A eficiência dos negócios: a análise do sistema de medição
Medindo os dados errado quando você está olhando para a eficiência dos negócios derrotas todo o ponto. Measurement System Analysis (MSA) mantém suas medidas honesta, precisa e espera.
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Você está medindo os dados corretos para a eficiência?
Certifique-se de que você está medindo os dados corretos em sua empresa ou organização executando através desta lista de verificação:
É meus dados fresco? Se você quiser saber como os clientes se sentem sobre sua linha de produtos hoje, pesquisas de satisfação do ano passado - ou talvez até mesmo no mês passado - não são relevantes. Todos os seus dados deve ter um timestamp para que você saiba que você está trabalhando com o material mais frescos, mais relevante.
É meu objetivo dados? É muito fácil entrar em uma coleção ou medir projeto com noções preconcebidas do que esses dados vão te dizer. Isso pode distorcer os dados que acabam coletando, especialmente quando se trata de informações como o sentimento de que não é estritamente matemático em seu rosto.
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Por exemplo, se você acredita que seus funcionários estão tão felizes quanto pode ser, você pode sentir que você pode coletar feedback diretamente em reuniões one-on-one e vista para o benefício adicional de uma pesquisa anônima pode fornecer.
Como precisa é meus dados? Se você está medindo tamanhos de widgets através da aproximação visual do seu comprimento, você não pode virar e relatar a precisão de três casas decimais. Suas unidades de medição iniciais e ferramentas afetam a precisão dos seus números finais.
É meus dados completo? Como eu mencionei anteriormente, se você não está medindo todos os pontos de dados que você tem em uma métrica particular, os seus resultados serão distorcidos em conformidade. Por exemplo, apenas levantamento clientes que ligam com as solicitações de suporte provavelmente pintar um quadro mais negativo do que se você pesquisou uma amostra aleatória de toda a sua base de clientes.
Estou sempre medindo a mesma coisa? Por exemplo, se você vender casos de vinho, faz uma quantidade de “1” significa um caso ou uma garrafa? Se você operar em vários países, você está sempre medindo na mesma moeda? É uma data de fim do dia o cliente submetido a ordem ou o dia que você começar a processar a ordem? Definição desses termos na frente pode ajudar a eliminar muita confusão na estrada.
São meus coletores de dados honestos e comprometidos? Atribuindo as pessoas erradas para coletar dados também podem distorcer os dados. Por exemplo, um funcionário que se sente seu emprego está ameaçado pelo resultado de um projeto de coleta de dados pode não ser tão completo como aquele que entende a importância de informações precisas para a saúde futura da empresa.
Da mesma forma, um estagiário simplesmente não podem entender que pular sobre um arquivo aqui e ali ou falsificando uma resposta claro pode ter efeitos de longo alcance sobre o seu negócio.
Testando seus coletores de dados
O processo de certificar-se medidas a todos da mesma maneira é chamado de repetição calibre e reprodutibilidade, também conhecido como medidor de R&R. O processo é um instrumento estatístico que permite medir a quantidade de variação causada pelo processo de medição, considerando tanto a ferramenta utilizada para a medição e as pessoas que executam as medições.
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Para levar a cabo o calibre R&R, você testar seus operadores de medição, tendo-lhes medir as amostras várias vezes para ver o quão perto os resultados vêm com as medidas padrão e quão perto os operadores estão em processo de medição.
Você também precisa de um operador especializado para realizar medições de amostras em condições ideais primeiro - estas são as suas medidas padrão. Depois que os operadores medir todas as amostras, você está pronto para fazer seus cálculos:
Calcular a variação de cada operador através da contagem do número de amostras para as quais o operador recebe o mesmo valor de medição e dividindo esse número pelo número de amostras.
Calcular a variação de cada operador versus o padrão através da contagem do número de amostras para as quais o operador recebe o valor de medição padrão e dividindo esse número pelo número de amostras.
Calcular a variação entre os operadores através da contagem do número de amostras para as quais os operadores obter o mesmo valor de medição e dividindo esse número pelo número de amostras.
Calcular a variação entre os operadores contra o padrão através da contagem do número de amostras para as quais os operadores obter o mesmo valor de medição padrão e dividindo esse número pelo número de amostras.