Rambler's Top100
Просмотреть марку >>
О нас
Учителя и авторитеты
Они просто сделали это
Статьи по разделам
Приятное с полезным
События. Фотоальбом.
Книги и полезные ссылки
Гостевая книга
Обратная связь
Партнеры журнала
Карта сайта
Поиск

TOP



Кому и зачем нужны системное и статистическое мышление?

Шпер Владимир Львович – кандидат технических наук, консультант по надежности, статистическим методам и менеджменту качества, академик Академии Проблем Качества РФ, член Гильдии профессионалов качества, член Американского общества качества (ASQ), член Европейской сети по бизнес и индустриальной статистике (ENBIS), начальник сектора качества и надежности Всероссийского Электротехнического Института (ВЭИ), доцент Московского Института Стали и Сплавов, преподаватель школы менеджеров Московского Энергетического Института, член редколлегии журнала "Методы менеджмента качества", эксперт-директор по TQM Kinsmark Group.

В данной статье изложены основные идеи современного подхода к созданию конкурентоспособного бизнеса. Описана методология, существенным образом опирающаяся на статистическое мышление, под которым понимается умение диагностировать процессы с точки зрения их стабильности плюс умение принимать решение о том, надо ли вмешиваться в процесс, и если надо, то кому. Приведено большое количество примеров, иллюстрирующих применимость данного подхода к любым организациям.

Авторская версия статьи для журнала Менеджмент качества", № 1, 2008 г.

Жизнь коротка, наука обширна,

случай шаток, опыт обманчив,

суждение затруднительно.

Гиппократ

Все (или, может быть, почти все) организации на свете страстно хотят одного: преодолеть имеющиеся трудности и процветать в обозримом будущем. В некотором относительно узком смысле это можно назвать стремлением к конкурентоспособности. Точнее говоря, этого хотят не сами организации, а те люди, из которых они состоят. Это простое и понятное желание, к сожалению, трудно осуществимо, поскольку все организации, по крайней мере, в развитых странах, существуют в условиях жесточайшего прессинга со стороны 4-х факторов (4C):

         жесткой конкуренции (Competition);

         быстрых перемен (Changes);

         рынков, на которых правит потребитель (“Customer first”);

         компьютеризации (Computerization).

Вот несколько примеров.

Конкуренция благодаря тому, что принято называть глобализацией, стала всемирной, и, следовательно (поскольку есть большой выбор), чрезвычайно ужесточилась.  Американский журналист Томас Фридман в своей книге "Плоский мир"[1] приводит следующие факты: В 2003 году около 25000 налоговых деклараций американских налогоплательщиков были обработаны в Индии, в 2004 году это число выросло до 100000, в 2005 – до 400000 [1, с.19]; около 250000 индийцев работают сотрудниками американских колл-центров, отвечая на звонки клиентов со всего мира, предлагая продать кредитные карточки, мобильные телефоны или напоминая про просроченные платежи [1, с.34]; индийские отделения таких компаний, как "Циско системс", "Интел", "Ай-Би-Эм", Тексас инструментс", "Дженерал Электрик" зарегистрировали уже более 1000 патентов в США [1, с.41]; в Даляне (Китай) ведут свои операции "Дженерал Электрик", "Майкрософт", "Делл", "Эс-Эй-Ри", "Хьюлетт-Паккард", "Сони", "Эксэнчур" и др. [1, с.47]; и т.д. и т.д. – примеры можно продолжать почти бесконечно.

То, что мир меняется на глазах, видно также невооруженным глазом. Достаточно задуматься над тем, как совсем недавно мы жили без мобильных телефонов и ноутбуков; с какой скоростью изменяются, например, версии текстового редактора типа "Word"; как меняются авто, на которых мы ездим и т.д.

Чтобы убедиться в том, что сегодняшним миром управляют желания потребителя, тоже не надо особых усилий. Сегодня, когда я пишу эту статью, в новостях сообщают о том, что японские автомобили обгоняют по продажам американские на рынке США – эпоха Генри Форда, когда изготовитель решал, что нужно потребителю – ушла безвозвратно и не вернется. Потребители своими кошельками голосуют за то, что им больше по вкусу. И так происходит повсеместно и в большинстве отраслей.

Что касается компьютеризации, то "согласно данным компании "Gartner, Inc.", объем российского рынка персональных компьютеров вырос за 2006 г. почти на 22%, составив 6,88 млн. шт. (более 5 млн. настольных ПК и почти 1,9 млн. ноутбуков). …Согласно долгосрочному прогнозу до 2010 года российский рынок персональных компьютеров будет стабильно расти в среднем на 17% в год. … По мнению специалистов Мининформсвязи, к 2010 г. обеспеченность россиян компьютерами вырастет до 43 на 100 жителей" [2].

В этих условиях выживать, а тем более процветать становится весьма не просто. Хотя существует очень много мнений насчет того, как следует добиваться конкурентоспособности, одно из ключевых условий очевидно: 

- это "правильная" или "оптимальная" система менеджмента.

Такая система менеджмента должна быть в состоянии оптимизировать любые процессы в организации таким образом, чтобы достигались цели организации как целого (системный подход), и если бы нам удалось добиться, чтобы эти цели тоже были "правильными" или "оптимальными", то проблема была бы решена.

Мир ищет оптимальный путь создания такой системы менеджмента. Поиск идет одновременно по многим направлениям:

         Сами менеджеры ищут оптимальную систему менеджмента (достаточно упомянуть такие фамилии, как Альфред Слоун, Джек Уэлч, Эндрю Гроув, Билл Гейтс и т.д.);

         Многочисленные гуру Запада и Востока в разных областях ищут оптимальную систему менеджмента (Питер Друкер, Эдвардс Деминг, Питер Сенге, Том Питерс, Джим Коллинз, Тайити Оно, Масааки Имаи, Сигео Синго, Генити Тагути, Нориаки Кано, и др.)

         Специалисты по информационным технологиям ищут оптимальную систему менеджмента (отсюда разнообразные компьютеризированные системы управления, а ля MRP, ERP и т.п.).

Все вышеперечисленные дают свои ответы на вопрос о том, что такое оптимальная система менеджмента, как она устроена и как её следует выстраивать. Более того, все они по-своему правы,

однако обобщенный ответ также давно известен.

Питер Друкер сформулировал этот ответ так [3]:

         Не существует единственно правильной организационной структуры,
так же, как и

         Не существует единственно правильного способа управления людьми в организации

Каждая организация должна найти свой собственный путь, чтобы

         создать свою организационную структуру, соответствующую её задачам и целям, и

         построить свою систему направления людей с целью максимального использования их потенциала

Обратите внимание на термин "направлять" вместо привычного "управлять". Это – не опечатка или описка, а имеющее глубокий смысл отличие, ибо [3, с.40]:

"Людьми не надо "управлять".

Задача – направлять людей.

Цель – сделать максимально производительными специфические навыки и знания каждого отдельного работника"

Почему это так – тема отдельного разговора. Здесь я хотел бы (следуя П. Друкеру) лишь мимоходом заметить следующее. Мир идет в сторону, когда центр тяжести производимых ценностей смещается в сторону знаний ("Знание – Сила"). Носителем знаний является человек – работник умственного труда как мы говорили раньше. Знание, которое находится у него в голове – это его средства производства, которые принадлежат только ему, которые не принадлежат собственнику компании (организации), где он работает, и которые могут быть полностью использованы только по его собственному добровольному желанию. Поэтому надо "вообще отказаться от управления кадрами" [3, с.40], работники организации должны превратиться в партнеров – сотрудников [4].

Но как это сделать практически? Или, другими словами, что надо добавить или изменить в традиционном менеджменте, которым все пользуются, чтобы стать и быть конкурентоспособным в 21 веке.

Ответ на этот вопрос тоже давно известен, очень прост (на словах!) и проиллюстрирован на рис.1:

Надо перейти от треугольника менеджмента 20-го века к треугольнику менеджмента 21 века.

Или:

1.     Надо перейти от одержимости прибылью к одержимости качеством.

2.     Надо перейти от контроля и манипуляции людьми к пониманию человека.

3.     Надо перейти от погони за цифрами и показателями к пониманию систем и вариабельности.

В этой статье я рассмотрю первый и третий пункты из данного перечня, пункт 2 будет обсуждаться в последующих публикациях. (Сама идея треугольника менеджмента взята из так называемого треугольника Джойнера [5, с.56]).

От одержимости прибылью к одержимости качеством.

То, что большинство компаний мира, в том числе и российских, одержимо погоней за прибылью, более чем очевидно, и, вряд ли нуждается в специальных доказательствах. Прибыль – это деньги, без денег компания существовать не может. Это – ясно!

Но:

Компании существуют не ради денег, деньги – это просто средство осуществления задуманного.

Выступая перед группой новых сотрудников в 1960 (!) году  Дэвид Паккард (один из основателей знаменитой Хьюлетт-Паккард) говорил следующее:

"Я хочу прежде всего обсудить, зачем существует компания. Другими словами, зачем мы здесь? Я думаю, что многие ошибочно полагают, что компания существует просто для того, чтобы делать деньги. В то время, как это важный результат существования компании, мы должны взглянуть глубже, и найти действительную причину нашего существования. И по мере того, как мы исследуем этот вопрос, мы неизбежно приходим к заключению о том, что группа людей объединяется и существует как некий институт, который мы называем компанией. Теперь они способны совершить коллективно нечто такое, чего они не могли сделать по отдельности - они создают вклад в общество, фраза, которая звучит банально, но это фундаментально" (Цит. по статье: H.Eisenberg. Reengineering and Dumbsizing: Mismanagement of the Knowledge Resource. - Quality Progress, 1997, May, pp.57-64).

Может быть, одной из самых больших заслуг выдающегося американского консультанта по статистике (как он сам себя называл) д-ра Эдвардса Деминга было то, что он одним из первых обратил внимание человечества на парадокс Затраты - Качество. Суть парадокса очень проста: с давних пор было принято считать, что высокое качество требует роста затрат, и чем выше нужное мне качество, тем оно дороже. Если обозначить качество через Q (Quality), а затраты через C (Cost), то сказанное выше можно записать аналитически как

т.е. качество прямо пропорционально затратам. В условиях нашей страны это положение все годы Советской власти наглядно демонстрировал военно-промышленный комплекс: ему удавалось довольно долго поддерживать паритет с развитым миром в области вооружений за счет цены соответствующих изделий, которую просто не брали в расчет, пока для этого хватало ресурсов страны.


[1] Это как с едой: человек не может жить без еды, но ведь живем-то мы не ради того, чтобы есть. Хотя, конечно, есть и такие,  но вряд ли они составляют заметную часть человечества. Точно так же, есть компании, созданные только ради денег, но их доля столь же мала, как и живущих ради еды. В конце концов, хорошая компания – это всегда слаженный коллектив, работающий во имя некоторой цели. Вряд ли можно представить себе, чтобы такой целью было обогащение некоей личности.

Деминг, по-видимому, был одним из первых, кто понял, что такое соотношение вовсе не закон природы, а результат плохого менеджмента, о чем он и говорил японцам ещё в 1950 году, когда читал им свои знаменитые лекции  (см. Предисловие научных редакторов к книге [6]). Японцы попробовали создать новую систему менеджмента, и у них получилось. Оказалось, что при хорошем менеджменте имеет место обратное соотношение: чем выше качество, тем ниже затраты.

т.е. затраты обратно пропорциональны качеству. На рис.2 сделана попытка отобразить эту ситуацию графически. Из точки исходного качества можно двигаться двумя путями: снижая издержки (т.е. двигаясь влево по малиновой кривой) или повышая качество (т.е. двигаясь влево по желтой кривой). Путь снижения издержек соответствует одержимости прибылью и наиболее распространен в мире и сегодня. Двигаясь по этому пути, мы неизменно приходим к ухудшению качества. Путь повышения качества соответствует одержимости качеством. Двигаясь по нему, мы повышаем качество, одновременно снижая затраты.

Сам Деминг, в качестве пояснения, почему повышение качества приводит к снижению затрат, приводил рисунок с так называемой "цепной реакцией  Деминга" [5, с.56], которую я изобразил на рис.3 в виде замкнутой петли обратной связи, чтобы подчеркнуть бесконечную непрерывность данного процесса.

М.б., самый наглядный пример дают совсем недавние известия из автомобильного мира: компания Тойота, погнавшись за прибылью, резко снизила качество своих автомашин [6]. В различных интервью руководство компании признало, что, поставив перед собой цель стать производителем №1 в мире, компания не смогла обеспечить адекватного качества продукции, и в настоящий момент принимает энергичные меры по обеспечению качества машин. Между тем именно Тойота в течение многих лет демонстрировала всему миру правоту Деминга: достаточно было посмотреть на качество японских машин и их себестоимость [7]. И похоже американцы начинают понимать важность парадокса Затраты-Качество: "Крупнейший в США автомобильный концерн General Motors Corp. (GM) не намерен "тратить ни цента" для поддержания статуса производителя номер один по объемам продаж в ущерб качеству своей автомобильной продукции".

Один из наиболее известных американских авторов в области менеджмента качества Джеймс Харрингтон выразил проблему соотношения затрат и качества так: " Мы всегда говорили, что "Качество стоит денег", в то время как наши конкуренты за океаном постоянно говорят, что "Качество делает деньги". И они доказывают это постоянно.

И хотя многочисленные гуру по тому подходу, который в оригинале называется Производственной Системой Тойоты (TPS), а на западе и у нас, благодаря книге [7], получил название Lean Production = Бережливое производство,  в основном рассказывают про системы "канбан", "точно-во-время", 5S, 3Mu, "дзидока", TPM, и т.д. и т.п. – всё это лишь инструменты, реализующие правильную стратегию менеджмента. А правильная стратегия менеджмента, как это можно увидеть во всех книгах и статьях про Тойоту [7-12][1], как раз и состоит

(i) в одержимости качеством, которое, в частности, приводит к росту количества и прибыли;

(ii) в понимании системы и вариабельности процессов; и

(iii) в понимании человека и его роли в процветании любой компании. 


[1] Это только малая часть того, что переведено за последние годы на русский язык. Более представительный список литературы, в том числе на английском, см. в Предисловии к книге [8].

От погони за цифрами и показателями к пониманию систем и вариабельности.

Сначала чуть-чуть о системном подходе. На эту тему существует целое море литературы, и я остановлюсь только  на подходах Деминга и Питера Сенге [5, 13-15]. В целом, их основная идея, по крайней мере, как я её понимаю, состоит в том, что на выходе любой системы мы имеем результаты сложного взаимодействия компонентов системы между собой и с внешним миром, и эти результаты, в первую очередь, определяются тем, как эта система устроена. Другой способ выразить ту же самую мысль – это широко известное правило Деминга 94/6 [5, с.87], гласящее, что 94% проблем любой организации вызывается системой, и лишь 6% проблем можно отнести на долю отдельных элементов и/или исполнителей. Но за систему в целом отвечают в первую очередь её руководители, откуда и вытекает множество важных следствий, таких как необходимость отказа от авторитарного руководства и переход к лидерству, необходимость вовлечения сотрудников, внедрение методов командной работы, и т.д.

Системное мышление требует, чтобы руководители понимали, что оценка работы элементов системы должна выполняться в терминах вклада в цели всей системы, а не по значениям неких индивидуальных показателей – оптимальное состояние системы не совпадает с оптимальными состояниями её подсистем – грубо говоря, система всегда требует от своих частей согласованности и взаимной поддержки, а иногда требует и некоторых жертв ради общей выгоды. Хороший пример оптимизированной системы, на который часто ссылается Деминг – сыгранный оркестр, где дирижер – это руководитель, который координирует и направляет работу музыкантов к достижению общей цели – своей трактовке музыкального произведения. При этом трактовка этого произведения другими музыкантами, например, первой скрипкой, может не совпадать с дирижерской, но, выступая в оркестре он будет следовать за дирижерской палочкой. 

С другой стороны, дирижер никогда не будет давать первой скрипке указаний, как надо держать инструмент, каким пальцем прижимать струну и т.п. Фактически то же самое происходит и в хороших компаниях. При этом важной составляющей системного подхода оказывается понимание того, что сегодняшние причины и принятые решения могут отразиться на результатах системы с запаздыванием во времени, могут произойти в другом месте, могут усилиться или ослабнуть в зависимости от множества внутренних и внешних обстоятельств и т.д. Например, из сегодняшней жизни автомобильной Америки стало ясно, что в значительной степени тяжелое положение такого гиганта, как Дженерал Моторс, обусловлено теми решениями, какие много лет подряд принимало руководство этой компании в прошлом (см. на эту тему подробный материал в журнале "Большой Бизнес", 2006, №4(30), с.92-106), в результате чего сейчас компания вынуждена сокращать штат и увольнять людей.  Или пример из жизни современной Москвы: после строительства третьего кольца большинство пробок возникает не столько на самом кольце, сколько рядом: на въездах и съездах с него.  Т.е., большинство проблем возникли потому, что мы сами или наши предшественники создали именно ту систему, в которой мы с этими проблемами и сталкиваемся. Говоря словами П. Сенге: "…наши организации работают так, как сейчас, только потому, что мы сами работаем и думаем не лучше" [15, с.16].

Где же выход? И как практически принимать решения, не противоречащие тому, что выдает нам система? Для ответа на этот вопрос как раз и существует статистическое мышление, которое, вопреки широко распространенному мнению, вовсе не есть мышление с помощью статистики (статистика как таковая большинству сотрудников, и руководству в том числе, вовсе не понадобится), а есть основанный на теории вариабельности способ принятия решений о том, надо или не надо вмешиваться в процесс, и, если надо, то на каком уровне и с какой целью.

Что же такое теория вариабельности? Её основы были заложены Уолтером Шухартом в 1924 г. [16]. Основные положения этой теории можно кратко сформулировать следующим образом: все виды продукции и услуг, а также все процессы, в которых они создаются и/или преобразуются, подвержены отклонениям от заданных значений. Эти отклонения называются вариациями.

Вариации своим происхождением обязаны двум принципиально разным источникам, которые принято называть общими (common) и специальными (assignable) причинами вариаций.

Общими причинами вариаций называют причины, являющиеся неотъемлемой частью данного процесса и внутренне ему присущие. Они связаны с неабсолютной точностью поддержания параметров и условий осуществления процесса, с неабсолютной идентичностью условий на его входах и выходах и т. д. Другими словами, это — результат совместного воздействия большого числа случайных факторов, каждый из которых вносит весьма малый вклад в результирующую вариацию и влияние которых мы, по тем или иным соображениям, не можем или не хотим отделить друг от друга.

Специальные причины вариаций — те причины, которые возникают из-за внешних по отношению к процессу воздействий на него и не являются его неотъемлемой частью. Они связаны с приложением к процессу незапланированных воздействий, не предусмотренных его нормальным ходом. Другими словами, это — результат конкретных случайных воздействий на процесс, причем тот факт, что именно данная конкретная причина вызывает данное конкретное отклонение параметров/характеристик процесса от заданных значений часто (но далеко не всегда) и приводит к тому, что эту причину можно обнаружить без приложения каких-то исключительных усилий или затрат. Именно поэтому Шухарт и назвал эти причины assignable – т.е. такими, какие можно приписать конкретному воздействию.

Разделение причин вариаций на два указанных вида принципиально потому, что борьба с вариабельностью процесса в этих двух случаях требует различного подхода. Специальные причины вариаций требуют локального вмешательства в процесс, тогда как общие причины вариаций требуют вмешательства в систему.

Локальное вмешательство:

    обычно осуществляется людьми, занятыми в процессе и близкими к нему (т. е. это линейный персонал, линейные руководители и т. д.);

    обычно нужно примерно для 6% всех возникающих проблем (это выяснилось после многих лет применения данного подхода на практике, откуда и вытекает уже упоминавшееся правило Деминга 94/6, и все следствия из этого правила);

    неэффективно или ухудшает ситуацию, если в процессе отсутствуют специальные причины вариаций, и, напротив, эффективно, если они присутствуют.

Вмешательство в систему:

    почти всегда требует действий со стороны высшего менеджмента;

    обычно нужно примерно для 95% всех возникающих в процессе проблем;

    неэффективно или ухудшает ситуацию, если в процессе присутствуют специальные причины вариаций, и, напротив, эффективно, если они отсутствуют.

Когда люди не понимают теории вариабельности, они:

    видят тенденции там, где их нет, и не видят их там, где они есть;

    пытаются объяснить естественный разброс как особые события;

    необоснованно обвиняют и/или вознаграждают сотрудников;

    не могут эффективно спланировать будущее и улучшать систему;

    часто следуют знаменитому правилу: «хотели как лучше, а получилось как всегда».

Дело за малым — осталось организовать процесс мониторинга, направленный на постоянную диагностику ситуации. Он призван представить текущую информацию в такой форме, чтобы менеджменту было ясно, какие решения следует принимать на ее основе. В 1924 г . У. Шухарт предложил свое решение – простую диаграмму, которая сегодня известна всем нам как контрольная карта Шухарта (ККШ). Но прежде, чем мы обсудим несколько примеров ККШ, нам надо остановиться на ещё одной очень важной концепции: концепции операциональных определений.

Дело в том, что данное выше определение общих и специальных причин вариаций, хотя и понятно, но бесполезно с практической точки зрения. В самом деле, как с помощью такого определения можно ответить на вопрос: какие из возможных причин вариаций присущи процессу или системе, а какие — нет? К сожалению, подобных определений в самых различных сферах человеческой деятельности очень много. Причина их появления проста – многие слова повседневного языка неоднозначны, и потому разные люди понимают их по-разному. Например, что такое  "хороший", "плохой", "дефектный", "надежный", "однородный" и т. д.? Конечно, каждый человек может ответить на этот вопрос, но эти ответы могут оказаться и зачастую оказываются разными. Именно поэтому У. Шухарт, а затем и Э. Деминг постоянно уделяли внимание тому, как избавиться от неоднозначности понимания разными людьми одних и тех же слов. Для этого они и предложили использовать понятие "операциональных определений".

Операциональное определение — определение, понятное всякому разумному человеку, и которым можно воспользоваться на практике [17]. Иначе: это такие определения, которые понятны, для которых указан практический способ их однозначной реализации.

Рассмотрим знаменитый пример Деминга [5, 13]: что означает надпись на одеяле 50% шерсти? Могу ли я взять два одинаковых куска ткани, один из хлопка, другой из шерсти, сшить их вместе, и сказать, что это и есть полушерстяное одеяло? Или я должен добавить, что в полушерстяном одеяле хлопок и шерсть перемешаны равномерно. Но слово "равномерно" не операционально. Чтобы сделать его операциональным, я должен указать:

- каким способом, с какой точностью и в скольких точках я буду измерять процентное содержание хлопка и шерсти в моем одеяле,

- как я буду принимать решение с учетом разброса полученных значений (ведь в силу наличия вариабельности, ровно 50% у меня почти нигде не получится, где-то будет 50,3%, где-то – 49,5% и т.п.).

Работоспособность или действенность операционального определения проверяется только практикой его применения: если оно помогает людям в достижении целей системы — оно работает, если нет — то нет.

Теперь ясно, что для диагностики процессов и систем и принятия обоснованных с точки зрения статистического мышления решений нам необходимо иметь операциональное определение общих и специальных причин вариаций.

Операциональное определение общих и специальных причин вариаций

Общими причинами вариаций называют те причины, при которых все отклонения параметров/характеристик процесса на подходящей контрольной карте находятся внутри заданных границ и не обнаруживают ни серий, ни других неслучайных структур. В этом случае процесс называют статистически управляемым или стабильным.

Специальными причинами вариаций называют причины, которые на подходящей контрольной карте соответствуют либо выходящим за контрольные границы точкам, либо точкам обнаружения серий и/или других неслучайных структур. Если специальные причины вариаций присутствуют на контрольной карте, то процесс называют статистически неуправляемым или нестабильным.

Примеры ККШ проясняют приведенные выше определения.

На рис.4 показаны значения уровня дефектности (доля брака) для последовательных партий некоторой продукции. Аббревиатуры ВКП и НКП обозначают, соответственно, верхний и нижний контрольный пределы[1]. Точка № 6 сигнализирует о вмешательстве в процесс (специальная причина вариабельности). Если бы её не было, процесс был бы стабильным. Партии с уровнем брака, равным, например, 8% столь же "хороши", как и партии с нулем %, ибо внутри границ все точки равноправны – это просто случайные колебания, определяемые устройством данной системы.

На рис.5 приведены данные о травматизме на некотором предприятии за последние 13 лет. Из рисунка видно, что, начиная с 2000 года,  процесс стабилизировался, и что с этого момента система настроена в среднем на один несчастный случай в месяц. Если кого-то наказали, например, за 3 несчастных случая в августе 2003 года, то это решение ошибочно, и мы имеем типичный случай наказания невиновных[2]. Если кого-то поощрили за ноль несчастных случаев в соседнем сентябре, то это снова ошибочное решение - типичное награждение непричастных. Если руководство не устраивает ситуация, когда число несчастных случаев в месяц может меняться от нуля до четырех - то надо менять систему. 


[1] На рис.4 и на нескольких последующих рисунках нижний контрольный предел совпадает с нулевым значением (доля брака не может быть отрицательна), и поэтому не всегда помечается аббревиатурой НКП.

[2] Подразумевается, конечно же, что речь не идет о чьем-то злом умысле…

ККШ на рис.6 показывает, что в данном подразделении организации в среднем должно происходить 11 нарушений технологии в месяц, но искать причину постороннего вмешательства (и никогда виноватых) надо только в тех случаях, когда число нарушений превысит 25 (верхний контрольный предел). Вариабельность в интервале от 0 до 24 нарушений – так устроена наша система. Не нравится – меняйте, но это задача, по определению, высшего руководства, поскольку только оно отвечает за систему в целом.  Если же все точки находятся внутри верхнего и нижнего пределов, как показано на ККШ (рис.7), то процесс стабилен, и, если нас устраивают данные границы, то вмешиваться в процесс не надо никому.

Вопрос о том, устраивают нас или нет границы на ККШ, это вопрос о сопоставлении этих границ с установленными требованиями (например, допусками). Сегодня это принято называть анализом воспроизводимости процессов, но об этой стороне системного и статистического мышления мы поговорим в другой раз.

Рис.8 иллюстрирует ситуацию с другой точки зрения. Процесс, в котором присутствуют только общие причины вариабельности (т.е. все точки на ККШ находятся внутри границ),  остается вариабельным, но эта вариабельность стабильна во времени, что делает возможным предсказание поведения процесса, а это в свою очередь делает возможным управление им (ибо без предсказания - нет управления).

Процесс, в который вмешиваются посторонние силы (специальные причины) – по определению непредсказуем, ибо неизвестно что, где и когда вмешивается. Поэтому при наличии специальных причин вариабельности часто говорят о непредсказуемых процессах.

Отсюда как промежуточный результат вытекает последовательность действий любой организации, стремящейся к улучшениям: сначала надо привести ключевые процессы в управляемое (стабильное) состояние, а затем надо уменьшать их вариабельность, добиваясь одновременно их правильной настройки относительно заданных потребителем границ (допусков). При этом важно помнить, что

верхний и нижний контрольный пределы – это не допуска.

Верхний и нижний контрольные пределы – это голос системы или процесса, то, что система/процесс могут нам про себя рассказать, при условии, что мы умеем их слушать. А допуск – это голос потребителя. Важно понимать, что наши процессы не знают, что про них написано в нашей документации; они ведут себя так, как мы настроили соответствующую систему. А ККШ как раз и позволяет нам понять, совпадают ли наши желания с тем, что мы на самом деле построили.

Я не останавливаюсь в этой статье на вопросе о том, как рассчитываются границы на ККШ – это вопрос технический и не столь важный. Личный опыт автора говорит о том, что на предприятии в несколько тысяч работающих достаточно иметь 1-2 человек, умеющих рассчитывать границы на ККШ, но желательно иметь 100% персонала, знающих, что такое ККШ и понимающих смысл данной картинки (что собственно и называется статистическим мышлением).

Это должны знать и уметь применять все уровни любой организации.

Высшее руководство должно применять статистическое мышление для:

         анализа финансовых показателей;

         анализа физических показателей;

         анализа жалоб и рекламаций;

         анализа брака и уровня дефектности;

         анализа длительности производственного цикла и КДЦ[1];

         анализа количества несчастных случаев, невыходов на работу и т.д.

Менеджеры среднего уровня должны применять статистическое мышление для анализа всех элементов, входящих в показанную на рис.9 схему Исикава:


[1] КДЦ – это так называемый коэффициент добавленной ценности, очень важный показатель, который сегодня многие передовые компании мира применяют для оценки эффективности своих процессов. Вычисляется как отношение суммарного времени всех операций, добавляющих ценность к нашей продукции/услуге к суммарному времени производственного цикла (подробнее см., например, в [18]).

Рабочие должны применять статистическое мышление для ключевых характеристик продукции, в создании которой они участвуют.

Служащие должны применять статистическое мышление при оказании услуг или в ходе операций, в которых они участвуют и т.д.

И всем этим категориям вовсе не нужна статистика – им нужно всего лишь понимание картинки, которую называют ККШ, и понимание того, какие действия в каком случае надо предпринимать.

Что же касается техники расчета границ на ККШ, то для этого существуют многочисленные книжки, статьи, руководства и т.д. В частности, читатель может обратиться к серии статей в журнале "Методы менеджмента качества", в которых рассказано, как рассчитываются границы на самых часто встречающихся картах, и даны соответствующие ссылки на отечественную и зарубежную литературу [19].

И применять это надо во всех подразделениях и структурах организации – в производстве, в обслуживании, на складах, в логистике, в отделе информационных технологий, в бухгалтерии, и т.д., и самое главное – в управлении компанией.

К сожалению, я должен признаться, что за последние несколько лет работы с самыми разными предприятиями в самых разных регионах РФ, я, за редчайшими исключениями, не видел на российских предприятиях стабильных процессов. При сохранении такого положения ни о какой конкурентоспособности на мировом уровне говорить не приходится.

Ясно, почему это так. Руководители большинства российских предприятий поглощены, как я уже выше отмечал, погоней за прибылью, плюс отсутствие знаний о системном и статистическом мышлении у большинства сотрудников.

В подтверждение последнего ниже приведена диаграмма Парето, из которой ясно: только каждый пятый из опрошенных имеет представление о ККШ и правильном понимании стабильности процессов. 

Рис.10. Результаты опросов около 200 инженеров и менеджеров различных российских предприятий из разных регионов, собранные за время проведения занятий и семинаров[1]. Из сравнения ответов, например, на вопрос "Умеете ли Вы строить ККШ?" и "Знаете ли Вы, какой процесс называется стабильным?" ясно, что большая часть тех, кто положительно ответил на второй вопрос, имели в виду своё, основанное на здравом смысле, понимание стабильности, и не знают основ статистического мышления.    


[1] Полные результаты этого и других опросов на близкие темы можно посмотреть в статье Ващенко Н.В., Шпера В.Л., которая опубликована в 4-м номере журнала "Методы менеджмента качества" (2008).

Ещё один момент, на который хотелось бы обратить внимание, состоит в следующем: при внимательном рассмотрении ККШ не только позволяют нам отвечать на вопрос кому и когда надо или не надо вмешиваться в систему, но и могут помочь при анализе системы в целом, поскольку позволяют выявить присущие системе архетипы (устойчивые или повторяющиеся структуры поведения) [20]. 

Итак, ответ на вопрос, вынесенный в заглавие данной статьи, выглядит так:

системное и статистическое мышление нужно всем сотрудникам любой организации, но в первую очередь её руководству.

Если руководители российского бизнеса не овладеют основами этого подхода, то все наши мечты о конкурентоспособности на мировых рынках останутся  пустопорожними мечтаниями.

Эпиграф к одной из самых знаменитых книг по статистике – книге Даррелла Хаффа "Как врать с помощью статистики" [21] гласит:

"Статистическое мышление когда-нибудь станет таким же необходимым умением для знающего гражданина как способность читать и писать "

Герберт Уэллс

Японцам в значительной степени удалось добиться осуществления этих пророческих слов, и они получили конкурентное преимущество перед всем миром. Кто следующий?

Литература

  1. Фридман Т. Плоский мир: Краткая история XXI века. – М.: АСТ: АСТ МОСКВА:ХРАНИТЕЛЬ, 2006. – 601с.
  2. http://www.b2blogger.com/research/report/40.html
  3. Друкер П. Ф. Задачи менеджмента в XXI веке. – М.: "Вильямс", 2000. – 272с.
  4. Адлер Ю.П.  Восемь принципов, которые меняют мир. – Стандарты и качество, 2001, №№5-6, с.49-61.
  5. Нив Г.Р. Пространство доктора Деминга: Принципы построения устойчивого бизнеса. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 370с.
  6. Maynard M., Fackler M. A dent in Toyota quality. - www.iht.com/articles/2006/08/04/business/recall.php?page=1
  7. Вумек Дж., Джонс Д., Рус Д. Машина, которая изменила мир. – Мн., "Попурри", 2007. – 384с.
  8. Вумек Дж., Джонс Д. Бережливое производство: Как избавиться от потерь и добиться процветания вашей компании. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. – 273с.
  9. Лайкер Дж. Дао Тойота: 14 принципов менеджмента ведущей компании мира. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 402с.
  10. Оно Т. Производственная система Тойоты. Уходя от массового производства. - М.: Институт комплексных стратегических исследований, 2005. – 192с.
  11. Синго С. Изучение производственной системы Тойоты с точки зрения организации производства. - М.: Институт комплексных стратегических исследований, 2006. –312с.
  12. Монден Я. Система менеджмента Тойоты. – М.: Институт комплексных стратегических исследований, 2007. – 216с.
  13. Деминг Э. Выход из кризиса: Новая парадигма управления людьми, системами и процессами. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. – 370с.
  14. Деминг У. Э. Новая экономика. – М.: Эксмо, 2006. – 208с.
  15. Сенге П. Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающейся организации. – М.: ЗАО "Олимп-Бизнес", 1999. – 408с.
  16. Shewhart W. Economic Control of Quality of Manufactured Product. – Republished in 1980 by ASQ Quality Press. – 502P.
  17.  Wheeler D.J. Understanding Variation. The Key to Managing Chaos. – Knoxville , SPC Press, 1993. – 137 p.
  18. Джордж М.Л. Бережливое производство + шесть сигм: Комбинируя качество шести сигм со скоростью бережливого производства. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 360с.
  19. Адлер Ю.П., Шпер В.Л. Серия статей о ККШ: Методы менеджмента качества, 2003, №№1,3,5,7,11; 2004, №№2,3,6.
  20. Шпер В.Л. Статистическое мышление как инструмент системного анализа. - Методы менеджмента качества, 2006, №6, с.42-48.
  21. Huff D. How to Lie with Statistics. – N.Y., 1954, 1993. – 142P.

 Ключевые слова:

Конкурентоспособность, качество, системное и статистическое мышление, стабильность или управляемость процессов, вмешательство в процессы, операциональные определения, правило 94/6.

Высказаться

Перейти в библиотеку

Перейти на сайт Международной Гильдии Лидеров Перемен

 

 
Rambler's Top100
Рейтинг@Mail.ru
 
build_links(); ?>
Главная страница Написать письмо Поиск
 


© 2001-2016 Elena Markushina