Управление качеством – гистограмма, диаграмма Парето и диаграмма разбрасывания

Управление - Управление проектом

6
Рассмотрим здесь оставшиеся инструменты управления качеством. Во-первых, модификацию гистограммы – диаграмму Парето. В принципе Парето заложена простая философия: меньшее число причин вызывает большее число последствий. И это универсальное правило. А во-вторых, диаграмму разбрасывания – простой по замыслу инструмент: она отвечает на вопрос – «Есть ли связь между событиями, и какая она – прямая или обратная?».

Продолжение моего учебного курса по проектному управлению. Предыдущие материалы: 

1. Что можно назвать проектом, а что нельзя, и каковы критерии успеха менеджера 

2. Три фундаментальных принципа проектного управления

3. Роли в проектном управлении

4. Управление заинтересованными сторонами 

5. Устав проекта - это скорлупа яйца

6. Алгоритм управления содержанием проекта

7. Сбор требований

8. Создание концепции проекта (project scope statement)

9. Иерархическая структура работ (ИСР)

10. Управление качеством – ключевые термины

11. Управление качеством – диаграмма Ишикавы (Ishikawa diagram)

12. Управление качеством: блок-схемы, чек-листы и контрольные карты Шухарта

 

Гистограммы и диаграммы Парето

ГистограммаГистограммы – очень простой инструмент – это, по сути, столбиковые диаграммы. В них может содержаться какая угодно информация: количество часов работы, количество жалоб техподдержки. В управлении качеством гистограммами тоже можно пользоваться.
 
Интереснее смотреть на модификацию гистограммы – диаграмму Парето. Напомним, принцип Парето: 20 на 80. В нем заложена простая философия: меньшее число причин вызывает большее число последствий. И это универсальное правило (хотя в реальности цифры, конечно, могут немного отличаться). Например, если у вас ларек, то 20% товаров приносят 80% выручки. Все остальное – редко покупают. Если у вас в техподдержку пользователи звонят и жалуются, то после анализа почти всегда получается, что 20% звонков дают 80% основных жалоб.
 
Диаграмма ПаретоКонкретный пример, как работает диаграмма Парето. Представьте, что вы устанавливаете в поликлиниках инфоматы (экраны на ножке) для записи на прием к врачу. Пилотный проект завершили и теперь собираете жалобы от пользователей. Чаще всего ругаются на то, что информат тормозит (в 40% случаев), что непонятный интерфейс (в 30% случаев), устройство бьет током (15% жалуется на это), зажевывает талончик (9%), далее идет еще много мелких замечаний.
 
В чем смысл диаграммы Парето? Она пытается вытащить принцип Парето и объяснить, какие причины вызывают большую часть недовольств и последствий. Чтобы создать такую диаграмму вы берете все причины и сортируете их от большего к меньшему, а потом диаграмма Парето накладывает еще одну особую линию. Из диаграммы видно: 40% жалуются на то, что инфомат тормозит. Если взять еще такую причину, как неудобный интерфейс, то это уже 70% всех обращений. Добавляет еще жалобы на то, что устройство бьет током, это уже 85% всех претензий. Так прибавляются все жалобы, даже если их еще с десяток, и они довольно мелкие. Глядя на диаграмму Парето, вы понимаете, что первые три причины – это уже 85% всех обращений. Как только вы их уберете, число жалоб резко уменьшится. Если раньше у вас было зарегистрировано, допустим, 1000 звонков за определенный период, то теперь их будет на 800 меньше.
 
Диаграмма Парето – очень хороший инструмент коммуникации. Причем его удобно использовать при разговоре с высшим руководством: вы можете ему показать факты, а значит, сможете убедить в своей правоте. Представьте бабушку, которая попыталась записаться к врачу, но сначала сложно было разобраться, как работает инфомат, потом он тормозил, потом зажевал талончик, а под конец ударил током. И такой пользователь, конечно, пойдет жаловаться высшему руководству. И тебе уже начальник сам говорит, чтобы ты все основные проблемы устранил. И здесь Парето хорошо срабатывает, потому что подсказывает, какие именно проблемы надо устранять на основании частоты жалоб пользователей.
 
Если начальник решил, что сначала надо устранить какой-то мелкий недочет, вы всегда можете представить ему диаграмму Парето. А она так устроена, что спорить с ней сложно. Глядя в диаграмму, сразу понимаешь, почему неправильно сначала решать мелкие проблемы, а затем браться за крупные. Таким образом ваша точка зрения становится убедительнее.
 
Еще раз: для чего нужна диаграмма Парето? Она позволяет анализировать корневые причины, которые вызывают большинство последствий, и сфокусировать на них свои усилия. И только для этого. Потому что каждый инструмент в управлении качеством можно использоваться для чего-то конкретного: диаграмму Ишикавы – для поиска корневых причин, блок-схемы – для визуализации, контрольные карты – для отклонений, а Парето – для понимания, на чем сфокусироваться, какие причины надо устранить, чтобы закрыть большую часть последствий, а не распыляться.
 
К сожалению, в MS Excel нет функции «построить Парето», программа этого не делает. Но можно просто отсортировать данные при помощи функции “Сортировка”, а потом нарисовать обычную гистограмму - так вы сразу увидите, какие 20% проблем надо решить, чтобы получить 80% результата.  Это займет не более 5 минут.

 

Диаграмма разбрасывания (scatter diagram)

Диаграмма разбрасыванияДиаграмма разбрасывания – простой по замыслу инструмент: она отвечает на вопрос – «Есть ли связь между событиями, и какая она – прямая или обратная?».
 
Например, вы исследуете вопрос, есть ли связь между тем, насколько мощно извергается вулкан (сколько длится извержение), и тем, как долго он до этого молчал. Вопрос: если вулкан долго молчал, он потом долго извергается? А если мало молчал, то недолго извергается? А может, если долго молчал, внутри все затухло, и извергаться нечему?
 
Для каждого наблюдения наносятся данные на выбранную систему координат. В случае с извержением вулкана на осях координат будут «продолжительность извержения» и «время молчания». После исследований на диаграмме будет видно, есть ли зависимость, и какая она – прямая или обратная.
 
Кейс Злобный боссРазберем один кейс. Представьте, что вы злобный босс, потому что вы повышаете голос (орете) на подчинённых. Но вы ответственный, и хотите понять, стали ли ваши работники лучше работать после того, как вы на них накричали. И вы строите диаграмму разбрасывания: по горизонтали указываете, сколько вы кричали в минутах каждый день, а по вертикали – сколько задач закрыли сотрудники после вашего крика. Все это каждый раз фиксируете. Допустим, получилось, что вы кричите 5 минут, работники закрыли 3 задачи, вы кричали 15 минут, они закрыли 7 задач. Есть ли здесь зависимость?
 
Конечно, в этом примере не хватает данных.  Надо больше информации, чтобы четко увидеть, есть ли связь между продолжительностью крика и количеством закрытых задач. Но в целом диаграмма разбрасывания может показать, есть ли зависимость и какая она. Больше ничего она не умеет.
 
Несмотря на то, что диаграмма разбрасывания - это очень простой инструмент, важно понимать, что с чем сопоставлять, т.е. надо правильно выявлять связь. В интернете популярен такой пример: решили выявить связь между количеством пиратов в Карибском море и потеплением. Исследователи говорят: пиратов было много, потепления не было. Потом пираты стали исчезать, и началось потепление. Вывод – пираты влияют на потепление.
 
Конечно, такое сравнение – это бред. Как известно, далеко не всякая корреляция имеет в своей основе причинно-следственную связь. Таким способом можно притянуть за уши многие вещи. Поэтому обязательно надо контролировать, что с чем сравнивать.
 
Еще один кейс. Задача – помочь президенту РФ принять решение. Но сначала предыстория. В России есть Агентство стратегических инициатив, которое занимается улучшением инвестиционного климата в стране. Его сотрудники приготовили презентацию-доклад для президента. На одном из слайдов презентации – диаграмма разбрасывания. Докладчик объясняет, что в РФ есть 86 субъектов, и в каждом третьем – открыты проектные офисы. Специально обученные люди посетили эти офисы и оценили их, присвоив какой-то рейтинг по шкале от 0 (для самого плохого) до 100 (для лучшего). Также есть рейтинг регионов по инвестиционной привлекательности: от 0 до 300 баллов. На базе этих данных была создана диаграмма разбрасывания.
 
По мнению докладчиков, была очевидна следующая зависимость: чем лучше развит проектный офис, тем выше инвестиционный рейтинг региона. То есть проектный рейтинг влияет на инвестиционный климат, а значит, нужно больше денег, нужно начинать активнее внедрять проектное управление, и тогда инвестиционная привлекательность страны взлетит.
 
Президенту представили диаграмму разбрасывания. Но теперь надо понять: есть на ней зависимость или нет. Судя по картинке – два фактора связаны между собой. Но такая зависимость вызывает сомнения. Потому что это прекрасный пример того, как можно соврать с помощью статистики. Кстати, не было бы статистики, не было бы современных наук. Но если ваш оппонент статистикой владеет, а вы нет, то он вас обведет вокруг пальца, и не поймете, где он вас обманул. Есть даже такая книжка – «Как врать при помощи статистики», прекрасное, научно-популярное издание. Есть масса методов запутать собеседника. Например, можно взять нерепрезентативную выборку и заверить окружающих, что она репрезентативная, и это не обман – вы не исказили никакие данные, вы просто запутали.

Кейс от Агентства стратегических инициатив

 

Что касается доклада для президента, то здесь использовали другой способ для создания нужного впечатления. Видно, что линия (зависимость) слабо поднимается. Но одна шкала начинается с нуля, а вторая – со 150. А взять нормальные координаты, продолжить линию, то линия зависимости будет почти плоской, а значит, и корреляция очень не большая. Это значит, что человек, который нарисовал диаграмму, манипулировал, ввел обрезанные координаты, чтобы усилить зависимость.
 
Вам надо знать: чтобы не спорить, есть зависимость или нет, наклоняет линия или идет плоско, математики ввели дополнительный коэффициент –  – коэффициент детерминации. Этот показатель равен 0,15. Если коэффициент меньше 0,5, то зависимости нет, а если больше чем 0,85, то она выражена. Обычно на диаграммах такие данные тоже пишут.
 
Резюме: диаграмма разбрасывания отвечает на вопрос – есть корреляция между двумя факторами или нет, прямая она или обратная. Коэффициент детерминации помогает определить наличие корреляции. Если интересно, вы можете прочитать по этой теме дополнительную информацию отдельно.
На этом мы закончили рассматривать инструменты управления качеством, и в новом году перейдем к следующей теме - управление сроками.

Статья написана на основании видео учебного курса по управлению проектами по гистограмме и диаграмме Парето и по диаграмме разбрасывания.

Начало учебного курса: Что можно назвать проектом, а что нельзя, и каковы критерии успеха менеджера 

6

См. также

Специальные предложения

Избранное Подписка Сортировка: Древо
В этой теме еще нет сообщений.
Оставьте свое сообщение