戴明控制图中的6、9、12法则,收好!

1950年一个美国人到了日本,开始倡导利用控制图来进行企业管理,他的理论在美国没有受到重视,到了日本,日本人就完全听了进去,仅仅一年,日本就于1951年设立了全日本最高荣誉─戴明奖,颁发给日本企业质量最好的企业。

美国一直到了1980年代,终于发现自己企业的质量已经落在日本之后,美国最大的电视台NBC在当年制作了一套震撼美国人的节目,节目名称是『为何日本能,而美国不能!』,当时的节目主持人就是戴明。

国内可惜很少有关戴明理论的书,他最有名的书——“转危为安”里面,详细描述了他理论的精华,就是企业管理四步骤:

1,企业管理,先要让企业进入控制状态,如果不是在控制状态,测量是无效的,改善是无用的;

2,企业管理的波动来源分成共同原因和特殊原因,共同原因是企业大部分人都知道的,是由组织、流程或是一个团队所共同造成的,而特殊原因是由少数人的少数行为所造成的,只有少数人知道,为了要让企业管理进入控制状态,企业必须建立一套监控机制,称为统计管制;

3,企业最大的敌人是特殊原因,必须尽全力找出特殊原因,加以消除;

4,消除了特殊原因之后,就可以开始着手共同原因的改善,提高均值。

戴明理论当中讲的很清楚,必须要先消除了特殊原因,对于共同原因的改善才有真正的意义。笔者在前一期文章中也提到,呼叫中心存在着潜在管理者,这些潜在管理者职位并不高,表面影响力也不大,但因为缺乏对这些潜在管理者的控管机制,让这些潜在管理者变成特殊原因的潜在制造者。

例如排班师就是一个很好的例子,一个上千人的呼叫中心可能只有一个排班师,这位排班师犯的任何错误,就是属于少数人造成的少数行为,就是戴明所说的特殊原因,如果我们没有能力识别这些特殊原因的发生,就根本没有任何机会对这些特殊原因进行改善,而这些特殊原因被称为特殊原因,就代表这些特殊事件毫无出现的规律,有时出现了,有时又消失了,当它出现了,我们会误以为是某共同原因造成的,当它消失了,我们更会误以为是我们在流程上做了什么改善所得到的改善结果。

只要企业存在着特殊原因,企业管理就无法进入控制状态,就会持续在失控当中,企业所有的测量会是无效的,企业所有的改善措施也会是无用的。

综合戴明上面的管理四步骤,显然识别特殊原因的存在,是至关重要的,而戴明最伟大的发明,就是尽然提供了一个简便的方法来把共同原因和特殊原因给分开。

戴明说,如果在控制图中,数据不再随机出现,企业一定存在着特殊原因!

笔者最近到很多呼叫中心去讲课,一再地表演一套很神奇的数据分析能力,也就是在很短的几分钟之内,可以对一个我从来没有去过的呼叫中心,指出他们在哪段时间里面,管理上存在着某些特殊事件。

笔者常说,要发现问题,远比解决问题来的困难!因为你一旦找到了问题的来源,要解决它,只要群策群力,发挥众人共同的智慧就行,了不起动用这辈子累计的人脉关系网,到同行当中去寻找答案。

但要解决问题,要先知道哪里有问题存在,戴明曾经说过,企业管理的震荡是很正常的,企业管理的波动也是很正常的,企业不波动是不可能的,但困难之处就刚好在这里,企业的波动有两种原因造成,一种是共同原因,是组织、流程或是多数人造成的,另外一种是特殊原因,是少数人的少数行为造成的,企业发现自己有了波动,但问题来了,这波动是哪种原因造成的?

如果是共同原因造成的,我们千万不要贸然救火,因为我们需要观察共性,了解发生的规律、发生的周期,要先找到一个共性和通性,才能下手进行改善。

但如果是特殊原因造成的,一定要立刻奔赴现场查明原因,因为特殊原因像是幽灵一样,来了又去,去了又来,我们如果没有在发生的那一刻,立刻尽全力去查,只要时间一过去了,就没有机会在查出来到底是什么事件造成的,这也就是为何戴明说,企业最大的敌人是特殊原因。

要如何从数据当中,用看的,就可以看出有特殊原因存在?

戴明说,从控制图当中,只要观察数据不再是随机出现,就有特殊原因存在!

利用这个思路,1980年代以后兴起的六西格玛管理法出现了 6、9、12这样一个口诀,利用这口诀,尽然可以发现企业是否出现了特殊原因。

要说明这口诀之前,我们要先说明什么是控制图。

戴明控制图:

我常会拿我老婆来开玩笑,说明控制图到底是什么。

我们这些台湾人到大陆出差,老婆就会很担心,怕会做出什么不轨行为,我老婆就规定她每天晚上10点到11点会打电话给我,确切时间不一定,但一定是晚上10点到11点,她一旦打来,我必须要在20秒内接起来,也就是要求我20秒接通率必须是100%!这项接通率的要求果然是杀手戬,要真有什么不轨,还真没有办法在20秒内接起来。也就是我老婆给我定了一个上限,就是20秒,只要超过20秒,她就认为发生了异常,从下面的图中,可以看到我在11月1号开始,每天晚上接听电话的应答秒数,在6号这一天发生了异常,花了25秒才接听电话。

我是堂堂正正的男人,老婆一打电话来,马上就把老婆电话接起来,也未免太难看了,严重影响众人对我的观感,因此我就给自己定了一个至少10秒才能接听的下限,也就是老婆每次打来,一定要响了至少10秒才能接听,这个下限的设定对男人是很重要的,因为如果老婆一旦发现原来可以很短就把电话接起来,那下次就会把上限给缩短,从20秒缩短到15秒以内,那日子就过不了了。

从上面的控制图中,可以看到我在11号,只花了8秒就把电话接起来,低于下限,那天接听应答时长也发生了异常。

用Excel 画控制图:

六西格玛管理法也大量的利用到了控制图,但主要是使用MiniTab这个统计软件,真的要让控制图获得大量应用,就必须能在班长手中都有的软件才行,Excel近年来在统计功能上有了巨大的进步,要用 Excel来画控制图,是一个很容易的工作。

就拿我每天接听我老婆电话的应答时间当做例子,这是我11月1号开始,每天接听我老婆电话的时间:

要用EXCEL画这张图,只需要把另外做出三行,一行是上限,一行是均值,一行是下限,做出类似下面这样的数据表:

然后利用这四行的数据,就可以选择插入图表,选择折线图,在选择左上角第一张图,就可以看到著名的戴明控制图了。

利用同样的作法,可以把服务水平、平均通话时长、示忙率、通话利用率等关键KPI指标绘出一张张的控制图。

只是要画出控制图是一件很容易的事情,但戴明最伟大的发明,却是从控制图中,可以看到是否有特殊原因发生。

这是戴明最重大的发明,不知道大家还记得我前面写的吗?戴明说,控制图中的数据不再随机,就发生了特殊原因。

有没有简单的办法来确认数据不再随机?有,就是6、9、12法则!

6就是在控制图中,数据连续有6个点往上或往下;

9就是数据有9个点出现在均值的一边;

12就是数据有12个点,像是锯齿一样,在均值上下连续跳动(六西格玛用到了14个点,我认为呼叫中心观察到12个点就应该可以确认有特殊原因了)。

6、9、12法则是一个非常有威力的口诀,让第一线的班长都可以从控制图中,轻易的判断是否有发生了特殊原因。

下面这张图清楚的显示从13号开始有6个点连续往上,显示从11月13号开始有特殊事件发生(亲爱的老婆这时就打算要祭出家法了)。

下面这张图则是12月的数据,可以看到从12月5号开始,一直到12月13号,连续有9个点,都在均值之上,又达到了6、9、12法则!

6、9、12法则是非常有威力的口诀,任何的KPI指标都可以这样分析来确认有没有特殊原因发生,就如戴明说,企业最大的敌人是特殊原因,必须要有能力找到,要有系统可以监管,才有能力让企业进入控制状态。

戴明说,企业如果在失控状态,一定有特殊原因存在!

最小方差管理法吸收了戴明理论,将KPI指标分成了下面四种状态:

最小方差管理法先计算出了KPI指标的离散系数,然后分成四个等级,

稳定 0.1

控制 < 0.16

失控 > 0.16

严重失控 > 0.8

有了这四个等级,呼叫中心的差异管理,有了明确的界定,只要你把某个KPI指标的离散系数计算出来,你就知道自己目前的差异状况是在稳定,控制,或是失控。

如果是失控,一定有特殊原因存在,就可以利用控制图来找出是那个时间段发生了特殊事件让我们失控,这是控制图最重要的用途。

最小方差管理法的管理三步骤

最小方差管理法的管理三步骤是:

1, 先计算KPI指标的离散系数,藉此判断KPI指标是否在控制状态;

2, 如果在失控状态,利用控制图来找出那个时间段发生了特殊原因,想办法找出这特殊原因;

3, 藉由常态图找出有哪些主要分歧的力量,找出主峰、次峰和长尾连续三个月的变化趋势,想办法消除差异的族群。

最小方差管理法对于上限和下限的设定,用一个简单的方法,跟戴明所说的稍有不同,最小方差管理法设定上限是均值加上一个标准差,下限是均值减去一个标准差。

戴明控制图中的6、9、12法则能够帮助企业找到特殊原因,对于这些法则有兴趣的读者,可以到书店研究一下六西格玛黑带的培训书籍,里面还有其它的特殊原因判断法则,例如1、3、5、15法则,也就是:

1个点落在以均值为中心的3个标准差之外;

3个连续点其中有2个点落在2个标准差之外;

5个连续点其中有4个落在1个标准差之外;

15个点全部落在以均值为中心的1个标准差范围之内,全部没有跑出去。

利用这些法则,可以帮助自己很快的找到企业里面潜在的特殊原因,我最近在几次的培训当中,表演了这些法则的神奇性,很多学员都以『震撼』来形容,因为我从来没有到过这些呼叫中心,却轻易的可以指出他们管理上的潜在问题,而这些问题反而是这些管理者原先没有想到的。

我能看到,但这些呼叫中心的主管原先却没有看到,是因为他们原先的管理不善吗?

完全不是,是因为测量工具的问题!

从均值管理到差异管理

我之所以可以轻易的看到,就是因为我使用了差异管理的测量工具来进行观察,而呼叫中心传统上却是使用均值管理的测量工具,用均值管理的工具,是完全看不到这些问题的。

希望这篇文章,能让大家了解到差异管理测量工具巨大的能力,也能帮助大家进入差异管理,只有从差异管理出发,减少了差异,才能再度回到均值管理。

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