Использование данных для достижения совершенства в обслуживании

Данные стали одним из самых ценных активов, которыми может обладать бизнес. Данные — не просто цифры — это большее. Они добавляют надежность, помогают решать проблемы и влияют на принятие решений. Короче, это то, что делает хорошие команды великими, а великие — лучшими.

Для доказательства достаточно посмотреть на мир спорта и подход Moneyball к победе. Например, MLB Oakland Athletics используют данные для поиска возможностей увеличения их on-base percentage на несколько пунктов и выигрыша большего числа игр. А команды Ф1 используют данные для запуска симуляций каждой гонки, чтобы найти способы сэкономить полсекунды на круге, помогая командам перейти из середины peloton на пьедестал.

У всех этих команд одна общая черта: они используют данные для создания маленьких преимуществ, которые могут продолжать использовать для улучшения, пока не станут лучшими снова.

В этой статье вы узнаете, как ваша команда обслуживания может скопировать этот подход к данным, чтобы достичь величия.

Преодоление разрыва между хорошим, великим и лучшим

«Переход от хорошего к великому — одно. Добраться от хорошего к великому — огромно, это большое дело, я не буду это умалять, и это требует много усилий. Но переход от "великого" к "лучшему" — значительно труднее», — говорит Стюарт Фергуссон, директор по управлению продуктом в Fiix.

Переход от завода без планового обслуживания к 50% — не малый подвиг. Но привести команду к 50% — это только половина (буквально). Гораздо труднее привести плановое обслуживание к 80%. После того как вы решили все очевидные области улучшения, вы остаетесь с возможностями, которые трудно увидеть, изменениями, которые трудно внедрить, и результатами, которые трудно измерить.

Именно здесь командам обслуживания нужно опереться на данные, чтобы сделать эти возможности более очевидными. Будь то просмотр исторических данных актива для предсказания, где может произойти отказ, или просмотр нарядов для расчета общих трудозатрат. Данные дают нам способность улучшать нашу программу обслуживания с уверенностью.

Примеры перехода от нуля к 50 к 80% улучшению в обслуживании

Фокус на силе маржинальных выигрышей

Маржинальные выигрыши — это всё о нахождении способов стать на один процент лучше каждый день, каждую неделю и каждый месяц по множеству областей.

Чтобы понять влияние маржинальных выигрышей, давайте посмотрим на другой пример из спорта. Если велосипедист в Tour de France может снизить аэродинамическое сопротивление на один процент, это может помочь им сэкономить 15 минут своего времени на всей гонке. Снижение этого сопротивления на то, что кажется незначительным числом, часто все, что нужно, чтобы перевести их из середины peloton в топ-три.

Но получить этот результат не всегда легко. Чтобы сделать изменение, велокоманда должна была обработать числа и проанализировать тренды, чтобы найти возможности, где малые корректировки могли быть сделаны.

Теперь давайте применим тот же процесс к обслуживанию. Заставить вашу команду быть всего на две минуты быстрее на смене смен может не казаться большой сделкой. Но данные говорят нам, что получение двух минут быстрее имеет большое влияние, это может означать разницу между завершением крупного заказа или нет на протяжении недель.

Откройте для себя семь шагов построения программы аналитики обслуживания, начиная с малого

Как использовать данные для поиска возможностей улучшения

Теперь, когда у нас хорошее понимание того, как работают маржинальные выигрыши, время посмотреть, как найти эти возможности улучшения в процессе, который масштабируем и повторяем.

Начните с цели: Иметь цель, к которой работать — первый шаг процесса. Это может быть что-то вроде сокращения отходов по всему объекту. У вас может быть несколько целей одновременно, но для этого мы придерживаемся одной.

Идентифицируйте KPI и метрики: Для работы маржинальных выигрышей вам нужны измеримые KPI и метрики для отслеживания. Для этого примера KPI может быть процентом брака объекта и стоимостью потраченного материала.

Выберите систему для сбора и мониторинга данных: Чем легче отслеживать данные, тем больше вы будете это делать. Пока вы можете собирать данные в картотеках и таблицах, это требует больше работы и подвержено человеческой ошибке, вроде ввода неправильного числа. Существует много вариантов, но CMMS может сделать процесс легче, так что у вас есть доступ к данным, которые вы хотите, когда вам они нужны.

Посмотрите на факторы, которые могут влиять на ваши KPI: Посмотрите на факторы, которые влияют на уровни производства, как компоненты, которые деградируют, отремонтированы или заменены неправильно. Это приводит к большему браку и переработке и потраченному времени. Отсюда ваши команды могут определить, feasibly ли сделать изменения, глядя на метрики вроде стоимости и времени.

Как сделать их на один процент лучше: Изучение прошлых трендов в данных может указать, где сделать малые улучшения. Например, это может быть то, что добавление одной дополнительной инспекции на актив ловит ремонт, который заставлял качество продуктов падать. Тот дополнительный ремонт мог привести к одному проценту снижения брака за месяц.

Повторяйте и повторяйте: Как только вы прошли через процесс один раз, рассмотрите экспериментирование с другими областями вашего объекта.

Возможности для маржинальных выигрышей в вашей программе обслуживания.

Все, что вы только что прочитали, в пяти предложениях

Просто логируя повседневные задачи, которые ваша команда делает в любом случае, вы уже накопили много ценных данных. Каждый наряд, который вы логируете, каждая часть, которую вы используете, трудозатраты, которые вы отслеживаете, и стоимость ремонтов — все ценные точки данных, которые могут быть улучшены. Как спортивные команды, которые мы упоминали ранее, они не перешли от хорошего к великому к лучшему за ночь. Они делали это шаг за шагом, внедряя изменения медленно с подходом маржинальных выигрышей и используя данные для руководства их принятием решений. И прежде чем вы знаете, вы перешли от хорошего к великому к лучшему.