Чтение онлайн

Деминг отмечает, что огромное значение теории проистекает из ее способности предсказывать результаты без проведения экспериментов и таким образом экономить время и деньги. Или, возвращаясь к ранее рассмотренному вопросу:

Модели, применяемые статистиками и другими учеными, составляют суть теорий. Однако согласно Джорджу Боксу, «ни одна модель не верна, по крайней мере в нашем реальном мире, но некоторые модели более полезны, чем другие». Аналогично Деминг подчеркивает, что любую теорию можно считать корректной в ее собственном контексте, т. е. в ее собственном мире. А что касается мира реального, то всегда стоит вопрос:

Здесь-то и коренится суть дела: предсказание. Цель всей работы Деминга – улучшение будущего. Для него в этом и состоит цель знания. Что было, то прошло. Конечно, мы можем учиться на основе прошлого – с помощью теории. Но будьте осторожны: каждый статистик, изучающий регрессионный анализ, знает, что всегда можно разработать модель, которая точно соответствует любому ограниченному набору данных, полученных в прошлом. Он также знает (или должен знать), что эта модель почти всегда окажется совершенно бесполезной для предсказания будущего. Таким образом, ценность практического опыта более ограничена, чем принято считать. Если даже обстоятельства в будущем остаются теми же, только что упомянутая регрессионная аналогия должна предостеречь нас от того, чтобы возлагать слишком большие надежды на опыт.

Есть еще один важный урок, следующий из теории регрессии. Это опасность экстраполяции: если обстоятельства меняются, то ценность прошлого опыта может быть не просто ограниченной – такой опыт вполне может привести нас к опасным заблуждениям. Последняя мысль тесно связана с учением Деминга о численном и аналитическом подходе в статистике (см. часть Б, раздел 7 системы глубинных знаний, глава 18). Подумайте об Евклидовой геометрии: она работает превосходно, но до тех пор, пока расстояния не слишком велики. Она была бы совершенно правильной в другом мире – в мире, где земля плоская, а линии и точки имеют нулевую толщину. Но в нашем мире мы не рекомендуем ни кораблям, ни самолетам пользоваться Евклидовой геометрией!

И Деминг постоянно предостерегает нас от использования опыта без знания теории, более того, он прямо утверждает:

В главе 9 мы говорим фактически о том же самом: «Опыт учит нас (т. е. позволяет нам планировать, предсказывать) только тогда, когда мы используем его, чтобы построить и улучшить теорию». И снова проявляется цикл PDSA. Последний гвоздь в гроб изолированного от теории опыта вбивает следующее наблюдение Деминга: «Если бы опыт сам по себе мог обеспечить успех, Соединенные Штаты были бы впереди всех в области экономики. У Америки гораздо больше человеко-лет опыта в современном менеджменте в сферах производства и обслуживания, чем у любой другой страны».

К примерам можно отнести все, что мы сказали о практическом опыте. «Поиск примеров» стоит на одном из первых мест в перечне «Препятствий на пути к преобразованиям» (см. главу 3). Деминг говорит о примерах то же самое, что и об опыте:

И делает нам предупреждение:

Все примеры могут относиться к контексту, который не имеет никакого отношения к будущему. Можно привести миллион примеров, которые будут в согласии с геометрией Евклида, но миллионный плюс единица может относиться к глобальным масштабам, где она не сработает:

Большая опасность поиска примеров состоит в том, что большинство людей не стремятся изучать их с помощью теории, а вместо этого стремятся копировать их без раздумий или, по меньшей мере, без достаточных размышлений. (Вспомните пример прямого копирования, упомянутый в последнем параграфе главы 11.) Подумайте о бесконечных экскурсиях в Японию и о том, сколько раз объявлялось, что «японский секрет» раскрыт:

А вот пример, более близкий к нашей повседневной жизни:

Деминг недвусмысленно говорит о том, что большинство преуспевающих фирм оказались такими просто по воле случая, ибо в своей практике они используют самые худшие и неэффективные методы управления. Конечно, он не против того, чтобы изучали преуспевающие или терпящие бедствие фирмы, чтобы лучше планировать и управлять, но этого нельзя достигнуть путем копирования – их надо изучать с помощью теории. В главе 30 мы упоминаем фирму, о которой все пишут как о сверхпреуспеваюшей. Но эта фирма использует самую плохую из всех возможных систем оценки и аттестации персонала – так называемое принудительное распределение, когда заранее определяется, что положительную оценку получат не более пяти человек.

Чтобы особо подчеркнуть этот момент, Деминг иногда рисует распределение, представляющее собой распределение результатов работы стабильной системы (см. рис. 49). Горизонтальная ось в некотором смысле отражает уровень успеха или неуспеха фирмы. Фирмы, попадающие в правый «хвост» распределения, восхваляются как весьма преуспевающие, а те, что попали в левый «хвост», клеймятся как неуспешные. Но ведь может легко оказаться, что мы имеем здесь дело с тем же типом распределения, что и в эксперименте с красными бусинами: большие числа с одной стороны распределения и малые – с другой. В самом деле, плодотворно ли в этом эксперименте копировать методы тех, кто получали малое число красных бусин, и избегать копировать тех, которые получали их больше? Приведу аналогию, которую, как я слышал, использует в связи с этим Деминг: это то же, что надевать одежду, которую носит преуспевающий человек. Деминг говорит: «Нужно нечто большее, чтобы достичь успеха»:

А имея такую теорию:

Что, в конце концов, было у Японии, кроме теории и людей?

Давайте вновь вернемся к тому, с чего мы начинали в авторском предисловии, – к референдуму о качестве и ко всем высказанным там предложениям о том, как добиться качества.

Теперь мы можем понять, почему все эти ответы были неверны:

Чтобы реализовать эти предложения, вам не потребуются ни знания, ни лидерство, ни теория методов управления. Люди обманывают сами себя, думая, что они знают, и такой обман – самое большое препятствие для прогресса. И здесь уместно процитировать Даниэля Бурстина (см.: The Discoverers):

Первые четыре ответа – автоматизация, компьютеризация, изобретения и новые типы машин – приведут к тому, что мы будем делать то же, что и раньше: плодить те же проблемы и ошибки, но только с большей скоростью и большей производительностью. В самом деле, ни для кого не секрет, что новое оборудование несет с собой и новые проблемы. Деминг упоминает фирму (ее имя не называется, но многие читатели его угадают), которая широко оповещала, что будущее принадлежит тем, кто вложит деньги в ее новые проекты. Она двинулась вперед и истратила десятки миллиардов долларов на покупку нового оборудования. По большей части, говорит Деминг, она расшвыряла деньги на то, что стоило дорого, но не давало качества. Намерения были самые искренние: руководители, очевидно, были убеждены, что лучшего будущего можно достигнуть только таким образом. Президент этой фирмы пригласил Деминга посмотреть на один из его заводов с прекрасной новой автоматизацией. И был очень огорчен, что у Деминга не оказалось для этого времени: