Tra le competenze richieste nelle job description, spesso troverete la voce “capacità di problem solving” ovvero la capacità di saper risolvere i problemi. Si tratta di una delle competenze più trasversali in quanto coinvolge sia aspetti tecnici di analisi che aspetti emotivi di approccio ai problemi. Il problem solver è colui che analizza e definisce un problema, ne individua la causa radice e conseguentemente la migliore soluzione possibile al problema. Il problem solver, infatti, deve individuare tra le diverse soluzioni possibili quella più efficace con il rapporto B/C (Benefici su costi) più alto possibile.

Problem solver: intelligenza emotiva

Da un punto di vista emotivo, il problem solver affronta in maniera positiva il problema considerandolo come un’opportunità per il cambiamento e non come un dovere da compiere. Un atteggiamento positivo, stimola la creatività, aumenta il senso di commitment ed agevola il coinvolgimento delle altre persone considerate come risorse per l’attuazione del cambiamento. Il problem solver inoltre tende a ricercare i problemi, a stimolare l’intero sistema al miglioramento continuo mettendo anche in discussione pratiche diffuse e rompendo gli schemi mentali.

Ciò che permette al problem solver di raggiungere quanto sopra descritto è l’intelligenza emotiva. L’intelligenza emotiva è la capacità di controllare le proprie emozioni e di saper valutare e gestire quelle delle altre personalità coinvolte. Si tratta di competenze che spesso si acquisiscono sul campo.  Avere fiducia in se stessi e saper riconoscere o stimolare quelle degli altri risulta quindi un mix vincente in questo campo. Riuscire a risolvere un problema permette di acquisire quella fiducia e quelle competenze per la risoluzione di quelli futuri.

Problem solver: mix di analisi e creatività

L’approccio positivo deve però essere sempre accompagnato sia da capacità logico analitiche che creative. Le prime, consentono di snocciolare il problema, capirlo e scegliere i mezzi giusti per affrontarlo. Le seconde invece consentono di individuare delle soluzioni originali e di consentire dei cambi di prospettiva o rotture di schemi mentali ormai consolidati.

Esistono diverse metodologie di approccio che definiscono dei modus operandi per la risoluzione dei problemi o per l’implementazione di cambiamenti nelle operazioni di lavoro. La tipologia di metodo dipende molto dalla natura e dalla complessità del problema. Che si tratti del PDCA, sponsorizzato in ambito qualità da Deming, o del DMAIC della metodologia Six Sigma, o di altri cicli meno comuni, si possono identificare delle fasi comuni tra le diverse metodologie:

    • Analisi e definizione del problema. Per ottenere la giusta risposta, occorre farsi la giusta domanda. E’ questo quello che accade nelle prime fasi delle metodologie di problem solving. Occorre descrivere in maniera più dettagliata possibile il problema, riportando tutte le statistiche più rilevanti che lo caratterizzano: entità, frequenza di accadimento, impatto su determinati KPI (Key Performance Indicator) etc. Spesso in questa fase si riporta l’obiettivo, in termini di KPI, che si vuole raggiungere, informazione necessaria per scegliere la soluzione da implementare.
    • Analisi dei dati per misurare il problema. Se le informazioni circa il problema non sono sufficienti per poterlo caratterizzare in modo soddisfacente nella prima fase, si procede con la misura del problema, ovvero con la definizione dei KPI più significativi e dei loro valori attuali. Tali valori costituiranno la baseline sulla quale verranno misurate le performance delle soluzioni implementate.

    • Analisi delle cause. A questo punto l’analisi procede con l’individuazione della causa radice del problema. I problemi più complessi sono caratterizzati da più concause che possono essere risolte singolarmente o in gruppi. Si tratta di una delle fasi più delicate del processo di problem solving in quanto diagnosticare una causa radice errata comporterebbe una soluzione non idonea del problema. Spesso in questa fase, se la causa non è chiara, si preferisce ragionare per modelli (Model Based Problem Solving) individuando la causa per esclusione dei modelli fallimentari. (vedi: diagramma Ishikawa; diagramma di Pareto)
    • Identificazione delle soluzioni. Si tratta di un processo che spesso richiede molta creatività e che parte dai dati ottenuti dall’analisi delle cause. Attività di brain storming possono essere molto utili in questa fase per confrontare più punti di vista ed individuare punti di forza e di debolezza di ciascuna soluzione (vedi: analisi FMEA).
    • Scelta della soluzione. Questa fase richiede l’analisi dei benefici e dei costi che scaturirebbero dall’implementazione di ciascuna soluzione. Sarà scelta la soluzione con un rapporto B/C maggiore (Benefit su costi).
    • Implementazione della soluzione. E’ la prima fase realmente operativa del processo. La soluzione scelta viene implementata nel processo dopo aver definito un piano di azione con interventi e tempistiche.
    • Controllo dell’efficacia della soluzione implementata. In questa fase si misurano i KPI definiti nella fase di definizione e misura del problema. Si confrontano i nuovi dati con quelli della baseline e con il target definiti in precedenza. Se la soluzione non dovesse raggiungere i risultati attesi, occorre ritornare indietro nell’analisi.
    • Learned Lesson. Una soluzione implementata con esiti positivi potrebbe essere riadottata nella gestione di problematiche simili. E’ importante archiviare le informazioni scaturite dall’analisi per evitare di dover rieseguire successivamente le medesime analisi.

L’attenzione al dettaglio nello sviluppo delle singole fasi sopra descritte è infine essenziale affinché si sviluppi un flusso logico lineare e privo di contraddizioni. La decisione della soluzione da implementare deve essere guidata dai dati e non solo dall’intuito.

 

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