Часто менеджеры используют средние значения сроков доставки для прогнозирования будущих сроков. Хотя этот метод интуитивно понятен и широко распространён, полагаться на средние значения для определения сроков выполнения заказов ненадёжно. Давайте рассмотрим проблемы, связанные с этим подходом.
Что такое средние значения сроков доставки?
Когда мы говорим об использовании средних значений для прогнозирования сроков доставки, мы имеем в виду три основных показателя: среднее значение (mean), медиану (median) и моду (mode).
* Мода — это наиболее часто встречающееся значение. Если спросить команду, сколько времени им обычно требуется для выполнения задачи, ответом будет мода.
* Медиана показывает среднее значение в наборе данных. Она обозначает, что половина задач выполнена за время, меньшее медианы. Однако другая половина задач заняла больше времени.
* Среднее значение — это показатель, с которым вы, скорее всего, наиболее знакомы. Он рассчитывается путём сложения всех значений и деления их на количество экземпляров в наборе данных.
Чаще всего для прогнозирования сроков доставки используется либо мода (наиболее часто встречающееся значение), либо среднее значение (арифметическое среднее).
Почему использование средних значений для прогнозирования сроков доставки может привести к неприятностям
Прогнозы, основанные на средних значениях, могут привести к неприятностям. Прогнозы сроков доставки, основанные на средних значениях, имеют смысл только если вы знаете что-то о форме распределения ваших сроков доставки.
Давайте рассмотрим несколько примеров.
[График распределения сроков доставки с жирным хвостом]
Это график распределения сроков доставки, показывающий высокую вариативность процесса доставки. График распределения сроков доставки показывает частоту распределения времени выполнения задач в вашем рабочем процессе. Вертикальная ось отображает частоту, а горизонтальная ось показывает время выполнения цикла.
График с большим горбом слева и очень длинным хвостом справа указывает на то, что ваши сроки выполнения цикла значительно различаются. Это означает, что ваш процесс непостоянен, и вы поддерживаете непредсказуемую систему.
Здесь мода указывает на 1 день, медиана — на 9 дней, а среднее значение — на 21 день. Если вы управляете этой командой и собираетесь принять среднее значение (среднее), вы можете получить срок доставки, который будет в 6 раз выше, чем вы обещали достичь.
Если вы не знаете распределение ваших сроков доставки, вы не сможете дать вероятность того, где находится среднее значение. Если вы не знаете вероятность, вы не сможете сделать надёжный прогноз сроков доставки.
Эффективное использование частотного распределения ваших сроков доставки
Теперь предположим, что вы знаете частотное распределение ваших сроков доставки. Давайте проанализируем следующий пример.
[График распределения сроков доставки с тонким хвостом]
Здесь показано распределение сроков выполнения цикла зрелой команды, которая поддерживает стабильную систему. Ключевой момент, который следует отметить: чем стабильнее ваша система, тем более предсказуемой она становится. И предсказуемые системы дают более точные прогнозы сроков доставки.
В этом примере все средние значения очень близки друг к другу — среднее значение составляет 7,20 дня, медиана (50% случаев) указывает на 7 дней, а мода — на 9 дней.
Используя своё частотное распределение, эта команда может сказать, что существует 50% вероятность завершения любой работы за менее чем 7 дней.
Чтобы обеспечить надёжное обязательство, вам необходимо разработать набор сроков доставки и вероятности, которые соответствуют каждому из них.
Переход на вероятностное прогнозирование как можно скорее
Давайте проясним: мы говорим, что использование средних значений для прогнозирования сроков доставки ненадёжно, а не неприменимо вообще. Если вы до сих пор полагались на оценки и догадки, этот метод может стать для вас отправной точкой. Однако стремитесь перейти на вероятностное прогнозирование как можно скорее.
Использование средних значений для оценки вашей работы может привести к неприятностям, поскольку этот метод предполагает одно определённое обязательство. Чтобы составить надёжный прогноз, вам необходимо предоставить диапазон сроков доставки и вероятности, которые соответствуют каждому из них. Это наиболее надёжный способ установить реалистичные ожидания и выполнить работу вовремя!
Надеюсь, эта статья была для вас полезной! Увидимся на следующей неделе для новых управленческих идей. До свидания!
1. Какие проблемы могут возникнуть при использовании средних значений для прогнозирования сроков доставки?
Ответ: использование средних значений для прогнозирования сроков доставки может привести к неприятностям, поскольку этот метод не учитывает форму распределения сроков доставки. Если не знать распределение сроков, невозможно дать вероятность того, где находится среднее значение, и сделать надёжный прогноз.
2. Какие показатели используются при расчёте средних значений сроков доставки?
Ответ: при расчёте средних значений сроков доставки используются три основных показателя: среднее значение (mean), медиана (median) и мода (mode). Мода — это наиболее часто встречающееся значение, медиана показывает среднее значение в наборе данных, а среднее значение рассчитывается путём сложения всех значений и деления их на количество экземпляров в наборе данных.
3. Почему важно учитывать форму распределения сроков доставки при прогнозировании?
Ответ: важно учитывать форму распределения сроков доставки, потому что она показывает частоту распределения времени выполнения задач в рабочем процессе. Если график распределения сроков доставки показывает высокую вариативность процесса доставки, это означает, что процесс непостоянен и непредсказуем. В этом случае прогнозы, основанные на средних значениях, могут быть неточными.
4. Какие преимущества даёт использование вероятностного прогнозирования сроков доставки?
Ответ: вероятностное прогнозирование сроков доставки позволяет предоставить диапазон сроков доставки и вероятности, которые соответствуют каждому из них. Это наиболее надёжный способ установить реалистичные ожидания и выполнить работу вовремя.
5. Какие средние значения используются чаще всего для прогнозирования сроков доставки и в чём их недостатки?
Ответ: чаще всего для прогнозирования сроков доставки используется либо мода (наиболее часто встречающееся значение), либо среднее значение (арифметическое среднее). Однако использование этих показателей может привести к неприятностям, если не учитывать форму распределения сроков доставки. Прогнозы, основанные на средних значениях, имеют смысл только если вы знаете что-то о форме распределения ваших сроков доставки.