Kolme kümnendkohaga heitkoguse arv jätab täpsuse mulje. Kuid täpsus ei ütle midagi usaldusväärsuse kohta. Arv võib olla välja arvutatud kümnendkohtade täpsusega ja siiski põhineda valel mõõtühikul, aegunud teisenduskoefitsiendil või hinnangul, mille sisestas keegi aastaid tagasi ja mida pärast seda kunagi ei kontrollitud. See on näivtäpsus: arv, mis näeb välja täpsem, kui ta tegelikult on.
See ei toimu sellepärast, et inimesed on hooletud. See toimub sellepärast, et aruanne on pika ahela viimane etapp ja selle ahela lõpus ei ole enam näha, mis teel juhtus. Kolme kümnendkohaga arvutustabel näeb ühtemoodi välja, olenemata sellest, kas lähteväärtus oli mõõdetud arv või täiesti suvaline hinnang. Reeglite puudumisel, mis määravad, mis on kehtiv väärtus, jääb see erinevus märkamatuks.
Igal andmepunktil on piirid, mille sees on väärtus usutav. Ühe üksuse energiatarve ei saa olla negatiivne. Heitekoefitsient ei muutu iga kvartal kümnekordselt. Töötajate arv ei erine eelmisest kuust tuhandete võrra ilma selgitatava põhjuseta. Need ei ole keerulised statistilised mudelid, need on lihtsad, dokumenteeritavad piirid andmepunkti kohta.
Küsimusele, mis on kehtiv väärtus, ei saa igal pool vastata ühtemoodi. See, mis loetakse üheks andmepunktile vastuvõetavaks vahemikuks, on teise jaoks liiga lai või liiga kitsas. See valik käib andmepunkti juurde, samamoodi nagu küsimus, mis on kehtiv väärtus ja kes märkab, kui asjad valesti läheb. Kui see valik jääb selgesõnaliselt tegemata, loetakse iga sissetulev väärtus vaikimisi õigeks, isegi kui see ei ole.
Lisaks kindlale piirile on olemas teine kiht: kõrvalekalded, mis ei ole kehtetud, kuid on siiski silmatorkavad. Väärtus, mis jääb lubatud vahemiku sisse, kuid erineb tugevalt eelmiste perioodide mustrist, ei ole vale, kuid on signaal, mida keegi peaks vaatama.
Vahe range tagasilükkamise ja signaali vahel on teadlik valik. Kehtiva väärtuse kontroll blokeerib; signaal juhib tähelepanu ilma blokeerimata. Mõlemad on vajalikud ja mõlemad peaksid olema kindlaks määratud andmepunkti tasandil, lähtudes küsimusest kuidas seadistada signaalkõrvalekalle ja kes märkab, kui see juhtub. Sellise fikseerimise puudumisel jääb juhuse hooleks, kes veidra väärtuse märkab ja millal.
Reegel, millel puudub vastuvõtja, on reegel, mida keegi ei loe. Kui väärtus jääb piiridest välja või tekitab signaali, peab olema kindlaks määratud, kes selle näeb: sisestaja, andmete omanik, kontrolör, kes arvu edasi töötleb. Selle sammu puudumisel kaob kõrvalekalle logifaili, mida keegi ei vaata, ja märgatud viga muutub märkamatuks veaks.
Just siin jäävad paljud kontrollimehhanismid praktikas seisma. Reegel seatakse sisse, kuid ei määrata kindlaks, kes sellele reageerib. Reegel eksisteerib, teavitus ilmub, ja midagi ei juhtu. Millised kontrollid ühe andmepunkti juurde käivad ja kes neid näeb, on seotud laiema ülevaatega sellest, millised kontrollid käivad andmepunkti juurde ja kes märkab, kui midagi valesti läheb. Kontroll, mida keegi ei näe, ei ole praktikas kontroll.
Olemas on süsteemid, mis tuvastavad automaatselt kõrvalekaldeid ja saadavad teavitusi. Need süsteemid on kasulikud, kuid need ei lahenda midagi, kui aluseks olevatele küsimustele ei ole vastatud: mis on selle konkreetse andmepunkti jaoks kehtiv väärtus, mis on signaal ja kes on määratud vastuvõtja. Tööriist, mis töötab reeglite alusel, mida keegi ei ole läbi mõelnud, toodab teavitusi, mida keegi tõsiselt ei võta, või hoiatusi, mida süstemaatiliselt ignoreeritakse. Tulemus näeb välja kui kontroll, kuid see ei ole seda.
See on põhjus, miks need küsimused peavad esmalt olema vastatud andmepunkti tasandil, enne kui süsteem saab neid täita. Reegel käib andmepunkti juurde, mitte tarkvara juurde, mis seda juhuslikult jälgib.
Näivtäpsus tekib sageli koos teise probleemiga: organisatsiooni osad, mis defineerivad üht andmepunkti erinevalt. Kui üks üksus loeb kaasa büroopinna ruutmeetrid ja teine ei loe, ei piisa usutavate väärtuste kontrollist, kuna väärtused ei ole omavahel võrreldavad. Mida te teete definitsioonidega, mis erinevad üksuste vahel, ja kuidas see on seotud kehtivate väärtuste kontrolliga, on kirjeldatud lehel erinevate definitsioonide ja sellega seotud kontrolliküsimuse kohta. Kes seab kvaliteedireeglid, vaatamata eelnevalt sellele määratluse küsimusele, kontrollib võimalik, et usutavaid väärtusi, mida tegelikult ei saa üksteisega võrrelda.
See skann kaardistab andmepunkti kaupa, mis on kehtiv väärtus, mis on signaal ja kes on määratud vastuvõtja. See ülevaade ei ole lõpp-punkt, vaid alguspunkt: see fikseerib, kus praegu reeglit ei ole, kus reegel on olemas, kuid vastuvõtja puudub, ja kus andmepunkti definitsioon iseenesest tekitab üksuste vahel juba segadust. Kui see ülevaade on olemas, on näha, millised kontrollid kannavad kõige rohkem kaalu ja kuhu tähelepanu peab esmalt suunama.
Kui see ülevaade on juba olemas, on võimalik vastata teisele küsimusele: milline osa tööst, mis praegu tehakse veel käsitsi, on pärast selle jaotuse tegemist üle antav automatiseeritud protsessile. Selleks on mõeldud FTE TO AI töö-skann: see arvutab ülesande kaupa, milline osa tööst on üle antav AI-le, mitte siin kindlaks määratud kvaliteedireeglite asendamiseks, vaid järgmise sammuna ülevaatele, mis sellega tekib.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.