## Theorie Systemen

Om te komen tot een goed besluit is adequate (= juiste, correcte) informatie belangrijk. Vandaar dat binnen organisatie veel tijd en aandacht wordt besteed aan het verzamelen, verwerken en delen van informatie. Zo leveren informatie verzameld worden over de omzet, klanten aantallen, voorraad, winst, studievoortgang van leerlingen en dergelijke. Op basis van deze informatie kunnen een organisatie controleren of doelen worden behaald en zo mogelijk eventueel bijsturen.

Voor het verzamelen, ordenen en het uiteindelijk presenteren van informatie worden vaak verschillende systemen gebruikt. Hierbij kan gedacht worden aan een boekhoudprogramma’s, kassasystemen in winkels en voorraad- en bestelsystemen. Ook in het onderwijs bestaan verschillende systemen om informatie te verzamelen en te orden denk hierbij aan Osiris, N@tschool/Cumlaude, Magister, BlackBoard. Al deze systemen werken op dezelfde wijze waarbij de input bestaat uit data (= gegevens, cijfers). Het systeem de ordent de gegevens waarna deze gepresenteerd kan worden. Deze uitkomst (output) vormt de informatie waarop keuzes worden gebaseerd.

van data naar informatie

Omdat deze uitkomsten (output) een belangrijke rol spelen in het besluitvormingsproces is het goed om kritisch te blijven of de data die wordt ingevoerd (input) correct en juist is. Hierbij is het goed om een onderscheid te maken tussen een feit en een gegeven. Een feit is een gegeven (een uitspraak, getal, cijfer) die gecontroleerd en juist is. Dus niet elk gegeven is een feit waardoor gegevens onjuist, onvolledig kunnen zijn. Niet voor niets geldt: garbage in, garbage out.

Daarnaast moet worden opgemerkt dat informatie nog niet hetzelfde is als kennis. Als bijvoorbeeld een boekhoudsysteem aangeeft dat er winst is gemaakt dan hoeft het niet duidelijk te zijn op welke wijze deze winst gerealiseerd is. Is de omzet omhooggegaan of zijn de kosten omlaaggegaan? Een cijfer of getal is veelal een mening en dient juist een aanleiding te zijn om vragen te stellen. Een cijfer geeft geen verklaring voor de achterliggende oorzaken en geeft geen antwoord op de waarom-vragen.

van data naar kennis

Als gevolg van digitalisering de hoeveelheid data enorm toegenomen (= Big Data) waardoor het lastig is geworden om overzicht te houden welke data waardevol is en welke niet. Een aantal bedrijven hebben zich gespecialiseerd in het verzamelen, ordenen en analyseren van data en zijn daarmee groot zoals Facebook, Google en Amazon. De beurswaarde van de bedrijven is groter dan het bruto binnenlands product van sommige landen.

Voor veel bedrijven geldt echter dat de enorme toename aan data niet altijd leidt tot meer kennis. Dit wordt ook wel de kennis-paradox genoemd. Dit wordt vooral veroorzaakt door het feit data op zich geen informatie levert. Data levert pas bruikbare informatie op zodra deze geordend en geanalyseerd wordt.

In het kader van het streven naar efficiency en effectiviteit van organisaties is logisch dat organisatie behoeften hebben aan informatie en dus veel bezig zijn met het verzamelen van gegevens en daarbij gebruik van systemen. Met de digitalisering lijken systemen steeds belangrijker te worden en lijkt het gedachtegoed van Frederick Taylor (zie foto) nog steeds actueel te zijn.

Frederick Taylor. Bron: https://en.wikiquote.org/wiki/Frederick_Winslow_Taylor#/media/File:F._Taylor_1856-1915.jpg

In zijn 'Principles of Scientific Management' uit 1911 schreef Frederick Taylor namelijk: "In the past the man has been first; in the future the system must be first. This in no sense, however, implies that great men are not needed. On the contrary, the first object of any good system must be that of developing first-class men; and under systematic management the best man rises to the top more certainly and more rapidly than ever before."

McDonaldisering

Met name McDonald’s lijkt het systeemdenken te hebben geperfectioneerd. Immers, McDonald’s is het grootste restaurant te wereld, maar er werkt geen enkele kok. Het productiesysteem staat voorop en is er opgericht om het hele productieproces meetbaar en controleerbaar te maken. Zo is het productieproces van McDonald’s gericht op het streven naar:

- Efficiency; het productieproces en verkoopproces is gericht op snelheid en het verlagen van de kosten. De snelheid komt onder andere tot uiting in de beperkte keuzemenu’s die er zijn. Daarnaast moeten bezoekers zelf hun bestelling doorgeven en de bestelling zelf afhalen. Met het drive-in concept kunnen bezoekers zelfs in de auto blijven zitten. De keuken en counter is zodanig ingericht dat er zo min mogelijk hoeft te worden gelopen.
- Voorspelbaarheid; in elk McDonald’s restaurant wordt op (bijna) dezelfde wijze en met dezelfde ingrediënten gewerkt. Dit zorgt ervoor dat de smaak en hoeveelheden over hetzelfde is. Deze voorspelbaarheid is ook terug te zien in de opzet, indeling en kleurgebruik, samenstelling van het menu en kledingvoorschriften voor het personeel.
- Berekenbaarheid; het productieproces van het maken van een hamburger tot het maken van een milkshake is opgedeeld in afgebakende handelingen Alle handelingen en de te gebruiken hoeveelheden en ingrediënten zijn voorgeschreven. Op deze manier is het mogelijk om exact de kostprijs van een milkshake of hamburger te berekenen en daarmee de winst.
- Beheersbaarheid; door het opdelen van de werkzaamheden in verschillende taken blijven de werkzaamheden eenvoudig en blijven de handelingen beperkt waardoor de kans op fouten kleiner is. Door opdelen is het makkelijker om te controleren en kan elke handeling naar een persoon herleid worden.

Een dergelijke systeem biedt McDonald’s de gelegenheid om het productieproces continu te monitoren en te controleren. Zodra (tussen) doelen gebruikt worden om prestaties te meten zoals hoeveelheid, kosten of aantal defecten producten spreken we van kritische prestatie indicatoren (KPI’s). KPI’s kunnen gebruikt worden om te monitoren, maar ook om het productieproces te verbeteren.

PDCA-cyclus

Om het productieproces – en dit kan ook betrekking hebben op bijvoorbeeld een school of boekhoudkantoor – te verbeteren kan het volgen van een PDCA-cyclus hierbij behulpzaam zijn. De PDCA-cyclus bestaat uit de volgende elementen:

PDCA-model

- Plan: dit zijn doelen of KPI’s die volgens de organisatie behaald dienen te worden. Hierbij kan wederom een onderscheid worden gemaakt tussen kwantitatieve, kwalitatieve doelen en doelen op de korte en lange termijn. Tevens worden KPI’s veelal smart geformuleerd.

- Do: heeft betrekking op de werkzaamheden die gedaan moeten worden om doelen of KPI’s te realiseren. Dit is de uitvoerende fase.

- Check: in deze fase wordt gecontroleerd in hoeverre de beoogde KPI’s zijn behaald. Om dit goed te kunnen controleren dienen de doelen of KPI’s zo SMART mogelijk geformuleerd te zijn.

- Act: op basis van de controle kunnen doelen worden bijgesteld of kan er worden nagedacht over hoe en op welke wijze gewenste doelen of KPI’s alsnog behaald kunnen worden.

Door het continu doorlopen van deze cyclus is het mogelijk om de kwaliteit van het productieproces te borgen (= in stand houden). Het nadeel doorlopen van een dergelijke cyclus is dat dit veel administratief werk met zich meebrengt. Immers, in systemen moet nauwkeurig worden bijgehouden waarbij gegevens voortdurend volgens procedures worden vastgelegd en gecontroleerd worden.