RSS
 

Posts Tagged ‘probleemi lahendamine’

Likvideeri probleemid enne kui nad mingit kahju põhjustavad

13 Apr

Kui mitu korda ma pean sama probleemi lahendama?

Porivaiba paranduse seadmel oli 3 olulist parameetrit, mis mõjutasid paranduse kvaliteeti. Olles läbi käinud parandatud vaibad avastasime, et parandused ei jää kinni ja need tuleb uuesti üle teha. Peale väikest veaotsingut tuli välja, et me ei kasutanud õiget temperatuuri kummi vulkaniseerimisel. Lihtne korrektuur ja asi toimis.

Kuni ühel hetkel enam ei toiminud. Jälle. Uuesti kiire veaotsing, sedakorda juba tuttavat rada pidi. Raja lõppus lahendus ka sama – suurenda temperatuuri.

Triviaalne probleem, triviaalne lahendus, raha selle pisikese detaili taga 450 000 – 700 000 EEK’i, enamus tulenev ümbertegemiste kõrgest määrast.

Lubage mul tutvustada lahenduse järgmist sammu…

Kuidas teha nii, et korra lahendatud probleem ka lahendatuks jääks? Siinkohal tuleb appi kvaliteedijuhtimine viimane käsitletavatest seitsmest lihtsast tööriistast – ohjekaart. Absoluutselt geniaalne oma lihtsuses,  võid õpetada ka kõige lihtsamale inimesele oma firmast.

Millal kasutada?

Kuigi sa saad teda kasutada ka andmete analüüsi käigus, siis minul endal on teda pigem tulnud kasutada mingi kriitilise parameetri ohjamisel. ohjekaart annab sulle infot selle kohta, kas asi toimib normaalselt või on suundumas lubatud piiridest väljapoole. Mis see kriitiline parameeter peaks olema?

Mis iganes tegelikult – võib olla su operatsioonidega seotud, võib olla ka finantsnäitaja. Oluline on, et see peegeldaks mingit väga olulist parameetrit. Sa ei taha oma aega raisata mõtetute numbrite maalimisele.

Vaatame naljaviluks, kuidas need üldse välja näevad. Aegrida on lihtsake:

1 – 1 – 5 – 1 – 3 – 2 – 1 – 1 – 1 – 4 – 6 – 4 – 2 – 5 – 4

Selle ohjekaart näeb välja selline:

Kontrollkaart

X-teljel on siis mõõtmise hetked ja y-teljel mõõdetud väärtus. Kõik, kes kunagi lugenud Salu Juhani tegemistest, peaksid instinktiivselt aru saama, kuidas see töötab. Ok see oli natuke teine asi aga siiski.

Lisaks kõigele muule on siin joonisel ülemine ja alumine ohjejoon (UCL ja LCL joonisel) ning keskmise joon. UCL ja LCL on matemaatiliselt arvutatud, kliendinõuded ja piirangud on omaette teema. Igatahes need jooned on seal selleks, et välja tuua hälbeid protsessi käitumises.

Mõningad asjad, millele võiksid ohjekaarti uurides tähelepanu pöörata:

  • Trend. 6 järjestikust punkti, mis tõusevad või langevad – asi liigub varem või hiljem ohjei alt välja. Tee midagi kohe ja pahandused jäävad ära.
  • Protsess liigub oma keskväärtusest välja. Protsess tervikuna on liikumas, midagi fundamentaalsemat on juhtunud ja sinu protsess on üsna varsti väga suurel määral lubatud piiridest väljaspool.
  • Punktid väljapool UCL, LCL või siis ka kliendinõuete piire. Õnnetus on juba juhtunud, nüüd ruttu-ruttu juurpõhjuse otsimisele. Loodetavasti saad jälile enne, kui asjad hullemaks lähevad.

 

Nii lihtne ongi?

Aga loomulikult, mis siin ikka pikalt keerutada. Tegelikult on ohjekaartide tüüpe rohkem, mingi 6-7 sõltuvalt,mis andmeid sul parasjagu vaja analüüsida või mis probleemi sul on vaja lahendada. Kas sa pead neist kõike teadma? Teadmised on iseenesest kihvtid, kuid praktilist väärtust ei pruugi sellel väga suurt olla.

Jäta lihtsalt meelde, et sul on vaja vähemalt 25 mõõtmistulemust enne kui sa hakkad kaugeleulatuvaid järeldusi tegema. Teine oluline asi on – elimineeri eripõhjused (trend ja protsessi nihkumised keskmise ümber), seejärel saad hakata protsessi “timmima” kliendinõuetele vastavaks.

Ohjekaart võib säästa sulle tohutult palju raha.

Näiteks ei pea sa ostma enam niipalju peavalu tablette. Ei ole midagi ärritavamat kui probleem, mille lahendust sa tead aga mis kõige kiuste muudkui esile kerkib. Ma kujutan ette kreeka kangelast frustratsiooni näiteks hüdraga võitlemisel – kui kaua sa kavatsed seda ühte ja sama draakonit kloppida?

Kas sinu organisatsioonis on olemas kriitilisi parameetreid, mida peaks ohjeima?

Sarnased postitused:

 

Teadmised on kasutud?

29 Mar

Six sigma, defineerimineTeadmised on peaaegu kasutud. Paremini sõnastatult – uute teadmiste lisamine või olemasoleva info kvaliteedi tõstmine ei pruugi sind palju aidata.

Erinevadsignaalid refereerivad teadmusjuhtimise konsultandi artiklit, mille põhilised sõnumid on:

  • Teadmistest on üksnes niipalju kasu, kuivõrd nad aitavad teha paremaid otsuseid,
  • Inimestel on üldiselt kalduvus pikemalt mõtlemata tormata probleeme lahendama,
  • See mis loeb, on arusaamine, teadlikkus asjade olemusest.

 

Lean Six Sigma avastas selle esimesena!

Tegelikult me räägime vähemalt vormiliselt erinevatest asjadest, ma saan sellest aru. Sisulise poole pealt vaadates aga pole asjad nii erinevad. Räägime korraks DMAIC probleemide lahendamise või siis ka parendamise tsüklist. Maakeeli tähendab see peen lühend

defineeri -> mõõda -> analüüsi -> parenda -> kontrolli”.

See ei ole loomulik

Mingisuguse võõrapärase ja veidra nimega tsükli kasutamine pole loomulikult inimesele looduse poolt kaasa antud. Loodus ütles ürginimesele, et kui sul on probleem, näiteks 2 meetri kaugusel olev mõõkhambuline tiiger, siis pussita teda kiviodaga. Defineerida ja planeerida jõuab siis, kui lõkke ääres kintsu küpsetad.

Kivioda on hea tööriist

Probleem kiviodaga on lihtsalt see, et meie probleemid on muutunud keerukamaks. “Oda pihku ja võitlusesse” ei tööta enam, sest maailm on muutunud keerulisemaks ning moodsas organisatsioonis isegi murdosa võrra oma ärist paremini arusaamine võib rahaliselt maksta miljoneid. Sa võid olla makse saaja või makse tegija, valik on sinu.

Probleemi defineerimine on peaaegu sama, mis teadlikkus

Defineerimise faas lean six sigma‘s ei ole mingi mulliajamine. Vastupidi, see on väga konkreetsete tegevuste kogum, mõistmaks asja olemust kogu tema ilus. See on otsimisprotsess, mis peab vastama küsimustele:

  • Milles on probleem? – sõnasta probleem keskendudes ainult sümptomitele. Liiga vara on mõelda põhjustele ja lahendustele. Selle postituse raames olgu probleemiks “langevad müügitulemused” ja vaatame, kuhu me nendega jõuame. Mida spetsiifilisemalt on probleem määratletud seda parem. A’la “Toote1 müük on olnud languses viimased 10 kuud, keskmine kahanemistempo 4% kuus. Selle trendi jätkumisel on toote1 kasumlikkus 6 kuu pärast 0 ja sealt edasi läheb kahjumisse.”  Pikk ja lohisev aga peaks kõigile asja selgeks tegema.
  • Kuidas see probleem firmat, ettevõtet mõjutab? “Kui me seda langustrendi ei muuda, siis 12 kuu pärast on terve firma kahjumis”.
  • Keda see probleem mõjutab? Inimesed, meeskonnad, huvigrupid – mida see probleem nende jaoks tähendab? Kuidas ja kui palju nemad protsessi mõjutavad? Mõtle läbi, kuidas sa nendega suhtled ja mis nende huvi selle probleemi valguses on?
  • Milliseid protsesse me vaatlema hakkame? Inimeste (või ka osakondade) ja protsesside määratlemine võib olla keerulisem, kui esialgu tundub. Mis siis kui langevates müügitulemusi mõjutab kõige enam tarneprotsessi ebakindlus? Mis siis, kui meie turundus olemasolevate klientide suunal on pigem nõrgavõitu?
  • Projekti ulatus? Kiusatus on lahendama asuda Somaalia näljahädaga sarnanevaid globaalseid probleeme. Kui sa korraga üritad parendada tarnekindlust, müügimeeste väljaõpet, klienditeeninduse järelmüüki ja juriidilisi probleeme, siis sa oled võtnud oma taldrikule rohkem, kui süüa jõuad. Piira ja fokusseeri. Pareto diagramm, wink-wink.
  • Eesmärgi püstitus? Mis ajaks peavad tulemused tulema? Näidet vaadates peaks hiljemalt poole aasta pärast trend olema “murtud” ja müük peaks eelneva kuuga võrreldes kasvama hakkam. Kui suur peaks kasvutempo aga olema? Sõltub paljuski, kuidas tajutakse turgu ning potentsiaali. Pikemalt ma SMART eesmärkidest rääkima ei hakkaks,
  • Projekti meeskonna liikmed? Kellega sa hakkad probleemi lahendama? Kas huvigrupid on esindatud? Kui ei ole, siis kuidas ja millal sa nemad kaasad? Sul ei ole mõtet ajama meeskonda suuremaks kui 5-6 inimest. Sellest suuremad grupid ei jõua kuigi kiiresti edasi, väiksemad grupid võivad jääda liiga üheülbaliseks.
  • Kes on kliendid ja mis on nende nõudmised? Voice of the customer on üks kvaliteedijuhtimise olulisemaid märksõnu. Kes on sisemised, kes välised kliendid? Kuidas me mõõdame kliendinõudmiste täitmise määra? Millised üldse on kliendinõudmised? Toote-teenuse puhul on kliendi nõudmiste kaardistamiseks mõistlik kasutada näiteks Kano mudelit.Klientide identifitseerimine meie näite puhul on üsna mitmeti mõistetav – ühelt poolt suurendatakse ettevõtte kasumlikkust ja seega nagu oleks lõppklient ettevõte omanikud. On nad seadnud eesmärke kasumlikkusele või selle saavutamise viisidele? Vahest on need toodud kui missioon, visioon, väärtused + perioodilised eelarvestamise ja eesmärgistamise dokumendid. Klient võib olla ka kogu töötajaskond – kui müük ei suurene, siis võib keegi tööst ilma jääda.
  • Tee SIPOC diagramm. See on selles mõttes kasulik diagramm, et aitab hoida kogu teadmist protsessi kohta fokusseeritult ühel lehel. Piltlikult öeldes – sa tead, mida sa tead.

 

Kui kaua kõigile neile küsimustele vastuse leidmine võiks aega võtta? Katsu 0,5-2 päevaga hakkama saada, vastasel korral pead projekti ulatust piirama, sest oled liiga suure tüki võtnud. Kas sellisest infokogumisest on kasu paremate otsuste tegemisel?

Absoluutselt – ainuüksi nende asjade ülestähendamiseks pead sa kõigi osapooltega suhtlema (sh klientidega). Sa saad suurepärase aimduse oma meeskonnast – kes on sinuga, kes on sinu vastu. Ideaalis saad ka aru, miks nad vastu on – mida see probleem nende jaoks tähendab? Kas nad üldse tajuvad probleemi olemasolu?

Defineerimisest üksi jääb väheks, kuid on väga raske teha kvaliteetset otsust probleemist korralikult aru saamata.

Kuidas sulle tundub?

Sarnased postitused:

 

Lihtne taktika meeskonnatöö probleemide lahendamiseks

25 Mar

Kuidas liita meeskond ühte?Hirmsasti tahaks muuta-arendada aga on selline tunne, et pole meeskonda kellega teha? Tundub, et su meeskond omavahel infot ei jaga, mingit initsiatiivi ei näita, mingit ambitsiooni ei oma, passivad 8-17 ja siis pastakas kukub?

Inimeste aktiveerimiseks ja käimatõmbamiseks on üks küllaltki lihtne moodus – gruppide ja supergruppide tekitamine.

Grupid ja supergrupid? Mis mõttes?

Asi töötab niimoodi. Iga kord, kui keegi erineb teistest mingi tunnuse põhjal, tekivad grupid. Meie ja teie. Meie ja nemad. Töösituatsioonis on kõige lihtsamateks näideteks kontor ja töölised või siis osakond1 ja osakond2.

Selline grupeerumine on teatud piirini vältimatu ja see viib varem või hiljem arusaamatusteni, vahest ka konfliktideni.

Mis selles siis nii erilist on? Las nad nägelevad?

Teatud piirini polegi arusaamatused midagi traagilist, kuid sel hetkel kui üritad terves organisatsioonis mingit muudatust läbi viia, võivad need lämmatada ka parima idee. Kuivõrd see teema nagu on südamelähedane, siis oletame, et sa tahad kvaliteedijuhtimise süsteemi juurutada või olemasolevat turgutada.

Tekita supergrupp – nipp, mida kasutavad  parimad mõjutamise spetsialistid

Nüüd siis meetodini, mida kasutas näiteks Valge Maja väga edukalt Ameerikamaa inimeste mobiliseerimiseks – tekitati uus supergrupp (“Al-Qaeda + Taliban + kurjuse telg”) ning rünnati uue supergrupina (vabaduse valvurid) Iraaki ja Afganistaani.

Ma ei taha siinkohal pikalt peatuda ega hinnaguid anda, kas ikka oli vaja ja miks tegelikult mindi. Praegusel hetkel on mudel olulisem – tekita uus supergrupp ja liida pisikesed pundid üheks.

Kuidas küll?

Uue supergrupi loomiseks on mitmeid võimalusi. Vaatame mõningaid peamisi kandidaate supergrupiks, mis liidab nägelevad osapooled:

  1. MASU Eestis, maailmas või sinu tööstusharus. Suurepärane argument oma idee mahamüümiseks. Alustad sellest, kuidas ärikliima muutus on mõjutanud sinu firma seisu, edasi räägid mida see seis tähendab töötajate jaoks, juhtide jaoks, terve firma jaoks. Nüüd sõeluvad püksid püüli ja siis on paras hetk välja tulla lahendusega – “enam samamoodi tegutsedes ei saa aga kuulake korraks, mul on üks idee”.
  2. Konkurent. Uus konkurent või vana konkurendi uued trikid on suurepärane võimalus sinu ettevõttes kivid veerema panna. Kasuta ära oma konkurendi jõupingutus ja murra jääd oma ettevõttes nagu noor jumal. Kui sa veel oma konkurentide tegemistel silma peal ei hoia, siis tee seda kohe nüüd ja praegu. Pärast loe mu postitus lõpuni.
  3. Koolitaja-konsultant. Suuremate muudatuste läbiviimise alustamiseks on lihtsaim moodus koolituse tegemine. Siin on üks “aga”.
    Sa ei saa kasutada inimesi oma maja seest isegi siis, kui neil on erialane pädevus olemas. Seda lihtsal põhjusel, et inimene maja seest on kellegi jaoks “meie” ja kellegi jaoks “nemad”. Kui majasisene inimene midagi räägib, siis “meie” noogutab kaasa aga nendega pole ka kunagi probleeme olnud. “Nemad” jällegi arvavad, et “meie” üritab neile midagi uut peale suruda ja kogu asi tundub natuke kahtlane.
    Koolituse väljatöötamisel saad sa välisest koolitajast teha “nemad” ja kõik sinu ettevõtte omad on peaaegu automaatselt “meie”.  Mõningatest olulistest aspektidest, mida sa pead järgima – tee segagrupid ja kaasa kõiki – töölistest tippjuhtideni, kõigist osakondadest.
    Koolitus peab pakkuma uut kõigile. Kui juhtide jaoks seal midagi väga uut ei ole, siis mängige lolli. See on nagunii kasulik harjumus – igalt koolituselt on midagi õppida ning ma väidan, et enne koolitust enesele sisestamine, et oled rumal ja ei tea midagi, on parim moodus koolitusest maksimum võtta.
    Üheskoos uut õppides ning kohvipauside ajal teemat arutades inimestega, kellega sa muidu väga tihti ei suhtle, tekib uus grupp – “meie ettevõte”. Selle energia baasil uusi asju läbi viia on juba märgatavalt kergem ja efektiivsem.

 

Gruppide ja Supergruppide meetodit on suured riigid juba aastatuhandeid kasutanud oma elanikkonna mõjutamisel. Ilmselgelt asi töötab, kui see on läbimõeldud ja planeeritud. Seda on võimalik kuritarvitada, kuid on võimalik ka teha seda, mida on vaja organisatsiooni ellujäämiseks teha.

Kui sul on abi tarvis koolitaja leidmisel või muudatuste läbiviimisel, siis võid alati ka minuga ühendust võtta. Ma saan kas ise aidata või anda soovitusi, kelle poole pöörduda.

Kuidas sul endal muudatuste juhtimisel läinud on? On kerge või raske olnud meeskond käima tõmmata? Räägi oma kogemusest kommentaarides.

Sarnased postitused:

 

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 aru saada, mismoodi nähtused on omavahel seotud?

26 Feb

Probleemide lahendamisel on oluline teada kuidas erinevad tegevused, nähtused on omavahel seotud. Mis juhtub, kui ma keeran selle kraani kinni? Mis juhtub, kui me protsessis ei kasuta survena 4 bari vaid 5 bari? Kui palju pikeneb protsessiaeg, kui ma kasutan 80 kraadise vee asemel 60 kraadist vett?

Aeg-ajalt tekib ajurünnaku käigus hüpoteese, kus väidetakse eksisteerivat mingi seos. See võib nii olla, võib ka mitte. Seost saab kontrollida hajuvusdiagrammiga, mis on üks seitsmest lihtsast kvaliteedijuhtimise tööriistast.

Seda saab kasutada, kui mõlema parameetri andmed on numbriliselt väljendatavad ning nad on pidevad. See tähendab nad ei ole loend, ei ole binaarsed a’la “Jah/ei” ning üks andmeridadest ei ole andmetesilt (operaator1, operaator2….). Sa ei saa seda kasutada näiteks selgitamaks, kas rohelistel toodetel on rohkem defekte kui punastel – selle jaoks on stratifitseerimine ja Pareto diagrammid.

Mõõtmine

Seose tugevuse mõõtmiseks peaksid sul olema kindlal ajahetkel fikseeritud 2 faktorit – mis iganes suurus x ja suurus y. Ma väga ei keskenduks siinkohal korrelatsioonifaktori käsitsi arvutamisele – mõistlikum on minna lihtsama vastupanu teed ja kasutada Exceli funktsioone.

Üldjuhul peaks valimi suurus olema vähemalt 25-50 andmepunkti ning teadupärast saab olla korrelatsioonikordaja vahemikus -1…0…1. Seose olemasolu võib aimata kui korrelatsiooni kordaja on vahemikkudes -1….-0,65 ja 0,65…1. Kui korrellatsioonikordaja jääb nende vahele, siis võiks öelda, et seost nagu ei ole. Päris tõsikindlalt seda siiski väita ei saa.

Vaatame ühte päriselulist näidet:

X-teljel on siis kuu keskmine temperatuur ning Y-teljel hoone kütmiseks ärakulutatud kütusekogus kuus. Korrelatsioonikordaja on -0,73, mis ütleb, et seos on olemas. Mis peamine – see on ka loogiline – temperatuuri langedes kasvavad küttekulud.

Vahemärkusena – selliseid ilusaid õpikunäiteid, kus punktiparv on ilusasti 45-kraadise nurga all üht või teistpidi püsti, pole mina veel suutnud päris elus näha. Märksa tõenäolisem on ülaltoodud pilt.

Küsimused, mida pead endalt küsima hajuvusdiagrammi tõlgendamisel:

  • Kuidas ja mis hetkel sa oma andmed saad? Kuigi ülaltoodud näites on korrelatsioon küllaltki tugev, siis kütusekulu on võetud mahutisse valamise hetkest, mitte reaalselt põletamise hetkest. Kuivõrd mahuti oli aga 3000 liitrit, siis see solgib andmeid päris kõvasti, sest ei peegelda väga täpselt reaalselt selles kuus katlamajas põletatud kütuse hulka.
  • Mida andmed sisaldavad? Tegelikult põletati kütust ka olmevee soojendamiseks. Kui suur selle osa on? Stratifitseerimine on oluline tööriist ka hajuvusdiagrammi koostamisel.
  • Kui stabiilne on süsteem olnud? Antud näite puhul oli kõik väga stabiilne. Kogu perioodi vältel juhtis maja kütmist automaatika, mille töörežiimi ei muudetud. Mingeid eritöid soojustuse parendamiseks ei tehtud. Reaalses elus ajalooliste andmete töötlemisel on sul siiski väga harva selline stabiilsus olemas. Pigem on tõenäoline, et vähemalt korra aastas on toimunud mingi šokk, mingi suurem muudatus. Eriti tõenäoline on see siis, kui protsess on oluline ning omab suurt mõju ettevõtte kasumlikkusele.
  • Kas tulemus on loogiline? Mõnikord käib tulemus risti-vastu sellele, mis on loogiline. Vahest see ongi niimoodi aga võimalik on, et seose puudumist seletavad eelnevad kolm küsimust.
  • Mis tegelikult põhjustab mida? TTÜ väidab, et nende ülikoolist tulevad tipud. TTÜ uhke vilistlasena oletame, et see väide on tõene. Mis aga seda põhjustab? On see turundus, mis meelitab endale Vabariigi parimad abituriendid? On see vastuvõtmise protseduur, mis jätab nõrgemad ukse taha? Või on see erakordselt kõrge õpetamise ja teaduse tegemise tase? Korrelatsioonianalüüs ei vasta küsimusele “miks?”, selle pead sa ise välja mõtlema.
  • Millal miski midagi põhjustab? Lähme näitega korraks kvaliteedijuhtimisest kaugemale. Kui su müügimeeskond teeb keskmiselt ühes kuus igapäevaselt 50 esmakohtumist päevas ning see number suureneb või väheneb, siis millal see hakkab mõjutama müügikäivet? Millal see hakkab mõjutama kulusid iga tehtud lepingu kohta? On ilmselge, et selle müügikäive muutub viiteajaga. Mul on olnud situatsioone, kus ühe andmerea kahenädalase nihutamisega kasvas korrelatsioonikordaja 0,45 -> 0,68. Ehk siis seose puudumiselt, mingi seose olemasoluni.

 

Kokkuvõtteks

Hajuvusdiagramm võib olla väga võimas tööriist mõistmaks, mis sul üldse ettevõttes toimub. See ei ole siiski päris ohutu – sa pead siiski arvestama kõikvõimalike eksimustega. Korrelatsiooni olemasolu võib tähendada seose olemasolu, võib ka mitte. Veidral kombel ei tähenda ka korrelatsiooni puudumine seose puudumist. Võib-olla sa pole lihtsalt õigeid andmeid õigesti kasutanud. Mis iganes. Kasuta igatahes aga ole ettevaatlik, et jalga ei tulistaks.

Sarnased postitused: