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比如没有充足的营业人员。
要想解决这个问题，只能增加经营资源，或者改变现在的工作方法，更高效地利用现有的经营资源。
如果是②的情况就有点麻烦了。
导致运营指标未达标的原因可能有很多。
第一个可能性是行动指标设定的目标值太低，或者运营指标的目标值设定得太高。
在这种情况下，解决办法就是提高行动指标的目标值或者下调运营指标的目标值。
还有一种可能性是搞错了行动指标与运营指标之间的因果关系。
在这种情况下，就算达成了行动指标也无法达成运营指标，因此需要对运营指标重新进行分解，设定新的行动指标。
有很多因素都可能会影响到行动指标和运营指标之间的因果关系。
比如市场中顾客的需求发生了变化，或者竞争对手采取了新战略，都会导致之前有效的行动指标失去效果。
在这种情况下，就必须对市场、竞争对手和自己公司的状况重新进行分析，设定新的运营指标和行动指标。
从P开始让PDCA循环起来。
总而言之，当运营指标和行动指标出现未达标的问题时，都要通过重复思考“为什么”
，找出真正的问题并解决，这样才能实现KPI目标。
这也是A步骤的基本思考方法。
PDCA的循环间隔
PDCA应该间隔多久循环一次呢？这个问题也很不好回答。
为了能够尽快做出改善，PDCA循环的速度应该是越快越好，但这完全取决于C步骤和A步骤所需的时间。
如果收集KPI、运营指标和行动指标的实绩数据不需花费太多的时间和成本，那么每周做一次PDCA循环或许是个不错的选择。
如果能够利用IoT来自动地收集实绩数据，甚至可能更进一步缩短PDCA循环的周期。
另一方面，如果收集运营指标和行动指标的实绩数据要花费大量的时间和成本，而且对实绩数据进行检查和分析也需要花费一定的时间和精力，那么每个月或者每个季度做一次PDCA循环是比较合适的选择。
以卡乐比为例，2009年之前卡乐比每周都会更新实绩数据，但实绩数据更新的过于频繁会导致其得不到充分利用，而且还增加了许多制作资料的工作量，于是后来卡乐比改为每月更新一次实绩数据。
虽说KPI管理的PDCA循环越短越好，但也要考虑到其中工作量与效果之间的平衡。
利用IoT加快PDCA循环
最近IoT可以说是火得一塌糊涂。
但本书不详细介绍IoT技术，只对KPI管理中涉及IoT的部分进行解说。
IoT顾名思义，就是所有的东西都通过互联网连接起来，然后将收集到的数据应用在各个方面。
一般来说，利用IoT进行改善活动时，首先要通过传感器收集数据信息，然后再将这些信息通过互联网上传到云端服务器上作为数据保存起来。
接着由计算机对数据进行分析，再将分析结果反馈回去。
这就是IoT的运转流程。
在制造业现场，通过IoT可以实时地收集行动指标的实绩数据，从而大幅降低收集成本。
正如前文中提到过的那样，缩短PDCA循环面临的最大问题，就是数据收集与分析的时间和成本太高，但利用IoT则可以解决数据收集的时间和成本问题，从而使缩短PDCA循环周期成为可能。
尤其是在收集行动指标的实绩数据时，IoT能够发挥出非常显著的效果。
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