Attendez! Je sais que je dois effectuer une évaluation des flux de travaux, et j’ai les données en main… mais s’agit-il de données objectives?
Ce n’est pas étonnant que les dirigeants d’entreprise utilisent des données internes pour soutenir leur processus décisionnel. De nature, nous voulons justifier nos actions avec des analyses exactes et prévisibles, mais très peu d’équipes commencent par une collecte de données objective. À la place, ils travaillent inconsciemment à trouver des données qui soutiennent leurs décisions d’affaires.
Le problème provient du biais de l’échantillonnage ou du biais dans les réponses qui nous entraînent à cognitivement collecter des données de sorte que nous arrivons à un résultat prédéterminé. Donc, créer un environnement de questionnement pour la collecte neutre de données est essentiel pour alléger les embûches du biais cognitif, spécialement par rapport au flux de travaux.
Pourquoi la collecte objective de données est-elle essentielle à l’évaluation des flux de travaux?
Souvent, le biais existant a pour but de protéger le système en place. Que ce soit par loyauté envers la main-d’œuvre sur le plancher, envers les plateformes ou les investissements faits il y a beaucoup d’années, ou une simple résistance au changement, les directeurs des opérations perçoivent parfois les activités comme efficaces et fructueuses, et les solutions aux problèmes comme étant plus problématiques que de simplement leur faire face. Cet obstacle dès le début du processus brouille la collecte de données et entraîne des résultats prédéterminés.
La bonne nouvelle est que, malgré ce biais inconscient, tous les ateliers de production disposent de données objectives un peu partout. Elles traînent sur les tableurs partagés des directeurs de services, patientent en perpétuité sur les tableaux blancs, s’éternisent sur les feuilles collées aux presses et sont archivées dans les feuilles de billets. Les données sont même décomposées en images divisées dans des courriels et des diapositives documentant les défis actuels.
Les étapes à prendre pour atteindre un aperçu impartial
Pour obtenir un aperçu impartial, commencez par un diagramme physique de mappage démontrant vos flux de travaux et les caractéristiques des tâches nécessaires pour leur soumission. Ensuite, en utilisant une série de questions, vous pouvez commencer à collecter les données bien en vue pour évaluer vos flux de travaux.
1) Qu’est-ce qui constitue le volume dans l’environnement de production?
2) Quelle est la myriade de soumissions ou de processus d’admission pour les demandes des clients, y compris le pourcentage de ces soumissions nécessitant une intervention manuelle telle qu’un appel d’un représentant, une demande de modification, une manipulation ou modification de fichier, un suivi, etc.?
3) Qu’est-ce qui est saisi à propos de chaque tâche ou fichier et qui est cohérent avec le processus d’admission?
4) Y a-t-il un processus d’admission pour saisir les éléments manquants ou corriger les fichiers et les tâches?
5) Quelle est l’analyse de ces tâches et comment sont-elles rattachées à chaque client par l’entente de niveau de service, la soumission et le segment de marché? Le système met-il en place automatiquement ou manuellement les ressources nécessaires?
6) Quelles sont les tâches qui font constamment des profits, quelles sont celles qui sont notoires pour leurs pertes, et quelles sont celles qui sont les plus promissoires ou qui n’ont pas été concrétisées?
7) Quelles tâches nécessitent l’aide d’un partenaire externe pour arriver à sa fin de trier, d’utiliser des applications précises, d’optimiser les courriels, etc.?
8) Dans votre environnement, considérant chaque parcours possible qu’une tâche peut prendre de la soumission à la livraison, quels langages et processus existent entre les étapes de services et de flux de travaux (manuels ou automatisés)?
9) Comment les réimpressions, les dommages, les surplus et les refus sont-ils pris en charge?
À partir de cette liste de questions, vous pourrez créer un organigramme du système qui démontre le parcours complexe de chaque type de tâches à travers vos processus de production et de fabrication.
Maintenant, vous pouvez évaluer si les données et leur flux indiquent s’il y a présence d’écarts ou d’obstacles faisant entrave à l’efficacité de vos flux de travaux. Une collecte objective à travers vos flux de données entraînera un aperçu plus exact et plus stable du système et pourra vous guider vers les bonnes étapes à suivre pour corriger les problèmes de flux de travaux découverts.
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