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職場生存必學!3個數字幫你說服主管、解決問題

圖片來源:達志影像
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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小檔案_彭建文

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》

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