В случаях с простыми проблемами обычно бывает достаточно сформировать модель отказа, а затем угадать причину — возможно, вам повезет и все нужные данные уже будут у вас на руках; может быть, вы сразу поймете, на что нужно обратить внимание, или модель отказа непосредственно укажет на причину проблемы. Но всякий раз, когда вы встречаете в методике рекомендацию «определить вероятные первопричины», насторожитесь! Как именно вы должны определить эти первопричины? Высосать из пальца или, что еще хуже, дождаться, когда это сделает кто-нибудь другой?

Большинство методик решения проблем неидеальны и не позволяют работать со сложными случаями. Однако есть и хорошая новость: несколько методик все же на это способны. Я не буду перечислять или пытаться классифицировать все методики, поскольку их слишком много, да и вряд ли мне удалось бы составить исчерпывающий обзор. В табл. 10.2 приведено очень краткое описание методики анализа переменных, которой я сам обычно пользуюсь.

Таблица 10.2

Анализ переменных

1. Определите проблему. Какую проблему вы пытаетесь решить? Определите первичную переменную. — Внимательно осмотрите точку сбоя или неудовлетворительный результат работы. — Какой измеримый параметр вы хотите изменить? — Можно ли определить проблему, используя более конкретную переменную? - 2. Опишите проблему подробно. Как выглядит проблема? Когда возникла проблема? Как часто проблема появляется? Где проблема возникла впервые? При каких обстоятельствах вы не видите проблемы? - 3. Создайте дерево переменных: разберитесь в том, как устроен процесс, и разработайте уровни вторичных переменных. Каким образом процесс контролирует первичную переменную? Что еще определяет значение первичной переменной? Можем ли мы объединить какие-либо вторичные переменные? - 4. Исключите из дерева вторичные переменные. Каким должно быть значение каждой вторичной переменной, чтобы мы могли предотвратить проблему? — Каким образом каждая вторичная переменная связана с первичной переменной? Устраните вторичные переменные, не влияющие на проблему. — Каково фактическое значение вторичной переменной при сбое? Каково оно при отсутствии сбоя? — Какие тесты вы можете провести, чтобы исключить вторичные переменные, которые сложно измерить? — О чем говорит модель отказа? - Разверните вторичные переменные, которые еще не были исключены (повторите шаг 3). Начните со вторичных переменных, которые, согласно модели отказа, вероятнее всего, влияют на возникновение проблемы. Продолжайте разворачивать и исключать вторичные переменные, пока не найдете не соответствующие заданным условиям переменные, находящиеся непосредственно под вашим контролем. — Можете ли вы объяснить, каким образом не соответствующая заданным условиям вторичная переменная непосредственно влияет на возникновение проблемы? Если вы зашли в тупик… — Возможно, вы исключили вторичную переменную, которую не нужно было исключать. — Возможно, вы пропустили какую-то вторичную переменную - 5. Реализуйте решение. Подтвердите правильность реализованного решения

Как вы увидите, она дает мало конкретных указаний, и это особенно заметно при сравнении с некоторыми методиками, распространенными сегодня в деловых сферах. Она нравится мне в том числе и потому, что представляет собой скорее общее руководство, побуждающее следовать правильным стратегиям, нежели жесткую инструкцию, требующую без раздумий выполнять определенные действия.

Методика анализа переменных нравится мне по ряду причин. Во-первых, она напоминает о том, что начинать следует с точного определения и детального изучения проблемы, и советует не торопиться сразу искать решение. Во-вторых, она дает возможность работать только с теми частями системы, которые не соответствуют техническим условиям, и таким образом экономит много времени, позволяя игнорировать от 90 до 95 % ненужных вам сведений. Она помогает быстро определить, какие переменные верхнего уровня контролируют проблему, и сосредоточиться именно на них. Наконец, она не уделяет большого внимания «обоснованию рациональности решения», ведь при наличии четкой и понятной первопричины правильность решения очевидна.

Даже хорошие специалисты по решению проблем могут использовать структуру как опору, к которой следует возвращаться всякий раз при отклонении от курса. Она поможет вам переориентироваться, если вы зашли в тупик. Однако излишне жесткая структура усыпляет мозг и превращает процесс решения проблемы в контрольный список действий, не оставляя места для размышлений и проникновения в суть. Структура должна быть руководством к действию, а не рецептом, требующим точного исполнения, и не кукловодом, дергающим за ниточки.