Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
основной.docx
Скачиваний:
5
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
2 Мб
Скачать
☆

9.4. Инструменты статистического контроля

Для сбора, представления и первичной обработки данных в Японии были разработаны знаменитые "семь простых инструментов статистического контроля качества" [56]. В их число обычно входят: контрольные листки, диаграммы Парето, схемы Исикава, гистограммы, графики, контрольные карты и стратификация (расслаивание) данных. В мире накоплен огромный опыт использования этих методов. Но семью простыми инструментами дело не ограничивается. Как «старые» методы Тагути [57], так и самые новые методы "6 сигм" [58-60] оказывают существенное влияние на обсуждаемый нами седьмой принцип. Конечно, оба этих направления имеют самостоятельное значение, выходящее далеко за рамки обсуждаемых здесь вопросов.

В некоторых случаях приходится проводить "раскопки" в больших массивах данных с использованием всего арсенала современных статистических методов и самые изощрённые компьютерные программы [61]. Кроме того, при регулярных больших потоках данных возникает потребность в разработке и внедрении информационных технологий и информационных систем, число, разнообразие и сложность которых быстро нарастает [62-64]. В связи с системами качества особую роль приобретают так называемые CALS-технологии [65].

Принимать решения на основе фактов  значит отличать достоверные или надёжные факты от ложных, сомнительных фактов или артефактов. Здесь на помощь приходит концепция «статистического мышления», которую У. Шухарт и Е. Деминг разрабатывали на протяжении добрых трёх четвертей 20-го века [66]. Как часто бывает, название этой концепции способно ввести в заблуждение. Дело в том, что речь идёт не столько о применении каких-то статистических методов, сколько о механизмах принятия решений специалистом.

За основу анализа берут представления о вариабельности рассматриваемого процесса и её компонентах. Любой процесс подвержен вариабельности. Но она может иметь разную природу. Если наблюдаемая вариабельность  суть проявления только присущего системе разброса, то можно ожидать, что результаты будут относительно стабильны и предсказуемы. В таких случаях отклонения каких-то показателей от эталонов можно рассматривать как случайные. Тогда в процесс не стоит вмешиваться. Не надо принимать управленческих решений! Это и будет оптимальным решением.

Другое дело, когда на естественный разброс накладывается особая вариабельность, обусловленная действиями людей, участвующих в процессе. Здесь-то как раз управленческое решение было бы вполне уместно. Более того, такое вмешательство приведёт к желанным для нас результатам самым дешёвым и самым быстрым способом. А если нас не устраивает системный разброс, то надо принимать решения не изнутри, а снаружи, меняя саму систему. Такой механизм, основанный на диагностическом анализе с помощью контрольных карт Шухарта, существенно снижает риски принятия неэффективных управленческих решений.

Таким образом, принимая решения на основе фактов, мы снижаем потери от неэффективных управленческих решений и, одновременно, накапливаем информацию, которая постепенно превращается в знания.