#Мем😂

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕

#ПолезныйКонтент🤓

Как правильно провести хронометраж рабочего процесса

Хронометраж — это метод исследования трудового процесса, направленный на определение затрат времени на выполнение отдельных операций и выявление резервов повышения производительности труда. Правильно проведенный хронометраж позволяет выявить потери рабочего времени, оптимизировать рабочие процессы и повысить эффективность сотрудников.

Основные этапы проведения хронометража

🧩Этап 1: Подготовка
Перед началом хронометража необходимо определить цели исследования и выбрать объект наблюдения. Важно также ознакомиться с технологическим процессом и инструкциями по выполнению работ. Это позволит лучше понимать суть выполняемых операций и избежать ошибок при измерении времени.

Подготовьте следующие материалы:
- Часы или секундомер
- Лист бумаги и ручку для записи результатов
- Таблицу для фиксации замеров (можно подготовить заранее)

🧩Этап 2: Наблюдение и фиксация данных
Во время наблюдения фиксируйте точное время начала и окончания каждой операции. Запишите данные в таблицу, указывая название операции, продолжительность и количество повторений. Желательно сделать несколько циклов измерений для каждого этапа работы, чтобы исключить случайные отклонения.

❗️Важный момент - чем более подробный хронометраж вы проводите, тем больше возможностей вы найдёте!

🧩Этап 3: Анализ полученных данных
Проанализируйте собранные данные, рассчитайте среднее значение продолжительности каждой операции и общую продолжительность цикла. Выявите наиболее длительные и трудоемкие операции, а также возможные причины потерь времени.

🧩Этап 4: Разработка рекомендаций
На основании анализа сформулируйте рекомендации по оптимизации рабочих процессов. Например, можно предложить изменить порядок выполнения операций, автоматизировать некоторые этапы или усовершенствовать оборудование.

Заключение
Правильно организованный хронометраж помогает выявить скрытые резервы повышения эффективности производства и сократить расходы предприятия. Регулярное проведение таких исследований способствует постоянному улучшению производственных показателей и повышению конкурентоспособности организации.

#Хронометраж

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕

#Мем😂

Депрессивный бережливец /
LeanPRO /
Бережливое производство 😕

#Мем😂

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕

#ПолезныйКонтент🤓

Как данные вводят нас в заблуждение

Доверять данным без критической оценки опасно. Важно научиться своевременно замечать признаки искажённых, или неверных данных. Индикаторы, которые вводят вас в заблуждение:

🧩Несоответствие здравому смыслу
Если цифры кажутся абсурдными или выходят далеко за пределы разумных значений, это повод задуматься.
Пример: Продажи выросли на невероятные 500% всего за месяц без видимых причин.

🧩Отсутствие чёткого контекста
Нет объяснения происхождения или сбора данных, что затрудняет понимание их достоверности.
Пример: Колонка в отчёте помечена как «средняя температура», но неясно, какой именно период и регион подразумеваются.

🧩Проблемы с выборкой
Если размер выборки недостаточен или состав её несбалансирован, выводы будут ненадежными.
Пример: Опрашивая лишь нескольких покупателей одного региона, нельзя уверенно судить обо всех покупателях всей страны.

🧩Подозрительные аномалии и выбросы
Если в массиве данных встречаются резкие отклонения от нормы, возможно, речь идёт о случайных артефактах или ошибка измерений.
Пример: Значительное количество нулевых продаж или покупок на миллионы рублей у одних и тех же продавцов каждый месяц.

🧩Искажённые сравнения
Неверные интерпретации возникают, когда сравнивают несопоставимые величины.
Пример: Возрастная структура аудитории магазина сопоставляется с общей возрастной структурой города, хотя население района, где расположен магазин, отличается от городской картины.

🧩Ошибки агрегирования (обобщения)
Агрегированные данные иногда скрывают важные нюансы и создают иллюзии стабильности.
Пример: Средняя выручка филиала кажется высокой, однако компания объединяет продажи двух подразделений, одно из которых стабильно растёт, другое падает.

🧩Игнорирование пропущенных данных
Отсутствующие значения могут исказить общую картину, особенно если причина пропуска связана с самим исследуемым процессом.
Пример: В анализе потребительских предпочтений отсутствуют данные пожилых респондентов, поскольку анкеты были распространены преимущественно онлайн.

🧩Скрытые предвзятости
Причина ошибок кроется не столько в самих цифрах, сколько в субъективных предпочтениях исследователя или заказчика.
Пример: Менеджмент выбирает конкретные метрики, выгодные для подтверждения своего мнения, игнорируя менее приятные факты.

🧩Корреляция ≠ причинно-следственная связь
Ошибка возникает, когда ошибочно предполагают наличие прямой связи между двумя переменными, хотя они связаны случайно или вообще никак не связаны.
Пример: Рост потребления мороженого совпадает с ростом числа преступлений летом, но причина обоих явлений одна — жаркая погода.

🧩Неправильное округление чисел
Небрежное округление малых величин может существенно повлиять на итоговую точность вычислений.
Пример: Округляя долю процентов прибыли до целых единиц, мы можем потерять важное знание о тонкостях финансовой динамики.

#АнализДанных

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕

#ПолезныйКонтент🤓

Рекомендации по проверке данных

Ранее мы обсудили, почему данные могут давать ложную информацию, или подчеркивать не существенное, чтобы скрыть существенное.
Предлагаю несколько рекомендаций, чтобы убедиться в точности данных и избежать заблуждений:

🚩Проверяйте происхождение данных: откуда получены, кем собраны и каким методом.
🚩Убедитесь, что вся информация полна и целостна, без пропусков важных частей.
🚩Всегда проверяйте логику и реалистичность полученных цифр.
🚩Используйте перекрестные проверки и дополнительные анализы, чтобы подтвердить найденные закономерности.
🚩Обращайте внимание на необычные тенденции и всплески в данных.
🚩Контролируйте масштабируемость выводов. Подходят ли обобщения ко всему объекту исследования, или касаются только ограниченной части.

#АнализДанных

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕

#Мем😂

Депрессивный бережливец /
LeanPRO /
Бережливое производство 😕

#Мем😂

Не всё то золото, что блестит

Депрессивный бережливец /
LeanPRO /
Бережливое производство 😕

#ПолезныйКонтент🤓

Нормальное распределение - инструмент проверки и прогнозирования будущего

Нормальное распределение — это важное понятие теории вероятностей и статистики, которое широко используется в различных областях науки и техники. Оно также известно как распределение Гаусса или гауссова кривая, названное в честь Карла Фридриха Гаусса, немецкого математика и физика.

Основные характеристики нормального распределения

🧩Симметричность и форма графика ("колоколообразная")
График плотности вероятности нормального распределения имеет форму колокола и симметричен относительно среднего значения. При увеличении стандартного отклонения график становится шире и ниже, при уменьшении — наоборот, узким и высоким.

🧩Параметры распределения
У нормального распределения два основных параметра:
- Среднее определяет положение пика кривой вдоль оси абсцисс.
- Стандартное отклонение (sigma) характеризует разброс значений около среднего. Чем больше sigma, тем шире кривая и меньше пик.
🤔Около 68% всех наблюдений находятся в пределах одного стандартного отклонения от среднего, примерно 95% попадают в интервал двух стандартных отклонений, а почти 99.7% укладываются в три стандартных отклонения от среднего. Этот принцип известен как правило трех сигм.

🧩Нормальность многих случайных величин
Многие реальные явления имеют тенденцию следовать нормальному распределению благодаря центральной предельной теореме. Согласно ей, сумма большого числа независимых случайных величин стремится к нормальному распределению независимо от формы исходных распределений каждой отдельной величины.

❗️Таким образом можно предугадывать поведение и характеристики населения, животных, процессов, понимая распределение внутри группы. По этому принципу построены маркетинговые исследования, анкетирования и т.д.

#АнализДанных
#НормальноеРаспределение

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕

#Мем😂

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕

#ПолезныйКонтент🤓

Система Андон - инструмент обеспечения быстрого реагирования на возникающие проблемы

Система Андон является одним из ключевых элементов философии бережливого производства (Lean Manufacturing), разработанной японской автомобильной корпорацией Toyota. Она представляет собой механизм быстрой обратной связи, предназначенный для немедленного выявления проблем и остановки производственного процесса при возникновении неполадок.

Основные элементы системы Андон:

🧩Индикаторы: световые панели, звуковые сигналы или визуальные индикаторы, позволяющие рабочим сообщать о возникших проблемах на производстве.

🧩Стоп-линии: специальная линия или зона, при пересечении которой рабочий может остановить производственную линию для устранения проблемы.

🧩Коммуникационные каналы: четкая система коммуникации между рабочими и руководством, позволяющая быстро реагировать на возникающие трудности.

Принцип работы:
При обнаружении проблемы сотрудник нажимает специальную кнопку или включает сигнал тревоги, что останавливает производство и привлекает внимание руководителей. Это позволяет оперативно выявить причину сбоя и устранить её, минимизируя потери качества продукции и эффективность производства.

#Андон

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕

#Мем😂

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕

#Мем😂

Депрессивный бережливец /LeanPRO / Бережливое производство 😕