DMAIC seriál, 6. díl: Sběr dat v procesu

V dnešním díle se zaměříme na sběr dat v procesu, a na čtyři oblasti, ve kterých se při něm chybuje.

První, co bych doporučil, je skutečně nepodceňovat sílu ručního měření procesních dat. Stále častěji se setkávám s tím, že ve firmách existují databáze, které průběžně měří proces (bývají například součástí softwarů výrobních technologií). Vzniká tak pokušení využít při sběru dat záznamy z těchto databází. To nemusí být v zásadě špatně, ale v některých případech z nich nedostaneme kompletní obrázek o procesu a přicházíme o zásadní poznatky, které při analýze mohou mít vliv. Je proto důležité jít osobně, fyzicky do procesu, strávit tam několik dní (klidně i 2-3 týdny) a měřit data z procesu ručně, přesně podle definované podoby a charakteristiky.

Další oblast, na kterou bych se zaměřil, jsou správné operační definice, tzn. správný postup měření. Stává se, že je nadefinování měřícího postupu podceněno a výsledná definice je vágní nebo mnohoznačná. To může vést k tomu, že pokud je proces měřen v průběhu projektu více lidmi, každý si postup vyloží po svém. Sesbíraná data jsou pak neporovnatelná nebo se s nimi těžko pracuje jako s jedním souborem. Ideální je přizvat si ke stanovení operační definice přímo lidi, kteří budou proces měřit. Je nutné, aby definici velmi přesně pochopili, aby data, která pak podle ní budou sbírat, byla konzistentní. V operační definici můžeme použít jejich terminologii, klidně i slang z procesu.

S tím souvisí i otestování měření – dvakrát měř, jednou řež! Než se pustíme do reálných, ostrých náměrů, je třeba si ověřit, jestli bylo vše nastaveno a vysvětleno správně. Samozřejmě existuje analýza měřícího systému (MSA, Measurement System Analysis), případně podpořená nástrojem Gage R&R. I pokud nechcete použít takovýto sofistikovaný přístup, nebo třeba v náměru čistě procesních časů (např. v administrativě), doporučuji, aby se měření v procesu otestovalo nanečisto.  Testujte s těmi lidmi, kteří budou proces měřit, ověříte si tak, jestli všemu rozumí, a jestli záznam dat bude konzistentní.

V neposlední řadě je třeba nezapomenout na správnou komunikaci. Nezaměřovat se jen na tvrdé nástroje a pravidla při měření dat z procesu, ale i na správné a trpělivé vysvětlování. Samozřejmě je to citlivé téma. Když se někdo v procesu vyskytne s tím, že měří data, obzvlášť data o lidech, tak to může vyvolávat rezistenci a nevoli účastníků procesu. To je úkol pro šampiona projektu, častokrát opakovaně se k lidem vracet a vysvětlovat, co je účelem měření. Samozřejmě i Green Belt / Black Belt může přispět svou vstřícnou komunikací. Pokud lidskou stránku situace nepodceníme, může se to vyplatit. Lidé se otevřou, během měření se například zmíní o dalších situacích, které můžou v procesu nastávat, a lze navázat zajímavý, intenzivní vztah. V opačném případě se nedostatek správné komunikace může obrátit proti vám.

V příštím díle se zaměříme na způsobilost procesu.

Autor: Libor Čadek, ICG-Capability

 

Další díly DMAIC seriálu