Modre strani 1/4 - Cinkarna Celje

Uvodnik
Kako bomo v PE Kemija Celje v letu 2012
privarčevali dobro četrtino energije
Mikrousposabljanje
Mala laž, velika laž, statistika …
Meje mojega jezika so meje mojega
sveta ali logika – “organon” zdravega
razuma V
96
prvo
četrtletje
2012
STROKOVNE INFORMACIJE
strokovne informacije

Uvodnik
V času splošne krize, ki smo se je že tako navadili, da je za nas že normalno stanje, se priložnosti za
izboljšave mnogokrat skrivajo v na prvi pogled majhnih korakih. Njihova prednost je prav v tem, da
temeljijo na obvladljivih in sistematičnih aktivnostih s sorazmerno majhnimi vložki.
Tokrat vam predstavljamo primer, kako so se sistematičnega iskanja priložnosti za energetske prihranke
lotili v poslovni enoti Kemija Celje.
V drugem prispevku pa boste spoznali, kako je mogoče stalno izboljševati znanje in usposobljenost
zaposlenih s kratkimi, a rednimi in načrtnimi aktivnostmi. Rešitev torej ni vedno le v večjih izobraževalnih
seminarjih in predavanjih, ampak se da podobne cilje dosegati tudi na drugačen, izviren
način.
Nazadnje pa predstavljamo še en pogled na statistiko, njen razvoj in pomen, ter pasti, ki jih lahko
prinaša njena nepravilna uporaba.
Dr. Andrej Lubej
Kako bomo v PE Kemija Celje v letu 2012
privarčevali dobro četrtino energije
Analiza porabe
V PE Kemiji Celje smo se varčevanja energije lotil
tako, da smo najprej izdelali natančen popis vseh
Glavni in odgovorni urednik
mag. Vladimir Vrečko
porabnikov energije v vseh treh proizvodnih obratih.
Zato je bila v okviru POIC 2010 definirana naloga »
Analiza porabe energentov po porabnikih«.
Obrat PE KC
Rastni substrati (RS)
25 %
Električna
energija
Razsvetljava 15 %
Mešalo 15 %
Ogrevanje 10 %
Elektromotorji 60 %
Zemeljski plin
Ogrevanje 100 % *
Električna energija:
kWh~ 0,08Eur
Zemeljski plin:
Nm3 = 9,5 kWh~0,4eur
Skupaj:
345.432 kWh
Modri baker (MB)
20 %
Skupaj:
90.472 kWh
Razsvetljava 10 %
Hosokawa 35 %
Puhala 30 %
Elektromotorji 25%
Skupaj:
26.838 Nm 3
=254.960 kWh
Sušenje 100 %
Osnova je borza Leipzig +
povprečna Eu premija.
Skupaj:
274.624 kWh
Gradbene mase (GM)
55 %
Skupaj:
746.844kWh
Skupaj:
108.080 kWh
Razsvetljava 15 %
Kompresorji 35 %
Elektromotorji 50 %
Skupaj:
283.064 kWh
Skupaj:
17.531 Nm 3 =
166.544 kWh
Ogrevanje 20 %
Sušenje 80 %
Skupaj:
48.819 Nm 3 =
463.780 kWh
Preglednica 1: Porazdelitev porabe energije v PE Kemiji Celje po obratih za prvih deset mesecev leta 2010. V
popis so zajeti praktično vsi porabniki električne energije (ventilatorji, mešala, črpalke, puhala, polži, elektromotorji,
luči …) in porabniki plina (sušilniki, grelci).* V ogrevanje RS je zajeta tudi poraba za ogrevanje
skupnih služb.

Na osnovi tega popisa smo definirali najbolj
ugodne priložnosti za varčevanje:
Ventilator na Hosokawi
Sušenje polprodukta MB
Kompresorji v GM
Sušenje peska v GM
Ventilator na Hosokawi
Na sušilniku Hosokawa je nameščen ventilator
moči 45 kw, ki smo ga dušili z loputo. Loputo
smo nadomestili s frekvenčnim regulatorjem.
Pred namestitvijo tega je motor odvzemal 37,5
kW, po namestitvi pa jemlje 19,5 kW. Investicija
je znašala pribl. 7.000 €, glede na ceno električne
energije in predvideno obratovanje pribl. 2.500
€, predvidevamo v letu 2012 prihranek pribl.
3.500 €.
Sušenje polprodukta MB
Pri sušenjupolprodukta v sušilniku Hosokaw je
približna teoretična potreba energije na tono
polprodukta sledeča:
Q s
=m v
Cp v
∆T v
+ m p
∆Η ι
+ m z
Cp z
∆T z
+ m m
Cp m
∆T m
Pri čemer je m v
= masa vlage, ki je vezana na
tono polprodukta; Cp v
= toplotna kapaciteta
vode; ∆T v
= razlika med vreliščem vode in temperaturo
vstopnega polprodukta; m p
= masa
vode, ki izpari; ∆Η ι
= izparilna toplota vode; m z
=
masa zraka, ki se porabi za tono suhega produkta;
Cp z
= toplotna kapaciteta zraka;∆T z
= razlika
med vstopno in izstopno temperaturo sušilnika;
m m
= masa suhega polprodkta, Cp m
= toplotna
kapaciteta pol-produkta, ∆T m
= temperaturna
razlika vstopnega in izstopnega polprodukta
Sledi:
Q s
= 667 kg 4,2 kJ/(kg K) 80 K +667 kg 2250 kJ/
kg + 20.000 kg 1 kJ/(kg K) 90 K + 1000 kg 1 kJ/
(kg K) 90 K
Q s
= 224 MJ +1501 MJ + 1800 MJ + 90 MJ =
3615MJ = 1004kWh
Vidimo torej, da skozi izpust na sušilniku izgubljamo
pribl. 3525 MJ ali 980 kWh na tono suhega
polprodukta. Pri proizvodnji 525 t polprodukta
znese to 515 MWh oziroma pri dejanski ceni plina
pribl. 21.600 €. Na osnovi tega podatka smo
se odločili investirati v rekuperator. Vrednost investicije
znaša pribl. 10.000 € in po zagotovilu
proizvajalca je učinkovitost rekuperacije 60 %,
kar pomeni, da se bo investicija povrnila v slabem
letu dni.
Sušenje peska v GM
Za sušenje peska v GM je približna teoretična poraba
energije na tono suhega produkta sledeča:
Q s
=m v
Cp v
∆T v
+ m p
∆Η ι
+ m z
Cp z
∆T z
+ m m
Cp m
∆T m
Sušilnik je do optimizacije deloval v sledečem
režimu:
Pretok zraka je bil 4800 m 3 /h in temperatura zraka
na izstopu je bila 130 o C in posušili smo pribl.
13 t peska s povprečno vsebnostjo vlage 2 %. Iz
česar sledi:
Q s
= 20 kg 4,2 kJ/(kg K) 80 K + 20 kg 2250 kJ/kg
+ 500 kg 1 kJ/(kg K) 110 K + 1000 kg 1 kJ/ (kg
K) 110 K
Q s
= 6,7 MJ + 45 MJ + 55 MJ + 110 MJ = 217 MJ
Pri proizvodnji pribl. 8.000 t suhega peska znese
to 1700 GJ oziroma 480 MWh.
Vidimo, da gre precej energije v nič zaradi segrevanja
peska. Žal je ta energija izgubljena, ker
nam prostorska stiska ne omogoča namestitve
toplotnega izmenjevalca, ki bi izkoriščal toploto
peska za predgrevanje vstopnega zraka. Z namestitvijo
rekuperatorja vročih plinov, bi lahko v
tem primeru privarčevali 140 MWh letno oziroma
približno 5.000 €. Investicija bi se povrnila v
pribl. dveh letih. Zaradi nizke vsebnosti vlage v
pesku in sorazmerno visoke temperature na izstopu
je ena od rešitev tudi recikliranje izstopnih
plinov, kjer je zaradi izstopne temperature nad
vreliščem vode, praktična omejitev le poraba kisika
v plinskem gorilcu. Na koncu smo se odločili
za tretjo najenostavnejšo (brezplačno) možnost,
in sicer znižanje pretoka vstopnega zraka. Z znižanjem
za četrtino smo zmanjšali porabo plina
za 0,4 m 3 na tono suhega peska, kar znese prihranek
pribl. 1.100 € na leto. Omejitev je nabiranje
kondenza v filtrih, zaradi česar načrtujemo
investicijo 2.000 € v toplotno izolacijo filtra in
cevovoda. Računamo, da bomo s to investicijo
lahko zmanjšali pretok zraka vsaj na polovico in
sočasno tudi znižali izstopno temperaturo plinov
za pribl. 20 o C, zaradi česar bomo na tono suhega
produkta prihranili pribl. 1,5 m 3 plina oziroma
4300 € letno. Investicija se bo tako povrnila v slabega
pol leta.
Kompresorji v GM
V PE Kemiji Celje smo imeli v letu 2010 dve kompresorski
postaji. Prva je oskrbovala obrat GM,
druga pa obrata MB in RS. V Letu 2011 smo bili
pred odločitvijo, da moramo v generalno obnovitev
kompresorjev na GM, ki bi stala pribl.
10.000 €. Po skrbnem premisleku smo se raje odločili
za nakup novih modernejših in bolj učinkovitih
kompresorjev večje kapacitete s toplotim
menjalnikom za izkoriščanje odpadne toplote.
Investicija je znašala 37.000 €, smo pa s tem delno
nadomestili tudi delovanje kompresorjev, ki
oskrbujejo MB in RS. Predvideno je, da slednji
obratujejo le še v največjih špicah porabe. S tem
bomo predvidoma prihranili pribl. 50 MWh električne
energije letno oziroma približno 4.000
€, prihranili pa bomo tudi pri servisiranju (pribl.

1.000 € letno) in pri porabi odpadne toplote, ki jo
bomo porabili za ogrevanje sanitarne vode (pribl.
3.000 €/leto). Skupaj bomo torej predvidoma
prihranili 8.000 € na leto, kar pomeni, da se bo
investicija povrnila v dobrih treh letih.
Zaključek
Skupna vrednost investicij v vse štiri projekte je
pribl. 46.000 €. Vdesetih letih, kolikor znaša amortizacijska
doba, bomo pri porabi energije prihra-
nili pribl 290.000 €. Dejanski prihranek izvedene
naloge znaša torej pribl. 244.000 €. Potrebno
pa je poudariti tudi ekološki vidik, saj bomo v
desetih letih privarčevali 508.000 Nm 3 plina in
950 MWh električne energije, kar bo zagotovo
ugodno vplivalo na ogljični odtis PE Kemija Celje.
Skupni letni prihranek energije znese pribl.
580 MWh letno, kar je glede na vso porabo v letu
2011(2237 MWh) pribl. 26 %.
Blaž Krajnc
Mikrousposabljanje
Uvod
V času hitrih tehnoloških in ekonomsko-socialnih
sprememb se podjetja srečujejo s hitro
spreminjajočimi izobraževalnimi zahtevami in z
vedno večjo potrebo po hitrih in učinkovitih metodah
prenosa znanj v prakso. Pridobljeno znanje
danes hitro zastara in naučeno je potrebno
nenehno nadgrajevati in osvajati nova znanja.
Vlaganja podjetij v izobraževanje so zelo različna
in sredstva namenjajo predvsem formalnim oblikam
izobraževanja, ki pa zaradi splošnosti niso
nujno najbolj učinkovita.
Velike učinke in z manj vloženimi sredstvi je možno
doseči tudi z bolj naravnimi neformalnimi
oblikami, ki se izvajajo v bližini ali neposredno na
delovnem mestu. Zato je bila razvita metoda mikrousposabljanja,
ki sicer ne nadomešča formalnega
izobraževanja, je pa njegova nadgradnja in
dopolnitev.
Metoda
Metoda mikrousposabljanja (angl. Microtraining)
je oblika neformalnega izobraževanja namenjena
hitremu in učinkovitemu prenosu znanj in veščin
v podjetju ali organizaciji.
Organizirana je v 15-minutnih učnih urah, ki so
vse organizirane na enak način. Vsaka vsebuje
aktivni začetek, vajo ali demonstracijo, povratne
informacije ali diskusijo in zaključek z napovedjo
prihodnje obravnavane teme ali vsebine.
Metoda mikro usposabljanja je bila razvita zaradi
zagotavljanja neformalnega izobraževanja blizu
delovnega mesta. To pa je poseben organizacijski
izziv za podjetje ali organizacijo. V ustreznih
okvirih nudi priložnost za bolj produktiven prenos
znanj in veščin na praktičen in aktiven način.
Uporabimo jo lahko kjer koli in kadar koli, izvajalec
pa je lahko vsakdo, ki ima določena znanja
in izkušnje in jih je pripravljen deliti z drugimi.
Izvajalec mora le izbrati ustrezne vsebine in jih
urediti v kratke smiselne sklope.
Metoda je uporabna za klasično učenje, e-učenje
ali kombinacijo le-teh. Ne glede na obliko,
ima učna ura vedno svoj aktivni začetek, vajo ali
predstavitev, povratno informacijo ali diskusijo,
ter zaključek s povzetkom in napovedjo naslednje
teme.
Pristop k učenju po metodi mikrousposabljanja
pride zlasti v poštev v podjetjih, kjer je prisotnost
na delovnem mestu ključna za nemoten delovni
proces. Primeren je za osvežitev ali izboljšanje
znanja in za posredovanje aktualnih informacij
ter novosti. Izboljšuje komunikacijo in dviga zavest
ter pripadnost zaposlenih.
Teoretično ozadje
Metoda je bila razvita na osnovi številnih teorij
učenja, najbolj pa pod vplivom konstruktivistične
teorije učenja. Teorija upošteva učenca kot
edinstvenega s svojimi značilnostmi in potrebami,
kar je potrebno pri načrtovanju učenja posebej
upoštevati. On je tisti, ki s svojo aktivnostjo
gradi svoje znanje. Vse te značilnosti so bile
upoštevane pri razvoju in uporabi metode mikro
usposabljanja.
Prvi pristopi so bili usmerjeni bolj v temeljne
zahteve, vendar se je s pojavom novih komunikacijsko-informacijskih
tehnologij usmerilo bolj
v praktično področje.
Koncepta konstruktivizma in konektivizma sta
bila uporabljena za razvoj metode mikro usposabljanja
in tako povezujeta razvojne okvirje za
izmenjavo znanj in učne prakse.
Različni moderni mediji so bistveno spremenili
pogled na področje prenosa znanja, saj je to
postalo mnogo lažje dostopno tudi neposredno
na delovnem mestu oziroma tam, kjer se v danem
trenutku potrebuje. Učenje tako postaja
vseživljenjski proces odvisen predvsem od la-

vzbudimo interes. Skupina večja kot pet udeležencev ni
pasivnega odnosa posameznikov.
Izboljša se komunikacija med zaposlenimi. V sistemih, kjer narava dela ne omogoča dovolj
neposrednih stikov med zaposlenimi, je metoda mikrousposabljanja odlična priložnost za
izmenjavo informacij, izkušenj in idej. Takšna srečanja vzpodbujajo udeležence k
razmišljanju o problemih in ciljih tudi kasneje in se na ta način še bolj aktivno vključijo v
stne aktivnosti posameznika. Metoda mikrousposabljanja
se je pokazala kot zelo učinkovita
za osveževanje znanj, njegovo nadgradnjo in za
osvajanje novih predvsem konkretnih znanj in
veščin.
Organizacijske zahteve
Ker se ljudje veliko naučijo drug od drugega,
je smiselno oblikovati skupinsko delo. Skupina
udeležencev naj bo po možnosti heterogena
tako v pogledih kot v znanju. Manjkajoče znanje
ali napačne predstave se tako pri skupinskem
delu odpravijo in na koncu skupina postane
precej bolj homogena. Skupina mora biti ravno
prav velika, da omogočimo diskusijo in vzbudimo
interes. Skupina večja kot pet udeležencev ni
primerna, ker v tem primeru pride do pasivnega
odnosa posameznikov.
Časovno izvedbo prilagodimo delovnemu času
na način, da je delovni proces čim manj moten.
Upoštevati moramo tudi čas za pripravo. Najprimernejši
je lahko jutranji termin, ko so ljudje še
Časovno izvedbo prilagodimo delovnemu času na na
moten. Upoštevati moramo tudi čas za pripravo. Najprim
ljudje še sveži, ali po pavzi, na delovnem sestanku ali ka
sveži, ali po pavzi, na delovnem sestanku ali kar
med delom v oddelku.
Mikrousposabljanje organiziramo v 15-minutnih
učnih urah. Vsako posamezno učno uro uvedemo
z aktivnim začetkom, nadaljujemo z vajo ali
demonstracijo, sledi diskusija in zbiranje povratnih
informacij. Končamo z utrjevanjem pridobljenega
znanja in z napovedjo naslednje teme.
Učno uro časovno razdelimo, kot prikazuje slika 1.
Mikro usposabljanje organiziramo v 15-minutnih učni
uvedemo z aktivnim začetkom, nadaljujemo z vajo a
zbiranje povratnih informacij. Končamo z utrjevanjem
naslednje teme. Učno uro časovno razdelimo, kot prikazu
Slika 1: Struktura učne ure
Slika 1: Struktura učne ure
Za predelavo določene vsebine je ponavadi potrebno
podteme, vse skupaj pa zaokrožijo celotno vsebino. Org
slika 2.
Slika 2: Organizacija mikrousposabljanja
Slika 2: Organizacija mikrousposabljanja
Uvodno srečanje je vedno namenjeno seznanitvi
udeležencev o želenih ciljih in načinu izvedbe reševanje specifičnih problemov, iskanje novih
ga za uvajanje novo zaposlenih, ozaveščanje,
Uvodno izobraževanja. srečanje je vedno namenjeno seznanitvi rešitev, udeležencev zbiranje koristnih o želenih predlogov, ciljih in izboljšanje načinu
izvedbe izobraževanja.
komunikacije …
V posamezni učni uri obdelamo samo eno
V temo. posamezni učni uri obdelamo samo eno temo. Izvedena usposabljanja lahko organizaciji prinesejo
velike koristi, zelo pomembni sta prihranek
Zaključno srečanje
srečanje
je
je
vedno
vedno
namenjeno
namenjeno
pregledu
in ponovitvi
pregledu in
časa
ponovitvi
in zmanjševanje
predelanih
stroškov.
vsebin,
Z
iskanju
izmenjavo
novih idej in napovedi
predelanih
naslednjega
vsebin, iskanju
cikla mikro
novih
usposabljanja.
izkušenj in znanj se delovni procesi izvajajo bolj
idej in napovedi naslednjega cikla mikrousposabljanja.
in ozaveščani, napake se prej odkrijejo, zaradi iz-
kvalitetno, zaposleni so pri delu bolj motivirani
Prednosti mikrousposabljanja
boljšane komunikacije je med zaposlenimi več
Ta Prednosti način izobraževanja mikrousposabljanja in usposabljanja je uporaben sodelovanja predvsem in medsebojne v primerih, pomoči ko primanjkuje
doseganju
so skupnih zaposleni ciljev. pogosto Ljudje imajo na terenu. možnost Občasna uveljavi-
časa za prenos znanj in izkušenj, kot tudi tam, kjer
srečanja, Ta način izobraževanja ki jih imajo, so in tako usposabljanja priložnost je za uporaben
predvsem v primerih, ko primanjkuje časa ter seveda posameznik v lastnem razvoju.
izvedbo ti kratkih svoje ideje izobraževanj. in s tem veliko pridobi organizacija,
Dodatna za prenos prednost znanj in izkušenj, take oblike kot tudi usposabljanja tam, kjer so je tudi v neodvisnosti izbire tem. Uporabimo
tisto, zaposleni ki je pogosto neposredno na terenu. potrebna Občasna v srečanja, določeni situaciji. Izboljša se S komunikacija tem načinom med lahko zaposlenimi. enostavno V sistemih,
kjer v organizaciji, narava dela ne z omogoča delom na dovolj novih ne-
seznanimo ki jih imajo, so zaposlene tako priložnost z novimi za izvedbo predpisi, kratkih spremembami
napravah, izobraževanj. uporabimo ga za uvajanje novo zaposlenih, posrednih ozaveščanje, stikov med reševanje zaposlenimi, specifičnih je metoda
problemov, iskanje novih rešitev, zbiranje koristnih mikrousposabljanja predlogov, izboljšanje odlična komunikacije priložnost za … izmenjavo
informacij, izkušenj in idej. Takšna srečanja
Dodatna prednost take oblike usposabljanja je
Izvedena tudi v neodvisnosti usposabljanja izbire tem. lahko Uporabimo organizaciji tisto, prinesejo vzpodbujajo velike udeležence koristi, zelo k razmišljanju pomembni o problemih
in
sta
prihranek
ki je neposredno
časa in
potrebna
zmanjševanje
v določeni
stroškov.
situaciji.
Z izmenjavo
S
izkušenj
ciljih tudi
in
kasneje
znanj
in
se
se
delovni
na ta način
procesi
še bolj
izvajajo
tem načinom
bolj
lahko
kvalitetno,
enostavno
zaposleni
seznanimo
so pri
zaposlene
z novimi predpisi, spremembami v orga-
delu bolj
aktivno
motivirani
vključijo
in
v
ozaveščani,
delovanje organizacije.
napake se prej
odkrijejo, zaradi izboljšane komunikacije je med zaposlenimi več sodelovanja in medsebojne
nizaciji, z delom na novih napravah, uporabimo
pomoči pri doseganju skupnih ciljev. Ljudje imajo možnost uveljaviti svoje ideje in s tem
veliko pridobi organizacija, ter seveda posameznik v lastnem razvoju.

Ustvarja se ugodna klima in poveča se pripadnost
zaposlenih, ki tako dobijo priložnost, da
dodajo svoj prispevek in prevzemajo večje odgovornosti.
Postanejo bolj samoiniciativni, znajo
se bolje organizirati, prepoznati probleme in v
sodelovanju z drugimi iskati najustreznejše rešitve.
V delovnih sredinah se vedno srečujemo z različnimi
ravnmi znanja. Predvsem novo zaposleni
niso ustrezno pripravljeni na novo delo. V obliki
izvedbe mikrousposabljanj jih lahko pripeljemo
do ustrezne stopnje, ko se lahko samostojno
vključijo v delo. Pri tem je pomembno, da nekdo
prevzame vlogo mentorja, ki določi potrebne
teme usposabljanja in merila za ocenjevanje.
Metoda mikrousposabljanja je zelo učinkovita
tudi zaradi večjega medsebojnega sodelovanja
in povezovanja različnih ravni znanja. Udeleženci
imajo možnost predstaviti svoje rešitve in o njih
konstruktivno razpravljati z drugimi. Pogosto iz
skupine, ki se je vedno pritoževala zaradi problemov,
nastane skupina, ki ponuja rešitve.
Enostavno je tudi ugotoviti manjkajoča znanja,
saj lahko vodja z ustreznimi vprašanji o razumevanju
nalog in odstopanju od želenih rezultatov
ugotovi primanjkljaje. Z ustreznimi dodatnimi
usposabljanji jih lahko odpravi.
Mikrousposabljanje v praksi
Spremembe učnih konceptov zahtevajo tudi
organizacijske spremembe. Posameznik postaja
vse bolj odgovoren za napredek svoje organizacije
ali podjetja, le-to pa mu mora nuditi ustrezne
pogoje. Samostojno učenje in skupinsko
sodelovanje omogočajo ohranjati, distribuirati in
izmenjati znanja na strukturiran način.
Izkušnje kažejo prednosti metode v:
- uporabno v celotni organizaciji,
- problemi se rešujejo skupinsko,
- učni procesi potekajo blizu delovnega mesta,
- ciljno usmerjeno samostojno učenje motivira
zaposlene,
- napredek je dosežen z nižjimi stroški,
- zaposleni prepoznavajo pomen lastnega napredka,
- metoda zahteva skrbno pripravo, vendar je
zelo fleksibilna pri izbiri ciljev.
Mikrousposabljanja lahko v obliki informalnega
učenja umestimo v vsak delovni dan, saj posamezne
učne ure trajajo le 15 minut. Vključujemo
jih po potrebi brez nepotrebnih prekinitev
dela. Organiziramo jih lahko za čisto konkreten
primer ali za nek določen tematski sklop. Zaradi
konkretnih povezav med posameznimi temami
in večje osredotočenosti na konkreten primer
ostane znanje udeleženih bolj trajno in efektivno.
To pa je v primerjavi s formalnimi oblikami
izobraževanja velika prednost. Ta oblika usposabljanja
je tudi bolj naravna saj se dogaja blizu
delovnega mesta, več je pogovorov in sodelovanja
s sodelavci, rešitve se iščejo za konkretne
primere, ustvarjajo se novi pogledi in povratna
informacija je takoj na voljo. Udeleženci se na tak
način učijo drug od drugega in debata se pogosto
prenese še izven organiziranih srečanj.
Metoda je orientirana neposredno na udeležence.
Z ustreznimi vprašanji jih vzpodbujamo
k aktivnemu sodelovanju pri delu in razvoju
organizacije. Sami lahko tudi predlagajo primerne
teme, prav tako lahko sami nastopijo v vlogi
prenašalca informacij. Njihovo znanje in izkušnje
tako še pridobijo na vrednosti in zaposleni se počutijo
bolj cenjene.
Obravnavane vsebine, ki jih predlagajo udeleženci
ali nadrejeni, se prenašajo neposredno v
delovno okolje. To je posebej pomembno, saj zaposleni
o njih diskutirajo, pridobljena znanja pa
lahko takoj in neposredno uporabijo.
Mikrousposabljanje je zasnovano tako, da omogoča
čim bolj aktivno vlogo udeležencev in na
ta način vzpodbuja aktivno učenje. Pridobljeno
znanje in veščine so na ta način bolj trajna in
uporabna. Uporabljamo različne tipe učenja, pri
vseh pa je v ospredju udeleženec in njegova aktivna
vloga v skupini. Naloge se najuspešneje rešujejo
s sodelovanjem in razgovorom v skupini.
V mnogih organizacijah uporabljajo le enosmerno
pot posredovanja informacij in znanj. Ta način
je bistveno manj učinkovit, saj imajo vsebine ponavadi
malo skupnega s konkretnim delom zaposlenih
in tudi njihov interes je precej majhen.
Metoda mikrousposabljanja s svojim aktivnim
pristopom zagotavlja, da so udeleženci bolj
zbrani in motivirani. Vzpodbudimo jih, da sami
postavljajo vprašanja in na ta način ugotovimo
nivo znanja in področja, ki jih je potrebno obdelati.
Praktični primeri jih povezujejo z njihovim
neposrednim delovnim okoljem in tako je zagotovljen
transfer znanja neposredno na delovno
mesto. Na ta način lahko od njih pričakujemo
ustrezen odziv.
Že sam aktiven začetek mikrousposabljanja sproža
reakcije pri udeležencih, ki se zato aktivno
vključijo v proces. Z vajo določeno temo skupaj
obdelajo, prediskutirajo in se po možnosti skupaj
odločijo o izbiri naslednjih tem.
Zaključek
Podjetja in organizacije se premalo zavedajo pomena
neformalnega izobraževanja in samostoj-

nega učenja, saj podcenjujejo potencial le tega.
Prednosti neformalnega učenja se kažejo v večji
motiviranosti in večji odgovornosti zaposlenih za
njihov lastni razvoj in razvoj podjetja. Izboljšuje
sodelovanje med vodstvom in zaposlenimi, med
skupinami ali posamezniki, ter spreminja delovno
kulturo. Ponuja široke možnosti samoizobraževanja
in uporabe najnovejše tehnologije v smislu čim
večje učinkovitosti in izkoristka časa, ki ga pri delu
vedno primanjkuje. Seveda pa je temu pristopu
potrebno pripraviti tudi ustrezne organizacijske
okvirje in izvesti nekatere strukturne spremembe.
Ker ponuja večjo prožnost, jo lahko enostavno
umestimo v ustaljene delovne procese. Razvijamo
tako individualne kot kolektivne potenciale in na
ta način omogočimo napredek in razvoj organizacije,
ki s tem postaja bolj fleksibilna in zaposleni
bolj motivirani za vseživljenjsko učenje.
Viri
[1] eLearningPapers. Microtraining as supportmechanismforinformallearning.
No. 11. November
2008. ISSN 1887-1542. Dostopno na
naslovu www.elearningpapers.eu
[2] Microtrainingforeffectivelearning.Dostopno
na naslovu www.microtraining.eu
[3] Perez-MoyaM.EvaluatingtheperformanceofMicro-trainingActionsforenvironmentallearning.KnowledgeCollaboraton&Learnin
gforSustainableInnovation.ERPSCP-EMSU c
onference,Delft,TheNetherlands, October
25-29,2010Dostopno na naslovu http://
upcommons.upc.edu/e-prints/bitstream/2117/10231/1/258_Perez_Moya.pdf
Mag. Mojca Pustoslemšek
Mala laž, velika laž, statistika …
so besede s katerimi je začel predavanje pri predmetu
Statistika na podiplomskem študiju, konec
devetdesetih let prejšnjega stoletja, danes žal
že pokojni prof. dr. Radovan Andrejčič, slovenski
guru kakovosti. Priznati moram, da na začetku
nisem povsem dojela pomena njegovih besed,
se pa danes ob vsakodnevnem srečevanju z različnimi
»problemi«, velikokrat spomnim nanje. S
časom stvari dozorijo …
Tudi za nastanek tega prispevka je bil potreben
čas »zorenja«. Z njim želim na kratko predstaviti
kaj je statistika, njeno zgodovino in uporabnost
statistike ter statističnih metod na različnih področjih,
zlasti kot orodje za učinkovito reševanje
»prevelike variabilnosti kakovosti izdelkov in procesov«.
Statistika je veda, ki proučuje pojave, ki se kažejo
v velikem številu v določenem času in prostoru.
Namen statističnega proučevanja je globlje razumevanje
množičnega pojava, odkrivanje njegovih
zakonitosti in napovedovanje. Statistika
se ukvarja z znanstvenimi metodami zbiranja,
urejanja, predstavljanja in analiziranja podatkov,
kot tudi z interpretacijo in odločanjem na osnovi
ugotovitev analiz.
Statistično proučevanje posredno pomaga različnim
strokam pri upravljanju, vodenju in načrtovanju
različnih procesov.
S statistiko so se ukvarjale že stare civilizacije.
Ohranjeni so grafični prikazi števila oseb, živine,
pridelka (npr.: babilonska glinena plošča, 3800
pred našim štetjem). Egipčani, Kitajci, Grki, Rimljani
so izvajali popise prebivalstva. V srednjem
veku so izvajali popise cerkvenih zemljišč, nastala
je prva zemljiška knjiga (Vilijem Osvajalec, 11.
stol.). Začne se sistematično proučevanje eko-
nomskih in demografskih pojavov. 17. in 18. stoletje
prineseta razvoj verjetnostnega računa, ki je
temelj statistike (Blaise Pascal, Jacques Bernoulli,
Carl Friedrich Gauss, Pierre Simon Laplace). Začetek
20. stoletja privede do razvoja regresijske in
korelacijske analize (Francis Galton, Karl Pearson).
Okoli leta 1920 je začetek statističnega sklepanja
(Ronald Fischer, Egon Pearson). Po letu 1960 računalniška
tehnologija razširi dejavnost statistike
in pospeši njen razvoj [1].
Klasična statistika, ki ji danes vse pogosteje pravimo
frekventistična statistika in je nastala pred
dobrimi stotimi leti, je prevladovala večino dvajsetega
stoletja in ima prednost še danes, čeprav
se vedno pogosteje srečujemo z Bayesovo statistiko
v teoretičnem in aplikativnem svetu. Pod
pojmom Bayesov pristop se označuje statistična
metoda, ki jo je vpeljal Laplace in ima za podlago
Bayesovo formulo iz elementarnega verjetnostnega
računa. V ta pristop je Laplace, ki se
danes smatra za začetnika teorije odločanja,
vgradil avtomatično odločanje [2].
Statistika je danes interdisciplinarna veda, ki je
del mnogih naravoslovnih in družboslovnih ved.
Npr. del bioloških in medicinskih ved je biostatistika
in biometrika, del demografije je demografska
statistika, del ekonomije je ekonomska
statistika.
Široka uporabnost statističnih metod izhaja iz
dejstva, da imajo statistične metode matematične
temelje. Z razvojem statističnih metod, ki so
neodvisne od področja uporabe, se ukvarja posebna
matematična disciplina, to je matematična
statistika, ki se opira na verjetnostni račun.
Statistika, ki se uporablja na področju managementa
kakovosti je predvsem tako imenovana

induktivna statistika, oziroma statistika sklepanja.
Sklepanje je proces, s katerim se skuša na osnovi
podatkov pridobljenih iz dela celote, sklepati o
celoti. Ker sklepi na osnovi dela celote ne morejo
biti absolutno natančni, je končni sklep povezan
z določeno stopnjo verjetnosti.
Prvi poskusi uvajanja načel statistike na področju
kakovosti segajo v ZDA konec 30-ih let prejšnjega
stoletja. Splošna uporaba statističnih tehnik
in orodij, na področju kakovosti v industriji, se
prične po letu 1950. Začetki uvajanja statističnih
tehnik in orodij so bili težki zaradi slabega
poznavanja načel in pojmov statistike, uporabe
posamezne tehnike in pravilnega tolmačenja
dobljenih rezultatov.
Statistični pristop h kakovosti zagovarja načelo,
da dva proizvoda nista popolnoma enaka in
da zato med njima vedno obstaja neka razlika.
Kjer koli in kadar koli nastopa različnost, nastopi
statistični problem. Statistične tehnike in orodja
služijo preučevanju različnosti oziroma variacije
karakteristik proizvoda in ali procesa.
Pri preučevanju različnosti se je potrebno odločiti,
katere razlike bomo preučevali. Pri tem uporabljamo
različne statistične tehnike in orodja,
s katerimi preučujemo podatke, da bi spoznali
različnost oziroma variacijo z vsemi njenimi
značilnostmi. Praktična uporabnost statističnih
metod pri managementu kakovosti kot orodja
za preverjanje skladnosti temelji na spoznanju
dejstva o variabilnosti kot pomembnem faktorju
vsakega proizvodnega procesa.
Za nadzor in preverjanje skladnosti kakovosti
lahko uporabljamo različna statistična orodja.
V praksi najpogosteje uporabljana so naslednja
[3]:
- tabele za zbiranje podatkov. Služijo za
strukturiranje podatkov in prikazovanje informacij;
- črtni diagrami, Časovni diagrami in
diagrami trendov, ki jih uporabljamo pri
analizi procesov za prikazovanje časovne
odvisnosti in drugih spremenljivk. Z njimi
odkrivamo vzorce, ki se pojavljajo periodično,
ali v določenih stopnjah procesa;
- s pomočjo Pareto diagrama ločimo pomembne
dejavnike od nepomembnih. Velja
pravilo, da 80 % napak povzroča 20 %
dejavnikov. Pareto diagram nam omogoča,
da pozornost usmerimo na tista področja
dela, kjer lahko dosežemo največje učinke;
- diagram vzrokov in posledic (ribja kost,
Ishikava diagram) omogoča slikovni prikaz
možnih vzrokov problemov, ki lahko vplivajo
na doseganje določenega cilja;
- histogram uporabljamo za prikaz frekvenčne
porazdelitve podatkov s stolpčnim
diagramom. Grafično prikazuje variabilnost
opazovanih podatkov;
- kontrolne karte nam pomagajo obvladovati
variabilnost procesa. Kontrolne
karte grafično prikažejo potek določene
karakteristike procesa. Centralna linija na
diagramu podaja povprečno vrednost
opazovane veličine. Zgornja in spodnja
kontrolna linija omejujeta področje, v katerem
je proces obvladovan. Dokler so izmerjene
vrednosti med tema kontrolnima
linijama, menimo, da je proces obvladovan
in ne zahteva korektivnih sprememb. Kadar
izmerjena vrednost pade izven kontrolnih
mej, proces ni več obvladovan. Potrebno
je iskati vzroke in izvesti korektivne ukrepe,
s katerimi odstranimo vzrok odstopanja.
Kadar so kontrolne točke v mejah procesa,
vendar so odstopanja podvržena določenim
pravilom, prav tako menimo, da proces
ni obvladovan;
- diagram porazdelitve uporabljamo za
preučevanje možnih korelacij med dvema
spremenljivkama. Z diagramom porazdelitve
preskusimo predpostavko, da obstaja
korelacija med dvema spremenljivkama.
Narava korelacije je razvidna iz oblike diagrama.
Kakor za vsa področja uporabe statističnih metod,
tako tudi za področje kakovosti, velja nekaj
splošnih, zelo pomembnih načel [4]:
1.
2.
3.
statistične metode naj se uporabljajo samo,
če jih pravilno razumejo tisti, ki jih predlagajo
in tisti, ki uporabljajo s pomočjo statističnih
metod pridobljene informacije;
statistične metode se uporabljajo za zmanj-
ševanje stroškov, razbremenitev kontrole
in za izboljšanje učinkovitosti proizvodnje
ter doseganje višjega nivoja kakovosti;
dejstvo, da se v nekem procesu upora-
bljajo statistične metode, še ne pomeni
sodobnega sistema zagotavljanja kakovosti.
Statistične metode in z njimi zbrani
podatki morajo voditi k izboljšanju sistema
kakovosti in odkrivanju dejanskih vzrokov
problemov;
statistične metode naj se ne uporabljajo,
4.
kadar njihove koristi presegajo stroške za
njihovo vpeljavo in uporabo.
Za konec še misel Aberta Einsteina, ki nam naj
bo vodilo, kadar se lotimo reševanja problemov
s pomočjo statistike in statističnih orodij :
“Make it as simple as possible but not simpler.”
(“Naredite čim bolj enostavno, toda nič bolj.”)
Literatura:
[1] Košmelj, K.: Uporabna statistika, Biotehniška
fakulteta, Ljubljana, oktober 2007.
[2] Toman, A.: Zgledi uporabne statistike na različnih
strokovnih področjih, Zapiski seminarja
DMFA Slovenije, Ljubljana, januar 2012.
[3] Trebar, A. Merljak,P.: Orodja za vodenje kakovosti,
Kakovost, Ljubljana, marec 2010.
[4] Marolt, J., Gomišček B.: Management kakovosti,
Moderna organizacija, Kranj, 2005.

Mag. Zoran Pevec
Meje mojega jezika so meje mojega sveta ali
logika – “organon” zdravega razuma V
7 Logična moč
Kritično vprašanje za presojo logične moči je –
Ali je mogoče, da so premise resnične, sklep
pa napačen?
Primer
V poročevalcu Modra stran lahko preberete strokovno
utemeljene in dobre tekste. V uredništvu
Modrih strani sodelujejo strokovnjaki, ki znajo izbrati
najboljše tovrstne članke svojih sodelavcev.
Torej je Modra stran kakovosten poročevalec.
To je dober in prepričljiv argument, čeprav je
res, da bi se lahko našel kdo, ki bi rekel, da so
razlogi lahko resnični, sklep pa kljub temu napačen.
Običajni standardi ocenjevanja so seveda
drugačni, tako da objektivna večina ponavadi
smiselno prevlada. V tem primeru so torej
premise resnične, enako pa je tudi s sklepom.
7. 1 Logična moč argumentov z zapleteno
strukturo
Argumenti z vmesnimi sklepi vsebujejo več
korakov, za oceno logične moči moramo oceniti
moč vsakega posebej in potem ovrednotiti
celoten argument.
Primer
Mislim, kjer sem. Sem bitje želje. Želja je vedno
nekje drugje, izven nas, zato jo želimo doseči.
Toda ko dosežemo eno, se pojavi nova. Govorimo
o večno nedokončanem uveriženju želje.
Ker je želja vedno nekje drugje, izven nas samih,
torej tudi mislimo s tem »drugim«. Torej – mislim
tam, kjer mislim, da ne mislim – v drugem. Tam
tudi sem, v polnem smislu svojega bivanja.
Iz primera vidimo, da gre pri resničnih sklepanjih
ponavadi za res zapletene strukture. Glede
na področje, ki ga obravnavamo, moramo
obvladati tako teoretični kot tudi praktični del.
To seveda velja tako za znanost kot tudi za vse
druge vede, s katerimi se ukvarjamo. Navedeni
primer je s psihoanolitično-filozofskega področja
in je poenostavljen, kolikor je za razumevanje
potrebno. Toda njegova resnična vrednost
in spoznanje zahtevata globlja znanja tako iz
področja psihoanalize kot tudi filozofije. Tako
lahko uvidimo, da je za relativno enostavnimi
logičnimi sklepanji, ponavadi na tisoče in tisoče
strani literature, aplikacij in praktičnih spoznanj.
Toda logika je narava in ta je po svojem bistvu
enostavna, samo mi smo se nekoliko oddaljili
od nje.
8 Logična moč in zmote
Če je verjetnost sklepa, glede na premise
manjša od 50 %, potem je sklepanje očitno iracionalno
in neprepričljivo.
Primer
Večina ljudi zna govoriti. To je možno zaradi
tega, ker imajo razvite govorilne organe. Zelo
podobne organe imajo razvite tudi opice; torej
jih bomo naučili govoriti.
Tak argument naj bi razumne ljudi ne prepričal
v sprejetje sklepa.
Včasih gre za enostavno napako, podobno napaki
v računanju:
Kupil si bom knjigi. Ena stane 15 evrov, druga pa
16 evrov. Torej potrebujem 29 evrov.
Včasih je napaka sistematična ali pa gre za poskus
prevare in uporabo navideznih argumentov,
ki nimajo logične moči. Zmote (lat. fallacio)
so vsekakor različne vrste.
Namerne zmote so značilne za politiko, pa tudi
kje drugje niso tako redke.
Primer
V blagajni šentflorjanske vaške skupnosti je
zmanjkalo 100.000 evrov. Dostop do nje so imeli
predsedniki treh strank. Denar je zagotovo izmaknil
član levičarske stranke, saj si je pred kratkim
kupil nov avto. Na naše obtožbe o tem pa sploh
ni odgovoril.
V takšnih primerih vedno obstaja nevarnost, da
javnost odgovor razume kot znak krivde. Možnost
»krivde« predsednika levičarske stranke
ne moremo izključiti, toda tu nas zanima logična
moč argumenta. Dejstvo, da ni odgovoril,

ni razlog za sprejem trditve, da je kriv. Tisti, ki
obtožuje, nosi breme dokaza. To je v današnjih
časih izrazito značilno – namreč obtožba
brez dokaza, obdolženi pa se mora potem
opravičevati za nekaj, česar sploh ni storil.
9 Dopolnjevanje argumentov
Spoznanja o oceni logične moči argumentov
nam omogočijo, da dopolnimo pravila rekonstrukcije
argumentov. Kadar ne gre za entimeme
(manjkajoče premise za sklep), v katerih je
očitno, kaj je imel avtor argumenta v mislih, se
opremo na pravilo – Dodajaj takšne domneve,
da boš ostal zvest avtorju, hkrati pa bo
argument tako močan, kot je le mogoče.
Vsekakor sta pomembni naslednji vprašanji:
Kaj bi moralo biti res, da bi sklep sledil?
in
Kaj ne bi smelo biti res, če naj sklep zares
sledi?
Primer
Sporočanje prek sinaps je osnova delovanja
živčevja. Živčno-mišični stik pa je že vrsto let
predmet intenzivnega preučevanja na področju
nevrobioloških znanosti. Pa poskusimo z
banalnim, a nazornim primerom.
a)
b)
c)
Če se udarite s kladivom po prstu, vas bo
hudo bolelo.
Toda kladivo je lahko veliko ali majhno in
moč vašega udarca je prav tako lahko različna.
S kladivom ste se udarili prav narahlo, zgolj
da bi otroku pokazali do kakšne nesreče lahko
v resnici pride.
Prva zahteva je, da naj domneva premosti razkorak
med navedenimi premisami in sklepom;
to pomeni, da dodajmo tisto, kar argument
okrepi. Zato najprej odpade domneva a in potem
še b, ko zvemo za dejstvo c.
Kaj storiti, če je z navedenimi napotki izbor
domnev še vedno premalo določen? Vedno se
opiramo na ključe, ki jih daje avtor besede, ki
jih uporablja v svojem argumentu.
Primer
Znan je pogovor med dvema židoma, ki se srečata
na poti na železniško postajo – »Zakaj mi praviš,
da greš v Kronstadt, samo zato, da bi mislil,
da ne greš v Kronstadt, ko pa vem, da greš tja.«
V tem primeru je ob logiki potrebno poznati
še židovski način razmišljanja, način pogovora,
njihovo svojstveno logiko ipd.
Seveda obstaja še precej različic v zvezi z dopolnjevanjem
argumentov, vsekakor pa moramo,
preden dani argument kritiziramo ali
ovržemo, poskušati poiskati najmočnejšega
možnega za dani sklep.
10 Debata
Argument je sredstvo razumnega prepričevanja,
zato lahko argumente pričakujemo v
kontekstu spora, v katerem dve ali več strani
zagovarjata med seboj nasprotna stališča. To
imenujemo debata. Zanjo je značilen formalen
okvir z natanko določenimi pravili igre, ki
so vsem udeležencem znana vnaprej. Gre za
pravila odločitve, kaj šteje kot zmaga. Zmaga
ponavadi tisti, ki dobi glas večine. Toda kljub
temu, da vemo, da večina vedno zmaga, še ni
nujno, da ima tudi prav. V debatah tako velikokrat
prevaga retorična prepričljivost. Toda
nas zanima logična prepričljivost in tisto, kar
prispeva k resnici (utemeljenosti) sklepa, ne pa
druge dimenzije prepričevanja.
Primer
Oseba A je za umetno oplojevanje samskih žensk,
oseba B pa je proti. Oseba A navaja razloge za, v
smislu, da je manjšini potrebno omogočiti enake
pravice, kot jih imajo drugi ljudje, da je mnenje
nasprotne strani demagogija, v resnici, pa da gre
za konservatizem itd.; oseba B pa navaja razloge,
kot so nepopolna vzgoja, ki jo lahko omogoča
samo eden od staršev, nekateri celo omenjajo
možnosti, da se rodi recimo nebel otrok, in kot
posledico navajajo šikaniranje v družbi itd.
Skratka kot navajanje argumentov obe strani
uporabljata »sklicevanje na ethos« (čustva in
občutja), da bi prepričali tiste, ki jih nagovarjata.
Primer je aktualen in nazoren, namenoma
pa ga puščamo brez logičnega odgovora, saj
bi se s tem morebiti vpletli v taisto čustveno
debato.

Mlada raziskovalca Aljaž Selišnik in Dejan Verhovšek.
Laboratorijska čistilna naprava

strokovne informacije
Modra stran – informator za strokovne kadre izhaja četrtletno.
Uredniški odbor: glavni in odgovorni urednik – mag. Vladimir Vrečko,
člani za področja: kemija – mag. Karmen Rajer-Kanduč, dr. Andrej Lubej,
ekonomija – mag. Jure Vengust, informatika – Roman Broz, knjižnica – mag. Zoran Pevec.
Oblikovalec: Zoran Bezlaj
Če želite prejemati svoj izvod sporočite to na tel. 6097; e-pošta: knjiznica@cinkarna.si.
ISSN 1580-9099.