Перевод статьи «Course-Correcting for Long-Term Success» автора Хариш Жосе  выполнил Вадим Сеничев

После прочтения замечательной книги Марка Грабана «Измерения успеха» (издательство Constancy, 2018), я решил освежить в памяти книги Уолтера Шухарта «Статистический метод с точки зрения контроля качества» (Dover reprint 1986) и «Экономический контроль качества выпускаемой продукции» (Martino Fine Books, 2015). Обе они будут крайне полезны для любого профессионала в области качества. 

Одной из тем, на которую я обратил внимание при чтении этих двух книг, была концепция кибернетики. Эта статья - результат изучения книг Шухарта, а также статей о кибернетике авторства Пола Пангаро. 

Термин «кибернетика» произошел от греческого слова κυβερνήτης, что означает «навигация». Кибернетика также обычно переводится как «искусство управления (судном)». В 1948 году великий американский математик Норберт Винер написал книгу «Кибернетика: или контроль и коммуникации между животными и механизмами» (издательство MIT, 1965). Именно он сделал термин кибернетика всемирно известным. Винер адаптировал греческое слово, чтобы связать все богатое разнообразие взаимодействий между целями, прогнозами, действиями, обратной связью и реакциями в системах всех видов. 

Проще говоря, кибернетика - это цель и самокорректирующаяся система, которая приспосабливается к возмущениям в окружающей среде, чтобы система могла продолжать двигаться к цели. Это называется «первым правилом кибернетики».

Оставаясь верным греческому происхождению слова, пример, который мы можем использовать, - это корабль, плывущий к месту назначения. Когда поднимается ветер и волны, рулевой корректирует свои действия соответствующим образом и поддерживает курс. 

Другой распространенный пример - термостат. Он способен поддерживать необходимую температуру внутри дома, регулируя ее в соответствии с внешней температурой. Термостат охлаждает или нагревает дом при достижении указанного ему температурного предела. 

Другая важная концепция, которая используется в кибернетике это «закон необходимого разнообразия», разработанный Россом Эшби. Он гласит, что только разнообразие может поглощать разнообразие. Если ветер слишком силен, рулевой может быть не в состоянии правильно управлять кораблем. Другими словами, рулевому не хватает необходимого разнообразия, чтобы справиться с внешним разнообразием или поглотить его. Основным механизмом кибернетики является замкнутая петля обратной связи, которая помогает рулевому соответствующим образом реагировать на изменения внешней среды для поддержания курса. В этом состоит искусство регулятивного цикла - сравнивай, действуй и осмысливай. 

Уоррен МакКаллок, американский кибернетик, объяснил кибернетику следующим образом:

«В самом строгом определении, что это всего лишь искусство рулевого - удерживать курс, поворачивая руль, чтобы компенсировать любое отклонение от этого курса. Для этого рулевой должен быть достаточно информирован о последствиях своих предыдущих действий, чтобы исправлять их - инженеры по связям называют это «отрицательной обратной связью», - поскольку действия рулевого уменьшают последствия от его предыдущих действий. Внутреннее управление нервной деятельностью, наши рефлексы и наш аппетит могут иллюстрировать этот процесс. Во всех из них, как и в управление кораблем, должна возвращаться не энергия, а информация. Следовательно, в расширенном смысле можно сказать, что кибернетика включает наиболее актуальные приложения количественной теории информации». 

Идеи Уолтера Шухарта о статистическом контроле хорошо сочетаются с кибернетическими идеями. Шухарт целенаправленно использовал термин «контроль» в своей области деятельности. Контроль или регулирование является ключевым понятием в кибернетике, как мы описали выше. 

Шухарт определил контроль как: 

«Говорят, что явление контролируется, когда, используя прошлый опыт, мы можем предсказать, по крайней мере, в определенных пределах, как это явление может измениться в будущем. Здесь подразумевается, что прогнозирование в определенных пределах означает, что мы можем указать, по крайней мере, приблизительно, вероятность того, что наблюдаемое явление попадет в указанные пределы». 

Далее Шухарт расширяет эту концепцию: 

«Идея контроля включает в себя действия с целью достижения желаемой цели. Контроль в этом смысле включает в себя как действие, так и конкретную цель ... Мы должны помнить, что состояние статистического контроля - это нечто, чего можно желать, то, чего можно надеяться достичь; другими словами, это идеальная цель». 

Взгляд Шухарта на контроль очень хорошо согласуется с телеологическими аспектами кибернетики. Из этой идеи начинает свое развитие знаменитый цикл Шухарта как средство поддержания статистического контроля. Сам Шухарт определяет его так: 

«В контроле качества существует три шага. Три показателя статистического контроля. Вообще говоря, процесс контроля качества состоит из трех этапов: спецификация того, что требуется, производство продукции, которая удовлетворяет спецификациям, и проверка произведенной продукции, позволяющая увидеть, удовлетворяют ли они спецификации». 

«Три шага (создание гипотезы, проведение эксперимента и проверка гипотезы) представляют собой динамический научный процесс обретения знаний. С этой точки зрения, лучше все будет выразить их через некое подобие спирали, постепенно приближающейся к круговому пути к тому, что представляло бы идеализированный случай, когда при проверке гипотезы не найдено никаких доказательств, указывающих на необходимость изменения гипотезы. Рассматриваемое таким образом массовое производство представляет собой непрерывный и самокорректирующийся метод наиболее эффективного использования сырья и готовых материалов». 

Цикл Шухарта в визуальном отображении:

Одним из критериев, которые Шухарт разработал для своей модели, было то, что она должна быть настолько простой, насколько это возможно, и адаптируемой при непрерывной и самокорректирующейся операции контроля. Идея самокоррекции является ключевым моментом кибернетики как части поддержания курса. 

Блеск идей Шухарта заключался в том, что он давал указания относительно того, когда нам следует реагировать, а когда - не реагировать на различия в данных. Он писал, что: 

«Необходимым и достаточным условием для статистического контроля является наличие постоянной системы случайных причин…. Необходимо, чтобы различия в качествах ряда единиц продукта, по-видимому, соответствовали предположению, что они возникли в результате воздействия случайных причин ... Если система причин не является постоянной, мы скажем, что в данном случае присутствует присваиваемая причина». 

Шухарт продолжил: 

«Мой собственный опыт показывает, что на ранних этапах любой попытки контроля качественной характеристики присваиваемые причины присутствуют всегда, даже если производственная операция повторяется при предположительно одинаковых существенных условиях. По мере того как эти назначаемые причины обнаруживаются и устраняются, изменение качества постепенно приближается к состоянию статистического контроля, на что указывает статистика последовательных выборок, за исключением редких случаев попадающих в установленные контрольные пределы.» 

«Мы участвуем в непрерывной самокорректирующейся операции, предназначенной для достижения состояния статистического контроля».

«Успешный инженер по контролю качества, как и успешный научный сотрудник, - это не просто машина разума, а биологическая единица, реагирующая на постоянно меняющуюся среду и реагирующая на нее». 

Джеймс Уилк определил кибернетику как «исследование обоснованного вмешательства». Это правильное определение, когда мы смотрим на контроль качества, как его понимает Шухарт.

 У нас есть три варианта контроля качества: 

1. Если перед нами непредсказуемая система, то мы работаем над устранением причин сигналов с целью создания предсказуемой системы.

2. Если перед нами предсказуемая система, которая не всегда способна достичь цели, то мы работаем над ее систематическим улучшением, стремясь создать новую систему, результаты которой впредь будут колебаться вокруг лучшего среднего.

3. Когда диапазон предсказуемой производительности всегда лучше целевого, необходимость в улучшении уменьшается. Следом за этим мы можем изменить цель на более высокую, а затем продолжить систематическое улучшение. 

Источник: Марк Грабан, Меры успеха.

Заключение:

Шухарт написал книгу «Статистический метод с точки зрения контроля качества» в 1939 году, за девять лет до книги Винера по кибернетике. Использование статистического контроля позволяет нам общаться непосредственно с производственным процессом. Процесс говорит нам, каковы его пределы, и пока точки данных отображаются случайным образом в двух пределах, мы можем предположить, что все, что мы видим, происходит из-за случайности или естественного изменения. 

Данные, которые мы обрабатываем, должны демонстрировать случайность и не иметь какого-либо порядка. Когда мы видим какой-либо порядок, демонстрирующий тенденцию или внешнее вмешательство, мы должны искать причину, которая может отвечать за эти показатели. Тогда данные снова перестану указывать на внешнюю причину или тенденцию. Продолжая строить графики на основе этих данных, мы должны улучшать наш процесс и пересчитать пределы. 

В заключение я скажу о том, как Деминг предложил усилить цикл Шухарта. Эволюция идеи Шухарта стала цикла «планируй-делай-изучай-действуй» (PDSA), который позже стал известен как цикл «планируй-делай-проверяй-действуй» (PDCA).

В обновленном цикле заложено гораздо больше возможностей, таких как эксперименты на небольших масштабах и углубленная аналитика полученной информации. 

Впервые опубликовано 27 мая 2019 года в Harish's Notebook.

Рекомендовано

Григорий Дмитриченко: Божью силу не удержишь

21 марта в 13:00

35

5305

Антон Анферов: Записки зеленого пояса или...Сертификация

21 апреля в 13:00

6320

• Обучаем и внедряем с 1999 года! Создадим систему вместе и вперед за результатом!
• Уникальный практический онлайн курс для руководителей и специалистов, который включает разработку Дорожной карты развития вашей Производственной системы.