В чем измеряется коэффициент полезного действия


Коэффициент полезного действия 💡, формула КПД в физике. Как найти КПД⚡

Автор Даниил Леонидович На чтение 7 мин. Просмотров 19.6k. Опубликовано

Что такое КПД

Коэффициент полезного действия машины или механизма – это важная величина, характеризующая энергоэффективность данного устройства. Понятие используется и в повседневной жизни. Например, когда человек говорит, что КПД его усилий низкий, это значит, что сил затрачено много, а результата почти нет. Величина измеряет отношение полезной работы ко всей совершенной работе.

Согласно формуле, чтобы найти величину, нужно полезную работу разделить на всю совершенную работу. Или полезную энергию разделить на всю израсходованную энергию. Этот коэффициент всегда меньше единицы. Работа и энергия измеряется в Джоулях. Поделив Джоули на Джоули, получаем безразмерную величину. КПД иногда называют энергоэффективностью устройства.

Если попытаться объяснить простым языком, то представим, что мы кипятим чайник на плите. При сгорании газа образуется определенное количество теплоты. Часть этой теплоты нагревает саму горелку, плиту и окружающее пространство. Остальная часть идет на нагревание чайника и воды в нем. Чтобы рассчитать энергоэффективность данной плитки, нужно будет разделить количество тепла, требуемое для нагрева воды до температуры кипения на количество тепла, выделившееся при горении газа.

Данная величина всегда ниже единицы. Например, для любой атомной электростанции она не превышает 35%. Причиной является то, что электростанция представляет собой паровую машину, где нагретый за счет ядерной реакции пар вращает турбину. Большая часть энергии идет на нагрев окружающего пространства. Тот факт, что η не может быть равен 100%, следует из второго начала термодинамики.

Примеры расчета КПД

Пример 1. Нужно рассчитать коэффициент для классического камина. Дано: удельная теплота сгорания березовых дров – 107Дж/кг, количество дров – 8 кг. После сгорания дров температура в комнате повысилась на 20 градусов. Удельная теплоемкость кубометра воздуха – 1,3 кДж/ кг*град. Общая кубатура комнаты – 75 кубометров.

Чтобы решить задачу, нужно найти частное или отношение двух величин. В числителе будет количество теплоты, которое получил воздух в комнате (1300Дж*75*20=1950 кДж ). В знаменателе – количество теплоты, выделенное дровами при горении (10000000Дж*8 =8*107 кДж). После подсчетов получаем, что энергоэффективность дровяного камина – около 2,5%. Действительно, современная теория об устройстве печей и каминов говорит, что классическая конструкция не является энергоэффективной. Это связано с тем, что труба напрямую выводит горячий воздух в атмосферу. Для повышения эффективности устраивают дымоход с каналами, где воздух сначала отдает тепло кладке каналов, и лишь потом выходит наружу. Но справедливости ради, нужно отметить, что в процессе горения камина нагревается не только воздух, но и предметы в комнате, а часть тепла выходит наружу через элементы, плохо теплоизолированные – окна, двери и т.д.

Пример 2. Автомобиль проделал путь 100 км. Вес машины с пассажирами и багажом – 1400 кг. При этом было затрачено14 литров бензина. Найти: КПД двигателя.

Для решения задачи необходимо отношение работы по перемещению груза к количеству тепла, выделившемуся при сгорании топлива. Количество тепла также измеряется в Джоулях, поэтому не придется приводить к другим единицам. A будет равна произведению силы на путь( A=F*S=m*g*S). Сила равна произведению массы на ускорение свободного падения. Полезная работа = 1400 кг x 9,8м/с2 x 100000м=1,37*108 Дж

Удельная теплота сгорания бензина – 46 МДж/кг=46000 кДж/кг. Восемь литров бензина будем считать примерно равными 8 кг. Тепла выделилось 46*106*14=6.44*108 Дж. В результате получаем η ≈21%.

Единицы измерения

Коэффициент полезного действия – величина безразмерная, то есть не нужно ставить какую-либо единицу измерения. Но эту величину можно выразить и в процентах. Для этого полученное в результате деления по формуле число необходимо умножить на 100%. В школьном курсе математики рассказывали, что процент – этот одна сотая чего-либо. Умножая на 100 процентов, мы показываем, сколько в числе сотых.

От чего зависит величина КПД

Эта величина зависит от того, насколько общая совершенная работа может переходить в полезную. Прежде всего, это зависит от самого устройства механизма или машины. Инженеры всего мира бьются над тем, чтобы повышать КПД машин. Например, для электромобилей коэффициент очень высок – больше 90%.

А вот двигатель внутреннего сгорания, в силу своего устройства, не может иметь η, близкий к 100 процентам. Ведь энергия топлива не действует непосредственно на вращающиеся колеса. Энергия рассеивается на каждом передаточном звене. Слишком много передаточных звеньев, и часть выхлопных газов все равно выходит в выхлопную трубу.

Как обозначается

В русских учебниках обозначается двояко. Либо так и пишется – КПД, либо обозначается греческой буквой η. Эти обозначения равнозначны.

Символ, обозначающий КПД

Символом является греческая буква эта η. Но чаще все же используют выражение КПД.

Мощность и КПД

Мощность механизма или устройства равна работе, совершаемой в единицу времени. Работа(A) измеряется в Джоулях, а время в системе Си – в секундах. Но не стоит путать понятие мощности и номинальной мощности. Если на чайнике написана мощность 1 700 Ватт, это не значит, что он передаст 1 700 Джоулей за одну секунду воде, налитой в него. Это мощность номинальная. Чтобы узнать η электрочайника, нужно узнать количество теплоты(Q), которое должно получить определенное количество воды при нагреве на энное количество градусов. Эту цифру делят на работу электрического тока, выполненную за время нагревания воды.

Величина A будет равна номинальной мощности, умноженной на время в секундах. Q будет равно объему воды, умноженному на разницу температур на удельную теплоемкость. Потом делим Q на A тока и получаем КПД электрочайника, примерно равное 80 процентам. Прогресс не стоит на месте, и КПД различных устройств повышается, в том числе бытовой техники.

Напрашивается вопрос, почему через мощность нельзя узнать КПД устройства. На упаковке с оборудованием всегда указана номинальная мощность. Она показывает, сколько энергии потребляет устройство из сети. Но в каждом конкретном случае невозможно будет предсказать, сколько конкретно потребуется энергии для нагрева даже одного литра воды.

Например, в холодной комнате часть энергии потратится на обогрев пространства. Это связано с тем, что в результате теплообмена чайник будет охлаждаться. Если, наоборот, в комнате будет жарко, чайник закипит быстрее. То есть КПД в каждом из этих случаев будет разным.

Формула работы в физике

Для механической работы формула несложна: A = F x S. Если расшифровать, она равна приложенной силе на путь, на протяжении которого эта сила действовала. Например, мы поднимаем груз массой 15 кг на высоту 2 метра. Механическая работа по преодолению силы тяжести будет равна F x S = m x g x S. То есть, 15 x 9,8 x 2 = 294 Дж. Если речь идет о количестве теплоты, то A в этом случае равняется изменению количества теплоты. Например, на плите нагрели воду. Ее внутренняя энергия изменилась, она увеличилась на величину, равную произведению массы воды на удельную теплоемкость на количество градусов, на которое она нагрелась.

Это интересно

Наукой обосновано, что коэффициент полезного действия любого механизма всегда меньше единицы. Это связано со вторым началом термодинамики.

Для сравнения, коэффициенты полезного действия различных устройств:

  • гидроэлектростанций 93-95%;
  • АЭС – не более 35%;
  • тепловых электростанций – 25-40%;
  • бензинового двигателя – около 20%;
  • дизельного двигателя – около 40%;
  • электрочайника – более 95%;
  • электромобиля – 88-95%.

Наука и инженерная мысль не стоит на месте. постоянно изобретаются способы, как уменьшить теплопотери, снизить трение между частями агрегата, повысить энергоэффективность техники.

3 шага к операционной эффективности: планирование, измерение, улучшение

Представьте себе компанию, производящую амортизаторы для тяжелых грузовиков.

Однажды один из менеджеров по продукции решает, что они хотят любой ценой достичь операционной эффективности в процессе производства хромированных амортизаторов.

После многих исследований, затраченных времени и денег, они начинают производить это изделие с эффективностью и производительностью, которой позавидует любой немецкий или японский завод.

Проблема только в том, что хромированные амортизаторы на тяжелых грузовиках никому не нужны…

Им не нужно сиять, они должны эффективно переносить грузы и служить долго на наших довольно неровных дорогах.

Фраза Питера Друкера прекрасно иллюстрирует ошибку, допущенную этим менеджером по продукту:

«Нет ничего более бесполезного, чем делать с большой эффективностью то, чего не следует делать»

Хотите повысить эффективность своего бизнеса, не совершая подобных ошибок?

Разберитесь в методе за 3 шага!

Достижение операционной эффективности шаг за шагом

Эффективность работы может быть достигнута только за счет эффективного обмена информацией в режиме реального времени и совместной работы, интеграции и совместной работы.

Ознакомьтесь с 3 шагами для этого!

Шаг 1 - План

Планирование разделено на 2 этапа:

  • Поймите, чего хочет ваш клиент
  • Узнайте, какие процессы в вашем бизнесе больше всего способствуют удовлетворению этого желания клиентов
Что хочет ваш клиент?

В нашем примере стало ясно, что менеджер по продукту пропустил этот этап, что привело к плачевным результатам…

Очень важно использовать системы совместной работы, чтобы с помощью некоторых ключевых сотрудников узнать, чего на самом деле хотят клиенты, каковы их реальные потребности и как повысить ценность продуктов и услуг вашей компании.

Продавцы, которые работают с клиентами на ежедневной основе, могут дать вам важную информацию по этому поводу. И использование системы управления технологическим процессом также очень поможет.

Какие процессы в вашем бизнесе приносят больше пользы для клиента?

Цепочка создания стоимости - это последовательность бизнес-процессов, которая завершается конечной доставкой продукта или услуги вашему клиенту.

Важно, чтобы все они работали эффективно.

Но контролировать абсолютно все очень сложно!

Определите еще несколько важных процессов, чтобы уделить им больше внимания.

Например: услуги, обслуживание клиентов, доставка и контроль качества могут быть ключевыми процессами в вашем бизнесе.

Но уборка помещений или фабричный консьерж не влияют напрямую на качество продукта. Вы даже можете передать этот тип процесса на аутсорсинг.

Шаг 2 - Измерение

Есть еще 2 шага:

  • Определите, что измерять
  • Поставить цели
Что нужно измерить?

Пора выбрать хорошие показатели эффективности, так называемые KPI.

Это меры, которые вы должны выполнять в процессе и которые адекватно отражают, обеспечит ли выполнение процесса требуемое качество и функции, которые нужны клиентам.

В случае тяжелых грузовиков вы можете измерить путем отбора проб, если они выдерживают определенное воздействие. Вы также можете измерить, сколько амортизаторов производится в день для удовлетворения спроса, и тратите ли вы материал впустую.

Хороший KPI должен легко измеряться, иметь смысл для тех, кто оценивает его при выполнении процесса, и иметь прямое влияние на создание ценности для клиента.

Каких целей мы должны достичь?

Простое измерение производительности без наличия параметра, чтобы знать, находится ли она в ожидаемом диапазоне, совсем не поможет.

Установите цели, например: производить 5 000 амортизаторов в месяц или производить менее 1% амортизаторов за пределами определенных параметров.

Вы можете использовать методологию целей SMART.

Шаг 3 - Улучшение

Плюс еще 2 шага к повышению операционной эффективности:

  • Анализировать результаты
  • Укажите, как улучшить процесс
Как анализировать результаты?

Изучите электронные таблицы KPI или другие системы, которые вы используете для их отслеживания, и убедитесь, что цели достигаются.

Если это не так, переходите к следующему шагу.

Как добиться операционной эффективности в процессах?

На самом деле, даже если цели достигаются, всегда интересно попытаться сделать процессы более эффективными.

Для этого ищите возможности для улучшения, такие как потери, которых вы можете избежать, задержки, которые вы можете устранить, или другие проблемы.

Подумайте о новом способе выполнения процесса и обучите своих сотрудников работе с новыми улучшенными процедурами.

Затем измерьте его еще раз, проанализируйте и улучшайте, пока не получите желаемую операционную эффективность!

.

Серьезное руководство по измерению производительности

Вкратце об идее

«Кто бы это ни придумал, понятия не имеет, на что похож мой бизнес». Это обычная жалоба менеджеров, которые сталкиваются с чрезмерно сложными моделями измерения производительности. Некоторые индексы производительности могут похвастаться технической элегантностью и статистической точностью, но не имеют ничего общего с ежедневным принятием управленческих решений или даже, если на то пошло, с итоговым результатом. Что вам нужно, так это достаточно хорошей информации, чтобы вы могли определить, насколько хорошо ваша компания обрабатывает груду сырья, кучу машин, стопки документов и группы сотрудников и производит полезные товары или услуги.

К счастью, вам не нужно получать докторскую степень. чтобы узнать, как получить надежные, содержательные измерения производительности. Если вы помните о том, как идеальное может мешать хорошему, несколько основных рекомендаций помогут вам разработать систему, отвечающую вашим потребностям.

Идея на практике

Какая вообще производительность? Дело не в заработной плате - на самом деле, дело не в каком-то конкретном наборе затрат. Скорее, продуктивность - это результат , деленный на затраты .Таким образом, задача измерения производительности - показать, как получить больше единиц продукции (произведенных товаров или оказанных услуг) на каждую единицу затрат (материалы, рабочее время, машинное время), чем могут предоставить ваши конкуренты.

Здесь важно понимать, что труд - это только один элемент измерения производительности. Один руководитель завода в США обнаружил, что почти 40% бюджета его компании на повышение производительности было направлено на повышение прямой производительности труда, хотя на прямую рабочую силу приходилось только 10% производственных затрат.Таким образом, при эффективном измерении производительности используется многофакторная перспектива : определяет вклад каждого фактора в производство, а затем комбинирует факторы для создания понимания тенденций производительности.

Но не жертвуйте функцией ради формы. Сделайте вашу систему измерения простой - не потому, что люди глупы, а потому, что им нужно интуитивное понимание измерения, чтобы оно повлияло на их решения и приоритеты.Кроме того, усилия, необходимые для получения чуть более точного измерения, могут не окупиться.

Несколько дополнительных рекомендаций:

  • Включите время в то, что вы измеряете. Поскольку время не покупается, его часто игнорируют при анализе производительности. Но конкурентная сила более коротких производственных циклов очевидна.
  • Найдите способы измерить производительность труда белых воротничков. Человек, который закручивает болты на сборочном конвейере, вносит очевидный вклад в продукт.Но как вы оцениваете то, что получаете, скажем, от дизайнеров продукта? Один директор завода обнаружил, что чем больше и умнее его команда инженеров, тем выше производительность материалов компании.
  • Сравните яблоки с яблоками. Чтобы выводы были актуальными, сравнения между отделами или компаниями должны проводиться соответствующим образом. А показатели производительности, влияющие на такие вещи, как вознаграждение людей, должны быть точными и справедливыми.
  • Интерпретируйте тенденции. Завод A может показаться более продуктивным, чем завод B, но если завод B улучшается и линии тренда завода A направляются на юг, ситуация заслуживает второго рассмотрения.

Несколько лет назад крупный производственный конгломерат попросил одаренного математика присоединиться к его корпоративному персоналу. Одним из его первых заданий было разработать систему, которую высшее руководство могло бы использовать для оценки операционной эффективности различных подразделений компании. Он посвятил этому заданию много месяцев, а также использовал знания нескольких академических экспертов.Результатом стала действительно сложная модель, сочетающая исторические данные о производительности с экономическими прогнозами, чтобы установить целевые уровни производительности для каждого бизнес-подразделения.

К большому разочарованию руководства, когда результаты были получены, модель показала, что ни одно подразделение не работает должным образом. Итак, штаб-квартира задала очевидный вопрос - почему? Почему организация, которая получала солидные прибыли и денежные потоки, показывала такую ​​разочаровывающую производительность? Эксперт не мог ответить на этот вопрос, и его модель не была предназначена для этого.Неудивительно, что руководители не заметили особой ценности в новой системе и отказались от нее.

Важно правильно измерить производительность . Многие компании, которые хотят повысить свою конкурентоспособность, вкладывают много денег и верят в методы отслеживания эффективности своих заводов и офисов. Штатные специалисты или сторонние консультанты - эксперты по учету затрат, статистике и экономике - обычно играют важную роль в разработке этих систем. Но специалистов часто учат сосредоточиться на технической элегантности и статистической точности показателей производительности.Слишком часто они вводят очень точные методы, но игнорируют реальные проблемы, с которыми сталкиваются менеджеры.

Собирая информацию о системах измерения производительности и проводя собеседования с менеджерами на предприятиях в США в течение последних нескольких лет, я видел много примеров эффективного измерения производительности - систем, которые привели к большим успехам в операционной эффективности. Но чаще я сталкивался с разочарованием и замешательством. Менеджер взглянет на индекс продуктивности, разработанный специалистом, и скажет: «Кто бы это ни придумал, он не знает, на что похож мой бизнес.”

Измерение производительности просто слишком важно, чтобы поручать специалистам по производительности. Но менеджерам не обязательно становиться экспертами, чтобы убедиться, что существующие системы соответствуют их потребностям или что новые системы актуальны. Набор практических рекомендаций может помочь им понять, оценить и эффективно применять методы измерения производительности.

Взгляд за пределы прямого труда

Что такое производительность? Примечательно, что многие люди, которые каждый день принимают решения о повышении эффективности предприятия, не знают, как ответить на этот простой вопрос.Начнем с того, что производительность , а не .

Производительность - это не заработная плата. Высокая заработная плата может представлять проблему не потому, что рабочим платят слишком много, а потому, что они слишком мало производят. Решая, как лучше всего измерить производительность, менеджеры должны сосредоточиться не на долларах в час, а на трудовых долларах на продукт. То есть по трудозатратам, а не по стоимости рабочей силы. Очень продуктивным работникам могут платить на тысячи долларов больше, чем работникам в других местах, и бизнес по-прежнему может процветать, как продемонстрировали такие производители, как Lincoln Electric.

При измерении производительности следует сосредоточить внимание на общих возможностях, а не на одном наборе затрат. Насколько хорошо ваша компания берет кучу сырья, кучу машин, стопки документов и группы сотрудников и выпускает полезные товары или услуги? Вот к чему должен относиться индекс продуктивности. Это, по возможности, взаимосвязь между физическими входами и выходами. Формула обезоруживающе проста.

Формула производительности

Компания, производящая больше с заданным набором ресурсов (капитала, рабочей силы и материалов) или использующая меньшее количество ресурсов для производства той же продукции, имеет преимущество перед компанией, производящей меньше.Более низкие производственные затраты создают дополнительное преимущество, но не главное преимущество, которое должны определять показатели производительности. Основная задача индекса производительности - показать, как предприятие может получать больше единиц продукции на час труда, на машину или на фунт материалов, чем его конкуренты.

Тем не менее, большая часть промышленности США по-прежнему занята прямым трудом. На национальном уровне показатели производительности от до означают производительность труда. Бюро статистики труда, основной источник информации о производительности, достаточно логично фокусируется на производительности труда.Учет затрат также усиливает эту предвзятость. Например, распределение накладных расходов часто основывается исключительно на рабочих часах. Такой подход мог быть разумным, когда количество рабочих часов составляло большой процент от общих затрат, но сегодня для многих предприятий рабочая сила является второстепенным элементом затрат. Или же предвзятость может возникнуть просто из-за того, что слишком много лет, когда управление операциями означало «надрывать задницы и брать имена». Если убедить людей работать усерднее - это все, что нужно для повышения эффективности, тогда упор на производительность труда имеет смысл.

Но производительность - это гораздо больше, и многие компании упускают возможности повысить эффективность в нерабочих областях. Рассмотрим опыт одного руководителя завода в США в компании, которая занимается производством и сборкой. Долгое время ему не нравилось то, как его подразделение ежегодно выделяло 2 миллиона долларов на повышение производительности. Когда его повысили до руководителя всех заводов подразделения, он сразу же пересмотрел расходы на программы повышения производительности. Его интуиция оказалась верной, как показано на Приложении I.Хотя на прямую оплату труда приходилось только 10% производственных затрат, почти 40% бюджета производительности было направлено на повышение эффективности прямого труда. Его подчиненные теперь ищут способы сократить накладные расходы и лучше использовать технологии.

Приложение I Как одна компания не сопоставила расходы на повышение производительности с производственными затратами

Целенаправленное внимание к непосредственному труду может привести к неожиданным последствиям. Несколько лет назад крупный нью-йоркский банк, обеспокоенный затратами на рабочую силу в своем бэк-офисе, внедрил систему для каждого отдела для измерения производительности, определяемой как количество транзакций на сотрудника.Высшее руководство уделяло внимание новой системе и даже использовало ее для расчета значительной части бонусов, выплачиваемых линейным руководителям. Так линейные руководители компьютеризировали все, что было видно. Результатом стало повышение производительности во всех отделах, кроме одного - обработки данных. В то время как персонал в остальной части банка сокращался, обработка данных оказалась под невероятной нагрузкой. Он увеличил штат, а также расходы на оборудование и программное обеспечение.

Если это увеличение накладных расходов было лучшим для банка, руководители никогда не могли сказать наверняка; их система измерения ориентирована только на производительность непосредственного труда.В нем не анализировались компромиссы между производительностью отделов (более короткое время обработки аккредитивов по сравнению с увеличением числа сотрудников, занимающихся обработкой данных) или между сокращением переменных затрат (рабочая сила) и более высокими капитальными расходами (новые компьютеры).

Взгляните на многофакторную перспективу

Проблема с однофакторными показателями производительности (будь то производительность в час труда, производительность на одну машину или производительность на тонну материала) заключается в том, что производительность одного фактора легко повысить, заменив его другим.Труд, капитал и материалы - все это потенциальные заменители друг друга. Эффективное измерение производительности требует разработки индекса, который определяет вклад каждого фактора производства, а затем отслеживает и объединяет их.

Возьмем гипотетический завод, который закупал отливки в качестве одного из этапов производства двигателей. Теперь компания решает закупить этот компонент предварительно обработанным. Предварительно обработанные детали стоят на 20% дороже стандартных отливок, но их покупка позволяет компании увольнять квалифицированных рабочих и продавать свои станки.Что происходит с производительностью? Объем производства остался неизменным, но количество рабочих сократилось, поэтому производительность труда выросла. То же самое и с производительностью капитала в силу более низкой базы активов. Но производительность материалов снизилась на 20%, поскольку объем производства не изменился, а стоимость закупленных материалов выросла.

В такой ситуации индекс производительности, ориентированный только на рабочую силу или капитал, создаст сильные стимулы для снижения добавленной стоимости в результате операций, что может вовсе не быть целью руководства.Теоретически процесс принятия компанией решения о покупке или производстве должен предотвратить такие непредвиденные результаты. Но когда высшее руководство прилагает все усилия для заметного повышения производительности, существует реальный риск того, что слишком узкое определение производительности приведет к принятию подчиненными ошибочных решений.

Следовательно, важно многофакторное представление о производительности, но трудно, чтобы один индекс охватил все исходные данные. Использование нескольких различных однофакторных показателей также может дать многофакторную перспективу.В самом деле, даже если на предприятии используется один агрегированный показатель, все равно имеет смысл использовать однофакторные показатели, поскольку они помогают определить источники агрегированных тенденций производительности. Большое изменение в многофакторном измерении производительности поднимает очевидные вопросы: связано ли это изменение с одновременным изменением производительности труда, капитала и материалов, или изменилось только одно измерение?

Функция "Не жертвовать" для формы

Многофакторный индекс для отслеживания производительности дает менеджерам удобную систему показателей для ответа на вопрос: «Как у нас дела?» Но индекс может играть эту роль только в том случае, если менеджеры и работники его понимают, что может потребовать определенных компромиссов в математической элегантности и точности.Экономисты и специалисты по производительности любят использовать сложные функциональные формы, когда они объединяют труд, материалы и капитал в один индекс. Вместо того, чтобы просто складывать все или усреднять входные данные, они предпочитают логарифмические и мультипликативные методы. Когда основной целью является изучение поведения производительности, как в статистических исследованиях, эти подходы имеют теоретические преимущества. Но когда основная цель - повлиять на поведение, чем проще, тем лучше должно быть правило. Если люди, использующие индекс, не могут понять его на интуитивном уровне, это, вероятно, не повлияет на их решения и приоритеты.

В «Северном Телекоме» некоторые подразделения следят за тем, чтобы менеджеры и работники понимали многофакторную производительность, включая их в разработку индексов для конкретных подразделений и сохраняя простые индексы. Отдел разрабатывает несколько показателей эффективности (не менее трех, не более семи), которые, по его мнению, отражают суть его миссии. Например, одна группа инженеров-проектировщиков предлагает шесть соотношений, среди которых: переработанные чертежи как процент от общего числа чертежей, просроченные чертежи как процент от общего числа чертежей и сверхурочные часы как процент от общего количества часов.Затем отдел определяет текущую производительность, долгосрочные цели и промежуточные цели для каждого коэффициента. Наконец, менеджеры присваивают коэффициентам веса, чтобы отразить их относительную важность, общая сумма которых составляет 100. Таким образом, индекс дает единый «балл» производительности (средневзвешенное значение коэффициентов), который измеряет прогресс в достижении согласованных целей таким образом, чтобы каждый может понять.

Этот подход не идеален с аналитической точки зрения; нет никаких статистических оснований ограничивать количество коэффициентов, например, семью, и схема взвешивания, несомненно, субъективна.Но Northern Telecom следует основному принципу, который многие другие компании не понимают: решая, нужна ли вам более высокая точность измерения, сначала спросите, действительно ли повышение точности повлияет на последующие действия по повышению производительности. Руководители должны искать меру, которая обещает наибольшее воздействие, а не меру, которая может похвастаться высочайшей точностью или технической элегантностью.

Тот же принцип применяется к сбору данных. Существуют реальные затраты, связанные с разработкой и внедрением сложных систем повышения производительности.Мои исследования показывают, что момент наступает - иногда очень рано, - когда повышение точности не стоит дополнительных затрат. Например, несоответствие между информацией, предоставляемой некоторыми системами бухгалтерского учета, и информацией, необходимой для анализа производительности, часто означает, что обход учетных данных и разработка данных специально для индекса производительности повысит точность. Но это редко окупается.

Затраты могут быть еще выше, если учесть еще один фактор: время, необходимое для разработки и внедрения системы измерения производительности.Потерянное время может напрямую обернуться упущенными возможностями в сегодняшней нестабильной деловой среде. Как один из менеджеров пожаловался своим сотрудникам: «Объясните мне, как дополнительные шесть месяцев, чтобы получить более точные измерения, могут повысить мою производительность в течение этих шести месяцев».

Измерь неизмеримое

Это настоящая проблема - разработать индекс производительности, который фиксировал бы роли прямых факторов производства таким образом, чтобы работники и менеджеры могли понять. Но проблема идет дальше.В традиционных системах измерения производительности часто упускаются из виду два аспекта производственного процесса, которые становятся очень важными для определения международной конкурентоспособности: время производства и роль сотрудников, помимо рабочих в цехах. Поскольку ни один из них не подходит для прямого измерения, технические специалисты часто предпочитают смотреть в другую сторону. Менеджеры делают это на свой страх и риск.

Первая оплошность, время, не покупается, поэтому ее обычно игнорируют. Но процесс производства, безусловно, требует времени, и тот факт, что его не покупают, не означает, что он бесплатный.Если два предприятия используют идентичные машины, одинаковое количество людей и эквивалентные материалы для производства одинаковых продуктов, большинство индексов производительности будет давать одинаковые оценки. Но предположим, что одно предприятие отправляет заказы в течение трех дней с момента их получения, а другое занимает три недели. У них такая же производительность? Очевидно нет.

Это не преувеличенный пример. Все чаще компании открывают для себя конкурентную силу сокращения производственных циклов - или опасности, которые не делают этого.Но если индекс производительности не придаст какое-то значение количеству затраченного времени, нереально ожидать, что менеджеры сосредоточатся на сокращении времени выполнения работ. Распределение затрат на хранение запасов - шаг в правильном направлении, хотя большинство компаний регистрируют затраты на хранение намного ниже их реальных конкурентных затрат. Расходы на содержание должны быть не только реалистичными, но и отражать, где находятся запасы (с точки зрения добавленной стоимости), а также как долго они хранятся. Дополнительная повременная оплата, которая фиксирует, сколько времени занимает выполнение заказа, может еще более сосредоточить внимание на возможном выигрыше во времени выполнения заказа.

Новый руководитель завода по производству листового металла, принадлежащего крупной электронной компании, усвоил этот урок вскоре после того, как он пришел к власти. Основная роль его предприятия заключалась в обработке прототипов новых продуктов, но он обнаружил, что несколько подразделений компании регулярно передают работы по созданию прототипов сторонним поставщикам из-за неприемлемо длительных сроков выполнения заказов на его заводе. Показатели производительности труда, капитала и материалов были вполне удовлетворительными; Рабочий процесс завода был организован таким образом, чтобы максимально использовать возможности людей и машин.Но это означало неправильное понимание его миссии. Итак, новый менеджер ввел индекс продуктивности, ориентированный на время выполнения работ, и опубликовал результаты на видном месте. В итоге завод сократил время изготовления прототипа с 20 недель до трех дней. Перенастроенная операция делает менее «эффективным» использование рабочей силы и материалов, но может ли кто-нибудь утверждать, что она менее продуктивна?

Второй важный, но часто упускаемый из виду аспект многих систем измерения производительности касается того, чья производительность измеряется.Большинство систем нацелены на вводимые ресурсы в цехе, но эффективность производства зависит не только от того, кто и что там находится. Инженеры, руководители и другие белые воротнички вносят значительный вклад в производительность производства, но лишь немногие системы измеряют их роли. (Упомянутая ранее система Северного Телекома является заметным исключением.)

В значительной степени отсутствие таких показателей отражает две основные трудности количественной оценки производительности в любой сфере обслуживания: измерение выпуска и привязка действий сотрудников к результатам.Для линейного рабочего на автомобильном заводе объем производства - это в основном количество произведенных автомобилей или компонентов. Связь между активностью рабочего и производительностью также очевидна: человек затягивает по три болта на каждой машине, и это действие помогает собрать машину. Измерение производительности продуктовых дизайнеров - гораздо более тонкая проблема. Определение объема производства как простого числа выполненных моделей или прототипов еще не позволяет отразить истинную производительность этих рабочих. Например, разработка элемента, который упростит производство, повысит эффективность всего завода.Если такой дизайн занимает в два раза больше времени, чем более простой подход, это, конечно, не означает, что инженер менее продуктивен.

Невозможно полностью измерить результаты или затраты «белых воротничков», но этот факт не означает, что можно или нужно измерять производительность только «синих воротничков». Однако это означает, что менеджеры должны проявлять творческий подход и быть открытыми для нового мышления о работе.

Директор завода крупного поставщика автомобильной промышленности встретил в штаб-квартире сопротивление его просьбе о пополнении своего инженерного персонала.Он знал, что дополнительные деньги будут потрачены не зря, но у него не было системы измерения, чтобы обосновать свое мнение. Инженерный состав уделял большое внимание улучшению использования материалов на заводе. Поэтому, стремясь к суррогатному индексу, менеджер утверждал, что изменения в индексе производительности материалов могут быть одним из показателей производительности команды инженеров. Действительно, со временем, по мере увеличения размера и опыта инженерной группы, отношение общего объема производства к затраченным материалам резко увеличилось.В результате изменился взгляд подразделения на взаимосвязь между инженерными функциями и производительностью производства.

Дают ли суррогатные критерии полную картину деятельности группы? Нет. Являются ли они истинными индикаторами производительности? Для экономиста или специалиста по измерениям - нет. Могут ли они сосредоточить внимание руководителей и сотрудников на важнейших аспектах производственного процесса и, следовательно, привести к повышению производительности? Да. Показатели производительности в мире белых воротничков могут быть актуальными и эффективными, даже если они не идеальны.

Сравните яблоки и яблоки

В конечном счете, любая система измерения производительности полезна только в том случае, если она используется надлежащим образом. Бремя использования почти полностью ложится на руководство. Сегодня индексы производительности используются для сравнения результатов деятельности компаний в отрасли, заводов в компании и отделов на заводе. Результаты влияют на инвестиционный выбор, суждения о закрытии предприятий и решения о вознаграждении руководства, поэтому менеджеры должны быть осторожны, чтобы проводить справедливые сравнения.

То, что справедливо, не всегда очевидно. Рассмотрим некоторые неоднозначности, связанные с выходом коэффициента производительности. Приложение II описывает продукцию гипотетического завода по производству двух связанных продуктов в 1986 и 1987 годах. В 1987 году цена продукта A выросла, поэтому многие покупатели перешли на продукт B. Какие выводы можно сделать об изменении объема производства и, следовательно, производительности, исходя из набора представленных фактов? В зависимости от вашей точки зрения, производительность увеличивалась, снижалась или оставалась неизменной.Если посмотреть на номинальную выручку, объем производства резко вырос. Если вы сделаете поправку на изменение цен, сравнив выручку с ценами 1987 года, объем производства снизится. Если вы сосредоточитесь на физических единицах, результат останется прежним. Вы можете обратиться к стандартным ценам в качестве руководства, но они также могут создать запутанную картину, а также вызвать сомнения относительно точности.

Приложение II Что такое продукция?

То, что на самом деле произошло в компании, зависит от того, что на самом деле произошло на заводе и на рынке, а не от числа.Был ли продукт А радикально переработан? Было ли некорректно прежнее соотношение цен между двумя товарами? Произошло ли резкое изменение производственных затрат для продукта А? Менеджер должен рассмотреть подобные вопросы, прежде чем оценивать тенденции производительности в таком случае.

Конечно, изменение цен - не единственный важный фактор, влияющий на выпуск. Качество влияет на показатели производительности. Самый производительный завод или компания не обязательно имеют самые низкие затраты на единицу продукции.Тем не менее, у него самая низкая стоимость на сравнимых единиц продукции.

Предположим, одна компания производит шины на 15 000 миль, а другая компания использует на 10% больше рабочей силы и материалов для производства шин на 30 000 миль. Если два предприятия производят одинаковое количество шин, не сразу понятно, какая из них более производительна. Или предположим, что одно предприятие, благодаря прорыву в разработке продукта, использует такое же количество рабочих и машин для производства одного миллиона шин на 15000 миль в 1986 году и одного миллиона шин на 30000 миль в 1987 году.Если на данный момент игнорировать цену, является ли выпуск (и, следовательно, производительность) постоянным?

Для сравнения производительности заводов, производящих различные продукты, требуется метод определения эквивалентности. Три наиболее распространенных альтернативы - это стандартные затраты, цена и технические параметры (например, срок службы шин), которые определяют производительность продукта. Ни один фокус не является лучшим; у каждого есть свои сильные и слабые стороны, и менеджеры должны выбирать методы, соответствующие стратегии своей компании. Если компания является и хочет оставаться производителем с низкими издержками, она может сосредоточиться на ценах.Если он хочет продвигать инновации, он может использовать технические параметры. Стандартные затраты сосредоточат внимание на внутренних улучшениях независимо от рыночных изменений.

Менеджерам также необходимо интерпретировать тенденции, которые могут создать дополнительную неоднозначность. Например, существует фундаментальное различие между уровнями производительности и темпами изменения производительности. Если посмотреть на фактические тенденции в многофакторном индексе производительности для двух заводов, производящих идентичные продукты (Приложение III), то производительность завода A превышает производительность завода B в любой конкретный месяц и за весь период.Но о чьей производительности следует беспокоиться руководству? Как оказалось, завод B резко изменил продолжительность производственного процесса, что значительно повысило производительность. Корпоративная политика подтолкнула завод А в противоположном направлении, и его производительность снизилась. Здесь сосредоточение внимания на абсолютной производительности может скрыть важные тенденции в относительной производительности.

Приложение III Тенденции многофакторной производительности на двух предприятиях

Часто дела обстоят не так, как сначала появляются с данными о производительности.Один крупный производитель после введения многофакторного индекса производительности обнаружил, что его предприятия в начале 1980-х годов значительно снизили производительность. Плохой менеджмент, правда? Неправильно. Спрос на ее продукцию за этот период резко упал, и, учитывая фиксированные затраты, общая производительность снизилась. У одного растения была особенно большая капля. Плохой менеджмент, правда? Снова неправильно. Завод, расположенный в сельской местности, где не хватало квалифицированной рабочей силы, рассматривал квалифицированных и полуквалифицированных сотрудников как постоянные затраты.Уволить этих рабочих означало бы потерять их навсегда для других работодателей. Таким образом, значительное снижение производительности в ответ на шестимесячный спад свидетельствует о хорошем управлении; сотрудников следовало оставить. Измерение производительности поднимает проблемы и выявляет изменения, но не раскрывает всей картины.

Действуйте осторожно, но продолжайте

Сложность и неоднозначность измерения производительности не должны препятствовать менеджерам использовать систему.В конце концов, показатели прибыли также далеки от совершенства, но мы привыкли к их недостаткам и научились извлекать из них большую пользу. Менеджеры должны приступить к измерению производительности, но с осторожностью. Серьезность недостатков системы зависит от того, как она используется; если бонусы или рекламные акции основаны на определенных показателях, они должны быть точными. Но для большинства приложений такая точность не требуется.

Возможно, наиболее важным применением измерения производительности является объективный источник информации о долгосрочных операционных тенденциях.Индекс может привлечь внимание к предприятиям или отделам, испытывающим необычные проблемы или необычно высокую производительность. Сравнение производительности также может вдохновить на полезный обмен идеями. Различия в масштабах вертикальной интеграции или субподряда, учетных политиках и многих других факторах часто затрудняют понимание относительной производительности компаний. Тем не менее, если бизнес оказывается намного менее продуктивным, чем его конкурент, у него, вероятно, есть настоящая проблема. Менеджеры могут настаивать на том, что разрыв в производительности преувеличен, и могут быть правы.Однако им будет трудно доказать, что его не существует.

Версия этой статьи появилась в выпуске Harvard Business Review за январь 1988 г. .

AI и эффективность

Мы публикуем анализ, показывающий, что с 2012 года объем вычислений, необходимых для обучения нейронной сети той же производительности по классификации ImageNet, уменьшался в 2 раза каждые 16 месяцев. По сравнению с 2012 годом, теперь требуется в 44 раза меньше вычислений для обучения нейронной сети до уровня AlexNet (для сравнения, закон Мура приведет к 11-кратному снижению затрат за этот период). Наши результаты показывают, что для задач искусственного интеллекта с высоким уровнем недавних инвестиций прогресс в алгоритмах дал больше преимуществ, чем классическая эффективность оборудования.

Прочтите статью

. Улучшение алгоритмов - ключевой фактор развития ИИ. Важно искать меры, которые проливают свет на общий прогресс алгоритмов, даже если это сложнее, чем измерение таких тенденций в вычислениях.

В 44 раза меньше вычислительных ресурсов, необходимых для достижения производительности AlexNet 7 лет спустя

Общий объем вычислений в терафлопсах / с-днях, использованный для обучения производительности уровня AlexNet. Самые низкие расчетные точки в любой момент времени показаны синим цветом, все измеренные точки показаны серым.

Скачать графики

Эффективность измерения

Алгоритмическая эффективность может быть определена как сокращение объема вычислений, необходимых для обучения определенной способности. Эффективность - это основной способ измерения алгоритмического прогресса в решении классических задач информатики, таких как сортировка. Повышение эффективности при решении традиционных задач, таких как сортировка, более просто измерить, чем при использовании машинного обучения, поскольку они позволяют более четко измерить сложность задачи. Однако мы можем применить объективную оценку эффективности к машинному обучению, поддерживая постоянную производительность.Тенденции эффективности можно сравнивать по таким областям, как секвенирование ДНК (удвоение за 10 месяцев), солнечная энергия (удвоение за 6 лет) и плотность транзисторов (удвоение за 2 года).

Для нашего анализа мы в основном использовали повторные реализации с открытым исходным кодом, чтобы измерить прогресс в производительности на уровне AlexNet в долгосрочной перспективе. Мы наблюдали аналогичную скорость повышения эффективности обучения для производительности уровня ResNet-50 на ImageNet (время удвоения 17 месяцев). Мы заметили более быстрые темпы улучшения по сравнению с более короткими временными рамками в Translation, Go и Dota 2:

.
  1. Что касается перевода, Transformer превзошел по производительности seq2seq при переводе с английского на французский на WMT’14 с сокращением затрат на обучение в 61 раз через 3 года.
  2. По нашим оценкам, через год AlphaZero потребовалось в 8 раз меньше вычислительных ресурсов, чтобы достичь производительности уровня AlphaGoZero.
  3. OpenAI Five Rerun потребовал в 5 раз меньше тренировочных вычислений, чтобы превзойти OpenAI Five (который побил чемпионов мира, OG) через 3 месяца.

Может быть полезно подумать о том, что вычисления в 2012 году не будут равны вычислениям в 2019 году, подобно тому, как доллары должны корректироваться с течением времени на инфляцию. Фиксированный объем вычислений может дать больше в 2019 году, чем в 2012 году. Один из способов подумать об этом состоит в том, что некоторые виды исследований в области ИИ проходят в два этапа, аналогично модели развития «тик-так», наблюдаемой в полупроводниках; новые возможности («галочка») обычно требуют значительных вычислительных затрат для получения, затем доработанные версии этих возможностей («галочка») становятся гораздо более эффективными для развертывания из-за улучшений процесса.

Повышение алгоритмической эффективности позволяет исследователям проводить больше интересных экспериментов за определенное количество времени и денег. Повышение эффективности алгоритмов не только является показателем общего прогресса, но и ускоряет будущие исследования ИИ, что в некоторой степени аналогично увеличению объема вычислений.

Другие показатели прогресса ИИ

Помимо эффективности, многие другие показатели проливают свет на общий прогресс в алгоритмах ИИ. Стоимость обучения в долларах связана, но в меньшей степени сосредоточена на алгоритмическом прогрессе, поскольку на нее также влияет улучшение базового оборудования, использования оборудования и облачной инфраструктуры.Эффективность выборки является ключевым моментом, когда мы работаем в режиме с низким объемом данных, что характерно для многих интересующих задач. Возможность более быстрого обучения моделей также ускоряет исследования и может рассматриваться как мера параллелизации интересующих возможностей обучения. Мы также считаем, что повышение эффективности вывода с точки зрения времени работы графического процессора, параметров и ошибок имеет смысл, но в основном из-за их экономических последствий, а не их влияния на будущий прогресс исследований. Shufflenet достигла производительности на уровне AlexNet с 18-кратным увеличением эффективности вывода за 5 лет (15-месячное время удвоения), что предполагает, что эффективность обучения и эффективность вывода могут улучшаться с одинаковой скоростью.Создание наборов данных / сред / тестов - мощный метод, позволяющий сделать конкретные интересующие возможности ИИ более измеримыми.

Основные ограничения

  1. У нас есть лишь небольшое количество точек данных по алгоритмической эффективности для нескольких задач. Неясно, в какой степени наблюдаемые нами тенденции эффективности распространяются на другие задачи ИИ. Систематические измерения могут прояснить, существует ли алгоритмический эквивалент закона Мура в области ИИ, и, если он существует, прояснить его природу.Мы считаем это очень интересным открытым вопросом. Мы подозреваем, что с большей вероятностью увидим аналогичные темпы повышения эффективности при выполнении аналогичных задач. Под схожими задачами мы подразумеваем задачи в рамках этих поддоменов ИИ, в которых, по мнению специалистов, наблюдается значительный прогресс, и которые имеют сопоставимые уровни инвестиций (время вычислений и / или исследователя).
  2. Несмотря на то, что мы считаем, что AlexNet представляет собой значительный прогресс, данный анализ не пытается количественно оценить этот прогресс. В более общем плане, при первом создании возможности алгоритмические прорывы могли сократить требуемые ресурсы с совершенно невозможных до просто больших.Мы думаем, что новые возможности обычно составляют большую долю общего концептуального прогресса, чем наблюдаемое повышение эффективности, показанное здесь.
  3. Этот анализ фокусируется на окончательной стоимости прогона обучения для оптимизированной модели, а не на общих затратах на разработку. Некоторые алгоритмические улучшения упрощают обучение модели за счет увеличения пространства гиперпараметров, которые будут стабильно обучаться и обеспечивать хорошую конечную производительность. С другой стороны, поиск архитектуры увеличивает разрыв между окончательной стоимостью прогона обучения и общими затратами на обучение.
  4. Мы не размышляем о степени, в которой мы ожидаем, что тенденции эффективности будут экстраполированы во времени, мы просто представляем наши результаты и обсуждаем последствия, если тенденции сохранятся.

Политика измерения и искусственного интеллекта

Мы считаем, что формирование политики в отношении ИИ будет улучшено за счет большего внимания к измерению и оценке систем ИИ, как с точки зрения технических характеристик, так и с точки зрения воздействия на общество. Мы думаем, что такие инициативы по измерению могут пролить свет на важные вопросы политики; Наш анализ ИИ и вычислений предполагает, что директивным органам следует увеличить финансирование вычислительных ресурсов для академических кругов, чтобы академические исследования могли воспроизводить, воспроизводить и расширять отраслевые исследования.Этот анализ эффективности предполагает, что лица, определяющие политику, могут выработать точные интуитивные представления о стоимости развертывания возможностей ИИ - и о том, как эти затраты будут меняться со временем, - путем более тщательной оценки степени повышения эффективности систем ИИ.

Эффективность отслеживания в будущем

Если крупномасштабные вычисления по-прежнему важны для достижения современной общей производительности (SOTA) в таких областях, как язык и игры, тогда важно приложить усилия для измерения заметного прогресса, достигнутого с меньшими объемами вычислений (вклад, часто вносимый академическими учреждениями) .Модели, которые достигают современного уровня эффективности обучения с использованием значимых способностей, являются многообещающими кандидатами для расширения и потенциально достижения максимальной общей производительности. Кроме того, выявить улучшения алгоритмической эффективности несложно, поскольку они представляют собой лишь особенно значимую часть кривой обучения, которую генерируют все эксперименты.

Мы также думаем, что измерение долгосрочных тенденций в эффективности SOTA поможет составить количественную картину общего алгоритмического прогресса.Мы наблюдаем, что повышение аппаратной и алгоритмической эффективности является мультипликативным и может иметь одинаковый масштаб на значимых горизонтах, что говорит о том, что хорошая модель прогресса ИИ должна включать меры обоих.

Наши результаты показывают, что для задач ИИ с высоким уровнем инвестиций (время исследователя и / или вычисления) алгоритмическая эффективность может опережать выигрыш от эффективности оборудования (закон Мура). Закон Мура был придуман в 1965 году, когда в интегральных схемах было всего 64 транзистора (6 удвоений), и наивно экстраполировал его на предсказанные персональные компьютеры и смартфоны (в iPhone 11 их 8.5 миллиардов транзисторов). Если мы наблюдаем десятилетия экспоненциального улучшения алгоритмической эффективности ИИ, к чему это может привести? Мы не уверены. То, что эти результаты заставляют нас задать этот вопрос, является для нас скромным шагом вперед на пути к будущему с мощными услугами и технологиями искусственного интеллекта.

По всем этим причинам мы собираемся начать публично отслеживать эффективность SOTA. Мы начнем с тестов визуализации и эффективности перевода (ImageNet и WMT14), и со временем мы рассмотрим возможность добавления дополнительных тестов.Мы считаем, что существуют SOTA эффективности этих тестов, о которых мы не знаем, и призываем исследовательское сообщество представить их здесь (мы отдадим должное оригинальным авторам и соавторам).

Лидеры отрасли, политики, экономисты и потенциальные исследователи - все пытаются лучше понять прогресс в области ИИ и решить, сколько внимания им следует инвестировать и куда его направить. Измерения могут помочь обосновать такие решения. Если вам интересна такая работа, рассмотрите возможность подачи заявки на работу в команду OpenAI Foresight или Policy!

.

Руководство по измерению пользовательского опыта

Мы нанимали на руководящую должность UX / UI в Invesp. Из 20 понравившихся нам резюме нам предстояло провести только 10 телефонных интервью. Из 10 интервью только одно было проведено лицом к лицу.

Собеседник рассказал обо всем великолепном дизайне и приложениях, которые он создал. Но затем мы начали изучать некоторые конкретные рекомендации по удобству использования, которым следует этот человек, и он начал спотыкаться. Потом мы спросили; как вы измеряете удобство использования созданного вами продукта?

Полная тишина.

Основы CRO лежат в удобстве использования. Без этого мы не сможем создавать и предлагать посетителям самые лучшие впечатления. Тем не менее, разработать и подготовить опыт работы в цифровом мире и получить больший контроль над взаимодействием с пользователем - задача не из легких.

Независимо от того, являетесь ли вы маркетологом или дизайнером, ваша цель - создать полезное и приятное приложение и простое в использовании приложение для посетителя. Тем не менее, веб-сайт за веб-сайтом, приложение за приложением, мы обнаруживаем, что эти ценности теряются среди их создателей.

Оптимизация конверсии и UX приобрели большое значение за последние пару лет. Компании нанимают экспертов в этих областях, чтобы исправить свои процессы и обеспечить полную оптимизацию и увлекательность опыта конечного пользователя. Но наем и применение стандартов - разные вещи. По нашему собственному опыту, мы обнаруживаем, что многим компаниям нравится эта концепция и они нанимают сотрудников для улучшения, однако иногда они не желают совершать такой большой скачок, который приведет к лучшему опыту.Очень часто лучший UX и CRO означает идти вразрез с тем, что думает или хочет HIPPO.

Цифровой маркетинг обеспечивает такой широкий спектр сбора и обработки данных. При правильном использовании может помочь перевернуть компанию. Но очень часто сбор данных - это простая часть, а вот обработка, расшифровка и выработка практических идей - сложная задача. И даже процесс сбора данных может стать громоздким, потому что вам нужно решить, какие точки данных имеют отношение к тому, чего вы пытаетесь достичь.

Основная часть нашего процесса - это объединение и сбор данных о посетителях и их поведении из множества источников. Мы берем качественные данные, такие как пользовательское тестирование, и пытаемся сопоставить метрики и поведение посетителей в аналитике с нашим тестированием, чтобы дополнительно проверить информацию и решить проблему удобства использования.

Но прежде чем углубляться в инструменты и способы их использования, нужно понять, что такое юзабилити? Что является основой для повышения удобства использования? И какие показатели мы смотрим, чтобы определить успех юзабилити? Во-первых, вот основы фреймворка юзабилити для большего контекста.

Структура юзабилити

Источник изображения: ui-designer

Как видно из вышеприведенной структуры, «юзабилити - это многомерная концепция, которая направлена, главным образом, на выполнение определенного набора целей; эффективность, действенность и удовлетворение », и без этих целей удобство использования невозможно.

  • Эффективность: этот термин относится к точности и полноте достижения цели пользователя.
  • Эффективность: относится к ресурсам, исчерпанным пользователями для обеспечения точного и полного достижения целей.
  • Удовлетворение относится к субъективным мыслям пользователя относительно их отношения, уровня комфорта, актуальности приложения и приемлемости использования.

Система или продукт полностью зависят от конкретного контекста использования, характера задачи, пользователей, назначенных для выполнения задачи, и, наконец, оборудования, используемого для ее выполнения.

Измерение удобства использования определенной системы может быть выполнено путем измерения трех целей с использованием ряда наблюдаемых и поддающихся количественной оценке показателей удобства использования.

В свете трех целей, упомянутых ранее, мы рассмотрим различные метрики, используемые для измерения каждой цели, однако наше основное внимание будет сосредоточено на уровне успеха или степени выполнения, поскольку это дает общее представление о производительности. системы.

Метрики юзабилити

Источник изображения: disciullodesign

Эффективность

Ее можно измерить с помощью двух показателей юзабилити: Коэффициент успешности , также называемый показателем завершения и количеством ошибок .

Коэффициент успешности / коэффициент завершения: - это процент пользователей, которые смогли успешно выполнить задачи.

Несмотря на то, что этот показатель по-прежнему не может дать представление о том, как выполнялись задачи или почему пользователи терпят неудачу в случае сбоя, они по-прежнему важны и составляют основу удобства использования.

Показатель успеха - один из наиболее часто используемых показателей для большинства практикующих врачей, при этом 79% из них сообщили, что использовали показатель успеха в качестве первого показателя, который следует учитывать для простоты использования и во время сбора и интерпретации данных.

«Показатель успешности можно измерить, присвоив пользователям двоичное значение 0 и 1; где 1 присваивается тем, кто успешно выполнил задачу, а 0 - тем, кто ее не выполняет ».

Когда тест закончен и у вас есть все данные, необходимые для расчета вашей успешности, следующим шагом будет разделение общего количества правильно выполненных попыток на общее количество попыток, умноженное на 100.

Процент выполнения легко измерить и собрать, но следует учитывать одну серьезную ошибку; это часто случается, когда пользователь останавливается в какой-то момент во время выполнения задачи и не может завершить ее или даже заканчивает, но не ожидаемым образом.

Принимая во внимание, что они успешно выполнили некоторые шаги в задаче, как бы вы оценили то, что они сделали, как оценщик?

Я собираюсь немного углубиться в детали того, как оценивать ваши пользователи, принимая во внимание различные стадии их успеха или неудачи, используя пример для иллюстрации.

Рассмотрим, например, что ваша задача пользователя - заказать маме коробку темных шоколадных конфет с открыткой на День матери.

На первый взгляд оценка может показаться простой, и вы легко можете сказать; если мать получает коробку темного шоколада вместе с открыткой, то это успех.С другой стороны, если мать ничего не получает, мы можем просто сказать, что это неудача.

Однако все не так просто, есть другие соображения:

  • Заказал коробку шоколада, но не темного (белого, молочного или другого) вместе с открыткой.
  • Заказал нужную коробку шоколада без подарочной карты
  • По ошибке заказал более одной коробки шоколада и подарочную карту
  • Заказал коробку шоколада, но не указал адрес доставки или адрес
  • Заказал коробку шоколадных конфет и подарочная карта успешно, но по неправильному адресу

Все эти случаи влекут за собой определенный процент успеха или неудачи в процессе выполнения задачи, их неудача является частичной так же, как и их успех, и это просто означает, что вам как оценщику нужен использовать свое личное мнение при подсчете очков.

Если вы решили, что в оценочной оценке нет промежуточных оснований, ваш показатель успеха будет отличаться от того, который вы получите, когда вы оцените усилия, которые они приложили, несмотря на задачу, которую вы для них запланировали.

Тот факт, что не существует постоянного правила, когда дело доходит до оценки ваших пользователей, и часто показатели успеха становятся субъективными; потому что разные оценщики не будут иметь одинаковые оценки и одинаково оценивать одинаковый процент неудач или успехов для вышеуказанных случаев.Однако для того, чтобы внедрить процесс, вам необходимо определить важные аспекты задачи и то, какой балл вы бы присвоили каждой ее части.

Показатель успешности остается самым простым показателем удобства использования и самым легким среди всего диапазона этих сигналов удобства использования, главным образом потому, что он быстрый и легкий, не требует большой подготовки и времени для сбора и, что наиболее важно, позволяет отслеживать прогресс в вашей системе

Тем не менее, поскольку это одна из общих областей, обычно используемых маркетологами и дизайнерами, чтобы увидеть общую картину того, насколько хорошо их система работает на уровне пользовательского опыта, это не меняет того факта, что это остается субъективным .

2. Число ошибок

Этот показатель дает представление о среднем количестве ошибок, возникающих у каждого пользователя при выполнении заданной задачи.

Источник изображения: Invesp

Эти ошибки могут быть либо промахами; когда пользователь случайно вводит неправильный адрес электронной почты или выбирает неправильные даты при бронировании или бронировании рейса, или это могут быть ошибки, когда пользователь нажимает на изображение, на которое невозможно нажать, или даже дважды нажимает кнопку или ссылку намеренно.

Обычно любые пользователи любой интерактивной системы могут совершать ошибки, причем 2 из каждых 3 пользователей ошибаются, и в любом случае не существует такой вещи, как «идеальная» система. Причина использования этой метрики заключается не в устранении ошибок, а в уменьшении их количества в системе.

Чтобы помочь вам измерить и гарантировать получение отличных результатов диагностики, настоятельно рекомендуется установить короткое описание, в котором вы подробно расскажете о том, как оценивать эти ошибки, и серьезность определенной ошибки, чтобы показать вам, насколько проста и интуитивно понятна ваша система является.

3. Эффективность на основе времени

Этот показатель, также называемый временем выполнения задачи, помогает в измерении времени, затрачиваемого пользователем на выполнение задачи, или скорости работы. Следовательно, это означает, что существует прямая зависимость между эффективностью и эффективностью, и мы можем сказать, что эффективность на самом деле - это эффективность пользователя, деленная на потраченное пользователем время.

Источник изображения: stock.adobe

Чтобы проиллюстрировать расчет эффективности на основе времени, я воспользуюсь примером, чтобы упростить его.

Давайте рассмотрим, например, что у нас есть 3 разных пользователя, выполняющих одну и ту же задачу, из которых 2 удалось успешно завершить ее за значительное время - 2,3 секунды соответственно, в то время как третий пользователь занял 7 секунд и никогда не завершил задачу.

Теперь, когда мы знаем, что количество задач равно N = 1, а количество наших пользователей на самом деле R = 3, и мы также знаем время, потраченное каждым из них, становится легко определить значение нашего времени: Основанная эффективность.

N = количество задач (в данном случае N = 1)

R = количество пользователей (в данном случае R = 3)

Nij = результат задачи i пользователем j; если пользователь успешно завершил задачу, то Nij = 1, если нет, то Nij = 0

Tij = время, затраченное пользователем j на выполнение задачи i.Если задача не выполнена успешно, то измеряется время до момента выхода пользователя из задачи

Используя уравнение эффективности на основе времени, мы получаем что-то вроде этого:

Пользователь 1: Nij = 1 и Tij = 2
Пользователь 2: Nij = 1 и Tij = 3
Пользователь 3: Nij = 0 и Tij = 7

Эффективность, основанная на времени = (1/2 + 1/3 + 0/7) / 1 * 3

= 0,71 целей / сек

4. Общая относительная эффективность

Фактически измеряется среди пользователей, успешно выполнивших задачу, по отношению к общему времени, затраченному всеми пользователями.

Предположим, у нас есть 2 пользователя, каждый из которых должен выполнять разные задачи.

Первый пользователь успешно выполнил задачу (1), но не смог выполнить задачу (2). В то время как второй пользователь не смог выполнить задачу (1), но успешно выполнил задачу (2).

В этом случае общий КПД можно рассчитать следующим образом:

Общий относительный КПД = E = ((1 * 1 + 1 * 1) / (2 * 2)) * 100% = 50%

5.Публикация удовлетворенности заданием

После того, как ваши пользователи выполнили задание, и не имеет значения, успешно оно или нет, пора передать им анкету, чтобы получить представление о сложности задачи с точки зрения пользователей.

Обычно эти задачи состоят из 5 вопросов, и идея, стоящая за ними, дает вашим пользователям возможность оценить удобство использования вашей системы.

6. Удовлетворение уровня задачи

Этот показатель помогает исследовать общее впечатление пользователей, столкнувшихся с системой.Чтобы измерить уровень удовлетворенности, вы можете использовать метод шкалы смайлов, при котором ожидается, что пользователь выберет один из 5 смайлов как отражение своего удовлетворения или отсутствия удовлетворения.

Источник изображения: Smiley Scale

Метод Word также используется для измерения уровня удовлетворенности пользователя путем перечисления ряда положительных и отрицательных коннотаций, выделенных зеленым и красным соответственно. Как показано на графике ниже.

Источник изображения: ui-designer

Заключение

В свете концептуальной основы, которую мы обсуждали ранее, на пользовательский опыт сильно влияет все, что его окружает.

В цифровом мире, особенно в контексте взаимодействия с пользователем и удобства использования системы, все зависит от того, насколько точны и точны ваши числа и статистика. А поскольку существует так много данных и переменных, которые полностью выходят из-под контроля, показатели удобства использования представляют собой отличный подход к компромиссу и объединению этих данных в количественном и качественном отношении и помогают понять, что вы делаете против целей и задач вашей системы. чтобы наконец обеспечить лучший пользовательский интерфейс.

После того, как вы собрали показатели, пришло время использовать их и сформировать вывод об общем удобстве использования вашей системы и принять обоснованные и основанные на данных решения о будущих изменениях в вашей системе для лучшего взаимодействия с пользователем.

.

Смотрите также