На совещании решили ускорять согласование договоров. Каждый пришёл со своим виновным: юристы медленные, шаблон плохой, инициаторы приносят мусор вместо документов. Каждая версия правдоподобна. Данных нет ни у кого. Победит та версия, чей автор громче, — и полгода команда будет лечить не то, что болит.
В хендбуке NIST есть глава ровно про эту ситуацию — характеризация процесса. Её главный тезис: цель изучения процесса — найти и измерить источники вариации. Не «понять, как устроен процесс», а именно разложить разброс на составляющие и узнать, какая из них сколько весит. Потому что лечить надо самый тяжёлый компонент, а не самый обсуждаемый.
Первое различение, которое вводит хендбук: управляемая и неуправляемая вариация.
Управляемая — стабильный случайный шум вокруг постоянного уровня. Договоры согласуются то за два дня, то за четыре — но картина неделя за неделей одна и та же. Такой разброс — свойство самой конструкции процесса: сколько людей, какая очередь, какие заявки. Уговорами и контролем он не лечится — только изменением конструкции.
Неуправляемая — разброс, который меняется во времени и имеет структуру: тренд, ступеньку, сезонность. Это след конкретного события: ушёл сильный сотрудник, поменяли регламент, пришла сезонная волна. Такой разброс лечится поиском причины, и именно его надо убрать первым: пока процесс нестабилен, любые его средние и перцентили — фотография бегущего человека: к моменту печати он уже в другом месте.
Отсюда железное правило хендбука: сначала стабильность, потом всё остальное. Сравнивать процесс с целевыми показателями, считать его «способность» держать SLA и обещать что-то клиентам имеет смысл только после того, как он показал стабильное поведение.
Теперь главный инструмент. В хендбуке есть разбор печи для полупроводниковых пластин: общий разброс толщины покрытия разложили на части и выяснили, что примерно половина дисперсии приходит от различий между запусками печи, треть — от места пластины внутри печи и лишь остаток — от всего прочего. До расчёта инженеры спорили так же, как ваше совещание про юристов.
Переведём на процесс согласования. Общий разброс времени цикла можно разложить, например, так:
Механика расчёта — обычный дисперсионный анализ, он есть в любом статпакете и даже в Excel. Но важнее формул сам вопрос: «сколько процентов разброса объясняет каждый фактор». Ответ мгновенно гасит споры. Если между исполнителями — 5% дисперсии, а между типами договоров — 60%, то тренинги для «медленных» юристов не дадут ничего, а отдельная быстрая дорожка для шаблонных договоров — многое.
Второй урок главы — про структуру данных. В примере с печью первый анализ не нашёл влияния зоны печи — потому что его заглушал разброс между партиями. Когда данные пересчитали с учётом вложенности (зона внутри партии), эффект зоны оказался значимым. Вывод хендбука: если известный вам фактор выглядит незначимым — сначала заподозрите неправильную разбивку данных, а потом уже делайте вывод «не влияет».
И самое опасное — смешение факторов (confounding). Классика в процессах: с первого числа ввели новый регламент И одновременно вышел новый сотрудник. Через месяц время цикла улучшилось. Что сработало? Неизвестно и уже не узнать: эффекты слиплись намертво. Единственная защита — не внедрять два изменения одновременно, а если жизнь заставила — честно признать, что эффект не разделяется.
Разложение вариации по историческим данным отвечает на вопрос «откуда разброс берётся сейчас». Но остаётся второй вопрос: «что будет с разбросом, если мы уберём один из источников». История на него не отвечает: такого прошлого не было. Здесь работает имитационная модель: в симуляторе Stormbpmn можно выделить быструю дорожку для шаблонных заявок, выровнять нагрузку между исполнителями или сгладить пики поступления — и увидеть, насколько сжимается разброс времени цикла в каждом случае. Это и есть проверка компонентов дисперсии экспериментом — только эксперимент бесплатный и не трогает живых людей. Как выбрать метод анализа под задачу — есть отдельный разбор про методы анализа бизнес-процессов.
Серия основана на NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods. Предыдущие статьи: почему среднее врёт и можно ли верить замерам. Следующая — про модель процесса и то, как проверить, что она не врёт.
Новые статьи в вашем электрическом ящике
Обзоры конференций, лучшие практики процессного подхода и учебные статьи в вашей почте. Не чаще 1 раза в неделю.
Без спама, только то, что вы запросили.
