L'efficacité de l'activité: analyse de système de mesure

Mesurer la mauvaise données lorsque vous cherchez à l'efficacité de l'entreprise à l'encontre du point entier. Analyse du système de mesure (MSA) conserve vos mesures honnête, précise, et attendu.

Mesurez-vous les bonnes données d'efficacité?

Assurez-vous que vous mesurez les bonnes données dans votre entreprise ou de l'organisation en parcourant cette liste:

• Mes données frais? Si vous voulez savoir comment les clients pensent de votre ligne de produits aujourd'hui, les enquêtes de satisfaction de la clientèle de l'an dernier - ou peut-être même le mois dernier - ne sont pas pertinentes. Toutes vos données devraient avoir un horodatage de sorte que vous savez que vous travaillez avec la fraîcheur matériel, la plus pertinente.

• Mon objectif est de données? Il est trop facile d'aller dans une collection ou la mesure de projet avec des idées préconçues sur ce que les données vous dira. Cela peut fausser les données que vous finissez par la collecte, surtout quand il vient à l'information, comme le sentiment qui ne sont pas strictement mathématique sur son visage.

  Par exemple, si vous croyez que vos employés sont heureux comme peut être, vous pouvez vous sentir vous pouvez recueillir des commentaires directement dans l'un-à-tête et donnent l'avantage supplémentaire d'un sondage anonyme peut fournir.

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  Quelle est la précision de mes données? Si vous mesurez la taille des widgets en rapprochant visuellement leur longueur, vous ne pouvez pas tourner autour et signaler précision à trois décimales. Vos unités et des outils de mesure initiales affectent la précision de vos chiffres définitifs.

• Mes données complète? Comme je l'ai abordé plus tôt, si vous n'êtes pas mesurer tous les points de données que vous avez sur une métrique particulière, vos résultats seront biaisés en conséquence. Par exemple, les clients ne arpentage qui appellent à des demandes de soutien seraient probablement peindre une image plus négative que si vous avez sondé un échantillon aléatoire de votre ensemble de la clientèle.

• Suis-je mesurais toujours la même chose? Par exemple, si vous vendez cas du vin, fait une quantité de “ 1 ” signifie un cas ou une bouteille? Si vous exploitez dans plusieurs pays, mesurez-vous toujours dans la même monnaie? Est une date de commande le jour où le client a soumis l'ordre ou le jour où vous commencez le traitement de la commande? La définition de ces termes à l'avant peut aider à éliminer beaucoup de confusion sur la route.

• Mes cueilleurs de données sont honnêtes et engagés? Affectation des mauvaises personnes pour recueillir des données peuvent également fausser vos données. Par exemple, un employé qui se sent son emploi est menacé par le résultat d'un projet de collecte de données peuvent ne pas être aussi complet que celui qui comprend l'importance de l'information précise pour la santé future de la société.

  De même, un stagiaire peut tout simplement pas comprendre que sauter sur un fichier ici et là ou truquer une réponse claire peut avoir des effets profonds sur votre entreprise.

Tester vos collecteurs de données

Le processus de fabrication que les mesures de chacun de la même manière est appelé la répétabilité et la reproductibilité de la jauge, également connu sous le RR de jauge. Le processus est un outil statistique qui permet de mesurer la quantité de variation provoquée par le processus de mesure, considérant à la fois l'outil utilisé pour mesurer et les personnes effectuant les mesures.

Pour effectuer le RR de la jauge, vous testez vos opérateurs de mesure en leur faisant mesurer les échantillons plusieurs fois pour voir comment près les résultats viennent les mesures standard et comment fermer les opérateurs sont dans le processus de mesure.

Vous avez également besoin d'un opérateur expert pour effectuer des mesures d'échantillons dans des conditions idéales d'abord - ce sont vos mesures standard. Après les opérateurs mesurent tous les échantillons, vous êtes prêt à faire vos calculs:

• Calculer la variation pour chaque opérateur en comptant le nombre d'échantillons pour lesquels l'opérateur obtient la même valeur de mesure et en divisant ce nombre par le nombre d'échantillons.

• Calculer la variation pour chaque opérateur par rapport à la norme en comptant le nombre d'échantillons pour lesquels l'opérateur obtient la valeur de mesure standard et en divisant ce nombre par le nombre d'échantillons.

• Calculer la variation entre les opérateurs en comptant le nombre d'échantillons pour lesquels les opérateurs reçoivent la même valeur de mesure et en divisant ce nombre par le nombre d'échantillons.

• Calculer la variation entre les opérateurs par rapport à la norme en comptant le nombre d'échantillons pour lesquels les opérateurs obtiennent la même valeur de mesure standard et en divisant ce nombre par le nombre d'échantillons.