Oggi parliamo della raccolta dati. Nel 90% dei casi infatti l’analisi di un problema è viziato e ostacolato da come i dati sono stati raccolti in precedenza. Come già ripetuto più volte se non lo puoi misurare non lo puoi controllare! Questa affermazione, vera come il giorno e la notte, porta però alcuni tranelli. Devi fare molta attenzione a come raccogliere i dati in modo tale che ti mostrino esattamente la situazione reale, pena la perdita di tempo e di soldi!
Iniziamo subito!
I 5 (letali) errori sulla raccolta dati che ti stanno facendo bruciare soldi e che ti impediscono di individuare i problemi in fretta
1. Non partire dal problema da analizzare (Ishikawa)
Partiamo dal presupposto che se vuoi iniziare una raccolta dati è perché vuoi vederci chiaro su un problema o un aspetto critico. L’errore principe è non sapere cosa si stia cercando. Facciamo un esempio. Hai problemi di consegna su un articolo. La capacità produttiva teorica ti dice che dovresti farcela tranquillamente a rispettare le consegne ma sei sempre con l’acqua alla gola. Vuoi quindi vederci più chiaro ed inizi a cercare da tutte le parti una risposta. In questo caso (sempre in realtà) DEVI prima fermarti.
La strada verso la soluzione del problema passa attraverso determinati step che ne tu, ne io, possiamo ignorare.
Per prima cosa devi definire il problema (in questo caso i problemi di consegna) e avviare una analisi delle Root Causes (le cause radici) tramite per esempio Ishikawa. Se non sai come si fa sei fortunato! Ho scritto un’articolo dettagliato non molto tempo fa che ti spiega passo passo come avviare un’analisi con questo potente strumento. Lo trovi cliccando qui.
Solo dopo aver definito quali possono essere le cause potrai partire a raccogliere i dati. Senza sarebbe solo un girovagare in giro per l’azienda non risolvendo nulla.
2. Tempo-Costo-Opportunità
Per la raccolta dati questo punto è molto importante. Attento.
Hai analizzato le possibili cause del tuo problema (nel nostro esempio le consegne) e vuoi quindi partire a raccogliere i dati da analizzare. Devi però fare i conti con il triangolo delle Bermuda!
Devi infatti saper che la terna Tempo-Costo-Opportunità ti potrebbe uccidere senza neanche lasciarti il tempo di finire il lavoro!
Tendiamo infatti, una volta indirizzati sulla giusta via da Ishikawa, a voler raccogliere quanti più dati possibili per poter poi analizzarli. Questo è sbagliato! Devi invece analizzare e capire PRIMA quali siano i dati che ti servono. Voler raccogliere indistintamente tutti i dati ti farebbe perdere un sacco di tempo (e di soldi). All’inizio invece devi pensare a livello macro. Mi spiego meglio.
Supponiamo che dalla tua analisi di Ishikawa sia venuto fuori che le possibili cause siano: Troppi scarti, Bassa produzione, Mezzi insufficienti.
Potresti pensare di iniziare a registrare gli scarti per ogni turno, i tipi di scarto, la produzione oraria, i fermi produttivi, le cause dei fermi, i tempi di carico medio dei camion, ecc…
Quanto ti costa?
Dipende! Se hai un sistema di monitoraggio in tempo reale di produttività e scarti, con imputazione delle causali di fermo e blablabla allora non ci sono problemi! Tutto e subito!
Ma se devi far scrivere all’operatore questi dati su carta e poi registrarli manualmente allora le cose cambiano. Immagina quanto tempo possa servire all’operatore per registrare tutti gli scarti, compresi i motivi dello scarto, e le produzioni orarie, e i fermi macchina, e perché si sia fermata…Se l’attività devi farla su un singolo articolo avrà un costo, se devi farlo su tutto il reparto il costo diventa enorme.
Non è invece più intelligente registrare i dati dei soli indicatori principali senza entrare nel dettaglio? Numero scarti e pezzi prodotti per turno.
Raccogli i dati in questo modo per una settimana e avrai a disposizione degli indicatori che ti diranno dove cercare nel dettaglio. Se gli scarti per turno sono sempre bassi allora il problema non è lì. Inutile approfondire.
Tempo-Costo-Opportunità
Ricordatelo.
3. Non aver prima valutato il sistema di misura dei dati raccolti
L’MSA (Measurement System Analysis) è lo strumento che ti serve per capire se il metodo di misura (Strumenti, Uomo, Procedure, Ambiente) è idoneo a restituire un dato veritiero, a valutare Ripetibilità e Riproducibilità.
Anche una semplice misura presa con il calibro può nascondere delle insidie. Sei sicuro che il calibro sia lo strumento più adatto (perché non un micrometro) e che la quota sia misurata sempre nello stesso modo?
Aver condotto prima un MSA ti farà risparmiare un sacco di tempo dopo! Senza aver prima verificato il sistema di misura è inutile iniziare una raccolta dati. Potresti renderti conto solo in seguito che la variazione che stai vedendo in realtà non viene dal processo ma dal metodo di raccolta dei dati.
Questo ovviamente vale anche per la raccolta dati per attributi, ossia quei dati che non sono numeri, come per esempio la valutazione estetica di un pezzo.
Trovi una guida completa con un bel file Excel da scaricare cliccando qui!
4. Non organizzare i dati raccolti in modo logico
Una volta che i dati sono stati raccolti devi impaginarli, trascriverli insomma, in un modo che sia poi utilizzabile. Ricordati che ogni dato deve essere una colonna (Sto parlando di Excel ovviamente).
Parti sempre da una colonna che identifichi l’arco temporale. Parti dall’anno, poi dal mese e dalla data. Se è necessario una quarta colonna per l’ora. Lo so a cosa stai pensando. In questo modo sono costretto a scrivere ogni volta l’anno. Si esatto. Solo cosi potrai poi elaborare i dati. Ogni riga deve corrispondere ad una registrazione. Nelle colonne vanno i dati.
Non farmi vedere tabelle fatte diversamente eh! Anche perché come faresti poi a creare una tabella Pivot?
Non sai cos’è? Male. Prossimamente scriverò una guida anche su questo argomento.
5. Non saper interpretare i dati
Se hai evitato i 4 errori precedenti sei arrivato a raccogliere dati utili e accurati. Ora viene la parte migliore! Ti anticipo già che scriverò a breve un articolo anche su come si interpretano i dati e i grafici e quindi non voglio entrare nel dettaglio ma voglio comunque darti qualche consiglio.
Parti sempre dal problema e dalle tue ipotesi. E’ importante aver generato delle ipotesi prima di iniziare la risoluzione del problema, approfondiremo anche questo argomento in seguito.
Rimani sul semplice. Molto spesso creare astronavi non ti servirà a niente. Su internet si trova di tutto. Tu non lasciarti abbagliare dalle luci. Molto spesso una semplice Analisi di Pareto è più che sufficiente per capire la direzione da prendere. Se non sai come farla te la spiego io, clicca qui!
Conclusioni
Ora sai come evitare i 5 (letali) errori sulla raccolta dati che ti stanno facendo bruciare soldi e che ti impediscono di individuare i problemi in fretta. Fanne buon uso!
Hai mai fatto questi errori? Scrivici un commento qui sotto! Ne parleremo insieme!
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