積極的な問題解決と非日常の創造

プロアクティブな問題解決とは、問題を特定し、その影響がビジネスに及ぶ前に解決することです。 起こらないイベントの影響とは何でしょうか? それはありません。 すべての問題を完全に回避できるわけではありませんが、問題の発生を示す早期の警告サインがあることがよくあります。 これらの「狼煙(のろし)」は、何を探すべきかを知っていて、大炎上を避けるために先手を打つことができる場合にのみ価値を持ちます。

問題管理はプロセスであり、プロアクティブな問題解決の鍵は、シグナルが何を伝えているのか、その情報を使って何をすべきかというプロセスの各段階を理解することです。

モニタリングと計測

問題管理のライフサイクルにおける最初のステップは、問題の兆候を見守ることです。そのためには、アクティビティやプロセスのパフォーマンスに関するデータを生成するために、適切なモニター、センサー、コレクターを用意する必要があります。 何かを見落とさないためには、個々のコンポーネントとワークフロー全体の両方を監視する必要があります。 モニターは、スピード、精度、廃棄物、動作環境など、プロセスを表す特性を特定するのに役立ちます。 また、生産出力やビジネスプロセスの成果の量、速度、品質の特性などを測定することもできます。

プロアクティブな問題解決のためには、プロセスやシステムに関する適切なデータを生成し、できるだけ早期に警告を発することが必要です。 多くの企業は、IoTデバイス、製造システムへの組み込みセンサー、ITシステムの標準化された遠隔測定機能などの新技術を利用して、業務に関するさらなるリアルタイムの洞察を得ようとしています。

モニタリングデータをアラートに変える

モニターや計測器でデータを収集するのは素晴らしいことですが、問題を特定するためには、信号データをフィルタリングして整理し、何が「正常」なのか、それとも問題があることを示すデータなのかを見極める必要があります。 ここで、プロセスコントロールと問題解決の方法論が必要になります。 これらの手法は、何かが予想される許容範囲を逸脱している場合にそれを特定し、危機的状況に陥る前に潜在的なインシデントや停電を分析し、プロセスの何かがより深い評価を必要としていることを示すパターンを特定するのに役立ちます。

診断

インシデントをイベントから切り離すことができれば、それだけ早く診断し、実際に解決するための手順を踏むことができるようになります。 効果的な問題の診断は、最終的には人にかかっており、自然なパフォーマンスの変化からの「逸脱」をどれだけ識別できるかにかかっています。 この最初の状況評価のステップは見落とされがちですが、意味のある行動を取るためには不可欠です。

従業員が問題を診断するために活用する4つの重要な要素があります。

  1. ツール
  2. 知識
  3. スキル
  4. データ

これらの要素のうち、知識と技術は、一般的に、あなたがすぐにコントロールできるものです。 プロアクティブな問題解決を成功させるためには、何よりもまず、スタッフが最も適切なデータを集め、因果関係や「環境」を可視化し、そこから根本的な原因を探ることができるかどうかが重要です。

意思決定

問題の原因がわかれば、それを解決するためにさまざまな行動をとることができます。 それぞれの選択肢には、リスク、コスト、メリット、組織への影響などがあるため、十分な情報を得た上での意思決定が不可欠です。 意思決定者が考慮すべき要素には以下のようなものがあります。

  • 各選択肢のコスト/ベネフィット
  • 提案されたソリューションのリスクと信頼性
  • 短期的な効果と長期的な効果のバランス
  • ビジネスへの影響を完全に緩和するか、部分的に緩和するか
  • 行動を起こさないことによるマイナスの影響

積極的な問題解決の場面では、意思決定者は、予想される問題事象を回避することによる影響と、その事象を回避するために業務を中断することによる影響とを比較検討することがよくあります。 このような場合には、予期せぬ結果とその影響に備えるためのリスクマネジメントが不可欠です。

プロアクティブ・アクション

プロアクティブな問題解決が企業にとって強力なツールとなるのは、問題が発生していること(またはビジネスの別の部分で再発していること)に企業が気づく前に行動を開始することができるからである。 予防的なメンテナンス、チューンナップ、オペレーションの最適化から、問題分析に基づいた具体的なプロセスの変更まで、プロアクティブなアクションにはさまざまな形があります。 良好な衛生管理、パッチ適用、データ管理、頻繁な健康診断により、問題の発生を未然に防ぐことができます。 また、修正プログラムをタイムリーに適用することで、すでに発生した問題の影響を軽減することができます。

環境から送られてくる信号に注意を払い、迅速に診断し、データに基づいた判断を下すことで、潜在的な問題を未然に解決するためのアクションを実行することができます。

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