Во всех типах организаций часто можно услышать озабоченность по поводу колебаний доходов, продаж, колебаний сроков доставки товаров, изменений в часах прибытия персонала, изменений финансовых бюджетов, изменений во времени. обслуживание у окна банка, библиотеки или учреждения обслуживания. и т.п.
Также вызывает беспокойство вопрос о том, почему возникают проблемы с весом продуктов, с наполнением контейнеров, с твердостью или вязкостью продуктов, а также с размерами. Учитель беспокоится, потому что ученики получают разные оценки.
Существует постоянное требование, чтобы все продавцы достигали целей, а студенты - минимальных оценок. Ожидается, что бюджеты будут максимально точными. Сегодня управление на основе данных стало модным. Сбалансированная система показателей рекомендует показатели, цели, результаты, постоянное улучшение, оценку эффективности. В разделе анализа данных ISO говорится, что организация должна определять, собирать и анализировать соответствующие данные, чтобы продемонстрировать пригодность и результативность системы менеджмента качества, а также оценить, где можно проводить непрерывное улучшение системы менеджмента качества. качественный.
С другой стороны, что происходит после установки индикаторов? Будет много данных, но мало информации. Если цели, которые ставятся для индикаторов, не учитывают вариации процессов, они мало что помогут, скорее начнутся разочарования.
Во всех процессах мы находим вариации, и это раздражает; Несмотря на то, что вариативность подразумевается абсолютно во всем, что делается и что нас окружает, этого вряд ли можно избежать. Ни два волоса на одной голове, ни два глаза одного человека не являются абсолютно одинаковыми, не говоря уже о двух людях, даже если они идентичные близнецы.
Почему, если враг всех процессов - вариации, будь то в области продаж, производства, бухгалтерского учета, операций, финансов, образования и т. Д. и т. д., компании не слышат, что что-то делается для контроля. Системы качества внедряются для достижения повторяемости процессов, продуктов и услуг, мы говорим о постоянном улучшении, но ни одна из них не говорит о контроле изменений.
Есть изречение: «враг всего процесса - вариации». Успешный менеджер - это тот, кому удается это контролировать. Теория изменчивости - одна из четырех, которые доктор Деминг предложил японцам в рамках своей философии глубокого знания, другая теория, дополняющая предыдущую, - это «теория причинности», в которой он утверждает, что каждый эффект имеет определенное значение. причина, каждый дефект тоже. Контроль за изменчивостью может происходить только в ее причинах, в основном в борьбе с ее первопричиной.
Обнаруженная проблема состоит в том, что принято считать, что существуют проблемы с изменчивостью, но нет никакого интереса к изучению того, почему это происходит или как измерить эту изменчивость.
Весьма вероятно, что вы прошли по крайней мере один курс описательной статистики и один курс логической статистики. Сколько из того, что было изучено, используется? Сколько используется формула стандартного отклонения? Сколько запоминается? Кто может его вычислить? Какая интерпретация дается его результатам?
Пример вариации процессов
Этот пример покажет важность стандартного отклонения в повседневной жизни: «Подумайте о покупке вкусной пиццы, которую вы заказываете в пиццерии по дороге домой. Есть две пиццерии, из которых доступна следующая информация о времени приготовления (в минутах) для 10 пицц:
Пиццерия ABC: 6,5 - 6,6 - 6,7 - 6,8 - 7,1 - 7,3 - 7,4 - 7,7 - 7,7 - 7,7
Пиццерия XYZ: 4,2 - 5,4 - 5,8 - 6,2 - 6,7 - 7,7 - 7,7 - 8,5 - 9,3 - 10,0
Используя стандартные статистические инструменты, такие как среднее значение, медиана и мода, можно получить следующие результаты:
Пиццерия ABC: Среднее значение = 7,15 - Среднее значение = 7,20 - Режим = 7,7
Пиццерия XYZ: среднее значение = 7,15 - среднее значение = 7,20 - режим = 7,7
Из этих результатов видно, что обе пиццерии имеют одинаковые показатели центральной тенденции; то есть в среднем клиенты обоих ждут пиццу в одно и то же время. Основываясь на этих результатах, трудно различить различия в обоих процессах, чтобы принять какое-либо решение по этому поводу. Оглядываясь назад на данные о времени приготовления, можно увидеть большее изменение (или разброс) во времени в пиццерии XYZ. Если все остальные качественные характеристики обеих пиццерий одинаковы, вполне вероятно, что клиенты предпочитают покупать пиццу в ABC из-за более последовательного и менее изменчивого времени приготовления. В деловом мире требуется что-то более точное и надежное для измерения и количественной оценки изменений в процессах; Для этого доступны следующие меры:
Диапазон и стандартное отклонение
Почему важно стандартное отклонение? Потому что это один из простейших способов контролировать изменчивость, назовите его бюджетами, продажами, продуктами, временем внимания и всем новым набором показателей, которые сейчас в моде.
С помощью стандартного отклонения можно проанализировать опросы клиентов и определить, насколько убедительны ответы, вероятность того, что цели достигнуты, что продукты не соответствуют спецификации, что сотрудник опаздывает, что можно сделать вывод о студенте не получил минимальную оценку и т. д.
Стандартное отклонение используется, чтобы узнать, способны ли процессы удовлетворить требования заказчика, с помощью так называемого анализа Cpk или Cp, правильной формулы для определения их производительности.
С помощью стандартного отклонения можно рассчитать уровень сигмы, что является модным сегодня и известно как «шесть сигм», сигма - это греческое слово, обозначающее стандартное отклонение. Он используется для сравнения двух совершенно разных процессов, таких как процесс в отделе кадров и другой на заводе или в финансах, с использованием коэффициента вариации.
Стандартное отклонение помогает рассчитать естественные пределы вариаций процесса, установить колебания в целях продаж и даже дать разрешение персоналу отсутствовать, как мы увидим в следующем анекдоте: В процессе консультирования в хлебопекарной компании Мы встречались в офисе директора завода, когда вошел подчиненный и попросил разрешения уйти. Поскольку у него были проблемы с весом хлеба, менеджер попросил его показать ему вес взятых образцов. Выполнив несколько расчетов (стандартное отклонение, среднее значение и вероятность), он подтвердил, что вероятность того, что какой-то продукт не соответствует спецификации, мала, по его словам, «можно действовать проще».
Возможно, это было сделано, чтобы произвести впечатление на консультанта, но сегодня, более 15 лет спустя, вспоминают этот анекдот.
В дополнение к вычислению стандартного отклонения могут быть выполнены более сложные операции, такие как дисперсионный анализ, измерение точности, точности, асимметрии и эксцесса процесса, но этот анализ можно оставить на усмотрение экспертов.
Когда Кауру Исикава сказал, что 85% проблем в процессе является обязанностью руководства, этот комментарий не получил одобрения. Его утверждение основано на том факте, что вариации в процессе обычно объясняются нормальными причинами в соответствии с его проектной мощностью, за которую несет ответственность руководство. Оператор действует в рамках того, что позволяет процесс.
Это дает одно из лучших преимуществ в управлении изменчивостью: определение того, когда это типично для процесса, что-то нормальное, вызвано нормальными или общими причинами, а когда - аномальными или внешними причинами. Понимание концепции изменчивости и ее измерение с помощью стандартного отклонения может установить нормальные пределы вариации. (Обычно плюс минус 3 стандартных отклонения), как только эти пределы установлены, процесс может быть полностью передан в руки подчиненных, чтобы они могли контролировать себя, как рекомендовано философией «наделения полномочиями». Если сотрудники не понимают, как контролировать изменчивость процесса, не существует процедуры или инструкции, которые спасли бы его, даже если они сертифицированы.Награды и наказания бесполезны, если процесс меняется в пределах своих обычных причин. Награда или наказание становятся ненормальной причиной вне процесса, где после того, как их действие проходит, оно возвращается в предыдущее состояние.
Некоторые концепции, конечно, подлежат статистической строгости, но если по крайней мере это приводит к пониманию того, почему процесс нельзя контролировать, почему не достигаются цели, другой может быть ситуация многих компаний. Стоит помнить, что если в другое время на Западе романы звучали по радио, то японцы слушали статистику. Конечно, в другое время другими средствами, точно такие же проблемы.
Кроме того, существует еще одна серия статистических данных, которые можно использовать для контроля вариации, важно правильно используемое среднее значение, а также режим и медиана, а также диапазон, но вам не нужно быть настолько амбициозным. В наши дни, когда большинство компаний управляется средними показателями, вспоминается анекдот о персонаже, который утонул в реке средней глубиной полтора метра.
