数据为什么会产生变动?

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❥数据为什么会产生变动?

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“变动”并不是无法知晓的.
“变动”是，可以探索在发生什么，可以掌握线索，可以获取信息。

  这些信息就是“有效管理”的钥匙。

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新员工金先生每天记录自己上班到达公司的时间并绘制图形，月底确认当月的出勤情况。生活非常规律的他，虽然每天都是同一时间出门，但是到达公司的时间都稍有不同。大概以8点45分为中心，前后有7分钟左右范围的差异，偶尔也会有差异特别大的时候。

观察这个月的图形发现有2次迟到。其中一天是因为地铁发生事故在车厢内等待了30分钟，另一天是前夜喝醉了比平时晚起床了1个小时。

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所以，这世界上与自己意志无关，发生的一些偶然事件都会导致数据的变动（分布）. 但即便没有特殊事件，每天的数据也会变动。

数据每天每天都在变动（分布）.

使数据变动（分布）的原因有两种完全不同的种类。就如迟到那天是因为发生了完全意想不到的事情，还有每天每天发生很细微的变化一样。举个例子，当天的拥挤程度，天气，地铁本身细微的性能差异，驾驶员的生理状态等，可影响上班交通事件的原因是非常非常多的。这些属于一般原因或叫“偶然原因”，迟到比较严重那天是因为特殊原因又称“异常原因”。偶然原因通常在Process内存在且数量非常多，也存在很多未知的原因。这类原因产生的影响通常很小，但也会出现几个原因组合在一起会产生较大影响的情况。偶然原因产生的数据分布，是无法通过人的意志进行控制的。只有神能做到。从人的角度也只能当做运气了。

相比这个，前面例子里提到的地铁发生事故和过度饮酒导致的迟到，因为这类特殊原因发生的变动（分布）就不属于偶然发生的了，而是必然的。特殊原因并不存在于Process之内，而是在外部偶然出现的。也就是说 属于“金先生上班”这个Process之外的原因。那么这个原因是可以进行查明和人为控制的。只要不是天灾地变（自然灾害），无论是地铁的事故还是过度饮酒导致的迟到，其实是可以预防的变动（分布）。 一个个特殊原因对分布整体的影响虽然都各自不同，但通常都比单个偶然原因产生的影响要大。

分布是让视野模糊的一种雾气

但这雾气中有问题的根本原因

Process中如果只存在偶然原因，那么数据只会在一定的理论的管理界限（统计计算出的）内分布。然后这个Process会被称为“统计上称在管理状态”或“稳定状态” 如果发生异常原因，那么数据就会超出理论上的管理界限。这种情况下Process被称为'脱离管理状态’ 或“不稳定的状态”。Process处于管理状态而且没有发生异常原因，那么可以推测Process的分布只会在理论的管理界限之内。相反，如果Process不在管理状态，或者说偶然原因和异常原因同时存在的话，那么就无法预测Process之后回产生怎样的变动。所谓“Process改善” 是说，在“不在管理状态”的Process中发现异常原因并消除，从而使Process“处于管理状态”。剩下的偶然原因中，找出相对影响较大的原因并进行改善，缩小整体分布大小的同时，将平均值维持在最佳水平。

变动(分布)是一种让“视线”变得模糊的雾气。这个世界是一个充满了变动的暗灰色世界。 这个雾气会让问题中的根本原因隐藏起来，使改善的方向性模糊，使人进行错误的判断。但是幸运的是，针对变动这种疑问，我们可以通过品质管理理论中得到答案。

“变动”并不是无法知晓的.“变动”是，可以探索在发生什么，可以掌握线索，可以获取信息。

  这些信息就是“有效管理”的钥匙。