Использование данных для повышения качества обслуживания

Данные стали одним из самых ценных активов, которыми может обладать бизнес. Данные — это не просто цифры. Это нечто большее. Это добавляет доверия, помогает решать проблемы и влияет на принятие решений. Короче говоря, именно это делает хорошие команды великими, а отличные команды — лучшими.

В качестве доказательства вам просто нужно взглянуть на мир спорта и на развитие подхода Moneyball к победе. Например, команда Oakland Athletics из MLB использует данные, чтобы найти возможности увеличить процент попадания на базу на несколько очков и выиграть больше игр. А команды Формулы-1 используют данные для моделирования каждой гонки, чтобы найти способы сократить время на полсекунды за круг, помогая командам перейти из середины группы на подиум.

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

Из этой статьи вы узнаете, как ваша команда обслуживания может скопировать этот подход к данным и добиться успеха.

Преодоление разрыва между хорошим, великим и лучшим

"Перейти от хорошего к великому – это одно. Переход от хорошего к великому – это очень важно, это большое дело, я не собираюсь преуменьшать это, и это требует много усилий. Но перейти от "великого" к "лучшему" значительно сложнее", – говорит Стюарт Фергюссон, директор по управлению продуктами Fiix.

Перейти от завода без планового технического обслуживания к 50% — немалый подвиг. Но довести команду до 50% — это только половина дела (в буквальном смысле). Гораздо сложнее довести плановое обслуживание до 80%. После того, как вы займетесь всеми очевидными областями улучшения, у вас останутся возможности, которые трудно увидеть, изменения, которые трудно реализовать, и результаты, которые трудно измерить.

Именно здесь командам технического обслуживания необходимо опираться на данные, чтобы сделать эти возможности более очевидными. Будь то просмотр исторических данных об активе, чтобы предсказать, где может произойти сбой, или просмотр рабочих заданий для расчета общего количества трудозатрат. Данные дают нам возможность с уверенностью улучшать нашу программу технического обслуживания.

Примеры улучшения качества обслуживания от нуля, 50 до 80 %.

Сосредоточьтесь на силе незначительной выгоды

Маржинальный выигрыш заключается в поиске способов улучшать свой результат на один процент каждый день, каждую неделю и каждый месяц в различных областях.

Чтобы понять влияние предельных выгод, давайте посмотрим на другой пример из спорта. Если велосипедист на Тур де Франс сможет снизить сопротивление воздуха на один процент, это поможет ему сократить время на протяжении всей гонки на 15 минут. Уменьшение этого сопротивления на, казалось бы, незначительную величину часто оказывается всем, что нужно, чтобы вывести их из середины группы в тройку лидеров.

Но добиться такого результата не всегда легко. Чтобы внести изменения, велосипедная команда должна была подсчитать цифры и проанализировать тенденции, чтобы найти возможности, в которых можно было бы внести небольшие корректировки.

Теперь давайте применим тот же процесс к обслуживанию. Заставить вашу команду при смене смены на две минуты быстрее может показаться не такой уж большой проблемой. Но данные говорят нам, что ускорение на две минуты имеет большое значение:это может означать разницу между выполнением большого заказа или его невыполнением в течение нескольких недель.

Узнайте семь шагов по созданию программы анализа обслуживания, начав с малого

Как использовать данные для поиска возможностей для улучшения

Теперь, когда мы хорошо понимаем, как работает предельная прибыль, пришло время посмотреть, как найти возможности для улучшения в масштабируемом и повторяемом процессе.

Начните с цели :Наличие цели, к которой нужно стремиться, — это первый шаг процесса. Это может быть что-то вроде сокращения отходов на вашем предприятии. У вас может быть несколько целей одновременно, но для этого мы остановимся на одной.

Определить ключевые показатели эффективности и показатели :Чтобы добиться незначительной прибыли, вам необходимо иметь измеримые ключевые показатели эффективности и показатели для отслеживания. В этом примере KPI может быть процентом брака на предприятии и стоимостью отходов.

Выберите систему для сбора и мониторинга данных :Чем проще отслеживать данные, тем больше вы будете это делать. Хотя вы можете собирать данные в картотеках и электронных таблицах, это требует больше работы и подвержено человеческим ошибкам, например неправильному вводу числа. Существует множество вариантов, но CMMS может упростить этот процесс, поэтому у вас будет доступ к нужным данным, когда они вам понадобятся.

Изучите факторы, которые могут повлиять на ваши ключевые показатели эффективности :обратите внимание на факторы, которые могут повлиять на уровень производства, например, компоненты, которые изнашиваются, ремонтируются или заменяются неправильно. Это приводит к большему количеству брака, переделок и пустой трате времени. Отсюда ваши команды смогут определить, возможно ли внести изменения, исходя из таких показателей, как затраты и время.

Как сделать их на один процент лучше :Изучение прошлых тенденций в данных может определить, где можно внести небольшие улучшения. Например, может случиться так, что добавление одной дополнительной проверки актива выявляет ремонт, который приводит к снижению качества продукции. Этот дополнительный ремонт может привести к сокращению количества лома на один процент за месяц.

Промойте и повторите :После того, как вы выполнили этот процесс один раз, подумайте о том, чтобы поэкспериментировать с другими частями вашего учреждения.

Возможности незначительного выигрыша в вашей программе обслуживания.

Все, что вы только что прочитали, в пяти предложениях

Просто записывая повседневные задачи, которые выполняет ваша команда, вы уже накопили много ценных данных. Каждый заказ на работу, который вы регистрируете, каждая используемая деталь, количество рабочего времени, которое вы отслеживаете, и стоимость ремонта — все это ценные данные, которые можно улучшить. Как и спортивные команды, о которых мы упоминали ранее, они не стали лучшими за одну ночь. Они делали это шаг за шагом, медленно внедряя изменения, используя подход предельной выгоды и используя данные для принятия решений. И прежде чем вы это заметите, вы прошли путь от хорошего к великому и к лучшему.