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.

---

«Частью деятельности компании Western Electric было изготовление оборудования для телефонных систем. Как всегда, проблемами становились надежность и качество: нужно было делать продукцию однородной, с тем чтобы на нее могли положиться потребители. Western Electric жаждала достичь такого положения дел, чтобы иметь возможность использовать в своей рекламе фразу “Похожи друг на друга, как два телефона”. Специалисты компании, однако, обнаружили, что чем сильнее они старались достичь воспроизводимости и однородности свойств продукции, тем худшим оказывался результат, т. е. тем большими становились различия и разброс свойств. Когда случался какой-либо дефект, погрешность или отклонение, они старались “отреагировать на них”, т. е. внести коррективы для устранения этих дефектов. Это была благородная задача. Да только имелась одна маленькая трудность: дела от этого шли не лучше, а хуже.

В конце концов эта проблема попала к Уолтеру Шухарту в Bell Laboratories. В ходе работы над нею Шухарт понял, что специалисты Western Electric допускали два основных типа ошибок.

1. Интерпретация ошибок, погрешностей и отклонений, предполагающая, что их вызвали некоторые особые, исключительные причины, в то время как на самом деле ничего исключительного и особого не наблюдалось. Иными словами, эти ошибки были результатом обычного действия системы, ее случайных отклонений, вызванных общими (обычными) причинами[18].

2. Интерпретация тех же ошибок, погрешностей и отклонений как проявления общих причин, в то время как на самом деле они определялись особыми (специальными, конкретными, исключительными) причинами.

Ну, и какая разница? И что нам это дает? Да все то, что отделяет успех от неудачи!

Шухарт решил, что в этом и заключалась причина проблем Western Electric. Специалисты этой компании не смогли понять различия между общими и особыми причинами вариаций; путая их, они ухудшали положение дел. Очень важно, чтобы мы поняли эти два типа ошибок. Конечно, никому не нравятся дефекты, ошибки, жалобы от потребителей, но если мы будем набрасываться на них без понимания их природы, то лишь ухудшим положение дел. Это легко доказать математически[19]».

Ниже в данной главе мы увидим знаменитый пример, в котором такое отсутствие понимания сделало «положение дел еще худшим».

Итак, целью работы Шухарта было улучшение качества за счет уменьшения вариации (изменчивости) – точно в соответствии со словами Деминга в начале этой главы. Как мы видели в главе 2, Деминг вскоре осознал, что идеи Шухарта применимы к значительно более широкому кругу проблем, нежели только к технологическим операциям. В последующие десятилетия, развивая идеи Шухарта, Деминг заложил основу своей философии менеджмента. В частности, фундаментальные доводы, приведшие его к отрицанию таких широко распространенных в менеджменте подходов, как управление по целям, аттестация персонала и использование произвольных численных норм и критериев (пункты 11 и 12), вытекают из концепции недопустимости вмешательства в стабильную систему (это будет проиллюстрировано ниже на примере автоматического компенсатора погрешностей, см. также главу 5).

Теперь рассмотрим, что Шухарт имеет в виду, когда говорит об управляемой (контролируемой) и неуправляемой (неконтролируемой) воспроизводимости, и, соответственно, что подразумевает под процессом, находящимся в управляемом (подконтрольном) и неуправляемом (неподконтрольном) состоянии. Идеи, отражающие сущность дела, нетрудны для понимания, однако имеют далеко идущие последствия.

Предположим, что в некотором процессе мы систематически регистрируем во времени результаты измерений. Измеряемыми величинами могут быть длина стального прутка после операции обрубки, или затраты времени на обслуживание машины, или ваш собственный вес до приема пищи, или процент дефектных (не попавших в допуски) в партии от поставщика, или коэффициент интеллекта, или время между выставлением счета и получением денег и т. д. На рисунках 5a–5d показаны четыре примера записи данных (карты текущих значений), регистрируемых в ходе измерений. В каждом примере время изменяется вдоль горизонтальной оси, а чем выше расположена точка на вертикальной оси, тем больше размер, длина, запаздывание и вообще все то, что мы регистрируем в этот момент.

На рисунках 5а и 5b изображен типичный пример того, что мы можем ожидать от процесса, находящегося в управляемом состоянии. Рисунки 5с и 5d явно указывают на процесс, находящийся в неуправляемом состоянии. А все четыре графика демонстрируют наличие вариаций в измерениях (поскольку без вариаций график был бы просто горизонтальной линией). Разница в том, что на рисунках 5а и 5b характер вариаций на самом деле сохраняется в течение всего периода наблюдений, в то время как на рисунках 5с и 5d имеются весьма заметные изменения в поведении вариаций во времени. Какое же значение это имеет для практики? Как оказалось, очень важное.

В примерах, приведенных на рисунках 5а и 5b, мы можем спрогнозировать будущие результаты этих процессов (конечно, без абсолютной определенности, ведь всегда может что-то случиться и испортить все дело). Но в случаях, представленных на рисунках 5с и 5d, мы не способны ничего предсказать, поскольку поведение выхода этих процессов изменяется совершенно непредсказуемым образом.

Несколько более формальная интерпретация того, что подразумевается под процессом, находящимся в статистически управляемом и неуправляемом состояниях, дается на отдельном листе с диаграммами, взятыми из документа компании Ford[20].

На рисунке 6 наглядно представлено статистическое распределение. Маленькие кубики, показывающие число измерений, располагаются вдоль горизонтали в соответствии с измеряемыми значениями. Совокупность таких кубиков и образует фигуру, называемую гистограммой.

Предположим, мы регистрируем все больше и больше данных (и, соответственно, подстраиваем вертикальную ось, чтобы гистограмма не вылезала за верх страницы). Тогда при некоторых существенных условиях, которые обсуждаются ниже, общая картинка стабилизируется и изменения в ней с приходом все новых и новых измерений будут практически незаметны. Она становится графическим представлением статистического распределения результатов измерений. Этот рисунок характеризует возможное поведение разброса результатов измерений. Данные и распределение на рисунке 6 интерпретировались как размеры некоторых образцов, но они могут точно так же интерпретироваться в контексте всех примеров, приводившихся выше, как и в миллионах других примеров.

Ключевая фраза для понимания рисунка 6 – «если сам исходный процесс стабилен» – напрямую связана с понятием статистически управляемого процесса. Идея заключается в том, что если в ходе измерений на процессы оказывает влияние некоторое постороннее воздействие (например, по отношению к приведенным выше примерам: настройка машины изменилась, норма обслуживания для механика по наладке увеличилась, вы сели на диету, ваш поставщик стал использовать сырье плохого качества и т. д.), то результаты измерений не могут рассматриваться как происходящие из одного и того же источника, и, таким образом, никакое стабильное распределение нельзя использовать для его представления. На самом деле, как мы увидим позже, определение стабильности, представляемое единственным фиксированным распределением, слишком идеализировано с практической точки зрения (позже мы будем ссылаться на эту искусственно-идеальную ситуацию как на представляющую идеально точную стабильность).

Как видно из рисунка 7, распределения могут отличаться во многих отношениях. Термин «положение» относится к положению среднего значения, «разброс» характеризует степень вариабельности относительно среднего, а «форма» указывает, например, расположены ли данные значения симметрично относительно среднего или, напротив, есть некоторые сжатия с одной стороны и растяжения с другой.

В терминах статистического распределения рисунки 8 и 9 соответственно определяют, так сказать, на глаз, что подразумевается под процессами, находящимися и не находящимися в статистически управляемом состоянии.

Процесс находится в состоянии статистического контроля (статистически управляемый процесс), если лежащее в его основе распределение остается практически неизменным во времени. Если же распределение изменяется во времени существенно и непредсказуемо, то говорят о процессе, вышедшем из-под контроля (ставшем неуправляемым).

Как ученый, Шухарт знал: во всем, что поддается измерению, обязательно есть вариации. Вариации могут быть крайне большими, ничтожно малыми или находиться между этими двумя крайностями, но они есть всегда[21].