การใช้การควบคุมกระบวนการทางสถิติ
สถิติที่น่าสนใจ
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