Глава 10
Проблемы с числовыми показателями
Очевидный парадокс в подходе Деминга к менеджменту, берущий свое начало в статистическом образе мышления, – это существенный акцент на ограниченные возможности числовых показателей. Однако для большинства людей слово «статистика» не означает ничего большего, чем просто числа. Мы уже знакомы с чрезвычайно емким высказыванием Ллойда Нельсона:
«Наиболее важные числа, требуемые для управления любой организацией, как правило, неизвестны и неопределимы».
И даже если наши показатели – не неизвестные величины, то Деминг напоминает нам предупреждение профессора Джона Тьюки:
«Чем больше вы знаете о том, что с некоторыми числовыми показателями что-то не так, тем более полезно это для вас».
(Чтобы лучше понять это, вспомним, что оценки скорости света, упомянутые в главе 7, на самом деле говорят об интервале, а не о точном значении.) Сам Деминг, касаясь в высшей степени противоречивых и вводящих в заблуждение данных о крупнейших источниках валютных поступлений (глава 1), говорит:
«Числа важны только тогда, когда вы знаете, как их использовать; сами по себе они бесполезны».
М. Дж. Морони, автор работы Facts from Figures (единственная книга по статистике, которую когда-либо читали почти все), предупреждает нас:
«Слова “figure” и “fictitious” происходят от одного латинского слова “fingere”. Помните об этом!»
Я мог бы и продолжить. Но вместо этого, если вы хотите и дальше рассматривать явные расхождения, я отсылаю вас к забавному буклету Джона Бибби «Квоты, проклятые квоты и…» (Quotes, Damned Quotes, and…).
Авторы всех приведенных цитат, включая самого Деминга, – статистики. Чего же они добиваются? Сделать самих себя безработными? Некоторые могут интерпретировать утверждение Деминга из главы 7 относительно того, что «истинного значения не существует ни для чего», именно таким образом. И подобным же образом – цитату из главы 18: «Если говорить об эмпирическом наблюдении, такой вещи, как факт, не существует».
Некоторые представители менеджмента, по-видимому, слишком увлекаются числами: «Не беспокойте меня до тех пор, пока не сможете предоставить каких-либо чисел». В наши дни предполагаемой революции в качестве многим статистикам, работающим в промышленности, приходится слышать:
«Покажите мне, как измерять качество» или «Покажите мне, как измерять производительность». К сожалению, «меры для оценки производительности в чем-то подобны статистике несчастных случаев: они говорят вам о количестве происшествий в домах, на дорогах, на рабочих местах, но не говорят о том, как уменьшить частоту происшествий».
Другая часто приводимая в этой связи цитата: «Если вы не можете измерять что-либо, то вы не можете этим управлять». Деминг довольно кратко и четко отвергает этот тезис: «Совершенно неправильно! Нонсенс!»
Источником восьмого из четырнадцати пунктов («избавьтесь от страхов») было осознание Демингом того, что страх гарантирует представление неверных результатов (см. главу 26). Числа, так же как и страх, во многих случаях стали оружием современного менеджмента. Числовые показатели действительно часто используют для того, чтобы породить страх. Особенно это касается тех методов менеджмента, к которым Деминг питает наибольшее отвращение: управления по целям, условных числовых показателей, системы аттестации и ранжирования, школьных оценок.
В то время как часть менеджеров и руководителей во всем полагаются на числовые показатели, рядовые сотрудники скептически относятся к статистике и, следовательно (как я полагаю), к самим статистикам. Отсюда вытекает традиционное мнение о возможности доказать при помощи статистики что угодно, а также знаменитое высказывание о трех видах лжи. Скептицизм по отношению к статистике (часто он не так уж и необоснован) придает весомость требованию более широкого понимания и использования операциональных определений, которые как абсолютная истина (le mot juste) должны избавить нас от двусмысленностей (намеренных или ненамеренных), порождающих такого рода неверие. Вспомним, что, по твердому убеждению Деминга, выделение Шухартом особой роли операциональных определений, а также его собственное внимание к этой проблеме в ранних лекциях в Японии были столь же важны, как работы японцев с вариациями и контрольными картами.
Цель данной главы – предостеречь читателя от попадания в ловушки, такие, как недостаточная внимательность к вопросам, для анализа которых неприменимы числовые показатели; «выдавливание» некоторых заведомо неадекватных показателей, если не удается получить реальные; использование чисел для тех целей, для которых они непригодны; неправильный анализ чисел; ложное толкование и ошибочное использование средних значений.
Почему же Ллойд Нельсон высказал мысль о неизвестных и непознаваемых величинах, которые кажутся такими странными впервые слышащим о них людям? Что он мог иметь в виду? На этот вопрос Деминг отвечает в книге «Выход из кризиса» длинным списком вопросов критической важности, которые никогда не будут описаны количественно, но которые гораздо более важны для успеха или неудачи дела, чем практически все, что можно охарактеризовать количественно. В перечень этих вопросов Деминг включил: важность удовлетворенности покупателя, важность улучшений, сделанных в месте возникновения проблем качества (у их истоков), доверие персонала принципам и целям руководителей, командную работу для улучшений и инноваций внутри и за пределами компании, а также издержки, возникающие из-за неудовлетворенности покупателя, аттестации работников и других препятствий на пути к чувству гордости своим трудом.
Сейчас он добавил бы к этому списку гигантские затраты вследствие проведения субоптимизации, а не оптимизации, неправильного понимания роли лидера, порочной практики управления, аналогичной правилам воронки, как-то: вмешательство в работу стабильной системы (правило 2); обучение рабочего рабочим; обсуждение руководителем проблемы с другим руководителем в целях улучшения качества, прибыли, расширения рынка без обращения к глубинным знаниям (правило 4). Такого рода издержки не только неизвестны и неузнаваемы, «они не распознаны, и об их наличии даже не подозревают». Руководители, которые лишь тешат себя идеями о методах повышения качества и производительности без адекватного их знания и понимания, думают, что они могут оценить количественно, каков может быть ожидаемый доход от такого повышения. Но:
«Тот, кто намеревается оценить в долларах выгоды, которые из года в год будут нарастать в компании в результате реализации программы улучшений качества, в соответствии с принципами, проясненными в этой книге, вводит себя в заблуждение. Еще до того, как он начнет эту программу, он должен знать, что сможет описать количественно лишь ничтожную часть от этих выгод».
Даже тогда, когда у нас имеются количественные показатели, мы весьма часто используем их неправильно. Часто многие решения принимаются на основе сравнения всего двух чисел, в то время как если определяющий их процесс стабилен, существует 50/50 шансов, что одно из этих чисел больше. Один из способов объяснения важности основополагающих работ Шухарта за шестьдесят лет заключается в том, что они дают нам возможность выделить ситуации, в которых действия определенного типа неоправданны (в особенности действия с общими причинами вариаций, как если бы они были вызваны особыми причинами). Даже если руководители и менеджеры оказываются настолько прогрессивными, что рассматривают результаты во временном плане, а не просто сравнивают числа с их прогнозом и бюджетной статьей либо с данными прошлого месяца или прошлого года, их глаза тем не менее почти автоматически ищут самую высокую и самую низкую точки. При этом они даже не пытаются понять, что любая последовательность значений должна иметь наибольшее и наименьшее значения, включая последовательности, произведенные в результате случайных вариаций. Разве это так уж трудно понять?
Концентрация на понимании вариаций, нужная для любого обоснованного анализа числовых значений, уводит нас от традиционной сосредоточенности на средних значениях. Большинство людей согласятся, что они никогда не изучали теории вариаций, хотя чувствуют себя уверенно, манипулируя средними значениями. Но так ли это? На страницах книги «Выход из кризиса» приводится много примеров, подрывающих эту уверенность.
Хиро Хакквеборд посвятил меня в события, о которых рассказывалось на стр. 73. Школьная учительница маленькой дочери Хиро сообщила отцу, что девочка в двух последовательных тестах показала результаты ниже среднего уровня. Хиро поведал мне о плачевном состоянии своей дочери, которая, как я понимаю, на самом деле ни тогда, ни сейчас не была хоть сколько-нибудь несообразительной. Очевидно, при простейшей из возможных вероятностных моделей один из четырех школьников должен был оказаться в обоих тестах ниже среднего уровня по чисто случайным причинам, без какого-либо основания. Вряд ли эти тесты могут служить основанием для запугивания родителей и деморализации детей. Дочь Хиро почувствовала себя униженной и угнетенной этим результатом, и ей пришлось помогать, чтобы устранить последствия такого унижения. Девочка смогла вернуться в нормальное состояние. А что произошло бы, если бы не смогла? «Потерянная или как минимум испорченная жизнь», – заключает Деминг. Он соглашается, что учительница имела самые лучшие намерения, она делала все, что могла. И тут мы сразу вспоминаем о предупреждении, что добрые намерения и упорные усилия недостаточны – мы должны знать, что именно следует делать и почему. В свое время правительство Новой Зеландии организовывало школьные выпускные экзамены таким образом, что одна половина школьников сдавала их, а другая заваливала. Последствия для жизни и карьеры тех учащихся, которых отчисляли, легко представить. На семинаре, проводившемся в Новой Зеландии, Деминг обсуждал данный вопрос, и в результате правительство отменило порочную схему.
Мы знаем точку зрения Деминга по поводу различных схем оценки качества труда и личного вклада, частным случаем которых служит система оценок в школах; мы можем прочитать об этом в главах 30 и 31. Но такие схемы становятся еще в большей степени жестокой насмешкой, если они появляются в результате принудительного распределения. Результаты экзаменов в Новой Зеландии распределялись очень просто: одна половина выдерживала их, другая – нет. Даже если бы новозеландцы были особой расой, умственные способности которой были бы несравнимы ни с кем в мире, все равно половина учащихся должна была бы провалиться. Но случаи нелогичности и несправедливости не ограничиваются манипуляциями с отклонениями в обе стороны от среднего значения распределения:
«Некоторые компании берут на работу только тех, кто входили в 10 % лучших выпускников, – пусть же они хорошо послужат им!»
В более светлых тонах Майрон Трайбус повествует о великой истории голосования в конгрессе британских тред-юнионов по поводу предложения о том, чтобы ни одна зарплата в стране не была ниже среднего уровня. Это предложение не прошло всего тремя голосами. Как с иронией комментирует Деминг, «как я хотел бы, чтобы это предложение прошло!». Возможно, конгресс тред-юнионов следовал по стопам австралийского министра труда, который, как сообщает Джон Бибби, в 1973 г. высказался еще более амбициозно:
«Мы предвкушаем тот день, когда каждый будет получать бо́льшую, чем средняя, зарплату».
И в завершение разговора о средних значениях я не могу удержаться от цитирования знаменитой фразы из журнала Punch:
«Величина 2,2 ребенка на одну взрослую женщину выглядела довольно абсурдно, и Королевская комиссия предложила, чтобы средним классам выплачивалось пособие, с тем чтобы увеличить среднее значение до более круглого и более удобного числа».
