Принятие решения, основанного на фактах

Значение математической статистики в управлении. Управление процессом владельцем любого ранга и уровня связано прежде всего с обработкой и анали­зом большого количества информации. Непрерывное улучшение предусматри­вает постепенное повышение качества работы. При продвижении по этому пути необходимы постоянные корректировки целей и методов их достижения. Одним из глубочайших заблуждений «советского стиля руководства» была трак­товка знаменитой ленинской фразы про «... главное звено, ухватив за которое можно вытащить всю цепь». Таким образом был упрошен подход к любой проблеме — нужно найти ту «ручку», повернув которую, можно сразу достичь успеха. На самом деле для достижения успеха нужно не крутить одну «ручку». а регулировать несколько десятков «ручек-параметров» процесса, измеряя ре­зультаты и добиваясь оптимального их сочетания. Возросший информацион­ный поток и развитие программных средств делают доступным проведение ана­лиза сложной и многофакторной обстановки, удержать которую в голове не может ни один человек.

Для измерения и оценки информации о параметрах процесса в мире исполь­зуют различные статистические методы. Плохое знание статистических методов является одной из главных бед российского менеджмента. В высших учебных заведениях математическую статистику часто преподают как академическую на­уку - без связи с практическим применением. На самом деле это один из самых прикладных разделов математики. Одной из основных слагающих успеха «япон­ского экономического чуда» принято считать хорошее знание математической статистики японскими менеджерами.

Менеджер, который может математически точно, не наугад, оценить веро­ятность появления какого-либо события, всегда добьется большего успеха, чем тот, кто действует, полагаясь только на интуицию и свой субъективный взгляд на вещи.

Первое, что сделали в этом направлении японцы — подняли математиче­скую статистику до уровня прикладной дисциплины, максимально упростив объяснения и придумав наглядные примеры для обучения персонала.

Глава 4 Практика внедрения процессного подхода к управлению 291

Статистические методы повышения качества. Одна из лучших книг, посвя­щенных этой теме, опубликована под редакцией профессора Токийского уни­верситета Хитоси Кую |4].

«Основное условие, превращающее какое-либо явление в закон. — воспро­изводимость. Это означает, что если что-то повторяется в тех же условиях, то и результаты будут одинаковы».

Основные причины неудач в производстве - несовершенная работа и не­полные знания. Это. кстати, относится не только к производству, возможно, lie основные причины всех проблем в мире. В отношении неполноты знаний существуют две ситуации: люди либо признают, что у них недостаточно знаний, либо не признают. Если люди осознают, что они не очень хорошо разбираются в ситуации, они могут провести исследование или эксперимент в попытке обна­ружить то, чего они не понимают. Когда же люди уверены в своей правоте, даже если недостаточно хорошо понимают ситуацию, то решать проблемы непросто.

Одна из причин этого состоит в том, что факты часто путают с суждениями. Люди склонны принимать нечто, к чему они имеют отношения, за факты. Это похоже на китайскую сказку, в которой слепцы ощупывали слона.

Для того чтобы повысить объективность и достоверность информации, су­ществует великое множество методов математической статистики. На первом этапе сбора и обработки информации в области качества используется «семь простых методов».

«Семь простых методов обеспечивают решение 95% всех проблем, возника­ющих в производстве» (Каору Исикава).

Семь простых методов повышения качества. Существует несколько вариан­тов списка «семи простых методов». Наиболее распространенный список следу­ющий:

• диаграмма Парето;

• диаграмма Исикавы;

• стратификация данных (расслоение данных);

• контрольные листки;

• частотные гистограммы;

• [рафики рассеивания;

• контрольные карты Шухарта.

Перечень этих методов и их описание можно найти во многих источниках, поэтому в данной книге мы не будем подробно останавливаться на них и дадим только краткие характеристики.

Диаграмма Парето - позволяет построить причины отклонений по важности и принять решение о выделении ресурсов для устранения или уменьшения вли-яния выбранных причин. Сравнение диаграмм по времени позволяет устано­вить тенденции в изменении влияния причин.

292________________________________ В,В, Репин, В.Г, Елиферов. Процессный подход к управлению

Причинно-следственная диаграмма Исикавы или «рыбья кость» (fishbone) -диаграмма, которая показывает отношение между показателем качества и воз­действующими на него причинами. Используется для упорядочивания оценки факторов и их ранжирования. При построении диаграммы основные «рыбьи кости» совпадают с составляющими процесса (см. рис. 4.1) и [2|.

Стратификация данных — используется при расслоении данных по каким-либо признакам для сравнения их между собой и установления истинной при­чины отклонений. Для проведения стратификации информация о ходе процес­са обязательно должна иметь реквизиты принадлежности к периоду времени, смене, проекту или продукту, подразделению и т. д.

Контрольные листки — разрабатываются для сбора данных и включают в себя, кроме данных, признаки (реквизиты информации), по которым можно произвести расслоение или группирование данных для обработки. Способ за­полнения должен быть наименее трудоемким.

Гистограммы (частотные гистограммы) — предназначены для математиче­ского сравнения данных с границами допусков, между собой и с различншш математическими законами распределения случайных величин. Обычно пост­роение гистограмм сопровождается вычислением статистических характерис­тик распределения случайной величины: дисперсия, математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение, медиана и т.д.

Графики рассеивания (корреляционные зависимости между параметрами) — помогают установить корреляционную зависимость между параметрами или причиной-следствием.

Контрольные карты Шухарта — показывают поведение процесса (параметра процесса) во времени. Используются для проведения тренд-анализа и выделе­ния случайных и систематических причин отклонений. Существует шесть типов карт (в соответствии с японским промышленным стандартом — JIS). Наиболее

часто применяют контрольные карты X и R.

Другие статистические методы повышения качества — FMEA, QFD. SPC. рег­рессионный и дисперсионный анализы, проверка гипотезы НО о принадлежно­сти двух выборок одной генеральной совокупности по критериям Стьюдента, Фишера, Пирсона и др., вычисление статистических характеристик стабильно­сти и воспроизводимости результатов процесса Ср и Срк. корреляционные матрицы и т.д.

Использование статистических методов возможно только при правильно построенной системе сбора, обработки и анализа информации.

Пример 4.15. Классический пример «ложной корреляции»: 98% несовершен­нолетних преступников в детстве регулярно употребляли в пищу огурцы. Циф­ры с точки зрения статистики безукоризненны, но делать выводы причинно-следственного характера на основании только этой информации нельзя.

Глава 4 Практика внедрения процессного подхода к у правлению_________________ 293