«Мы внедрили управление качеством». Вы в состоянии поставить новый стол, постелить недавно купленный ковер или назначить нового декана, но вы не можете внедрить контроль качества. Любой, кто говорит о «внедрении контроля качества», к сожалению, мало знает о том, что это такое.
Улучшение качества и производительности, чтобы быть эффективным в любой компании, должно принять форму обучения год за годом, лидирующую роль в котором играет высший менеджмент.
«Обесчеловеченный» компьютер. Компьютер может быть благом. Но он может стать и проклятьем. Некоторые люди используют его эффективно. Однако иногда раздаются возгласы о негативном влиянии компьютеров. Каждый раз, когда я просил предоставить мне данные проверок, чтобы узнать, управляем ли процесс, и если нет, то в какой момент он вышел из под контроля и почему, либо показать различия между инспекторами, или между производственными рабочими, или между производственными рабочими и инспекторами, чтобы выявить источник трудностей и повысить эффективность, то слышал в ответ: «Эти данные в компьютере». Вот там они и сидят.
Люди боятся компьютера. Они не могут сказать ему, какие карты им нужны. Вместо этого они берут то, что компьютер им выдает, а это просто куча чисел.
Реклама компьютеров подчеркивает это: стоит только нажать кнопку, и вы получите готовые числа о вчерашних продажах или о поступивших счетах.
Конечно, с точки зрения электроники это великое достижение. Но для целей менеджмента компьютеризация может стать только еще одним капканом. Количественное значение показателя (относящееся, например, к прошедшему дню), взятое само по себе, содержит мало информации. Это просто еще один кандидат на неверное использование. Показатели меняются день ото дня, если только страх не заставляет их показывать постоянными. Выход для менеджмента в понимании вариаций. Данные за прошедший день, нанесенные на карту и интерпретированные исходя из понимания вариабельности, смогут указать на существование особой причины вариации, которую надо сразу исследовать, или на вариацию, которую следует приписать системе.
Вера в то, что надо только попасть в допуск. Технические условия (ТУ) не говорят всей правды. Поставщик должен знать, для каких нужд будет использоваться его материал. Например, простого соответствия ТУ на листовую сталь некоторого состава и толщины недостаточно для того, чтобы использовать ее для производства внутренней панели двери автомобиля. Внутренняя панель должна подвергаться некоторым растяжениям и короблению. Если поставщик знает, что сталь будет использоваться для производства внутренних дверных панелей, он, может быть, сумеет поставить такой сплав, который обладает требуемыми качествами для этой операции. А сталь, которая соответствует ТУ, может создать множество трудностей.
У программиста – похожая проблема. По завершении работы он узнает, что написал прекрасную программу, соответствующую ТУ, но сами ТУ были несовершенны. Если бы он только знал цель этой программы, он, возможно, сделал бы ее соответствующей этой цели даже при несовершенных ТУ.
Вице-президент одной компании, ответственный за производство, говорил мне, что половина его проблем возникает из-за материалов, соответствующих ТУ.
Проблема заключается не только в том, чтобы найти хорошего продавца качественных деталей. Оба продавца могут удовлетворять требованиям ваших ТУ со статистическими свидетельствами качества и оба могут производить отличную продукцию. И тем не менее при замене головки цилиндра, производимой в США, на головку цилиндра, сделанную в Италии, возникает проблема. Обе они превосходного качества, но, чтобы перейти с одной на другую, надо потратить пять часов.
Еще более трудноразрешимая проблема возникает при производстве сложного оборудования, такого, например, как оптоволоконный кабель, используемый для междугородной телефонной связи. Для такой системы требуется много больше, чем просто хороший кабель. Нужны еще ретрансляторы, фильтры, катушки, установочное оборудование и мириады других важных вещей. Это вам не кирпичи, которые может скрепить раствором умелый каменщик. Компоненты сложного оборудования нужно разрабатывать вместе, испытывать в собранном виде в небольших узлах, менять в соответствии с требованиями, затем испытывать в более сложных узлах и т. д.
Любой, кому приходилось закупать компьютерное оборудование в разных местах, может подтвердить наличие такой проблемы. Что бы ни случилось, вину всегда сваливают на компоненты, произведенные где-нибудь еще.
Мой друг Роберт Пикетти из Парижа так говорит об этом: послушайте пятую симфонию Бетховена в исполнении Лондонского королевского филармонического оркестра. А теперь послушайте любительский оркестр. Конечно, вам понравились оба исполнения: вам симпатичны доморощенные таланты. Оба оркестра соответствовали ТУ, не допустив ни одной ошибки. Но какая разница! Вслушайтесь только, какая разница!
Конечному потребителю (например, владельцу автомобиля) безразличны ТУ на восемьсот деталей трансмиссии. Ему нужно только, чтобы трансмиссия работала, и работала бесшумно.
Заблуждение теории «нуль дефектов»[31]. Совершенно ясно, что что-то не так, если значение измеряемой характеристики, лежащей внутри поля допуска, объявляется приемлемым, а за его границами – неприемлемым. Предположение о том, что в пределах допусков все хорошо, а за пределами все плохо, не соответствует реальности.
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].
