Почему чек-листы не работают: 5 основных причин, по которым галочки ставят, а качество не повышается
В системе менеджмента качества чек-листы считаются одним из основных инструментов идентификации риска. Они позволяют оценивать технологический процесс с точки зрения количественных и качественных показателей, исправности оборудования и безопасности труда. Но бывают случаи, когда даже при наличии чек-листов на каждом этапе технологического процесса возникают простои и аварии. Причина кроется в их неправильном использовании.
Рассмотрим, как избежать проблем с чек-листами, на примере опыта одной из дочерних компаний НК «Роснефть» и её работы с электронной платформой Logsheet.ai. Руководство выражало недовольство тем, что не видит реальных показателей: на бумаге всё хорошо, а на деле оборудование ломается слишком часто. В ходе анализа был выявлен ряд важных, но решаемых проблем.
1. Ритуальное заполнение
Проблема. Первое, с чем мы столкнулись при знакомстве с рабочим процессом: сотрудники ставили галочки напротив проверяемых пунктов не на основе реальных показателей, а даже не взглянув на приборы — лишь бы отметить.
Например, нужно было зафиксировать давление на сепараторе, но оно уже несколько смен подряд висело на отметке 4,2 атм. Оператор помнит, что по регламенту значение должно быть в пределах 4,0–4,5 атм, и, не глядя, заполняет чек-лист: «норма».
Объясняют это тем, что уходит очень много времени: взглянуть на прибор, пролистать огромный чек-лист, найти нужную строку, определить, находится ли значение в заданных пределах. Проще сразу поставить галочки по привычке, взглянув на оборудование мельком, чем вникать в каждый пункт.
Последствия. Пока в чек-листе ежедневно фиксировалось якобы выполнение нормативов технологического процесса, по факту наблюдалось следующее:
- заполнение оперативного журнала не несло полезной информации;
- оборудование часто работало в аварийном режиме;
- за неделю работы возникли две непредвиденные поломки на участке;
- вместо планового ремонта пришлось проводить экстренный;
- невозможно было определить критический момент, когда оборудование перестало нормально функционировать.
В итоге работа с таким оборудованием стала просто опасной для людей.
Решение с помощью Logsheet.ai. Мы предложили вместо галочки в списке использовать ввод конкретных числовых значений — температура, давление — или выбор варианта из списка. Сначала это привело к сопротивлению со стороны операторов, но через пару недель они привыкли к такому формату и победили лень. Для повышения лояльности также пришлось провести работу по сокращению информационной нагрузки.
2. Информационная перегрузка
Проблема. В зависимости от оборудования во всех чек-листах, которые заполняли операторы, содержалось избыточное количество пунктов — 20–40 и более. Фактически же сотрудники проверяли только первые несколько строк и последние, остальную часть списка заполняли по умолчанию. Например, то же давление сепаратора находилось в 12-й строке чек-листа, являясь по сути критическим показателем, а на деле отмечалось по умолчанию.
Последствия. Операторы упускали важные показатели, которые непосредственно влияют на технологический процесс, потому что тратили много времени и сил на фиксацию второстепенных.
Решение. Мы предложили ограничить чек-лист максимум 10–15 пунктами, а при наличии объёмных перечней разбивать их на разделы. Однако столкнулись с непониманием со стороны руководства, которое боялось упустить какие-либо параметры, обосновывая это влиянием на безопасность работы. Поэтому на каждом участке был проведён анализ критичных показателей, на основе чего чек-листы Logsheet.ai автоматизировали следующим образом:
- отображение в перечне только тех параметров, которые относятся к текущей задаче, и скрытие нерелевантных;
- требование системы заполнить в первую очередь критические пункты, а остальные — опционально: например, если датчик давления фиксирует аномальное значение, появляется поле комментария и загрузка фото;
- адаптация под смену и участок, когда остаются только необходимые для конкретного случая пункты;
- появление дополнительных пунктов только при определённых значениях параметра — при нормальных значениях они скрыты.
Сокращение количества пунктов позволило операторам уделять больше времени внимательному заполнению показателей, а отчёты стали заметно информативнее.
3. Отсутствие обратной связи
Проблема. Следующее, с чем мы столкнулись на производстве, — операторы не видят эффекта от своей работы. У них создавалось впечатление, что от них требуется только наличие заполненного чек-листа, а не достоверность и полнота информации. Сам процесс заполнения никак не контролировался со стороны руководства, не поощрялся и не наказывался за несоответствие, из-за чего операторы пренебрегали важностью честного заполнения и ставили галочки, не сверяясь с реальными показателями.
Решение. Чтобы можно было наглядно оценить статистику, заполненные данные включили в производственный отчёт и дашборды, к которым имеют доступ и сотрудники, и руководство. На примере проверки динамического оборудования на посторонние звуки был собран отчёт, который позволил увидеть, что:
- ни один чек-лист не показал, что были какие-то проблемы в работе оборудования;
- при сравнении этого списка с перечнем поломок выяснилось, что чек-лист с ним не совпадает, — следовательно, заполнен ложной информацией;
- даты поломок оборудования были сверены с датами из чек-листа, а также фамилии ответственных, которые непосредственно перед поломкой проводили проверку;
- таким образом были определены сотрудники, заполнившие чек-лист без учёта фактических значений.
Такая обратная связь показывает сотрудникам, что за их работой следят, что проверки неизбежны и что чек-листы должны заполняться добросовестно, — информацию из них используют для анализа работы производства.
Для руководства такая обратная связь становится инструментом оценки KPI конкретного сотрудника. Причём для оценки эффективности может использоваться не только качественное, но и своевременное заполнение чек-листа.
4. Заполнение в конце смены по памяти
Проблема. Считающий себя опытным и очень занятым в рабочее время сотрудник заполняет чек-лист по памяти в конце смены, а не по факту сверки с показателями производства. В таком случае, во-первых, появляются неточности и ошибки, а во-вторых, крайне затруднительно установить, в какой момент рабочего дня что-то пошло не по плану и кто в этом виноват.
Решение. Мы предложили заполнять чек-лист с мобильного устройства. При этом автоматически фиксируется фактическое местоположение оператора и время внесения показателей — так можно увидеть несвоевременное внесение данных. Проведя анализ этим способом, мы выявили несколько сотрудников, которые пренебрегали фактическим заполнением.
В их числе Сидоров В. М. заполнял в 8 вечера из офиса данные, которые должны были быть зафиксированы им в 14:00 в цеху. По результату анализа была подготовлена статистика, на основе которой руководство компании ввело дополнительный KPI, касающийся фиксации показателей на месте их измерения.
Чтобы предотвратить дальнейшие нарушения, было настроено расписание, по которому система автоматически запрашивает ввод данных. Причём вводить их можно не только вручную, но и записью голосовых сообщений.
5. Чек-лист не интегрирован в процесс передачи смены
Проблема. Ещё одним фактором, снижающим эффективность чек-листов в компании, стало то, что они не были интегрированы в передачу смены. Приходящий сотрудник сталкивался с теми же самыми проблемами, что и уходящий, и терял время на принятие решения.
Так, на кустовой площадке дневная смена столкнулась с тем, что электропривод на задвижке, дозирующей метанол в скважину, стучит и не доходит до конечного положения. Проблему решили ручным доворачиванием задвижки на три оборота: на морозе заедал концевой выключатель. Однако информация о решении дошла до ночной смены устно и не полностью, и когда ситуация повторилась, другой сотрудник слишком сильно открыл задвижку — после чего пришлось остановить подачу метанола и потратить 3,5 часа на повторную диагностику. Если бы он заранее ознакомился с информацией, внесённой в электронный производственный журнал предыдущей сменой, решение заняло бы несколько минут.
Решение. Сотрудникам было предложено начинать смену с заполнения чек-листа в системе Logsheet.ai, который создаётся автоматически с учётом информации от предыдущего сотрудника.
Дополнительно был введён «светофор», который в режиме реального времени показывал проверки качества чек-листа, заполненного предыдущей сменой. В него вошли следующие оценки:
- где физически находился сотрудник, который его заполнял;
- какая временная разница между событием и временем заполнения;
- скорость, с которой он заполнял чек-лист, — показывает, заполнял ли он тщательно или не задумываясь.
Чек-листы стали рабочими
В итоге, автоматизировав несколько важных процессов, мы перестроили систему чек-листов предприятия следующим образом:
- ограничили 10–15 пунктами, крупные поделили на разделы;
- предложили заполнять в реальном времени — с этим помогают мобильная версия и голосовой ввод;
- предложили решить организационные вопросы через KPI на качество и своевременность заполнения;
- собрали статистику, на основе которой провели анализ результатов заполнения;
- настроили чек-листы при передаче смены.
Таким образом, чек-лист стал не просто списком галочек, а действительно полезным инструментом, который позволяет получить информативный отчёт о смене, вовремя заметить отклонения и провести корректирующие меры до возникновения серьёзных поломок и аварий.
