“Werken jullie fact based?” “Ja, natuurlijk, we werken Lean”. 
Veel organisaties die de Lean aanpak hanteren, weten dat het verstandig is om je te baseren op feiten en niet op meningen. Maar welke feiten worden daarbij meegenomen? Het verkrijgen van de benodigde data wordt daarbij door een aanzienlijk aantal organisaties als een vanzelfsprekend en eenvoudig taakje gezien. Er is kans op meetfouten, maar dat zal de uitkomst toch niet te veel beïnvloeden?
Perfectie
Dit is een merkwaardige vooronderstelling. Lean gaat immers om het bereiken van perfectie. Wat betekent perfectie als je gelijktijdig een onbekende marge in je data accepteert als gevolg van een matig meetsysteem? Waar gaat het dan mis? 
De figuur hiernaast illustreert precies de uitdaging dat elk meetsysteem kent.
Van elke meting (x) kunnen we bepalen of de waarde voldoet aan de klant eis. Blijft de waarde binnen specificatie, dan zitten we goed. Als het meetinstrument echter enige onbetrouwbaarheid heeft (meetfout), kan de werkelijke waarde ook buiten de specificatie liggen. En dan is de klant niet tevreden.
De juiste facts
Hoe grotere de marge rondom de exacte waarde van het meetpunt, hoe meer onduidelijkheid over de werkelijke resultaten van een verbeterproject. Stel dat het management blij wordt gemaakt met een verwachte doorlooptijd verbetering van 2.5%. Als het meetsysteem niet in uren maar in hele dagen blijft meten, dan is het mogelijk dat we die prestatieverbetering nooit terug gaan zien.
Het niet halen van resultaten is één van de redenen dat de Lean aanpak in sommige organisaties strandt. Fact based werken vereist de juiste facts.
De kwaliteit van het meetsysteem kun je als organisatie in de meeste situaties vrij eenvoudig onderzoeken. In ieder geval moet je zorgen dat je meetsysteem voldoende precisie heeft: met een rolmaat millimeters gaan meten, is vragen om problemen. Een aardige vuistregel is dat je meetinstrument een factor 10 preciezer moet zijn dan wat je wilt vaststellen. Voor een meting in centimeters is een instrument met een verdeling op millimeters dus noodzakelijk.
Vergelijk meerdere metingen
Een nog belangrijkere factor is de persoon die de meting verricht en de meetprocedure die deze persoon toepast. Komt eenzelfde persoon bij herhaling van de meting tot hetzelfde resultaat? En maakt het uit of deze, of een ander persoon gaan meten? Om dit vast te stellen kun je een test uitvoeren met twee of drie personen die je in een gecontroleerde opzet een aantal malen meerdere tijden/maten/patiënten laat meten. Zijn deze personen het vervolgens met elkaar eens en hebben ze zelf meerdere keren dezelfde waarden gemeten?
In eerste instantie kun je op het oog, denk aan staafdiagrammen, goed zien of het meetsysteem van de organisatie betrouwbaar is. Wil je meer zekerheid, dan kun je met statistische technieken nog dieper op deze analyse ingaan.