Kennisbank

Mis on kehtiv väärtus — ja kes märkab, kui midagi läheb valesti?

Jätkusuutlikkuse aruande näitaja tuleb kusagilt: mõõdikust, arvest, hinnangust, süsteemist eksporditud andmest. Hetkel, kui see näitaja sisestatakse, kopeeritakse või üle võetakse, ei ole tavaliselt kedagi, kes kontrolliks, kas see on õige. Mitte sellepärast, et keegi ei taha seda teha, vaid kuna puudub kindlaks määratud reegel, mis ütleks, mis on selle konkreetse andmepunkti puhul kehtiv väärtus.

Kehtiv väärtus ei ole arvamus

"Kas see number on õige" ei ole küsimus, millele saab vastata tunde järgi, kindlasti mitte siis, kui tegemist on sadade andmepunktidega, mis on laiali tabelites ja süsteemides. Kehtiv väärtus on midagi, mis on eelnevalt kindlaks määratud: vahemik, mõõtühik, suhe teise andmepunktiga, oodatav suund võrreldes eelmise aastaga. Ilma selle määratluseta on põhimõtteliselt igasugune väärtus kehtiv, ja see on täpselt see probleem. Tarbimisnäitaja, mis on kümme korda liiga suur, kuna mõõtühik on vale üle võetud, ei paista siis silma — see seisab seal lihtsalt, nagu kõik teised numbrid.

Selle kindlaks määramine, mis on kehtiv, on üks tugielementidest andmepunktiregistri ja lähteandmete kõrval: milliseid kontrolle andmepunkti puhul tehakse ja kellel on selle üle ülevaade. See ei ole rangemate Exceli valemite küsimus, vaid küsimus sellest, et andmepunktipõhiselt fikseerida, mis on lubatav ja mis mitte, ja miks.

Signaal on midagi muud kui viga

Mitte igal kõrvalekaldel ei ole viga, ja mitte igal veal ei kaasne signaal. Väärtus võib jääda väljapoole oodatud vahemikku, ilma et see oleks ebaõige — tehas, mis on ajutiselt seisma pandud, ühinemine, mis moonutab numbreid. Vastupidi, väärtus võib näha täiesti tavaline välja ja olla siiski vale, näiteks kuna organisatsiooni kaks osa lähtuvad selle mõõtmisel erinevast alusest. Signaal ei ole seega hinnang, see on viide, et keegi peaks sellele otsa vaatama.

Küsimus on siis: millisel tingimusel selline signaal käivitub, ja kui tundlikult on see seatud. Liiga laialt seatuna lipsavad kõrvalekalded läbi. Liiga kitsalt seatuna eiravad kõik teadet, kuna neid on liiga palju. Kuidas see lävi andmepunktipõhiselt määratakse, sõltub andmepunktist endast ja sellest, mis loogiliselt võib kõikuda. See teema on eraldi käsitletud lehel kuidas seadistada signaalikõrvalekaldeid ja kes seda siis jälgib.

Kes märkab — ja on see juhuslik

Selle lehe põhiküsimus ei ole ainult see, mis on kehtiv väärtus, vaid ka kes märkab, kui väärtus seda ei ole. Paljudes organisatsioonides on vastus: mitte kedagi, kuni väline osapool esitab aruande kontrollimisel küsimuse. Selleks ajaks on juba hilja, ja koostaja peab pöörduma tagasi lähteandmete juurde, et rekonstrueerida, mis juhtus.

Kvaliteedireegel, millel puudub vastutaja, ei ole reegel, see on tähelepanek. Iga andmepunkti juurde ei käi seega ainult piirväärtus, vaid ka nimi: kes saab teate, kes hindab, kas tegemist on veaga või seletatava erandiga, ja kes fikseerib selle seletuse, et järgmine andmepunkti kasutaja ei peaks sama asja uuesti välja selgitama. Ilma selle vastutuse määramiseta sõltub juhusest, kas keegi näeb signaali enne, kui number liigub edasi ahelas.

See vastutuse määramine on otseselt seotud teise probleemiga, mis kvaliteedireeglite kõrval sageli esile kerkib: meeskonnad, kes sisustavad sama mõistet erinevalt. See, mis on ühe organisatsiooniosa jaoks kehtiv väärtus, võib teise jaoks tekitada signaali, lihtsalt kuna määratlus on erinev. See puudutab küsimust mida te teete määratlustega, mis erinevad organisatsiooni osade vahel. Ilma ühese määratluseta on kvaliteedireegel parimal juhul oletus.

Miks see ei alga tööriistast

On kiusatus lahendada see küsimus tööriista soetamisega, mis annab automaatselt signaale. Kuid tööriist saab signaale anda ainult reeglite alusel, mis on sisestatud, ja need reeglid esindavad teadmisi, mis praegu sageli on ainult kellegi peas — kolleeg, kes teab, et see number jääb tavaliselt kahe piiri vahele, või et teist väärtust vaatab alati üle konkreetne isik. Nende teadmiste kindlaks määramine kõigepealt, andmepunktipõhiselt, on teistsugune töö kui süsteemi valimine. Millises järjekorras see kõige parem on teha, on kirjeldatud lehel kõigepealt tööriist ostmine või kõigepealt protsess korraldamine.

Kvaliteedireeglitest töökoormuseni

Niipea kui andmepunktipõhiselt on kindlaks määratud, mis on kehtiv väärtus, kes hindab signaali ja kes seletab kõrvalekaldeid, tekib pilt tööst, mis andmete ümber tegelikult toimub — kontrollimine, võrdlemine, järelepärimine, fikseerimine. See pilt on kasutatav teise küsimuse jaoks: milline osa neist ülesannetest kordub viisil, mis sobib automatiseerimiseks, ja milline osa vajab hindamist, mis kuulub inimesele. FTE TO AI töökoormuse skaneering arvutab ülesandepõhiselt, kui suure osa töö saab AI üle võtta, lähtudes sellest, kuidas see töö praegu on korraldatud — mitte eelneva hinnangu alusel.