Wykorzystanie wykresu Sankeya w analizie reklamacji klienta

Wykres Sankeya (zwany też wykresem strumieniowym) to specjalny rodzaj diagramu przepływów, w którym szerokość strzałek jest proporcjonalna do wielkości przedstawianego przepływu (np. ilości reklamacji, kosztów reklamacji). Umożliwia on graficzne zobrazowanie, jak poszczególne wielkości rozdzielają się między kolejnymi etapami procesu. Sankey wyróżnia się tym, że zwraca uwagę na największe strumienie – im grubsza strzałka, tym większa wartość danego przepływu. Dzięki temu łatwo dostrzec główne źródła problemów, wąskie gardła czy straty w systemie. Diagramy te były pierwotnie używane w energetyce czy bilansach masy, ale obecnie znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach, m.in. w procesach produkcyjnych czy analizie przyczyn reklamacji . 

Zalety i wady wykresu Sankeya 

Zalety wykresów Sankeya: 

• Czytelna prezentacja przepływów: Grubość strzałek bezpośrednio ilustruje wielkość przepływów, więc widać np. które obszary generują najwięcej reklamacji czy gdzie występują największe straty. 

• Atrakcyjna forma wizualna: Takie diagramy są estetyczne i przyciągają uwagę, co ułatwia prezentację złożonych procesów osobom nietechnicznym. 

• Efektywne wykorzystanie przestrzeni: Wykres Sankeya może pomieścić wiele informacji na niewielkiej powierzchni (w przeciwieństwie np. do kilku wykresów słupkowych). 

• Podkreślenie kluczowych elementów: Kolory lub różna grubość strzałek zwracają uwagę na najważniejsze obszary – można od razu zobaczyć, gdzie jest największy przepływ czy gdzie występują znaczące straty. 

Wady i ograniczenia: 

• Złożoność przy wielu węzłach: Gdy diagram zawiera zbyt wiele węzłów (kategorii) lub przepływów, może stać się nieczytelny i chaotyczny. Zaleca się grupowanie danych lub uproszczenie struktury. 

• Niezrozumiałość dla początkujących: Osoby nieobeznane z takimi diagramami mogą mieć problem ze zinterpretowaniem Sankeya i potrzebują objaśnienia legendy czy dodatkowego kontekstu. 

• Trudność przy podobnych wartościach: Jeśli dwa strumienie mają bardzo zbliżoną grubość, trudno od razu zauważyć różnicę. Dobrą praktyką jest ostrożne dobieranie kolorów i odpowiednia skala, aby uniknąć mylących wrażeń. 

• Wymagane opisy: Diagram bez podpisów może być niejasny. Zwykle trzeba dodać legendę, tytuł i wyjaśnienia, by odbiorca wiedział, co przedstawiają poszczególne węzły i strzałki. 

Wykres Sankeya w analizie reklamacji 

W branży produkcyjnej wykres Sankeya może wspomagać analizę przyczyn reklamacji na różne sposoby. Pokazuje on na przykład ile reklamacji poszczególnych typów trafia do różnych etapów procesu produkcyjnego i jakie są ich przyczyny źródłowe. Dzięki temu można szybko zidentyfikować główne źródła problemów – np. zobaczyć, że zdecydowana większość reklamacji dotyczących defektów malowania (wąskie gardło) wynika z niewłaściwego doboru materiałów lub błędu operatora. Diagram pozwala „w jednym spojrzeniu” znaleźć początek, środek i koniec każdego strumienia reklamacji. Sankey pomaga wykryć, czy np. konkretny etap produkcji generuje nadmierną liczbę reklamacji albo jaka kombinacja typ reklamacji → etap procesu → przyczyna występuje najczęściej. Podobne wykresy są szeroko stosowane m.in. do wizualizacji przepływu materiałów czy kosztów w systemach produkcyjnych. 

Przykładowa struktura przepływów reklamacji 

Przy budowie Sankeya dla reklamacji dane zwykle układa się w kolejne „warstwy” kategorii. Przykładowo może to być: Typ reklamacji → Proces produkcyjny → Przyczyna źródłowa. W takim ujęciu każdy przepływ pokazuje liczbę reklamacji danego rodzaju przechodzących przez dany etap i wynikających z określonej przyczyny. Przykładowe strumienie mogą wyglądać następująco: 

• Wada lakieru ➔ Etap malowania ➔ Nieodpowiednia mieszanka pigmentu 

• Uszkodzenie mechaniczne ➔ Montaż ➔ Błąd operatora (niedokręcony element) 

• Niespójność w dokumentacji ➔ Kontrola jakości ➔ Nieaktualna instrukcja 

• Brak części ➔ Magazynowanie ➔ Błędne zlecenie materiałowe 

Każda taka ścieżka (strzałka) w Sankeyu będzie miała grubość odpowiadającą liczbie reklamacji dla danej kombinacji. Strzałki wychodzące z etapu „Typ reklamacji” łączą się z węzłami reprezentującymi konkretne procesy, a następnie prowadzą dalej do przyczyn źródłowych. 

Przygotowanie danych do wykresu Sankeya 

Aby stworzyć wykres Sankeya, trzeba przygotować dane w formie przepływów liczbowych. W praktyce zwykle wykonuje się następujące kroki: 

• Zebranie danych: Eksportuj z systemu reklamacyjnego  takiego jak  Ingenes Studio –Modul Reklamacje Klienta  lub ERP zbiór rekordów, zawierający przynajmniej kolumny: TypReklamacji, ProcesProdukcji i PrzyczynaZrodlowa. Każdy rekord to jedna reklamacja z przypisanymi kategoriami. 

• Agregacja: Zsumuj liczbę reklamacji dla każdej unikalnej ścieżki. Można np. utworzyć tabelę przestawną, która policzy ile reklamacji ma dany Typ i Proces. Następnie inną tabelę dla Proces → Przyczyna. W efekcie otrzymasz listę par (źródło→cel) z odpowiadającą im wartością. 

• Format danych: Sankey wymaga zazwyczaj trzech kolumn: Źródło, Cel, Wartość. Dla pierwszej warstwy (Typ→Proces) źródłem będzie nazwa typu reklamacji, celem – etap, a wartością – liczba reklamacji. Analogicznie dla drugiej warstwy (Proces→Przyczyna). 

• Jednorodność kategorii: Upewnij się, że nazwy kategorii są konsekwentne (np. „Montaż” nie pisz też jako „Montaz”). Zastanów się, czy nie warto pogrupować bardzo rzadkich przyczyn w kategorię „Inne”, aby uprościć diagram. 

• Weryfikacja sumy: Po wczytaniu do narzędzia sprawdź, czy suma przepływów wychodzących z początkowego węzła (np. sumaryczna liczba reklamacji) jest zgodna z oczekiwaniami. 

Tak przygotowane dane można załadować do narzędzia BI lub biblioteki tworzącej Sankeya. Ważne, aby dane dobrze odzwierciedlały rzeczywisty proces – inaczej wizualizacja może wprowadzać w błąd. 

Narzędzia do tworzenia wykresów Sankeya 

Wykresy Sankeya można przygotować w wielu popularnych narzędziach analitycznych i BI: 

• Ingenes Studio – posiada dedykowany moduł  dashboard  w  którym  dane można wizualizować  w różnych  wykresach  pobierając je  automatycznie  z ewidencji systemu. 

• Power BI: Platforma Microsoft udostępnia certyfikowany dodatek „Sankey Chart”. Po załadowaniu danych można szybko narysować diagram Sankeya, a dodatkowo korzystać z interakcji i filtrów dostępnych w Power BI. 

• Tableau: Choć nie ma w Tableau natywnego typu „Sankey”, można go zrealizować za pomocą sztuczek z densyfikacją danych lub dostępnych rozszerzeń (np. gotowych skryptów i dodatków z Tableau Exchange). Tableau pozwala też na dynamiczną eksplorację przepływów. 

• Excel: Standardowo Excel nie zawiera wykresu Sankeya, ale można skorzystać z dodatków lub wtyczek (np. SankeyMATIC, ChartExpo) oraz możliwości tworzenia wykresów warstwowych czy Power Query. Umożliwia to budowę analogicznego diagramu bez pisania kodu. 

• Python: W środowisku programistycznym mamy kilka bibliotek do Sankeya. Przykładowo Plotly (funkcja go.Sankey) pozwala na interaktywne wykresy Sankeya. Biblioteka matplotlib ma moduł matplotlib.sankey, a dostępne są też rozszerzenia jak holoviews czy networkx z dodatkowymi modułami. Python daje dużą elastyczność i możliwość automatyzacji analizy. 

• Inne narzędzia: Podobne możliwości oferują np. Qlik, PowerQuery (w Power BI/Excel), czy specjalistyczne aplikacje webowe. Wybór zależy od dostępnego środowiska i preferencji użytkownika. 

Przykładowy wykres Sankeya 

W tym uproszczonym diagramie każdy pasek strzałki obrazuje wielkość przepływu między kolejnymi węzłami: im grubsza strzałka, tym większa wartość (np. więcej reklamacji). Taki sam schemat zastosowalibyśmy w analizie reklamacji: na przykład z lewej strony miałby się znajdować typ reklamacji, dalej – etap procesu produkcyjnego, a potem przyczyna. Wykorzystując rzeczywiste dane, można zobaczyć, które ścieżki przepływu są najgrubsze, czyli najważniejsze z punktu widzenia jakości. Sankey ułatwia tym samym identyfikację kluczowych obszarów wymagających poprawy w procesach produkcji. 

Podsumowanie 

Wykres Sankeya jest cennym narzędziem analitycznym w branży produkcyjnej, gdy zależy nam na przejrzystym zobrazowaniu złożonych przepływów danych, takich jak ścieżki reklamacji. Pozwala on w łatwy sposób wyłuskać najistotniejsze źródła problemów (najgrubsze strumienie), co jest trudniejsze przy tradycyjnych wykresach. Wykorzystanie Sankeya w analizie przyczyn reklamacji umożliwia zarówno szybkie przedstawienie sytuacji decydentom, jak i dokładniejszą analizę danych (np. przy pomocy narzędzi takich jak Power BI, Tableau czy bibliotek Pythona). Dzięki swoim zaletom, przy zachowaniu ostrożności (by nie przeładować wykresu), diagram Sankeya może znacząco usprawnić proces ciągłego doskonalenia jakości w produkcji.