Дорогостоящие ошибки


Мы часто допускаем две дорогостоящие ошибки (см. Out of the Crisis, p. 318) — и в главе 8 мы поговорим о них подробнее.

V Ошибка 1. Реакция на результат, будто он вызван особенной причиной, тогда как он стал следствием обей причины отклонения.

Ошибка 2. Реакция на результат, будто он является следствием обей причины отклонения, тогда как на самом деле он вызван особенной причиной.

Доктор Шухарт предложил процедуры, которые помогут вам минимизировать экономические потери от этих ошибок (см. главу 8).

Стабильность и нестабильность. Процесс может поддаваться или не поддаваться статистическому контролю. В условиях статистического контроля мы можем предвидеть будуие отклонения. Издержки, производительность труда, качество и количество можно спрогнозировать. В таких случаях Шухарт говорил о стабильном состоянии. В противоположном случае процесс нестабилен, и тогда его «поведение» невозможно предсказать (подробнее об этом см. в главах 7 и 8).

Управление человеческими ресурсами (директор, контролер, учитель) радикально отличается в зависимости от того, стабилен процесс или нет. Путаница между этими двумя состояниями ведет к катастрофе.

Чтобы управлять, нужно знать, как взаимодействуют между собой различные силы, потому что это взаимодействие может подкреплять усилия или сводить их на нет. Для управления людьми важно знать, как система влияет на производительность труда (см. главу 6). Полезными будут сведения о взаимозависимости между людьми, группами, подразделениями, компаниями, странами.

Чтобы использовать данные, необходимо знать о различных источниках неопределенности. Измерение — это процесс. Стабильна ли система измерений?

Чтобы использовать данные, необходимо также понимать разницу между количественными исследованиями и анализом. Количественные исследования — например, теория выборки или 90 структура эксперимента — дают информацию о рамках. Перепись населения — это тоже количественное исследование. Ее один пример — погрузка железной руды. Покупатель и продавец хотят знать, сколько руды на борту корабля.

Другое дело — интерпретация результатов теста или эксперимента. Здесь уже нужно предвидеть, целесообразно конкретное изменение процесса или нет. Любой выбор — это прогнозирование. Это аналитическая проблема. Критерии значимости, проверка по критерию Стъюдента, проверка по критерию *хи-квадрат» совершенно не помогают в прогнозировании. Проверка гипотез в течение полувека стояла непреодолимой преградой на пути к пониманию выводов статистической теории.

Вопрос на семинаре. Не могли бы вы развить ваше утверждение о том, что глубинные знания приходят извне системы? Разве люди, работаюие в системе, не единственные, кто знает, что происходит и почему? Ответ. Люди в организации знают, что они делают, но сами по себе они никогда не научатся выполнять эту же работу лучше. Их тяжелый труд делает яму, в которой они находятся, ее глубже, потому что он мешает им посмотреть на организацию со стороны. Опять-таки, система сама себя понять не может. Человек может досконально изучить лед, имея самое смутное представление о воде.

Теория познания3 Управление — это прогнозирование. Теория познания объясняет, почему управление в любой форме — это прогнозирование. Простейший план (например, в котором часу я сегодня вернусь домой) требует прогнозирования о том, что мой автомобиль заведется и поедет или что автобус либо поезд придет вовремя.

J Clarence Irving Lewis. Mind and the World-Order. — Scribner’s, 1929. Переиздано издательством Dover Press, New York. Я советую читать эту книгу, начиная с главы 6, 7 или 8, а не с первой страницы.

Знания основываются на теории. Теория познания учит нас, что любое заявление, если оно несет знания, прогнозирует будуий результат с риском ошибки и что оно согласовывается с прошлыми наблюдениями.

Рациональное прогнозирование требует теории; оно нараивает знания посредством систематического анализа и расширения теории, в основе которой лежат прошлые прогнозы и наблюдения. У петуха была теория. Он кукарекал каждое утро, изо всех сил хлопая крыльями. Солнце вставало. Связь очевидна: кукареканье будило солнце. Никто не сомневался в роли петуха.

Но однажды случилась заминка. Петух забыл прокукарекать, но солнце все равно взошло. Петух понял, что его теория нуждается в пересмотре. Если бы не было начальной теории, нечего было бы изучать или пересматривать.

Эвклидова геометрия прекрасно подходила для плоского мира. Каждый его вывод и каждая теорема верны для своего собственного мира. Использование теории для плоской Земли оказалось ошибочным, когда человек расширил свои горизонты, построил высокие дома, а дорога вышла за пределы родного села.

Параллельные линии с наклоном на север не являются равноудаленными. Сумма углов треугольника больше не дает 180°. Требуется поправка на сферическую поверхность, и это уже новая геометрия. Именно более широкое применение указывает на то, что та или иная теория устарела и нуждается в пересмотре или даже замене. Опять-таки, без теории нечего пересматривать. Без теории у нас нет вопросов, которые можно задать. Поэтому без теории нет познания.

Теория — это окно в мир. Теория «перетекает» в предвидение. Без предвидения опыт и примеры ничему нас не учат. Простое 92 копирование успешного примера без понимания его теории может привести к катастрофе.

Любой рациональный план, даже самый простой — это прогноз условий, поведения, производительности труда людей, процедур, оборудования или материалов.

Использование данных требует предвидения. Интерпретация результатов теста или эксперимента — это предвидение: что будет, если мы применим полученные выводы или рекомендации? Это предвидение в значительной мере зависит от знания предмета. Только в состоянии статистического контроля теория статистики позволяет с достаточной долей вероятности прогнозировать нашу эффективность на ближайшее будуее.

В качестве примера рассмотрим следуюее заключение, сделанное после испытания двух методов, А и В. Итак, я говорю, что буду и дальше использовать метод А и не стану рассматривать метод В, потому что на данный момент утверждение, что метод В лучше, кажется мне неубедительным. Заявление, лишенное рационального прогноза, не несет знаний.

Сколько бы ни было примеров, они не составляют теории, но при этом единственный необъяснимый сбой теории требует изменения или даже отказа от нее.

Отсутствие истинного значения. Не суествует истинного значения какой бы то ни было характеристики, состояния или условия, определенного в результате измерения или наблюдения. Каждая новая процедура измерения (изменение операционного определения) или наблюдения дает новую цифру.

Суествует истинное значение количества простых чисел до 100. Просто напишите и посчитайте их: 2, 3, 5,7,11… Это информация, а не знания. Она ничего не предсказывает, кроме того, что любой человек получит то же число. Точно таким же фактом является 93 У.

информация, что читатель видит перед глазами эти строки.

Не суествует истинного значения количества людей в гостиничном номере. Кого нужно считать? Считаем ли мы того, кто только что был в номере, но вышел позвонить по телефону или выпить кофе? А сотрудников отеля? А людей, которые управляют аудио- и видеооборудованием? Внеся изменения в правило подсчета людей, вы получите новое число.

Процедура зависит от цели. Если наша задача — приготовить обед, то нам нужно посчитать людей, которые придут на него.

Если проблема в обем весе людей в этой комнате (не нарушаем ли мы противопожарных правил?), то мы должны посчитать всех, кто бывает в номере. Нет истинного количества железа в железной руде на палубе корабля. Почему? Изменив процедуру отбора проб руды из груза, мы получим иное соотношение железа и железной руды. Повторение любой процедуры даст новое число. Как посчитать людей на лодках в Сан-Диего? Не суествует такого понятия, как факт, когда речь идет об эмпирических наблюдениях. У любых двух человек могут быть разные представления о том, что важно знать о каком-либо событии. Дайте факты Имеет ли это предложение какой-то смысл?



Категория: торговля. Дата публикации: 17 Январь, 2010.