Несколько слов для пояснения. Читатель, безусловно, прав, когда считает, что какая-то реакция на инцидент, ошибку или отказ иногда может быть оправданной. В самом деле, действия, направленные на успокоение потребителя или выплату ему и другим пострадавшим компенсаций, могут быть необходимы или как минимум желательны. Тип действий, по поводу которых Деминг проявляет озабоченность, – это воздействия на процесс или систему из-за появления сомнительного изолированного события.

Итак, как же это согласуется с теоретическими предпосылками эксперимента «воронка и мишень»? Ответ заключается в том, что в основе таких экспериментов лежат два фундаментальных предположения. Одно из них таково: воронку действительно можно установить точно над целью или над любой другой точкой. Второе: процесс, дающий отклонение от цели, находится в статистически управляемом состоянии. Если последнее предположение не удовлетворено, тогда мысли, высказанные в статье Фрэнка Граббса (ссылку см.: «Выход из кризиса», стр. 289), будут соответствовать ситуации. Деминг замечает, что работа Граббса – это не решение для эксперимента «воронка и мишень». Это вовсе не так. Предложение Граббса как раз и есть решение проблемы, возникающей в случае отсутствия в системе статистической устойчивости.

С другой стороны, если второе предположение неверно, а первое хоть как-то выполняется, правило 2 может давать лучший результат, чем правило 1, т. е. может быть относительно полезным, вести настройку по результатам исследовательских наблюдений. Так, в частности, если среднее процесса изменяется в некоторых пределах непредсказуемым образом, правило 2 позволяет отслеживать его особенности. Такое отслеживание не будет полностью безнадежным, если среднее изменяется на небольшую величину между шагами. Примером такого «гуляния» среднего как источника особых причин вариаций служит старение катализаторов и колебания содержания металла в руде. Конечно, результат с точки зрения разброса и близко не будет так же хорош, каким он был бы, если процесс мог быть поставлен под контроль, а правило 1 – применимо.

Следовательно, ключевым становится вопрос, находится ли определяющий процесс в статистически управляемом состоянии или нет. Если да, тогда правило 2 вредно, если нет – оно может быть полезным. Поэтому важный момент в изучении того, что касается реакции на происшествие, ошибки, жалобы и т. д., – будут ли они частью системы? Иными словами, вызваны ли они некоторыми исключительными особыми причинами либо мы просто имеем дело с относительно высокими или низкими значениями, которые тем не менее находятся в пределах границ контрольных карт? В первом случае действительно нужны некоторые действия для выявления причины этого особого случая, чтобы постараться предотвратить его повторное проявление. В последнем же случае прямые действия на основе этих проявлений равносильны действию компенсационного прибора из примера компании Ford.

Практическую иллюстрацию правила 3 найти не так легко. Основная причина этого заключается прежде всего в том, что правило 3 просто глупо. Основываясь на той же идее, что и правило 2, оно не принимает во внимание положение, в которое был нацелен прибор перед последней попыткой. К тому же, как мы видели, применение правила 3 вызывает настолько необузданное поведение системы, что на практике такое поведение будет быстро обнаружено, и даже если его причины не вполне понятны, будет принята другая стратегия. Тем не менее проявления действия правила 3 не так уж невозможно обнаружить. Пусть мы стреляем из винтовки, и, предположим, пуля попадает на один дюйм выше цели. Не таким уж и неразумным покажется решение целиться на один дюйм ниже мишени, а не на один дюйм ниже точки, в которую прицеливались перед этим. Глупо, но вообразимо.

Полезным ключом к распознаванию проявлений действия правила 3 может быть наблюдаемое поведение системы, т. е. увеличивающаяся нестабильность с дикими скачками то в одну, то в другую сторону. Так как подобное поведение нежелательно, оно имеет тенденцию к проявлению только в том случае, если интервал времени, в котором протекает процесс, довольно велик. В качестве примера можно привести метания между левыми и правыми силами в политике или между свободой печати и цензурой.

Учитывая, что вред, наносимый правилом 2, ограничен (это ни в коем случае не означает, что им можно пренебречь), а правило 3 проявляется достаточно редко, на практике самые серьезные проблемы может создать правило 4. Однако и оно коварно. В очень узком смысле оно и в самом деле уменьшает разброс. Если две рассмотренные выше предпосылки справедливы, то нельзя не согласиться с тем, что возможным способом минимизации среднего различия между произвольно взятыми исходами будет прицеливание воронки на точку предшествующего исхода. Но долговременный эффект такой локальной оптимизации мы уже видели на рисунке 16.

Удачный способ понять, что происходит в случае действия правила 4, – это представить себе игру в «испорченный телефон», которой иногда забавляются на вечеринках. Один человек шепчет другому одно или два предложения, тот затем шепчет то, что понял, третьему и т. д. К тому времени, когда сказанное доходит до пятнадцатого или двадцатого игрока, оно становится весьма отличным от того, каким было вначале.

Деминг приводит три примера действия правила 4. Первый – это оператор, который старается достичь однородности, пытаясь сделать каждый предмет таким же, как предшествующий. Второй случай, непосредственно связанный с первым, – практика подбора цветов, когда каждая партия материала, или краски, или обрабатываемой фотопленки подбирается как можно более близко к предшествующей партии. Третий пример – практика обучения рабочего рабочим. Люди, участвующие в рабочем процессе, обучают новенького. Через три дня он уже «ветеран» и считается уже вполне готовым к обучению других новичков, которые, в свою очередь, через несколько дней обучают новое поколение. Почему так делается? Одна из причин очевидна: это дешево. Вспомним пункт 4 из четырнадцати пунктов:

Извинительна в принципе (хотя и не на практике) та причина, что существует общая уверенность, будто тот, кто делает определенную работу, знает ее лучше, чем кто-либо другой. Так оно и есть по отношению к некоторой части этой работы. Но частичное знание – это неправильно, неверно. Идея иметь сотрудника, обучающего других, выглядит отлично. Но с течением времени результат будет уходить все дальше и дальше от желаемого. В этом случае мы действительно применяем правило 4 и участвуем в процессе, который статистики определяют как «случайное блуждание» с удалением от цели. Практика, когда рабочий обучает рабочего, может давать еще более плохой результат, если процесс обучения требует знания методов обучения: без их знания будет возникать дополнительное отклонение от цели.

И все же наихудший эффект от практики, соответствующей правилу 4, возникает на высшем уровне руководства:

В заключение давайте упомянем некоторые примеры из множества, описанных в «Выходе из кризиса», а также приведенных на семинарах участниками или самим Демингом. Не всегда бывает ясно, какое именно из правил соответствует данному конкретному случаю. Однако ясно, что все они служат примерами того, что, какими бы разумными, на первый взгляд, ни казались некоторые подходы, в более дальней перспективе они тем не менее лишь ухудшают дело. Такие примеры, приводимые в «Выходе из кризиса», касаются возложения ответственности на рабочих за дефектные изделия, которые, очевидно, именно они и производят; обучение языкам; потребление воды в производственном процессе для очистки сахара. Третьим по счету среди препятствий из главы 3 был «поиск примеров» (вред, наносимый копированием примеров, довольно пространно обсуждается в главе 16). Все они иллюстрируют действия правила 4. Наиболее знакомый пример, из новомодных, – это бенчмаркинг.