Генри Нив - Организация как система. Принципы построения устойчивого бизнеса Эдвардса Деминга

4. Нам нужно знание о потенциальных возможностях систем и понимание потерь, которые возникают из-за запросов, требований, лежащих за пределами возможности системы; такие избыточные требования часто возникают вследствие использования управления по целям (см. главу 29).

Уровень потерь от использования методов управления по целям (MBO) также неизвестен и не поддается расчетам, но это потери, которые мы не можем терпеть. То, что способна производить стабильная система, определяется ее контрольными пределами. Если желанная цель находится вне этих границ, единственно разумный способ достичь ее – соответствующим образом изменить систему, а это – дело руководителей. Если всего лишь ставить цель, это вмешательство. Если требовать от людей выполнения чего-либо, выходящего за пределы возможностей системы, они могут выполнить это требование только путем обмана. Иногда цели действительно можно достигнуть, но лишь ценой увеличения вариабельности, с ущербом для качества функционирования системы как целого.

Заметьте, что не имеет смысла говорить о потенциальных возможностях системы, пока она нестабильна, т. е. пока ее поведение непредсказуемо. Только тогда, когда система приведена в состояние статистического контроля, появляется возможность определить ее потенциальную производительность.

5. Надо, чтобы статистики думали системнои понимали, что статистическая теория может играть в оптимизации системы жизненно важную роль (см. главу 8).

6. Нам надо знать, как взаимодействуют между собой различные силы, какой эффект система оказывает на работу людей. Взаимодействие сил может давать как позитивный, так и негативный эффект, оно может усиливать наши действия либо сводить их к нулю.

Нам нужно понимать зависимости и взаимозависимости между людьми, группами, отделениями, фирмами, отраслями промышленности и странами. В отличие от прошлых поколений, все, что происходит в мире сейчас, значимо для нас. Мы должны осознавать, что эти зависимости и взаимозависимости существуют и оказывают влияние на нашу работу, продукцию, услуги и качество. В противном случае у нас не будет защиты от опасности субоптимизации (см. также главы 8 и 15).

7. Нам нужно знать о различных видах неопределенностив статистических данных и понимать различия между вычислительными и аналитическими проблемами [76].

Нам нужны знания о различных источниках неопределенности в статистических данных. Как были получены эти данные? Совершались ли при этом ошибки в процессах формирования выборок? Наблюдались ли погрешности в измерениях, интервью, опросах? Какие были погрешности в ответах, какие ошибки обусловлены отказом от ответов?

Статистическая теория чрезвычайно важна для численных исследований и при планировании экспериментов в медицине, фармакологии, химической промышленности, сельском хозяйстве, лесном хозяйстве и других отраслях промышленности. Однако интерпретация результатов испытаний или экспериментов – это аналитическая проблема. Вывод о том, что конкретное изменение в процессе или процедуре либо, напротив, отсутствие каких-либо изменений будет более благоразумным выбором для будущего, есть предсказание.

8. Нам нужны знания о функции потерь, в особенности о функции потерь Тагути(главы 11, 12).

Функция потерь Тагути помогает нам двумя способами. Во-первых, учит тому, что качество нельзя определить в терминах соответствия требованиям, допускам (спецификациям) или требования «нуль дефектов». В пределах допусков или за их пределами всегда есть потери, которые можно уменьшить, уменьшая вариабельность. Во-вторых, рассматривая крутизну функции Тагути, мы получаем возможность судить о том, какие показатели качества требуют немедленного внимания менеджмента. Нельзя заниматься всем сразу, поэтому задача менеджмента – выявить критически важные задачи и работать над ними.

9. Нам нужны знания о создании хаосаи неконтролируемых потерях, возникающих из-за следующих друг за другом воздействий случайных сил или случайных изменений, которые по отдельности могут быть и неважными.

Здесь мы имеем в виду, в частности, уроки эксперимента с воронкой и мишенью (глава 5). Предположим, мы имеем дело с процессом, вариации которого из-за общих причин хотя и безусловно нежелательны, но не слишком опасны. Благие намерения уменьшить их, не обладая нужными знаниями, могут привести к проявлениям правила 2 или правила 3, а весьма возможно, и правила 4 с последствиями, которые мы наблюдали в главе 5. Если же проявления вариаций, вызванных общими причинами, более существенны, тогда негативные последствия проявятся быстрее или с бо́льшим эффектом, либо и то и другое вместе.

Вспомним два примера из главы 5. Во-первых, имеет место практика обучения рабочего рабочим. Во-вторых (что еще хуже), руководители и управляющие хотя и работают совместно, разрабатывая политику с максимумом стараний и наилучшими намерениями, но не используют преимуществ глубинных знаний, а следовательно, делают все, что только могут, для ухудшения положения. То же самое справедливо для министерств, а также различных комитетов и комиссий, и многие читатели подтвердят: расширение комитета не обязательно улучшает результаты его работы. Расширение комитета – это не тот путь, следуя по которому можно обрести глубинные знания.

Последствия этого наблюдения пугающие. Народное волеизъявление есть заслон от диктатуры, но дает ли оно правильные ответы? На самом ли деле палата епископов лучше управляет Церковью, чем это делает патриарх, которому доверена высшая церковная власть? История заставляет нас глубоко усомниться в последнем.

«Мы не можем вложить знания, Ах, если бы это было возможно!»

1. Почти каждое действие по управлению требует предсказания. Любой рациональный план, простой или сложный, требует предсказания относительно условий, поведения, сравнения эффективности различных процедур, материалов и т. п.

Положим, человеку нужен план, как он доберется сегодня домой, и для этого планирования ему нужны предсказания. Например, он предсказывает, что его машина заведется и будет ехать без поломок, – соответственно он и планирует. Или же предсказывает, что машина может сломаться, что приводит к построению другого плана. В качестве части этого другого плана человеку могут понадобиться предсказания относительно графика движения автобусов и поездов.

Или предположим, что для определенной цели мы используем метод А, но сейчас у нас появились некоторые свидетельства того, что метод В лучше. Должны ли мы отказаться от метода А в пользу метода В? Необязательно. Если он лучше, но ненамного, то игра может не стоить свеч. И даже если мы имеем некоторые свидетельства того, что метод В намного лучше, то, если эти свидетельства не вполне убедительны, мы все еще можем сохранить метод А, полагая, что перемена метода может принести больше вреда, чем пользы.