Генри Р. Нив
"Пространство Доктора Деминга"

<< Оглавление

Очевидный парадокс в подходе Деминга к менеджменту, берущий свое начало в статистическом образе мышления, — это существенный акцент на ограниченности возможностей числовых показателей. В то время как для большинства людей слово "статистика" не означает ничего большего, чем числа, мы уже знакомы с чрезвычайно емким высказыванием Ллойда Нельсона:

"Наиболее важные факторы, необходимые для управления любой организацией, как правило, неизвестны и количественно неопределимы".

И даже если наши показатели не неизвестные величины, то Деминг напоминает нам о предупреждении проф. Джона Тьюки (John Tukly), что:

"Чем больше вы знаете о том, что что-то не так с некоторыми числовыми показателями, тем более это для вас полезно".

(Для лучшего понимания этого вспомним, что оценки скорости света, упомянутые в главе 7, на самом деле говорят о диапазоне, 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".

И М. J. Moroney, автор работы "Факты из чисел" (единственная книга по статистике, которую большинство людей когда-либо читало), предупреждает нас: "Слова "figure" (числа) и "fictitious" (фиктивный) оба имеют один и тот же латинский корень "fingere" (палец) (Речь идет об игре слов "figure" — число, значение, "fictitious" — фиктивный, мнимый, вымышленный и "finger" — палец (примечание переводчика)). Помните об этом!"

Я мог бы и продолжать. Но вместо этого, если вы хотите и дальше рассматривать эти явные расхождения, я отсылаю вас к забавному буклету Джона Бибби (John Bibby): "Квоты, Проклятые Квоты, и..."

Источником всех этих цитат, включая самого Деминга, служат статистики. Чего же они добиваются? Сделать самих себя безработными? Некоторые могут вполне 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: "Не существует такой вещи, как факт, если говорить об эмпирическом наблюдении".

Некоторые представители менеджмента, по-видимому, слишком увлекаются числами: "Не беспокойте меня до тех пор, пока вы не сможете показать каких-либо чисел". В наши дни предполагаемой революции в качестве многим статистикам, работающим в промышленности, приходится слышать: "покажите мне, как измерять качество" или "... производительность". К сожалению:

"Меры для оценки производительности в чем-то подобны статистике о несчастных случаях; они говорят вам о количестве происшествий в домах, на дорогах, на рабочих местах, но они не говорят о том, как уменьшить частоту происшествий". ("Выход из кризиса", стр. 15). Другая цитата, часто приводимая в этой связи: "Если вы не можете измерять что-либо, то вы не можете этим управлять". Деминг довольно кратко и сжато отвергает этот тезис: "Совершенно неправильно — нонсенс!"

Источником восьмого из 14-ти пунктов (избавьтесь от страхов) было осознание Демингом того, что страх просто гарантирует представление неверных результатов (см. главу 26). Числа, так же как и страх, во многих случаях стали оружием современного менеджмента. В самом деле, числовые показатели часто используются для того, чтобы порождать страх, в особенности посредством тех методов менеджмента, к которым Деминг питает наибольшее отвращение: управление по целям, условные числовые показатели, система аттестации и ранжировки, оценки в школах.

В то время как часть менеджеров, руководителей полагаются во всем на числовые показатели, рядовые работники питают весьма существенный скептицизм по поводу статистики и, таким образом (как я полагаю), по отношению к самим статистикам. Отсюда вытекает традиционное мнение о возможности доказать что угодно при помощи статистики и знаменитое высказывание о трех видах лжи (Есть три разновидности лжи: просто ложь, наглая ложь и статистика — это высказывание, обычно приписываемое Бенджамину Дизраэли; по мнению Джона Билта, оно с большей вероятностью принадлежит самому Марку Твену.)! Этот скептицизм, который весьма часто не так уж и необоснован, немедленно придает весомость требованию о возможно более широком понимании и использовании операциональных определений, которые как абсолютная истина (le motjuste) должны избавить нас от двусмысленностей (намеренных или ненамеренных), порождающих такого рода неверие. Вспомним, что, по твердому убеждению Демин-га, выделение особой роли операциональных определений Шухартом и его собственная концентрация на той же проблеме в его ранних лекциях в Японии были, как минимум, столь же важны, как работы японцев с вариациями и контрольными картами.

Цель данной главы — предостережение читателя от попадания в обычные ловушки. Такими ловушками служат: недостаточная внимательность к вопросам, для анализа которых числовые показатели неприменимы, или, напротив, "выдавливание" некоторых заведомо неадекватных показателей, если "реальные" не удается получить; использование чисел для тех целей, для которых они непригодны, неправильный анализ чисел; ложное толкование и ошибочное использование средних значений.

Почему же на самом деле Ллойд Нельсон высказал эту мысль о неизвестных и непознаваемых величинах, которые кажутся такими странными для людей, слышащих их в первый раз? Что он мог иметь в виду? Деминг отвечает на это на стр. 122 "Выхода 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 он 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 бы добавил 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), рабочий, обучающий рабочего; руководитель, обсуждающий проблему с другим руководителем с тем, чтобы улучшить качество, прибыль, расширить рынок без обращения к Глубоким 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 будут нарастать в компании год за годом в результате реализации программы улучшений качества, в соответствии с принципами, проясненными в этой книге, вводит себя в заблуждение. Он должен знать еще до того, как он начнет эту программу, что он сможет описать количественно только тривиальную часть от этих выгод". ("Выход из кризиса", стр. 123).

Даже тогда, когда у нас имеются количественные показатели, мы их весьма часто неправильно используем. Как часто многие решения принимаются на основе сравнения всего двух чисел, в то время как, если определяющий их процесс стабилен, имеется 50 на 50 шансов, что одно из этих чисел больше. Один из способов объяснения важности основополагающих работ Шухарта за 60 лет заключается в том, что они дают нам возможность выделить ситуации, в которых действия определенного типа неоправданы (в особенности действия с общими причинами вариаций, как если бы они были вызваны специальными причинами). Даже если руководители, менеджеры оказываются настолько прогрессивными, что рассматривают результаты во временном плане, а не просто сравнивают числа с их прогнозом и бюджетной статьей или с данными прошлого месяца, или прошлого года, — их глаза тем не менее почти автоматически ищут самую высшую и самую низшую 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. Но разве это так уж трудно понять?

Концентрация на понимании вариаций, необходимая 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 они чувствуют себя уверенно, как дома, манипулируя средними значениями. Но так ли это? На стр. 56-59 в "Выходе из кризиса" приводится много примеров, которые подрывают эту уверенность.

Хиро Хакеборд посвятил меня в события, о которых писалось на стр. 59 "Выхода из кризиса", о том, как учитель предупредил его, что его маленькая дочь была "ниже среднего уровня" в двух последовательных тестах. Он поведал мне о горестном состоянии своей дочери, которая, как я понимаю, на самом деле ни тогда, ни сейчас не была сколько-нибудь заметно туповатой. Очевидно, при простейшей из возможных вероятностных моделей, один из четырех школьников должен быть ниже среднего уровня в обоих тестах по чисто случайным причинам, без какой-либо вины с их стороны. Вряд ли эти тесты могут служить основанием для запугивания родителей и деморализации детей. И в самом деле, дочь Хиро чувствовала себя униженной и угнетенной этим происшествием. Ей пришлось оказывать помощь, чтобы она смогла преодолеть последствия. Она смогла вернуться в нормальное состояние. А если бы не смогла? "Потерянная жизнь или, как минимум, испорченная жизнь", заключает Деминг. Он соглашается, что учительница имела самые лучшие намерения: она делала все, что могла для этого. И мы сразу же вспоминаем о предупреждении, что добрые намерения и лучшие усилия недостаточны — мы должны знать, что делать и почему. В свое время правительство Новой Зеландии организовывало школьные выпускные экзамены таким образом, что одна половина школьников сдавала их, а другая проваливала их (вновь см. стр. 59 "Выхода из кризиса"). Последствия для жизни и карьеры тех учащихся, которых отчисляли из школ, легко представимы. На семинаре, который проводился в Новой Зеландии, Деминг обсуждал этот вопрос. Правительство отменило эту схему.

Мы знаем точку зрения Деминга по поводу различных схем оценки качества труда, личного вклада, частным случаем которых является 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 распределились очень просто: одна половина проходила, другая половина отсеивалась. 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 распределения:

"Некоторые компании берут на работу тех, кто был среди 10% из лучшей половины в классе — пусть они (компании) им хорошо послужат!"

На более светлой ноте Майрон Трайбус повествует о великой истории голосования в Конгрессе британских тред-юнионов по поводу предложения, чтобы ни одна зарплата в стране не была ниже среднего уровня. Это предложение не прошло всего тремя голосами. Как с иронией комментирует Деминг: "Как бы я хотел, чтобы это предложение прошло!" Возможно, конгресс тред-юнионов следовал по стопам Австралийского министра труда, который, как сообщает Джон Бибби, высказался даже еще более амбициозно в 1973 г.:

"Мы предвкушаем тот день, когда каждый будет получать большую, чем средняя, зарплату".

И как последний штрих относительно средних значений, я не могу удержаться от цитирования старинной цитаты из журнала "Панч":

"Величина 2.2 ребенка на одну взрослую женщину ощущалась как в некоторой степени абсурдная, и Королевская Комиссия предложила, чтобы средним классам выплачивалось пособие с тем, чтобы увеличить среднее значение до более круглого и более удобного значения".