Efecto de la curva de experiencia

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 ]}

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 ).

Matemáticamente, la ley de Wright adopta la forma de una función potencial. La investigación empírica ha validado la siguiente forma matemática para el costo unitario C _x de producir la unidad x ^, comenzando con la unidad C ₁ , para una amplia variedad de productos y servicios:

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

donde b es la tasa de progreso y 1- b = l es la reducción proporcional del costo unitario con cada duplicación de la producción acumulada ( tasa de aprendizaje ). Para ver esto, observe lo siguiente:

${\displaystyle C_{2x}=C_{1}(2x)^{\log _{2}(b)}=C_{1}x^{\log _{2}(b)}\cdot 2^{\log _{2}(b)}=C_{x}\cdot 2^{\log _{2}(b)}=C_{x}\cdot b}$

El exponente b es un parámetro estadístico y, por lo tanto, no predice con exactitud el costo unitario de producción de ninguna unidad futura. Sin embargo, se ha demostrado su utilidad en diversos contextos. En numerosas industrias (véase más abajo), las estimaciones de b oscilan entre 0,75 y 0,9 (es decir, 1 - b varía entre 0,1 y 0,25).

La curva unitaria fue expresada con una nomenclatura ligeramente diferente por Henderson: ^{[ 10 ]}

${\displaystyle C_{n}=C_{1}n^{-a}}$

dónde:

• C ₁ es el costo de la primera unidad de producción
• C _n es el costo de la n -ésima unidad de producción.
• n es el volumen acumulado de producción
• a es la elasticidad del costo con respecto a la producción

Estos efectos suelen representarse gráficamente. La curva se traza con las unidades acumuladas producidas en el eje horizontal y el costo unitario en el eje vertical. El grupo BCG utilizó el valor de b para nombrar una curva industrial determinada. Así, una curva que mostraba una reducción de costos del 15 % por cada duplicación de la producción se denominó "curva de experiencia del 85 %".

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 ).

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

• Aeroespacial : 85%
• Construcción naval : 80-85%
• Máquinas herramienta complejas para nuevos modelos: 75–85%
• Fabricación repetitiva de productos electrónicos: 90-95%
• Operaciones repetitivas de mecanizado o punzonado: 90–95%
• Operaciones eléctricas repetitivas: 75–85%
• Operaciones de soldadura repetitivas : 90%
• Materias primas : 93–96%
• Piezas compradas: 85–88%

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
  • están provocando guerras de precios
  • no están produciendo una mezcla de marketing que el mercado valore

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.

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.

• Economías de escala
• Hermann Ebbinghaus
• Gestión
• Estrategias de marketing
• Estrategias genéricas de Porter
• Planificación estratégica
• La ley de Moore sobre el crecimiento del rendimiento informático asequible.
• La ley de Kryder sobre el crecimiento del almacenamiento en discos magnéticos a principios de la década de 2000.
• Ley de Nielsen sobre el crecimiento del ancho de banda cableado
• Ley de Cooper sobre el crecimiento de la capacidad de conversación inalámbrica simultánea
• Aprender haciendo

• Federación de Científicos Americanos , Modelos de Costos - Calculadora de Curva de Aprendizaje
• Administración Federal de Aviación, 18. La curva de aprendizaje