Понижение заработной платы - самый легкий и в то же время самый отвратительный способ справиться с трудным положением. В действительности это означает свалить неспособность администрации на рабочих. (Г. Форд)

Ещё раз о статистическом мышлении и SPC

В данной работе мы попытались чрезвычайно кратко обсудить некоторые неясности в таких популярных терминах, как статистическое мышление (СМ) и статистическое управление процессами (SPC). Представляется, что специалисты по качеству и статистики должны определить эти понятия более точно, ибо существующие неясности неизбежно ведут к снижению того влияния, какое эти мощные методы могли бы оказывать на нашу жизнь. Особенно это становится очевидным сегодня, когда широко распространившееся увлечение подходом "Шесть Сигм" процветает в различных частях мира.

ВВЕДЕНИЕ

Статистическое управление процессами (далее SPC) – один из наиболее старых терминов в области качества. Но хотя сама концепция была разработана Уолтером Шухартом [1,2] около 80 лет тому назад, до сих пор в самом начале нового тысячелетия не существует ни общепринятого определения этого термина, ни согласованного мнения о его содержании. Есть два различных взгляда на то, что такое SPC.

С одной стороны, большая часть авторов считает, что SPC – это применение статистики на практике. С другой стороны, существует не очень многочисленная группа специалистов, которая рассматривает SPC как новый способ мышления, направленный на оптимизацию принимаемых нами решений в почти всех возможных сферах человеческой деятельности.

Первую точку зрения можно встретить в многочисленных книгах, статьях, презентациях и т.д. Например, глоссарий Американского общества качества (ASQ) определяет SPC как "применение статистических методов для управления процессами" [3]. Во введении к большой дискуссии о SPC проф. Вудал (W. Woodall) пишет: "Статистическое управление процессами (SPC), составная часть статистического контроля качества (SQC), состоит из методов понимания, управления и улучшения результативности процессов во времени" [4]. Очень похожие определения можно найти в большинстве старых книг по контролю качества (см., например, [5-8]), а также и многие другие.

Мнение менее многочисленной части специалистов выглядит следующим образом. В работе "Исследование статистического управления процессами" Г. Нив пишет: SPC – это не инструмент или метод. Это вполне законченный новый способ мышления…Мышление, обучение, интерпретация, развитие знания: вот все то, из чего состоит SPC" [9]. Той же точки зрения придерживается Д. Уилер, который пишет: "Статистическое управление процессами – это не про статистику, это не про контроль процессов, это не про соответствие техническим условиям. Это, по самой сути, про то, как извлечь максимум из ваших процессов. Это про постоянное совершенствование процессов и их результатов. И это, прежде всего, и больше всего, способ мышления с помощью некоторых соответствующих инструментов" [10]. Или, в более короткой редакции: "В конечном счете SPC – это способ мышления с помощью карт, активизирующих этот мыслительный процесс" [11].

Поиск в Интернете не меняет описанной ситуации. Можно легко найти множество сайтов, поддерживающих первую точку зрения [12-14], равно как некоторое число сайтов, поддерживающих иной подход [15,16]. Стоит отметить, что, как нам кажется, большинство тех, кто согласен со второй точкой зрения, составляют активные сторонники учения д-ра Деминга о менеджменте.

Аналогичная ситуация имеет место и с термином "Статистическое Мышление". Подавляющее большинство людей понимают этот термин в прямом и очевидном смысле: мышление статистически, т.е. мышление с помощью статистики. Однако, в 90-х годах возникло новое понимание этого старого термина1.

Согласно Публикации ASQ [18], "определение статистического мышления включает в себя три фундаментальных принципа:

  1. Всякая работа – это последовательность взаимосвязанных процессов,
  2. Все процессы подвержены вариабельности,
  3. Понимание и снижение вариабельности – ключ к успеху".

Эта точка зрения была впоследствии поддержана рядом авторов (см. [19-21]). И опять-таки, все сторонники этого взгляда – это сторонники второй точки зрения на SPC и последователи учения д-ра Деминга.

Мы считаем, что эти отличающиеся друг от друга интерпретации создают некую неразбериху в области науки о качестве. Цель данной работы – обсудить некоторые предложения, которые, как нам кажется, могли бы устранить эту неразбериху. Кроме того, мы хотели бы обсудить и ряд следствий, вытекающих из нашего понимания ситуации.

ШУХАРТ, SPC и PDCA

В своей знаменитой книге "Статистические методы с точки зрения контроля качества"У. Шухарт - которого считают отцом SPC, писал:"…существуют три основания, по которым статистический контроль может играть важную роль при стремлении к однородности произведенной продукции: (а) как концепция статистического состояния, указывающего предел, которого можно надеяться достичь при улучшении однородности качества; (б) как деятельность или методика достижения однородности; (в) как суждение" [2, p.1]. Он связывал эти три основания с тремя шагами в процессе контроля качества: установление допусков, производство и инспекционный контроль. Позднее д-р Деминг добавил четвертую ступень в цикл Шухарта, и в конце концов появился известный цикл Шухарта-Деминга PDS(C)A. Поэтому очевидно, что оба эти гуру в области качества рассматривали SPC как процесс, начинающийся с планирования (способ мышления), затем следует то или иное выполнение, затем следует изучить результаты (используя различные инструменты, включая статистические, но не только их), и, наконец, идет воздействие, основанное на знании. Другими словами, не вызывает сомнения, что и Шухарт, и Деминг, имели более широкий взгляд на то, что такое SPC, нежели просто применение статистических методов. Как ясно из вышеприведенных цитат, они рассматривали SPC как способ мышления, с одной стороны, как инструмент достижения заданных целей, с другой стороны, и как заключение (суждение) о полученном результате и будущей деятельности, с третьей стороны.

Но позднее такое понимание сузилось. Есть много причин, почему так произошло. Одна из них – детерминистский взгляд на природу, который каждый из нас наследует с раннего детства и до окончания высшей школы. Другая причина связана с путем, которым человечество развивалось в двадцатом столетии. Большую часть прошлого века ведущие мировые державы жили в условиях так называемого "рынка изготовителя", и эти условия не создавали необходимости в системном подходе к менеджменту процессов. Такая необходимость появилась только в конце прошлого века, и это стало одной из главных причин возврата к идеям Шухарта2. Наконец, третья причина вполне очевидна. Слово "статистический" подразумевает, что соответствующая деятельность должна осуществляться людьми, имеющими специальное "статистическое" образование. А потом, чем больше этих специалистов вовлекалось в SPC, тем больше они, естественно, старались сузить свою деятельность до тех вопросов, какие им были знакомы и, следовательно, интересны, т.е. до чисто статистических проблем и методов.

Но жизнь невозможно свести к статистике. Д. Сэлсбург (D. Salsburg) в своей книге "Леди, пробующая чай" [22] пишет: "…решения, основанные на доводах теории вероятностей, это не логические решения. Логические и вероятностные доводы несовместимы". Д. Балестраччи пишет: "Традиционная" статистика имеет чрезвычайно ограниченное значение в реальных условиях" [23]. Всё это было очевидным для Шухарта, который много раз в своей книге [2] подчеркивает, что статистические методы – это всего лишь инструмент для предсказания с минимальной ошибкой и инструмент минимизации вариабельности качества.

И что из всего этого следует?

Нам кажется, что первый вывод вполне очевиден.

Старое понимание SPC как набора статистических инструментов устарело, и его следует заменить старо-новым пониманием SPC как методологии постоянного совершенствования с использованием различных методов и инструментов. И, конечно же, эта методология должна основываться на теории вариабельности и статистическом мышлении. Но что надо включить в последнее? Нам представляется, что процитированное выше определение является слишком широким. Оно охватывает системное мышление, имеющее большой лагерь своих собственных проповедников с бесчисленной литературой (см., например, книгу П. Сенге "Пятая Дисциплина"), оно охватывает теорию вариабельности, и, более того, далеко выходит за рамки понятия "мышление". В некотором смысле оно охватывает всю концепцию SPC, добавляя тем самым определенную неясность в эту сферу знаний. В то же время суть статистического мышления – это простая идея о том, что прежде, чем вмешиваться в любой процесс, мы должны проанализировать его с помощью теории вариабельности и ответить на вопрос: находится ли процесс в состоянии статистической стабильности или нет (т.е. присутствуют ли в нашем процессе специальные причины вариабельности или нет)?

Поэтому, следуя названию одной из статей Д. Уиллера, наше "скромное предложение" состоит в следующем.

Мы предлагаем два новых определения для ключевых терминов.

"Статистическое мышление" – это основанный на теории вариабельности метод диагностики состояния процесса, направленный на принятие оптимальных менеджерских решений.

"Статистическое управление процессами" (SPC) – это основанная на статистическом мышлении и теории вариабельности методология постоянного совершенствования процессов, использующая простые и эффективные статистические и нестатистические методы для анализа и решения проблем.

НЕКОТОРЫЕ СЛЕДСТВИЯ

Если мы теперь взглянем на цикл PDSA, то можно сказать, что статистическое мышление – это часть этапа Изучения до перехода к Воздействию. Поэтому представляется целесообразным ввести именно здесь новый дополнительный этап – этап диагностики: надо ли вообще вмешиваться в процесс или нет, и, если надо, то кому? Но именно это решение и есть суть статистического мышления. Ясно, что любые действия могут начаться только после того, как это решение сделано. Поэтому цикл PDSA можно трансформировать в цикл Планирую-Делаю-Изучаю/Диагностирую-Воздействую, т.е. PDS/DA. Почему мы считаем, что именно эта стадия столь важна, что её следует включить в традиционный цикл PDSA. Ответ очень прост.

С одной стороны, это та самая стадия, с которой большинство менеджеров и инженеров, к сожалению, не знакомо (см., например, [18-21, 23-25]), и которая является ключевой для совершенствования любых процессов. С другой стороны, одна из основных целей нашей работы – привлечь внимание специалистов по качеству и статистике к следующему факту. Одно из основных принципиальных препятствий к широкому внедрению подхода Шухарта-Деминга в каждодневную практику – это отсутствие понимания основных идей теории вариабельности большинством менеджеров и сотрудников организаций. Поэтому мы полагаем, что было бы очень полезно выделить главное в этой теории и ввести это знание в систему общих знаний, которыми должен обладать каждый человек, начиная с института, а может быть даже и со школы. Вполне логично назвать эту часть общечеловеческих знаний "статистическим мышлением", и понимание этой концепции должно стать достоянием каждого, причем, чем раньше, тем лучше. Стоит заметить, что аналогичные дополнения могут быть сдкланы ко всем вариантам цикла PDSA, например можно предложить трансформировать столь популярный у поклонников подхода "Шесть Сигм" цикл DMAIC в DMA/DIC.

Предлагаемая интерпретация термина "статистическое мышление" подразумевает внедрение этой концепции в так называемый "здравый смысл". Чтоб достигнуть этого, необходимо научиться объяснять данную концепцию без формул и без привлечения понятий теории вероятностей и статистики. Другими словами, концепция "статистическое мышление без статистики" должна быть внедрена в общеобразовательные курсы среднего и высшего образования.

Определив SPC вышеуказанным образом, мы одновременно решим две задачи. С одной стороны, мы сохраняет содержание термина весьма близким к его сегодняшней интерпретации многими специалистами. С другой стороны, мы не ограничиваем применение SPC только чисто статистическими методами. Фактически, каждый из нас включает известные "Семь простых" в SPC, хотя среди этих семи есть несколько совершенно нестатистических. В целом пакет SPC хорошо известен и практически совпадает с пакетом инструментов по "Шести Сигмам" (ср., например, перечень в [21] с аналогичным перечнем в [26]).

Статистические методы как таковые применяются в основном на этапе "Исследование" – и это означает, что традиционные курсы SPC имеют существенный перекос в сторону преувеличенного внимания к технике в ущерб нестатистическим инструментам. Эта точка зрения поддерживается довольно многими. Многие статистики в различных дискуссиях за последние годы заявляли, что необходимо изучать новые методы и подходы, поскольку старые простые методы стали недостаточными (см., например, дискуссию в журнале Journal of Quality Technology, которая началась со статьи [4]). Мы согласны с этим, но полагаем , что необходимо одновременно двигаться по двум противоположным направлениям. Во-первых, развивать новые методы, и, во-вторых, что более важно, повышать средний уровень менеджеров и работников. Вспомним слова Шухарта, который писал: "Долговременный вклад статистики не столь сильно зависит от появления в промышленности большого числа хорошо обученных статистиков, как от создания статистически мыслящего поколения физиков, химиков, инженеров, и всех тех, кто будет непосредственно занят разработкой и управлением производственными процессами будущего" [2]. И нам кажется, что правильный баланс между количественным подходом и так называемыми "мягкими" аспектами качества должен быть найден эмпирически в ближайшем будущем.

В соответствии со всем вышеизложенным мы попытались сформулировать некоторые проблемы, стоящие перед консультантами по SPC. Им необходимо одновременно

- овладевать многими новыми и продвинутыми методами и пытаться применять их на практике;

- разработать методику обучения статистическому мышлению без статистики;

- изучить и овладеть многими нестатистическими методами решения проблем, включая системный и процессный подходы к совершенствованию организаций.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе мы предложили некоторую модификацию терминологии в области SPC. Нам представляется, что эта модификация может способствовать тем изменениям, какие надо осуществить, чтобы термин SPC не превратился нечто устаревшее, и для того, чтобы не ждать "ещё полстолетия…прежде чем весь спектр идей д-ра Шухарта будет признан системой образования, наукой и техникой" [2, Предисловие д-ра Деминга].

ЛИТЕРАТУРА

1. Shewhart, W.A. (1931, reprint 1980). Economic Control of Quality of Manufactured Product. – Milwaukee, WI: ASQ Quality Press. - 501 P.

2. Shewhart, W.A. (1939, reprint 1986). Statistical Methods from the Viewpoint of Quality Control. - N.Y., DOVER PUBLICATIONS, Inc. – 163 P.

3. Quality Glossary - www.asq.org/info/glossary/s.html

4. Woodal, W.H. Controversies and Contradictions in Statistical Process Control. – Journal of Quality Technology, 2000, vol.32, #4, pp.341-350.

5. Murdock, J. Control Charts (1979). – The Macmillan Press Ltd.

6. Schindowski, E., Schurz, O. (1974). Statistische Qualitatskontrolle. Kontrollkarten und Stichprobenplane. – Berlin, Veb Verlag Technik.

7. Rinne, H., Mittag, H.-J. (1993). Statistische Methoden der Qualitatssichcrung. – Munchen, Carl Hanser Verlag.

8. Kume, H. (1985). Statistical methods for Quality Improvement. – AOTS.

9. Neave, H. R. A Study of Statistical Process Control - www.deming.eng.clemson.edu/pub/den/ deming_neave1.htm

10. Wheeler,D.J. A Modest Proposal.- www.spcpress.com/ink_pdfs/Wh%20Modest%20Proposal.pdf

11. Wheeler, D.J. (1995). Advanced Topics in Statistical Process Control. The Power of Shewhart's Charts. – Knoxville, SPC Press, Inc.

12. About SPC - www.bright.net/~qts/spc1.htm

13. Statistical Process Control – www.spcqi2.com

14. What is SPC? - www.pqsystems.com/qualityfaq.htm

15. www.dbharmony.com 16. http://deming.ces.clemson.edu/pub/den/

17. Snee, R.D. In Pursuit of Total Quality. – Quality Progress, 1986, #8, pp.25-31.

18. Britz, G., Emerling, D., Hare, L., Hoerl, R., Shade, J. Statistical Thinking. – Special Publication. ASQC Statistics Division. – Spring, 1996.

19. Leitnaker, M.G. Using the Power of Statistical Thinking. - Special Publication. ASQC Statistics Division. – Summer, 2000.

20. Snee, R.D. Getting Better Business results. Using statistical thinking and methods to shape the bottom line. – Quality Progress, 1998, vol.31, #6, pp.102,104-106.

21. Hoerl, R. W. and Snee, R. D. (2002) Statistical Thinking: Improving Business Performance. – Duxbury Press. – 544P.

22. Salsburg, D. (2001). The lady tasting tea: how statistics revolutionized science in the twentieth century. – N.Y., W.H.Freeman and Company.

23. Balestracci, D. Data "Sanity" – Statistics and Reality. – www.dbharmony.com (2003).

24. Wheeler D. J. (1993) Understanding Variation. The Key to Managing Chaos. – SPS Press, Knoxville. – 136P.

25. Deming, W. E. (1995, 2nd Ed.) The New Economics. For Industry, Government, Education. – MIT Center for Advanced Engineering Studies, Cambridge. – 247P.

26. Pande P. and Hollp L. (2002) What is Six Sigma? – N.Y., McGraw-Hill. – 88P.

 

1 Насколько мы смогли это выяснить, Рональд Сни (Ronald D. Snee) был первым, кто предложил это новое понимание в 1986 [17].

2 Мы полагаем, что фактически Шухарт совершил в 1924 году революцию в науке, которая в тот момент ещё не существовала. Может быть эта революция заслуживает того, что её сравнивали с теорией относительности или квантовой механикой, но т.к. теория менеджмента тогда только появлялась, открытие Шухарта осталось незамеченным.

 

Шпер Владимир
Адлер Юрий



Также на сайте:
За качество отвечают
МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА ДЛЯ ЧАЙНИКОВ. ОТЧЕТ ДЛЯ АНАЛИЗА СО СТОРОНЫ РУКОВОДСТВА, ИЛИ РЕВЮ ДЛЯ АУДИТОРА


О проекте

quality.eup.ru - один из самых старых в рунете ресурсов, посвященных менеджменту качества во всем его разнообразии.

Нам более 7 лет, и все это время ресурс пополняется новыми и новыми материалами, почти ежедневно. Если вы ищете информацию о менеджменте вообще и управлении качеством в частности, скорее всего, вы найдете эту информацию здесь.

Кроме отличной и действительно большой подборки статей, действует живой форум по менеджменту качества.

Добавить в "Избранное"

Рекомендуем

Избранные книги

Реклама на сайте





Как сюда попасть?