RSS
 

Posts Tagged ‘individuaalne tootlikkus’

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:

 

Mis toimub? 5 nüanssi, millega PEAD arvestama tegevuste visualiseerimisel

11 Feb

voodiagrammMiks asjad juhtuvad? Kvaliteedijuhtimises öeldakse, et probleemid on 96% tõenäosusega protsessis. Mis loom see protsess on? Mispärast ta meile kogu seda jama põhjustab ning kuidas seda kontrolli alla saada? Protsesside kaardistamine ja parendamise kohta on materjali küll ja veel. On ka eestikeelset ning küllaltki kvaliteetset.

Julgen soovitada lisamaterjali:


Siin on olulisemad 5 nüanssi, millele ma tahaksin lihtsamate tegevuste visualiseerimisel tähelepanu juhtida:

  1. Ära visualiseeri, kui sulle see ei meeldi. Protsesside visualiseerimine on töövahend, mitte lõpp-eesmärk. Standardiseerimine on vajalik, kuid alati ei pruugi üks või teine visualiseerimise meetod sinule ja su meeskonnale meeldida. Kui leiad, et visualiseerimine sind ei aita, siis pane lihtsalt ülesanded-tegevused üksteise järel kirja. Ma olen näinud absoluutselt kohutavaid voodiagramme, millest isegi nende joonistajad enam päris täpselt aru ei saanud. Sellist jama ei ole vaja.
  2. Pööra erilist tähelepanu otsuse tegemise kohtadele. Otsuste standardiseerimine a’la “Juhul kui auk on kuni 1cm, on kõik ok. Muidu pane praagi hulka.” aitab su operatsioonides tohutult aega kokku hoida. On kohutav ajaraiskamine, kui üks töötaja marsib teise töötaja juurde konsulteerima stiilis “mis-sina-sellega-teeksid”. Konkreetne kriteerium aitab normaalse töövoo säilitamisele kõvasti kaasa.
  3. Protsessi visualiseerimisel lähtu kaardistamise eesmärgist. Miks sa seda teed? Kes seda lugema hakkavad? Kui su peamine eesmärk on näiteks protsessi analüüs, siis detailsuse aste peab olema määratult suurem kui siis, kui valmistad ette töötajatele koolitusmaterjali-kiiret viidet töökohale.  Samamoodi pead hoolikalt mõtlema, kas voodiagramm on parim tööriist ülesande lahendamiseks või on olemas sobilikumaid meetodeid.
  4. Järgi metoodikat. Ma kipun ise aeg-ajalt väga “loominguliselt” metoodikaid kasutama. Ennekõike on minu jaoks oluline eesmärk ja selles ma ka lähtun. Sa pead siiski arvestama, et kui sa jätad midagi tegemata, siis sa pead vähemalt aimama, mis selle tagajärjel juhtuda võib. Maakeeli – algajana aja näpuga metoodikas järge ja ära jäta midagi tegemata, sest sul pole õrna aimugi mis sellele järgneb.
  5. Tee koos meeskonnaga. Kasuta oma meeskonda – veel parem kasuta vajalikke tööriistu ning kaardista seal, kus protsess toimub. Inimesed, kes töötavad protsessis teavad kuidas tegelikult asjad käivad. Reaalsus on märksa parem lähtepunkt kui paberile pandud kaunis sõnad või pildid. Lisaboonusena saad sa kaardistamise käigus teada väga paljudest lahendamata küsimustest ning põhimõttelistest probleemidest.


Protsesside visualiseerimine on väga võimas vahend toimuvast arusaamisel ning analüüsil. Sa pead aga alati mõtlema miks sa seda teed ning mismoodi resultaati kasutama hakatakse. Igale spetsiifilisele probleemile on tõenäoliselt olemas kohandataud spetsiifiline diagramm. Otsi ja sa leiad.

Sarnased postitused:

 

“Tee kiiremini, tee kvaliteetsemalt!”

25 Oct

Teoreetiliselt tundub ju, et kui öelda inimestele, et töötage kiiremini ja kvaliteetsemalt, siis peaks midagi juhtuma. Kui ei juhtu, siis laseme lahti või midagi taolist.

William Deming niimoodi ei arvanud. Üks tema kuulsast 14 lähtekohast kõlas: “Elimineerige loosungid ning jätke kõlavad eesmärgid tootlikkuse suurendamisest. Sellised asjad loovad ainult konfliktseid suhteid inimeste vahel sellepärast, et madala kvaliteedi ja tootlikkuse põhjused asuvad süsteemis. Seega ei ole võimalik töötajatel neid lahendada”.

Nii või naa sai seda siiski tehtud, sest lihtsuse ja kiiruse kiusatus sai minust võitu. Vaatame nüüd tulemusi natuke lähemalt.

Valim1 suurus oli 191, valim2 oli 201. Keskmine1 oli 393, keskmine2 tervelt 1 punkti suurem ehk siis 394. Selle järgi oli areng tervelt 2,5 promilli. Vaatame korraks ka histogramme ja hajuvust mõlemal juhtumil (andmete suurused, vahemikud ja suurusjärgud muudetud, jaotuse enda proportsioonid on paigas, muu mitte).



Mis siin ikka öelda – küllaltki ootuspärane normaaljaotuse sarnane jaotus.



Küllaltki kahtlane lugu – olemas on nagu mingi normaaljaotuse sarnane värk, kuid kaks kõige parempoolsemat tulpa paistavad viitavat veel millelegi. Aeglasemad ja kiiremad töötajad teevad põhimõtteliselt midagi teistmoodi – ei ole nagu ühed teevad tööd ja teised mitte. Võiks ju veel suruda ja lubada keegi lahti lasta, kuid mul on hirm, et siis saangi numbreid ja ma pole kindel, kas ma seda ikka tegelikult tahan.


Mida ma tegelikult tahtsin öelda on see, et lihtsat ja kiiret teed kõrgema tootlikkuse ning kvaliteedi juurde ei ole. Tööd on vaja teha juurpõhjustega ning just seda ma kavatasen ka edaspidi teha.


Kas on võimalik, et ühed ongi aeglasemad kui teised? Kindlasti on võimalik, kuid normaaljaotuse peaks saama siiski keskele poole kokku. Võib-olla saab ka tervikuna paremale nihutada.Võib-olla ka, et tehakse teistsuguseid otsuseid. Või kasutatakse tööaega teistmoodi. Või tehakse tühje liigutusi. Või …. mida iganes. Juurpõhjuste analüüs peab andma vastuse. Mis see on, ei tea veel. Kui on soovitusi ja nõuandeid, siis kuulan tähelepanelikult 🙂


Sarnased postitused: