• 2024 m. liepos 25 d., tobulindami tinklavietės tipografiją, naujinome šriftų šeimą „Georgia“ į „Georgia Pro“. Raginame pasitikrinti, ar jūsų kompiuteryje ir kituose e. įrenginiuose, kuriuose skaitote @eitį, yra įdiegta šriftų šeima „Georgia Pro“, o jei ne, įsidiegti. Tinklavietėje skaitydami informaciją, matysite dailesnius ir tikslesnius šriftus. Išsamiau apie numatytąją tinklavietės tipografiją žr. Žinynas > Technologija.

Straipsnis Šiuolaikinės veiklos matavimo sistemos: integravimo su kokybės valdymo ir procesų tobulinimo sistemomis galimybės

Daugelis veiklos matavimo sistemų siūlomų rodiklių rinkiniai remiasi iš anksto apibrėžtomis perspektyvomis (Kaplano ir Nortono subalansuotų rodiklių sistema), arba rekomendacijomis jas pasirinkti, arba iš anksto parengtais rodiklių klasteriais ar grupėmis (Kanji verslo tobulumo modelis), kurie vėliau yra pritaikomi konkrečios organizacijos tikslams pasiekti. Kokybės valdymo sistemose, o konkrečiai esant Six Sigma metodologijai1, matuojami rodikliai pasirenkami atsižvelgiant į jų svarbą veiklos kokybei (Critical to Quality Tree). Skirtingai nuo tradicinių veikos matavimo sistemų, šiuo atveju matavimo rodiklių pasirinkimą lemia griežtai apibrėžta metodologija, kurios akronimas remiantis anglišku pavadinimu yra DMAIC (Define, Measure, Analize, Improve, Control)2:

  1. apibrėžti – struktūrizuojama organizacijos veikla, nustatant proceso tiekėjus, įeitis, proceso struktūrą, išvestis ir vartotojus, struktūrizuojami suinteresuotųjų pusių poreikiai (voice of the customer), sudaromas šių poreikių svarbos veiklos kokybei medis (Critical to Quality). Šiame etape poreikiams sugrupuoti į susijusias grupes naudojamos Giminingumo diagramos (Affinity Diagram), o poreikiams suskirstyti į tris kategorijas („Privalo būti“, „Kuo daugiau – tuo geriau“ ir „Malonumo teikėjai“) – Kano modelis;
  2. išmatuoti – surenkama informacija apie visus tiriamojo proceso parametrus;
  3. analizuoti – nustatomos pagrindinės problemos priežastys, pagrįstos matavimo etape surinktais duomenimis. Šio etapo rezultatas yra patikrinta ir pasitvirtinusi hipotezė apie problemos priežastis;
  4. patobulinti – išbandomi ir įgyvendinami sprendimai, šalinantys pagrindines tobulintinos veiklos priežastis;
  5. įvertinti – įvertinamas problemos sprendimo efektyvumas, taikant standartizaciją įtvirtinami veiklos patobulinimai, ir numatomi tolimesnio patobulinimo būdai.
 
  1. 1 Žr. Thomas Pyzdek, The Six Sigma Handbook, p. 830.
  2. 2 Žr. Mary A. Williams, Thomas Bertels, Harvey Dershin, Six Sigma Pocket Guide, pp. 190; Michael Brassard, The Memory Jogger: A Pocket Guide of Tools For Continuous Improvement, p. 88.

Išvados

Didelę veiklos matavimo sistemų įvairovę lemia tai, kad jos negali būti vienodai taikomos kiekvienai organizacijai. Kiekvienoje organizacijoje yra skirtingos suinteresuotosios pusės, unikalūs tikslai, misijos, ir išoriniai veiklos apribojimai. Esant tokiai situacijai veiklos vertinimo sistemos diegimo metodika sąlyginai tampa svarbi lyginant su tuo, kokio tipo modelis pasirenkamas.

Iš J. F. Henri skirtų 4 veiklos matavimo sistemos funkcijų esamose veiklos matavimo sistemose kontrolė ir įteisinimas yra įgyvendinti plačiausiai. Strateginių sprendimų priėmimo funkcija, ypač atsiradus subalansuotų rodiklių sistemoms, šiuo metu sparčiai populiarėja. Dėmesio sutelkimo arba problemos formavimo funkcija dabartinėms veikos vertinimo sistemoms mažai būdinga.

Kokybės valdymo sistemose taikomame veiklos matavime labiausiai išreikšta problemos formavimo ir kontrolės bei įteisinimo funkcijos, mažiau – strateginių priėmimų funkcija.

Veiklos vertinimo sistemos būtų daug artimesnės A. Neely apibrėžtoms trečiosios kartos veiklos vertinimo sistemoms, jei procesai būtų tobulinami taikant Six Sigma DMAIC metodiką. Tai labai sustiprintų veiklos matavimo sistemų dėmesio sutelkimo – problemos formavimo funkciją.

Suinteresuotosioms pusėms ir jų poreikiams nustatyti bei struktūrizuoti geriausiai tiktų Kano modelis, giminingumo diagramos ir kritiškumo kokybei reikalavimų medis.

 

Literatūra

  • Arveson, Paul, “Translating Performance Metrics from the Private to the Public Sector,” Balanced Scorecard Institute, 1999 [žiūrėta 2008 m. gegužės 19 d.].
  • Baruch, Yehuda; Nelson Ramalho, “Communalities and Distinction in the Measurement of Organizational Performance and Effectiveness across for-Profit and Non-profit Sectors,” Non-profit and Voluntary Sector Quarterly, 2006, vol. 35, no. 1, pp. 39–65.
  • BenAvram, Vincent L., Strategic Measurement and Management for Organizational Improvement: A Model for Our Nation’s Government, 2005 PMI Global Congress proceedings, Toronto: Oxley Enterprises, Inc., 2005.
  • Bititchi, Umit S.; Trevor J. Turner, “Dynamics of Performance Measurement Systems,” International Journal of Operations & Production Management, 2000, vol. 20, no. 6, pp. 692–704.
  • Bouckaert, Geert; Steven van de Walle, “Comparing Measures of Citizen Trust and User Satisfaction as Indicators of ‘Good Governance’: Difficulties in Linking Trust and Satisfaction Indicators,” International Review of Administrative Sciences, 2003, vol. 69, no. 3, pp. 329–343.
  • Brassard, Michael, The Memory Jogger: A Pocket Guide of Tools For Continuous Improvement, Methuen (MA): GOAL/QPC, 1988.
  • Eccles, Robert G., “The Performance Measurement Manifesto,” Harvard Business Review, January–February 1991, pp. 131–137.
  • Heintzman, Ralph; Brian Marson, “People, Service and Trust: Is There a Public Sector Service Value Chain?,” International Review of Administrative Sciences, 2005, vol. 71, no. 4, pp. 549–575.
  • Henri, Jean-François, “Organizational Culture and Performance Measurement Systems,” Accounting, Organization and Society, 2006, vol. 31, no. 1, pp. 77–103.
  • Hood, Christopher, “A Public Management for All Seasons?,” Public Administration, 1991, vol. 69, no. 1, pp. 3–19.
  • Ittner, Christopher D.; David F. Larcker, “Coming up Short on Nonfinancial Performance Measurement,” Harvard Business Review, 2003, vol. 81, no. 11, pp. 88–95.
  • Kanji, Gopal K., “Performance Measurement System,” Total Quality Management, 2002, vol. 13, no. 5, pp. 715–728.
  • Kaplan, Robert S., “Strategic Performance Management and Management in Non-profit Organizations,” Nonprofit Management & Leadership, 2001, vol. 11, no. 3, pp. 353–370.
  • Kaplan, Robert S.; David P. Norton, “Having Trouble with Your Strategy? Then Map It,” Harvard Business Review, 2000, vol. 78, no. 5, pp. 167–176.
  • Kaplan, Robert S.; David P. Norton, “The Balanced Scorecard: Measures That Drive Performance,” Harvard Business Review, 1992, 70, no. 1, pp. 70–79.
  • Kennerley, Mike; Andy Neely, “Performance Measurement Frameworks – a Review” | Andy Neely (ed.), Business Performance Measurement: Theory and Practice, Cambridge: Cambridge University Press, 2002.
  • Lynch, Thomas D.; Susan E. Day, “Public Sector Performance Measurement,” Public Administration Quarterly, 1996, vol. 19, no. 4, pp. 404–419.
  • Micheli, Pietro; Mike Kennerley, “Performance Measurement Frameworks in Public and Non-profit Sectors,” Production Planning & Control, 2005, vol. 16, no. 2, pp. 125–134.
  • Neely, Andy, “The Performance Measurement Revolution: Why Now and What Next?,” International Journal of Operations & Productivity Management, 1999, vol. 19, no. 2, pp. 205–228.
  • Neely, Andy; Bernard Marr, Göran Roos, Stephen Pike, Oliver Gupta, “Towards the Third Generation of Performance Measurement,” Controlling, 2003, vol. 15, nos. 3–4, pp. 129–135.
  • Neely, Andy; Mike Gregory, Ken Platts, “Performance Measurement System Design: A Literature Review and Research Agenda,” International Journal of Operations & Production Management, 1995, vol. 15, no. 4, pp. 80–116.
  • Norcross, Lisa, “Measure for Measure,” Engineering Management, 2006, vol. 16, no. 5, pp. 44–47.
  • Pyzdek, Thomas, The Six Sigma Handbook, New York: McGraw-Hill Companies, 2003.
  • Pollitt, Christopher, “Performance Information for Democracy: The Missing Link?,” Evaluation, 2006, vol. 12, no. 1, pp. 38–55.
  • Rohm, Howard, “A Balancing Act,” Perform, 2002, vol. 2, no. 2, pp. 1–8.
  • Roos, Göran, “Intellectual Capital and Strategy: A Primer for Today’s Manager,” Handbook of Business Strategy, 2005, vol. 6, no. 1, pp. 123–132.
  • Simmons, John; Elaine Eades, “Challenging Aporia in the Performance Appraisal of Consultants: A Stakeholder Systems Response,” Clinician in Management, 2004, vol. 12, no. 4, pp. 153–164.
  • Stevens, Philip; Lucy Stokes, Mary O’Mahony, “Metrics, Targets and Performance,” National Institute Economic Review, 2006, vol. 197, no. 1, pp. 80–92.
  • Tapinos, Efstathios; Robert G. Dyson, Maureen Meadows, “The Impact of Performance Measurement in Strategic Planning,” International Journal of Productivity and Performance Management, 2005, vol. 54, nos. 5–6, pp. 370–384.
  • The EGPA Study Group on Productivity and Quality in the Public Sector, EGPA – European Group of Public Administration [žiūrėta 2008 m. spalio 2 d.].
  • Williams, Mary A.; Thomas Bertels, Harvey Dershin, Six Sigma Pocket Guide, Lexington (MA): Rath & Strong Management Consultants, 2000.
 

Modern Performance Measurement Systems: Opportunities for Integration with Quality Management and Process Improvement Systems

  • Bibliographic Description: Tadas Sudnickas, „Šiuolaikinės veiklos matavimo sistemos: integravimo su kokybės valdymo ir procesų tobulinimo sistemomis galimybės“, @eitis (lt), 2021, t. 1 708, ISSN 2424-421X.
  • Previous Edition: Tadas Sudnickas, „Šiuolaikinės veiklos matavimo sistemos: integravimo su kokybės valdymo ir procesų tobulinimo sistemomis galimybės“, Viešoji politika ir administravimas, 2008, nr. 26, p. 17–24, ISSN 1648-2603.
  • Institutional Affiliation: Mykolo Romerio universitetas.

Summary. The aim of the article is to review the evolution of performance measurement systems over the past few decades, and analyze the strengths and shortcomings of contemporary performance measurement systems. The article examines the similarities and differences of performance measurement in public and private sectors. The experience gained in quality management and process improvement systems could be transferred to performance measurement systems. First, it could be applied in the area of process measurement, second, it allows enrichment of performance measurement – stakeholders’ analysis to meet their needs and mechanisms – Kano model, Affinity Diagram, Critical to Quality Tree and so forth. Such integration with quality management and process improvement systems enable the convergence of performance measurement systems to the requirements of the third generation systems.

Keywords: performance measurement systems, quality management systems, process improvement, six sigma, balanced scorecard, performance indicators.

 
Rašoma prisijungus
Grįžti
Viršutinė Apatinė