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06.17
Tue
前回も標準化のご説明をしてきました。標準化を考える上で、「データ構造」
を見ていますが、その中の「属性」についてご説明いたしました。
属性とは

・「対象」の情報を構成している要素

として定義することができます。
例えば「設備の故障」が管理すべき対象なら、
日時や発生箇所、現象や原因などが属性になります。

そして、データ構造のもう一つの要素として「値」が挙げられます。
値とは

・属性に対する具体的な内容

ということになります。

さて、そうした構造を頭に置いた上で、標準化の定義を再度考えてみると、

・データを管理したいフィールドに分け、バラツキをなくしていく

これは、データを構造化してバラツキをなくしていくことということになりま
す。

前回は大体このようなことをご説明してきました。

今回と次回は、

・「バラツキをなくす」必要があるのか?
・「バラツキをなくす」とはどういうことなのか?

ということについてご説明します。

まず、何故「バラツキをなくす必要がある」のか、ということを考えましょう。
そもそも、データを集めようとしているのはどうしてでしょうか?

ここまでの流れを見ている方はおわかりの通り、「仮説」を検証するため、
ということになります。

では、「仮説」を検証するためにデータをどのように使うのでしょうか?
「仮説」は

「原因は○○で、△△によって解決できるのではないか?」

のように、ある一定の予想に基づいて説明を組み立てています。
もし、それが確かであればその予想を裏付けるようなデータが得られるはずで
す。

例えば以前出した例題で

「設備起因のトラブルによる操業(営業)停止時間が長いのは?」

「トラブルの対応法や復旧に対する情報や教育が現場に不足しているため、
設備トラブルの復旧が遅れてしまうことがあり、停止時間が長くなってしまう」


このような仮説(原因仮説)をたてました。(例題なので一般論ではありません)
それでは、この仮説を確かめるためにはどうすればよいでしょうか?

「経験的に、そんな気がする・・・」

というだけでは、他の人を説得することはできません。
確かめるには、客観的に確認できるデータが必要になるのです。
具体的には例えば、

・対応法や復旧に対する情報や教育が行きとどいている現場の設備停止時間
・対応法や復旧に対する情報や教育ができていない現場の設備停止時間

この両者のデータを比較することで、説得力のある形でこの仮説を説明するこ
とができるのです。

ここでポイントとなるのは

「比較する」

ということです。

つまり、仮説を検証していくためにはデータがただあればよいだけではなく、
データを「比較」することが求められるのです。

当然、比較したいデータは同じ土俵に立っていなければなりません。

上の例題で言えば同じ土俵とは、

「停止時間」

の考え方です。

これが、比較する二者でそれぞれ違っていたらどうでしょうか?

一方のデータでは、機械が止まってから、機械の修復が完了するまでの時間。
他方は、機械が止まってから、操業が再開されるまでの時間。

このようにバラバラで定義してると、同じ停止時間と言っても時間の考え方に
ズレが生じるため、それぞれを同じ土俵で比較することが難しくなります。
「バラツキをなくす」とは、まさにこの停止時間考え方のズレをなくす作業な
のです。

つまり、データは相互に比較しなければならないので、「バラツキをなくす
必要がある」ということになります。

それでは、今回はここまでで、次回は

・「バラツキをなくす」とはどういうことか?

この課題についてご説明いたします。
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