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