Auteur: Roos Spanjer
Laatst bijgewerkt op: 19 oktober 2022
Een meetplan helpt je om van tevoren na te denken over welke informatie relevant is om in kaart te brengen. Je doet dit vaak in de measure fase van een verbeterproject, als je de value stream map wilt onderbouwen met data.
In dit artikel vertellen we je:
Als je de activiteiten van een proces in kaart hebt gebracht (bijvoorbeeld door middel van een value stream map), wil je dit aanvullen met data. Je wilt bijvoorbeeld weten:
Je gaat daarom een ‘steekproef’ nemen. Hierbij bekijk je het proces een aantal keer, zodat je dingen kunt meten. Op basis van die metingen kun je jouw beeld van het proces compleet maken.
Het is belangrijk om eerst na te denken over wat je gaat meten, anders blijf je aan de gang. En dit leg je vast in een meetplan.
Het eerste wat er in je meetplan staat, is wat je gaat meten. Je kunt dit onderverdelen in vier subcategoriën.
In een proces stop je X (input) variabelen, waarna er iets uitkomt (een Y variabelen). Heel simpel gezegd: de temperatuur van de oven is een X variabele (stop je in het proces) en uit het proces komt een aantal gebakken broden (Y variabele).
Het eerst wat je noteert is welke variabele je gaat meten.
Je kunt onderscheid maken tussen verschillende typen data (continu, discreet, nominaal en ordinaal). In deze stap noteer je wat voor type data je gaat meten.
Ook noteer je de eenheid van je metingen. Gaat het bijvoorbeeld om dagen, centimeters, aantal of minuten.
Tot slot noteer je welke uitkomstmogelijkheden er zijn. Bijvoorbeeld 1-365 dagen , de namen van collega’s of het bedrag waartussen de waarde van facturen moeten liggen.
Vervolgens noteer je in het meetplan HOE je gaat meten.
Hier noteer je hoe je aan de data komt. Haal je dit bijvoorbeeld uit een systeem, ga je inkomende telefoontjes turven of meet je op een andere manier?
Tot slot noteer je wie dit gaat doen. Bepaalde collega’s, mensen uit de projectgroep of iedereen?
Een meetplan helpt je om op een gestructureerde manier data te verzamelen, en komt de betrouwbaarheid en validiteit ten goede. Je wilt namelijk dat de data zoveel mogelijk reproducable (verschillende mensen meten op dezelfde manier) en repeatable is (als je de metingen herhaalt komt er steeds hetzelfde uit).
Een goed met data onderbouwd proces maakt het in de analyse fase makkelijker om de knelpunten en problemen in het proces te ontdekken.
Wil je leren hoe je in de measure fase een meetplan gebruikt? Schrijf je direct in voor één van onze green belt trainingen en ga zelf aan de slag met een verbeterproject.
RACI is een handige tool die je om rollen en verantwoordelijkheden goed te verdelen binnen een project. In deze blog leggen we uit wat het RACI-model is, hoe je het gebruikt en geven we een aantal voorbeelden hoe een RACI eruit ziet.
Met een ANOVA (variantie analyse) bereken je of er significante verschillen zijn tussen verschillende groepen. Wij leggen het simpel uit zodat je dit direct kunt toepassen bij het verbeteren van een proces.
Een bottleneck is een knelpunt in een proces waardoor het proces vertraagd of zelfs vastloopt. In deze blog nemen we je mee in wat een bottleneck is en hoe je die herkent in verschillende processen.