作者 / 彭建文
- 這篇文章將介紹「ICLT方法」如何降低公司離職率、改善生產線效能等實際案例，讓讀者深入了解如何應用數據洞察力，從中受益並在職場中取得成功。
我在台積電的第一份工作是生產管理工程師，其中一項職責是主持每天的「生產管理會議」。
這個會議的目的是確保生產線順利運作，產品按時且符合品質要求出貨，同時也要確認人員、設備和物料等方面的狀況是否正常。若設備出現問題，就無法生產產品，進而影響生產線的運作，嚴重時可能導致產品延遲出貨。
我記得當年參與生產會議時，最令我驚訝的是生產製造報表上有許多指標，這些數字用來管理整條生產線。雖然我是理工科出身，不害怕數字，但我需要學習這些指標和數字的意義。
例如，我們需要知道一台設備在24小時內正常運作的時間有多少，發生故障的時間有多少。有時機台正常運作，卻沒有產品可以製造，這樣的情況是浪費時間的。因此，在生產管理報表上，我們將一台機器的時間分為五個狀態，如下所示：
- 狀態1：機器正常可操作、但沒有產品可製造的時間。
- 狀態2：機器可執行、且正在製造產品的時間。
- 狀態3：機器故障的時間。
- 狀態4：機器維修的時間。
- 狀態5：機器測試的時間。
每天的生產管理報表都會顯示上述五種狀態時間的百分比。主管透過這些指標來管理機器，改善機台的效能。畢竟，一台半導體設備價值上億元，需要充分利用機台的運作時間。
在我待在生產製造部門的五年期間，我參與了2000多場生產管理會議和500多場專案會議。這段經驗培養了我對數字的敏感度和掌控能力，進而形成了數據洞察力。這對我後來的企業顧問職涯有很大幫助，一生受益。
培養數據洞察思維的ICLT
在我輔導企業的過程中，經常有企業主管問我如何訓練數據思維能力。老實說，這項能力主要是我在台積電時培養的。
後來我從事企業輔導時，由於需要不斷解決企業營運上的問題，協助企業培養關鍵人才的問題分析與決策能力，因此我不斷提升對數據的敏感度和洞察力，形成了自己的數據洞察思維方法。
這套數據洞察力方法包含四個步驟，簡稱為ICLT，分別是指標拆解（Index）、組合（Combination）、指標連動性（Linkage）和時間比較（Time）。這四個步驟能夠快速提升數據洞察力，並且很容易上手。
數據洞察第一步：指標拆解（Index）
舉個例子，有一次我協助一家公司進行問題分析與解決的專案，其中一個目標是降低員工的離職率，目前高達20%，而公司設定的目標是5%。我要求他們解釋計算公司離職率的公式，並且拆解背後的數字，結果發現了一個驚人的答案。
原來這家公司的離職率包含了新人試用期三個月內的離職率。一旦將新人離職的數字獨立計算，公司的離職率馬上降至4.8%，比原本的目標還低。
這就是指標拆解思維，其實並不難，但很多人常常忽略了這個步驟。
數據洞察第二步：組合（Combination）
一個數據可能由多個數字組合而成，從這些數據組合中，我們可以找到關鍵問題。
以共同基金的投報率為例，某個共同基金的投報率高達30%，這個基金投資了十家公司，表示30%是這十家公司投報率的平均值。如果進一步研究這十家公司，會發現其中有幾家公司的投報率高於30%。然後，你可以查找只包含這些公司的基金，這樣的基金投報率就會高於原本的30%。
再舉個例子，一家公司的營收來自多種產品的組合。當公司的總營收下滑時，我們應該查看每個產品的下滑幅度。找到表現不佳的產品後，就可以分析原因並進行調整。
數據洞察第三步：指標連動性（Linkage）
公司內部有一個營運指標叫做「產品出貨量」。假設本月的產品出貨量明顯低於設定目標，我們可以使用指標連動性分析其他指標的表現是否也不佳。我們可以調查是否產品不良率較高、物料短缺比率較高，或者人員出勤率下降。
一個指標的表現通常與其他指標相關聯，如果想提升產品出貨量，就需要同時提升其他指標。
數據洞察第四步：時間比較（Time）
我在台積電服務期間，主管習慣將數據與目標進行比較。比較這個月與上個月、與去年同期、與競爭對手的數據，這種思維屬於時間比較。
使用趨勢圖可以查看指標的長期趨勢。如果這個月的數據比上個月好，我們可以思考部門做對了什麼？如果這個月的數據比去年同期差，我們需要思考為什麼？瞭解數據背後的意義，找出問題的根源，才能有針對性地解決問題。
ICLT法是數據洞察的好工具
在我的企業輔導工作中，我經常運用ICLT法來提升學員的數據洞察思維，快速拆解問題，高效地找到解決問題的方法，這種方法的效果非常顯著。
我認為數據洞察力是職場上的關鍵能力，只可惜很多人在職場中自行摸索，非常辛苦。希望大家能夠運用ICLT法，讓這個方法成為你一生受用的工具。
* 本篇文章發表於《商業周刊》彭建文專欄：公司離職率20%，多1步計算馬上降至4.8%！前台積電主管教你提升數據拆解力
