Говорить ли рабочему об ошибке? А почему бы и нет? Как может человек улучшить свою работу, если мы не укажем ему на допущенный им дефект, с тем чтобы он увидел, что сделал не так? Хотелось бы, чтобы рабочий понял, что мы не потерпим дефектов и ошибок. Таковы обычные ответы на поставленный вопрос. Эти ответы фактически спонтанны, как если бы они были очевидны.
Важность обучения. Любой, кто довел свою работу до состояния статистической управляемости, независимо от того, хорошо или плохо он обучался, движется по проторенной дорожке. Он закончил свое обучение данной конкретной работе. Неэкономично продолжать обучение в том же стиле. Тем не менее при хорошей подготовке он может досконально изучить какой-либо иной вид деятельности.
Очевидно, что, крайне важно обучать новых людей делать свою работу хорошо, как только они приступают к ней. По мере того как кривая обучения выравнивается, контрольная карта покажет, достиг ли обучаемый состояния статистической управляемости и когда это произошло (см. главу 11). Как только он достиг этого состояния, дальнейшее обучение тем же самым методом уже ничего не даст.
Интересно, что, если работа человека далека от состояния статистической управляемости, продолжение обучения еще может принести эффект.
В состоянии хаоса (плохой контроль, слабый менеджмент, полное отсутствие статистической управляемости) персонал не в силах раскрыть свои способности и возможности для достижения однородности или качества.
Сколько производственных рабочих видели следующую операцию – своего потребителя? Сколько из них видели продукцию, упакованную и готовую к отправке? По результатам одного исследования на заводе я подготовил для руководства такое заключение:
Каждый в вашей компании знает, что цель – совершенство и что вы не потерпите дефектных изделий и ошибок. Вы делаете каждого рабочего ответственным за дефектные изделия, которые он произвел. В то же время из записей, которые вы показали мне, очевидно, что вы миритесь с высокой долей дефектных изделий и делаете это годами. Фактически уровень ошибок различного рода не уменьшился, на протяжении ряда лет он демонстрирует замечательное постоянство и предсказуемость.
Есть ли у вас хоть какие-нибудь основания думать, что уровень ошибок снизится в будущем? Задумывались ли вы когда-либо, что проблема в самой системе?
Из главы 11 мы узнаем, что наказывать рабочего, не выплачивая ему зарплату до тех пор, пока его работа не станет бездефектной, при условии, что она находится в состоянии статистической управляемости, означает обвинять его в дефектах системы.
Другой пример плохого администрирования – это политика менеджмента наказывать сотрудников за опоздания, вызванные сбоем в графике движения городского транспорта в связи с тяжелыми погодными условиями.
Очевидно, что столь же глупо посетителю ресторана выговаривать официантке за несъедобность блюда или за задержку на кухне.
Есть способ получше. Правильные процедуры противоречат практике и рекомендациям книг по администрированию и менеджменту. Следует учесть два обстоятельства.
1. Рабочий достиг состояния статистической управляемости.
или
2. Рабочий не достиг состояния статистической управляемости.
Сначала поговорим о первом рабочем. В состоянии статистической управляемости ответ на вопрос, поставленный в начале этой главы (говорить ли рабочему об ошибке?), должен быть отрицательным. Если только его карта не показывает наличия особой причины вариации, но в таком случае ему следовало бы уже заметить ее на своей контрольной карте и устранить.
Основополагающий принцип, предлагаемый здесь, состоит в том, что никого нельзя винить или наказывать за результаты, которыми он не может управлять. Нарушение этого принципа может вести лишь к разочарованию и неудовлетворенности работой и, как следствие, к снижению уровня производства.
Существует лучший путь: определить, кто из работников находится за границами управляемости по отношению ко всей группе. Если кто-то находится за пределом управляемости, демонстрируя низкие результаты, ищите причину (плохое зрение, сломанный инструмент, слабое обучение и подготовка) и предпримите корректирующие действия. Или он просто занят не своей работой? Возможно, обучение, которое вы порекомендовали ему пройти, было неподходящим или неполным? Любой, кто находится за контрольными пределами, показывая хорошие результаты, пребывает там по причинам, также требующим анализа. Может быть, он использует методы или навыки, которые пригодились бы остальным, чтобы и они могли улучшить свои результаты?
Если компания придерживается политики увольнения людей, не соответствующих определенному стандартному уровню производительности, и удержания тех, кто отвечает этому уровню, то существует наилучший способ реализации этого принципа. Стандарт должен иметь своей целью максимизацию прибыли и быть разработан на основе статистической теории с учетом следующих обстоятельств:
Распределение способностей среди множества еще не опытных людей.
Стоимость обучения человека до того момента, когда вы принимаете решение оставить его или уволить.
Дисконтированная прибыль от сохранения работника, удовлетворяющего целевому уровню производительности.
Пример использования x– и R -карт при обучении. На рис. 17 показаны средние результаты (x) новичка в гольфе. Очевидно, что эти результаты до начала занятий находятся за пределами статистической управляемости. Число очков после обучения демонстрирует состояние статистической управляемости с желаемыми результатами: среднее значение стало значительно ниже, чем до занятий. Следовательно, обучение изменило систему.
Рис. 17. Средние еженедельные результаты новичка в гольфе, получившего несколько уроков игры до того, как он достиг состояния статистической управляемости. Результаты в четырех последовательных играх образуют выборку объемом n = 4 для вычисления x и R. Верхний и нижний контрольные пределы для x рассчитаны по карте размахов, которая не показана (Деминг Э. Элементарные принципы статистического контроля качества (Elementary Principles of the Statistical Control of Quality), Японский союз ученых и инженеров, Токио, 1950, с. 22. ВКП и НКП означают верхний и нижний контрольные пределы для x)
Применительно к управлению больницей[56]. После операции пациент должен опять учиться ходить. Обучение проводится в специальном помещении в больнице в городе Осака. На рис. 18 показаны данные для конкретного пациента. Время перемещения левой ноги от пола до пола при каждом шаге фиксировалось с помощью электрического сигнала. Десять последовательных шагов (от 21-го до 30-го из 50 шагов) дают среднее значение x и размах (не показан). Двадцать таких серий наблюдений за пациентом, проведенных в период между 5-м и 10-м днями, образуют 20 значений x и 20 размахов. Точки для x показаны на рис. 18. Размахи не показаны. Контрольные пределы для x вычислены обычным способом по среднему размаху.
Рис. 18. Средние значения для пациента, учащегося ходить после операции. Контрольные пределы получены на основе оценки целой группы пациентов. Данные Хирокама и Сугиями (см. сноску 56)
Пациент, как мы видим, до начала занятий был весьма далек от управляемого состояния; показал лучший результат после обучения в течение 10 дней; улучшил прежние показатели и готов к выписке после обучения еще в течение 10 дней.
Используемая таким образом контрольная карта – важный инструмент управления в больнице. Врач обучает пациента до тех пор, пока обучение помогает ему, и прекращает занятия, когда его продолжение уже не помогает пациенту. Другими словами, контрольная карта учитывает интересы пациента и обеспечивает наилучшее использование времени врача. Хороший физиотерапевт – редкость в любой стране.
Состояние статистической управляемости достигнуто, однако выход процесса неудовлетворителен. В этом случае, как и во многих других, прежде всего следует внимательно изучить данные контроля.
Рабочий, чьи показатели неудовлетворительны, но находятся в состоянии статистической управляемости, представляет собой проблему. Попытки переобучить его обычно оказываются экономически неэффективными. Целесообразнее перевести его на новую работу, обеспечив ему хорошую подготовку на новом месте.
Рис. 19. Средние результаты игры в гольф для опытного игрока до и после уроков. Здесь игрок достиг состояния статистической управляемости еще до начала обучения. Соответственно, уроки оказались неэффективными. Результаты для четырех последовательных игр составляют выборку объемом n = 4, используемую для расчета x и R (Деминг Э. Элементарные принципы статистического контроля качества (Японский союз ученых и инженеров, Токио, 1950), с. 22)
