Соберите представительный набор данных


После получения письменной претензии от заказчика, хозяин маленького ресторанчика внес изменения в меню и перестал принимать от клиентов заявки на бронирование столиков. В своей претензии заказчик говорил о малом выборе аперитивов, основных блюд и десертов и высказывал недовольство тем, что часто, когда он приходил в ресторан, там не было свободных мест.
После изменений, сделанных в соответствии с пожеланиями клиента, дела пошли хуже и хуже. Люди, которые раньше обедали здесь несколько раз в неделю, теперь заходили только изредка и были очень недовольны произведенными переменами. Если бы владелец сразу собрал представительный набор данных, до того как принимать решение на основании единственной претензии, этот опыт не обошелся бы ему так дорого.

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

Контрольный список попарного сравнения


Перед началом попарного сравнения составьте список альтернативных вариантов, например проведя мозговой штурм или письменный мозговой штурм.
□ Сократите число альтернатив до количества, приемлемого для проведения сравнения - это обычно не более восьми вариантов.
□ Разбейте варианты на пары и постройте матрицу.
□ Каждый из участников отмечает предпочтительную альтернативу в каждой паре во всех колонках матрицы.
□ Проверьте общее число отданных голосов, сложив голоса, отданные за каждую пару.
□ В случае несовпадения числа голосов по каким-либо парам, повторите по ним процесс голосования.
□ Подведите итог по каждому альтернативному варианту.
□ Вариант, получивший наибольшее число голосов, объявляется решением группы на основе консенсуса.

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

Пример использования выборки


Заказчики производителя шариковых ручек, используемых как сувенирная продукция, часто обращались с жалобами на то, что ручки не работают или прекращают писать через короткое время. Заказчики были обеспокоены, что ручки такого качества попадают к их клиентам.
Ручки производились на нескольких производственных линиях. Чтобы определить меняется ли качество от линии к линии, производитель решил произвести выборочный контроль качества готовой продукции. Но чтобы гарантировать, что информация в равной степени получена от всех семи линий, решено было использовать методическую выборку. В течение одной недели на каждой производственной линии каждый час отбирались первые три изготовленных ручки. Каждая ручка испытывалась немедленно и повторно, после использования в течении одной минуты.
Результаты показали наличие существенной разницы между линиями. Пять линий производили ручки соответствующего качества, в то время как две другие выпускали почти 95 процентов брака. После получения таких поразительных результатов, следующим шагом было выяснение причины такого количества дефектов. Но это уже другая история.

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

Этапы при использовании выборок


В отличие от других инструментов, представленных в этой книге, выборка не является отдельным инструментом с четко определенными этапами. Она скорее служит для дополнения других инструментов. Вот некоторые важные моменты, которые следует иметь в виду:
• Оцените характер группы, из которой будут взяты образцы и определите подходящий тип выборки (учитывайте равномерность распределения характеристик, наличие разных категорий и т.д.).
• Отберите образцы согласно принятому типу выборки.
• Рассчитав такие параметры, как среднее значение, отклонение и так далее, вы можете определить, является ли выборка достоверным представителем исследуемой группы.

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

Типы выборок


Выборки – это термин, объединяющий несколько подходов, используемых для сбора данных с минимальными затратами времени и средств. Наиболее распространены следующие типы выборок:
• Случайная выборка – при которой используют случайные числа, чтобы определить, какие из большого количества образцов будут отобраны для анализа. Случайные числа можно взять из специальных таблиц, сгенерировать на компьютере или даже использовать игральные кости. Например для анализа имеющихся дефектов выбираются образцы с номерами 4, 11, 19, 21, 34, и так далее.
• Систематическая выборка – используется там, где применение случайной выборки затруднительно или невозможно. При методической выборке измерения производятся через определенные интервалы времени, количество деталей или расстояние и т.д. Например через каждые 20 минут определяется количество клиентов, ожидающих своей очереди.
• Послойная выборка – необходимый инструмент, если вы знаете, что существует несколько категорий внутри исследуемой группы. В таком случае в выборку обязательно должна попасть информация из всех имеющихся групп и в правильной пропорции. Если в компании работают семь продавцов, то мнение клиентов о работе компании нужно выяснять у заказчиков каждого продавца, учитывая при этом число клиентов, которых он обслуживает.
• Кластерная выборка – метод, подходящий для группы со стабильными показателями, без большого разброса значений. В этом случае группа образцов отбирается для анализа всей популяции. Например – все изделия произведенные в течении часа отбираются для анализа продукции выпущенной за неделю.

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

Назначение и область применения выборок


В ходе анализа основной причины часто возникает потребность в сборе информации о проблеме и ее возможных причинах. Сбор таких данных может отнять много времени, быть дорогостоящим или потребовать больших усилий. Выборка – это способ сделать процесс сбора данных менее затратным.
Главное назначение выборки – сделать вывод о большой группе на основе изучения небольшой ее части, с учетом возможных вариаций.
В рамках анализа основной выборки применяются для:
• Эффективного сбора информации о проблеме или ее причинах
• Лучшего понимания сложившейся ситуации

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

Четыре четверти матрицы влияния


Анализируемые факторы размещают на поле матричной диаграммы. Для этого поле диаграммы разделяют на четыре сектора, представляющие различный уровень и значимость показателей.
Сектора имеют следующее значение:
• Несущественный (низкая значимость, низкий уровень): По данному параметру достигнут низкий уровень функционирования, однако, низкая значимость данного показателя говорит об отсутствии необходимости в улучшении этого параметра.
• Избыточный (низкая значимость, высокий уровень): По этому аспекту проблемы достигнут высокий уровень, но это не оказывает заметного влияния на результат, так как в данном секторе расположены показатели с низкой значимостью. Поэтому он не является кандидатом на улучшение.
• Должен быть улучшен (высокая значимость, низкий уровень): Факторы, которые попадают в эту область, оказывают значительное воздействие. В тоже время, эти показатели находятся на низком уровне. Таким образом, эта область, несомненно, должна быть выбрана первой для проведения улучшений.
• OK (высокая значимость, высокий уровень): Золотое правило гласит, что области, где уже достигнут высокий уровень, также нуждаются в улучшении. Однако факторы, которые будучи значительными не находятся на должном уровне (должны быть улучшены), должны быть улучшены в первую очередь. Если таких показателей нет, то параметры из сектора OK являются первыми кандидатами для мероприятий по улучшению.

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

Назначение и область применения матрицы влияния


Во время сравнения различных аспектов с использованием радарной диаграммы, все внимание было сосредоточено на величине показателей используемых в диаграмме. Но не менее важно, наряду с достигнутым уровнем, учитывать значимость каждого показателя. Матрица влияния используется для одновременного отображения достигнутого уровня и важности показателя, помогая таким образом правильно расставить приоритеты.
Матрица влияния используется в анализе основной причины для наглядного преставления проблем и причин в ходе выяснения того
• Какой аспект проблемы выбрать для атаки, с точки зрения его важности.
• Устранение каких причин даст наибольший эффект.

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

Контрольный список для радарной диаграммы


□ Дайте четкое определение проблеме или анализируемой ситуации.
□ Соберите данные, необходимые для построения диаграммы.
□ Назначьте показатель для каждой из осей диаграммы.
□ Разделите оси на сегменты, используя подходящие единицы измерения.
□ Отметьте на диаграмме величину каждого показателя для каждой из организаций.
□ Начертите линии между значениями каждой организации для получения функционального разреза. Используйте разный цвет или тип линии для разных организаций.
□ Проанализируйте диаграмму для определения наибольшей разницы в значениях показателей с точки зрения бенчмаркинга.

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

Пример радарной диаграммы офиса социального обеспечения


Показатели диаграммы (Количество происшествий)
I. Устные оскорбления со стороны клиентов
II. Устные угрозы со стороны клиентов
III. Незначительные физические оскорбления со стороны клиентов
IV. Более серьезные физические оскорбления со стороны клиентов
V. Серьезные ранения, нанесенные клиентами
VI. Убийства, совершенные клиентами
VII. Незначительные повреждения имущества клиентами
VIII. Значительные повреждения имущества клиентами

Рубрика Инструменты для определения проблемы |

« Предыдущие