Цитаты из книги «Организация как система. Принципы построения устойчивого бизнеса Эдвардса Деминга»

Основная форма эксперимента с красными бусинами, которая демонстрируется на четырехдневных семинарах, остается относительно неизменной на протяжении нескольких лет. Из аудитории приглашаются добровольцы: • шесть заинтересованных рабочих (им не требуется каких-либо специальных навыков: они пройдут обучение и должны будут выполнять все требования без вопросов и жалоб); • два младших инспектора (им достаточно уметь считать до двадцати);

кие и мудрые идеи. Не дайте этой простоте ввести вас в заблуждение: смысл, который она несет, чрезвычайно важен.

Эксперимент «воронка и мишень» — это отличный пример того, как очень простое средство может продемонстрировать глубо

Извинительна в принципе (хотя и не на практике) та причина, что существует общая уверенность, будто тот, кто делает определенную работу, знает ее лучше, чем кто-либо другой. Так оно и есть по отношению к некоторой части этой работы. Но частичное знание — это неправильно, неверно. Идея иметь сотрудника, обучающего других, выглядит отлично. Но с течением времени результат будет уходить все дальше и дальше от желаемого. В этом случае мы действительно применяем правило 4 и участвуем в процессе, который статистики определяют как «случайное блуждание» с удалением от цели. Практика, когда рабочий обучает рабочего, может давать еще более плохой результат, если процесс обучения требует знания методов обучения: без их знания будет возникать дополнительное отклонение от цели. И все же наихудший эффект от практики, соответствующей правилу 4, возникает на высшем уровне руководства: «Еще хуже, когда руководители работают совместно, не используя принципов глубинного знания. Основываясь на правиле 4, они удаляются в безбрежную даль, стараясь при этом изо всех сил».

Деминг приводит три примера действия правила 4. Первый — это оператор, который старается достичь однородности, пытаясь сделать каждый предмет таким же, как предшествующий. Второй случай, непосредственно связанный с первым, — практика подбора цветов, когда каждая партия материала, или краски, или обрабатываемой фотопленки подбирается как можно более близко к предшествующей партии. Третий пример — практика обучения рабочего рабочим. Люди, участвующие в рабочем процессе, обучают новенького. Через три дня он уже «ветеран» и считается уже вполне готовым к обучению других новичков, которые, в свою очередь, через несколько дней обучают новое поколение. Почему так делается? Одна из причин очевидна: это дешево. Вспомним пункт 4 из четырнадцати пунктов: «Менеджеры заняты копеечными делами, они игнорируют огромные потери».

Полезным ключом к распознаванию проявлений действия правила 3 может быть наблюдаемое поведение системы, т.е. увеличивающаяся нестабильность с дикими скачками то в одну, то в другую сторону. Так как подобное поведение нежелательно, оно имеет тенденцию к проявлению только в том случае, если интервал времени, в котором протекает процесс, довольно велик. В качестве примера можно привести метания между левыми и правыми силами в политике или между свободой печати и цензурой. Учитывая, что вред, наносимый правилом 2, ограничен (это ни в коем случае не означает, что им можно пренебречь), а правило 3 проявляется достаточно редко, на практике самые серьезные проблемы может создать правило 4. Однако и оно коварно. В очень узком смысле оно и в самом деле уменьшает разброс. Если две рассмотренные выше предпосылки справедливы, то нельзя не согласиться с тем, что возможным способом минимизации среднего различия между произвольно взятыми исходами будет прицеливание воронки на точку предшествующего исхода. Но долговременный эффект такой локальной оптимизации мы уже видели на рисунке 16.

перед последней попыткой. К тому же, как мы видели, применение правила 3 вызывает настолько необузданное поведение системы, что на практике такое поведение будет быстро обнаружено, и даже если его причины не вполне понятны, будет принята другая стратегия. Тем не менее проявления действия правила 3 не так уж невозможно обнаружить. Пусть мы стреляем из винтовки, и, предположим, пуля попадает на один дюйм выше цели. Не таким уж и неразумным покажется решение целиться на один дюйм ниже мишени, а не на один дюйм ниже точки, в которую прицеливались перед этим. Глупо, но вообразимо.

Практическую иллюстрацию правила 3 найти не так легко. Основная причина этого заключается прежде всего в том, что правило 3 просто глупо. Основываясь на той же идее, что и правило 2, оно не принимает во внимание положение, в которое был нацелен прибор

Следовательно, ключевым становится вопрос, находится ли определяющий процесс в статистически управляемом состоянии или нет. Если да, тогда правило 2 вредно, если нет — оно может быть полезным. Поэтому важный момент в изучении того, что касается реакции на происшествие, ошибки, жалобы и т.д., — будут ли они частью системы? Иными словами, вызваны ли они некоторыми исключительными особыми причинами либо мы просто имеем дело с относительно высокими или низкими значениями, которые тем не менее находятся в пределах границ контрольных карт? В первом случае действительно нужны некоторые действия для выявления причины этого особого случая, чтобы постараться предотвратить его повторное проявление. В последнем же случае прямые действия на основе этих проявлений равносильны действию компенсационного прибора из примера компании Ford.

Так, в частности, если среднее процесса изменяется в некоторых пределах непредсказуемым образом, правило 2 позволяет отслеживать его особенности. Такое отслеживание не будет полностью безнадежным, если среднее изменяется на небольшую величину между шагами. Примером такого «гуляния» среднего как источника особых причин вариаций служит старение катализаторов и колебания содержания металла в руде. Конечно, результат с точки зрения разброса и близко не будет так же хорош, каким он был бы, если процесс мог быть поставлен под контроль, а правило 1 — применимо.