Ещё один параграф из книги Александра Давыдовича Шадрина «Менеджмент качества. От основ к практике».

4.2. Принципы эффективного управления

Безусловно, специалисту не всегда важно знать, кто открыл те принципы, на основе которых работает он сам или управляемое им устройство. Так, совсем необязательно знать, откуда берётся электричество, чтобы им пользоваться. Однако понимание того, что менеджмент качества – часть кибернетики, позволяет избежать многих ошибок и открывает на практике не малые дополни­тельные возможности.

В рамках кибернетики сформулированы следующие принципы.

1. Изоморфизм. Если две системы «А» и «В», состоящие из множества элементов, изоморфны, то соотношения между эле­ментами системы «А» сохраняются и в системе «В». Изоморфны местность и географическая карта, объект съёмки и негатив, чер­тёж и готовая деталь, кинофильм и реальная жизнь и т.д.

Изоморфны все системы менеджмента качества. Этот факт и лежит в основе стандартов ИСО серии 9000. Именно принцип изоморфизма, действующий в отношении всех систем управле­ния, позволял записать во введении к стандарту ИСО 9000-1:1994: «Международные стандарты серии ИСО 9000 предназначе­ны для создания общей основы для стандартов на системы качест­ва, применяемых к широкому диапазону – промышленных и эконо­мических секторов». Аналогичная запись имеет место в п. 0.1 стандарта ИСО 9000:2000: «Семейство стандартов ИСО 9000 было разработано для того, чтобы помочь организациям, всех видов и размеров, внедрить и обеспечить функционирование эффективных систем менеджмента качества».

2. Обратная связь. Для всех сложных систем необходимым ус­ловием эффективного существования служит обратная связь, пе­редающая в орган управления сигнал о достигнутом результате в объекте управления. Любая действующая система нуждается и в измерении её собственной тенденции отклоняться от стабильного состояния. Реализация этого важнейшего принципа кибернетики – одно из требований стандартов ИСО серии 9000.

3. Управление воздействием на главный фактор. Чаще всего на управляемый объект (процесс) действуют несколько входных ве­личин. Например, в технологическом процессе к ним относятся режимы обработки заготовок, погода, квалификация исполнителя и ряд других. Известная выходная величина, например показа­тель качества, есть результат воздействия многих факторов, в том числе случайных, неизвестных нам или неподдающихся нашему контролю, т.е. на практике мы управляем объектами почти всег­да в условиях неполной информации. Но управление в этих ус­ловиях возможно, и оно может быть эффективным, если мы бу­дем воздействовать на главный фактор.

Например, в химических процессах главным фактором часто бывает состав входного сырья. В социальных процессах в органи­зациях, как правило, главным фактором является способ мотива­ции работников. Этот же принцип просматривается в известной каждому работнику ситуации, когда количество задач, которые предстоит решить, превышает наши возможности. И грамотный руководитель обычно организует последовательное решение за­дач, предпочитая поручать нескольким работникам совместное решение одной задачи, вместо того, чтобы одному работнику по­ручать сразу несколько задач.

4. Разделение целого на подсистемы. Управляемый объект всег­да можно рассматривать как состоящий из относительно незави­симых друг от друга подсистем. Так, организм человека делится на руки, ноги, голову и т.д. Предприятие – на отделы и цеха и другие службы. Стандарты ИСО серии 9000 в редакции 1994г. разделяют систему качества на 20 элементов,  а  в редакции 2000г. – на процессы.

5. Иерархия управления и автоматизм действия. Под иерархией понимается многоступенчатое управление, характерное и для жи­вых организмов, и для производственных систем. Обычно ниж­ние ярусы управления отличаются большей скоростью реакций. Они быстрее перерабатывают поступающие сигналы, поскольку их задачи отличаются меньшей неопределённостью. Иными сло­вами, на нижних уровнях управления ставятся более простые за­дачи.

Человек мгновенно отдергивает руку от горячего утюга. Рабо­чий, не задумываясь, за десять секунд снимет заусенец с детали. Мастер за несколько минут решит, откуда достать недостающий материал. А вот анализ пришедшей рекламации потребует уже нескольких дней. Ввод же новых мощностей потребует многоме­сячного анализа.

6. Статистико-вероятностный принцип. Этот принцип не озна­чает, что управляемых объектов много. Как было отмечено, на­ука признаёт объективность случайности. Напомним, управляе­мый объект, даже если он один, никогда не следует «приказам» управляющего объекта со стопроцентной вероятностью, или с абсолютной точностью.  Поэтому результат управления всегда будет хотя бы чуть-чуть не таким, как мы ожидали. Хороший специа­лист всегда знает вероятность ошибки. Это знание отражается, например, в показателях надёжности, в гарантийных сроках кон­кретного прибора или машины, в допусках на параметры, в ре­зервных фондах бюджетов и т.п.

В стандартах ИСО серии 9000 в редакции 1994г. был такой элемент системы качества (СК), как «статистические методы». Причём этот элемент был не обязателен для предприятий. Они могли вводить или не вводить его в СК по своему усмотрению. В редакции стандартов 2000г. статистические методы также пря­мо не называются обязательными. Однако, как показано выше в главах 1 и 2, по существу выпол­нить требования ИСО 9001:2000 без применения статистики не­возможно.

7. Модели и математические методы. Этот принцип позволяет строить модель управляемого объекта, являющуюся его изоморф­ным отображением. Остановимся на этом принципе подробнее.

Известно несколько классификаций моделей. Согласно одной из классификаций моделями являются:

• словесные описания;
• чертежи и блок-схемы;
• логические блок-схемы и таблицы решений, заключающие в себе алгоритм обработки входящей в таблицу информации;
• кривые, номограммы;
• математические описания.

Все перечисленные типы моделей используются в менеджмен­те качества. Больше того, сами тексты стандартов ИСО серии 9000 есть модели (словесные описания). В редакции 1994г. в их заголовках прямо присутствовало слово «модель». И хотя в редакции 2000г. в заголовках стандартов слово «модель» отсут­ствует, сути дела это не меняет, – в них описывается модель системы менеджмента качества.

Моделирование позволяет, обычно с помощью ЭВМ, проана­лизировать возможные результаты того или иного управляющего воздействия на систему. И этот анализ всегда гораздо экономич­нее метода проб и ошибок. Особое значение моделирование при­обретает при поиске оптимальных решений.

Говоря о методах реализации принципов кибернетики, Н. Ви­нер высказывается весьма категорично: «Кибернетика – ничто, если математика не служит ей опорой». Очевидно, что этот тезис абсолютно справедлив и для рассматриваемого на­ми предмета: менеджмент качества – ничто без применения мате­матики. Без неё невозможно ни найти оптимальное решение, ни доказать, что применяемое решение оптимально, ни оценить ка­чество (см. главу 1). Только математика позволяет выбрать опти­мальное решение для конкретных условий. Методы такого рода решений известны и хорошо описаны.

Лет двадцать назад, когда имевшиеся в нашей стране ЭВМ были далеки от совершенства и их было явно недостаточно, го­ворили, что кибернетика и ЭВМ неразделимы, как астрономия и телескопы. И это правильно. На сегодняшний день можно с удовлетворением отметить, что «телескопов» в российских орга­низациях уже немало: компьютеры стоят даже в школьных клас­сах. Но при этом приходится констатировать, что с их помощью мало кто занимается «астрономией». Компьютеры крайне редко используются в нашей стране для того, для чего они были созда­ны, – для просчета вариантов и принятия оптимальных управ­ленческих решений. Известный принцип – машина должна ра­ботать, а человек думать – сейчас некоторым российским специ­алистам просто непонятен. Основное назначение ЭВМ на многих российских предприятиях – это хранение, передача и распечатка введенной с клавиатуры информации.

«Поскольку техника все в большей мере приобретает способ­ность осуществлять человеческие намерения, – писал Н. Винер в 1950г., – их математическая формулировка должна стать всё более обычным делом». Именно математическая фор­мулировка стоящих задач, т.е. моделирование процессов – пер­воочередная задача специалистов по менеджменту.

Следует отметить, что даже в повседневной жизни мы прини­маем решение относительно количественных факторов именно на основе математического моделирования – и никак не иначе. Ког­да мы идём на рынок, мы делаем покупку на основе оценки мо­дели, включающей цены на разных прилавках, перспективы ис­пользования данного товара, величины имеющихся у нас ресур­сов, прогноза наших дальнейших затрат, нашей оценки вероят­ности безотказной работы приобретаемого товара и т.д. Эта мо­дель обязательно есть у нас «в голове». Если её нет (скажем, мы не знаем данного рынка), то наша покупка вряд ли будет опти­мальной.

То же самое касается и предприятия. Если на предприятии не используют формальным образом описанные модели (математи­ческие или, в общем случае, информационные) решаемых задач, это значит, что здесь, как правило, принимаются неоптимальные решения. По двум причинам. Во-первых, потому что возникаю­щие задачи обычно чрезвычайно сложны, все имеющиеся варианты перебрать «в голове» и рассчитать невозможно. Это касает­ся и технических, и экономических, и других задач организации. Следовательно, принимаемые решения не оптимальны, т. е. на ветер выбрасываются деньги и время. А во-вторых, те модели, которые имеются «в голове» у технолога, рабочего или у менед­жера, принимающего решения, невозможно проанализировать до того, как работа выполнена. Значит, невозможно предотвратить ошибку. Следовательно, опять-таки на ветер выбрасываются де­ньги и время.

Современные информационные технологии предоставляют предприятиям широчайший и вполне доступный арсенал методов моделирования. Прежде всего, речь идет о статистических мето­дах, и в частности о планировании эксперимента. Профессор Ю.П. Адлер справедливо подчеркивает: «Сейчас планирование экспери­мента, быть может, самый важный резерв совершенствования сис­тем качества… Важно, что планирование эксперимента служит ключевым элементом разработки любых инновационных идей и эко­номии времени их внедрения в практику».

Помимо статистических методов, мощным средством оптими­зации служат методы линейного и динамического программиро­вания. С их помощью можно описать и оптимизировать такие задачи, как размещение предприятий по отношению к источни­кам сырья и к потребителям, загрузка оборудования, расчёт но­менклатуры выпуска товаров, раскрой заготовок, формирование транспортных потоков, календарное планирование, управление запасами и т. д. Существенно, что математическое моделирова­ние, а в более широком плане, информационное моделирование (ибо информация об объекте всегда является некоторой его мо­делью) – это не частный рецепт, касающийся узкого круга спе­циалистов, а универсальная методология, позволяющая обеспе­чить эффективность управления. Если мы не анализируем ситуа­цию на модели до начала работы, мы вынуждены учиться на своих ошибках после того, как работа закончена.

Вместе с тем, применяя математическую оптимизацию, нужно помнить предостережение Н. Винера о том, что в экономике и социологии возможностей у математики гораздо меньше, чем в физике, технике и биологии. Поскольку объективные условия за­дач в экономической и социальной сферах изменяются гораздо чаще и более резко.

8. Необходимое разнообразие (закон Эшби). В соответствии с этим принципом управляющий является частью управляемой им системы. Руководитель не является независимым от управляемой системы человеком, посаженным над системой высшей властью, который в дальнейшем реализует свои полномочия, как ему заблагорассудится. В любой системе, говорим ли мы о популяции животных, внутренних функциях живого организма или о пред­приятии, функции управления распределены по всей её архитек­туре. Управление совершенно невозможно отделить от организма, его существование вытекает из поведения самой системы. Более того, управление совершенствуется с ростом системы.

В соответствии с законом Эшби, управление может быть обес­печено только в том случае, если разнообразие средств (слож­ность) управляющего системой, по крайней мере, не меньше, чем разнообразие (сложность) управляемой им системы. Говоря по-простому, интеллект того, кто руководит, должен быть доста­точным, чтобы управлять объектом данной сложности. Этот за­кон, как и любой другой важный закон природы, кажется со­вершенно очевидным после того, как он открыт. Нетрудно, од­нако, обнаружить примеры систем управления, поведение кото­рых в значительной степени не соответствует данному закону.

Несоблюдение закона Эшби – одна из ключевых проблем уп­равления предприятиями во все мире. «Руководители всегда наде­ются создать простую и дешевую систему управления, но часто заканчивают потерей крупных денежных сумм на то, чтобы обес­печить с запозданием требуемое разнообразие, которое должно бы­ло бы создаваться прежде всего», – говорит Ст. Бир.

Помимо перечисленных принципов, необходимо вспомнить о подходе к решению задач, в котором используется понятие «чёр­ного ящика», разработанного в рамках кибернетики. «Чёрный ящик – система, в которой внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные величины, а внутреннее устройство её и про­цессы, в ней протекающие, неизвестны… Метод, использующий «чёрный ящик», широко применяется для решения задач моделирова­ния, когда представляет интерес поведение системы (её реакция на известные входные действия), а не её строение».

Кибернетика признаёт ограниченность возможностей челове­ческого знания (наличие физического и семантического барье­ров, о которых шла речь в §1.5) и создаваемых им технических и организационных систем. Поэтому и был предложен подход к управлению, основанный на знании команд, передаваемых на вход управляемой системы, и возможности понять тот результат, который возникает на её выходе. Причём это знание и этот ре­зультат всегда носят объективно вероятностный характер.

С «чёрными ящиками» человек сталкивается постоянно. Теле­визор, как и все технические устройства, для большинства людей – это «чёрный ящик»: мы знаем, какие кнопки надо нажимать (на входе системы), чтобы получить необходимое изображение (на выходе). Магазин, куда мы передаем деньги и просьбу (сиг­нал, подаваемый на его вход), для нас «чёрный ящик»: мы не знаем, что и как происходит внутри магазина. Наши сердце, лёг­кие, почки, да и весь наш организм для нас – «чёрный ящик»: мы в какой-то степени знаем, что надо подать «на вход» орга­низма, чтобы чувствовать себя хорошо; но мы имеем дело имен­но с «чёрным, ящиком» и поэтому иногда ошибаемся. То есть мы сами для себя – «чёрные ящики», а уж тем более, любой другой человек для нас – «чёрный ящик». «Чужая душа потёмки», — говорит народная мудрость, предвосхищая рассматриваемый тер­мин.

Кто не знает замечательной мысли Л.Н. Толстого: «Все счас­тливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастна по-своему». По этому поводу теперь мы можем сказать, что во всех счастливых семьях мужчины и женщины действуют изоморфно – в соответствии с объективными законами управле­ния сложными системами. Они надлежащим образом используют обратную связь (слушают и слышат друг друга), воздействуют на главный фактор (удовлетворяя потребности ближнего), применяют статистико-вероятностный подход (учитывают все уже извест­ные им факты) и моделирование (продумывают последствия сво­их будущих действий). А несчастные семьи несчастны каждая по-своему, поскольку способов нарушения объективно действующих закономерностей управления гораздо больше, чем самих законо­мерностей.

Стандарты ИСО серии 9000 целиком построены на принципах кибернетики. Однако принципы и методы кибернетики гораздо шире, чем принципы и методы стандартов ИСО. И это вполне можно объяснить. Стандарты ИСО серии 9000 направлены на за­щиту рынка, а не на защиту отдельного предприятия. Например, мы уже упоминали, что среди требований ИСО 9001 нет требования эффективности. Хотя неэффективное предприятие вообще существовать не может.  Поэтому предприятие, заинтересованное в собственной эффективности, само заинтересовано в том, чтобы возможности науки об эффективном управлении ис­пользовались в полной мере. Некоторые из этих возможностей рассматриваются в следующих главах.

Р. Таунсенд, автор книги «Вверх по организации» (Up the Organization), пишет: «Хорошие организации – это живые организ­мы, наращивающие мускулатуру для встречи с переменами… Никто в организации не должен считать себя ниже кого-нибудь… Коллектив – это не набор должностей, заключенных в рамочки… По воз­можности, перечисляйте работников и функции в алфавитном порядке».

Таким образом, из приведённых цитат нетрудно видеть, что к предметам кибернетики относятся и физика, и математика, и философия систем управления. Значит, знакомство с кибернети­кой совершенно необходимо специалисту по качеству.

Краткие итоги.

1. Стандарт ISO 9001:2008 – а точнее стандарты ИСО серии 9000 – являются частным случаем более общих законов управления. Эти общие законы управления изучает кибернетика.
2. Специалисту по качеству, занимающемуся созданием и сопровождением системы менеджмента качества в организации, можно рекомендовать ознакомиться с началами кибернетики. Изучение основ кибернетики будет способствовать более глубокому пониманию требований стандартов ИСО серии 9000 и, как следствие, способствовать более «адекватному и правильному» внедрению СМК в организации.
3. Книгу Александра Давыдовича Шадрина (Шадрин А.Д. Менеджмент качества. От основ к практике. – М.: ООО «НТК «Трек», 2004. – 360с., ил.) можно рекомендовать к изучению не только начинающим специалистам в области систем качества, но и вполне «продвинутым» и «матёрым» качественникам.