), Perspectivas sobre la experiencia , Boston, Massachusetts{{citation}}: CS1 mantenimiento: falta el editor de ubicación ( enlace )
  • Abernathy, William; Wayne, Kenneth (Sep–Oct 1974), "Limits to the Learning Curve", Harvard Business Review
  • Kiechel, Walter III (October 5, 1981), "The Decline of the Experience Curve", Fortune
  • Day, George S.; Montgomery, David Bernard (1983), "Diagnosing the Experience Curve", Journal of Marketing, 47 (Spring): 44, doi:10.2307/1251492, JSTOR 1251492
  • Ghemawat, Pankaj (March–April 1985), "Building Strategy on the Experience Curve", Harvard Business Review, vol. 42
  • Teplitz, C.J., ed. (1991), The Learning Curve Deskbook: A Reference Guide to Theory, Calculations, and Applications, New York: Quorum Books
  • Ostwald, Phillip F. (1992), Engineering Cost Estimating (3rd ed.), Prentice Hall, ISBN 0-13-276627-2
  • Davies, Geoffrey F. (2004), Economia: New Economic Systems to Empower People and Support the Living World, ABC Books, ISBN 0-7333-1298-5
  • Le Morvan, Pierre; Stock, Barbara (2005), "Medical Learning Curves and the Kantian Ideal", Journal of Medical Ethics, 31 (9): 513–518, doi:10.1136/jme.2004.009316, PMC 1734219, PMID 16131552
  • Junginger, Martin; van Sark, Wilfried; Faaij, André (2010), Technological Learning in the Energy Sector, Lessons for Policy, Industry and Science, Cheltenham: Edward Elgar Publishing, ISBN 978-1-84844-834-6