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?
Анализ переменных
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.