Юрий Адлер - Практическое руководство по статистическому управлению процессами

На рис. 1.2 показан ход ВВП во времени с 1995 по 2016 г. в постоянных ценах 2008 г. Из рисунка видно, что рост ВВП начался сразу после дефолта 1998 г. и дальше до 2007 г. шел с практически идентичной структурой данных, что говорит о постоянстве системы, т. е. рост ВВП на этом участке был обусловлен восстановлением экономики после дефолта. В 2008 г. произошел обвал вследствие мирового экономического кризиса, после чего снова начался рост, прекратившийся примерно в 2012 г. После этого экономика не растет, т. е. имеет место так называемая стагнация экономики страны. Все вышесказанное очевидно любому человеку, и для этого не нужно ничего считать, так же как и не нужно никаких специальных экономических знаний. Нам все рассказала простая картинка, на которой показан ход процесса во времени. Такая картинка получила название «карта хода процесса». Англоязычный аналог этого термина – run chart.

Мышление – это то, чем каждый из нас, слава богу, обладает от рождения. И пока что оно нас не подводит. Но что такое «статистическое мышление»? И зачем оно нам нужно (если нужно)? Такие вопросы могут возникнуть у читателя после знакомства с названием этого параграфа. Простых ответов на подобные вопросы нам дать не удастся. Поэтому вам придется довольствоваться сложными разъяснениями. Но прежде, чем мы попытаемся их дать, заметим, что сам термин «статистическое мышление» представляется не совсем удачным. Дело в том, что слово «статистический» у многих людей вызывает неприятие, поскольку напоминает об изучавшейся когда-то в институте дисциплине под названием «математическая статистика», которую большинство людей не помнит и побаивается.

Между тем под «статистическим мышлением» мы понимаем [3] Такое понимание не есть прерогатива авторов данной книги (подробнее см. ниже). подход к принятию любых решений как в жизни отдельного человека, так и на всех уровнях организации, причем решений как оперативных или тактических, так и стратегических. Более точно наше понимание сформулировано во врезке ниже.

Статистическое мышление – это умение принимать системные решения в мире, подверженном вариабельности.

Ниже мы постараемся расшифровать смысл приведенного определения, а здесь просто заметим, что статистическое мышление – это вовсе не использование статистических методов, по крайней мере в подавляющем большинстве жизненных ситуаций. Статистическое мышление – это точка зрения, позиция, взгляд на мир, помогающие принимать эффективные решения благодаря системному подходу к возникающим проблемам. Очевидна важность этой позиции, ибо если мы делаем ошибку любого типа – совершения или несовершения – т. е. вмешиваемся в процесс, когда этого делать не надо, или не вмешиваемся, когда это крайне важно, то процесс только ухудшается. Аналогичный результат возникает, если в процесс вмешиваются не те люди, кому следует это делать, и не вмешиваются те, кому следовало. Попробуем же разобраться в сути обсуждаемого подхода, для чего сначала бросим взгляд на историческую ретроспективу его возникновения и эволюции.

Поводом для возникновения статистического мышления послужила практическая задача борьбы с дефектами продукции, которая была поставлена перед молодым физиком Уолтером Шухартом (1891–1967), принятым в 1923 г. на работу в знаменитую Bell Laboratories (лаборатория того самого А. Белла, что изобрел телефон) [Нив 2005, Говард 1995, Адлер 2012]. Задача эта была связана с одной трудностью, возникшей в ходе телефонизации Америки. При тогдашней технологии прокладки телефонных сетей приходилось примерно через каждые 500 м вставлять в линию связи усилитель сигнала размером с письменный стол (полупроводниковых приборов, на которых построена вся современная миниатюризация, еще не было [4] Первый полупроводниковый (германиевый) транзистор был создан в той же самой Bell Lab и был впервые продемонстрирован публике летом 1948 г., за что его изобретатели – Д. Бардин, У. Шокли и У. Браттейн – получили Нобелевскую премию в 1956 г. ), закапывая его в землю. И все было бы хорошо, если бы не одно обстоятельство. Лампы в этих усилителях перегорали не по графику, а когда им вздумается. Из-за этого у бригад ремонтников возникали большие трудности. Не удавалось заранее определить требуемое число ремонтных бригад, их потребности в транспорте и запасах ламп для замены. Проблема заключалась в большом разбросе времени наработки до отказа усилительных ламп, и хотя завод-изготовитель определял нормативный срок непрерывной работы, лампы почему-то ничего не знали про требования ТУ и отказывали как попало. Естественно, возникало много вопросов. Например, почему разброс так велик и нерегулярен? И что можно сделать, чтобы ввести его в приемлемые рамки? Как наилучшим образом описывать само явление разброса времени работы ламп? И так далее. Стоит заметить, что это было одно из первых (хотя и далеко не первое) столкновение массового производства с проблемой вариабельности, т. е. разброса.

Некоторыми из этих вопросов и занялся У. Шухарт. С самого начала он был фанатиком применения статистических методов. Его коллега и друг Э. Деминг так писал об этом в статье, посвященной памяти У. Шухарта [Deming 1967]: «Управление качеством означало для него применение статистических методов всюду: от сырьевых материалов до готовых изделий и обратно – в разработке новых изделий, при пересмотре требований к сырью, в непрерывном цикле обработки результатов, получаемых при исследовании покупательского спроса и из других источников».

Хотя традиционный взгляд на контроль качества был обращен в то время на обнаружение и изъятие негодных изделий из партии продукции, У. Шухарт увидел возможность увеличения выхода годных изделий непосредственно в процессе производства. Профилактика, направленная на предотвращение брака или несоответствий, несомненно, важнее и полезнее, чем отбраковка, ибо отбраковка сама по себе не приводит к улучшению изделий: она лишь разделяет их на две группы – принимаемых и бракуемых. Качество как данной партии, так и будущих партий при отбраковке не меняется. В то же время профилактика, т. е. система мер, направленных на предотвращение появления некачественных изделий, ведет к улучшению будущих партий продукции.

Первое, до чего додумался У. Шухарт, размышляя над поставленными вопросами, было обнаружение двух принципиально различных источников разброса или вариабельности (изменчивости) [5] Далее мы используем в основном термин вариабельность как уже установившийся в литературе. показателей качества, к которым чувствителен потребитель.