الذكرى المئوية لمخطط شيوهارت: لماذا نهتم؟

في التاسع عشر من مايو/أيار 1924، كتب الدكتور والتر شيوهارت مذكرة إلى مديره في مصنع ويسترن إلكتريك في شيشرون بولاية إلينوي، يقدم فيها أداة كان يعمل على تطويرها. وكتب شيوهارت أن هذه الأداة مصممة "لإعطاء أكبر قدر من المعلومات الدقيقة لمساعدة المفتشين على تحديد ما إذا كانت هناك مشكلة في عملية إنتاج معداتهم". قد تسأل لماذا يجب أن أهتم بأداة اخترعت قبل مائة عام لتحسين تصنيع الهواتف؟ دعونا نستعرض بعض الخلفية.

عندما ندرس دورات تحسين العلوم، فإن الرسالة الأساسية في جميع برامجنا هي فهم التباين الذي يعيش في العملية التي تخطط لتحسينها. نتحدى المشاركين لتسمية شيء لا يتغير. وبطبيعة الحال، لا يمكنهم ذلك. ستظهر جميع الأنظمة التباين. في كل مرة تقوم فيها بإجراء قياسين، من المؤكد تقريبًا أن نقطتي البيانات الناتجتين ستكونان مختلفتين. إذا كانت البيانات كمية، فمن المرجح أن تكون إحدى نقطتي البيانات أعلى من الأخرى. كيف تعرف إذن ما يجب عليك فعله بشأن هذا الاختلاف؟

وهنا يأتي دور الدكتور شيوهارت. فمخطط شيوهارت (يُطلق عليه أيضًا مخطط التحكم في العمليات الإحصائية، أو مجرد مخطط التحكم) هو أداة بارعة للإجابة على سؤالين يتعلقان بالتحسين: 1) كيف تختلف عملياتنا بمرور الوقت؟ و2) هل عملياتنا في ظل ظروف التشغيل الحالية قادرة على تلبية احتياجات أولئك الذين نخدمهم؟ تتكون عناصر مخطط شيوهارت (الشكل 1) مما يلي:

• البيانات المرسومة على مدار الوقت (على سبيل المثال، حسب اليوم أو الأسبوع أو الشهر)
• خط الوسط المرسوم عبر البيانات (عادةً ما يكون المتوسط)
• تُشتق "حدود التحكم" العليا والسفلى، والتي تسمى حدود سيجما، من الصيغ الرياضية التي تلتقط التباين داخل نقاط البيانات المرسومة وبينها. وتُشتق الحدود الإحصائية من الافتراضات الأساسية حول نوع البيانات التي يتم جمعها.

بالنسبة لأولئك الذين أخذوا حتى دورة أساسية في قياس الجودة، ستبدو هذه المصطلحات مألوفة. ولكن إذا كنت جديدًا في مجال قياس الجودة، فقد تبدو هذه المصطلحات والتعبيرات غريبة بعض الشيء. لا داعي للقلق. هدفنا في هذه النظرة العامة الموجزة ليس إعطاؤك نظرة عميقة حول كيفية إنشاء مخطط شيوارت (لحسن الحظ، هناك برنامج جيد لذلك) ولكن لمشاركة سبب وجوب جعل هذه المخططات مكونًا أساسيًا لرحلة قياس الجودة الخاصة بك. لقد قدمنا ​​مراجع في نهاية هذه المقالة لأولئك الذين يريدون معرفة المزيد عن تصميم واستخدام مخططات شيوارت.

Image

الشكل 1. عناصر مخطط شيوهارت
المصدر: Lloyd R. Quality Health Care: A Guide to Developing and Using Indicators (2nd edition). Jones and Bartlett Learning؛ 2019:207. تم استخدامه بإذن.

إن مخطط شيوهارت هو في الأساس تعريف تشغيلي للتباين الذي يعيش في عملية ما. يسمح لنا المخطط بتحديد ما إذا كان التباين في عملية ما يرجع إلى تباين طبيعي أو عشوائي ناتج عن عوامل متأصلة في العملية (أي التباين الناتج عن سبب مشترك) أو عوامل مختلفة عن الأداء العادي للعملية (أي التباين الناتج عن سبب خاص). لاحظ أيضًا أن التباين الناتج عن سبب مشترك ليس بالضرورة تباينًا "جيدًا"، ولا التباين الناتج عن سبب خاص بالضرورة "سيئًا". يمكن أن تكون العملية مستقرة ويمكن التنبؤ بها، ولكن النتائج قد تكون غير مقبولة. على سبيل المثال، إذا استغرقت رحلتك الصباحية المتوسطة حوالي 76 دقيقة، مع أقصى وقت للتنقل عند 88 دقيقة وأقل وقت للتنقل عند 64 دقيقة، فقد تكون هذه عملية مستقرة ويمكن التنبؤ بها، ولكن قد تجدها غير مقبولة. من ناحية أخرى، إذا غيرت روتينك الصباحي (على سبيل المثال، عن طريق المغادرة مبكرًا أو اتخاذ طريق مختلف)، فقد تلاحظ اتجاهًا تنازليًا في وقت تنقلك، والذي سيكون سببًا خاصًا مقبولًا.

إن النقطة الأساسية هنا هي أن التباين موجود. ويتيح لك مخطط شيوهارت فهم التباين في عملية ما ثم اتخاذ الإجراء المناسب. فإذا أظهرت العملية تبايناً ناجماً عن أسباب مشتركة فقط، ولم تعجبنا النتائج، فلابد وأن نغير العملية. ولا يمكن لأي قدر من الحث على "العمل بجدية أكبر" أو "التحسن" أن ينتج تحسناً مستداماً في النتيجة. ومن ناحية أخرى، إذا اكتشفنا إشارات تشير إلى تباين ناجم عن أسباب خاصة، فلابد وأن نتحقق منها لتحديد سبب حدوثها ثم نتخذ الخطوات اللازمة لإزالة العامل أو العوامل في العملية التي أنتجت السبب أو الأسباب الخاصة. وتوفر الأسباب الخاصة فرصة للتعلم من التباين في عملياتنا. إن اتخاذ القرار الخاطئ بشأن التباين يضيع الوقت والمال ويساهم في انخفاض الروح المعنوية في القوى العاملة. فضلاً عن ذلك فإن إلقاء اللوم على الناس أو مكافأتهم على التباين الذي لا يملكون السيطرة عليه إلا قليلاً أو لا يملكون السيطرة عليه أمر محبط بطبيعته.

في حين نقوم بتدريس برامج التحسين في مختلف أنحاء العالم، رأينا كيف انطفأت المصابيح فوق رؤوس كثيرين عندما أدرك الناس قوة فهم التباين على المستوى المفاهيمي والإحصائي. وكانت لحظة الانبهار تتلخص في إدراكنا أننا نستطيع أن نتوقف عن ملاحقة البيانات المجمعة (على سبيل المثال، متوسط ​​مدة الإقامة أو متوسط ​​وقت الانتظار لرؤية الطبيب). وبوسعنا أن نتوقف عن مكافأة الناس أو إلقاء اللوم عليهم بسبب نتائج رضا المرضى المرتفعة والمنخفضة. وبدلاً من ذلك، يمكننا أن نركز على فهم الهياكل والعمليات والثقافات التي تشكل مصادر التباين في البيانات. ومن ثم يمكننا أن نقرر ما إذا كنا في حاجة إلى الحد من التباين مع الاحتفاظ بالعملية الحالية أو إعادة تصميم العملية بشكل أساسي لأنها غير قادرة على تحقيق النتائج التي نسعى إليها.

في كل مرة، عندما يدرك المشاركون أنه يمكنهم الانتقال من استخدام المخططات الشريطية والرسوم البيانية الدائرية والتقارير الحمراء/الصفراء/الخضراء لتقييم أداء العملية والبدء بدلاً من ذلك في رسم هذه البيانات على مدار الوقت، فإنهم يرون عملياتهم في ضوء مختلف تمامًا. وعندما يرون النظام، فإنهم يرون أن النتائج ناجمة في المقام الأول عن النظام نفسه والعمليات المرتبطة به، وليس الأشخاص الذين يعملون فيه.

السؤال الشائع الذي يطرحه الناس عند تعلم كيفية دعم فرق التحسين هو "كيف يمكنني تحفيز الفريق أو إشراكه في هذا العمل؟" نرد عادةً بأن مساعدة الفرق على استخدام البيانات للتحسين، وليس استخدامها للحكم، هو مفتاح إشراك الناس في التحسين. ولكن للقيام بذلك، يجب جمع البيانات في أقرب وقت ممكن من إنتاج العمل (أي بالساعة أو اليوم أو الأسبوع أو الشهر). يتيح لنا هذا فهم التباين في العملية بمرور الوقت، وليس في المجموع. نأمل أن تساعدك هذه النظرة العامة على إدراك أن مخطط شيوهارت يمكن أن يلعب دورًا أساسيًا في رحلة قياس الجودة الخاصة بك. وقد بدأ كل شيء منذ 100 عام.

مراجع

• كاري آر جي، لويد آر سي. قياس تحسين الجودة في الرعاية الصحية: دليل لتطبيقات التحكم الإحصائي في العمليات . ميلووكي، ويسكونسن: مطبعة الجودة؛ 2001.
• لويد ر. جودة الرعاية الصحية: دليل لتطوير واستخدام المؤشرات (الطبعة الثانية) . بيرلينجتون، ماساتشوستس: جونز وبارتليت ليرنينج؛ 2019.
• محمد م. أ، وورثينجتون ب، وودال دبليو. إتش. رسم مخططات التحكم الأساسية: ملاحظات تعليمية لممارسي الرعاية الصحية. الجودة والسلامة في الرعاية الصحية . 2008 أبريل: 17 (2): 137-145.
• Provost LP, Murray SK. دليل بيانات الرعاية الصحية: التعلم من البيانات من أجل التحسين، (الطبعة الثانية) . سان فرانسيسكو، كاليفورنيا: Jossey-Bass؛ 2022.
• ويلر دي جي، تشامبرز دي إس. فهم التحكم الإحصائي في العمليات . نوكسفيل، تينيسي: مطبعة إس بي سي؛ 1992.

ريبيكا ستاينفيلد هي مديرة مشروع أولى في قسم الابتكار والتصميم في IHI ، وروبرت لويد هو مستشار أول في قسم علوم التحسين والأساليب في IHI تحسين الجودة.

مصدر الصورة: iSixSigma

قد تكون مهتمًا أيضًا بـ:

تجنب خطأين شائعين عند استخدام مخطط شيوهارت

فيديو: مخططات التحكم في السبورة البيضاء 1

فيديو: مخططات التحكم في السبورة البيضاء 2

مخططات التحكم

دورة IHI Open School : تفسير البيانات: مخططات التشغيل ومخططات التحكم وأدوات القياس الأخرى