Типовые модели в логистике (диаграмма Порето, контрольная карта, диаграмма причинно-следственных связей Ишикавы, диаграмма взаимосвязей, корреляция).

Диаграммы Парето Построение этой схемы основано на так называемом принципе Парето, сформулированном итальянским математиком Вильфредо Парето в 1800-х годах. Парето был озабочен распределением богатств в обществе и считал, что 20% населения владеют 80% всех богатств. В переводе на современный язык систем качества этот принцип заключается в том, что часто примерно 80% всех возможных проявлений обусловлены примерно 20% всех возможных причин. Разумный подход в этом случае — начать работу по совершенствованию с атаки именно на эти 20% причин, которые обычно называют «жизненно важным меньшинством». Это совсем не означает, что можно игнорировать оставшиеся 80% причин: в надлежащий момент времени этими причинами, которые называют «этим важным большинством», также следует заняться. Принцип Парето определяет приоритеты проблем, за решение которых следует браться.

Диаграмма Парето сама по себе представляет графическую интерпретацию в виде скошенного распределения так называемого правила «80/20». Это причины, рассортированные по степени важности, по частоте возникновения, по затратам, по уровню показателей и т.д. При упорядочивании причин на диаграмме Парето самые важные из них относят к левому краю схемы, так, чтобы это «жизненно важное меньшинство» было легко идентифицировать. Для повышения информативности диаграммы Парето обычно на нее наносят и кривую накопленных частот.

Общая диаграмма Парето с кумулятивной линией важности

При работе с диаграммой Парето выполняют следующие действия:

Определяют главную проблему события и ее различные потенциальные причины. Таким образом, цель построения диаграммы Парето заключается в идентификации основных причин низкого уровня показателей.

1. Определяют, какой количественный показатель будет использоваться при сравнении возможных причин. В качестве такого показателя можно было бы взять частоту возникновения разного рода проблем или их следствий в терминах денежных затрат и других условий.

2. Располагают причины слева направо вдоль горизонтальной оси диаграммы Парето по убыванию степени их относительной важности. Рисуют столбики схемы. Их высота соответствует степени относительной важности соответствующей причины.

3. Отмечают полученные абсолютные значения показателей на левой вертикальной оси. А относительные значения показателей в процентах на правой вертикальной оси. Рисуют кривую накопления важности вдоль верхнего края столбиков.

Изучение диаграммы Парето помогает усилить эффективность попыток, остановившись на тех частях проблемы, которые влекут за собой наибольшие убытки.

Для использования диаграммы Парето используют только дискретные или сгруппированные данные, с непрерывными величинами она не работает. Непрерывные показатели - те величины, которые могут измеряться в бесконечно делимом континууме или шкале. Например, время (часы, минуты, секунды), длина (футы, дюймы, доли дюйма), уровень громкости (децибелы), температура (градусы), электрическое сопротивление (Омы) и деньги (доллары, евро, йены). Дискретные показатели имеют место там, где можно разделить объекты по отдельным, определенным, не совпадающим категориям. Примеры: типы самолетов, категории различных типов автомашин, типы кредитных карт. Дискретные показатели включают искусственные шкалы, такие как вопросники, в которых людей просят оценить продукт или услугу по пятибалльной шкале. Дискретные показатели часто называют качественными (атрибутивными), поскольку они обозначают предметы или события, которые имеют конкретный атрибут или характеристику, отличающие их от вещей с иными атрибутами или характеристиками.

Контрольные карты составляются, когда хотят проанализировать изменения в проблеме с течением времени. По вертикальной оси откладываются количественные значения, по горизонтальной – время. С помощью этих карт можно обрабатывать и дискретные, и непрерывные данные.
^ Пример контрольной карты для заказов [21]

Гистограмма работает с непрерывными данными, такими как время, меры длины и ширины, сумма в долларах, и любыми другими данными, которые могут принимать дробные значения. Сведения изображаются на схеме, где на горизонтальной оси отмечены возрастающие значения (справа налево), а на вертикальной оси - частота. Можно использовать шкалу или свой метод (штриховка) для отражения частот, соответствующих определенным ценностям.

Гистограмма позволяет увидеть, какова вариация в изучаемом явлении, какие данные попадают в ту или иную группу, и какова форма распределения.

^ Графический принцип гистограммы [21]

К моменту окончания анализа мы должны располагать информацией о том, когда, где и как проявляет себя проблема, и иметь множество предположений о возможных ее причинах. Основной прием здесь - полностью сфокусироваться на выявлении проблемы и организовать свою работу таким образом, чтобы быть уверенным, что изучаемое явление действительно относится к данной проблеме.

Два самых простых средства, используемых в этой области, - причинно-следственная диаграмма и диаграмма взаимосвязей. Они устанавливают важную связь, помогающую убедиться в том, что проведено разграничение между причинами проблемы и собственно проблемой.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма «рыбий скелет») суммирует формулировки проблемы: «голова рыбы», с которой связаны «группы костей», - возможные причины. Самые маленькие «кости» - это самые частные причины, которые влекут за собой более крупные - «кости побольше», и так далее.

Графический пример причинно-следственной диаграммы «рыбий скелет» [10]

Причинно-следственная диаграмма позволяет начать со следствия - проблемы или, в некоторых случаях, желаемого результата - и создать структурированный список возможных причин. Польза от причинно-следственных диаграмм заключается в следующем:

Это очень важный инструмент для систематизации идей и предложений

· Устанавливая категории различных причин, такие диаграммы помогают удостовериться в том, что предусмотрены все возможности, что не происходит замыкания лишь на нескольких типичных областях (например, люди, некачественный материал и т.д.).

· Использование причинно-следственных диаграмм для определения первостепенных причин дает ориентиры для последующего анализа данных и процесса.

· Они помогают начать фазу Анализа или же поддерживать процесс обдумывания после начального изучения данных и процесса.

Причинно-следственная диаграмма не даст ответа на вопрос, какая из предполагаемых причин основная. Но составление таких диаграмм хороший способ проследить, какие из теорий были приняты во внимание, какие были исследованы подробно и, наконец, какие подтвердились.

Диаграммы «рыбий скелет»- универсальный метод, который поможет в большинстве ситуаций. Но временами задача бывает настолько сложной, что одними лишь причинно-следственными зависимостями здесь не обойтись. В этом случае диаграмма взаимосвязей (иногда называемая также диграфом взаимосвязей) может стать более подходящим инструментом для анализа.

Для построения диаграммы взаимосвязей выделяют потенциальные причины проблемы и проставляют связи между ними входящими и исходящими стрелками. Причина, из которой выходит больше всего стрелок,- и есть та самая глубинная причина. В примере на рисунке, проставлены связи между потенциальными причинами высокой текучести кадров молодых сотрудников. Из двух верхних блоков - низкая оплата и недостаток возможностей для карьерного роста - выходит больше всего стрелок, что является основанием для дальнейшего их изучения. «Неудовлетворенность работой» и «стрессовые условия работы», в которые входит больше всего стрелок, являются следствием глубинных причин.

Пример диаграммы взаимосвязей для высокой текучести кадров [21]

Есть три способа проверки причин: логический, статистический и экспериментальный.

Чтобы причинную гипотезу приняли, она должна пройти логическое испытание – объяснить и то, что мы видим в данных, и то, что мы ожидаем увидеть, но не видим. Самый лучший способ принятия логического решения – командный мозговой штурм.

Существует два основных подхода к использованию статистики для проверки причинно-следственных отношений:

Корреляция: использование графика рассеяния для установления возможных причинно-следственных отношений.

Систематизация/стратификация данных для проверки причин

Корреляция. В графиках рассеяния используется понятие «парные данные» для нахождения зависимости между переменными X на входе и Y на выходе процесса. На основании этого графика можно сделать предварительный вывод о типе зависимости этих двух параметров. Пары обычно представляют собой причину (переменная X, или возможная причина) и результат (Y на выходе, или следствие). Пары данных располагаются по осям X и Y, а затем анализируются на предмет наличия корреляции.

Если точки данных концентрируются вдоль линии, идущей под углом вверх слева направо (a), то это говорит о положительной зависимости между переменной и ее выходом. Иначе говоря, такая модель предполагает, что «чем больше переменная X, тем больше переменная Y». Другие модели отражают отрицательную зависимость (b), отсутствие зависимости (c) или более сложную зависимость (d).

Основные типы связи между параметрами в графиках рассеяния

Систематизация/стратификация. Данный подход основан на делении собранных данных на категории. Например, для подтверждения гипотезы о причине задержек заказов, полученные измерения были разделены на 3 части: утро, обеденное время и вечер. Оказалось, что количество задержек вечером ничуть не меньше, чем в обед. Таким образом, гипотеза, что большинство опозданий происходит из-за наплыва заказов в обеденное время, не подтвердилась.

Эксперимент для подтверждения причин (экспериментальный способ анализа данных) проводится в тех случаях, когда очень трудно, непрактично или неоправданно долго по времени приходится собирать данные, которые подтвердили бы гипотезу. В этих случаях имеет смысл просто изменить процесс, устранив предполагаемую причину, и посмотреть на результат.