Блок-схема процесса

 

Блок-схема четко показывает последовательность операций в ходе то­го или иного процесса. Для этого используют стандартные символы. Блок-схема позволяет изучить и понять взаимосвязи, существующие в этом процессе.

 

Когда это применяется?

Блок-схема используется для того, чтобы документально оформить и проанализировать связь и последовательность различных событий в ходе того или иного процесса. Она позволяет получить целостное пред­ставление о выполняемых операциях и взаимосвязи различных этапов процесса.

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении блок-схемы такова.

1.   Решите, схему какого процесса вам нужно составить.

2.   Четко установите границы этого процесса.

3.   Определите начало и конец процесса.

4.   Определите этапы (отдельные операции) этого процесса, последо­вательность действий, решения, которые нужно принять, а также ресурсы и результаты по видам операций.

5.   Составьте блок-схему процесса, используя стандартные символы (см. табл. 3.2), и укажите на ней последовательность операций с по­мощью стрелочек и петель конечной обратной связи.

6.   Сравните эту схему с реальным процессом.

7.   Проставьте на блок-схеме дату, чтобы ею было удобно пользоваться в будущем.

 

Пример

На рисунке 3.6 показана блок-схема процесса «ответ на телефонный звонок».

Линейный график Что это такое?

Линейный график — это графическое изображение зависимости меж­ду двумя переменными, позволяющее представить данные в простой, понятной и наглядной форме.

 

Когда это применяется?

Линейный график используется для графического отображения зави­симости между двумя переменными и изучения их колебаний во вре­мени. Такие графики особенно часто применяют для выявления тен­денций развития различных процессов.

 

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении линейного графика такова.

1.  Нарисуйте вертикальную (у) и горизонтальную (х) оси и обозначь­те их. Обычно по горизонтальной оси откладывают интервалы вре­мени (год, неделя, час).

2.  Выберите шкалу, так чтобы график заполнял основную часть име­ющегося в вашем распоряжении пространства. Как правило, обе оси начинаются с нуля.

3.  Нанесите на график различные точки и проведите между ними пря­мые линии в правильной последовательности.

4. Дайте построенному линейному графику четкое и точное название.

 

Пример

На рисунке 3.7 представлен линейный график динамики числа жалоб от потребителей за последние 8 месяцев. Видно, что больше всего жа­лоб было получено в четвертом месяце и меньше всего — в шестом.

Гистограмма плотности распределения

Гистограмма плотности распределения — это столбиковая диаграмма, которая показывает, как данные распределяются по группам значений. Собранные данные представляют в виде ряда прямоугольников, оди­наковых по ширине и различающихся по высоте. Анализ характера изменения высот позволяет оценить динамику процесса.

 

Когда это применяется?

Гистограмму плотности распределения используют, чтобы наглядно показать, в каком интервале располагаются наиболее часто встреча­ющиеся значения и как вообще распределяются данные. Кроме того, эта гистограмма позволяет определить наилучшие результаты процес­са. Такое графическое изображение динамики процесса дает возмож­ность наметить приоритетные задачи по его улучшению.

 

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении гистограммы такова [Ram-persad, 2001В].

1.   Проведите необходимые измерения и подсчитайте, сколько значе­ний показателей вы получили.

2.   Определите разброс данных вычитанием минимального значения из максимального.

3.   Разбейте эти значения на группы (или интервалы) и подсчитайте число значений в каждом интервале. Следуйте при этом указаниям таблицы 3.4.

Если вы, например, получили ПО значений показателей, то их можно разделить минимум на 7, а максимум — на 12 интервалов.

4. Определите число значений в каждом интервале (ширину интерва­ла) следующим образом:

•   делением разброса на минимальное число интервалов;

•         делением разброса на максимальное число интервалов;

•         выбором числа значений в интервале как средней из этих двух цифр.

 

5.   Составьте таблицу плотности распределения всех значений.

6.   Постройте на основе таблицы плотности распределения гистограм­му плотности распределения. Отметьте границы интервалов на го­ризонтальной оси и частоты — на вертикальной оси.

7.   Подпишите гистограмму и укажите рядом число значений.

 

Пример

Управляющий людскими ресурсами одной организации решил про­анализировать, сколько времени уходит на подбор административных работников с момента возникновения вакансии до найма нового слу­жащего. Он изучил архивы своего отдела и записал, сколько рабочих дней занимала каждый раз эта процедура [PA Consulting, 1991].

 

Время, затраченное на подбор новых служащих (в рабочих днях):

32 27 27 3631 31 19 38 12 28 25 33 48 44 16 34 21 28 27 5931 31 39 36 57 53 29 36 47 39 26 41 34 38 42 41 13 22 37 21 27 31 21 29 24 29 17 18 26 22 19 33 26 32 21

 

Далее он выполнил следующие расчеты:

число значений показателя = 55 (число интервалов — от 6 до 10); размах = 59 — 12 = 47.

Ширина интервала (число значений в нем) меньше 7,8 (47 разде­лить на 6) и больше 4,7 (47 разделить на 10). Управляющий выбирает ширину интервала, равную 5. Затем он составляет таблицу плотности распределения (см. табл. 3.5) и строит на ее основе соответствующую гистограмму (см. рис. 3.9).

Эта гистограмма показывает, что в большинстве случаев процеду­ра подбора служащих занимала от 25 до 29 дней (интервал 4).

 

Диаграмма разброса

 

Диаграмма разброса — это графический способ изучения соотношения между двумя переменными (которые существуют попарно) и выясне­ния, имеется ли между ними связь и насколько она сильна. На этой диаграмме парные данные изображают в виде облака точек. Соотно­шение между двумя переменными определяют из формы этих облаков. Плотность и расположение облаков показывают, как эти переменные влияют друг на друга. Если величина одной из них как-то влияет на величину другой, между ними существует корреляция. Положительная зависимость между двумя переменными означает, что рост одной из них связан с увеличением другой, отрицательная — что рост одной обусловлен уменьшением другой.

Шесть наиболее часто встречающихся форм облаков показаны на рисунке 3.12 [NEN-ISO 9004-4].

 

Когда это применяется?

Диаграмма разброса используется после проведения анализа причин­но-следственных зависимостей, чтобы установить, имеет ли данная причина отношение к данному следствию. С ее помощью можно опре­делить, что произойдет с одной переменной, если изменить другую.

 

Как это применяется?

Последовательность шагов при построении диаграммы разброса та­кова.Соберите 30—50 пар данных, относящихся к двум взаимосвязанным переменным (причине и следствию), соотношение между которы­ми нужно проанализировать.

1.  Нарисуйте горизонтальную (х) и вертикальную (у) оси. Обычно зна­чения причины откладываются по оси х, а значения следствия — по оси у. Оси должны быть примерно одинаковой длины.

2.  Обозначьте оси, дайте диаграмме название и укажите источник дан­ных, дату и ответственных лиц.

3.  Нанесите на диаграмму парные данные (х, у), отмечая на ней каж­дую точку. Если пары данных имеют одинаковые значения, обве­дите эти точки кружочком.

4.  Чтобы определить характер и силу связи между переменными, изу­чите форму облака точек на диаграмме.

Пример

Нью-Йоркская компания Florence Ice Cream получила интересное пред­ложение от одного поставщика мороженого. Он приступает к выпус­ку нового сорта мороженого, который уже успел понравиться покупа­телям и продажа которого, похоже, принесет большую прибыль. Если Florence закажет много этого мороженого, ей придется установить до­полнительный холодильник. Известно, что пробные продажи нового мороженого проводились в теплую погоду, и руководители Florence опасаются, что, когда похолодает, оно будет продаваться хуже. Вот почему они решили выяснить, есть ли связь между продажами моро­женого и максимальной дневной температурой. Каждый день в течение четырех недель сотрудники компании регистрировали объемы продаж и сравнивали их с максимальными дневными температурами. Постро­енная на этой основе диаграмма разброса представлена на рисунке 3.13 [PA Consulting, 1991; Rampersad, 2001В].

Из диаграммы видно, что рост выручки от продажи мороженого вряд ли зависит от повышения дневной температуры. Поэтому Florence может спокойно устанавливать дополнительный холодильник и заку­пать новое мороженое, возможно, предварительно проанализировав, какое влияние на продажи оказывают другие факторы. Так построе­ние диаграммы разброса позволило руководству компании принять важное решение.