Простое управление процессом в офисе (авторы: Дэйв Янг и Генри Нив, перевод: Светлана Ильина и Георгий Лейбович, редакция Рубаник Ю.Т.) Предисловие Одно лишь упоминание о SPC (аббревиатура словосочетания Statistical Process Control, Статистическое Управление Процессом) часто вызывает у людей желание убежать и спрятаться. На большинство тех из нас, кто сталкивался с SPC, обрушивается адская смесь из непривычной статистической теории и трудного для понимания набора сложных расчетов и графиков. Кроме того, общепринятый подход к обучению SPC включает очень много о том, как это делать, но очень мало о том, в первую очередь, почему нам это нужно делать. В результате всего этого многие решают, что «SPC не для нас». В итоге мы приходим к мысли, что это слишком сложно и как бы там ни было, у нас нет достаточных оснований для того, чтобы это делать. Но ужасно досадно, если вы так думаете, потому что лежащий в основе SPC способ мышления является одним из самых ценных и важных навыков, которые мы можем приобрести. Вот уже несколько лет я преподаю методику, описываемую в данной брошюре, и помогаю производственным и административным работникам, а также менеджерам использовать ее в своей работе. Мой опыт говорит, что если мы видим достаточные основания для использования этой методики, и если её преподают без неоправданных сложностей, то мы непременно будем ею пользоваться. При написании этой брошюры я предназначал её в качестве раздаточных материалов на тренировочных семинарских занятиях по улучшению процесса и управлению. Данная брошюра существует в трех версиях:
Эти три брошюры очень схожи друг с другом, но различаются тем, что язык и примеры были подобраны таким образом, чтобы соответствовать интересам конкретного читателя. Прежде чем представить эти брошюры на суд более широкой аудитории, я подумал, что нужно сначала заручиться мнением специалистов, и обратился, что, как впоследствии оказалось, было чрезвычайно удачной мыслью, к Генри Ниву (Henry Neave) с просьбой их прокомментировать. Какая дальновидность и предусмотрительность с моей стороны! Генри не просто ограничился общим замечанием, что ему очень понравилась сама идея и стиль изложения этих маленьких брошюр, но и оказал такую большую помощь и поддержку своими советами и предложениями по улучшению, что я теперь считаю, что окончательный вариант статьи в такой же степени является его работой, как и моей. Простого выражения Генри моей благодарности за то, как он направлял создание этих брошюр на протяжении последних шести месяцев непрерывного улучшения, было бы недостаточно! И поэтому я теперь с удовольствием называю его в качестве соавтора этих брошюр. Кроме того, мы оба выражаем благодарность Вэлу Томасу (Val Thomas), который прочитал некоторые из ранних вариантов и высказал нам ряд очень полезных замечаний. Хотя данная брошюра покажет вам, как использовать SPC, мы надеемся, что в ней вы также найдете много информации о том, почему оно нам нужно. Кроме того, в изложении SPC мы намеренно придерживались очень простого подхода – и не потому, что не можем справиться с более сложными подходами! Мы обнаружили, что простой подход обычно отвечает на сложные вопросы так же хорошо, как более сложный подход, а когда это не так, то иногда ошибочными оказываются сами более сложные подходы! Более того, такой простой подход даёт возможность каждому научиться и использовать эту методику и с ее помощью общаться – не только с непосредственными коллегами, но, если это необходимо, и с другими сотрудниками на других уровнях и в разных отделах в вашей организации и даже за ее пределами. Короче говоря, простой подход – это более разумный и более верный подход. Дэвид Янг Октябрь 1998
Введение Всякую работу, которую мы выполняем, можно представить в виде процесса. Что это означает? Любой процесс – это комбинация из:
Все рабочие процессы нужно постоянно анализировать и улучшать. Это не может быть вопросом выбора или усмотрения. Ключ к этому находится у менеджеров. Они должны стимулировать к этому своих работников. Они должны помогать каждому это делать. Постоянное совершенствование выполняемой работы помогает гарантировать надежное будущее для каждого. Оно помогает обеспечить, чтобы у наших детей, и у детей наших детей была работа - и такая работа, которой бы они гордились. Методика, описываемая в настоящей брошюре, поможет это сделать каждому. Она усиливает те удачные методы и приёмы, которые мы уже используем, а некоторые текущие, менее эффективные может вытеснять. Её основная идея одинакова для каждого, какую бы работу он ни выполнял, на какой бы должности он ни находился в организации. Все директора и топ-менеджеры должны постоянно проверять свою работу и свои процессы и совершенствовать их. Они должны подавать хороший пример и быть хорошими лидерами. Они должны обеспечивать, чтобы каждому работнику в организации была предоставлена возможность уделять внимание качеству своих результатов наравне с их количеством. Постоянное улучшение своих собственных процессов (не нанося при этом ущерб процессам других) должно быть ежедневной неотъемлемой частью труда всех наемных работников, а не чем-то второстепенным и дополнительным к их обычной работе. Работа менеджеров среднего звена, начальников отделов, среднего руководящего персонала состоит, попросту говоря, в том, чтобы улучшать процессы. Они улучшают их с помощью тех, кто приводит эти процессы в движение: агентов по продажам, телефонистов, медицинских сестер, водителей грузовиков и т.д. Они должны предоставлять этим работникам определённое время на то, чтобы те могли отвлечься от своих рабочих заданий и понять их немного лучше. Они должны обеспечивать, чтобы была быстрая реакция на полезные идеи, идущие непосредственно от работающего с клиентами персонала, и чтобы предоставлялись все ресурсы, необходимые для улучшения процессов. Спору нет, легко можно будет найти причины, почему описанная в этой брошюре методика не применима к нашим конкретным работам. Выдержат ли эти причины строгую проверку? Единственным ограничением на использование этой методики является наше собственное представление о ней. Вариабельность На работу я добираюсь на автобусе. Он должен приходить в 7.00 утра. Иногда он приходит во-время, но это меня не радует. Хотя он всегда привозил меня на работу вовремя, за последний год он приходит в любое время от 6.50 до 7.10 утра. Чтобы наверняка успеть на автобус, я должен быть на автобусной остановке к 6 50 утра. Если автобуса нет до 7.10, мне приходится ждать на остановке 20 минут, зачастую в холод и под дождем. На работу я приезжаю насквозь промокшим и промерзшим до костей. Там, где я жил раньше, автобус тоже должен был приходить в 7.00 утра. Он никогда не приходил вовремя, но тогда я чувствовал себя более комфортно. Он всегда привозил меня на работу вовремя, но приезжал обычно где-то между 7.05 и 7.15. Чтобы наверняка успеть на автобус, я должен был приходить на остановку к 7.05, но если утром шел дождь, то по крайней мере под дождем я мок в худшем случае всего лишь десять минут! Я понял, что вариабельность времени прибытия автобуса для меня важна. Она была более важна, чем своевременное прибытие автобуса. Если вы знаете, что именно будет происходить (низкая вариабельность), даже если что-то происходит «неправильно», то нередко вы можете планировать/подстроиться в соответствии с этим. Если что-то происходит в среднем правильно, но с высокой вариабельностью, у вас начинаются проблемы. Тогда успех – это в значительной степени вопрос вашего везения. Я понял, что необходимость делать скидку на чрезмерную вариабельность ухудшает качество вашей жизни. Большая вариабельность означает, что, скорей всего, вам придется дольше мокнуть под дождем! «Идеальный» автобус приходил бы минута в минуту, точно в 7.00 утра каждый день, но скорей всего нереально ожидать, что это когда-нибудь будет происходить. По крайней мере, я знаю, что мои часы никогда не будут настолько точны, чтобы можно было с уверенностью сказать, когда точно 7.00 утра. Один мой приятель хвалится высоким качеством автобусной компании, услугами которой он пользуется. Его «высококачественный» автобус всегда приходит где-то около 7.00 утра и вариабельность времени его прибытия невысока – он обязательно приходит в интервале между 6.58 и 7.02. Автобус часто приходит вовремя, но даже если и не приходит вовремя, то по крайней мере мой приятель может с уверенностью сказать, что на дожде ему мокнуть самое большее четыре минуты! Однажды утром автобус моего приятеля пришел в 7.20. Рушатся ли все его иллюзии? Нет. Этим утром случилось что-то необычное («особенное»). Автобус никак не заводился. Из этого происшествия автобусная компания извлекла урок, и теперь перед тем, как водитель прибывает в депо, выпускающие должны убедиться, что автобус заводится. Мой приятель продолжает радоваться низкой вариабельности времени прибытия, которой в состоянии добиться эта автобусная компания. Вариабельность является врагом качества.
Чего мы стремимся достичь? На работе, какой бы она ни была, у нас всех имеются те же проблемы, что и у автобусной компании. Подобно тому, как водитель автобуса стремится приехать в 7.00 утра, мы все в своей работе стремимся добиться каких-то целей. Наши цели примерно такие:
Достигать наших целей точно, каждый день, означало бы достичь «совершенства». Но, как и в случае с автобусом, наш выход варьирует:
Конечно, маловероятно, что каждый раз мы будем получать в точности намеченный результат. Достижение совершенства может оказаться невыполнимой задачей. Но это никогда не должно останавливать нас в стремлении к совершенству. Целью улучшения процесса должно быть стремление получить все наши выходы максимально близкими к цели: другими словами, постоянно снижать вариабельность и стремиться к совершенству. Организация, в которой сотрудники стремятся к совершенству все время, создаёт впечатление организации с жёстким управлением. Но это не так. Работать в этом месте намного лучше, чем там, где менеджеры устанавливают произвольные целевые показатели (например, «выбить хотя бы 75 очков»), и где работников затем поощряют или наказывают в соответствии с тем, выполняют или нет они эти целевые показатели. Здесь мы говорим об организациях, где признается, что совершенства, скорей всего, достичь невозможно, но где работников уважают за их постоянные усилия двигаться в этом направлении. В таких организациях работа может приносить большое удовлетворение! Примерами совершенства в работе было бы:
Прежде чем начинать улучшение процесса и движение к совершенству, было бы полезно убедиться, что на первое место мы ставим правильную цель! Организация просто ставит своей целью дать своим клиентам то, что они хотят, наиболее эффективным образом. Если мы стремимся к чему-то, что не поддерживает этой цели и не позволяет ей осуществиться, то нам стоит подумать еще раз. Когда мы убеждены, что поставленная нами цель правильна, то нам, скорей всего, захочется начать что-то измерять или подсчитывать, чтобы знать, насколько успешно у нас получается идти в этом направлении. На этом этапе будет полезно хорошенько продумать, какие из показателей будут действительно помогать нам узнавать, как процесс улучшать. Например, если бы мы стремились снизить количество ошибок в системе ввода заказов, то измерение процента ошибок за неделю показало бы нам, насколько успешно или неуспешно мы это делаем, но будет ли этот показатель помогать нам улучшать сам процесс? Скорей всего, нет. Было бы полезнее измерять и ставить под контроль факторы, которые вызывают эти ошибки, а не просто измерять количество самих ошибок. Если мы стремимся обрабатывать больше заказов в день их поступления, то было бы полезнее подсчитывать и пытаться контролировать количество заказов, поступающих каждый день, наряду с количеством заказов, которые мы в настоящее время в состоянии обработать за день. Прежде чем начать улучшать наш процесс, всегда стоит задать себе два вопроса: «К правильной ли цели мы стремимся?» и «Правильные ли показатели мы измеряем или подсчитываем?»
Улучшение процесса Когда мы начнем что-либо измерять, мы начнем узнавать, как оно меняется. Наш выход не всегда такой, как мы обещаем, или как того ожидают наши потребители. Совершенно нереально ожидать, что все различные входы в наши процессы, а также то, что мы делаем с этими входами, будут все время оставаться неизменными. Они все содержат вариабельность, и совместное влияние всех этих индивидуальных вариабельностей непременно вызывает вариабельность в нашем выходе. Однако, когда мы делаем наш процесс «управляемым», то, по крайней мере, можем точно предсказать тот диапазон, в пределах которого будет изменяться наш выход. Именно это мы имеем в виду, когда говорим, что наш процесс является «управляемым». Другими словами, мы можем предсказать, как поведет себя наш процесс, если будет оставаться управляемым. Зачем нам нужно уметь это делать? Ну, начнем с того, что когда мы сравниваем, чего в состоянии достичь наш процесс, с тем уровнем обслуживания, которого ожидают наши потребители, мы иногда приходим в шоковое состояние! Но еще более важно следующее: нашим потребителям нужно, чтобы они могли с максимальной точностью предсказывать вероятную вариабельность в том продукте или услуге, которые они от нас получают. Точно так же, как вариабельность времени прибытия автобуса была более важна, чем само его прибытие «в среднем» по расписанию, наша предсказуемость зачастую более важна, чем получение абсолютно точного продукта или услуги иногда или даже почти всегда. Например, поставщик офисных товаров хвастливо заявляет, что если вы сделаете заказ у них сегодня, то ваш заказ они доставят вам завтра. И это хорошо. Это значит, что с пополнением офисных принадлежностей мы можем тянуть до последнего, и поэтому экономим деньги. Однако, время от времени этому поставщику не удается поставить товар на следующий день, и когда такое случится, мы будем испытывать нехватку некоторых крайне важных канцелярских принадлежностей. Для нас было бы лучше, если бы поставшик обещал доставлять товар, скажем, в течение трех дней и всегда выполнял свое обещание. Мы можем планировать исходя из этого срока. Это было бы лучше, чем обещать доставку на следующий день, но иногда это обещание не выполнять. Когда мы говорим, что наш процесс управляемый, это не обязательно означает, что он хороший. «Управляемый» означает лишь, что процесс является предсказуемым. Он может быть предсказуемо плохим! Он может предсказуемо давать выход, который не соответствует требованиям наших потребителей. Но когда наш процесс управляемый, то мы, по крайней мере, лучше понимаем его поведение, и поэтому в состоянии начать с ним что-то делать. Время от времени с нашим процессом может происходить что-то «особенное». Например, неожиданно или постепенно он может начать давать непривычно плохой выход. Другими словами, он может начать давать выход, который не был предсказуемым. Когда это происходит, мы говорим, что наш процесс «вышел из-под контроля, стал неуправляемым». Именно это произошло с «автобусным процессом», когда в то утро автобус не заводился. Как и в случае с автобусом, всегда ведь будет существовать причина (или несколько причин) такого плохого результата (выхода). Если мы можем определить, в чем причина неполадок и предотвратить её появление в будущем, то начинаем лучше управлять нашим процессом: мы уменьшаем вариабельность в нашем выходе. Наш выход становится более надежным и предсказуемым. Мы с полным основанием можем гордиться выполняемой работой, а также услугой или продуктом, которые поставляем. Если наш более предсказуемый выход передается другим работникам компании, то их жизни, в свою очередь, становятся более предсказуемыми. Они могут на нас полагаться. Им не нужно делать поправку на широкую вариабельность в нашем выходе. Они могут лучше планировать свою работу. Все начинает протекать более гладко. Своим потребителям они могут предоставлять более качественные услуги или товары. Для улучшения процесса нам нужно: «Снижать вариабельность и стремиться к совершенству»
Особые и Общие причины Вариабельности Итак, когда наш процесс управляем, он предсказуем. И опять, что это значит? Почти наверняка, это не означает, что нам всегда удастся достичь того, к чему мы стремимся. Это было бы нереально. Предсказуемость означает, что мы можем предсказать «наихудший вариант развития сценария» - то есть, насколько далеко мы вообще когда-либо отклонимся от того, к чему стремимся. Это действительно является реалистичным – и очень полезным. Все три наших «автобусных процесса» были управляемыми. Ни один из них не соответствовал в точности своей цели каждый день, но поскольку они были управляемыми, мы могли бы предсказать, соответственно, что:
Повторим снова: только лишь потому, что наш процесс является управляемым, он еще не становится «совершенным». Поэтому, все еще правильно задавать вопросы типа:
Когда мы найдём некоторые правильные ответы на вопросы такого типа, то сможем снизить вариабельность выхода процесса вокруг намеченной цели.
Когда наш процесс управляем, то будет пустой тратой времени задаваться вопросом, почему какой-то один конкретный выход (например, количество заказов, обработанных в один конкретный день) находился так далеко от намеченной цели. Маловероятно, что для этого будет существовать какая-то конкретная причина. То, что мы видим – это совместный результат действия всех относительно небольших, ежедневных, естественных вариабельностей во всех входах процесса, и т.д. Все, что можно сделать – это продолжать наблюдать за всем процессом в целом и задавать себе вопросы: - Почему каждый выход, произведенный этим процессом, подвержен такой вариабельности? - Почему оказаться близко к цели – это, по большей части, дело случая? Когда наш процесс является управляемым, мы ищем то, что называется: Общие причины вариабельности Другими словами, мы ищем то, что заставляет весь наш выход варьировать, в противоположность тому, что происходит с каким-либо одним конкретным выходом (например, какой-либо конкретный результат процесса или показатель продуктивности одного конкретного дня). Мы ищем причины, которые являются общими для каждого выхода, произведенного нашим процессом – причины, которые там «надолго» (пока кто-нибудь что-нибудь с ними не сделает). Нас заботит будущее, а не прошлое. Итак, как мы уже сказали на предыдущей странице, с нашим процессом время от времени может происходить что-то «особенное». Он может давать необычно плохой выход, который совсем не похож на то, что мы обычно от него ожидаем. Когда такое происходит, то полезно выяснить, почему имел место этот один конкретный выход. Весьма вероятно, что мы обнаружим особую причину этого одного особенно большого отклонения. Именно это случилось с автобусом «высокого качества», когда он приехал в то утро в 7.20 утра. То, что мы там обнаружили, было Особой причиной вариабельности Если мы можем сделать так, чтобы эта конкретная причина вариабельности не появилась снова, то мы этот процесс улучшаем: мы снижаем вариабельность, так что наш процесс становится более предсказуемым. Понимание различия между особой и общей причинами вариабельности является жизненно важной частью улучшения процесса.
Контрольная диаграмма Итак, если понимание различия между особой и общей причинами вариабельности является жизненно важной частью улучшения процесса, то как мы можем отличить одно от другого на практике? Откуда мы знаем, что конкретное большое отклонение от намеченного значения было вызвано чем-то особенным ( и поэтому имеет смысл пойти и поискать, что его вызвало)? С другой стороны, откуда мы знаем, что наш процесс является «управляемым» (то есть, предсказуемым, лежащим в определенных границах вариабельности)? В этом случае поиск особой причины был бы пустой тратой времени – или, что еще хуже, вводил в заблуждение (ибо часто люди склонны обманываться и думать, что они действительно что-то нашли). Об этом нам расскажет контрольная диаграмма, построенная на основе данных самого процесса. Вот как это делается:
Если все результаты измерений, которые мы наносим на нашу диаграмму, лежат внутри этих двух линий, то контрольная диаграмма говорит нам, что процесс является управляемым и что поэтому нам не нужно начинать искать особые причины. Он также говорит нам, что это является тем диапазоном вариабельности, которого нужно ожидать в будущем – если по этому поводу мы ничего не будем предпринимать. Мы должны рассматривать весь процесс в целом и искать общие причины вариабельности, чтобы их устранить или по крайней мере снизить их воздействие. Поиск особых причин будет дорогостоящим и дезориентирующим. Но если один или более из наших показателей выходит на диаграмме за пределы этих линий, то контрольная диаграмма посылает нам надежный сигнал, что произошло что-то особенное. Именно тогда имеет смысл искать (и, надо надеяться, обнаружить!) эту особую причину вариабельности. Проигнорировать этот сигнал было бы ошибкой.
Контрольные границы и требования потребителей Контрольные границы не являются требованиями потребителей. Требования потребителей – это то, что наши потребители хотели бы получить от процесса (или, что часто случается, с чем потребители привыкли мириться). Контрольные границы рассчитываются на основе данных самого процесса. Они показывают уровень выхода и его вариабельность, которая, возможно, будет наблюдаться в процессе, когда тот находится в управляемом состоянии. Другими словами, они отображают то, что процесс способен производить, независимо от того, что бы нам хотелось от него получить. Иногда мы получаем плохие новости, когда сравниваем то, что процесс способен производить, с тем, что нам хотелось бы от него получить (другими словами, сравнивая контрольные границы и требования потребителей); например:
То, что мы видим на диаграмме, является проблемой по двум причинам:
Мы сами не можем решать, где окажутся контрольные границы на нашей контрольной диаграмме. Это решают данные. Единственный способ улучшить контрольные границы – это улучшать процесс (или смошенничать!). Если имеющийся процесс не способен удовлетворять требования потребителя, то имеется настоятельная необходимость такой процесс улучшать.
Улучшение процесса включает решение трех задач:
Ранее в данной брошюре мы говорили о процессах, которые всегда ухудшаются, когда подвергаются действию особых причин. С процессами, показанными на данной странице, такого не происходит. В этих процессах особые причины, которые приводят к результатам выше средней контрольной границы, являются «хорошими». Нам нужно, чтобы эти процессы двигались в таком направлении. Только особые причины, которые дают результаты ниже нижней контрольной границы, являются «плохими». Более подробно мы остановимся на них на следующей странице.
Некоторые особые причины являются хорошими Давайте вернемся к примеру с нашим водителем автобуса. Он старается прибыть на остановку в 7.00 часов утра. Если он прибывает раньше этого срока, то мы недовольны – мы можем не успеть на автобус, а если он прибывает позже этого срока, то мы снова недовольны – нам придется долго ждать. В обоих случаях он не попадает в цель. Если бы ежедневные сроки прибытия автобуса были нанесены на контрольную диаграмму, то у нас появилось бы желание устранить особые причины, которые приводят к срокам, лежащим выше верхней контрольной границы, а также к тем, которые лежат ниже нижней контрольной границы. Некоторые из наших процессов как раз такие, в них мы стремимся быть возможно более точными, а отклонение в любую стороны от нашей цели является проблемой. Наглядным примером процесса такого рода было бы, если бы мы сами работали в автобусной компании. Другими примерами было бы, если бы мы отвечали за управление запасами или планирование трудовых ресурсов, и нам приходилось бы оценивать, сколько приобретать конкретного ресурса. Здесь обе ситуации, и переоценка, и недооценка представляют собой проблему, поскольку переоценка ведет к пустой трате денег, а недооценка приводит к нехватке ресурсов для выполнения работы. Но многие процессы, с которыми мы встречаемся в офисе, не такие. Это процессы, в которых плохо, если результаты сдвигаются в одном направлении, но хорошо, если они сдвигаются в противоположном направлении. Выполняемые нами работы часто похожи на них: хорошо, если мы можем справиться быстрее или дешевле (конечно, не снижая качество), и плохо, если работа отнимает больше времени или стоит дороже. Предположим, например, что мы работаем в Отделе кадров организации. Когда менеджерам нужно заполнить вакансию, они обращаются к нам, и уже наша работа - объявить вакансию, подготовить и провести интервью и в конце разослать успешно прошедшим кандидатам письма с предложением работы. Одним из показателей нашей успешной работы могла бы быть продолжительность времени на заполнение вакансии, начиная с момента первоначальной заявки от менеджера. Часть нашей контрольной диаграммы «Время, нужное для заполнения вакансии» могла бы выглядеть следующим образом:
Здесь значение выше верхней контрольной границы необычно плохое, а значение ниже нижней контрольной границы необычно хорошее! Оба значения являются результатом действия особых причин. Все особые причины должны быть изучены. Но не все из них нужно устранять. «Плохая» особая причина, указанная значением выше верхней контрольной границы, должна быть идентифицирована и устранена. «Хорошая» особая причина, указанная значением ниже нижней контрольной границы, должна быть идентифицирована и, если возможно, встроена в процесс – мы хотели бы делать так все время! В случае контрольных диаграмм, приведённых на предыдущей странице, мы имеем противоположную ситуацию. В этих процессах особая причина значения ниже нижней контрольной границы должна быть идентифицирована и устранена, тогда как особую причину значения выше верхней контрольной границы имело бы смысл исследовать и понять, можно ли найти то, что вызвало такой необычно хороший результат. Всегда помните о важности снижения вариабельности в наших процессах. Особые причины дают нам ключ к тому, как за это взяться. В приведенном выше примере с Отделом кадров мы могли бы использовать знание, даваемое особыми причинами, для снижения вариабельности в продолжительности процесса набора новых работников. Если время, необходимое для набора новых работников, является более предсказуемым, то менеджеры могут более точно предсказывать, когда, скорей всего, произойдет заполнение вакансий, и затем имеют возможность более эффективно распределять рабочую нагрузку и управлять своими отделами. Особые причины всегда нужно исследовать. Они дают нам информацию о том, как улучшать наши процессы. Устраняя нежелательные причины, а желательные делая составной частью наших процессов, мы снижаем вариабельность в будущем и приближаем наши процессы к совершенству.
Как строить контрольную диаграмму Чтобы построить контрольную диаграмму, не обязательно иметь склонность или способности к работе с числами. Если у нас есть некоторые числовые данные (например, некоторые данные выхода нашего процесса, или некоторые данные на входе в наш процесс), то все остальное легко. Поскольку контрольную диаграмму можно использовать в офисе любого типа, мы оставим пример с Отделом кадров и за примером того, как составлять контрольную диаграмму, обратимся к другой организации. Предположим, что мы работаем в Отделе поддержки клиентов, куда потребители звонят за помощью и советом по использованию нашей продукции и услуг, и что нас интересует количество звонков, поступающих каждую неделю. Вот количество (в сотнях) входящих звонков за период в десять недель – числа были выбраны совсем простые, чтобы сделать пример максимально понятным:
Во-первых, нам нужно узнать среднее количество звонков, поступающих за неделю. Это легко подсчитать. Мы просто суммируем общее количество звонков за неделю и делим полученную сумму на количество недель. 6 + 6 + 3 + 5 + 5 + 4 + 6 + 5 + 2 + 3 = 45 45 / 10 = 4.5 Как вы уже могли догадаться, нас также интересует вариабельность от недели к неделе. Вариабельность (изменения) между Неделями 1 и 2, Неделями 2 и 3, Неделями 3 и 4, и т.д., представлена следующим образом:
Мы хотим знать, какова средняя вариабельность, поэтому мы суммируем все эти изменения и полученное делим на их количество. 0 + 3 + 2 + 0 + 1 + 2 + 1 + 3 + 1 = 13 13 / 9 = 1.44 Умножаем среднюю вариабельность на 2.66, и теперь у нас есть все, что нужно для расчета контрольных границ, ибо это дает нам расстояние от среднего количества звонков за неделю до граничных значений: 1.44 x 2.66 = 3.83 Тогда нашу верхнюю контрольную границу получаем, прибавив 3.83 к среднему количеству звонков за неделю. Нашу нижнюю контрольную границу получаем, вычтя 3.83 из среднего количества звонков за неделю. Верхняя Контрольная Граница 4.5 + 3.83 = 8.33 Нижняя Контрольная Граница 4.5 - 3.83 = 0.67 На этом этапе у нас могут возникнуть некоторые вопросы: Откуда взялось это магическое число 2.66? Оно взялось из учебников по статистике. Нам действительно нужно обратиться к учебникам? Вовсе нет! Сколько значений данных нам нужно собрать, чтобы рассчитать контрольные границы, которые работают? 30 - хорошо, 50 - превосходно. Если данные накапливаются медленно (например, за неделю, как в приведенном выше иллюстративном примере), мы можем использовать меньшее количество, но нам просто придется быть более осторожными при интерпретации диаграммы. Например, точка немного выходящая за границы, может теперь оказаться лишь невезением, а не действительным сигналом особой причины, но точка, лежащая на значительном удалении от границы, по-прежнему является сигналом. Множество людей довольствуются приблизительно 10-ю точками. Но всегда можно провести подсчёты заново, когда от нашего процесса мы получим несколько больше числовых данных. Можно ли использовать контрольную диаграмму с данными любого типа? Да. Если мы можем выразить их в числовом виде, подсчитать их или рассчитать относительно общего основания, то для них можно построить контрольную диаграмму.
Продолжаем строить контрольную диаграмму Давайте вспомним, почему мы рассчитываем контрольные границы и наносим их на диаграмму. Причина, по которой мы строим контрольную диаграмму, состоит в том, что мы хотим улучшить наш процесс. Контрольная диаграмма сообщает, как ведет себя наш процесс, а также помогает нам решить, с чего начинать его улучшение. Это лишь только начало улучшения процесса. Теперь нам нужно начать с ним работать! Диаграмма, для которой мы только что рассчитали контрольные границы, выглядит так:
Этот процесс выглядит управляемым (нет никаких особых причин), но все же мы не чувствуем себя счастливыми. Мы не чувствуем себя счастливыми, потому что считаем, что среднее количество звонков за неделю излишне высоко. Мы также не чувствуем себя счастливыми, потому что количество принятых за неделю звонков слишком непостоянно. Согласно этой контрольной диаграмме, в лучшем случае можно сказать, что за любую данную неделю их могло бы быть получено то всего лишь 70, то целых 830. Сколько нам нужно сотрудников в Отделе поддержки клиентов, чтобы управляться со всеми этими звонками? Если у нас достаточно людей, чтобы справиться с 830 звонками в неделю, то большую часть времени этого количества работников будет слишком много. Если мы справляемся в среднем с 450-ю, то в некоторые недели у нас будет избыток работников и они будут скучать, однако в другие недели мы будем получать больше звонков, чем можем справиться, и некоторые звонки от наших клиентов останутся вовсе без ответа (современные линии поддержки в состоянии подсчитывать количество входящих звонков, даже если никто не снимал трубку). Вариабельность не только превращает нашу жизнь в постоянный стресс – она также стоит организации немалых денег, а нашим клиентам приносит немалые разочарования. Но худшее ещё впереди! Вот данные за следующие пять недель:
Если нанести их на нашу контрольную диаграмму, то вот что мы получим:
Продолжаем строить контрольнную диаграмму (продолжение) Спасите! Помогите! Теперь наш процесс перестал быть управляемым. Он стал непредсказуемым. Действия по улучшению будут заключаться в следующем: 1. Верните процесс в управляемое состояние, выясняя, какова была особая причина, и устраняя ее. Например, предположим, что после недавнего введения новой услуги, мы не получили по ней адекватного тренинга. В этом случае мы не смогли бы в полном объеме отвечать на вопросы наших клиентов, и чтобы решить свою проблему, им приходилось бы делать более одного звонка. Такое резкое увеличение количества входящих звонков могло бы проявиться на нашей диаграмме как особая причина. Особую причину можно обнаружить в разных местах организации. Например, может так случиться, что новая услуга была введена с нечёткими инструкциями по её применению. Хотя решения многих проблем находятся где-то в других местах организации, зачастую именно в Отделе поддержки клиентов принимаются первые тревожные сигналы неблагополучия. 2. Когда процесс находится в управляемом состоянии, мы занимаемся общими причинами. Мы могли бы устранить возможные источники вариабельности в своем собственном Отделе. Например, мы могли бы обеспечить для всех адекватное обучение; мы могли бы обеспечить для всех доступ к одной и той же новейшей нормативно-технической информации, чтобы все были в состоянии давать каждому клиенту исчерпывающие ответы с первого раза. Мы должны стремиться к тому, чтобы:
Но повторим снова – вызванная общими причинами вариабельность, которую мы видим на нашей контрольной диаграмме, может быть вызвана устраняемой вариабельностью в процессах других отделов. Например, Технический отдел может постоянно вносить незначительные изменения в некоторые услуги, не сообщая об этом своим потребителям. Так давайте поговорим об этом с нашими коллегами из Технического отдела! 3. Продолжайте и дальше работать над снижением вариабельности, а также над средним значением за неделю, если таковое все еще неоправданно высоко. По крайней мере, продолжайте строить контрольную диаграмму, чтобы держать процесс в поле зрения (процессы имеют тенденцию снова выходить из-под управления, если мы выпускаем их из поля зрения). Теперь у нас может возникнуть еще несколько вопросов: Как часто мы должны рассчитывать контрольные границы? Ответ таков: тогда, когда имеет смысл это делать!
Особая причина сигнализирует о себе тем, что точка на диаграмме выходит за пределы одной из контрольных границ. А есть ли какие-либо другие сигналы? Да. Достаточно четким сигналом является ситуация, когда мы получаем восемь или больше точек подряд по одну сторону от средней линии на диаграмме. Некоторые пользуются всеми другими видами сигналов, но мы не очень ошибемся, если будем придерживаться только этих. Вот так вот обстоят дела. Улучшение процесса и управление возникают тогда, когда мы больше знаем о вариабельности в наших процессах – что её вызывает, и что можно с ней сделать.
Двуединая цель состоит в том, чтобы постараться снизить вариабельность процесса относительно среднего значения и, насколько возможно, приблизить это среднее к нашей цели. Определение качества в организациях мирового уровня таково: «Работать в соответствии с намеченными показателями при минимальной вариабельности»
Простое управление процессом Выводы • «Процесс» просто обозначает выполняемую нами работу. Мы все получаем разнообразные входы от одного или более поставщиков, добавляем им стоимость (ценность) и поставляем выходы (результаты) одному или более потребителям. Нашими поставщиками и потребителями могут быть другие работники или отделы компании. • Все процессы содержат вариабельность, и вариабельность – это скверно. • Когда мы делаем процесс управляемым, то можем предсказать диапазон, в котором, скорее всего, будет меняться его выход. • Особые причины заставляют процесс выходить за его контрольные границы. Эти причины всегда нужно исследовать. Избавляйтесь от плохих и старайтесь сохранить хорошие. • При отсутствии особых причин нужно исследовать причины долгосрочного поведения процесса (общие причины), а не какого-либо конкретного выхода. • Контрольная диаграмма говорит нам, является ли процесс управляемым или нужно искать особые причины. • Контрольные границы – это не требования потребителей или произвольные целевые показатели. Они сообщают нам о том, что процесс делает, и что он в состоянии делать, а не о том, каким бы мы хотели его видеть. • Единственный способ улучшить контрольные границы – это улучшить процесс (или смошенничать!). • Когда мы уверены, что стремимся добиться правильного результата, и что мы измеряем то, что следует, то существует только одна цель, к которой нужно стремиться – совершенство. • Рассчитать контрольные границы легко. Это может сделать каждый. • Если мы можем что-либо измерить, подсчитать или рассчитать относительно общего основания, то для него мы можем построить контрольную диаграмму. • Начав строить контрольную диаграмму, мы должны продолжать это делать и всегда быть начеку в отношении особых причин. Такая диаграмма также показывает результаты наших действий по улучшению. • Если мы хотим продолжать улучшение, то нам нужно:
Снижать вариабельность и стремиться к совершенству.
Обсудить этот материал на нашем форуме
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Стрелы из лука не ставят себе целью выбить «хотя бы 50 очков», или «хотя бы 75 очков». Каждый раз они стремятся попасть в яблочко. Конечно же, каждый раз в яблочко они не попадают, но они к этому стремятся!
