RSS
 

Posts Tagged ‘histogramm’

7 probleemi, mille lahendamisel on histogramm on hädavajalik

21 Mar

Probleemi lahendamineAru saamaks, miks varieeruvuse hindamine on nii oluline, vaatame kiirelt milliste probleemidega tegeledes oleks mõtet histogrammi koostamise peale mõelda.

Esimene. Personali individuaalne tootlikkus. Kui stabiilne su müügimeeskonna töö on olnud? Mitu tükki su tootmistöötajad keskmiselt päevas teevad?  Tihtipeale ei ütle päeva, nädala, kuu keskmised sulle väga palju. Märksa olulisem on, mispärast ühel perioodil on head tulemused ja teisel perioodil viletsamad.

Esimene küsimus, millele pead vastama on, kui suur on üldse hajuvus? Seejärel saad hakata lähemalt uurima, mispärast see hajuvus ehk variatsioon üldse tekib. On see seotud nädalapäevadega? On see seotud kellaaegadega? Varieeruvus jääb alati sisse – on olemas häid ja halbu päevi. Samas on sul võimalik seda hajuvust oluliselt vähendada.

Teine. Toote  dimensioonid. Kõige klassikalisemad näited hõlmavad just toote dimensioone. Kui on vaja teha pulk, mille pikkus on 1 meeter, siis lõpptulemus peab ka 1 meetri pikkune olema.

Kliendile (lõppklient või ka järgmine protsessi samm) võib suur varieeruvus põhjustada palju probleeme – 1 meeter ja 2 sentimeetrit pikk pulk ei pruugi näiteks ettenähtud kohta ära mahtuda, 95 sentimeetrine pulk aga ei pruugi olla piisavalt pikk.

Kasutades histogrammi saad paljastada kui hästi-halvasti vastad kliendinõuetele ning ka orienteeruvad kulud, mis tulenevad praagi tootmisest.

Kolmas. Protsessiaegade hindamine. Suur varieeruvus protsessi toimumise aegades on selge vihje, et see ei ole korralikult ohjatud. Juhul, kui varieeruvus on väga suur, siis sinu lubadus kliendile toote valmimise aja kohta on küllaltki ebausaldusväärne. Usaldusväärsus aga tähendab äri väga palju.

Histogrammi abil saad sa hinnata tõenäosust, mis aja jooksul su toode valmis saab. See võib aga olla kriitilise tähtsusega.

Neljas. Ooteaegade hindamine. Näide ka teenindussektorist – kui kaua peavad su kliendid ootama enne kui neid teenindatakse? Kui tihti sa ise oled poest välja kõndinud ja ostu tegemata jätnud sellepärast, et ei viitsi enam oodata? Nüüd mõtle, kui palju aasta jooksul kliente uksest oma rahaga välja kõnnib.

Viies. Kas sa oled valmis pilootprojektist edasi minema täismahtudele? Olles saanud uue tellimuse, on ülioluline pilootprojekti faasis hinnata protsessi võimekust. Kui palju sa päevas suudad teha? Kui palju läheb praaki? Oled sa tegelikult valmis täismahus tootmist või teenuse osutamist osutama? Jällegi – sa ei saa anda kliendile lubadust enne, kui oled teadlik milleks sa ise suutlik oled. Histogramm on selleks üks parimatest tööriistadest.

Kuues. Miks inimesed töölt ära lähevad. Personalivoolavus on ettevõte jätkusuutlikuse võtmenäitaja. Samas ainult personalivoolavuse indeksi kasutamisest ei pruugi olukorra hindamiseks piisata. Kui sa vaatad aga lahkujate staaži sinu juures, siis see võib anda märksa paremat infot, kas voolavus on sinu jaoks probleem või mitte.

Kui keskmine staaž sinu juures on vahemikus 5-10 aastat, siis võiks panustada töö rikastamise programmide tutvustamise peale. Vahest pole see võimalik, siis pead lihtsalt sellega oma personaliplaneerimise protsessis arvestama.

Kui lahkujate keskmine staaž on 3-4 kuud, siis peaks üle vaatama lubadused, mida personalivaliku protsessis kandidaadile antakse või siis vaatama üle sisseelamiskoolituse protsessi.

Seitsmes. Kliendinõudluse ennustamine. Lean tootmise-teenindamise üks raiskamistest on tasakaalustamatus. Sealhulgas on tasakaalustamatuse üheks suureks allikaks ebaühtlased tellimused kliendi poolt. Suur variatiivsus kliendinõudluses aga omab väga suurt mõju sinu kuludele – paindlikkust ja stabiilsust samaaegselt protsessis saavutada on kõrgem pilotaaž juhtide jaoks.

Vaatame korraks näidet ka. Oletame, et keskmine tööhulk on 10 000 suvalist ühikut ning see kõigub vahemikus 5 000 – 20 000 suvalist ühikut. Kas sa peaksid hakkama saama 10 000 ühiku, 20 000 ühikuga või millegagi seal vahepeal? Su kulud on mõtetult suured, kui saad stabiilselt hakkama 20 000 ühikuga aga tegelikult on kliendinõudlus 40% ajast 5 000 ühiku peal. Variatsioon põhjustab sulle mõtetuid kulusid.

Sa saad histogrammi abil paremini aru kliendinõudluse variatsioonist ning sa saad oma analüüsiga edasi minna ja otsida võimalusi selle vähendamiseks. Jällegi – kui sa selles õnnestud, võib see su ärile tähendada sadu tuhandeid eurosid päris rahas.

Kokkuvõtteks

Ülaltoodud on väga väike väljavõte probleemidest, mille lahendamisel ma ise olen kasutanud histogrammi. Reaalselt on selle kasutusvõimalused probleemi analüüsi ja tulemuste kontrolli faasis soovituslikud peaaegu alati, kui võtad ette protsesside parendamise. See võimaldab sul saada märksa enam informatsiooni protsessi kohta kui lihtsalt 1-2 indeksiga mängimine.

Kus sina oled kasutanud histogrammi? Mine kliki kommentaaride peal ja jaga oma kogemusi.

Sarnased postitused:

 

Kuidas teada saada, kui hästi sa tegelikult oma kliente teenindad?

19 Mar

Numbritest segadusesKas sa oled kunagi tundnud, et pole midagi eksitavamat kui hunnik numbreid? On mingi seletamatu tunne, et mingi tark tüüp ülikooli matemaatika teaduskonnast saaks neist sotti aga sulle ei ütle need midagi? Kuskil seal sees on mingi muster, mingi peidus olev probleem ja selle saaks kätte, kui ainult oskaks. Saaks teada, miks sul on nii palju  kliendikaebusi, mis seda põhjustab? Need numbrid ju peavad midagi ütlema!

Kuskohast siis otsima hakata?

Tavalised kahtlusalused, mida uuritakse ja puuritakse on “summa” ja “keskmine“. Tihtipeale vaadatakse eelmise perioodi numbreid, vahest ka pikemalt selja taha. Vahest on mingi trendi moodi asi paistmas, kuid tihtipeale on tegemist mingi suvalise juraga, mis ei räägi mitte midagi. Otsuseid on aga vaja teha ning nõndamoodi tehaksegi paljusid otsuseid mingi suvalise jura põhjal.

Vaatame näidet

Jätame summad hetkel kõrvale ja vaatame korraks mispärast ei tasuks alati keskmistest numbritest lähtuda.

Oletame näiteks, et mingid 2 suvalist ettevõttet on kliendile lubanud, et tarnivad oma kauba kohale alati 100 päeva jooksul tellimuse esitamisest. Klient ei taha kaupa liiga vara saada – tal pole tohutut laopinda kuhu asju panna. Ilmselgetel põhjustel ei taha ta saada kaupa ka liiga hilja. Mingi paindlikkus kliendil siiski on ning ta ootab tarneid täpsusega +/- 2 päeva.

Esimene tarnija

Paneme esimese tarnija tarnetäpsuseid histogrammi:

Histogramm, hajuvus
Kui sa pole histogrammi kunagi lugenud, siis asi käib nii. Alustuseks ignoreeri kogu seda numbrite kribu-krabu. Teiseks, ignoreeri mu suutmatust x-teljele saada täisarvudes väärtusi.

X-teljel on tarneajad päevades ning selle kohal oleva tulba kõrgus (Y-telje väärtus) näitab, kui mitu korda seda juhtus. Ehk siis vasakult lugema hakates: 95 päeva jooksul tarniti 6 korda, 100 päeva jooksul tarniti 15 korral ja 105 päeva jooksul tarniti 4 korral.

Mis on oluline: kuigi keskmiselt toimusid tarned 99,87 päevaga, mis iseenesest on nagu hea tulemus, siis tegelikult tarniti väljaspool kliendi etteantud nõudeid tervelt 41% juhtumitest. Pole nagu millegagi kiidelda.

Teine tarnija

Vaatame ka võrdluse mõttes teise tarnija histogrammi:

Histogramm, mis näitab 3 sigma hajuvust

Keskmine tarneaeg (99,79) on küünemusta võrra viletsam kui esimesel tarnijal, kuid kliendinõuete täitmise seisukohalt on asi kordades parem – õigeaegseid tarned moodustavad 94% kõigist tarnetest.

Miks siis on histogramm üks 7 klassikalisest kvaliteedijuhtimise tööriistast?

Nagu ülaltoodud näidetest selgub, on saadanas peidus variatsioonis ehk hajuvuses. Hajuvuse demonstreerimiseks aga kesk- ja absoluutväärtused palju kaasa ei aita.

Kaks sarnase keskmise tarneajaga ettevõtet on tegelikult oma soorituses väga erinevad – ühe kohta räägitakse tõenäoliselt, et nemad tarnivad “kuidas-juhtub”. Teise kohta võib öelda, et nad on märksa enam kindlamad, kuigi tegelikult pole ka neil parendamisruum otsa saanud.

Kokkuvõtteks

Kui sa tahad teada, mil määral sa tegelikult vastad kliendi ootustele ja nõuetele, siis histogramm on selleks parim tööriist. See annab sulle küllaltki palju informatsiooni kui hästi protsess ohjatud ehk kontrollitud on ning selle kuju võib pakkuda sulle ka ideesid, mis võiks valesti olla. Sellest aga edaspidi.

Sarnased postitused: