Шрифт:
И даже если наши показатели – не неизвестные величины, то Деминг напоминает нам предупреждение профессора Джона Тьюки:
«Чем больше вы знаете о том, что с некоторыми числовыми показателями что-то не так, тем более полезно это для вас».
(Чтобы лучше понять это, вспомним, что оценки скорости света, упомянутые в главе 7, на самом деле говорят об интервале, 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».
М. Дж. Морони, автор работы Facts from Figures (единственная книга по статистике, которую когда-либо читали почти все), предупреждает нас:
«Слова “figure” и “fictitious” происходят от одного латинского слова “fingere” [43] . Помните об этом!»
Я мог бы и продолжить. Но вместо этого, если вы хотите и дальше рассматривать явные расхождения, я отсылаю вас к забавному буклету Джона Бибби «Квоты, проклятые квоты и…» (Quotes, Damned Quotes, and…).
43
Речь идет об игре слов: figure (англ.) – «число», «значение»; fictitious (англ.) – «фиктивный», «мнимый», «вымышленный»; finger (англ.) – «палец». – Прим. пер.
Авторы всех приведенных цитат, включая самого Деминга, – статистики. Чего же они добиваются? Сделать самих себя безработными? Некоторые могут 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: «Если говорить об эмпирическом наблюдении, такой вещи, как факт, не существует».
Некоторые представители менеджмента, по-видимому, слишком увлекаются числами: «Не беспокойте меня до тех пор, пока не сможете предоставить каких-либо чисел». В наши дни предполагаемой революции в качестве многим статистикам, работающим в промышленности, приходится слышать:
«Покажите мне, как измерять качество» или «Покажите мне, как измерять производительность». К сожалению, «меры для оценки производительности в чем-то подобны статистике несчастных случаев: они говорят вам о количестве происшествий в домах, на дорогах, на рабочих местах, но не говорят о том, как уменьшить частоту происшествий».
Другая часто приводимая в этой связи цитата: «Если вы не можете измерять что-либо, то вы не можете этим управлять». Деминг довольно кратко и четко отвергает этот тезис: «Совершенно неправильно! Нонсенс!»
Источником восьмого из четырнадцати пунктов («избавьтесь от страхов») было осознание Демингом того, что страх гарантирует представление неверных результатов (см. главу 26). Числа, так же как и страх, во многих случаях стали оружием современного менеджмента. Числовые показатели действительно часто используют для того, чтобы породить страх. Особенно это касается тех методов менеджмента, к которым Деминг питает наибольшее отвращение: управления по целям, условных числовых показателей, системы аттестации и ранжирования, школьных оценок.
В то время как часть менеджеров и руководителей во всем полагаются на числовые показатели, рядовые сотрудники скептически относятся к статистике и, следовательно (как я полагаю), к самим статистикам. Отсюда вытекает традиционное мнение о возможности доказать при помощи статистики что угодно, а также знаменитое высказывание о трех видах лжи [44] . Скептицизм по отношению к статистике (часто он не так уж и необоснован) придает весомость требованию более широкого понимания и использования операциональных определений, которые как абсолютная истина (le mot juste) должны избавить нас от двусмысленностей (намеренных или ненамеренных), порождающих такого рода неверие. Вспомним, что, по твердому убеждению Деминга, выделение Шухартом особой роли операциональных определений, а также его собственное внимание к этой проблеме в ранних лекциях в Японии были столь же важны, как работы японцев с вариациями и контрольными картами.
44
«Существует три разновидности лжи: просто ложь, наглая ложь и статистика» – это высказывание обычно приписывают Бенджамину Дизраэли. По мнению Джона Билта, оно, скорее всего, принадлежит Марку Твену. – Прим. авт.
Цель данной главы – предостеречь читателя от попадания в ловушки, такие, как недостаточная внимательность к вопросам, для анализа которых неприменимы числовые показатели; «выдавливание» некоторых заведомо неадекватных показателей, если не удается получить реальные; использование чисел для тех целей, для которых они непригодны; неправильный анализ чисел; ложное толкование и ошибочное использование средних значений.
Почему же Ллойд Нельсон высказал мысль о неизвестных и непознаваемых величинах, которые кажутся такими странными впервые слышащим о них людям? Что он мог иметь в виду? На этот вопрос Деминг отвечает в книге «Выход 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 Деминг 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 добавил бы 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); обучение рабочего рабочим; обсуждение руководителем проблемы с другим руководителем в целях улучшения качества, прибыли, расширения рынка без обращения к глубинным 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: