Latvijas Republikas Ministru kabineta tiesību aktu projekti
A A A
Labāks regulējums
Cilvēkresursu attīstības politika
Kvalitātes vadība
ES projekti valsts pārvaldes attīstībai
Arhīvs
Saziņa
Kontakti

Brīvības bulvāris 36
Rīga, LV - 1520
Tālrunis: 67082800
e-pasts: vk@mk.gov.lv

Kvalitātes vadības instrumenti

print Nosūtīt
print Drukāt

Kvalitātes vadībai ir raksturīga datu apkopošana un analīze, balstīšanās uz pierādāmiem faktiem. Kvalitātes vadības ieviešanas procesā vai vienkārši organizācijas darbības uzlabošanai caur citiem vadības procesiem, piemēram, stratēģisko plānošanu, var būt nepieciešama virkne instrumentu, kas palīdz identificēt problēmas, to cēloņus, radīt idejas, pieņemt lēmumus, aprakstīt un analizēt procesus utt.

Tālāk ir apskatīti plašāk izmantotie kvalitātes vadības instrumenti, grupējot tos pa iespējamajiem pielietojuma veidiem. Noklikšķinot uz instrumenta nosaukuma, atvērsies attiecīgā instrumenta lietojuma paraugs. Papildinformāciju (angļu valodā) par šiem un citiem kvalitātes vadības instrumentiem var meklēt Amerikas kvalitātes kopienas mājas lapā, Kvalitātes rīku vietnē vai citos publicētos vai elektroniskos resursos.

Situācijas analīzes instrumenti

  • PEST analīze – izmēra jomas vidi un potenciālu pret ārējiem faktoriem – politiskajiem, ekonomiskajiem, sociālajiem un tehnoloģiju. PEST analīzi mēdz lietot pirms SWOT analīzes. Tas ir samērā vienkāršs, tomēr būtisks rīks lēmumu pieņemšanā.
  • SWOT analīze – stipro un vājo pušu, iespēju un draudu analīze (latviešu valodā to mēdz dēvēt par SVID analīzi). Tā kalpo, lai izvērtētu kādas organizācijas stratēģiju vai analizētu kādu ideju.

Problēmu analīzes instrumenti

  • Zivs asakas (Išikavas) jeb cēloņu un seku diagramma – tiek pielietota, lai atrastu problēmu cēloņus un grupētu tos noteiktās kategorijās. Tāpēc to dēvē arī par cēloņu un seku diagrammu. Tās izveidi sāk ar mērķa jeb vēlamā iznākuma vai problēmas un ar to saistīto faktoru identificēšanu. Pēc tam katram faktoram tiek analizēti cēloņi. Diagrammas attēls nedaudz atgādina zivs asaku, tāpēc šī metode ieguvusi zivs asakas nosaukumu.

Prioritāšu noteikšanas un ideju grupēšanas instrumenti

  • Pareto diagramma – tiek pielietota, lai grafiskā diagrammā noteiktu nozīmīgākās problēmas un to parādīšanās biežumu. Tās nosaukums cēlies no itāļu ekonomista Vilfredo Pareto darbiem, kuros viņš pētīja dažādas skaitliskas attiecības starp problēmām un to cēloņiem, rezultātu un ieguldīto darbu u.tml.
  • Radniecības (affinity) diagramma – veids, kā grupēt idejas atbilstošās (coherent) jomās vai tēmās. Parasti "prāta vētrās" parādās daudz dažādu viedokļu, ideju, uzskatu, un šis ir labs veids to grupēšanai.
  • Prioritizācijas matrica – veids, kā noteikt iespēju prioritātes, lai nonāktu pie konsensa. Zināma arī kā pāru salīdzināšanas tehnika – pa pāriem tiek salīdzinātas prioritātes, norādot to vērtējumu un izvietojumu prioritāšu tabulā.

Procesu aprakstīšanas instrumenti

  • Plūsmkarte (Flowchart) – grafisks procesa atspoguļojums. Tiek izmantota, lai noteiktu, kā dažādi procesa posmi ir savstarpēji saistīti, lai noteiktu procesa robežas.
  • Cikls – plāno, dari, pārbaudi, darbojies (Pland-do-check-act) – jeb Deminga cikls pastāvīgiem uzlabojumiem, kas nodrošina atgriezenisko saiti procesu izpildē.
  • Koka diagramma – veids, kā paplašināt vispārēju ideju par specifiskām pieejām vai darbībām. Sistēmiski tiek kartēta situācija, lai noteiktu, kas paveicams, lai sasniegtu vispārējo mērķi.

Datu apkopošanas un analīzes instrumenti

  • Pārbaudes lapa (Check sheet) – datu apkopojums dažādās kategorijās, katrai no tām ir noteikta definīcija. Tādējādi datus var pārbaudīt pret uzskaitīto.
  • Norises tabula (Run chart) – datu izkārtojums kārtībā, kādā tie rodas. Tabula parāda procesa variācijas, un to var izmantot, lai noteiktu īpašus procesa variācijas iemeslus – pārmaiņas, iezīmes.
  • Zirnekļa diagramma – vizuāla karte, kurā apvienoti vairāki indikatori, saukta arī par "radara karti" un šķirtnes analīzes (gap analysis) rīku. Šī diagramma norāda redzamākās atšķirības starp esamo un vēlamo darbību.

Ir iespējams izmantot arī citas metodes, taču būtiski ņemt vērā – lai datus pielietotu kvalitātes vadības sistēmā, tiem ir jābūt statistiski pamatotiem un precīziem.

Atpakaļ  Uz augšu  Uz sākumlapu