Выход из кризиса. Новая парадигма управления людьми, системами и процессами

Лучшее описание этого мира дает функция потерь по Тагути, в которой минимум потерь соответствует номиналу, а при любых отклонениях от номинала потери постоянно растут.

Недостаточно иметь потребителя, который просто удовлетворен. Разочарованный потребитель уйдет. К сожалению, удовлетворенный потребитель тоже может уйти, полагая, что он немного потеряет, зато сможет приобрести что-то лучшее. Прибыль в бизнесе приносят постоянные покупатели, которые хвалят вашу продукцию и услуги и приводят друзей. Анализ полного распределения затрат может ясно показать, что прибыль от взаимодействия с потребителем, который возвращается по своей воле, может десятикратно превосходить прибыль от потребителя, который откликнулся на рекламу или на иные средства убеждения.

Приспособления и сервомеханизмы, которые с помощью механических или электронных обратных связей гарантируют нуль дефектов, не позволяют использовать преимущества узких распределений размеров. Они растягивают распределение от верхнего до нижнего пределов допуска, достигая при этом нуля дефектов, но в то же время доводя потери и затраты до максимума. Они порождают проблемы, поскольку действуют в соответствии с правилами 2, 3 и 4 из экспериментов с воронкой (глава 11). Уж лучше иногда выходить за границы допуска, чем всегда находиться внутри их.

Неадекватное испытание прототипов. Обычная практика среди инженеров – собрать прототип некоего узла из деталей, параметры которых очень близки к номиналам или заданным измеряемым характеристикам. Испытание может пройти успешно. Проблема же состоит в том, что, когда данный узел пойдет в производство, все эти характеристики будут варьировать. В идеальном случае они будут варьировать в соответствии с распределением относительно номинала или заданного значения. На практике для многих деталей распределения могут оказаться непредсказуемыми, поскольку для достижения состояния статистической управляемости нужно еще работать и работать. Фактически при массовом производстве может оказаться, что только одна деталь из 100 000 будет работать так же, как прототип.

Каждый испытатель должен задать себе следующие вопросы:

1. К чему будут применимы полученные результаты?

2. Будут ли они эффективны для предсказания завтрашних результатов или результатов будущего года?

3. При каких условиях эти результаты можно использовать для предсказания завтрашних результатов или результатов будущего года?

4. Что они добавят к моей уверенности в некоторых предпосылках, которые нужны мне при планировании?

5. Каким образом они смогут помочь мне при планировании перемен?

6. Каков операциональный смысл глагола «учиться» при исследовании процесса для его улучшения?

Метод Монте-Карло может помочь при испытаниях, особенно на этапе компьютерного моделирования, на стадии разработки, когда мы варьируем размеры, давление, температуру, скручивания в мыслимых и немыслимых диапазонах. Этот же по сути метод мы можем с пользой применить и при испытаниях уже созданного оборудования, хотя в этом случае получиться исследовать значительно меньшее число комбинаций отклонений от номинальных значений.

Неспособность понять смысл изменчивости результатов задержала развитие научной генетики на годы. Отношение размеров стручков гороха значительно варьировало ниже и выше естественного среднего, равного 1:4. Эта изменчивость озадачивала всех, в том числе и монаха Грегора Менделя, открывшего простой доминантный ген[32].

«Каждый, кто придет, чтобы попытаться нам помочь, должен превосходно разбираться в нашем бизнесе». Все свидетельствует об ошибочности этого утверждения. Компетентные люди на любой позиции, если они действуют превосходно, знают все, что нужно им для работы, кроме того, понимают, как ее улучшить. Для перемен нужны другие виды знания. Они могут прийти извне, соединившись со знаниями, которые уже есть у людей внутри компании, но не используются ими.

Услышано и увидено

1. Устанавливаемые потребителем допуски часто достаточно жесткие. Было бы интересно спросить такого потребителя, исходя из чего он установил такие нормы возможного отклонения.

2. Мы забраковали партию материала и вернули ее продавцу, который снова послал ее нам, и на этот раз наш входной контроль принял партию. Продавец быстро понял, что надо делать. На самом деле два наших шофера встретились в придорожном кафе, один из них возвращал только что забракованный груз, а другой вез ранее забракованный материал, чтобы посмотреть, не пройдет ли он со второго раза.