Andmepunkt saab tähenduse alles siis, kui on kindlaks määratud, mida sinna võib ja ei võib sisestada. Ettevõtte üksuse energiatarbimine ei saa olla negatiivne. Protsent ei ületa sadat. Heitefaktor peaks jääma teatud vahemikku, sõltuvalt kasutatud allikast. Nende piiride puudumisel võib igasugune sisestatud väärtus liikuda edasi aruandesse, isegi kui see on tulemus valest mõõtühikust, valest komast või vahetatud veerust.
Kehtiv väärtus ei ole seega hinnang arvu sisu kvaliteedile. See on tehniline piirang: vahemik, tüüp, kohustuslik mõõtühik, seos teise andmepunktiga. See piirang fikseeritakse andmepunkti kaupa, mitte aruande kaupa. Selles seisneb erinevus kontrolli vahel, mida keegi teeb käsitsi korra aastas, ja reegli vahel, mis on paigas andmepunkti juures ise, nii et igal sisestusel tuleb sellest läbi minna.
Mitte igasugune kõrvalekalle ei ole viga. Tarbimine, mis erineb tugevasti eelmisest aastast, võib olla viga, aga võib olla ka ümberehituse, ülevõtmise või teistsuguse mõõtmisperioodi tagajärg. Seetõttu on kasulik teha vahet kahe reeglitüübi vahel.
Esimene tüüp on range piir: väärtus, mis lihtsalt ei saa olla tõsi. Negatiivne, kus see ei saa olla; protsent üle saja; tulevikus olev kuupäev. Need väärtused tuleb blokeerida, enne kui need edasi liiguvad.
Teine tüüp on signaal: väärtus, mis on võimalik, aga erineb sellest, mida oodata võiks. Tugev tõus võrreldes eelmise aastaga, arv, mis jääb kaugele väljapoole sarnaste üksuste vahemikku, sisestus, mis saabub täpselt tähtajal ilma põhjenduseta. Signaal ei blokeeri midagi. See eeldab pilku sellele ja vajaduse korral selgitust, enne kui arv edasi liigub. Kuidas need kaks reeglitüüpi kujundada ja teineteisest eristada, on kirjeldatud lehel signaalikõrvalekalde seadistamise kohta.
Reegel, mis rakendub, aga mida keegi ei näe, ei ole reegel. Igal andmepunktil peab seega olema mitte ainult piirväärtus, vaid ka nimi: kes on selle andmepunkti omanik ja kes saab signaali näha, kui väärtus erineb oodatust. Omanikuta andmepunkti puhul kaob signaal süsteemis, mida keegi ei kontrolli, või tabelis, mida avatakse taas alles aasta lõpetamisel.
See omanikuks olemine ei pea olema keeruline. Selleks on vaja nime andmepunkti juures, mitte protsessi. Aga selle nimeta on kvaliteedireegel reegel paberil. Millised kontrollid sobivad loogiliselt millise andmepunkti tüübiga ja miks pole igal andmepunktil vaja sama kontrolli, saate lugeda lehel millised kontrollid kuuluvad andmepunkti juurde.
Andmepunkti piirid ei tule eikustkilt. Need tulenevad andmepunkti definitsioonist: mida see mõõdab, millises mõõtühikus, mille perioodi kohta, millise organisatsiooniosa jaoks. Kui see definitsioon erineb üksuste vahel — üks üksus arvestab ruutmeetrites põranda pindala, teine brutopõranda pindalas — siis erineb ka see, mis on kehtiv väärtus, ja piir, mis sobib ühele üksusele, muutub teisele kasutamatuks. Kuidas sellega toime tulla, on kirjeldatud lehel mida teha definitsioonidega, mis erinevad üksuste vahel.
On ka teine lõks: piirväärtus, mis annab mulje, et arv on täpsem, kui allikas võimaldab. Heitefaktor nelja komakohaga hinnangu põhjal, mis on täpne kahe numbrimärgi ulatuses, tekitab täpsuse, mida tegelikult ei ole. Kvaliteedireeglid peaksid sellist valetäpsust neutraliseerima, mitte kinnitama — see on täpsemalt lahti kirjutatud lehel valetäpsuse vältimise kohta.
Kiusatus on soetada tööriist, mis kontrollib automaatselt vigu. Aga tööriist, mis paigutatakse korrastamata protsessi peale, kontrollib reegleid, mida ei ole veel kindlaks määratud, andmepunktide vastu, millel ei ole omanikku, definitsioonide alusel, mis erinevad üksuste vahel. Tulemuseks on korrektsem aruanne arvude kohta, mis ikkagi on kontrollimata.
Data Readiness Scan fikseerib seetõttu esmalt olemasoleva olukorra: andmepunktide registri, iga arvu päritolu, omanikuks olemise ning reeglid, mis määravad, mis on kehtiv väärtus ja mis on signaal. See on töö, mis praegu on sageli laiali tabelites, kirjavahetuses ja mõne inimese peas. Seda toetav tööriist on ehitamisel; kes soovib sellega juba nüüd alustada, saab registreeruda ootenimekirja.
Kui on selge, milliseid reegleid ja kontrolle mis andmepunkti juurde kuulub, tekib ka hea ülevaade selle kohta, milline osa sellest kontrollitööst on korratav ja milline osa vajab hinnangut. See vahetegemine on kesksel kohal FTE TO AI töö-skaneeringus, mis arvutab ülesande kaupa välja, milline osa töö saab üle võtta AI ja milline jääb inimesele.
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.