简单易懂的Quality故事:Business & 统计性思考方式

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  数据Data是为了进行改善的工具,并不是目的。如果没有根据数据结果行动的打算,就不要收集数据。 收集或加工这些不使用的数据,会花费很多时间,而且像这样装作认真做事的Business Man其实很多。 通常,有经验的生产现场管理者,不会对细微的“变动(散布)”一个一个的停掉产线,去确认和调整机器设备。因为他们很清楚一个事实,就是如果稍有不慎,会把变动搞得更大。他们从经验上,理解“第一种错误”。再怎么精密的设备,生产出的产品,也避免不了存在一些细微的“变动(散布、离差)”。
只有在变动的程度特别大,达到了“脱离管理状态(界限)”,才会去停掉产线,将脱离管理界限的变动(散布)原因(异常原因)找出来,并消除整个变动,也就是对Process本身进行改善。

  

  脱离管理状态(界限)”时,改善Process
这样的概念,在组织内所有的部门都可以应用。
举个例子,在一个营业所里有10个销售职,那么每个月每个人的成绩都是不同的,即使同一个人,每月的成绩也会不同。 每当一个一个的是数据上上下下变动时,绷紧神经的管理者或担当者,留下的只有疲惫,频繁的犯“第一种错误”。其实,应该将“第一种错误”减到最少,掌握整体,关注变动的大小。变动大的时候查明他的原因,追求改善对策,致力于整体性的提升。

  

  
想要掌握整体,就需要数据Data。但,一个一个的数据,都是不同的。所以,不能受到一个一个数据的限制,要将数据用表或图形体现,变动的大小用数值来体现,从而掌握整体。这就需要统计性的思考方式和技法工具。
收集数据,获取代表值和变动值(散布、离差),是为了利用有限的信息,推论普遍性的情况,预测未来。不过,预测是利用过去的数据去做的,所以不确定性要因很多,在现实社会中预测值,命中实际的情况几乎是没有的。
即便命中,预测准确,也仅仅是偶然。所以在统计学中,计算出来的预测值,必定会用“并记”概率和变动大小的数字来体现。
举个例子,“有80%的概率销售额会达到1000亿~1500亿元”或者“可靠水平95%,样本误差±3.0%,A的支持率为50%”,这里所说的可靠水平就是概率,样本误差就是变动的大小,也就是在说“95%的概率,A的支持率是47%~53%”。

现今因为全球化,在世界各地发生的各种各样的事件、事故,会在瞬时间直接影响Business和影响、左右实绩。这种不确定性要因有越来越大的倾向。从事Business的人们,会遇到过去没有经验过的难关,而且这些难关会越来越大。
学习统计学,可以了解评价不确定性要因引起的风险的方法,可以在不确定的情况下,获得某种“确信”,然后决断、行动。理工科出身处理的对象是自然和机械,对这些的实验一直在持续,但这里面一直伴随着变动。忽视这些变动,解决事物,是不可能的。
所以不管学不学统计性思考方式,这种思考,本来就是日常业务中的一部分。
对文科出身来说,遵守法律或规则,执行部门和参谋部门的关系等组织问题是重点事项,共通语言以财务报表为代表,是会计学思考方式。会计学思考是组织运营里必不可缺的极为重要的,但这属于“确定数”的世界。
只是,现实世界,其实是个充满了不确定要因的,“变动”的世界。所以,仅仅靠确定数为助跑的会计学思考,对应现实困难的局面,会越来越难。一般的组织体都有预算制度。预算是确定数。
一般都会禁止超预算的执行。所以,在年底时,再怎么重要的计划,也会经常因预算不足而中断。

  要培养通过数据掌握、识别整体的能力
相反,如果预算有富余,会想尽办法,即使不急没有价值的事情,也会想方设法消耗剩余的预算,即使浪费也不顾。虽然现实世界是充满不确定要因的变动的世界,但都被关在确定数的Framework里了。

  
因为计算机的普及,可以利用大量的信息,从事Business的人们埋没了很多数据。

  不过,并不是所有数据都是同样重要的。要培养通过数据,掌握整体,区别出整体上的特定问题,识别琐碎和重要的能力。

  
谈到竞争力或者生产性,通常会看作生产部门的问题,把总部部门、其他部门排除在外。从国际性观点上看时,竞争力也好,生产性也要好,当然生产部门有需要改善的地方,但总部部门和其他部门,其实更加严重。
越是总部部门的人,越要理解变动或风险,也就是说这些人更有必要去学习统计性思考方式和技法工具。

  
通过品质经营(QM质量管理)活动,会使组织内所有人熟悉统计性的感觉,在组织运营,或在执行日常业务时,会领会到新的观点和Approach。并且可以培养出,采取怎样的行动,何时执行的分别、决断能力。
企业就不用说了,某种组织也好,为了更好,更有效的达成组织体的目的,统计有关的知识,是必不可少的。理解统计性思考方式和技法工具,自由自在的去活用的人和做不到这点的人,他们之间的竞争力相差甚远。

  另外,数据Data是为了进行改善的工具,并不是目的。如果没有根据数据结果行动的打算,就不要收集数据。
收集或加工这些不使用的数据,会花费很多时间,像这样装作认真做事的BusinessMan其实很多。这样的企业,是看不到希望的。

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