Merhaba!
Bir önceki yazıda algoritmanın ilk iki adımını konuştuk: Her gerekliliği sorgula ve silebileceğin her adımı sil. Tesla’nın Çin’de yüzde yüz kendi fabrikasını nasıl kurduğuna, 64 tıklamalık satın alma sürecinin nasıl 12’ye indiğine baktık.
Bugün kalan üç adım var. Ve bence en ilginç hikayeler burada!
Adım 3: Basitleştir ve optimize et
Tesla her yeni satış elemanını işe aldığında bir aylık eğitimden geçiriyor. Her Tesla modelinin tüm teknik detayları, özellikler, karşılaştırmaları içeren upuzun bir eğitim... McNeill bu durumu sürdürülemez buluyor. Ölçeklenemiyor. Her yeni işe alımda koca bir ay kayıp…
Ve yeni hedef belirleniyor. Bir aylık eğitimi nasıl iki saate indiririz?
Toplantılarda direktörlerle bu soruyu tartışırken McNeill ilginç bir şey fark ediyor; herkes “amacımız ne?” sorusuna farklı cevap veriyor. Toplantıdaki herkes o toplantıda konuşulan problem ve çözümü hakkında farklı fikirlere sahip. Tesla’da bile böyleyse benim güzel yurdumun ırgat beyaz yakalası ne yaşamasın o güzelim toplantılarda, diyemiyor insan tabii. Çıkarılan ders; hedef net değilse çözüm de net olamaz. Çözüme katkı sağlayacak herkesin aynı hedefte buluşması şart.
Oturup düşünüyorlar. Bir müşteri Tesla mağazasından ayrıldıktan sonra o akşam yemek sofrasında ne anlatır? “Şu mühendis 400 beygir güç rakamını çok iyi açıkladı” mı, yoksa “Mağazadaki yetkili gerçekten ilgileniyordu, çok sıcak birisiydi” mi?
İkincisi.
O zaman ihtiyaçları olan şeyin teknik bilgi değil, tutkulu ve yardımsever insanlar olduğunu farkediyorlar. Geriye kalan her teknik detay zaten öğrenilebilir; anlık olarak “bilmiyorum ama hemen öğrenip geliyorum” diyebilen biri yeterli olabilir yani.
Eğitim süresi dramatik biçimde kısalıyor. Ve yerine satış temsilcilerine şu hedef veriliyor; “O kadar iyi olun ki, eve gittiklerinde akşam yemeklerinde sizden bahsetsinler.”
Bu soyut bir slogan değil, çok somut bir hedef haline geliyor.
Bir gün bir Tesla servis çalışanı, karısı hamile ve arabası bozulan bir müşteri tarafından aranıyor. Servis çalışanı dakikalar içinde yedek araçla yola çıkıyor, adam ve eşini hastaneye götürüyor, eve dönüp çocuklara ve onlara bakan dede ve ananeye yemeklik erzak ve küçük hediyeler alıyor, bozuk aracı da tamir için Tesla garajlarına çekiyor. Adam ağlayarak McNeill’i arayıp bu hikayeyi anlatıyor.
McNeill servis çalışanını arayıp ne olduğunu soruyor.
Servis çaışanı, “Ne yaptığım çok basit,” diyor. “Bize ‘akşam yemeklerinde sizden bahsetsinler’ dediniz. Ben de onu yaptım.”
Bir kampanya cümlesinin bir çalışanın tüm karar çerçevesini şekillendirdiği an işte bu an. Basitleştirme bazen rakamlardan önce zihinde başlayabiliyor…
Adım 4: Cycle time’ı hızlandır
Cycle time, bir sürecin baştan sona tamamlanma süresi. Servise bırakılan bir araç için müşterin anahtarı teslim ettiği andan geri aldığı ana kadar geçen zaman diyebiliriz.
McNeill, bir gün bir servise araç bırakıyor. “Cuma gelir” diyorlar. Cuma gelmiyor. Bir sonraki cuma tekrar gidiyor, tekrar ve tekrar. Sonunda 2,5 ay sonra aracını geri alıyor.
Merak edip faturaya bakıyor. Ustanın aracı tamir etmek için geçirdiği süre 10 saat.
10 saatlik iş için 2,5 ay bekleme. Fark neden bu kadar büyük?
Cycle time ile “touch time” arasındaki mesafeyi böyle keşfediyor. Touch time, aracın gerçekten usta tarafından ele alındığı süre. Cycle time ise, müşterinin aracı servise bırakıp geri alana kadar geçen süre. Aradaki her şey bekleme, kuyruk, koordinasyon eksikliği, plansızlık, ne derseniz...
McNeill’e göre cycle time ile touch time arasındaki farkı herhangi bir hizmet ya da ürün için ne kadar daraltırsanız, o kadar daha fazla iş alıp, o kadar daha fazla büyüyebilirsiniz.
McNeill kendi garajında küçük bir oto tamir işi kuruyor. Amacı cycle time’ı touch time’a mümkün olduğunca yaklaştırmak. İşler çok hızlanıyor, şirketi büyüyor ve satıyor.
Elon Musk bu prensibi fabrika süreçlerinde de kullanıyor. Süreci hızlandırırsın, nerede kırıldığını görürsün, oraya odaklanırsın, tekrar hızlandırırsın. Süreç, en yavaş halkası kadar hızlıdır. Baskı altında hangi halka önce çatlarsa, orada fırsat var demektir.
Adım 5: Otomatikleştir (ve bunu en son yap)
Tesla başlangıçta araçları robotlarla üretmeye çalışıyor. Mantıklı görünüyor: Araç yapan araçlarla insan müdahalesini minimum tutmak çok anlamlı görünüyor.
Ama işler istenildiği gibi ilerlemiyor. Robotlar kodlandıkları gibi çalışıyor, ama beklenmedik bir problemle karşılaştıklarında duruyorlar. Birbirleriyle iletişim kuramıyorlar, süreçleri akıtamıyorlar. Her seferinde insan devreye girmek zorunda kalıyor. Her şey yavaşlıyor.
McNeill Elon’a biraz korkarak biraz da kararlı şekilde “Önce araç yapmayı çok iyi anlamamız lazım. Sonra otomatikleştiririz.” diyor.
Fabrika dışına büyük bir çadır kuruyorlar. Her üretim bandına insanlar yerleştiriyorlar. Her grubu, her adımı bizzat yaparak öğreniyorlar. Neyin nasıl yapıldığını, hangi adımların gereksiz olduğunu, nerede basitleştirilebileceğini görüyorlar. Sonra o adımları robotlara devrediyorlar.
Önce anla, sonra silinebilecek her şeyi sil, silemediklerini basitleştir, sonra hızlandır ve ancak o zaman otomatikleştir.
Bu sıra önemli. Sırayı atlarsanız, otomasyonla sadece kaosa hız kazandırmış olursunuz.
Radikal yeniden düşünme
McNeill’e göre algoritmanın bu beş adımını gerçekten uygularsanız, “radikal yeniden düşünme” bir hedef olmaktan çıkıp doğal bir sonuca dönüşüyor.
Tesla’nın servis kapasitesi artan satışlarla yetersiz kalmaya başlıyor. Yeni servis noktası açmak için para istiyor, ancak Elon Musk para yok diyor. Bu parasızlıkla bu problemi hızlı ve inovatif çözebilmek için McNeill’in çalışanına verdiği yeni hedef şu; “Servise gelen müşterilerin yüzde kaçının problemini 20 dakika içinde çözebiliriz?”
Bu soruyla birlikte servis hizmetlerindeki ilk adımı şöyle belirliyorlar; müşteriyi kapıda hostesin karşılaması yerine direkt mekanik ustalarının karşılaması şart. Bir ara adım silindi, iletişim hızlandı. Problemlerin yüzde sekseni, küçük ve anında çözülebilir olduğu görülüyor.
Bu çözümü bir adım daha ileri götürüyorlar. Tesla müşterileri yoğun insanlar, toplantıları, işleri olan insanlar… Bir sorun yaşadıklarında servise gelmelerine de gerek olmamalı. Bu yaklaşımla birlikte mobil servis hattı kuruyorlar.
Müşteri arıyor, mekanik ustası aynı gün evine ya da iş yerine gidiyor. Araç park halindeyken tamir ediliyor, anahtar geri teslim ediliyor. Müşteri hiç servise ayak basmadan sorunu çözülüyor.
Mekanin ustasının araç kasasında bir kahve makinesi bile var. Tamir bittiğinde müşteriye bir de kahve ikram ediyor...
Bütün algoritma işte böyle bir hikayede bir araya geliyor; sorgula, sil, basitleştir, hızlandır, ve otomatikleştir…
McNeil’in son sözü ise şöyle kitapta; adımları bilmek de yetmiyor. Doğru insanları seçmek gerekiyor; problemleri basitleştirebilen, hızlandırabilen, mevcut durumu sürekli sorgulayabilen insanlar...
Kültür olmadan algoritma sadece bir liste…
Kültür konusu daha da derin bir konu, başka bir yazıda da bunu inceleyelim mutlaka!
İki yazı da çok güzel ama eşi hamile servis çalışanın hikayesi ise berbat. Övünülecek hiçbir şey yok orada. Gitsin Elon Musk koştursun.
"Kültür konusu" da bu perspektiften tez vakitte okuruz umarım 🤞