Wij kregen de laatste tijd regelmatig de vraag wat ons motto “In pursuit of Operational Excellence” in de praktijk nou eigenlijk inhoudt. Simpel gezegd laten we zien waar in een organisatie drempels zitten en we helpen om ze weg te halen.

Prettige effecten van deze aanpak zijn vaak een hogere omzet, lagere kosten en werkstromen die eenvoudiger zijn en sneller verlopen. Of de “maximale” snelheid bereikt wordt, is een keuze van de bestuurder en is afhankelijk van hoe hard je als organisatie mag, kunt en/of durft.

Operational Excellence kan geïnitieerd worden vanuit verschillende redenen. Onze aanpak is vanuit de klantfocus. De betrouwbaarheid naar de klant naar het hoogst mogelijke niveau brengen; in één keer goed, op tijd en tegen een uitstekende prijs. Vanuit deze focus komen vaak vanzelf kostenbesparingen en efficiëntieverbeteringen mee.

Waarom aanpak vanuit klantfocus

Een verbetertraject heeft een gedragskant en een instrumentele kant – de technische oplossing die meestal wel goed gaat. “Het bedenken van een wet en het neerzetten van verkeersborden lukt meestal wel.”

De belangrijkste oorzaak voor het mislukken van verbetertrajecten is een onderschatting van de gedragskant. Dit kan weerstand tegen verandering van een medewerker zijn (39%), het niet ondersteunen van de verandering door het management (33%) of het onvoldoende inzetten van middelen (14%).  (bron: 3rd Biennial PEX Network report – 2013).
“Als de overheid niet goed uitlegt waaróm die maximum snelheid er is en als de politie niet af en toe controleert, zullen bestuurder niet gestimuleerd worden om zich aan te passen.”

Een voorbeeld: Operational Excellence in het openbaar vervoer

De klant in het Openbaar Vervoer is de reiziger. Soms wordt de opdrachtgever als klant gezien maar als het goed is behartigt de opdrachtgever uiteindelijk de belangen van de reiziger.

Een verbetertraject moet zich dus richten op het traject om de continue betrouwbaarheid voor de reiziger naar het hoogste niveau te brengen. Dit zal resulteren in meer reizigers, een hogere bezettingsgraad van de voertuigen en een betere winstgevendheid van de vervoerbedrijf. Daarnaast zal dit met zich mee brengen dat interne werkstromen beter georganiseerd worden.

Ja dat zal wel, maar hoe dan?

Stel;
Halte X, geplande vertrektijd is 12:00
Situatie A: De bus vertrekt werkelijk ergens tussen 4 minuten te vroeg tot 10 minuten te laat
Situatie B: De bus vertrekt altijd ergens tussen 0 minuten te vroeg tot 2 minuten te laat

In situatie A zal de reiziger extra vroeg naar de halte gaan om geen achterlichten te zien, met het risico dat hij extra lang moet wachten als de bus laat vertrekt. Bovendien als de bus te laat vertrekt, is de kans groot dat de reiziger te laat op zijn bestemming aankomt.
Of stel dat ik op die halte moet overstappen en de geplande aankomsttijd is om 11:58 en dus maar 2 minuten geplande overstaptijd. Een belangrijke afspraak? Oeps, dan neem ik in situatie A toch liever de auto…

Het verschil tussen situatie A en B is maar een paar minuten, maar de reisbeleving van de reiziger kan flink anders zijn. Hoe groter de variatie in de werkelijke vertrektijd is, hoe langer de totale reis duurt én hoe groter het risico dat een aansluiting gemist of een negatieve reiservaring opgedaan wordt.

Het effect van de kans op onbetrouwbaarheid is onderzocht:

(bron: Service Reliability and Urban Public Transport Design (Niels van Oort))

De belangrijkste traditionele indicators voor betrouwbaarheid van het openbaar vervoer zijn de spreiding in de regelmaat (bij hoge frequentie) en punctualiteit (bij lage frequentie).  Een kleine spreiding draagt bij aan een grote voorspelbaarheid. Met name voor incidentele en niet reizigers ligt de verwachting op de geplande vertrek-/aankomsttijd, daarom moeten regelmaat en punctualiteit een kleine spreiding hebben om de geplande dienstregelingstijden heen.
Een kleine spreiding zorgt er voor dat de reiziger de wachttijd kan verkorten en geeft ook de grootste kans op het halen van een aansluiting onderweg. TMWalker3 en TMWalker4 hebben uitstekende analysefuncties om deze traditionele indicators te analyseren.

In de media worden wel eens punctualiteitscijfers van openbaar vervoer genoemd. “Vervoerbedrijf X heeft in 2016 92% punctueel gereden.” Maar dit gaat over de vertrekpunctualiteit van de voertuigen, niet van de reizigers. De beste punctualiteit wordt gehaald als er geen reizigers in-/uitstappen. Dit zorgt maar voor oponthoud. Hè, dat is raar? Wat heeft de reiziger er aan dat een lege bus mooi punctueel rondrijd?

Daarom hebben we in TMWalker4 nieuwe kengetallen toegevoegd om mee te sturen. Bijvoorbeeld de reistijd(afwijking) en de reispunctualiteit van de reiziger. Van eerste instaphalte tot aan de laatste uitstaphalte. Ja, inclusief (gemiste) overstap. Dat zegt pas echt wat. Dan komen de voertuigritten naar voren die er toe doen voor reizigers. Dan zie je waar je als vervoerbedrijf de focus op moet leggen om reizigers op een positieve manier te raken. Dat is klantfocus.

Voorbeelden van uitkomsten:
– 15% van de reizigers staat op halte X minstens 5 minuten te wachten.
– 1500 reizigers stonden afgelopen maand op halte X minstens 5 minuten te wachten
– op halte X was de gemiddelde wachttijd na de geplande vertrektijd 3 minuten
– er waren 7500 reizigerswachtminuten in afgelopen maand op halte X
– op de reis van A naar B mist minstens 2% van de reizigers de overstap op halte X
– 15% van de reizigers vertrekt op halte X te vroeg

Het voortraject (van deur tot vertrekhalte) en het natraject (van aankomsthalte tot deur) vallen grotendeels buiten de beïnvloedingssfeer van het vervoerbedrijf, maar hebben zeker onze aandacht. Ideeën over hoe die betrouwbaar te meten zijn, zijn van harte welkom.

Het motto “In pursuit of Operational Excellence” heeft ertoe geleid dat er nog meer stuurmogelijkheden aan TMWalker4 zijn toegevoegd. De klantfocus verandert immers bijvoorbeeld onder invloed van economie en milieu. Vraag ernaar!