1. Процесс спроектирован так, что доля дефектных изделий практически постоянна. В общем-то это не редкость. Например, 12 палет штампуют детали по кругу. Одна из них выходит из строя. Остальные 11 продолжают работать. Продукция на выходе будет иметь одну дефектную на каждые 12 штамповок; 1/12 равна 8,3 %, что свидетельствует о нахождении в опасной близости от среднего 8,8 % на карте.
2. Приведенные на карте данные ничего не значат.
Первую версию мы (Дэвид Чамберс и я) отвергли, поскольку детально знаем процесс и сопутствующие ему условия. Второе объяснение кажется нам более правдоподобным. Контролер не чувствовал себя в безопасности, он боялся. По заводу прошел слух, что управляющий закроет завод и уволит всех, как только доля дефектных изделий при окончательной приемке достигнет 10 %. Контролер пытался сохранить работу для 300 человек.
Где бы ни появился страх, мы получим ложные цифры. Организация живет в соответствии с теми представлениями, которые формируются в головах ее сотрудников. Действительно ли этот менеджер высказывал такую угрозу и собирался исполнить ее? На самом деле это не имеет никакого значения. Мы проинформировали высший менеджмент о найденном нами объяснении – страхе. Проблема исчезла, когда управляющий заводом перешел на другую работу, а его сменил новый менеджер.
Еще про страх. Гистограмма на рис. 24 просто вопиет об ошибке. Она сообщает нам, что контролер исказил данные. С такой гистограммой можно столкнуться где угодно, практически каждый день. Измерения сконцентрированы как раз внутри допусков и сопровождаются разбросом в данных. Возможные причины для такого искажения очевидны:
1. Контролер пытается защитить тех, кто производит данную деталь.
2. Он не уверен в исправности своего инструмента – опасается, что может ошибочно забраковать деталь; что, если бы инструмент был в порядке, деталь была бы принята.
3. Он не уверен в том, что рабочий правильно пользуется инструментом, что, конечно же, связано с причиной № 2.
Еще один пример ошибочного контроля вследствие страха. На рисунке 25 показано распределение измеренных в процессе производства значений. Нижняя граница допуска равна 6,2 тысячных дюйма; верхняя граница отсутствует. Дефектных единиц не зарегистрировано. Обратите внимание на пик при 6,3 тысячных дюйма. Был ли брак? Никто и никогда не узнает об этом.
Никто не хочет приносить плохие вести.
Пики при значениях 6,5 и 7,0, возможно, возникли из-за округления данных.
Другой пример. Ежедневно в полдень в 13 регионах США сообщается показатель качества воздуха. Верхний предел равен 150 (мг загрязнений на м3). При превышении этого значения правительственные службы должны предпринимать шаги по обнаружению источника загрязнений. Причиной могут быть сложные погодные условия или дымовые трубы. О значении, равном 150, почти никогда не сообщается, а значения, превышающие 150, действительно редки. Встречаются концентрации, равные 149, 148, 147, 146. Люди боятся сообщать свои данные. Неудивительно: точность этих измерений равна 20.
И снова пример потерь из-за страха. Этот реальный диалог мне передала Кейт Маккеон.
Он думает об объеме производства и поэтому говорит своему рабочему: «Мы не можем отвлечься на ремонт сейчас». Мастер из-за страха потерять место не мог защитить важные интересы компании. Его работу оценивают только по цифрам, а не по числу простоев, которых удалось избежать. Может ли кто-нибудь осудить его за то, как он делает свою работу?