La eficiencia empresarial: análisis del sistema de medición
La medición de los datos mal cuando usted está buscando en la eficiencia del negocio vence el punto entero. Análisis del Sistema de Medición (MSA) mantiene sus medidas honesta, precisa, y esperado.
¿Está midiendo los datos correctos para la eficiencia?
Asegúrese de que está midiendo los datos correctos en su empresa u organización mediante la ejecución a través de esta lista de comprobación:
Video: Sistema Gestión de la Calidad. Medición, Análisis y Mejora
Es mis datos fresca? Si usted quiere saber cómo los clientes se sienten acerca de su línea de productos de hoy, las encuestas de satisfacción del cliente desde el año pasado - o tal vez incluso el mes pasado - no son relevantes. Todos los datos deben tener una marca de tiempo para que sepa que está trabajando con el material más actualizado, más relevante.
Es mi objetivo de datos? Es muy fácil entrar en una colección o la medición de proyecto con nociones preconcebidas de lo que los datos se lo dirá. Esto puede sesgar los datos se termina la recolección, sobre todo cuando se trata de información como el sentimiento de que no es estrictamente matemático en su cara.
Por ejemplo, si usted cree que sus empleados son tan felices como puede ser, es posible que sienta que puede recoger información directamente en las reuniones uno-a-uno y pasar por alto el beneficio añadido una encuesta anónima puede proporcionar.
El grado de precisión es mis datos? Si usted está midiendo tamaños de widgets mediante la aproximación visual de su longitud, no se puede dar la vuelta y reportar la precisión de tres decimales. Sus unidades de medida y herramientas iniciales afectan a la precisión de sus números finales.
Es mis datos completa? Como lo mencioné antes, si no está midiendo todos los puntos de datos que tiene en una métrica determinada, sus resultados serán sesgados en consecuencia. Por ejemplo, los clientes sólo topografía que llaman con las solicitudes de soporte es probable pintar una imagen más negativa que si se encuestaron a una muestra aleatoria de toda su base de clientes.
¿Estoy siempre la medición de la misma cosa? Por ejemplo, si vende cajas de vino, quiere decir una cantidad de “1” un caso o una botella? Si opera en varios países, siempre estás midiendo en la misma moneda? Es una fecha de fin del día el cliente envíe el pedido o el día de empezar a procesar el pedido? La definición de estos términos por adelantado puede ayudar a eliminar mucha confusión en el camino.
Son mis recolectores de datos honesto y comprometido? La asignación de las personas equivocadas para recoger datos también pueden sesgar los datos. Por ejemplo, un empleado que siente que su trabajo se ve amenazada por el resultado de un proyecto de recopilación de datos puede no ser tan completo como el que entiende la importancia de la información precisa para la salud futura de la empresa.
Del mismo modo, un interno puede simplemente no entender que saltar sobre un archivo aquí y allá o esquivar una respuesta clara puede tener efectos de largo alcance en su negocio.
Comprobación de los recolectores de datos
El proceso de asegurarse de medidas a todos en la misma forma se llama la repetibilidad y la reproducibilidad de calibre, también conocido como medidor de R&R. El proceso es una herramienta estadística que permite medir la cantidad de variación causada por el proceso de medición, teniendo en cuenta tanto la herramienta utilizada para la medición y las personas que realizan las mediciones.
Para llevar a cabo el medidor R&R, a probar sus operadores de medición haciendo que miden las muestras varias veces para ver lo cerca que los resultados vienen a las medidas estándar y lo cerca que los operadores están en el proceso de medición.
También es necesario un operario experto para realizar mediciones de muestras en condiciones ideales primero - estos son sus medidas estándar. Después de que los operadores miden todas las muestras, ya está listo para hacer sus cálculos:
Video: Medición y análisis de cargas de trabajo - Para qué sirven y cómo optimizar personal
Calcular la variación para cada operador contando el número de muestras para las que el operador obtiene el mismo valor de medición y dividiendo este número por el número de muestras.
Calcular la variación para cada operador frente a la norma contando el número de muestras para las que el operador obtiene el valor de medición estándar y dividiendo este número por el número de muestras.
Calcular la variación entre los operadores contando el número de muestras para las que los operadores obtienen el mismo valor de medición y dividiendo este número por el número de muestras.
Calcular la variación entre los operadores frente a la norma contando el número de muestras para las que los operadores de obtener el mismo valor de medición estándar y dividiendo este número por el número de muestras.