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

• Название: Организация как система. Принципы построения устойчивого бизнеса Эдвардса Деминга
• Автор: Генри Нив
• Жанр: Управление, подбор персонала
• Год: 2014
• ISBN: 978-5-9614-3317-3

Книга доктора Генри Нива, ученика, близкого друга и коллеги доктора Деминга, считается, по общему мнению, лучшей интерпретацией учения Деминга о новом менеджменте.

Принципиально иной, гуманистический взгляд на менеджмент, развитый доктором Демингом во второй половине прошлого века, гармонично объединяет цели владельцев бизнеса, менеджеров и остальных сотрудников. Лозунг нового менеджмента «Выигрывают все» отражен в знаменитых 14 пунктах и теории глубинных знаний.

Методы и подходы доктора Деминга универсальны. Они применимы как для банков и крупного бизнеса, так и для малых предприятий и организаций; с успехом работают в промышленности, сфере обслуживания, здравоохранении, образовании, страховании, торговле, государственном управлении и т. д.

Книга адресована руководителям и предпринимателям, а также преподавателям и студентам экономических специальностей.

3-е издание.

---

Кроме «смертельных болезней» имеется также целый парад препятствий. Некоторые из них так же опасны, как «болезни», но большинство из них легче устраняются (N.B.: легче, но не легко).

Препятствия

Надежды на пудинг быстрого приготовления[14]

«Приезжайте, проведите с нами денек и сделайте для нас то же, что вы сделали для Японии».

Предположение, что, разрешая текущие проблемы, вводя автоматизацию, приспособления и новые машины, мы преобразуем промышленность

Качество нельзя купить за деньги (см. Предисловие автора и главу 17 данной книги).

Поиски примеров

Примеры не учат ничему, если они не рассматриваются при помощи теории. Многие люди просто ищут примеры, чтобы скопировать их (см. главу 16).

«У нас другие проблемы»

Может быть, но принципы, которые помогают решить их, универсальны.

Устаревшие подходы в школах бизнеса

В школах бизнеса студентов учат, что есть такая профессия «менеджер» и что они уже вполне готовы занять руководящие посты. Это жестокий розыгрыш, шутка. В школах учат лишь тому, как занять пост в компании, но не как управлять ею[15].

Недостаточное обучение статистическим методам в промышленности

Доверительные интервалы, критерии значимости и т. д. в лучшем случае расскажут нам о том, что мы уже имеем. Предполагать, что они получены для предсказания и планирования, было бы обманом и уводило бы с верного пути.

Использование военного стандарта 105D и других таблиц для проведения выборочного приемочного контроля

Эти стандарты исходят из предпосылки, что существует «приемлемый уровень качества», и таким образом отрицают потребность в улучшениях (см. главу 21).

Наш отдел управления качеством занимается всеми нашими проблемами качества

Занимался бы, если бы мог! (См. главы 21 и 22.)

Наши проблемы связаны исключительно с качеством работы сотрудников

Приятное заблуждение. Это как раз система мешает сотрудникам работать полноценно, причем сама она находится в ведении руководителей и управляющих (см. главы 4 и 28).

Фальстарт

Очень сильно связан с последствиями вышеупомянутых надежд на пудинг быстрого приготовления и «мы внедрили управление качеством». Массовое обучение статистическим методам, кружки качества, сбор предложений, программы участия персонала и т. д. – все это попытки «срезать углы» на пути к качеству. Здесь нет коротких путей.

«Мы внедрили управление качеством»

Для качества важны не методы, а знания. Методы и оборудование можно внедрить, знания и понимание – нет.

Напрасные надежды на компьютеризацию

Компьютер может быть благословением. Он же может быть проклятием. Компьютер просто хранит данные. Если их не использовать, там они и останутся.

Предположение о том, что соответствие техническим требованиям – это все, что нужно

Границы допусков, требования ТУ – это еще не все. Соответствие требованиям может удовлетворить потребителя, не более. Это предположение – барьер на пути к улучшениям (см. главу 11).

Заблуждение теории «Нуль дефектов»

Компании разорялись, хотя делали продукцию без погрешностей и дефектов (см. также предшествующий пункт).

Неадекватные испытания прототипов

Прототип единичен, его параметры искусственно приближены к номинальным. Без знания вариаций, изменчивости нельзя прогнозировать (см. главы 16 и 18).

«Любой, кто приходит нам помочь, должен понимать в нашем деле все»

Почему? Люди, компетентные в данном деле, знают всё, за исключением того, как его улучшить. Улучшение требует нового типа знаний. И людям в компаниях предстоит произвести эти улучшения путем объединения нового знания с тем, которое они уже имеют.

Данный список «болезней» и препятствий – ни в коем случае не исчерпывающий. Многие читатели в состоянии предложить добавления, которые особенно согласуются с их областью деятельности в их собственной стране. Например, Джон Косс (из консультационной компании PQCS) представил мне перечень «болезней» и препятствий, типичных для Великобритании (некоторые из них вполне могут быть применимы и к США, а также к другим странам):

• нежелание учиться у других;

• классовые различия и антагонизм;

• слишком большое число бухгалтеров и слишком малое – инженеров и статистиков;

• взгляд на образование и подготовку кадров как на издержки, а не на инвестиции;

• чрезмерная оглядка на традиции.

Глава 4 Вариации (изменчивость) и управление процессами

Если бы мне пришлось выразить мое послание к менеджменту всего в нескольких словах, я сказал бы: «Вся суть – в уменьшении вариаций».

Деминг также много говорит об «ужасающих примерах» непонимания опасности вариаций, которые он наблюдал на практике. Вот один такой пример из моего собственного опыта в Англии.

В один из дней конференции делегатов пригласили побывать на фабрике. Компания, которую я посетил, известна в Великобритании и за рубежом как производитель оборудования и товаров для быта.

Мне рассказали, что компания недавно ввела у себя статистическое управление процессами (SРС). Само по себе это уже настораживало[16]. Контрольные карты обрушивались на меня дюжинами. Я осведомился, как принимались решения о том, какие процессы и изменения в этих процессах должны быть поставлены под контроль. Оказалось, что соответствующие предложения были результатом своего рода мозгового штурма, а затем эксперты голосованием определяли относительную важность факторов. Я не захотел комментировать ситуацию в тот момент, поскольку гораздо больший интерес представляло сказанное потом. После того как список был готов, он тщательно изучался для выявления тех факторов, которые были «пригодны» для статистического управления. Я был заинтригован: что же означает «пригодный для статистического управления»? Хотя у нас были некоторые трудности в попытках найти общий язык, мне наконец удалось выяснить, что термин «пригодный для статистического управления», очевидно, означает то же, что «находится в статистически управляемом состоянии» или «статистически управляемый процесс».

«А что же случилось с теми процессами, которые оказались “непригодными” для статистического управления?» – спросил я. Ответ был примерно следующим: «Ну да, все мы понимаем, что у нас много оборудования на выброс, совершенно не удовлетворяющего современным требованиям. Мы также знаем, что его следует отправить в металлолом и заменить более современным. Поскольку мы намерены ввести статистическое управление на всех наших процессах, то приобретаем новое оборудование, которое будет пригодным для этого». Довольно неуверенно я осведомился, понимают ли они, что если процесс статистически неуправляем (или, что то же самое, «непригоден для статистического управления процессами»), никто не в состоянии правильно оценить его воспроизводимость. Как я и ожидал, вопрос был встречен удивленно-растерянным молчанием и печальными взглядами: всем стало ясно, что я ничего не понимаю в этом деле.

В конце концов я сумел завладеть вниманием одного достаточно высокопоставленного сотрудника и осторожно, насколько мог, высказал предположение, что, вполне возможно, компания тратит миллионы фунтов стерлингов на новое оборудование, в котором, возможно, совсем не нуждается. Реакция на мои слова была, мягко говоря, прохладная.

Печально то, что, хотя компания «ввела у себя статистическое управление», ее сотрудники ничего не знали о работах Уолтера Шухарта, который, как мы видели в главе 2, сделал прорыв в понимании проявлений и причин вариаций и изобрел контрольные карты еще в 20-е гг.

Я рассказал эту историю нескольким людям. И многие из них могли рассказать мне почти то же самое. Поэтому прискорбно наблюдать, как часто наилучшие намерения и огромные усилия и суммы тратятся впустую. Причина проста: два обстоятельства – незнание и неправильное обучение – естественным образом усиливают и поддерживают друг друга, непрерывно ухудшая состояние дел[17]. Мы вернемся к этой истории позднее, когда начнем лучше понимать, где и в чем ошиблась компания.

Давайте более глубоко рассмотрим раннюю работу Шухарта и историю ее возникновения. Около восемнадцати месяцев Шухарт проработал в Western Electric (это было еще до работы в данной компании Деминга во время каникул в 1925 и 1926 г.), а затем перешел в только что основанную лабораторию фирмы Bell Laboratories в Нью-Йорке. И возможность рассказать об этой истории я предоставляю Демингу: именно в таком виде ее услышала аудитории в Версале (Франция) 6 июля 1989 г. (см. буклет BAD «Глубинные знания»).