Analys av KPI:er
Verklig förbättring eller bara brus – hur vet vi skillnaden?

Variation finns alltid – men vad betyder den?

Alla KPI:er och verksamhetsmått varierar. Det är naturligt. Men den avgörande frågan är: Är det vi ser ett signalvärde eller bara brus? Om vi inte vet hur vi ska tolka skillnaden, riskerar vi att fatta beslut på felaktiga grunder.

Konsekvenserna av detta kan bli många:

• Vi vet inte om våra förbättringsinsatser faktiskt fungerar.
• Vi jagar problem som inte finns – och slösar tid och resurser.
• Vi sätter godtyckliga mål, ifrågasätts varje gång nåt mätetal går åt fel håll, och blir frustrerade när de inte uppfylls.

Risken är stor att vi tappar tilltron till data som beslutsunderlag – vi lär oss helt enkelt för lite av den. Vi börjar frukta när våra KPI:er går åt fel håll, eftersom vi vet att det leder till ifrågasättanden och felsökningar, oavsett om något faktiskt hänt. Vi vänjer oss vid en kultur där nedgång bemöts med tryck uppifrån – vilket ibland får siffrorna att vända, men alldeles för ofta pga att man hittar vägar runt att nå mål genom att ”beat the system”, eller manipulera data… (läs mer om fenomenet Goodhart’s Law här).

Vad krävs för att läsa varianser rätt?

För att överhuvudtaget kunna använda data och KPI:er för kontinuerlig förbättring måste vi kunna avgöra när en förändring är ”verklig”. En teknik som visat sig väldigt bra för detta är XmR-charts.

XmR står för X (observationerna, det vill säga själva mätvärdet vi följer över tid) och mR (Moving Range – rörelsemarginalen mellan varje punkt). Tillsammans ger dessa två diagram oss en visuell bild av både nivån och variationen i en process.

XmR-charts bygger på tre grundprinciper:

1. Processgränsregeln
   Om en datapunkt hamnar utanför de beräknade övre eller nedre kontrollgränserna tyder det på något ovanligt – en verklig förändring eller avvikelse. Det bör undersökas.
2. Kvartilsregeln
   Om tre av fyra på varandra följande punkter ligger närmare en av kontrollgränserna än medellinjen, kan det signalera en pågående förändring. Även detta är ett tecken på exceptionell variation.
3. Regeln om åtta i rad
   Om åtta datapunkter i följd hamnar på samma sida om medelvärdet kan det vara en svag men tydlig indikation på förändring. Det är då värt att titta närmare på.