Mätetal

Mätetal verkar vara dagens tema. Många diskussioner idag och förra veckan har handlat om dem, och jag tänkte att jag får ge en liten sammanfattning runt vissa aspekter av dem som man brukar lyfta fram när det gäller att få smidigare arbetssätt. Det blir som ett litet förtydligande av det här inlägget.

Tre sorter

Lite grovt kan vi dela in mätetalen och "mätningarna" i tre olika kategorier:

1. Hälsoindikatorer. Dessa mäter hur en process eller del av en process mår. Nettovinsten (eller nettoförlusten) på sista raden är en sådan, eller kalendertiden mellan att en beställning är lagd tills att kunden sitter nöjd efter en väl genomförd leverans, eller kanske dagens uppmätta kroppstemperatur.
2. Larmvillkor. Dessa värden är viktiga eftersom de signallerar en allvarlig avvikelse i processen som behöver hanteras. Skenande kostnader är ett exempel, eller så fort man märker att en leveranstidpunkt inte kommer att kunna hållas, eller varför inte nysningar och feberfrossa som indikerar att jag har blivit sjuk.
3. Styrindikatorer. Dessa värden visar för oss vad vi ska göra. Det återstår att se om det alls går att finna styrindikatorer som är relevanta över tid och på flera ställen.

Viss optimistisk management-litteratur runt KPI:er gör ingen större skillnad mellan dessa, utan hoppas många gånger kunna hitta värden som kan fungera som alla tre. Drömmen är att hitta styrande indikatorer man kan kommunicera nedåt ("Gör bara många sådana här!"), och som samtidigt fungerar som larmvillkor ("Nu gör ni inte tillräckligt många!") och som hälsoindikator ("Nu görs det många, allt är bra!").

Sanningen är att i varje verksamhet med lite komplexitet är det högst otroligt att man kan finna ett sådant värde, särskilt ett som står sig över tid. Det är bättre att titta på olika saker beroende på vad man vill åstadkomma, och då se till deras olika begränsningar.

Hälsoindikatorer

Eftersom vi försöker optimera helheter ska hälsoindikatorer mäta utfall av så stora delar av processen som möjligt. Att mäta t ex produktivitet i delar av systemet är meningslöst eftersom detta inte säger något om produktiviteten i helheten. I ett system är inte utfall en enkel summa av delarna, utan samverkan sker på komplexa sätt. Särskilt om vi vill ha stabila mått som säger hur organisationen utvecklas över tid är det viktigt att vi mäter oss på så hög nivå vi bara kan. Hur ser vår totala produktion ut? Hur är vår totala kvalitet? Hur mår vi?

Larmvillkor

Dessa är egentligen inga mätvärden, utan är komponenter i processen, det standardiserade arbetssättet. Larmvillkoren säkerställer att vi reagerar på avvikelser på ett bra sätt och på så sätt garanterar att organisationen - helheten - producerar stabilt, att hälsoindikatorerna inte sjunker. Många som vill tvinga andra, särskilt underställda, att införa mätningar är egentligen i behov av trygga larm.

Ett exempel jag sett flera gånger är ledningar i mjukvaruutvecklingsorganisationer som vill standardisera utvecklarnas sätt att mäta sin hastighet eller standardisera ett visst flödestavelutseende. Idén är att ledningen på så sätt ska kunna röra sig bland tavlorna och snabbt skaffa sig en uppfattning om läget. Men det är ett stort slöseri. All likriktning av processer blockerar kontinuerlig förbättring, och det är dessutom spill att behöva övervaka en process.

Vad som istället behövs är larmvillkor. Om varje utvecklarlag till exempel omedelbart larmar när de inte kommer att klara av ett vecko- eller tvåveckorsmål, så behöver ledningen inte övervaka alla. Vad ska de göra med den standardiserade informationen? Meddela en grupp att de har problem, baserat på det data gruppen levererar? Men det vet väl gruppen redan om? Kan man inte be gruppen flagga när de märker problemen istället? Och på det sättet slippa likrikta allt?

Ingen är betjänt av att mäta produktivitet eller kvalitet eller liknande på lokal nivå. Däremot ha en överenskommelse om vilka avvikelser som är godtagbara, och en process som signallerar när de inträffar så att man kan ta reda på varför.

Förändringar i larmvillkoren drivs bland annat av att de övergripande hälsoindikatorerna visar på ett otillräckligt utfall. En rotorsaksanalys har visat på att en viss del i kedjan behöver ändras, och i samband med förbättringsarbetet där justeras larmvillkoren.

Styrindikatorer

I drömmen om KPI:erna ingår att man ska kunna hitta värden som både berättar var man är och vad man ska optimera på att utföra. Det är en vansklig dröm, eftersom kopplingen mellan utfall och möda sällan är så linjär. Vi blir troligen inte betjänta av varken ett produktionsmål eller kvalitetsmål, eftersom vi inte direkt kommer att kunna styra det ena eller andra. Det är vår nuvarande arbetsmetodik som ger oss dagens resultat, så ska vi förbättra oss är det våra arbetssätt vi ska skruva på.

I en smidig organisation är styrindikatorer aldrig en del av kontrakten mellan organisationens delar. En del av organisationen, till exempel ett arbetslag, tar på sig att arbeta i enlighet med vissa ramar: tar på sig arbetsuppgifter enligt en viss process, prioriterar mellan dem enligt en viss process, rapporterar tids- och resursåtgång enligt en viss process, lämnar ifrån sig resultatet enligt en viss process, och rapporterar avvikelser enligt en viss process. Detta kan sägas utgöra arbetslagets kontrakt med sin omgivning.

Men inom dessa ramar kan laget skruva fritt för att försöka förbättra sig. Förbättringscykeln där man identifierar ett hinder till förbättring och testar ett nytt sätt att arbeta för att eliminera hindret, är en ständigt pågående aktivitet för ett arbetslag i en smidig organisation. Och det är där och då som en styrindikator är intressant. När vi planerar experimentet, dvs att testa ett nytt arbetssätt, tar vi fram relevanta mätvärden som kan visa oss hur vi ligger till idag, och hur vi ligger till när vi har utfört experimentet under en tid. Baserat på de indikatorerna kan vi sedan bedöma utfallet av vårt experiment, och fatta beslut om vi ska permanenta det nya sättet att arbeta på.

Så nästa gång du funderar över mätvärden i allmänhet och styrindikatorer i synnerhet, så fundera på om det inte är standardiserade arbetssätt, larmvillkor, och ständig förbättring du behöver.

[ Uppdatering: Torbjörn Gyllenbring tipsade mig om att påminna om Goodharts lag i sammanhanget. Den brittiske ekonomen Charles Goodhart skrev 1975 angående försök att styra och reglera komplexa samband att "Any observed statistical regularity will tend to collapse once pressure is placed upon it for control purposes." Dvs så fort vi försöker styra direkt för att påverka ett uppmätt utfall i en process, så blir mätetalet värdelöst.

Tänk på en febertermometer och ett sjukt barn som vill gå ut och leka. Säger vi att barnet får gå ut så snart termometern visar 37 så kommer barnet naturligtvis att försöka kyla ner termometern, trots att det ju är infektionen - feberns rotorsak - som vi menar. Det här är en del av kritiken mot Peter Druckers organisationsstyrning mot numeriska mål, "management by objectives". Det är alldeles för naivt att tro att man kan hitta värden som samtidigt berättar för oss sanningen om vår organisation och som vi samtidigt kan styra på. Numeriska värden beter sig inte på det sättet.

Det blir viktigt när vi tittar på t ex hälsoindikatorer. Om vi tänker oss att vi ska styra direkt på dem blir resultatet ofta katastrofalt. Omloppstiden från beställning till leverans är i nästan alla organiationer ett viktigt mätetal. Men det är knappt man vågar säga det, för det finns alltid folk som då får för sig att det viktigaste är att hetsa igenom alla beställningar, oavsett vad som händer med kvaliteten eller organisationens långsiktiga stabilitet. Sådana människor behöver sitta en liten stund och fundera över vad Goodharts lag kan innebära. ]