Inspection volume is easy to count. Inspection quality needs a clearer definition because a completed visit can still contain missing evidence, inconsistent outcomes or unresolved actions.
01
Vertinkite pasiekimus, o ne atskirų asmenų pastangas
Pasirinkite rodiklius, kurie apibūdina jūsų proceso metu gautus duomenis. Tai padės išlaikyti objektyvumą teikiant konsultacijas ir padarys objektų palyginimus naudingesnius.
- Reikalaujamų įrodymų pateikimas
- Prieš patvirtinant peržiūrėkite pataisas
- Laikas nuo apsilankymo iki patvirtintos ataskaitos
- Laiku užbaigti atviri veiksmai
02
Palyginkite panašius dalykus
Trumpam patalpų kokybės patikrinimui ir išsamiam atsargų būklės tyrimui neturėtų būti taikomi tie patys vertinimo kriterijai. Rezultatus suskirstykite pagal patikrinimo tipą, nekilnojamojo turto grupę ir darbo eigą.
03
Naudokitės tendencijomis, kad patobulintumėte šablonus
Nuolat pasikartojantys įrodymų trūkumai dažnai rodo, kad problema glūdi šablono ar proceso struktūroje, o ne atskirų darbuotojų veikloje. Naudokitės peržiūros duomenimis, kad supaprastintumėte klausimus ir patikslintumėte reikalavimus.
04
Užbaigimas prieš pateikiant išvadas
Prieš analizuodami, ką nustatė patikrinimai, išsiaiškinkite, kokie patikrinimai buvo atlikti. Planuoti, užbaigti, pavėluoti ir nepradėti darbai rodo, ar programa apskritai veikia – ir dažnai tai yra skaičiai, kurių niekas negali pateikti.
Duomenys apie užduočių įvykdymą taip pat yra tikrasis darbo eigos struktūros patikrinimas. Kontrolinis sąrašas, kuris nuolat pildomas pavėluotai arba paliekamas nebaigtas, daugiau pasako apie patį sąrašą, o ne apie jį naudojančius žmones.
- Palyginti numatytus su įvykdytais, o ne tik su įvykdytais
- Pažiūrėkite, kurie klausimai dažniausiai lieka neatsakyti
- Išmatuokite, kiek laiko lieka atidarytos akys
- Palyginkite skirtingų inspektorių nustatytus nuokrypio rezultatus
05
Divergencija paprastai yra šabloninis signalas
Du inspektoriai, tikrinantys panašius objektus, turėtų pateikti iš esmės panašias išvadas. Jei taip nėra, priežastis dažniau yra ne darbo kokybės skirtumas, o neaiškus klausimas.
Jei skirtumus vertiname kaip duomenų kokybės rodiklį, tai leidžia nustatyti konkrečias formuluotes, kurias reikia perrašyti, o tai yra ištaisoma. Jei juos vertiname kaip veiklos problemą, tai sukelia gynybinę reakciją ir nepadeda pasiekti jokio pagerėjimo.
