การใช้การควบคุมกระบวนการทางสถิติ

การใช้การควบคุมกระบวนการทางสถิติ

การควบคุมกระบวนการทางสถิติ (SPC) เป็นกลยุทธ์ที่เป็นระบบสำหรับการตรวจสอบ ควบคุม และปรับปรุงกระบวนการโดยลดความแปรปรวนที่ไม่ต้องการ โดยมีกรอบการทำงานสำหรับการตรวจสอบพฤติกรรมของกระบวนการ การวินิจฉัยข้อผิดพลาด และการส่งเสริมการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามระเบียบวิธีทางสถิติ

โดยอ้างอิงจากแผนภูมิควบคุมและกราฟที่แสดงข้อมูลกระบวนการเมื่อเวลาผ่านไป ขีดจำกัดการควบคุมคำนวณจากข้อมูลและทำหน้าที่เป็นขอบเขตของกระบวนการที่ยั่งยืน

จุดข้อมูลที่อยู่นอกขอบเขตเหล่านี้หรือแสดงรูปแบบที่ไม่ใช่การสุ่มบ่งชี้ถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและกระบวนการนั้น “อยู่นอกเหนือการควบคุม” ตัวบ่งชี้ดังกล่าวกระตุ้นให้เกิดการสอบสวนเพื่อค้นหาและแก้ไขสาเหตุที่แท้จริง เพื่อให้มั่นใจว่ากระบวนการกลับสู่ปกติ

นอกจากการระบุปัญหาแล้ว กลยุทธ์ยังช่วยรักษาประสิทธิภาพของกระบวนการ ทำนายพฤติกรรมของกระบวนการในอนาคต และตัดสินใจอย่างรอบรู้ โดยเน้นความสำคัญในการจัดการคุณภาพ

SPC ถูกใช้ในอุตสาหกรรมตั้งแต่การผลิตไปจนถึงการดูแลสุขภาพและเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของกระบวนการและคุณภาพของผลิตภัณฑ์

การคิดเชิงสถิติ

การบูรณาการการคิดเชิงสถิติเข้ากับการจัดการโครงการจำเป็นต้องเปลี่ยนไปสู่การคิดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การเปลี่ยนแปลงนี้รวมถึงวิธีการทางสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลโครงการ ระบุรูปแบบ และตัดสินใจอย่างรอบรู้

  • ทำความเข้าใจข้อมูลโครงการ: การทำความเข้าใจลักษณะและการกระจายของข้อมูลโครงการเป็นขั้นตอนแรกในการบูรณาการความคิดทางสถิติ เกี่ยวข้องกับการรวบรวม การหาปริมาณ และการตรวจสอบปัจจัยต่างๆ รวมถึงชั่วโมงการทำงาน การใช้ทรัพยากร ความล่าช้าของโครงการ และค่าใช้จ่ายที่มากเกินไป

  • การระบุความแปรปรวนและความไม่แน่นอน: การค้นหาความแปรปรวนภายในโครงการทำได้ง่ายขึ้นด้วยความช่วยเหลือของสถิติ เป็นไปได้ที่จะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอันตรายที่อาจเกิดขึ้นและพัฒนาแผนการบรรเทาผลกระทบที่มีประสิทธิภาพโดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนและวิธีการเบี่ยงเบนมาตรฐาน

  • ผลการพยากรณ์โครงการ: การคาดการณ์ประสิทธิภาพของโครงการจัดทำขึ้นโดยใช้แบบจำลองการคาดการณ์ที่สร้างขึ้นจากข้อมูลโครงการในอดีต ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ผู้จัดการโครงการดำเนินการป้องกันเพื่อให้โครงการประสบความสำเร็จ

  • การควบคุมคุณภาพ: แผนภูมิควบคุมติดตามว่าโครงการทำงานได้ดีเพียงใดและแจ้งให้ผู้จัดการทราบเมื่อไม่เป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพที่คาดหวัง

    การส่งเสริมการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ผู้จัดการสามารถปรับปรุงโครงการโดยการเรียนรู้จากข้อมูลประสิทธิภาพ การดำเนินการตามการเปลี่ยนแปลงและการตรวจสอบจะเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของโครงการ

การรวมการคิดเชิงสถิติเข้ากับการจัดการโครงการช่วยให้การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลง่ายขึ้น

การควบคุมกระบวนการทางสถิติ

การรวมการควบคุมกระบวนการทางสถิติเข้ากับการจัดการโครงการทำให้เกิดจุดตัดที่เพิ่มความสามารถในการคาดการณ์และประสิทธิภาพของโครงการ

  • การตรวจสอบข้อมูล: ข้อมูลโครงการสามารถตรวจสอบได้โดยใช้ขั้นตอน แผนภูมิควบคุมช่วยติดตามประสิทธิภาพของโครงการเมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาแสดงความเบี่ยงเบนจากวิถีที่คาดไว้ ช่วยให้ผู้จัดการดำเนินการได้ทันที

  • การจัดการปัญหาเชิงรุก: แนวโน้มและรูปแบบสามารถคาดการณ์ปัญหาก่อนที่จะเกิดขึ้น ระบบเตือนภัยล่วงหน้านี้ช่วยให้ผู้จัดการโครงการลดความเสี่ยงและปรับปรุงผลลัพธ์

  • การปรับปรุงคุณภาพ: คุณสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับมาตรฐานเพื่อค้นหาและแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพ

  • การลดความแปรปรวน: การจัดการโครงการช่วยเสริมการลดความแปรปรวนของกระบวนการ สิ่งนี้ช่วยคาดการณ์และจัดการลำดับเวลาของโครงการ ต้นทุน และความผันผวนของทรัพยากร

  • การตัดสินใจอย่างมีข้อมูล: อำนวยความสะดวกในการตัดสินใจตามหลักฐาน

    การผสมผสานระหว่าง SPC และการจัดการโครงการนำเสนอวิธีการจัดการโครงการที่เป็นระบบ เชิงรุก และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

หลักการประยุกต์การควบคุมกระบวนการทางสถิติกับโครงการ

การรวมและการใช้ SPC ในโครงการเป็นไปตามแนวทางต่างๆ

  • การรวบรวมข้อมูล: ข้อมูลที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องเป็นสิ่งสำคัญ ระยะเวลาของงาน ต้นทุน การใช้ทรัพยากร และมาตรวัดคุณภาพ การจัดการที่มีประสิทธิภาพต้องมีการรวบรวมข้อมูลที่ดี

  • การวิเคราะห์ข้อมูล: เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดถี่ถ้วน ความแปรปรวน ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์การถดถอยเผยให้เห็นรูปแบบ แนวโน้ม และความผิดปกติที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของโครงการ

  • แนวทางเชิงรุก: กลยุทธ์สนับสนุนการแก้ปัญหา การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถคาดการณ์ปัญหาและป้องกันความล้มเหลวของโครงการได้

  • การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง: การตรวจสอบ SPC ของตัวแปรโครงการเป็นสิ่งสำคัญ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการแก้ไขทันเวลาและความสำเร็จของโครงการ

  • เน้นคุณภาพ: การประเมินผลการปฏิบัติงานเทียบกับมาตรฐานช่วยในการตรวจจับและแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพ เอื้อต่อการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

  • การตัดสินใจอย่างมีข้อมูล: การควบคุมกระบวนการทางสถิติช่วยอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โซลูชันที่ใช้การวิเคราะห์ทางสถิติตามเวลาจริงช่วยปรับปรุงการควบคุมและความสำเร็จของโครงการ

เครื่องมือ SPC สำหรับการจัดการโครงการ

  • แผนภูมิควบคุม: ติดตามตัวแปรโครงการ เช่น ต้นทุน เวลา และคุณภาพ ช่วยให้คุณค้นพบแนวโน้ม รูปแบบ และค่าผิดปกติโดยแสดงภาพข้อมูลของคุณ

  • การวิเคราะห์ Pareto: เครื่องมือนี้จัดอันดับปัญหาตามผลกระทบของโครงการ ผู้จัดการโครงการสามารถมุ่งเน้นไปที่ประเด็นที่สำคัญที่สุดบนสมมติฐานที่ว่า 80% ของปัญหามาจาก 20% ของกรณีและปัญหา

  • Histograms: แสดงการแพร่กระจายของข้อมูล ช่วยให้เห็นภาพความแปรปรวนของข้อมูลและเสนอโอกาสในการปรับปรุง

  • Scatterplots: พล็อตเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าตัวแปรสองตัวเกี่ยวข้องกันอย่างไร พวกเขาสามารถแสดงให้ผู้จัดการโครงการเห็นว่าความล่าช้าของงานส่งผลต่อต้นทุนโครงการอย่างไร

  • รายการตรวจสอบ: การบันทึกข้อมูลทำได้ง่ายขึ้นด้วยรายการตรวจสอบ การติดตามข้อบกพร่อง ข้อผิดพลาด และข้อมูลโครงการอื่นๆ ให้ข้อมูลดิบสำหรับการวิเคราะห์

  • ไดอะแกรมสาเหตุและผลกระทบ: เครื่องมือเหล่านี้มักเรียกว่าไดอะแกรมก้างปลาหรืออิชิกาวะ ระบุ ตรวจสอบ และแสดงแหล่งที่มาต่างๆ ของปัญหาหรือคุณลักษณะด้านคุณภาพ

  • Flowcharts: Flowcharts อธิบายและเอกสารกระบวนการ พวกเขากำหนดขั้นตอนที่เหมาะสมสำหรับ SPC

  • การแบ่งชั้น: วิธีนี้รวมข้อมูลข้ามชั้นเพื่อค้นหารูปแบบหรือความผิดปกติที่อาจไม่ชัดเจนในการรวม

  • เทคโนโลยี SPC: สามารถช่วยให้ผู้จัดการโครงการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญMonitor Project Variables with SPC

ต้องมีการติดตาม KPI เพื่อให้แน่ใจว่าโครงการได้รับการตรวจสอบ

  • นิยามของตัวแปรสำคัญในโครงการ: ขั้นแรก กำหนดตัวแปรโครงการ ระยะเวลาโครงการ ต้นทุน การใช้ทรัพยากร และตัวบ่งชี้คุณภาพ

  • การเก็บรวบรวมข้อมูล: การรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องเริ่มต้นขึ้นหลังจากการค้นพบตัวแปร คุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลส่งผลต่อประสิทธิภาพ ทำให้เป็นขั้นตอนที่สำคัญ

  • การใช้แผนภูมิควบคุม: แผนภูมิควบคุมแสดงข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป การสร้างภาพข้อมูลนี้เน้นแนวโน้ม รูปแบบ และผลลัพธ์

  • ทำความเข้าใจเกี่ยวกับความแปรปรวน: มีความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนของสาเหตุทั่วไปและความแปรปรวนเฉพาะ

  • การดำเนินการสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ: SPC ช่วยระบุปัจจัยสำคัญของโครงการที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของโครงการ ผู้จัดการโครงการสามารถแก้ไขปัญหาเล็กๆ น้อยๆ ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ด้วยการตรวจพบปัญหา

  • การประกันคุณภาพ: โดยการติดตามตัวแปรโครงการ SPC จัดเตรียมกลไกการควบคุมคุณภาพเพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์เป็นไปตามมาตรฐานที่ต้องการ

  • การติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: SPC สนับสนุนการปรับปรุงและติดตามตัวแปรโครงการอย่างต่อเนื่อง ผู้จัดการโครงการสามารถเลือกตามข้อมูลที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของโครงการผ่านการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่าง

การเปิดตัวลำโพงอัจฉริยะของบริษัทอิเล็กทรอนิกส์:

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดขอบเขตของโครงการ

คำชี้แจงขอบเขตระบุอย่างชัดเจนถึงสิ่งที่โครงการจะนำเสนอ (ลำโพงอัจฉริยะรุ่นใหม่) สิ่งที่จะไม่ส่งมอบ (ระบบบ้านอัจฉริยะ) และลักษณะของความสำเร็จ (เปิดตัวตรงเวลา ตามงบประมาณ และตรงตามมาตรฐานคุณภาพ)

ขั้นตอนที่ 2: การวางแผนโครงการด้วยแผนภูมิแกนต์

คุณสร้างแผนภูมิ Gantt สำหรับงานทั้งหมดเพื่อให้แน่ใจว่าโครงการจะประสบความสำเร็จ รวมถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์ การจัดซื้อ การผลิต การประกันคุณภาพ การตลาด และการเปิดตัว

ขั้นตอนที่ 3: ตรวจสอบโครงการด้วยรายการตรวจสอบ

ติดตามการผลิตลำโพงอัจฉริยะในแต่ละวัน แผนภูมิควบคุมช่วยให้คุณตรวจสอบประสิทธิภาพการผลิตและระบุปัญหาได้

ขั้นตอนที่ 4: จัดการความเสี่ยงด้วยการลงทะเบียนความเสี่ยง

ความเสี่ยงเป็นส่วนหนึ่งของโครงการใดๆ การลงทะเบียนความเสี่ยงจะแสดงรายการความเสี่ยงทั้งหมด ผลกระทบที่เป็นไปได้ ความน่าจะเป็น และกลยุทธ์ในการบรรเทาผลกระทบ ความล่าช้าในการจัดส่งส่วนประกอบอาจส่งผลต่อกำหนดการผลิตของคุณ

ขั้นตอนที่ 5: จัดการการเปลี่ยนแปลงด้วยบันทึกการเปลี่ยนแปลง

โครงการอาจมีการเปลี่ยนแปลง ทีมออกแบบอาจเปลี่ยนลักษณะของลำโพง บันทึกการเปลี่ยนแปลงบันทึกการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ การเปลี่ยนแปลงจะส่งผลต่อระยะเวลา ราคา และขอบเขตของโครงการ

ขั้นตอนที่ 6: การแก้ปัญหาด้วยแผนภาพก้างปลา

แผนภาพก้างปลาช่วยระบุสาเหตุที่เป็นไปได้ทั้งหมดของปัญหา เช่น ข้อบกพร่องของลำโพงในระดับสูง ข้อผิดพลาดในการออกแบบ ปัญหาการผลิต คุณสามารถค้นหาและแก้ไขปัญหาได้โดยดูจากความเป็นไปได้ทั้งหมด

ปัญหาและแนวทางแก้ไขระหว่างการดำเนินการ

ปัญหาที่ 1: ความเข้าใจผิด

วิธีการนี้อาจไม่คุ้นเคยสำหรับเพื่อนร่วมงานบางคน ผลที่ได้คือความสงสัยและการต่อต้าน

วิธีแก้ไข: ให้ความรู้แก่สมาชิกในทีมเกี่ยวกับสิทธิประโยชน์ ตัวอย่างและการฝึกฝนสามารถช่วยได้

ประเด็นที่ 2 ปัญหาเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูล

ข้อมูลที่ผิดพลาดอาจทำให้ผลลัพธ์คลาดเคลื่อนได้

วิธีแก้ไข: สร้างกระบวนการรวบรวมข้อมูลที่เข้มงวด ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ด้วยเครื่องมือรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

ประเด็นที่ 3: การตีความแผนภูมิที่ไม่ถูกต้อง

แผนภูมิ SPC อาจทำให้เข้าใจผิดได้

วิธีแก้ไข: การเรียนรู้การอ่านแผนภูมิ SPC สามารถช่วยสมาชิกในทีมได้ หลีกเลี่ยงการตีความผิดโดยปรึกษานักสถิติหรือผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์

ประเด็นที่ 4: การสนับสนุนด้านการจัดการไม่เพียงพอ

ความคิดริเริ่มของ SPC อาจล้มเหลวได้หากไม่ได้รับการสนับสนุนจากผู้บริหารระดับสูง

วิธีแก้ไข: แจ้งผู้บริหารเกี่ยวกับประโยชน์ระยะยาวของ SPC รวมถึงการควบคุมกระบวนการ การลดความแปรปรวน และการประหยัดต้นทุน

ปัญหาที่ 5: แอปพลิเคชันที่ไม่เหมาะสม

SPC อาจทำให้เกิดความสับสนและขัดข้องเมื่อใช้กับกระบวนการที่ไม่เสถียรหรือไม่ซ้ำซาก

วิธีแก้ไข: ดำเนินการศึกษาความสามารถของกระบวนการก่อนดำเนินการ

ประเมินผลโครงการกับ SPC

โอกาสไม่จำกัดอยู่เพียงการตรวจสอบกระบวนการตามเวลาจริง และอนุญาตให้คุณประเมินโครงการ การทบทวนหลังโครงการจะแสดงให้เห็นถึงเป้าหมายที่บรรลุ ประสิทธิผล และการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็น

ขั้นตอนของการประเมินผลลัพธ์:

  • การแยกผลลัพธ์: ระบุการส่งมอบโครงการที่สำคัญ อาจใช้มาตรการสำหรับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ความรวดเร็วในการส่งมอบบริการ หรือความคุ้มค่า

  • การรวบรวมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละผลลัพธ์ ซึ่งอาจรวมถึงการวัดจำนวนผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลว เวลาส่งมอบบริการ หรือต้นทุนโครงการ

  • การนำเสนอข้อมูล: ใช้แผนภูมิควบคุมเพื่อแสดงข้อมูลนี้ แสดงแนวโน้มและรูปแบบของผลลัพธ์

  • การวิเคราะห์แผนภาพ: แผนภาพ SPC ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการ กระบวนการที่ไม่เสถียรบ่งบอกถึงปัญหาหรือความไร้ประสิทธิภาพ

  • การประเมินผล: ประเมินความคืบหน้าของโครงการเทียบกับเป้าหมายแรกเริ่มโดยใช้แผนภูมิ SPC รูปแบบที่คงที่ภายในขีดจำกัดการควบคุมบ่งชี้ถึงความสำเร็จของเป้าหมาย ในขณะที่การเบี่ยงเบนที่มีนัยสำคัญบ่งชี้ถึงความล้มเหลวของเป้าหมาย

โอกาส

การบรรจบกันของ SPC และ Agile

SPC ขึ้นอยู่กับการผลิตในขณะที่ Agile ขึ้นอยู่กับซอฟต์แวร์ พวกเขาพยายามปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของ SPC เพื่อความคล่องตัวแบบ Agile มีแนวโน้มที่ดี

ประโยชน์ของ SPC ใน Agile

SPC สามารถปรับปรุง Agile ได้ สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของความเร็วและขนาดงานค้าง ทีม Agile สามารถตอบสนองได้เร็วขึ้นด้วยการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ตั้งแต่เนิ่นๆ

SPC ยังวัดปริมาณการตัดสินใจและแก้ไข ซึ่งสนับสนุนหลักการควบคุมเชิงประจักษ์ของ Agile การตรวจสอบ SPC ที่มีระเบียบวินัยรวมกับความคล่องตัวแบบ Agile สามารถเสริมความแข็งแกร่งให้กับการจัดการโครงการแบบ Agile

การประยุกต์ใช้ SPC ในสภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่น

หากต้องการใช้ SPC ในการจัดการโครงการแบบ Agile ทีมสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนต่อไปนี้:

  • การเลือกเมตริก: การวัดแบบ Agile ควรสะท้อนถึงสถานะและความคืบหน้าของโครงการ คะแนน Sprint, Backlog หรือรอบเวลา

  • การรวบรวมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลจากการวิ่งหลายครั้ง

  • การสร้างแผนภูมิ: แผนภูมิ SPC แสดงประสิทธิภาพของทีมเมื่อเวลาผ่านไป

  • การวิเคราะห์และการดำเนินการ: ตรวจสอบกราฟเหล่านี้บ่อยๆ ระบุการเบี่ยงเบนที่สำคัญ และดำเนินการ