Многие используют слова «вариабельность» и «неопределенность» как синонимы. И в словарях тоже нет четкого разграничения этих понятий. В данной книге я буду понимать под вариабельностью появление разных результатов в рамках одного и того же процесса, а под неопределенностью — оценку нашего знания о результате как меру предсказуемости степени вариабельности. Например, при каждом повторном исполнении операции результаты будут варьироваться. Эту вариабельность можно измерить и попытаться спрогнозировать, какой может быть разброс при выполнении задачи в будущем (так, от проекта к проекту длительность и затраты по одной и той же операции будут варьироваться в определенных рамках). Начиная новый проект, вы при планировании неким способом оцените параметры данной операции. Эта оценка будет учитывать исторический разброс, а также некоторые другие факторы неопределенности: например, на сей раз задачу могут выполнять новые люди, про которых мы мало что знаем. Если трактовать данные понятия именно таким образом, неопределенность обычно будет больше, чем историческая вариабельность.
Руководители проектов могут предсказать довольно много и с достаточной долей успешности, чтобы добиться запланированных результатов, например построить дом. Ученые знают, что некоторые вещи спрогнозировать точно просто невозможно. Как бы хорошо мы ни представляли себе факторы, влияющие на погоду, и сколь бы правильно ни замеряли необходимые данные в конкретный момент времени, законы физики ограничивают нашу способность предсказывать определенные явления, такие как погода в отдельной местности. Сегодня ученые понимают (по теории хаоса), что им никогда заранее не узнать, куда и когда придет следующий торнадо. С другой стороны, они могут неплохо предсказывать сезонные тенденции в погоде.
Начиная с XVII века математики и представители других наук стремились поместить предсказание событий все ближе и ближе к облачной части континуума Поппера. В то же время благодаря заслугам науки охват этой части все растет. С одной стороны, на чаше весов появилась точная квантовая механика, однако с расширением представлений о Вселенной перевешивает облако. После появления теории хаоса и с началом изучения комплексных адаптивных систем облако практически накрыло все промежуточные точки шкалы.
Общие и особые причины вариабельности
При необходимости сделать выбор в работе с «облачными» системами ученые опираются на принципы вероятности и статистику. Уолтер Шухарт
[18], наставник Деминга, описал необходимость поддерживать систему в состоянии статистического контроля, чтобы обеспечить определенную степень предсказуемости ее поведения. Он писал: «Любую математическую теорию, где используется это математически неопределяемое понятие (статистический контроль), можно выразить следующими словами: если делать это и это, в результате получите то и то».
Вслед за Шухартом Деминг подчеркивает важность различения вариабельности, вызванной общими причинами, и вариабельности, вызванной причинами особыми. Неспособность проводить это разграничение он называл «фатальной ошибкой». Различать их необходимо, чтобы поддерживать систему в статистически управляемом состоянии. А это нужно, чтобы прогнозировать ее работу. Общие причины вариабельности (изменчивости) присущи самой системе и позволяют ей воспроизводить повторяющийся результат в определенных рамках. Особые причины вариабельности выводят результат работы системы за эти определенные рамки; кроме того, они всегда обусловлены факторами, внешними по отношению к системе. Задача менеджмента — совершенствовать систему, не допуская двух ошибок:
1) интерпретация вариабельности, вызванной общими причинами, как проявление особых причин;
2) интерпретация вариабельности, вызванной особыми причинами, как проявление общих причин.
Управленческую ошибку первого рода Деминг называл дергание или излишнее вмешательство. Излишнее вмешательство вызывает ненужные изменения в системе, которая работает в статистически управляемых пределах. Подобное вмешательство всегда снижает качество работы системы. Деминг описывает ситуацию, когда на станок был прикреплен прибор, измеряющий каждую деталь и подгоняющий настройки на величину расхождения с плановой величиной, чтобы улучшить воспроизводимость и уменьшить изменчивость в параметрах деталей. Однако разброс в размерах деталей лишь увеличился, поскольку в снимаемые показатели уже входила естественная вариабельность, свойственная данной системе при производстве деталей. Прибор только усугубил присущую системе вариабельность.
О вмешательстве также можно говорить применительно к системам измерения и контроля при реализации проектов и к решениям об управленческих воздействиях, основанным на данных измерениях. Феномен в том, что, реагируя на общие причины вариаций так, словно это особые причины, мы вызовем ухудшение работы системы. Иными словами, внесение изменений в проект в ответ на незначительные расхождения с заданными параметрами снижает качество выполнения проекта.
Все оценки при создании плана проекта не являются четко определенными. Выполнение каждой операции из плана — это единичный факт работы системы (системы исполнения проектных заданий), следовательно, невозможно предсказать, каков будет результат, с точностью, большей той, какую позволяют общие причины вариаций, присущие данной системе. Однако благодаря статистическим приемам можно с большой долей вероятности спрогнозировать возможные результаты ряда таких фактов работы производственной системы и выделить особые причины вариаций, требующие корректирующих воздействий. Хотя знания о вариабельности успешно используются на производственных предприятиях, до сих пор они не применялись для улучшения качества реализации проектов. РМВОК и вся сопутствующая литература, которую мы просмотрели, не проводят разграничений между общими и особыми причинами вариаций. И это главное упущение существующей теории.
2.5.3. ПСИХОЛОГИЯ
Ряд особенностей человеческого мышления заставляет людей сопротивляться переменам. Б.Ф. Скиннер [19] описывает один из наиболее мощных механизмов. Опираясь на большое количество научных данных, Скиннер утверждает, что поведение человека задается «оперантным обусловливанием». Проще говоря, вы продолжаете делать то, что когда-то было закреплено положительными эмоциями, и приучаетесь не повторять того, что не получает положительного подкрепления или же ведет к отрицательным переживаниям. Позитивное подкрепление — это нечто, вам приятное.
Негативное — неприятное. Для разных людей разные явления играют роль положительных и отрицательных закрепителей. Как отмечает Скиннер, «устанавливающаяся закрепительная связь необязательно будет очевидной для самого человека».
Рис. 2.5 представляет мое видение модели Скиннера как системы управления. Все начинается с потребности, которая возникает под влиянием текущего состояния человека, включая нехватку или насыщение тем, на что нацелена потребность. Сопоставление данной потребности человека с его представлением о собственном состоянии (восприятием реальности) обнаруживает расхождение, и, если оно достаточно велико, это побуждает человека к действию. Действие направлено на изменение реальности и снятие выявленного расхождения. Сенсор, представляющий собой одно из пяти чувств, или иной — опосредованный метод получения информации посылает данные о результатах произведенного на реальность воздействия. Если произошли изменения в лучшую сторону (расхождение сглажено или получено какое-либо еще «вознаграждение»), шансы на то, что человек вновь поведет себя подобным образом, увеличиваются. Вот что Скиннер называет «оперантным обусловливанием».
