Глава 8
Шухарт и контрольные карты
Притча из уст глупого отвратительна, ибо он не скажет ее в свое время.
Сирах 20:7
Когда в 1925 году я приехал в чикагскую компанию Western Electric, люди уже говорили о докторе Шухарте из Bell Telephone Laboratories, 463, Вест-стрит, Нью-Йорк (это был хоторнский завод Western Electric, на нем работало 46 тыс. человек, тогда как он предусматривал рабочие места для 48 тыс.; одну четвертую всех служащих составляли инспекторы). Люди говорили, что они не понимают, чем занимается доктор Шухарт, но это великий человек, и он пытается решить их проблемы. Компания Western Electric стремилась к однородности, чтобы телефонные компании, покупающие продукцию Western, могли на нее положиться. Рекламный слоган компании звучал так: «Похожи, как два телефона».
Они искренне старались добиться однородности, но, к сожалению, почти всегда только ухудшали положение. К счастью, им хватило сообразительности догадаться, что они нуждаются в помощи.
Так они вышли на доктора Шухарта. Он понял, что работники Western Electric пытаются любое нежелательное отклонение объяснить особенной причиной, тогда как во многих, если не во всех случаях в их основе лежала общая причина. Намного лучшие результаты принесло бы улучшение процесса. Они же вмешивались в стабильную систему и только ухудшали положение. Доктор Шухарт открыл для мира новые перспективы в науке и менеджменте. Мне посчастливилось познакомиться с ним в 1927 году, а затем неоднократно встречаться с ним в Bell Telephone Laboratories в Нью-Йорке. Я также неоднократно бывал у него дома в Маунтейн-Лейке (примерно в часе езды от Хобокена).
В первый же день работы на Western Electric меня направили к господину Честеру М. Коутлеру. Я присоединился к группе из примерно двухсот человек, которые трудились в так называемом научно-исследовательском отделе. Отдел возглавлял доктор Г. Россбейкер. Мое уважение к нему росло из года в год. Он отдавал должное теории. Однажды я подслушал, как кто-то жаловался, что запуск нового продукта на заводе слишком «теоретизирован». Доктор ответил, что если мы и достигли чего-то здесь, то только благодаря исследованиям, которые некоторым кажутся слишком «теоретическими». Он никогда не пользовался словом «практический».
Господин Коутлер немедленно заставил меня поклясться, что после окончания смены я буду немедленно отправляться домой: потому что, если эти женщины со своими каблуками настигнут меня на лестнице, они затопчут меня до смерти и никто не заметит. Я ни разу не «попался», но понял, что он имел в виду. Из 46 тыс. работников на хоторнском заводе примерно 43 тыс. – женщины.
Общие причины и особенные причины. Доктор Шухарт изобрел новый способ анализа однородности и неоднородности. Он видел два типа вариабельности – вариабельность от общих причин и вариабельность от особенных причин. Общие причины вариаций дают точки на контрольной карте, которые в течение длительного времени не выходят за контрольные границы. Общие причины вариаций не меняются изо дня в день и от партии к партии. Особенная причина вариаций – это совсем другое дело. Ее выявляют по точке, выходящей за контрольные границы. Уже это предположение можно считать огромным вкладом в теорию вариабельности. Доктор Шухарт также выделял два типа ошибок, описанных в главе 4. Повторим их здесь для удобства.
Ошибка 1. Реакция на результат так, будто он вызван особой причиной, тогда как фактически он стал следствием общей причины вариации.
Ошибка 2. Реакция на результат так, будто он возник вследствие общей причины вариации, тогда как на самом деле он вызван особой причиной.
Потери от этих двух типов ошибок. Каждый из этих типов ошибок вызывает потери. Мы можем избежать одной ошибки, но не обеих. Любой из нас может поклясться, что начиная с сегодняшнего дня он никогда не допустит ошибку 1. Будем приписывать общим причинам любой нежелательный результат – что может быть проще? Но в результате он будет нести максимальные потери от ошибки 2. Точно так же любой из нас может пообещать, что он никогда не совершит ошибку 2. И это легко: относите любой нежелательный результат на счет особенной причины. Но таким образом вы увеличите потери от ошибки 1.
К сожалению, обе ошибки свести к нулю невозможно. Следующим весомым вкладом доктора Шухарта был вывод, что самое лучшее, что мы можем сделать, – допускать время от времени ошибку 1 и ошибку 2, но желательно пореже и при этом придерживаться правил, которые в долгосрочной перспективе минимизируют чистые экономические потери от обоих типов ошибок.
С этой целью он придумал так называемые контрольные карты и ввел правила расчета контрольных границ. Нанесите точки на график. Точка вне контрольных границ будет сигналом (сигнал – это операциональное определение для действия) присутствия особой причины (которую доктор Шухарт называл неслучайной), указывающей на необходимость действия – например, попытки выявить особую причину и, если получится, ликвидировать ее. Когда все точки в течение длительного времени остаются в контрольных границах, можно сделать вывод, что вариации случайны и вызваны общими, а не особыми причинами.
Контрольные карты доктора Шухарта пригодятся вам в самых разных обстоятельствах. Ничего лучшего пока что никто не придумал.
Стабильная система; предсказание. Когда контрольная карта указывает на отсутствие особых причин, мы говорим о стабильном процессе или о процессе, который находится в состоянии статистической управляемости. Средние и пределы вариации можно предсказать на ближайшее будущее с высокой вероятностью. Качество и количество предсказуемы. Затраты – предсказуемы. Выражение «точно вовремя» начинает приобретать смысл.
В состоянии статистической управляемости соответствие допускам имеет смысл. В отсутствие статистической управляемости предсказание невозможно. Процесс хаотичен.
Контрольная карта на рис. 19 – это пример процесса в состоянии статистической управляемости. В главе 10 приведены другие примеры карт. Некоторые из них говорят о статистической управляемости, а другие указывают на существование особенных причин вариации.
Если особую причину, которая может вернуться, не устранить, процесс будет нестабильным. Результативность нестабильного процесса нельзя предсказать (Брайан Джойнер, 28 июля 1992 года).
Ложные сигналы возможны. Возможно, что контрольная карта не указывает на существование особой причины, когда она присутствует. Также она может подтолкнуть нас на поиски особой причины, когда ее нет.
Было бы заблуждением полагать, что вероятность ложных сигналов высока – при условии, что вы правильно используете контрольную карту. Напротив, риск ложных сигналов очень мал (некоторые учебники по статистическому контролю качества ошибочно информируют читателя по этому вопросу).
Ошибочно также предполагать, что контрольная карта обеспечивает проверку значимости – что какая-то точка вне контрольной границы «значима». Это создает барьер для понимания. Контрольная карта используется для достижения стабильного состояния, состояния статистической управляемости.
Следующий шаг. Когда статистическая управляемость достигнута (то есть в течение длительного периода ничто не указывает на существование особой причины), следующим шагом будет улучшение процесса при условии, что расходы на это, как ожидается, принесут значительные экономические преимущества. Улучшение можно определить следующим образом.
1. Сужение вариабельности.
2. Сдвиг среднего к оптимальному уровню (см. рис. в главе 2).
3. Оба варианта.
Стоимость улучшения может быть как ничтожной, так и огромной, значительно превышающей ожидаемые экономические выгоды.
Применение этой концепции в управлении людьми. Многие учебники создают у читателей впечатление, что принципы, разработанные доктором Шухартом, применимы только в цехе. На самом деле это только малая часть того, что нужно промышленности, образованию и государственному управлению (см. таблицу в главе 2). Самое важное применение идей Шухарта – это управление людьми, что можно заметить, читая эту книгу.
Границы допуска – это не контрольные пределы. Границы допуска – это не контрольные пределы. Контрольные пределы должны рассчитываться на основе имеющихся данных. Читатель наверняка обратил внимание, что контрольные пределы для красных бус (см. рис. 19) рассчитаны на основе числа красных бус, которые ежедневно производил каждый из шести старательных рабочих.
Процесс может находиться в состоянии статистической управляемости, но при этом давать 10 % дефектных изделий – это означает, что 10 из 100 изделий оказались вне допусков. Более того, процесс может находиться в состоянии статистической управляемости и при этом показывать 100 % дефектов.
Точка вне границ допуска указывает на то, что надо воздействовать на продукт – например, провести инспекцию, чтобы попытаться отделить годные изделия от брака. Точка вне контрольных пределов говорит, что надо найти особую причину и, если она может повториться, ликвидировать ее.
Я считаю, что нет логической связи между контрольными пределами и границами допуска. Контрольные пределы, как только мы достигли истинного состояния статистической управляемости, описывают процесс и говорят, каким он будет завтра. Контрольная карта – это голос процесса.
ПРИМЕРЫ ДОРОГОСТОЯЩИХ ОШИБОК
Пример 1. Вопрос. Объясните, пожалуйста, поподробнее разницу между соответствием допускам и состоянием статистического управления. В моей компании менеджмент считает, что соответствия допускам достаточно.
Ответ. Соответствия допускам можно достичь по-разному.
1. Путем тщательного контроля, отделяя плохие продукты от хороших с помощью сортировки. Однако зависимость от контроля – это опасная и дорогостоящая практика.
2. Путем совершенствования производственного процесса, чтобы максимально ограничить вариации относительно номинального значения.
Более того, нельзя предсказать, что случится, если процесс не находится в состоянии статистического управляемости. Пока не будут выявлены и ликвидированы особые причины (по крайней мере те, что были обнаружены), невозможно предсказать, какой результат даст данный процесс в течение следующего часа.
Целью производства должно быть не просто достижение статистической управляемости, а ограничение вариаций относительно номинального значения. Для этого недостаточно просто соответствовать допускам.
Пределы допусков – это не пределы действий. Фактически самые тяжелые потери возникают тогда, когда процесс постоянно корректируется в разные стороны для попадания в допуски.
Где ваши данные о потерях, вызванных предположениями, установленными менеджментом? Откуда им знать?
Пример 2. Неправильный способ. Однажды я наблюдал за человеком, который строил точки на контрольной карте. Это было в Японии на фабрике по производству селеновых цилиндров. На карте была указана верхняя контрольная граница, а нижняя контрольная граница равнялась нулю. Я поинтересовался, как он рассчитал верхнюю границу, и услышал в ответ: «Мы не рассчитываем границы; мы просто проводим линию там, где, по нашим предположениям, она должна быть».
Где здесь ошибка? Этот человек вызывает потери из-за того, что он чаще, чем это нужно, допускает или ошибку 1, или ошибку 2. Какую именно – никто не знает.
Я привел этот пример на семинаре в Пало-Альто. Мисс Барбара Кимбелл из Cutter Laboratories заметила, что «так рекомендуется делать в некоторых книгах». Я ответил: «Прошу вас, Барбара, конечно же, нет. Вы неправильно поняли автора: по крайней мере, я на это надеюсь». У нее с собой была книга, содержащая такой совет. В течение трех последующих недель Барбара отправила мне еще три книги с подобными рекомендациями. Два автора были, насколько я понял, друзьями. Не могу не высказать мое мнение по этому поводу. Существует понятие о виновности за соучастие.
Новичок обращается к мастеру как к учителю. Дилетант может принести неизмеримый ущерб.
Пример 3. Та же проблема. Прочитайте это письмо. «Мы проводили реорганизацию и наняли консультанта (непрофессионала, как оказалось) по обучению и практическому применению принципов эффективного управления. Мы объединили несколько должностей в две группы: с постоянной и почасовой оплатой. Все стандарты для производственного персонала были отменены, и мы установили гибкие стандарты, основанные на максимальной скорости оборудования по техническим условиям производителя оборудования. Когда результат был ниже 100 %, начальник цеха должен был определить причины не максимальной производительности. Персонал отдела обслуживания и технический отдел работали над решением обнаруженных проблем».
Консультант с самого начала все сделал неправильно. Использование декларации производителя в качестве нижнего контрольного предела (предела действия) приводит к путанице между особыми и общими причинами, усугубляет положение и обеспечивает вечный источник проблем.
Лучше было бы добиться статистический управляемости для конкретного станка, исходя из существующих условий. Его производительность могла бы оказаться на уровне 90 % от максимальной скорости, указанной производителем, 100 или 110 %. Следующим шагом должно было бы стать непрерывное совершенствование станка и способа его использования.
Пример 4. Так очевидно, так бесполезно. Вице-президент огромного концерна рассказал мне, что у него есть четкий график проверок готовой продукции. Когда я спросил, как используются эти данные, он ответил: «Данные хранятся в компьютере. Компьютер дает отчет и описание каждого выявленного дефекта. Наши инженеры никогда не останавливаются, пока не обнаружат причину каждого дефекта».
Почему же, удивлялся он, уровень бракованных труб остается относительно стабильным (примерно 4,5–5,5 %) в течение двух лет? Я ответил, что инженеры путали общие причины с особыми. Для каждого дефекта они пытались обнаружить и ликвидировать особую причину (ошибка 1, см. выше) – то есть найти причины подъемов и спадов стабильной системы – и тем самым только ухудшали положение дел, отклоняясь от цели.
Блок-схема использования контрольной карты. На рис. 21 представлены шаги по созданию и применению контрольной карты. Когда и где использовать ее, должен решить менеджмент компании. Инженеры и другие сотрудники должны собирать данные, строить карту и работать над особыми причинами, когда на них указывают точки, вышедшие из-под контроля (рис. 21). Но как только достигается статистическая управляемость, именно менеджмент решает, работать ли над общими причинами для улучшения процесса или нет (см. справа на рис. 21).
Непредвиденные обстоятельства. Существует два типа непредвиденных обстоятельств, каждое из которых имеет свою причину.
Тип 1. Результат (несчастный случай или очень приятное событие) вызван общей причиной вариации.
Тип 2. Результат вызван особой причиной.
Почему это различие так важно? Дело все в том, что, если его нет, усилия, направленные на предотвращение несчастных случаев в будущем (или увеличение числа «счастливых» событий»), окажутся безрезультатными.
Для результатов, принадлежащих к типу 1, усилия надо направить на систему (общих) причин, которые и привели к такому результату.
Для результатов, принадлежащих к типу 2, усилия следует направлять на выявление особой причины, приведшей к этому результату, и ее устранение, если она может вновь возникнуть. Если мы будем работать в неверном направлении, положение только ухудшится. Теперь можно построить таблицу, которая, возможно, вам поможет.
Никто не знает, сколько непредвиденных случаев возникает в результате разделенной ответственности.
Аварии на дорогах. Аварии на дорогах в основном возникают по общим причинам, например из-за вождения автомобиля в нетрезвом состоянии. Вот другие распространенные общие причины дорожных аварий.
1. Непонятные дорожные знаки.
2. Разная скорость движения машин, от 60 до 100 и даже 150 км/ч.
Непонятные дорожные знаки – это сбой системы: они гарантируют аварии. Нет ничего особенного в аварии по вине пьяных водителей. Нет ничего особенного в авариях из-за непонятных знаков (см. Out of the Crisis, глава 17).
Другие виды несчастных случаев. Объявление в рабочем помещении отеля:
«Это подразделение работало без аварий семь дней».
(Изо дня в день там было одно и то же: семь дней.)
Также:
«Аварий можно избежать».
И еще:
«Ваша безопасность в ваших руках».
Но так ли это? Господин Хиро Хекквиборд, консультант, решил проверить показания счетчика. Стремянка, на которую он взобрался, оказалась расшатанной, ненадежной. Хиро подумал, что мог бы свалиться и растянуться на полу. Была ли его безопасность в его руках? (см. Out of the Crisis, с. 316).
Неверный подход. После регулярного еженедельного осмотра инспектор пожаловался, что на заводе было семь емкостей с токсическим веществом без соответствующей маркировки. Кто отвечал за нарушение? Найдите и накажите его, а то это нарушение повторится снова.
Я попросил данные за последние полгода и построил контрольную карту. Стабильная система. Инспектор, готовый покарать виновного, если таковой будет обнаружен (пока что имя нарушителя неизвестно), только ухудшал ситуацию – посудин без маркировки стало бы больше. Снижения числа немаркированных емкостей можно добиться через понимание и улучшение процесса, приводящего к появлению необозначенных пробирок и колб. В этом могла бы помочь блок-схема процесса.
Пожары. Лучший способ борьбы с пожарами – не разжигать огонь. Но это была бы недостижимая цель, поэтому мы должны сделать целью что-то другое, например снижение числа пожаров. Пожарные команды повысят свою эффективность, если они поймут, стабильно ли число пожаров в неделю в городе или каком-то районе города. Не каждый пожар вызван особой причиной. Рассмотрим пример.
Президент фирмы получил письмо от страховой компании, в котором сообщалось, что страховка будет отменена, если число пожаров в помещениях фирмы в течение ближайших месяцев не будет резко сокращено. Естественно, обеспокоенный президент разослал письма каждому из 8500 служащих, умоляя их не разжигать огонь – мы можем потерять нашу страховку! Он повел себя так, будто источником проблем были люди, находящиеся в здании.
Я получил данные и построил контрольную карту, приведенную на рис. 22. Исходя из предположения, что пожары соответствуют распределению Пуассона, в среднем 1,2 пожара в месяц, верхняя контрольная граница, рассчитанная на основе этих данных, составит пять пожаров в месяц. Ни одна точка не выходит за верхнюю контрольную границу.
Если бы кто-то в страховой компании, знакомый с теорией вариабельности, построил такую же контрольную карту, это письмо не было бы отправлено. Страховая компания пришла бы к выводу, что система пожаров стабильна и что у нее есть все основания согласиться на выгодное для себя страховое покрытие этих помещений.
Можно предположить, разумеется, с определенной долей вероятности, что та же система пожаров сохранится, пока менеджмент не предпримет действия, направленные на то, чтобы снизить число пожаров в месяц.
В будущем уменьшения числа пожаров можно достичь изучением процесса, который к ним приводит. Это совершенно иной подход, чем рассмотрение каждого пожара как чего-то особого. Конечно, мы должны потушить пожар независимо от его причины, но стремиться следует к снижению числа пожаров в будущем. Подход к каждому пожару как к результату особой причины, несчастного случая в корне отличается от подхода к нему как к продукту стабильной системы. Предположение о том, что каждый пожар вызван несчастным случаем, может блокировать действия по снижению числа пожаров.
Другие примеры. Прогулы в компании – это стабильный процесс или нет? Если да, то только действия менеджмента могут сократить их число. Существует ли подразделение или группа, выходящая за пределы системы прогулов, то есть особая причина, которая требует отдельного исследования?
Как насчет времени доставки товаров вам или вашим клиентам? Стабильно ли оно или зависит от особых причин? Если стабильно, как можно сократить время перевозок?
Как насчет несчастных случаев на производстве? Стабильна ли их вариация? Указывают ли данные на то, что несчастные случаи вызваны стабильным процессом? Или же они представляют собой результат особой причины?
Замечание о должностных преступлениях. Любой иск против должностных преступлений (халатности) в медицине, на стройке или в бухгалтерии подразумевает, что событие вызвано особой причиной – то есть случилось по чьей-то вине. Исследования с минимальным применением теории вариаций могут привести к иному заключению: это же событие могло стать результатом самого процесса, то есть устоявшихся практик.
