Ирвин Бёрр (Irving Burr), 1953

На эффективность процессов могут влиять такие общие факторы, как люди, обучение, процедуры, инструменты, оборудование, материалы, энергия, деньги, время, регламенты, цели, ограничения, законы, правила и нормы.

Когда организация берет на себя обязательство предоставить продукцию или услуги в соответствии с требованиями заказчиков и бизнес‑целями, то процесс можно считать обеспечивающим требуемый результат, если обеспечены контроль стандартов качества, графика и стоимости. Статистический контроль процесса, осуществляемый в течение достаточно продолжительного периода, позволяет установить источник отклонений, исправить ошибки или дефекты и получить работоспособный процесс. Таким образом, чтобы можно было считать, что процесс обеспечивает требуемый результат, он должен находиться под определенным разумным статистическим контролем.

Существуют различные аналитические методы для выявления и контроля отклонений. Они включают:

• исследование данных (exploratory data analysis);

• байесовский анализ (bayesian statistics);

• регрессионный анализ (regression analysis);

• моделирование дискретных событий (discrete event simulations);

• методы анализа надежности (reliability analysis techniques);

• непараметрический анализ (non‑parametric analysis);

• дисперсионный анализ (analysis of variance);

• контрольные карты (control charts).

По каждому из вышеперечисленных методов статистического контроля есть масса специализированной литературы для дальнейшего изучения, однако следует подчеркнуть критическое значение контрольных карт. Контрольные карты, также известные как карты Шухарта, представляют собой мощную и повсеместно используемую технику для слежения за тем, что отклонения бизнес‑процесса не превышают статистически допустимых.

Существуют различные типы контрольных карт, которые могут использоваться для отражения поведения процесса и слежения за «голосом процесса».

• Карты среднего (X‑bar) и размахов (R).

• Карты среднего (X‑bar) и стандартных отклонений (S).

• Карты индивидуальных значений и скользящих размахов (XmR).

• Карты индивидуальных значений и медианных скользящих размахов.

• Карты скользящих средних и скользящих размахов (MAMR).

• C‑карты.

• U‑карты.

• Z‑карты.

Продемонстрируем на примере, как карта XmR (табл. 6.13) работает с непрерывным потоком данных и как ее можно использовать для исследования вариаций процесса. Нефтяная скважина производит сырую нефть круглый год (24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году). Каждый день дежурный супервайзер регистрирует дневную добычу нефти по каждой скважине. Как мы можем удостовериться, что процесс стабилен и продолжается непрерывно? Эффективность процесса может быть количественно измерена через свойства продукта, производимого процессом, таким образом, контрольная карта может отразить значения атрибутов процесса, которые изучались в течение определенного периода времени.

Если:

То:

CL = 60,7

avg(mR) = 7,8

UCL = 81,5

LCL = 40,0

Поместим данные на диаграмму (рис. 6.6).

Для выявления необычного поведения процесса можно использовать как минимум 4 эффективных критерия (рис. 6.7).

<< | >>
Источник: Коллектив авторов. Свод знаний по управлению бизнес‑процессами: BPM CBOK 3.0. 2016

Еще по теме Ирвин Бёрр (Irving Burr), 1953:

  1. 1929–1953
  2. 1953–1984
  3. Процент увеличения частого потребления начиная с 1949 года и в ценах 1936 года
  4. Авторитет в рекламе
  5. Производство холодильников
  6. В миллионах марок
  7. Сравнение международных данных общего промышленного производства (1950 = 100)
  8. Идеальная триада
  9. Три важнейших индекса цен
  10. Эволюция учетного и ссудного процента
  11. Индекс стоимости жизни в разных странах 1949/1951 = 100
  12. Рост промышленной продукции
  13. Распределение товарного обращения по статьям в %%
  14. "Оптимальный" процент для полос
  15. Восстановление рынка капиталов, млн. марок
  16. Индекс промышленного производства Основа: 1936 год = 100
  17. Национальнаяпродукция – брутто с 1936 по 1955 г. (в перерасчете на цены 1936 года) в миллиардах н. м.
  18. Валютная и экономическая реформы повышают продуктивность Показатель продукции за рабочий час, 1936 = 100