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真正讀懂數字背後的意義!用「ICLT法」4步驟,培養數據洞察思維

用ICLT法來提升的數據洞察思維,快速拆解問題,高效地找到解決問題的方法。

作者 / 彭建文

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:

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。

本篇文章作者

彭建文

專欄作家、暢銷書作者及品碩創新執行長,前台積電營運效率部門主管。帶領認同台積電DNA的講師群,以「國際PJ法™」陪伴企業組織變革。