Текст книги "Организация как система. Принципы построения устойчивого бизнеса Эдвардса Деминга"

Глава 6
Эксперимент с красными бусинами

Эксперимент с красными бусинами Деминг начал проводить в своих первых лекциях для японцев в 1950 г., чтобы продемонстрировать разницу между общими и особыми причинами вариаций. В течение многих лет Деминг использовал для экспериментов с красными бусинами одни и те же приспособления. Этими основными приспособлениями служат: коробка с белыми и красными бусинами в пропорции примерно 4: 1 и прямоугольный кусок пластика, дерева, металла и т. п., обычно называемый лопаткой, в котором сделано 50 вертикальных углублений. Выборка из 50 бусинок достигается путем погружения лопатки в коробку. (Замечание для статистиков: я намеренно не употребляю термин «случайная выборка», даже с учетом того, что бусины могут быть хорошо перемешаны, прежде чем в них погрузят лопатку.)

Основная форма эксперимента с красными бусинами, которая демонстрируется на четырехдневных семинарах, остается относительно неизменной на протяжении нескольких лет. Из аудитории приглашаются добровольцы:

• шесть заинтересованных рабочих (им не требуется каких-либо специальных навыков: они пройдут обучение и должны будут выполнять все требования без вопросов и жалоб);

• два младших инспектора (им достаточно уметь считать до двадцати);

• главный инспектор (должен уметь сравнить два числа на предмет их равенства или неравенства и уметь говорить громко и четко);

• регистратор (должен уметь аккуратно писать и производить простые арифметические действия).

Рабочий день для каждого рабочего – это процесс взятия выборки (50 бусинок) из коробки с помощью лопатки. Белые бусины – это хороший продукт, приемлемый для потребителя. Красные бусины – продукт неприемлемый. В соответствии с требованиями мастера или пожеланиями высшего руководства ставится задача не допускать попадания более одной-трех красных бусин. Рабочие обучаются мастером (Демингом), который дает точные инструкции о том, как должна проводиться работа: как нужно смешивать бусинки, каковы должны быть направления, расстояния, углы и уровень помешивания при пользовании лопаткой. Для минимизации вариаций процедуру нужно стандартизировать и регламентировать.

Рабочие должны очень внимательно следовать всем инструкциям, ведь от результатов их труда зависит, останутся ли они на работе.

«Запомните, каждый ваш рабочий день может быть последним в зависимости от того, как вы работаете. Я надеюсь, вы получите удовольствие от своей работы!»

В процессе контроля участвует много персонала, однако он весьма эффективен. Каждый рабочий приносит выполненную дневную работу к первому младшему инспектору, который молча пересчитывает и записывает число красных бусинок, а затем идет ко второму инспектору, который делает то же самое. Главный инспектор, также сохраняя молчание, сравнивает эти два счета. Если они различаются, значит, закралась ошибка! Еще больше заставляет задуматься тот факт, что даже если оба счета совпадают, они тем не менее могут быть ошибочными. Однако процедура такова, что в случае ошибки инспекторы, по-прежнему независимо друг от друга, должны пересчитывать результат. Когда показания счета совпадают, главный инспектор объявляет результат и регистратор заносит его на слайд, проецируемый на расположенный выше экран. Рабочий возвращает свои бусинки в коробку – его рабочий день завершен.

Работа продолжается в течение четырех дней. Всего получается 24 результата. Мастер постоянно их комментирует. Он хвалит Эла за снижение количества красных бусинок до четырех, и аудитория рукоплещет ему. Он ругает Одри за получение шестнадцати красных, и аудитория нервно смеется. Как это у Одри может быть в четыре раза больше дефектных бусинок, если только она не беспечна и не ленива? Никто из остальных работников также не может оставаться спокойным, ведь если Эл мог сделать четыре, то и каждый может это сделать. Эл – несомненный «рабочий дня», и он получит премию. Но на следующий день у Эла находят девять красных бусинок, поскольку он чересчур успокоился. Одри приносит десять: она плохо начала, но теперь начинает исправляться, в особенности после серьезного разговора с мастером в конце первого дня. Стоп! Остановить линию! Бен только что сделал семнадцать красных! Давайте проведем собрание и постараемся понять, в чем причина плохой работы. Такого рода работа может привести к закрытию предприятия. В конце второго дня мастер проводит серьезный разговор с рабочими. По мере того как люди осваиваются и становятся более опытными, их результаты должны улучшаться. Вместо этого вслед за 54 красными бусинками, полученными в первый день, на второй день их было получено целых 65. Неужели рабочие не понимают своей задачи? Задача состоит в том, чтобы получать белые бусины, а не красные. Будущее выглядит довольно мрачно. Никто не достиг цели. Они должны стараться работать лучше.

Подавленные рабочие возвращаются к работе. И вдруг возникают два проблеска: Одри, продолжая улучшать свои результаты, достигает семи красных бусинок; на верном пути и Бен, повторивший успех первого дня своей работы – девять красных! Однако все остальные работают хуже. Общее число красных бусинок вновь поднимается и достигает 67. День завершается без успехов, как и предыдущие. Мастер говорит рабочим, что, если существенных улучшений не произойдет, предприятие придется закрыть.

Начинается четвертый день. С облегчением мы обнаруживаем, что дела пошли лучше благодаря Одри, которая теперь производит только шесть красных бусинок[31]31
  Примечание для традиционных статистиков: при стандартной нуль-гипотезе, и при том, что Одри получила четыре различных оценки, шанс, что эти оценки становились лучше день ото дня, равен 1/4! = 1/24 = 0,024. Это значимый результат больше чем на 5 %-ном уровне значимости! – Прим. авт.


[Закрыть]. Но в целом день заканчивается 58 красными, что по-прежнему хуже, чем в первый день.

Вот все результаты, полученные на данный момент:

На этой стадии мастер решает призвать на помощь известное великое достижение менеджмента – сохранить предприятие, оставив только лучших рабочих. Он увольняет Бена, Кэрол и Джона, трех рабочих, которые сделали 40 и более красных бусинок за четыре дня, и оставляет Одри, Эла и Эда, выплачивая им премию и заставляя работать в две смены.

Неудивительно, что это не дает результата.

Наблюдая эксперимент с красными бусинами, мы получаем редкое преимущество: мы хорошо понимаем систему и можем быть уверены, что она управляема. Как только мы осознаем это, нам становится ясно, насколько бессмысленны все действия мастера (или кого-либо еще) с целью воздействия на результаты, которые предположительно зависят от рабочих, а на самом деле полностью обусловлены существующей системой. Все эти поступки были реакцией на чисто случайные вариации.

Однако предположим, что у нас отсутствует понимание системы. Что нам делать тогда? Тогда нам нужно было бы нанести данные на контрольную карту и дать ей возможность рассказать нам о поведении процесса. Центральная линия на карте соответствует среднему показанию, т. е. 244 / 24 = 10,2, поэтому расчет дает:

Отсюда для положения верхней и нижней контрольных границ имеем:

10,2 + (3 × 2,8) = 18,6 и 10,2 – (3 × 2,8) = 1,8

соответственно (аналогичные расчеты см.: «Выхода из кризиса», стр. 304). Контрольная карта показана на рисунке 17.

Эта карта подтверждает то, что мы и предполагали: процесс находится в статистически управляемом состоянии. Вариации вызываются системой. Рабочие беспомощны: они могут выдать только то, что дает система. Система стабильна и предсказуема. Если мы проведем эксперимент завтра, или послезавтра, или на следующей неделе, то, по всей видимости, получим похожий разброс результатов.

Участники семинара, настроенные на активное восприятие выводов, вытекающих из эксперимента с красными бусинами, могут сделать много интересных наблюдений еще до того, как Деминг начнет подведение итогов. Они видят удовольствие, получаемое от хороших результатов, и огорчение от плохих, не зависящих от ругательств и критики мастера. Они видят тенденцию (например, тенденцию Одри к значительному улучшению результатов), видят относительно однородные результаты (как, например, у Джона) и переменчивые (как у Бена). Они видят и слышат жалобы и стенания мастера, когда его бесполезные и бессмысленные указания не выполняются буквально. Они видят, как рабочих сравнивают друг с другом, в то время как на самом деле рабочие не имеют возможности воздействовать на получение результатов: результаты полностью определяются системой, внутри которой они работают. А еще участники семинара видят, как рабочие теряют свою работу без какой-либо вины с их стороны, в то время как другие получаю премию, не имея особых заслуг (кроме той, что система относится к ним более лояльно).

Деминг указывает на некоторые очевидные особенности эксперимента плюс на несколько других, менее очевидных. Так, накопленные средние значения в конце каждого из четырех дней соответственно составляют:

Деминг спрашивает у аудитории, на каком значении установится среднее, если эксперимент продолжать дальше. Поскольку отношение белых и красных бусинок 4:1, для тех, кто знакомы с законами математики, ясно, что ответ должен быть 10,0. Но это оказывается не так. Это было бы правильным, если бы выборка производилась по методу случайных чисел. Но в действительности она осуществляется путем погружения лопатки в коробку. Это механическая выборка, а не случайная, для которой применимы математические законы. В качестве дополнительных доказательств Деминг приводит результаты, полученные при использовании в течение ряда лет четырех различных лопаток. Как минимум для двух из них традиционный статистик оценил бы результаты как «статистически значимо» отличающиеся от 10,0. А какой же тип выборки мы осуществляем в производственных процессах? Механический или случайный? В какое положение все это ставит тех, кто зависит только от стандартной статистической теории в приложении к промышленности?

Не все в этом эксперименте дает пример того, как не надо делать. В том, как организован процесс контроля, имеется важный положительный аспект. На первый взгляд, он противоречит одной из идей, которую Деминг иногда рассматривает на своих семинарах, – и в процессе контроля имеет место разделение ответственности. На самом деле вклады каждого из контролеров в результат независимы один от другого; риск разделения ответственности здесь сведен к риску консенсуса. Этот вопрос обсуждается более подробно в главе 21 (см. также правило 4 в экспериментах с воронкой и мишенью).

Как в эксперименте с воронкой (см. главу 5), так и в эксперименте с красными бусинами возникает естественный вопрос: что же можно сделать для улучшения дел? Мы уже знаем ответ. Так как рассматриваемая система находится в состоянии статистического контроля, настоящих улучшений можно достигнуть только путем ее реального изменения. Их не получить воздействием на выходы, т. е. результаты работы системы: воздействие на выходы годится только в присутствии особых причин вариаций. Воздействие на результаты – это как раз то, на что нацелены правила 2, 3 и 4 в эксперименте с воронкой, на это же направлены и все эмоциональные восклицания мастера в данном эксперименте.

Воздействия на систему с целью устранения общих причин вариаций – обычно более трудная задача, чем действия по устранению особых причин. Так, в эксперименте с воронкой сама воронка может быть опущена или использована более мягкая ткань для покрытия стола, с тем чтобы погасить часть движений шарика после его падения. В эксперименте с красными бусинами каким-то образом доля красных бусинок в коробке должна быть уменьшена – путем введения улучшений на предшествующих стадиях производственного процесса или при поставках исходных материалов либо того и другого вместе.

Деминг ссылается на эксперимент с красными бусинами как «донельзя простой». Так и есть. Однако, как и в случае эксперимента с воронкой, передаваемые при этом идеи оказываются вовсе не такими уж простыми.

Глава 7
Операциональные определения

В книге «Выход из кризиса» целая глава (глава 9) посвящена операциональным определениям. Но, как правило, каким-то непонятным образом данная тема не получает того внимания, в котором, по уверению Деминга, она нуждается. Уже во втором предложении в главе 9 он пишет: «Ничем в промышленности не пренебрегают так, как операциональными определениями». Он также указывает, что, в то время как эту тему изучают в курсах по философии и теории познания, она весьма редко освещается там, где в ней больше всего нуждаются, – в курсах по бизнесу, техническим дисциплинам, естественным и физическим наукам.

Вне всяких сомнений, Деминг рассматривает работы по созданию операциональных определений как в высшей степени важные. В поддержку этого утверждения он делает ссылки на два известных исторических факта:

• Шухарт рассматривал свою работу по операциональным определениям как имеющую бóльшее значение, чем развитая им же теория вариаций и контрольных карт;

• по свидетельству Деминга, японцы уделили в начале 1950 г. большое внимание развитию операциональных определений, и положительные результаты, которые они от этого получили, выдерживают сравнение с теми, что достигнуты ими же с использованием понятий и инструментов статистического управления процессами. Но так ли уж это удивительно, в конце концов? Вспомните фразу в начале главы 4 из обращения к менеджерам: «В конечном итоге все это связано с уменьшением вариаций». Для нас вскоре станет очевидным, что использование операциональных определений имеет прямое отношение к уменьшению вариаций.

Что же такое операциональные определения? Если обобщить высказывания Шухарта (из его книги 1939 г.) и Деминга, это – определения, с которыми разумный человек может согласиться и использовать их на практике.

Все значимое начинается в человеческом мозгу с понятий (мыслей, представлений, образов). Некоторые словари подчеркивают, что понятия абстрактны, теоретичны. Слово, которое сам Деминг использует для описания понятия, – ineffable, т. е. нечто невыразимое словами, находящееся за пределами описания. Но на практике работать с понятиями трудно!

К сожалению, многие пытаются это делать, не осознавая связанных с этим опасностей. Как много людей торопятся с публикациями, даже не думая о том, будет ли то, о чем они пишут, понятно другим! Как много было написано отчетов, инструкций, процедур, понятных только их авторам! (Мне кажется, особенно грешат этим авторы руководств по работе с компьютерами.) Да и почему пишущий должен слишком заботиться о том, чтобы быть понятым? В конце концов, ему-то ведь все и так предельно ясно. Но он должен заботиться об этом, так как, по всей видимости, сами его действия по написанию чего-либо предполагают желание быть услышанным и понятым другими людьми.

Огромное количество аргументов за и против приводится в судах, поскольку контракты содержат понятия, а не операциональные определения, т. е. слова, смысл которых открыт для интерпретации. Операциональные определения вовсе не открыты для интерпретации – напротив, они сами интерпретируют, толкуют:

«Слова не имеют значения, если их нельзя преобразовать в действия, с которыми соглашаются все. Операциональное определение дает возможность передачи смысла с помощью понятий».

На первый (поверхностный) взгляд, идея операциональных определений может показаться не такой уж трудной. Но попробуйте использовать ее! Как только вы попытаетесь превратить идеи в практически реализуемые вещи (о чем, собственно, и толкуют операциональные определения), начинутся трудности:

«Практика более точна, чем чистая наука, более точна, чем обучение».

Двусмысленностей, вызванных отсутствием операциональных определений, – великое множество. Посмотрим, например, возвращаясь к главе 1, что такое экспорт? Его официальное определение, очевидно, совсем не то, которое имел в виду Деминг. По отношению к числу пожаров на предприятиях – что такое пожар? Что означает «улучшение состояния пациента»? Что такое «ошибка при печати»? Что такое недостаток? Что понимается под словом «вовремя»? Деминг часто спрашивает своих студентов: «Что такое “бестселлер”? Что такое “чистое”? А ведь мы должны знать это, если наша работа заключается в том, чтобы вытирать столы». Означает ли это, что стол достаточно чист для того, чтобы на нем можно было либо обедать, либо использовать в качестве прилавка, либо оперировать? Что такое «удовлетворительно»? Удовлетворительно для чего? Удовлетворительно для кого? Какую испытательную процедуру должны мы использовать? В главе 24 мы увидим потребность знать, что понимается под словами «тщательно», «правильно», «присоединенный», «испытанный», «уровень», «обеспечить», «завершить», «однородный» и т. д. Как мы можем выполнять свою работу, если не знаем этого? В главе 29 вы обнаружите, что определения числа продаж, происшествий в сильной степени зависят от давления, оказываемого на менеджеров. Один из знаменитых примеров Деминга – это вопрос: «Что означает надпись на одеяле “50 % шерсти”?» Ответ на этот вопрос и его обсуждение смотрите в «Выходе из кризиса» на стр. 258–259.

Мой друг Малькольм Голл из компании Hydro Polymers напомнил мне, что в 1986 г. один из политиков утверждал, будто в Англии три миллиона безработных, в то время как другой считал, что их количество достигает четырех с половиной миллионов. Они оба были правы – в соответствии с различными определениями того, что следует понимать под словом «безработный». Кто-то рассказывал мне, что официальное определение понятия «безработный» изменялось более двадцати раз после прихода к власти консервативного правительства в 1979 г.

Я также признателен Малькольму Голлу за два следующих примера. Мы слышим о необходимости достижения нуля дефектов. А что такое дефект? Например, что такое поверхность без трещин? Что такое трещина? Трещины, слишком малые, чтобы быть увиденными невооруженным глазом, могут оказаться неучтенными. Но каким должен быть этот невооруженный глаз? Все ли невооруженные глаза имеют одну и ту же разрешающую способность? И должны ли все царапины, вмятины, неоднородности учитываться как трещины? Дайте наблюдателю лупу, и будет обнаружено большее число трещин. Дайте ему микроскоп, и еще более мелкие трещины будут замечены, а следовательно, и зарегистрированы в качестве дефектов.

Что понимается под словами «материал не содержит кадмия»? Что означает «не содержит»? Аналитические методы, которые можно использовать в этих целях, имеют пределы того, что они могут обнаруживать. Для специалиста в области аналитической химии слова «не содержит» не имеют практического смысла. Погрешности электронных измерительных приборов и потери в процессе подготовки образцов часто делают невозможным определение правильного соотношения примесей в материале. В некоторых странах и организациях свободный от примесей кадмия материал был определен как материал, который содержит не более чем 75 весовых частей кадмия на миллион. Дополнительно нужно указать недвусмысленный метод определения того, удовлетворяет ли взятое количество вещества этому критерию. Достаточна ли выборка? Как надо делать выборку?

Возможность глубоко обсуждать практически что угодно вскрывает такие двусмысленности, о существовании которых не подозревали даже эксперты.

Нужны ли нам допуски, технические условия? Если да, то мы определенно нуждаемся в их операциональном определении:

«Весьма важно понимать все эти вещи, если мы занимаемся бизнесом. Если же мы им не занимаемся, все это не имеет большого значения».

Что такое «пунктуальный»? Вот, например, притягивающий взгляд заголовок из газеты Daily Mail (Лондон, июль 1987 г.) говорит нам, что британские железные дороги переопределили понятие пунктуальности. Статья сообщает следующее:

«Британские железные дороги переопределили понятие пунктуальности, с тем чтобы создать видимость, что по расписанию ходит большее число поездов. В настоящее время поезда, которые прибывают с отклонением от расписания движения в пять минут, не рассматриваются железной дорогой как опоздавшие. В будущем поезда, прибывшие с отклонением от расписания до десяти минут, также будут считаться прибывшими вовремя»[32]32
  В «Выходе из кризиса» Деминг дает яркое сравнение между этим в чем-то «кавалерийским» отношением к пунктуальности на железных дорогах в Британии и ситуацией в Японии. «Я признателен Брайану Риду, советнику BDA, за обнаружение подобного же примера в письме от Робина Лила, опубликованного в Time (Лондон, январь 1990 г.): «В субботу, направляясь на поезде в путешествие на захоронения в Никко, один из членов нашей группы беспокоился, как бы не проехать нужную станцию. И гид дал ему совет: “Пожалуйста, не беспокойтесь по поводу названия станции. Просто сойдите с поезда в 10.46!” Далее Лил пишет: “Конечно, чтобы быть полностью уверенным в благополучном прибытии, неплохо также было бы иметь соответствующей точности японские часы”». Мы вновь отсылаем читателя к цитате Деминга, которой начинается глава 4 нашей книги. (Сокращенная версия этого утверждения появляется в пункте 9 в части В системы глубинных знаний в главе 18.) – Прим. авт.


[Закрыть].

Опять же нужен метод измерений: с какой точностью мы регистрируем время прибытия?

Я показал вырезку из газеты Демингу. Он улыбнулся и сказал: «Почему десять минут? Почему не пятнадцать? Почему не тридцать? Почему не больше? Похоже, что они уже на пути к достижению бездефектности в работе!»

Возможно, момент, когда новичок внезапно понимает, что в философии Деминга есть нечто большее, что не сразу бросается в глаза, наступает тогда, когда Деминг внезапно выдвигает следующее утверждение:

«Нет истинного значения ни для чего на свете».

Или даже:

«В книгах по физике экспериментальную ошибку определяют как разницу между наблюдаемыми значениями и истинным значением. Неверно! Какое невежество!»

Давайте поразмышляем над этим «нет истинного значения» с помощью простого примера. Печенье в форме зверушек! Вопрос такой: сколько таких печенюшек в форме зверушек находится в данном пакете? Традиционный статистик даже не станет задумываться над таким тривиальным, на его взгляд, вопросом. Он тут же начнет анализировать, каким образом это число изменяется от пакета к пакету, думая о средних, стандартных отклонениях и распределениях. Более квалифицированный статистик вначале задумается над стабильностью. Но на самом деле определить количество печений в каждом из пакетов – не очень легкая задача. Печенье ломается. Одни печенюшки могут развалиться на две половинки, у других будут отломаны углы. Должны ли мы считать корову с тремя ногами за целую корову? А как быть с такой, у которой вообще нет ног? А как насчет отдельных ног? В одной вещи мы можем быть уверены: каждый кусочек печенья в этом пакете будет отличен от любого другого кусочка. Как же мы определим то, что мы подсчитываем?

Если нет никакого истинного значения, что же тогда есть? Есть число, которое мы получаем путем реализации процедуры – процедуры, которая должна быть операционально определима. Но если мы заменим одну процедуру другой, тоже операционально определенной, то, по всей видимости, получим другое число. Ни одно из чисел не будет ни правильным, ни неправильным. А если процедура не определена операционально, то мы, вероятно, получим различные значения даже при помощи одной и той же процедуры.

Предположим, что у нас есть операциональное определение. Правильное оно или неправильное? Такой вопрос не имеет смысла. Вопрос лишь в том, дает ли определение то, что нам от него нужно?

Сколько людей в этой комнате? Что такое «число людей в этом здании»? Должны ли мы включить в него тех, кто только что ушел на ланч, или тех, кто ушел пораньше, или тех, кто только переступает его порог? Включаем ли мы сюда новорожденного младенца, которого гордая мама принесла показать своим друзьям? Включаем ли посыльного, только что доставившего пакет?

А если возникают трудности даже в такой ситуации, то как мы подсчитаем число жителей в городе? Невозможно? Но мы же должны получить какие-то числа в ходе переписи. Должны ли мы учитывать студентов, которые учатся здесь, или тех, что учатся в другом городе, но приезжают сюда к родителям? А как быть с теми, у кого здесь нет дома? А с теми, у кого здесь два дома? Что делать с беженцами? И с теми, кто находятся в ночлежках? Они же живут здесь, если это можно назвать жизнью. Но надо ли включать их в перепись? Это довольно дорого. Деминг приводит цифру в 100 долл. в качестве стоимости каждого такого дополнительного включения и 200 долл. – для учета тех, кто спят на скамейках, в метро и т. д.

В одном из ранних примеров, которые Деминг использовал для иллюстрации своих аргументов относительно операциональных определений и «отсутствия истинных значений», он приводит цифры, касающиеся процентного содержания железа в руде, добываемой компанией Yawata Steel, и опубликованные 22 декабря 1955 г. Таблица, которую он приводит, такова.

В старом методе образцы руды отбирались при помощи совка с верха груженых самосвалов; в новом методе пробы отбирались с конвейерной ленты. Ни один из этих методов не был ни верным, ни неверным. Вопрос стоит так: соответствует ли новый метод вашим целям в большей степени? Если да, то используйте его.

Деминг также иллюстрирует эти проблемы, обращаясь к истории определения скорости света. Соответствующие данные были собраны Шухартом и опубликованы в его книге, вышедшей в 1939 г. Неудивительно, что все результаты измерений различаются. Эти значения и их обсуждение Демингом приведены в «Выходе из кризиса»:

«Для многих людей удивительно то, что не существует истинного значения для скорости света».

Он также комментирует гораздо более ранние определения значения скорости света Галилеем в 1606 г., который писал буквально следующее:

«Если скорость света не бесконечна, то она чертовски велика!»

Попутно припомните наши наблюдения в главе 6: среднее число красных бусинок, полученных в знаменитом эксперименте на достаточно большом числе наблюдений, не связано непосредственно с долей таких бусинок в коробке. Это оказывается чуть ли не ударом для большинства статистиков и нестатистиков. Но как оно могло быть связано, если (как это и наблюдалось) сотни случаев использования двух различных лопаток давали средние значения, соответственно 9,4 и 11,3.

Несмотря на то что истинных значений на практике не существует, они могут существовать в математической теории. Многие читатели знают, что отношение длины окружности идеального круга к его диаметру есть число, иррациональная константа, первые цифры которой – 3,14159265. Я знаю, что мощность современных компьютеров дает возможность вычислить его с точностью до нескольких тысяч знаков после запятой.

Однако давайте проясним условия, при которых это значение будет истинным. Первое: нам нужен метод измерения с неограниченной точностью, способный измерять как прямые, так и кривые линии. Второе: нам нужен идеальный круг. Третье: и линия, представляющая диаметр, и кривая, представляющая окружность, должны иметь нулевую толщину. Только при этих условиях появляется истинное значение этого отношения.

Но все это относится к миру математической теории. Совершенная окружность, совершенные измерения и нулевая толщина – недостижимы. На практике, конечно, ни одно из этих условий не удовлетворяется и никогда не будет удовлетворено. Как бы мы ни старались определить и измерить отношение «длина окружности/диаметр», мы не можем (и никогда не сможем) получить это значение числа π. Может быть, мы сможем проводить измерения с точностью до трех знаков после запятой. Скажем, длина окружности оказалась равной 6,237 см, а диаметр 1,985 см. Деление одного значения на другое дает нам 3,142065. Это не равно «истинному значению». Делает ли это наши измерения неверными? Если бы это было так, мы были бы обречены всю оставшуюся жизнь получать только неправильные ответы. Правилен ли наш результат? Если да, тогда «правильный» не означает «равный истинному значению». Повторяясь, скажем: есть числа, которые мы получаем, используя определенные операции и процедуры. Но если мы изменили процедуру, то, по всей видимости, получим другое число. Тогда что же значит термин «истинное»?

В заключение я должен признаться, что в свое время меня очень удивило замечание Деминга о том, что попадание точки за интервал 3σ составляет «операциональное определение особой причины вариации» (см. главу 4). В соответствии с моим математическим воспитанием, прежде я воспринимал общие причины просто как возникающие внутри системы, а особые причины – как приходящие извне. Я даже упомянул эту идею во введении в главах 2 и 4, поскольку это полезная концепция. Но на практике ситуация никогда не бывает очерчена столь же ясно. Может оказаться, что одни источники вариаций «очевидно» общие, а другие – «очевидно» особые. Истина же заключается в том, что обычно имеется много больше других источников, роль которых неопределенна. Давайте вспомним, что в терминах концептуального определения не существует ни одного реального процесса, который не был бы подвержен действию особых причин вариаций. т. е. ни один реальный процесс не находится в статистически управляемом состоянии. Даже если бы это было не так, то как мы смогли бы узнать об этом? Поэтому с теоретической точки зрения определение общих и особых причин может быть превосходным, на практике же оно приводит нас в никуда. Следовательно, мы нуждаемся в операциональном определении особых причин или, если хотите, операциональном определении того, когда нам нужно отыскивать особые причины:

«Шухарт изобрел и опубликовал это правило в 1924 г. – 65 лет назад. С тех пор никто не сделал ничего лучшего».