Forskjellen mellom rutinemessig og ADHOC-analyse

Forskjellen mellom rutinemessig og ADHOC-analyse!

To typer analyser er vanligvis nødvendig for å få innblikk i data om ytelse av tjenester. De er rutinemessige analyser og ad hoc-analyser. Rutinemessig analyse, som navnet antyder, refererer til den vanlige, systematiske analysen som utføres i hver rapporteringsperiode for å evaluere ytelsen til tjenesten på effektiviteten, evnen og effektivitetsstatistikken. Ad hoc-analyse er den detaljerte diagnostiske testingen som trengs for å undersøke årsakene til uventede ytelsesendringer. Naturen og kompleksiteten av ad hoc analyse vil variere fra situasjon til situasjon.

Rutinemessige analyser skal planlegges slik at de kan utføres med minst mulig innsats. Mange lag blir så konsumert av innsatsen som trengs for å produsere resultater hver måned, at liten tid er igjen for tolkning eller ad hoc-analyse.

Likevel vil ad hoc-analyse være det primære fokuset på serviceadministrasjonsteamet, fordi det er gjennom detaljene i denne analysen at de viktigste innsiktene i tjenesteytelsen kan oppnås. På den annen side bør rutinemessige analyseprosedyrer repeteres, dokumenteres og desentraliseres.

Repeterbar betyr at det skal være mulig å følge de samme analysestrittene i hver tidsperiode. Noen lag endrer sine beregninger noen få måneder, noe som gjør det svært vanskelig å få et omfattende bilde av ytelsen til tjenesten over tid.

Analyseprosedyrer må så langt som mulig være uendret i minst tolv måneder, slik at trender kan studeres. Prosedyrene for rutinemessig analyse skal dokumenteres slik at alle individer som utfører analysen, vil følge de samme trinnene i samme rekkefølge.

Riktig dokumentasjon bidrar også til opplæring av nytt personell. I den grad det er mulig, bør de mest repeterende oppgavene til rutinemessig analyse automatiseres slik at de regelmessig kan gjengis med liten intervensjon. Decentralisering innebærer at nesten all rutineanalyse (og så mye av ad hoc-analysen som relevant) skal utføres nær hvor arbeidet er gjort.

Prosedyrer for deling av analyseresultater:

Hvis tjenesteleveransen distribueres over flere geografiske områder, eller hvis ulike delprosesser forvaltes av ulike organisasjoner, må avtaler utvikles som beskriver hvordan analyseresultatene sendes til tjenestestyringsgruppen, og i hvilket format.

Vanligvis bør resultatene fra de ulike organisasjonene konsolideres og aggregeres av tjenestestyringsgruppen. Eventuelle ad hoc-analyser som er nødvendige kan enten utføres av teamet eller av den ansvarlige organisasjonen. Tjenesteledelsen kan også utføre stikkprøver eller revisjoner av avdelinger og regionale resultater fra tid til annen.

Når alle ad hoc-analysene er ferdige, skal laget utvikle en liste over tiltak som kan være nødvendig for å stabilisere ytelsen til en eller flere prosesser, og skal deretter sende disse tilbake til de aktuelle organisasjonene for gjennomføring.

Generelt må analyseprosedyrene utformes for å gi tjenestestyringsgruppen tilgang til all den informasjonen den trenger uten at det krever at det utfører store mengder dataanalyse alene. Prosedyrene må også sikre at alle regioner og avdelinger for å administrere ulike tjenestekomponenter er like involvert i å gi innspill og anbefalinger til serviceadministrasjonsteamet.

Analyseverktøy:

Resultatene kan vises enten som tall i tabeller eller i grafisk form. Med det store antallet grafiske verktøy som nå er tilgjengelige for stasjonære datamaskiner, er det enkelt å produsere resultater i form av diagrammer av grafer. Fordelen med grafiske eller visuelle skjermer er at store mengder informasjon kan presenteres hensiktsmessig på en måte som lett kan assimileres.

Ulempen med disse skjermene er at de kan manipuleres for å gi betrakteren et partisk eller feilaktig første inntrykk av dataene. For eksempel kan skalaen til en graf justeres slik at små forskjeller mellom datapunkter blir forstørret, noe som fører til at en seer tror at store forskjeller blir presentert.

Selv om dataene ikke manipuleres med vilje, kan uforsiktig eller inkompetent presentasjon føre til at seerne når uønskede konklusjoner. Presentatørene av grafiske data må derfor passe på at man sikrer at den valgte visningsmetoden er den mest hensiktsmessige for å representere informasjonen og at visuell bias minimeres.

Vi beskriver nå kort fire allsidige metoder for grafisk visning av data som kan brukes i et bredt spekter av applikasjoner: histogrammer, løpekart, spredningsdiagrammer og kontrolldiagrammer.

Disse metodene tillater oss å visuelt svare på følgende vanlige spørsmål som blir spurt under en hvilken som helst dataanalyse:

Hvordan distribueres dataene?

Hvor variabel er ytelsen?

Hvordan har resultatene endret seg over tid?

Hvilke faktorer påvirker de observerte resultatene?

Hvor stabil er ytelsen rundt standardene?

Hvor nær er ytelsen til standardene?

histogrammer:

Et histogram er et linjediagram som viser antall ganger hver verdi av en variabel oppstår i en prøve av observasjoner. Tabellen av antall forekomster av hver verdi kalles en frekvensfordeling, og et histogram er en grafisk fremstilling av denne distribusjonen. Variablene kan enten være diskrete (dvs. ta ordinære verdier som 1, 2, 3) eller kontinuerlig.

Histogrammer av diskrete variabler er også referert til som et strekdiagram. Kontinuerlige variabler som syklus tid er segmentert i grupper, og antall observasjoner i hver gruppe er kartlagt. Midtpunktet for hver gruppe brukes vanligvis som representativ verdi for gruppen, men det kan også brukes en annen verdi. Histogrammet er et visuelt bilde av formen på fordelingen av dataene.

Noen spørsmål som kan besvares fra et histogram, inkluderer følgende:

Er distribusjonen symmetrisk?

Er det lange haler (dvs. mange verdier i hver ende av skalaen?)

Er det flere topper?

Hvor bred er spredningen i dataene (dvs. tar variabelen mange verdier eller noen få?)

Spesielle versjoner av histogrammer er nyttige for spesifikke applikasjoner. Et Pareto-diagram er et histogram der stengene bestilles fra den største frekvensen til den minste. Dette diagrammet kan brukes til å identifisere de kritiske få faktorene som bidrar mest til variabiliteten i dataene.

Pareto-diagrammer er nyttige for å analysere de viktigste årsakene til feil, ved å identifisere aktivitetene som bidrar til de største kostnadene, eller ved å bestemme de faktorene som har størst innvirkning på forbrukertilfredshet. Et spesielt tilfelle av et strekdiagram er et klynget eller stablet stangdiagram som kan brukes til å sammenligne en variabel over flere diskrete dimensjoner.

Kjør diagram:

Et løpediagram er en graf som viser ytelsen til en variabel over tid.

Disse tomtene tjener følgende formål:

Å identifisere sykliske ytelsesmønstre eller sesongvariasjoner.

Å bestemme historiske trender i ytelse.

For å evaluere effekten av serviceforbedringer på ytelse.

Å identifisere tidsforsinkelsen mellom serviceforbedringer og endringer i ytelse.

For å bestemme slitasje eller opplevelseseffekter som fører til at ytelsen går over tid

Å vurdere gapet mellom ønsket og faktiske ytelse over tid.

Spredningsdiagram:

Et spredningsdiagram viser sammenhengen mellom to variabler som feilfrekvens og medarbeideropplevelse, eller den tid det tar å fullføre en tjenestetransaksjon og kundetilfredshet.

Spredningsdiagrammet viser følgende:

Hvorvidt et forhold eksisterer mellom to variabler.

Formen på forholdet (dvs. lineært, buet).

Mengden tilfeldig variabilitet i forholdet mellom to variabler.

Om denne variabiliteten varierer for forskjellige verdier av de to variablene.

Et spredningsdiagram er en graf, med verdiene for den avhengige variabelen (hvis verdien er forutsatt) på y-aksen og de av prediktor eller uavhengig variabel (som forutsetter verdien av den avhengige variabelen) på x-aksen. Hvert punkt på grafen representerer et par verdier av de avhengige og prediktorvariablene.

Hellingen til et spredningsdiagram viser omfanget av det gjennomsnittlige forholdet mellom to variabler. Hvis hellingen er flat, eksisterer det ikke noe forhold. Mengden av spredning i plottet (dvs. om y-verdiene er ganske nær for hver verdi av x, eller om de danner en "sky") viser omfanget av tilfeldig variabilitet i dataene, og er et mål på styrken av forholdet mellom de to variablene. Et spredningsdiagram er ofte et nyttig første trinn før estimering av en regresjonsligning, fordi den gir en indikasjon på naturen, styrken og formen på forholdet mellom to variabler.

Spredningsdiagrammet kan også brukes til å validere antagelser som er gjort under utformingen av en tjeneste. Anta at et designteam prøver å utvikle en ytelsesfunksjon for et bestemt tjenesteattributt som den eksakte funksjonsformen er ukjent for. Anta at designteamet tilnærmer seg funksjonen ved å bruke en blanding av erfaring og vurdering.

Etter at tjenesten er i drift, kan et spredningsdiagram brukes til å validere den antatte funksjonsformen. Serviceadministrasjonsteamet kan samle data om ytelsen til attributter på ulike nivåer av driftsegenskaper. Designet må kanskje endres dersom den faktiske ytelsesfunksjonen er vesentlig forskjellig fra det som ble antatt.

Kontrollskjema:

Et kontrollskjema er et grafisk verktøy som er en del av en metodikk som kalles statistisk prosesskontroll (SPC). Denne metoden brukes til å måle variabiliteten av produksjons- og tjenesteprosesser med sikte på å avgjøre om denne variabiliteten skyldes systematiske eller tilfeldige årsaker.

Et kontrollskjema sammenligner ytelsen til en kontinuerlig eller diskret variabel mot statistisk beregnede "kontrollgrenser". Ideen om kontrollgrenser stammer fra det faktum at ytelsen til en hvilken som helst tjenesteattributt er iboende variabel på grunn av en rekke tilfeldige årsaker som ikke kan identifiseres eller kontrolleres. Denne tilfeldige variabiliteten bør være den eneste kilden til variabilitet i en tjeneste som er utformet for å gi et stabilt gjennomsnittlig ytelsesnivå som er robust for endringer innenfor et gitt driftsområde.

Videre bør denne variasjonen forbli innenfor grensene spesifisert av designet. Et kontrollskjema tester stabiliteten i ytelsen gjennom driften av tjenesten. Hvis ytelsen normalt distribueres, så fra egenskapene til normalfordelingen, vil vi også forvente at 99, 7% av ytelsesverdiene vil ligge tilfeldig innen tre standardavvik av gjennomsnittsverdien. Hvis disse forventningene blir oppfylt av de innsamlede dataene, er serviceytelsen sies å være i kontroll. Ytelsesverdiene representert ved tre standardavvik refereres til som kontrollgrensene.

Prosedyren for å plotte et kontrollskjema består av to trinn: kalibrering og kontroll. I kalibreringstrinnet beregnes gjennomsnittet og variabiliteten av dataene fra historiske prosessytelsesdata og kontrollgrensene bestemmes.

Kontrollgrensene er ytelsesverdiene ved tre standardavvik på hver side av gjennomsnittet. Det finnes ulike metoder for å estimere standardavviket til dataene. En transformasjon av observasjonsområdet, som er forskjellen mellom maksimum og minimumsverdi, er et vanlig bruk estimat.

I kontrolltrinnet kartlegges nåværende observasjoner av prosessytelse jevnlig på det kalibrerte kontrollskjemaet. Hvis prosessen er under kontroll, forventer vi at over 99% av punktene i diagrammet ligger mellom øvre og nedre kontrollgrenser. Vi vil også forvente at poengene skal distribueres tilfeldig, det vil si at ingen uvanlige mønstre skal ses i dataene. Standard tester eksisterer for å se etter uvanlige mønstre gjennom visuell inspeksjon.

Rapporter distribusjon:

Etter at dataanalysen er fullført, må resultatene og de foreslåtte handlingene deles med de som er ansvarlige for implementeringen. Resultatene kan også sendes til toppledelsen. Resultatene må ikke presenteres på samme detaljeringsnivå for alle i organisasjonen.

For ledende ansatte er det nok å presentere et kortfattet og kortfattet sammendrag som viser dagens og tidligere resultater av sentrale indikatorer, tiltak som skal tas, og deres forventede effekt på fremtidig ytelse og detaljer om deres prosess bør gis (for eksempel effektivitet og evne ved arbeidsplass, region, rekkefølge eller kundetype). For ledere av et arbeidssted må en oppsummering av samlet ytelse suppleres med detaljer om sin egen arbeidsplassering.

Tanken bør være å gi alle viktige eierne en oversikt over ytelsen til alle komponentene i tjenesten, og gi spesifikke detaljer til de ansvarlige. Informasjonen som trengs på ulike nivåer i organisasjonen er presentert i tabell 16.3.