1. Diagram pokrewieństwa

Diagram pokrewieństwa (ang. affinity diagram) organizuje pomysły w wartościowe kategorie na podstawie łączących je podobieństw. Jego stosowanie jest sposobem na redukcję danych, gdyż z dużej liczby opisów tworzymy mniejszą liczbę kategorii. Często diagram ten wykorzystuje się do porządkowania pomysłów wygenerowanych podczas burzy mózgów. Pomysły są zapisywane na karteczkach samoprzylepnych, a następnie grupowane w kategorie.
Excela nie stosuje się raczej na etapie burzy mózgów, ale już dokumentacja jej przebiegu ma sens. Wykorzystujemy w tym celu standardowe kształty: prostokąty i ewentualnie strzałki. Oto przykład diagramu pokrewieństwa porządkującego pomysły na zmniejszenie liczby błędów w artykułach redakcji prasowej:

2. Diagram drzewa

Diagram drzewa (ang. tree diagram) grupuje elementy znajdujące się na tym samym poziomie szczegółowości i rozbija je na coraz więcej detali. Dzięki niemu przesuwamy tok myślenia z ogółu na szczegóły. Nadaje się do opisywania problemu, celu, projektu, planu, które standardowo umieszcza się po lewej stronie diagramu. Diagram taki z wyglądu przypomina drzewo (pień z wieloma gałęziami), stąd nazwa diagram drzewa.
W Excelu istnieje dedykowane rozwiązanie do tworzenia diagramu drzewa. Klikamy Wstawianie -> SmartArt -> Hierarchia -> Hierarchia pozioma. Uzupełnianie diagramu drzewa też jest proste, gdyż można to robić w konspekcie, który otwieramy klikając strzałkę z lewej strony. Dodanie równoległej gałęzi następuje za pomocą klawisza Enter, zaś utworzenie podgałęzi przez naciśnięcie klawisza Enter, a następnie Tab. Oto przykładowy diagram drzewa utworzony w Excelu:

3. Wykres programowy procesu decyzji

Wykres programowy procesu decyzji (ang. process diagram program chart) jest rozbudowaną wersją diagramu drzewa stosowaną do zdefiniowania potencjalnych problemów, które mogą skutkować niewykonaniem planu. Na tej podstawie tworzone są działania, które mogą zapobiec tym problemom w przyszłości. W rozbudowanej wersji wykresu można dodać prawdopodobieństwa.
Wykres programowy procesu decyzji tworzymy jak diagram drzewa, poświęcając jednak więcej czasu na formatowanie. Oto przykładowy wykres stworzony w Excelu:

4. Diagram relacji

Diagram relacji (ang. interrelationship diagram) służy do porządkowania pomysłów, powstałych np. w trakcie sesji burzy mózgów. Strzałki użyte na rysunku pozwalają wskazać nie tylko zależności typu skutek-przyczyna, ale także przyczyna-przyczyna, dzięki czemu diagram nadaje się świetnie do badania złożonych problemów. Elementy, które mają tylko strzałki wychodzące są pierwotnymi przyczynami i na nich powinna skupić się dalsza analiza. Diagram relacji często stosuje się razem z diagramem pokrewieństwa.
Mimo iż w grafice SmartArt istnieje odrębna kategoria Relacja, próżno możemy szukać w niej wzorca, który nadaje się do stworzenia diagramu relacji. Pozostaje zatem użycie tradycyjnych kształtów  jak na poniższym rysunku, przedstawiającym diagram relacji typu prostego:

5. Diagram strzałkowy

Diagram strzałkowy (ang. arrow diagram) przedstawia pożądaną kolejność zadań projektu lub procesu, najkorzystniejszy przebieg projektu w czasie i potencjalne problemy, które mogą wystąpić. Jest podstawą do obliczenia krytycznej ścieżki projektu, czyli elementów, których opóźnienie wpłynie na czas realizacji całego projektu. Wariację diagramu strzałkowego wykorzystuje metoda PERT (Program Evaluation and Review Technique). Na diagramie stosuje się czasem pozorną czynność (oznaczoną strzałką z przerywaną linią), którą oznacza się działania równoczesne lub te, które nie mogą zacząć się zanim inne się nie skończą.
Diagram strzałkowy tworzymy w Excelu przy użyciu standardowych kształtów, pamiętając, że koło tworzymy przy pomocy elipsy z użyciem klawisza Shift (analogicznie tworzy się kwadrat przy pomocy prostokąta). Oto przykład diagramu dla projektu budowy domu:

6. Diagram macierzowy

Diagram macierzowy (ang. matrix diagram) jest tworzony w celu analizy korelacji pomiędzy grupami elementów. W swej konstrukcji przypomina uproszczony QFD (Quality Function Deployment). Jego główną zaletą jest zmuszenie do systematycznej analizy współzależności, czego rezultatem jest ranking ważności. Wagi przypisywać można np. wg schematu 1-3-5.
Diagram macierzowy tworzymy w Excelu jak zwykłą tabelę. Oto jego przykład dla procesów w restauracji:

7. Macierz priorytetyzacji

Macierz priorytetyzacji (ang. prioritization matrix) jest stosowana w celu uszeregowania elementów wg ich ważności. Jest kombinacją diagramu drzewa i diagramu macierzowego. Macierz tą konstruuje się, aby racjonalnie skupić uwagę zespołu na kluczowe aspekty problemu, które są najistotniejsze dla organizacji. Istnieją 3 metody tworzenia macierzy:  kryteriów w pełni analitycznych, kombinacji diagramu relacji i macierzy, uzgodnionych kryteriów. Najłatwiejsza jest ta ostatnia, w której kryteriom nadaje się wagi, które mnoży się przez uzyskaną ocenę.
Analogicznie jak przy diagram macierzowym, macierz priorytetyzacji jest tabelą. Oto przykład macierzy priorytetyzacji dla problemu wyboru projektów:

Plik do pobrania

Wszystkie przedstawione tu narzędzia dostępne są w pliku: 7 nowych narzędzi jakości.

1. Mapa procesu

Mapa procesu jest graficznym przedstawieniem procesu, pokazującym kolejność wykonywania zadań przy wykorzystaniu standardowych symboli przepływu pracy. Mapa jest obrazem tego, jak ludzie pracują. Diagram taki jest podobny do mapy drogowej w tym sensie, że jest wiele alternatywnych sposobów dotarcia do celu i, przedstawiając mapę procesu, dowiadujemy się, jakie alternatywy mamy do dyspozycji. Ponieważ procesy przebiegają zwykle przez wiele jednostek organizacyjnych, otrzymujemy na mapie zintegrowany obraz podziału pracy.
Jeżeli nie dysponujemy Visio, możemy prostą mapę stworzyć także w Excelu. Oto przykładowa mapa podprocesu umówienia spotkania z kandydatem w procesie rekrutacji:

Do jej stworzenia wystarczą podstawowe kształty dostępne w Excelu (Wstawianie -> Kształty):  prostokąt (krok procesu), romb (punkt decyzyjny), elipsa (punkty START i STOP), strzałka oraz łącznik łamany ze strzałką. Dzięki dodaniu w Excelu 2007 punktów zaczepienia do kształtów (analogicznie jak w Visio), łączenie kształtów strzałkami jest łatwe. Za tory (ang. swimming lanes), które reprezentują uczestników procesu, mogą posłużyć komórki arkusza. Najbardziej czasochłonne może być wyrównywanie kształtów za pomocą polecenia Wyrównaj (Układ strony -> Wyrównaj -> Wyrównaj do środka w pionie / poziomie), jednak dzięki niemu mapa jest bardziej czytelna.

2. Arkusz analityczny

Arkusz analityczny (arkusz kontrolny) jest arkuszem składającym się z listy elementów (np. potencjalnych błędów) oraz liczby występowania danego elementu w rzeczywistości (np. błąd wystąpił dziś 3 razy). Karta umożliwia zbieranie danych dotyczących procesu poprzez dostarczenie najczęstszych zdarzeń.
Tworząc arkusz kontrolny w Excelu, projektujemy zwykłą tabelę, w której będą zbierane informacje o procesie:

3. Karta kontrolna

Karta kontrolna jest wykresem szeregu czasowego służącym do monitorowania zmienności procesu. Analiza procesu umożliwia znalezienie wzorców, które można przypisać do przyczyn standardowych i niestandardowych.
Kartę kontrolną w Excelu tworzy się przy użyciu wykresu liniowego. Można do niego dodać dodatkową serię oznaczającą target (Zaznacz dane -> Dodaj i wpisując jako Wartości serii ={x,x,x,x…} nasz target x tyle razy, ile okresów jest na wykresie).
Oto przykładowa karta kontrolna dla liczby błędów z targetem w postaci średniej liczby błędów:

4. Diagram Pareto

Diagram Pareto przedstawia ranking elementów (np. liczby błędów), dzięki któremu możemy oddzielić elementy najważniejsze od tych mniej istotnych. Nazwa pochodzi od nazwiska ekonomisty Wilfredo Pareto, który stwierdził, że 20% przyczyn odpowiada za 80% skutków.
Diagram Pareto tworzymy w Excelu następująco: sortujemy malejąco dane dot. częstości (Dane -> Z-A), dodajemy do nich nową kolumnę, w której liczymy udział danego elementu w całości, a następnie udział skumulowany. Następnie zaznaczamy kolumny zawierające etykiety danych, dane dot. częstości i udział skumulowany (przytrzymując klawisz Ctrl) i wstawiamy wykres kolumnowy. Zaznaczamy serię danych skumulowany udział i klikając prawym przyciskiem myszy wybieramy Zmień typ wykresu seryjnego, a następnie zmieniamy na liniowy. Ponownie klikamy prawym przyciskiem myszy na tej serii, wybieramy Formatuj serię danych i w zakładce Opcje serii zaznaczamy Oś pomocnicza.

Ewentualnie, jeśli używamy dodatku Sparklines for Excel, możemy stworzyć wykres kolumnowy w tabeli, a kolumny stworzą nam wykres Pareto. W tym przypadku, będąc w pierwszym wierszu z danymi, klikamy diagram Pareto, zaznaczamy dane i przypisujemy wartość targetowi2 (np. 0,8). Dodatkowo możemy oznaczyć najczęstszą przyczynę wstawiając 1 w polu highlight position.

5. Histogram

Histogram jest graficznym przedstawieniem danych w podziale na określone klasy. Wykorzystuje się go do określenia kształtu danych i porównywania rozkładu z oczekiwaniami. Histogram może bazować na liczebności  lub częstości, a jego przedziały powinny być równe.
Aby stworzyć histogram w Excelu musimy wyznaczyć klasy (przedziały), przy czym nie powinno ich być mniej niż 5 i więcej niż 15. Można zrobić to ręcznie, jeśli przedziały są oczywiste, lub przy pomocy wyliczeń. Wyliczenia mogą mieć następujący przebieg: przy pomocy funkcji MIN obliczamy wartość minimalną zbioru i przy pomocy funkcji MAX wartość maksymalną, wyznaczamy samodzielnie liczbę klas i dzielimy różnicę między wartością MAX i MIN (tzw. rozstęp) przez liczbę klas. Otrzymaną liczbę zaokrąglamy i na jej podstawie tworzymy przedziały.
Histogram w Excelu możemy stworzyć na 2 sposoby: samodzielnie lub przy pomocy dodatku Analysis Toolpak. W pierwszym przypadku sami obliczamy częstość występowania danych w przedziałach i tworzymy wykres kolumnowy lub liniowy, przy czym w kolumnowym ustawiamy w Opcjach serii odstęp na 0. W drugim, wybieramy Dane -> Analiza Danych -> Histogram (jeśli tej opcji nie ma, należy zainstalować dodatek w opcjach Excela poprzez Przycisk pakietu Office -> Opcje programu Excel -> Dodatki) i zaznaczamy nasze dane (Zakres komórek) oraz przedziały (Zakres zbioru). Dodatkowo zaznaczamy opcję Wykres wyjściowy oraz, jeśli  nasze dane zawierają kolumny, zaznaczamy opcję Tytuły. Jeśli nie wybierzemy przedziałów, Excel zrobi to za nas.

Oto przykładowy histogram, przedstawiający liczbę błędów pracowników w różnych godzinach ich pracy. W zależności od tego, czy chcemy podkreślić kształt danych czy indywidualne wartości możemy zastosować odpowiednio wykres liniowy (uzyskując wielobok liczebności)oraz kolumnowy (otrzymując tradycyjny histogram).

6. Wykres korelacji

Wykres korelacji (punktowy diagram korelacji) jest wykresem przedstawiającym zależność między dwoma zmiennymi: niezależną (x) i zależną (y), przy czym zmienna x jest przedstawiana zazwyczaj na osi poziomej, a y na osi pionowej. Wykres korelacji pozwala odkryć zależność przyczynowo-skutkową występującą między zmiennymi lub jej brak.
Wykres korelacji w Excelu jest po prostu wykresem punktowym (nazywanym również XY). Oto przykład zależności między wnioskowaną kwotą kredytu a czasem analizy wniosku:

7. Diagram Ishikawy

Diagram Ishikawy przedstawia graficznie powiązania pomiędzy przyczynami i skutkami pewnego problemu, ułatwiając identyfikację przyczyn problemu. Diagram przypomina kształtem rybie ości.
Excel nie posiada wbudowanej opcji, która umożliwiłaby szybkie stworzenie diagramu Ishikawy, w związku z tym trzeba go stworzyć ręcznie przy pomocy strzałek i pól tekstowych:

Plik do pobrania

Wszystkie przedstawione tu narzędzia dostępne są w poniższym pliku: 7 tradycyjnych narzędzi jakości.

Nie bez powodu powstało wiele metodyk, które krok po kroku opisują, w jaki sposób inicjatywę stworzenia dashboardu przeprowadzić z sukcesem. Są to m.in.:
– zrównoważona karta wyników (ang. Balanced Scorecard, w skrócie BSC),
– ekonomiczna wartość dodana (ang. Economic Value Added, EVA) w ramach zarządzania przez wartość (ang. Value Based Management, VBM),
– system zarządzania procesami biznesowymi (ang. Business Process Management System, BPMS) w ramach Six Sigma.
Wszystkie dostępne metodyki mają wspólne elementy, dzięki którym końcowy sukces jest bardziej prawdopodobny. Oto one:

Określenie zakresu projektu
Aby maksymalizować potencjalny zwrot z inicjatywy budowania dashboardu, należy zacząć od podstaw, czyli wystartować z projektem, definiując na początku jego zakres. Czy będzie to dashboard departamentu (IT, Sprzedaży czy innej funkcji), na poziomie całego przedsiębiorstwa czy może kombinacja obu powyższych? Czy ma to być dashboard dla pojedynczych pracowników, który przenosi cele organizacji i ich miary na najniższy indywidualny poziom? Następnie należy przystąpić do wybrania członków zespołu projektowego oraz identyfikacji głównych interesariuszy, gdyż nie jest to projekt, który można wykonać pokątnie i dostarczyć, gdy będzie ukończony.

Zrozumienie strategii
Ważnym krokiem jest zrozumienie całościowej strategii organizacji. Z uwagi na to, że celem dashboardu jest umożliwienie przedsiębiorstwu skutecznej realizacji strategii, niezbędnym elementem jest właśnie jej zrozumienie. Dashboard mierzy sukces jej wykonania i identyfikuje obszary, które potrzebują uwagi.

Wybór KPI-ów
Rozumiejąc strategię, jesteśmy w stanie wybrać KPI-e (ang. Key Performance Indicators, czyli kluczowe wskaźniki wydajności) z nią związane. Niezależnie od stosowanej metodyki dobrze jest stworzyć odpowiednią mieszankę miar wewnętrznych i zewnętrznych, w tym natury finansowej i niefinansowej. Dzięki temu stworzymy podstawę do analizy ex post (jak nasze działania wpłynęły na wyniki, w tym wyniki finansowe?) oraz ex ante (co przyniesie przyszłość i jak na to zareagować?).

Zdefiniowanie danych
Po określeniu i zorganizowaniu KPI-ów nadchodzi czas na kolejne ważne kroki. Uzyskane miary główne są zwykle złożonymi kalkulacjami. Dla każdego KPI-u należy zidentyfikować eksperta, aby zespół wdrożeniowy wiedział dokładnie, z czego KPI się wywodzi. Głównym zadaniem, które będzie pochodną powyższego, jest identyfikacja miejsca zbierania danych składowych każdej miary. Zadanie to wywoła z pewnością dyskusję na temat dostępności, bezpieczeństwa, jakości, formatu, jednostki danych. Może się okazać, w szczególności w przypadku danych niefinansowych, że dane po prostu nie istnieją w postaci elektronicznej lub są zbierane w osobistych arkuszach. Należy zatem rozwiązać kwestię, jak te dane otrzymać. Być może muszą one zostać dodane do istniejącego systemu tak, aby były zbierane regularnie z innymi danymi. Jeśli dane są wymagane tylko przez projekt budowania dashboardu, najlepszym rozwiązaniem może okazać się udostępnianie danych wejściowych.

Określenie celów
Gdy wiadomo już, co będzie mierzone i skąd będą pochodzić dane, można przejść do następnej istotnej kwestii – określenia targetów dla każdej z miar. Żeby lepiej ocenić wyniki organizacji i ich wpływ na strategię, należy porównać aktualnie osiągane rezultaty z uzgodnionymi celami. Może być to wynik z zeszłego roku (np. celem jest poprawa zeszłorocznego rezultatu o 10%) lub benchmark sektora danej branży (np. inne przedsiębiorstwa w naszym sektorze osiągnęły marżę na poziomie 30%, więc chcemy ich wynik powtórzyć lub przewyższyć). Najłatwiej znaleźć  targety dla budżetowania i planowania, gdyż są one zwykle dobrze rozwinięte, gdyż bez nich trudno jest skutecznie zarządzać. Dzięki dobrze określonym celom będziemy mogli weryfikować nasze działania porównując to co planowaliśmy z tym co faktycznie osiągnęliśmy.

Stworzenie planu działań naprawczych
Kolejnym krokiem jest stworzenie planu działań naprawczych i powierzenie odpowiedzialności za nie. Jeśli jedna z głównych miar znalazłaby się poza dopuszczalnym zakresem, należy znaleźć odpowiedź na pytanie, co można było zrobić inaczej i kto był za to odpowiedzialny. Na marginesie, jeśli na KPI nie można wpływać poprzez podejmowanie działań, nie powinien on być KPI-em.

Wybór rozwiązania IT
Nieodłącznym etapem jest określenie rozwiązania technologicznego, które będzie wspierać inicjatywę budowania dashboardu. Rozrzut jest tu duży: od odpowiednio zaprojektowanego pliku Excel do zaawansowanego rozwiązania klasy BI. Niezależnie od naszego wyboru, rozwiązanie IT musi wspierać szybkie podejmowanie decyzji poprzez odpowiednio zaprojektowaną wizualizację danych.