RSS
 

Posts Tagged ‘tööriist’

Andmekogumisvormide ehk kontroll-lehtede koostamine

21 Jan

Jätkan Kauro Ishikawa 7 lihtsa kvaliteedijuhtimise tööriistade tutvustamisega. Sedakorda vaatame erinevaid tööriistade gruppi, mida nimetatakse andmekogumisvormideks. ASQ on neid ristinud veel defektide kontsentratsiooni diagrammiks. Põhimõtteliselt vahet pole kuidas nimetada, asja sisuks on andmete kogumine seal, kus töö toimub ning eeldatavasti vähima võimaliku vaevaga.

Mida silmas pidada ja mis sest kõigest tolku on

Enne kui nende koostamisest rääkima hakata, siis andmete kogumisel on üks väga hea eelis – kui sa pole harjunud tööoperatsioone mingi pikema aja jooksul jälgima, siis see on sinu kuldne võimalus sellega algust teha. Kohati tundub, et paar tundi töö jälgimist võib anda väärtuslikumat informatsiooni kui ükskõik milline koosolek, ajurünnak või andmetega žongleerimine.

Nüüd rääkides protsessist kuidas andmeid koguda, siis esimene kuldreegel on, et tee oma vorm või kontroll-leht iga probleemi lahendamiseks uuesti. Kunagi ära kasuta mingit asja, mis tundub olevat sobilik.  See väike ajaline investeering hoiab sul hiljem kokku märksa rohkem aega ja vaeva kui mingi “ah-käib-kah” kähmaka kasutamine.

Aga milleks üldse andmeid koguda? Peamine põhjus on selles, et on vaja teada. Enne mõõtmisi on tegemist lihtsalt mingite müütide ja arvamustega. Vaieldakse, arvatakse, mõeldakse ja arutatakse, kuid tegelikult midagi ei teata. Rusikareegel – kui asi kisub targutamiseks, siis asu mõõtma. Pane paika algusseis, kontrolli võimalikke seoseid, tööta välja plaan ja tee ära. Ja siis mõõda uuesti. Nüüd sa tead, mis tegelikult toimub. Sa tead, mis aitab ja mis mitte. Saad planeerida parendusi ja jätta lootmine, et küll läheb paremaks. Sa tead, et läheb paremaks ning sa tead, mida sa selleks tegema pead.

Kuidas andmekogumisvormi koostada

Kõige lihtsam ja kiirem moodus andmekogumisvormi koostamiseks:

  1. Määratle probleem. Alguspunktina sobib väga hästi põhjus-tagajärg diagrammi koostamine oma meeskonnaga. Seejärel vali põhjus(ed), mille kohta vajad täpsemat informatsiooni. Vaata ka postitust põhjus-tagajärg diaframmi koostamiseks: Ishikawa diagramm
  2. Töötage välja hüpoteesid. Enne edasiminemist tuleb leida vastused järgnevatele küsimustele. Miks see probleem eksisteerib? Millised faktorid mõjutavad seda? Näiteks: kas erinevus tuleb inimeste vahel? Kas erinevust võiks põhjustada üks-teine või kolmas parameeter? Kui me kasutame protsessis näiteks vett, siis kas vee karedus mängib rolli? Aga temperatuur? Aga happelisus-leeliselisus? Aga …? Põhimõtteliselt mõelge välja, mida te täpsemalt teada tahate ning milliseid hüpoteese kontrollida soovite.
  3. Määrake mõõtühikud. Millistes mõõtühikutes mõõta saate? Millistes mõõtühikutes teil andmeid vaja on? Kui mõõtjaid saab olema rohkem kui üks, siis märkige mõõtühikud kindlasti vormile, see aitab hilisemaid jamasid oluliselt vähendada.
  4. Tehke valmis esimene versioon. Nüüdseks on sul teada praktiliselt kogu informatsioon, mida vaja, et teha valmis vormi esimene versioon. Planeeri esimesse vormi märkuste lahter või siis kategooria “muud”. See tuleb kasuks pilootmõõtmistel ettenägematute asjade ülesmärkimiseks.
  5. Tehke pilootmõõtmine. Mine ja katseta. Täpsed tulemused ei ole praegusel üldse olulised. Eesmärk on täiustada oma vormi. Ära unusta mõõtmismeeskonda korrektselt instrueerida – on mõtetu aega kaotada ebapiisava suhtlemise tõttu. Võib täiesti kindel olla, et erinevaid arusaamu esineb ka seal, kus see tundub ilmvõimatu olevat. Käige protsess läbi ja lahendage kõik tekkivad küsimused.
  6. Tehke parandused. Kas sul oli piisavalt ruumi info märkimisel? Vajadusel vähenda infovälja või eralda rohkem ruumi. Kas enamus mõõtmistulemusi läksid kategooriasse “muud”? Milliseid märkusi tehti proovimõõtmiste käigus? Võta kindlasti tagasisidet ka mõõtjate käest – mida nähti, mida tunti, mida arvati. Korrigeeri oma vormi.
  7. Alustage oma mõõtmisi. Nii lihtne see ongi.


Andmete kogumine ja analüüs on ainus võimalus midagi teadlikult paremaks teha. Võib loota, et asjad muutuvad. Võib lõpmatuseni arutleda kes peaks tegema ja mida peaks tegema. Võib tuutuda oma edust, milles keegi alati kindel pole. See kõik on aga ebavajalik, kui sa saad võtta kontrolli sündmuste üle enda kätte, määratleda parendusvõimalused ning seada uued eesmärgid ning saavutada need. Sa tead, kus sa oled, sa tead kuhu sa edasi liigud. Sa tead, mida sa saavutanud oled. Selleks kõigeks pead sa aga natukene mõõtma 🙂

Ma räägin erinevatest andmekogumisvormidest siin: Andmekogumisvormide erinevad tüübid

Sarnased postitused:

 

Ishikawa ehk kalaluu diagramm

11 Jan

Järgnevalt käsitlen kõiki 7 klassikalist kvaliteedijuhtimise tööriista. Alustame põhjus-tagajärg ehk Ishikawa ehk kalaluu diagrammist.

Alustuseks üks täiesti ok video Ishikawa diagrammi joonistamise kohta:



Ishikawa diagrammi koostamine samm-sammult:

  1. Defineeri probleem,
  2. Identifitseeri võimalikud põhjused,
  3. Tööta välja võimalikud lahendused.


Asja ilmselge kasutegur on, et julgustab mõtlema natuke laiemalt ja tihtipeale ka väljaspool raami. On tegelikult küllaltki üllatav kui lai kalaluu diagramm suudetakse esialgsest n.ö. ühe põhjusega probleemist joonistada. Ma arvan, et parim kvantitatiivne tulemus oli ligikaudu 20 erinevat probleemipõhjust. Ning probleemja ka selle lahendus  tundus ajurünnaku alguses kõigile osalejatele ilmselge.

Ishikawa diagrammi joonistamisel tasub arvestada:

  1. Seda võib olla raske lugeda. Võib-olla on probleem selles, et jaapanlased loevad vasakult-paremale ja seega on ka kalaluu diagramm eestlaste jaoks “tagurpidi”.
  2. Võta võimalikult suur paber või tahvel, kasuta harilikku pliiatsit või märkmelehti. Väga tüüpiline on, et kõige rohkem faktoreid tuleb sinna kategooriasse, mille jaoks sa jätsid paberil kõige vähem ruumi. Minu arvates parim abivahend on esialgse puu joonistamiseks tahvel ja vildikad. Hästi sobib ka A3 paber ja ports märkmelehti, mida saab siis rebida ja tükeldada ning oma suva järgi ümber tõsta kui vajadus tekib. Üldjuhul ma hoiduks arvutikasutamisest üldse. Käsitsi tehtud, hästi tehtud.
  3. Tõlgendamine ja analüüs. Mitte kõik probleemid, mis ajurünnaku ajal välja tuuakse, ei ole päriselt probleemid. On lihtsalt üks ports hüpoteese, kuid reaalselt pole tõestatud midagi. See diagramm on peale ajurünnakut just see, mis ta on – hüpoteeside kogum, mida on vaja kontrollida. Ei ole mõtet esialgse diagrammi juurde jääda. Põhjuseid on vaja kontrollida ning see tähendab mõõtmisi ja analüüsi.


Kokkuvõtteks võib öelda, et Ishikawa diagrammi on hea kasutada, kui meeskond on probleemi lahendamise algusfaasis ning domineerib mingi ühefaktoriline nägemus probleemi põhjusest. Sa pead olema ettevaatlik tehtud diagrammi usaldusväärsuses – alati peab üle kontrollima, kas päris elus ka asjad nii on nagu nad paberile kirja said. See on üksnes vaheetapp probleemi lahendamises, mitte lõppeesmärk.

Alternatiivina võiks mõelda probleemipuu (problem tree analysis) kasutamisele.

Sarnased postitused:

 

Kuskohast kvaliteedijuhtimisega peale hakata?

24 Oct

Mingil hetkel jäin ma mõtlema kuskohast peale hakata kvaliteedijuhtimise süsteemi väljatöötamisega. Protsesside kirjeldamisega? Käsiraamatu kirjutamisega? Need on väga vajalikud, kuid ma alustaks millegi praktilisemaga – prooviks paar parendusringi teha.

Päris elu torkimine annab sulle küllaltki hea tunnetuse, mida teie organisatsioonis võiks pidada mittevastavuseks, kuidas defineerida kvaliteeti ning kindlasti näed ka kõige suuremad probleemid kohe ära. Protsessikirjeldused tekivad kõige lihtsamini reaalselt protsessi (p)arendades, kui maha istudes ja midagi kirja pannes. Ka käsiraamat hakkab ennast ise kirjutama, kui oled näinud mida saab teha ja mida mitte.

Ma soovitan kasutada alguses kahte lihtsat kuid täitsa efektiivset meetodit – Pareto diagrammi peamistele probleemidele fokusseerimiseks  ja küsides 5 korda “miks?” juurpõhjuse selgitamiseks.


Pareto diagramm

Pareto diagramm on su parim sõber kui kästakse midagi vähendada X% ja sul pole õrna aimugi, kuskohast peale hakata. See aitab sind ka siis kui räägitakse, et “kvaliteet on halb ja peab paranema”. Sellega on võimalik anda mingile laialivalguvale ja ähmasele probleemile sisu ja vorm ning aitab fokusseerida tähelepanu kõige suurematele muredele. Selline situatsioon valitseb tihtipeale kvaliteedijuhtimise süsteemi väljatöötamise alguses.

Originaalis on pärit Itaalia majandusmehe ja sotsioloogi Vilfredo Pareto kokkuvõttest, et 20% populatsioonist omab 80% ressursse. Seda väidet on omakorda laiendatud ka muudele elualadele. Kvaliteedijuhtimises tähendab siis et 20% põhjuseid toodab 80% probleeme.

Pareto diagrammi koostamiseks vaata üle olemasolevad kliendikaebused ja reklamatsioonid. Kui siiamaani pole neid registreeritud, siis hakka neid registreerima. Räägi klientidega kokku puutuvate inimestega, kogu kokku klientidelt saadud väline informatsioon jne. Seejärel saab juba konstrueerida diagrammi.



Ilmselgelt ei ole mõtet tegeleda esialgu väikeste probleemidega, kuid ma jätaks esialgu kõrvale ka probleemi 3. Tõenäoliselt võtavad probleemid 1 ja 2 põhjaliku tegelemisega küllaltki palju aega ning ressursse. Nendega edukas tegelemine (näiteks vähendamine esinemissageduseni 5-6 korda ajaperioodil) tooks üldiseid kvaliteediprobleeme alla ~68%. See on muuseas vägagi realistlik eesmärk.

Pareto diagrammi on võimalik ka teiste tunnuste järgi konstrueerida – näiteks hinnates kvaliteediprobleemide maksumust, mitte esinemissagedust. Teoreetiliselt on võimalik hinnata ka sinu kvaliteediprobleemide suurust kliendile ja selle põhjal teha. Peamine on siiski fookuse loomine.

Tasub arvestada veel ühe faktoriga – kui õnnestub edukalt leida ja elimineerida probleemide 1 ja 2 juurpõhjused, siis n.ö. laviinina võib langeda ka teisi probleeme. Probleemidel võivad olla ühesugused juurpõhjused, kuid palju erinevaid avaldumisvorme.

5x MIKS?

Olles leidnud oma peamised probleemid, millega tegelemine pakub suurimat võitu, saab asuda nende lahendamisele. Nüüd läheb elu põnevaks, sest algab jaht juurpõhjusele. Lihtsaim, kuid mitte ilmtingimata parim moodus on küsida 5 korda “miks?”.

Juhul kui probleem 1 on näiteks pagaritöökojal, et koogipõhjad pole piisavalt küpsed.

Miks1? Sellepärast, et ahjus ole olnud piisavat temperatuuri.

Miks2? Sellepärast, et aeg-ajalt kasutatakse varuahju, mis ei ole selleks tööks mõeldud.

Miks3? Sellepärast, et põhiahi on pidevalt rivist väljas.

Miks4? Sellepärast, et osa küttekeha puruneb pidevalt.

Miks5? Sellepärast, et oleme ostnud kõige odavama küttekeha peale seda kui originaal tuksi läks ning sellel lihtsalt puudub vajalik töökindlus.

Tõenäoliselt saaks siit edasi minna, kuid vähemalt selle näite puhul on piisav lahendus paremini funktsioneeriva varuosa hankimine ning võib-olla ka mingi ennetav hooldus-kontroll.

Ma pean möönma, et kõik pole nii lihtne ja pilvitu. See meetod jääb hätta kui probleem on keerulisem ning mitmetahulisem. Maailm pole iseenesest lihtne ja lineaarne, seega pead alati jälgima ka tulemusi ning vajadusel uuesti proovima. Vältima peaks vastuseid a’la “inimesed pole tähelepanelikud”, “ei kontrollita piisavalt” vmt. Need kipuvad olema ummikteed, sest lõputult kontrollides või inimesi noomides sa eesmärgile ei jõua.

Kasutades neid kahte meetodit on sul piisavalt “relvi”, et saada vähemalt paar korda teha Planeeri-Tee-Kontrolli-Paranda tsüklit, mis on sisuliselt sinu kvaliteedijuhtimise süsteemi selgroog. See aitab oluliselt kaasa ka sinu edasiste jõupingutuste tegemisel süsteemi n.ö. mahamüümisel teistele – inimesed kipuvad seostama kvaliteedijuhtimissüsteeme tohutu bürokraatia ja paberimäärimisena. Sisulised parendused muudavad selle vajadusest arusaamise märksa paremaks.

Sarnased postitused: