Эдвардс Деминг «Выход из кризиса: Новая парадигма управления людьми, системами, процессами» , - М.: «Альпина Бизнес Букс», «Альпина Паблишерз», 2007
Купить книгу в интернет-магазине
Эта книга — для тех, кто уже понял, что бизнес нельзя вести традиционными методами, потому что мир изменился.
Эдвардс Деминг, выдающийся консультант XX в., один из авторов «японского экономического чуда», бросает интеллектуальный и нравственный вызов стереотипам традиционного менеджмента. Его революционная теория предлагает философию, методы и управленческие технологии, необходимые для построения устойчивого, эффективного бизнеса, обеспечивающего баланс интересов всех заинтересованных сторон: потребителей, сотрудников, собственников, поставщиков, общества в целом. Предлагаемые принципы и концепции иллюстрируются многочисленными примерами из различных отраслей промышленности, сферы услуг и управления.
Книга будет интересна руководителям всех уровней, предпринимателям, инженерно—техническим работникам, а также преподавателям и студентам организационно—управленческих и инженерных специальностей.
Разочарование в некоторых «замечательных» идеях
Цель замечательна, но метод безумен.
Приписывается отчету меньшинства (республиканского
в Объединенном экономическом комитете
Wall Street Journal, 15 March 1977
Для каждой проблемы существует решение:
простое, изящное и неверное.
Реклама компании Mobil Oil, 1972 г.
(Возможно, заимствовано у Х. Менкена, который сказал:
«Для каждого сложного вопроса существует простой ответ,
и он неверен».) — Цит. по Business Week, 21 April 1980
Основные принципы, применяемые здесь. Примеры, приведенные в этой книге, свидетельствуют о непонимании людьми четырех основополагающих принципов:
- Несколько точек в группе должны находиться выше среднего показателя группы.
- Не все точки будут лежать на средней линии (за исключением редких совпадений).
- Редко когда состояние статистической управляемости сопровождается вариациями качества и количества, однако скачки точек вверх и вниз удовлетворяют критерию случайности. Другими словами, вариации стабильны. Контролируемая характеристика качества стабильна, постоянна; она воспроизводится час за часом (глава 11). Ответственность за уменьшение вариаций и за более подходящие значение точки настройки почти целиком лежит на менеджменте.
- Существуют не только специальные, но и общие причины потерь и вариаций, обусловленные системой, если только система существует (глава 11).
Первые два принципа могут вызвать у читателя недоверие: а не шучу ли я? Вовсе нет. Печальная правда состоит в том, что большинство административных работников и менеджеров Америки игнорируют все четыре постулата.
Пример 1. Некоторые люди демонстрируют результаты выше средних
Во время деловой встречи президент компании решил показать мне, как у него организована техническая обработка данных. В одном из помещений находились около 60 женщин, занятых подготовкой перфокарт. Я спросил его, какова частота появления ошибок при набивке, и к моему приятному удивлению, он знал ответ. Он был на один шаг впереди большинства, которое утверждает, что у них нет ошибок вообще или что здесь нет места ошибкам. По его словам, среднее число ошибок равнялось 3 на 100 карточек. По средам он получает отчет, составленный по данным проверки, где указано количество ошибок, допущенных каждой женщиной за предшествующую неделю.
И тут руководитель поделился своей замечательной идеей по управлению персоналом: он беседует с каждой женщиной, число ошибок у которой за предшествующую неделю превысило среднее значение.
«Но это означает, что вы беседуете примерно с тридцатью женщинами еженедельно?» — спросил я. «Да, — ответил он, — это примерно та самая цифра. Как вы догадались?»
Тогда я рассказал ему о недавнем письме, полученном редактором лондонской Times. Адресант изучал отчет Министерства здравоохранения, из которого было очевидно, что вес половины детей в Соединенном Королевстве находится ниже среднего значения. Позор для нации! Мы должны сделать что-нибудь для поддержки наших детей.
Мой слушатель посмеялся этой шутке, но так до конца и не понял ее, ведь его способ контроля попадает в ту же самую ловушку, приводя к росту числа ошибок, а не к их уменьшению.
Не подозревая об этом, он неделя за неделей просто случайно отбирал группу женщин из 60 работающих. С помощью нескольких простых статистических приемов он смог бы узнать, какие из женщин нуждаются в помощи, если такие были (например, в лучшей подготовке, в переводе на другую работу).
«Насколько эффективны оказались ваши усилия?» — спросил я его. Ответ был предсказуем: он был разочарован — никаких улучшений. Хуже того, знал он это или нет, его усилия приводили лишь к разочарованию и создавали трудности.
Пример 2. Конечный продукт — рафинированный сахар. Исходные материалы — в основном сахар-сырец и морская вода. Стоимость воды — важный фактор, поскольку фабрика расположена в бухте и не имеет источника пресной воды, пригодной для очистки сырца. Приходится опреснять морскую воду, удаляя из нее соль и другие химические элементы.
Цель: Снизить потребление морской воды до 3,5 тонн на тонны конечного продукта.
Метод (неверный): Исследовать условия в любой день, когда это отношение было выше, чем 3,5.
«Откуда взялась цифра 3,5?» — спросил я.
«Мы провели совещание и решили, что можем соответствовать этому значению», — ответили мне.
Посетив фабрику по приглашению менеджмента, я увидел информационный стенд с набором планок зеленого и красного цвета, по одной для каждого дня месяца. Зеленая планка указывала на то, что отношение морской воды к рафинированному сахару было ниже 3,5. Красная планка свидетельствовала о противоположном. Производственных рабочих ежедневно информировали о значении этого отношения в предшествующий день. Красная планка вызывала переполох среди персонала, они пытались понять, что они сделали неверно накануне. Естественно, выискивались всевозможные объяснения, сопровождавшиеся попытками корректирующих действий, и все они были неверными. Если следующий день оказывался «зеленым», рабочие ликовали при мысли о том, что обнаружили причину потерь, и все для того, чтобы увидеть вернувшуюся красную планку через день или два или, возможно, две или три красные подряд.
Цифра в 3,5 тонны воды на тонну сахара, хотя и была согласована со всеми людьми на производстве, оставалась все же количественной целью без какого- либо плана по ее достижению, за исключением попыток обнаружить, что шло не так в те дни, когда цель не достигалась. Принятый план содержал в себе ту же самую ошибку, какую мы видели в примере 1 в главе 11, где неоправданно большие потери были обусловлены зарегулированностью (ошибка № 1 на стр. 281) или недостаточным регулированием (ошибка № 2) — тернистый, расточительный, сомнительный путь к улучшениям, если они вообще тут возможны, не говоря уже о невозможности создать оптимальные условия работы.
Лучшим планом стало бы формирование рабочей группы для изучения процесса и внесения изменений, на основе знания закономерности протекания химических процессов, правильно применяя методы планирования эксперимента.
Карта дневного потребления воды на тонну сахара указала бы на специальные причины, если бы они присутствовали, и зарегистрировала бы улучшения.
Следует заметить, что для получения данных, нужных для понимания и улучшения процесса, не всегда необходим эксперимент. Температура, естественно, будет меняться: ничто не постоянно. Можно заложить принцип непрерывного контроля температур для ряда растворов, процессов и операций смешивания. Можно заложить непрерывный контроль давления. Можно заложить непрерывный контроль скорости. Однако и периодические замеры дадут тот же результат. Техническая оценка воздействия высокой или низкой температуры, высокого или низкого давления и т. д. может дать ключ к совершенствованию процесса. Это дешевле и проще, чем эксперимент, предусматривающий измерение множества параметров. Мой друг, д-р И. Нисибори из Токио, первым обратил мое внимание на экономичность и эффективность наблюдений за естественными вариациями, оставляя эксперименты для решения тех проблем, когда не удается ограничиться простым наблюдением. То же самое уже давно было озвучено моим другом д-ром Хью Хамакером, много лет работающим на корпорацию Philips в Эйндховене.
Другими словами, в этой книге есть множество примеров, которые призывают читателя: используйте существующую информацию!
Пример 3. Спеша на встречу с клиентом, на дороге вблизи Ланкастера я обнаружил, что в машине изношен ремень вентилятора и требуется его срочная замена. Во время ремонта я заметил на стене плакат:
Лучший механик месяца, добившийся максимального удовлетворения потребителей
Том Джонс
Что такое «максимальное удовлетворение потребителей?» — спросил я у мастера.
«Минимальное количество жалоб от клиентов. Наименьшее за месяц количество повторных обращений».
Затем между нами состоялся следующий диалог:
В. Этот показатель бывает когда-либо нулевым для кого-нибудь из механиков?
О. Часто.
В. Чему равно среднее значение за месяц на человека? Храните ли вы какие-либо записи?
О. Нет, но у меня есть хорошее внутреннее понимание этого среднего. Конечно, есть ситуации, когда приходится проявлять определенную осторожность. Например, эти новые карбюраторы. Их трудно отрегулировать. Я не учитываю жалобы на эти новые карбюраторы.
В. Все ли механики демонстрируют одно и то же среднее значение из месяца в месяц?
О. Да. Оно, конечно, варьируется, но у всех примерно одно и то же. (Мне следовало спросить его: откуда вы знаете?)
В. Есть ли хоть один механик, имя которого из месяца в месяц не попадает на стену?
О. Отсутствие не бывает долгим; они все равно возвращаются.
В. Что вы делаете, если два человека добиваются одинакового результата за месяц?
О. Мы вывешиваем имена обоих.
В. Откуда вы знаете, что они одинаковы, если не ведете записей?
О. Я очень хорошо знаю, как люди работают.
В. Появлялось ли чье-то имя на стене особенно часто на протяжении года или двух?
О. Нет, они чередуются естественным образом.
В. Добивался ли кто-либо нуля жалоб два месяца подряд?
О. Да, это случалось.
В. Как вы думаете, эффективна ли эта система признания заслуг?
О. Ну, так было только вначале, в течение нескольких лет. Сейчас она никого не волнует. Я думал, что мастер спросит меня, чем вызвана моя заинтересованность, но он не задал этого вопроса. Из его ответов я бы заключил, что такая система признания заслуг схожа с лотереей. Его ответы были случайными. Конкретные данные, возможно, смогли бы удовлетворить критерию случайности. Давайте посмотрим на некоторые следствия случайности (состояния статистической управляемости ).
Для общего среднего, равного двум жалобам на человека в месяц, вероятность не получить жалоб в течение месяца составляет е –2 = 1 / 7,4. (Этот расчет основан на предположении, что жалобы независимы.) Для общего среднего, равного трем жалобам на человека в месяц, эта вероятность составит е –3 = 1 / 20 в месяц. Полученные вероятности показывают, что если кто-то достиг состояния статистической управляемости со средним показателем одна или две жалобы в месяц, то ему нужно просто проявить терпение, чтобы дождаться почестей. На деле он может даже стать человеком месяца два раза подряд. Если он заслуживает этого сейчас, у него неплохие шансы получить признание и в следующем месяце. Хотя, возможно, ему придется долго ждать просто в силу случайности.
В итоге мы имеем систему, которая по замыслу должна улучшать качество обслуживания. На самом деле (если ею никто больше не интересуется) она ничего не дает. Или (предполагая, что люди заинтересованы и стараются попасть на доску почета) даже ухудшает мораль и качество обслуживания.
Пересмотр морали. Студент Нью-Йоркского университета , прослушав курс по теме данной главы, прислал мне следующую цитату с припиской «Отныне я иначе смотрю на награды великим генералам».
Что же касается гения великих генералов, вот история о том, как Энрико Ферми однажды спросил генерала Лесли Гроувза, сколько генералов можно было бы назвать великими. Гроувз ответил, что около трех из каждой сотни. Ферми спросил, как генералы получают это звание, и Гроувз ответил, что любой генерал, выигравший пять больших сражений подряд, может быть с полным основанием назван великим. Это было в середине Второй мировой войны. «Ладно, — сказал Ферми, — предположим, что противоборствующие силы в большинстве баталий примерно одинаковы, тогда шансы генерала победить в сражении равны один к двум, в двух сражениях подряд — один к четырем, в трех — один к восьми, в четырех — один к шестнадцати, в пяти — один к тридцати двум. Итак, генерал, вы правы, примерно три из каждых 100. Математическая вероятность, никакой гениальности» (Джон Киган, The face of Battle, Viking, 1977).
Пример 4. То в одном, то в другом деловом журнале можно прочесть о том, что некий промышленный концерн принял решение сменить рекламное агентство, если объем продаж какого-то продукта или продуктовой линии будет снижаться два года подряд.
Сейчас каждый, кто раньше пытался измерить влияние рекламы неподходящими статистическими методами, осознал, какое число факторов может влиять на уровень продаж или долю рынка. Успешная или провальная рек-лама лишь один из этих факторов, и приписывать неудачу только рекламному агентству, когда существует море других возможных причин, — значит ткнуть пальцем в небо. Более подходящим для этой системы названием была бы лотерея, в которой рекламному агентству дается шанс: можно выиграть, но можно и проиграть.
И кто-то ведь получает повышение за подобную великую идею. Он может одурачить коллег, которые будут полагать, что это повышение заслуженное. Самого получившего повышение тоже вряд ли можно убедить в обратном.
Пример 5. Ошибки при анализе затрат/выгод. Анализ затрат/выгод требует определения величины З/В, где З — дополнительные затраты на реализацию плана, а В — дополнительная выгода. Идея привлекательная, но будьте осторожны.
1. Затраты иногда неуловимы; их трудно оценить. Например, никто не знает стоимости дефектной детали (например, телевизионной трубки), попавшей к потребителю. Покупатель, недовольный недорогим изделием (например, тостером), может повлиять на решение относительно крупного контракта и позаботиться о том, чтобы его получил другой изготовитель.
2. То же самое относится к выгодам. Выгоды даже труднее оценивать в долларах. Однако, сравнив выгоды, иногда можно составить шкалу ранжирования выгод[1].
Если вы не можете удовлетворительным образом оценить числитель или знаменатель дроби, вы не сможете определить ее величину. Это тот частый случай, когда анализ затрат/выгод невозможен.
Я бы не советовал применять анализ затраты/выгоды при проектировании продукции, использование которой может вызвать риск жизни или здоровью.
[1] Jerome E. Rotherberg, «Cost / benefi t analysis», being Ch. 4 in Vol. 2 of Handbook of Evaluation, edited by Elmer L. Struening and Marcia Gutt entag (Sage Publications, Beverly Hills, Calif., 1975), pp. 53–68. — Прим. авт.
Фото: freeimages.com
