品碩創新管理顧問創辦人及執行長
輔導企業經驗逾20年，授課企業達500家
曾任台積電營運效率部門主管
榮獲「卓越工程師獎、台積師鐸獎」
「國際PJ法」創辦人
《商業周刊》專欄作家
《職場冰淇淋》Podcast節目主持人
著有《PJ法：高效工作者的問題分析與決策》、《思維的良率》、《思維的製程》
線上課程：台積電前主管彭建文教你：20種高效能思維工作術
摘要
1.台積電前主管彭建文在輔導客戶推行PCIT專案時，發現客戶在分析新產品開發時程問題時存在盲點，僅以單一樣本（6個月）進行判斷，忽略了樣本數、平均數和變異數的影響。
2.彭建文透過解釋這3個統計量的重要性，提醒客戶以更全面的數據分析，避免未來問題重複發生，並提高方案的說服力。
幾天前去輔導一位客戶，他們希望推行PCIT（Professional Continuous Improvement Team），並選定了4個專案作為今年的輔導項目，其中一個專案是縮短新產品開發的時間。
在輔導過程中，我會要求他們將問題量化，並利用「AIG法」這個工具來辨識問題。負責這個專案的小組組長叫做Ken，因此我請他先說明這個問題的具體內容是什麼。
於是Ken就回答說：「我們的問題在於新產品開發的時間過長，因此希望能夠縮短時程。根據彭老師教的AIG法，我們收集到的線索顯示目前開發作業流程時間需要6個月，而我們的目標是將時間縮短到4個月。」
聽到Ken說明如何透過AIG法來辨識問題，我感覺他們的學習狀況很好，記得正確的應用這個工具。接著我問他：「你們現況6個月的開發時間，是怎麼計算出來的？」
Ken就想了一下，回答說：「我們是以最近的一個案子來做參考。因為這個案子剛結束，我們計算它的總開發時間為6個月。」
我進一步詢問：「那麼你們公司一年會開發多少個新產品？」
Ken回答說：「大概一年會有10個新產品，過去2年大約有20個新產品被開發出來。」
我再追問：「這20個新產品的開發時間你們都有記錄嗎？」
Ken想了一下，問了旁邊的副組長May，May就回答說：「應該有記錄，不過我現在不確定具體數字，我得回去用電腦查找看看。但我印象中每個案子的開發時間應該都有紀錄，且我們的主管也會針對每個案子進行討論和分析。」
聽完Ken與May的回覆，我接著指出：「從剛才的對話來看，如果僅依照你們先前用AIG法分析出的數字，這裡其實存在盲點；即使現在解決了這個問題，未來可能還會再次發生，因為問題並沒有徹底被解決。」
Ken聽到我的回答後感到困惑，於是我進一步解釋。
透過3個統計量，破解分析盲點
從Ken的回答中，我發現若只憑單一數據進行判斷，可能會讓分析陷入盲點。因此，我向Ken介紹了在問題分析中不可忽視的3個重要統計量，這3個也被我納入在我的國際PJ法中，也是我在輔導解決問題的專案中，會不斷地強調，分別是：樣本數、平均數與變異數。
延伸閱讀：超實用的國際PJ法8步驟
1.樣本數
你提到新產品的開發時間是6個月，但這數字只參考了最近的一個案子，樣本數只有1；實際上，過去兩年中公司開發的新產品樣本數多達20個。你認為在分析現況時，樣本數1還是20哪個更準確呢？
正確答案是樣本數越多越好。如果你只拿1個樣本就推論公司新產品開發時間是6個月，這樣會有很大盲點。因此，你應該抓過去一段時間的樣本數進行分析，例如以過去一年、兩年，甚至是三年的新產品開發時間做為樣本數。
2.平均數
由於你剛才只拿1個樣本，所以沒有「平均數」的概念。一旦數字出現就是出現，例如剛才提到的6個月，就代表這個新產品的開發時間。
如果我們的樣本數是20，那麼就應該將20個樣本進行平均，得出的開發時間也許不是6個月，而是5.5個月也說不定。
3.變異數
變異數是一個用來衡量數據之間的分散程度。變異數越大，代表數據分散得越廣；變異數越小，數據則越集中在平均值附近。以下用一個工作上的案例來說明變異數。
假設你是某公司供應商管理部門負責人，記錄了每月兩家供應商的交貨時間（以天為單位），用來了解是否符合公司的標準。這兩位供應商在過去5個月的交貨天數如下：
供應商A：10天、12天、11天、13天、12天
供應商B：15天、30天、5天、20天、10天
在這個案例中，供應商A的交貨時間變動不大，集中在10～13天之間；供應商B的交貨時間變異較大，有時早、有時晚，數據分散得較廣。
計算變異數後，我們會發現供應商A的變異數較小，代表交貨時間較穩定；供應商B的變異數較大，代表交貨時間不穩定。變異數幫助我們判斷供應商交貨的穩定性，進而選擇更符合公司需求的供應商。
解釋變異數之後，我們回到先前新產品開發時間的案例。假設我們以20個樣本數來計算，它們的平均數可能介於最快5個月、最長7個月之間。
計算變異數的好處是，可以了解這20個新產品開發流程中，每個案子完成的時間範圍。如果每個都很接近5.5個月，代表變異小；但如果有時4個月、有時5個月，甚至8個月，那就代表新產品開發的變異很大。
當新產品開發時間變異數大時，你就要特別小心。因為在持續改善過程中，你要注意，未來可能有一些新產品開發特別有狀況，或者有一些特別容易完成。所以你可以針對不同類型的新產品進行個別改善，這樣你才能集中資源在特定類別上進行優化。
以上就是彭老師的說明，不知道Ken或其他組員了解嗎？「原來是這樣啊！這次我真的學到了怎麼運用樣本數、平均數和變異數來避開盲點。」Ken點頭說，並表示以後在分析問題時，會更仔細地考慮這些統計量。
在上述這段對話中，大家有沒有感覺到，當你在解決一個問題時，如果沒有搞懂樣本數、平均數、變異數，你的問題分析與解決方案一定無法說服你的主管，而且這個問題還會不斷重複發生，因為你根本沒有徹底解決它。
延伸閱讀：如何跟老闆溝通
千萬不要小看這3個統計量，因為卓越的問題解決高手，在解決問題時都非常重視。
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