Главная Что такое управление качеством (рубрикатор) Производство Стратификация (расслоение, группирование данных) – инструмент для анализа проблем
Производство

Стратификация (расслоение, группирование данных) – инструмент для анализа проблем

 

Зачем нужна стратификация (расслоение данных)?

Значительная часть работы любого руководителя среднего и высшего звена состоит из решения проблем. «Тушение пожаров» является неотъемлемой частью нашей работы. Увы, не все происходит так, как было запланировано. Каждый день появляются «новые» проблемы с подчиненными, оборудованием, клиентами и сырьем. Я не зря взял слово  «новые»  в кавычки. Если хорошо присмотреться, то мы увидим, что одни и те же причины создают нам проблемы. Не устраняя эти причины, мы обречены на бесконечное битье мух. Не проще ли выкинуть мусор, на который слетаются мухи?

 

Многие организации находятся в постоянной борьбе с окружающим миром. Руководителям и сотрудникам кажется, что вокруг хаос, проблемы сыплются снова и снова, только решили одну  и оп - новая проблема налицо. Причины этого состояния на удивление просты – организация не умеет вести учет своих проблем и не умеет правильно распределять свои ресурсы и свое внимание для решения корневых / глубинных причин проблем.

 

Со всей ответственностью могу заявить – 90 % проблем решаются простым учетом,  анализом, и сильным желанием руководства решить проблему. Иногда даже странно наблюдать, как просто и быстро решаются проблемы, мучавшие организацию годами. Просто некому было набрать статистику, сесть и обработать её с помощью программки  Excel  или вручную.

 

Что такое стратификация (расслоение, группирование данных)?

Одним из базовых инструментов качества является стратификация. С её помощью мы сортируем / группируем общие данные / статистику проблем на подгруппы. Все данные в подгруппе объединяются наличием общей характеристики.

 

Примеры:

- все партии, которые были произведены на одном и том же оборудовании,

- все товары, которые были проданы одному и тому же покупателю,

- вся продукция, которая была произведена одной и той же сменой.

 

Вот пример группирования данных по жалобщикам из общего перечня жалоб к  организации:

 

Клиент

     Количество жалоб III квартал

ООО "Крыши и черепица"

15

ЗАО "Светлый путь"

11

ООО "Васильки"

9

ИП "Пупкин В.П."

3

ЗАО "Тепличное"

3

ООО "КОЛИЗЕУМ"

2

ЗАО "Столбы"

1

ООО "РАМЕНСКАЯ"

1

ИП "Лебедев Н.К."

1

 

Мы видим, что большинство жалоб пришло к нам от 3-х верхних в табличке клиентов. Следующий этап – понять, что общего между этими 3-мя клиентами, какая продукция им отгружалась / какой сервис был им оказан? Сразу очевидно, что решив проблемы этих клиентов, мы можем ликвидировать ≈ 50 % всех жалоб за квартал.

 

Еще один пример стратификации данных  на основе статистики простоев линий в цеху:

 

Простои оборудования

Время простоя часы

линия №3

145

линия №8

125

линия №2

52

линия №5

46

линия №1

18

линия №4

45

линия №6

34

линия №7

12

 

Мы снова видим, что большая часть простоев это линии №3 и №8. Аналогичная предыдущему примеру ситуация – решив проблему с простоями на этих линиях мы ликвидируем сразу 50 % простоев.

 

Сбор данных для проведения стратификации (расслоения данных)

Первый этап для проведения стратификации – сбор данных. Должна существовать форма для сбора и учета проблем. Как минимум, данная форма должна регистрировать:

- время проблемы

- место проблемы

- описание проблемы

- причину проблемы

- сотрудников, ответственных за проблему

- действия по исправлению проблемы (коррекция и предупреждение)

- лиц, ответственных за проведение коррекции и предупреждения.

 

Разумеется, формы сбора данных должны соответствовать потребностям организации.

Вот пример такой формы для производства:

 

 

А вот пример подобной формы для сбора проблем в отделе продаж:

 

 

Очень важно – форма должна быть достаточно содержательной, чтобы позволить будущую сортировку для большинства возможных зафиксированных проблем.

 

То есть мы изначально, при планировании того, что мы будем собирать (проблемы), должны решить, как мы будем описывать собранные данные. Наше описание проблем будет служить базой для группировки (расслоения данных) при проведении стратификации. Чем больше данных мы собираем, тем больше возможностей для проведения будущей сортировки.

 

Выбор метода расслаивания (группирования)

После накопления достаточного количества данных о проблемах мы можем начать расслаивание.

Для производства:

-  по оборудованию, на котором нарабатывалась продукция

- по использованной технологии

- по использованному сырью

- сотрудникам, участвовавшим в производстве

- по методам измерения

- по наработанной продукции.

 

Для сферы обслуживания:

- по процессам обслуживания

- по месту обслуживания

- сотрудникам, участвовавшим в оказании услуги

- по проданной продукции / оказанной услуге

- по клиентам.

 

Обычно принцип Парето соблюдается и здесь, 20 % причин вызывают 80 % проблем.

Наша задача после проведения стратификации на верхнем уровне данных (первичное расслоение), провести следующую стратификацию на более глубоком уровне:

 

Оборудование

- старое, новое, производитель оборудования, проведение ППР и тех. обслуживания, конструкции и т.п.

 

Сотрудники

- стаж, образование, опыт, подготовка и т.п.

 

Технология

- влажность, температура, давление, производительность и т.п.

 

Сырье

- поставщики

- класс сырья

- время поставки

- партии и т.п.

 

Метод измерения

- измерительные приборы

- методики измерений

- точность измерения и т.п.

 

Анализ данных после стратификации (расслаивания)

Если для стратификации (расслаивания) было собрано достаточно данных, и она была  проведена на достаточную глубину, то мы сможем выделить из собранных результатов часто повторяющиеся группы данных (проблемные клиенты, проблемное оборудование, проблемные сотрудники или периоды, в которых чаще всего происходят проблемы).

Теперь мы можем исправлять и улучшать не весь окружающий мир, полный хаоса, а конкретные болевые точки.

 

Вот пример сортировки в EXCELL приведенных выше таблиц:

 

 

 Мы видим, что основные проблемы происходят на линии 30-ки.

Сразу же возникает вопрос о причинах проблемы именно на этой линии и потребности дальнейшей стратификации, благо, что в наличии дополнительные столбики с информацией (вид проблемы, даты, смены и т.п.).

 

Важные моменты при проведении стратификации

 

  1. Точные и полноценные данные.

Данные должны быть точными и всеобъемлющими. Если мы решили собирать информацию по претензиям, то нельзя анализировать частичную информацию, это будет статистически  неправильно!

 

  1. Измеряйте то, что возможно измерять.

Не пытайтесь объять необъятное. Пытайтесь измерить только то, что в Ваших силах, на что хватает ресурсов и времени. Более простые и выполнимые программы по сбору данных лучше, чем грандиозные планы по оценке всего и вся.

 

  1. Стратификация не самоцель.

Мы не занимаемся стратификацией для самого процесса анализа. Мы занимаемся стратификацией для исправления проблем. Поэтому стратификация должна быть частью процесса по улучшению работы организации, первым этапом для дальнейшей разработки коррекции проблем и отслеживания выполнения намеченных мероприятий.

 

  1. Стратификация не требует сложных программ.

Стратификация не требует закупки сложных компьютерных программ. Все мои примеры сделаны с помощью простых табличек в Excel. Вы просто должны хорошо понимать причинно- следственную связь в работе вашей компании (просто знайте и понимайте, как Вы работаете).

 

Роль стратификации в решении проблем

Логическая цепочка использования стратификации в общем процессе улучшения работы организации:

 

Сбор данных о проблемах → Стратификация данных → Повторная стратификация →….. Окончательная стратификация → Установление причин проблем → Разработка мероприятий по исправлению  → Проверка выполнения коррекции.