Probleemide analüüsimise tehnika: Kalaluudiagramm aitab probleemi selgemaks mõelda — Ajurünnakustuudio Loovusait

Noor vaimulik küsib paavstilt: „Kas ma tohin palvetamise ajal suitsetada?“. „Ei!“, vastab paavst. Järgmisel päeval näeb noor usumees oma vanemat kolleegi suitsetamas ja palvetamas. „Sa ei tohi palvetamise ajal suitsetada - ma eile küsisin paavsti käest,“ ütleb ta. „See on kummaline,“ vastab vanem vaimulik „ma küsisin, et kas ma tohin suitsetamise ajal palvetada ja sain vastuseks, et tohin küll.“

Väljakutse täpne sõnastamine mõjutab leitavate ideede kvaliteeti rohkem kui ükskõik milline muu asjaolu

Ükskõik kui andekad Su meeskonnaliikmed on, ei jõua te sihtpunkti, kui pistate jooksu vales suunas :-).

Kuidas selle vältimiseks päris elus tõhusalt ja konstruktiivselt analüüsida lahendamist vajavat probleemi?

Meie kogemus näitab, et probleemi põhjuste mõistmine ning lahendatava väljakutse täpne sõnastamine mõjutab leitavate ideede kvaliteeti rohkem kui ükskõik milline muu asjaolu. Täpne lahendatava probleemi mõistmine ja sõnastus aitab meeskonnal keskenduda õigetele asjaoludele ning teeb lahendusidee valimise ja valideerimise lihtsamaks.

Käesolevas postituses on kirjas konkreetsed nõuanded, mis aitavad Sul teha kvaliteedihüppe. Anname sulle ka probleemide analüüsimiseks mitu allalaetavat töölehte.

Mis on probleem?

Ülo Vooglaid on öelnud:

„Mõni nimetab probleemiks mis tahes raskust, millest pole õnnestunud jagu saada, või küsimust, millele ei ole kusagilt vastust võtta. Need pole probleemid. Probeem on tunnetatud ja teadvustatud erinevus soovitud ja tegeliku olukorra vahel.“

Sellest definitsioonist selgub meile üks oluline asi - enne lahendama asumist on meil vaja kirjeldada tänane olukord ja soovitud olukord. See aitab luua korda meie enda peas ning tagada ka ühise arusaamise meeskonnas.

Pöördume veel Vooglaiu poole:

„Probleeme ei saa lahendada. Probleemid lahenduvad sedamööda, kuidas õnnestub vähendada nende põhjuseid.“

Nagu allpool ka ühe põtrade ja forellide looga illustreerime, on erakordselt oluline, et me mõistaks probleemi tekkimise põhjuseid. Arusaadavalt ei ole kompleksses maailmas probleemidel enamasti vaid üks põhjus. Aga just seepärast ongi oluline näha erinevaid põhjuseid ja valida need, mille muutmine vähendab probleemi kõige rohkem.

Lae alla probleemi analüüsimise tööleht >>

Võimalike põhjuste mõistmine

Esmalt see lubatud väike lugu, mis illustreerib ilmekalt, miks on põhjuste mõistmisesse arukas aega panustada. Kas oskad ilma edasi lugemata arvata kuidas võis rahvuspargis ratsahobuste kasutusele võtmine vähendada forellide populatsioon?

Nimelt hakkasid 19. sajandi lõpus Yellowstone´i rahvuspargi valvurid põtrade karjatamiseks kasutama ratsahobuseid – need võimaldasid liikuda suuremal alal ning põtru paremini toita. See arusaadavalt suurendas põtrade arvukust - toitu oli ju rohkem.

Kasvanud põtrade populatsioon hävitas aga senisest rohkem haavapuid, mis omakorda hakkas segama kopraid, sest haab oli peamine puu, mida nad oma tammide ehitamiseks kasutasid. Tammide puudumine aga rikkus forellide kudemisalad ning see viis forellide arvukuse langemiseni.

Selle loo jutustas HBR´is keerukuse uurija (ingl.k complexity researcher) Michael J. Mauboussin. Aga mis on loo iva meie jaoks? Kui sa põhjustesse ei kaevu, siis hakkad kunstlikult kudemisalasid juurde looma (räägin nüüd metafoorides) ja teed sellega püsivalt suuri pingutusi. Kui aga mõistad juurpõhjuseid, siis reguleerid põtrade arvukust, mis on ilmselt oluliselt efektiivsem sekkumine.

Seega, enne kui tormata lahendama tuleks mõelda veidi probleemi põhjuste üle - siit hakkavad hargnema erinevad probleemi sõnastamise võimalused. Toon näite - ühes tootmisettevõttes defineeris töögrupp probleemi algselt nii:

"Machine learningu lahenduste puudumine kvaliteedikontrollis"

See ei kirjelda probleemi, vaid suunab tähelepanu ühe võimaliku lahenduse juurde. Machine learning ei ole asi iseenesest, vaid vahend, millegi saavutamiseks. Seega selle välja toomine probleemi sõnastuses teeb meile ebapraktilise kitsenduse ja piirab lahenduste otsimise ala.

Järgmine sõnastus oli:

"Ebaefektiivne kvaliteedikontroll"

Kuhu see suunab lahenduse otsija pilgu? Õige, kvaliteedikontrolli parandamisele. Ka see ei pruugi olla optimaalne.

Rahule jäi meeskond aga kolmanda sõnastusega:

"Kliendini jõudnud praagi liiga suur osakaal."

See ei naeluta meid ühe lahenduse külge (machine learning). Samuti jätab see alguses vabaks selle, kust lahendust otsida - see võib tulla nii kvaliteedikontrolli parandamisest kui ka tootmisprotsesside, materjalide vmt analüüsimisest.

See omakorda viib meid järgmise sammuni - vaja oleks tööriista, mis aitaks kaardistada erinevad kohad, kust viga tekib ning hinnata kuhu me peaksime sekkuma.

Üks tõhus tehnika selle jaoks on kalaluudiagramm (ingl.k. fishbone diagram). Seda tuntakse ka Põhjus-tagajärg diagrammi või Ishikawa diagrammina (autori Kaoru Ishikawa järgi).

Kuidas kasutada kalaluudiagrammi?

Sõnastage üheselt arusaadavalt probleem (ehk mingit asjaolude tagajärg), mida soovite analüüsida, näiteks "liiga suur praagi osakaal" ja kirjutage probleem "kala pähe".
Defineerige võimalikud probleemi mõjutavate põhjuste kategooriad, näiteks: inimesed, töövahendid protsessid, keskkond, juhtimine, materjal.
Joonistage “kala selgroog” ja "luud", kusjuures iga "luu" vastab ühele kategooriale.
Joonistage iga "luu" alla väiksemaid allharusid.
Laske igal osalejal pakkuda oletatavaid põhjuseid ja alampõhjuseid. Kirjutage need iga kategooria alla põhjuste või alampõhjustena.
Tuvastage 3-5 probleemi kõige tugevamalt mõjutavat põhjust.

Samas võib teha ka teises järjekorras - panna esmalt kirja võimalikud põhjused ja alampõhjused ja siis neid grupeerida sarnasuse alusel ning alles seejärel panna gruppidele (=kategooriatele) nimed.

Lae alla probleemi põhjust analüüsimise tööleht ehk kalaluu diagramm >>

Mis on veel oluline?

Ärge protsessi käigus muretsege, et kas kõik põhjused või alampõhjused on ikka adekvaatsed või kas paigutasite need õigesse kohta - saate neid lõpus ju ümber tõsta. See on ajurünnak ning selle protsessi käigus on nr 1 eesmärk kõik arvamused kirja saada.
Tehnilise poole pealt - tavaliselt tuleb paberist puudu :-) - seltskond suudab kõige rohkem alampõhjuseid leida selle põhjuse alla, millel jäi paberil alguses kõige vähem ruumi :-). Tavaliselt on arukas seda diagrammi teha suuuuuurele seinale ning kasutada näiteks post-it märkmepabereid.

Probleemi valimine ja täpne sõnastamine

Eelnevale peaks järgnema sügavam analüüs - eelnevast tuleks välja valida kõige olulisem võimalik põhjus ning formuleerida see kirjalikult. Inimesed on "kirjalikult mõeldes" täpsemad.

Järgmised sammud tee nii:

Anna igale osalejale allolev probleemi sõnastamise "põhi".
Palu igal osalejal paar minutit mõelda ning täita lüngad lähtudes selle isiku vaatenurgast, keda probleem kõige rohkem mõjutab (näiteks klient). Kasutage selleks post-it pabereid.
Riputage erinevad versioonid seinale. Vaadake mis on sarnane ja mis erineb ja proovige kokku leppida täpseim sõnastus. Abiks võib olla erinevate kombinatsioonide visuaalne katsetamine - tõstke julgelt erinevate inimeste post-it pabereid omavahel kokku ja vaadake kuhu need katsetused teid viivad.

"Meie oleme ...........................(1).............................. ja me tahame .........................(2)................... , aga selle juures takistab meid .................................. (3) ....................................................., sest .................. (4) ............, mis tekitab meile ........................ (5) ..............................................."

1 - probleemi omanik
2 - tema eesmärk
3 - probleem või takistus
4 - juurpõhjus (selle defineerimisel võib abiks olla ka Kalaluu diagramm)
5 - emotsioon, tagajärg vmt

Mõned soovitused veel:

"Oi, meie probleem on palju keerulisem, seda ei saa nii lihtsalt kokku võtta," on väide, mida vahel kuuleme kui ülalolevat skeemi tutvustame. Mnjah. Einstein on öelnud: "Kui sa ei suuda probleemi lühidalt formuleerida, siis Sa ei saa sellest veel piisavalt täpselt ise ka aru." Seega - selles olukorras pole mingit mõtet hakata ideid otsima, tuleb hoopis probleemi veel uurida.
Probleemi omanikuna katsuge defineerida võimalikult täpne ja äratuntav inimgrupp. Kasutage kirjelduses ka omadussõnu ja fakte. Kui leiate sealt sõnu nagu "keskmine" või "tüüpiline", siis olete ilmselt liiga üldsõnaline.
Jälgige, et juurpõhjuse kohale kirjutate ikka põhjuse, mitte ei viita juba ühele võimalikule lahendusele. Näiteks "Ma ei saa linna minna, sest mul pole autot" ei ole hea, sest sisaldab viidet ühele võimalikule linna saamise viisile - autole. Sellised suunamised kitsendavad lahenduste hulka ja ei ole enamasti otstarbekad.

Hea sõnastus on tõene, kirge tekitav ja tegutsema kutsuv. Selle tagamiseks küsige endalt ja meeskonnalt ka:

Miks me nii arvame ehk millised faktid seda tõendavad?
Mis on selles uut ehk kas oleme probleemi sõnastanud uudsel viisil?
Keda huvitab ehk kas see väärib meie tähelepanu ja aega?

Sõnastatud probleemi süvitsi uurimine

Kuigi nüüd juba tundub, et probleem on selge ja võib edasi minna, soovitame ühe sammu veel teha ning võtta see eelnevalt väga täpseks sõnastatud probleem eraldi luubi alla. See samm aitab eraldada emotsionaalsed hinnangud probleemile ning tugineda faktidele.

Tee nii:

Printige välja suur tööleht.
Kirjeldage keskmises "mullis" defineeritud probleem.
Täitke välimised mullid vastates küsimustele. Alustage küsimusest „Kelle probleem see on?“ ning liikuge päripäeva.

Kui ring on läbitud hinnake probleemi definitsiooni – kas soovite selles midagi muuta? Muutmise korral vaadake kõik välimised mullid üle ja täiendage. Vajadusel kasutage uut puhast töölehte.

Kui saate probleemi sellisel viisil paika, siis olete teinud juba päris pika sammu heade lahenduste leidmise suunas.

Järgmine samm võiks olla selle ajurünnak.

Me aitame sinu meeskonnal viia läbi ajurünnaku, mis toob tulemuse! Kui arvad, et me saame abiks olla, siis võta ühendust ja räägime.

VAATA AJURÜNNAKU PROGRAMMI