Datadrevet forbedringsarbeid
Helt siden Toyota dundret inn på det internasjonale bilmarkedet på 60-tallet, har verdien av kontinuerlig forbedringsarbeid vært åpenbar. Med sitt overordnede søkelys på effektive prosesser og kontinuerlige forbedringer, ble Toyota raskt et av verdens mest effektive produksjonsbedrifter, med en stadig økende markedsandel. I 2008 nådde de tittelen som verdens største bilprodusent. Metodene utviklet av Toyota er nå mye brukt, ikke bare i bilindustrien, men i alle store industribedrifter.
Fordelene er mange, ikke bare i en anekdotisk form. En gjennomgang av de økonomiske resultatene fra over 4000 forbedringsprosjekter viste en økonomisk effekt på gjennomsnittlig $ 25 000 per ansatt.
SÅ HVORFOR ER IKKE KONTINUERLIG FORBEDRING EN SENTRAL METODIKK FOR ALLE BEDRIFTER IDAG?
De fleste metoder for kontinuerlig forbedring lider av et stort problem: de er bedriftsgjennomtrengelige strategiske rammer som krever en stor organisasjon med mange ulike roller, opplæring på flere ulike nivåer og en helt ny kultur som ofte tar flere år å etablere. Dette fungerer så lenge selskapet har tilstrekkelige ressurser til å bygge nødvendig organisasjon og strategien prioriteres som et langsiktig initiativ fra toppledelsen.
Disse forholdene finnes i for eksempel bilindustrien, men utelukker mindre selskaper og regionale eller avdelingsinitiativer. Her er det ingen mulighet til å ansette fulltidsarbeidende six sigma svarte belter eller lean guruer.
NØKKELEN ER DATADREVET FORBEDRINGSARBEID
Grunnen til at forbedringsarbeid har vært så kostbart er at de tradisjonelle metodene krever mye manuelt arbeid for å finne forbedringsmuligheter til å begynne med. Dette gjøres vanligvis gjennom intervjuer og workshops eller gjennom systemer med forbedringsforslag som skal gjennom gjennomganger og godkjenningsprosesser. Vanligvis bruke man gjerne opptil 80 % av tiden i et forbedringsprosjekt på denne typen informasjonsinnhenting, noe som bare gir 20 % av tiden til å faktisk utvikle og lansere forbedringene.
Her ligger det en enorm mulighet til å effektivisere selve effektiviseringen ved i stedet å utnytte den sovende gullgruven som bedriftene gjerne sitter på, i form av data fra sine forretningssystemer. En moderne løsning for datadrevet forbedringsarbeid kan automatisk kartlegge prosessflyt, oppdage avvik og flaskehalser, og spore kildene bak enhver tenkelig variasjon i prosessen.
DATADREVNE METODER HAR MANGE FORDELER:
- Kostnad – en datadrevet løsning koster en brøkdel av hva en analytiker gjør.
- Hastighet – tilbakevirkende data kan analyseres umiddelbart og gi forbedringsresultater innen timer i stedet for uker.
- Presisjon – datadrevne løsninger kan analysere millioner av datapunkter på et blunk og gi svært nøyaktig informasjon om hvilke avvik det er og hvor ofte de oppstår.
- Fleksibilitet – Data kan enkelt filtreres for å fange opp prosesser og avvik for spesifikke avdelinger, produkter eller andre passende seksjoner, uten behov for separate undersøkelser.
- Objektivitet - manuelt innsamlet informasjon er ofte biased, fordi personene som har etterlatt den mangler full innsikt eller er bevisst eller ubevisst partisk
- Kontinuitet - løsningen kan oppdateres nesten i sanntid og gir da mulighet for kontinuerlig forbedringsarbeid og oppfølging av tiltakene som gjøres.
Disse fordelene gir deg en løsning som ikke krever dedikerte medarbeidere til forbedringsarbeidet, men hvor du lar dine data snakke og fokuserer på de mest effektive mulighetene. Tiltakene er ofte enkle ting som avklaringer eller tilleggsopplæring i hvordan prosesser skal gjennomføres, som kan gjennomføres med eksisterende personale.
Dette åpner for at betydelig flere bedrifter kan høste fruktene av kontinuerlig forbedringsarbeid og at flere bedrifter har sjansen til å foreta sin egen Toyota-reise og se markedsandelene stige.
HVORDAN KOMME I GANG?
Agilon fra Amesto er en løsning for datadreven forbedringsanalyse av alle forretningsprosesser i en virksomhet. Vi hjelper deg gjennom hele reisen fra implementering til første forbedringstiltak.
