Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Системное статистическое мышление. Сложные системы и статистическое мышление. Учебное пособие
.pdf
ции в обычных и аномальных условиях. Популярным учебником по
физиологии человека служит [52].
Философия (К) – фундаментальная наука о методах и принципах
познания мира. Для тех, кому интересны философские аспекты кибернетики, будет полезна книга [31], а также ранее упомянутая [30].
Эволюция (К) – процесс постепенного развития без резких скач-
ков. Эволюция с точки зрения кибернетики рассм
отрена в книге [48].
Экономика (К) – совокупность наук, изучающая процессы созда-
ния, распределения и потребления материальных и нематериальных
благ. Экономика как наука утвердилась после выхода книги [45]
А. Смита в 1776 г.
На этом мы решили приостановить краткое описание элементов
системотехники, исследования операций и кибернетики. Конечно же,
оно получилось неполным. При необходимости мы его дополним. Но
здес
ь мы показали главное – то, что процесс создания сложных систем требует глубоких знаний во многих областях науки. Несмотря на
это мы считаем, что в этом большом наборе направлений не хватает
методов статистического мышления (не путать со статистическими
методами). Именно по этой причине в табл. 5.1 отсутствует этот элемент, хотя мы неоднократно подчеркивали его п
ервостепенную важность для управления сложными системами на всех этапах их существования. По крайней мере, мы не нашли ни одного подтверждения
этому. Исключением можно считать работы В. В. Налимова и его
соратников. Но, к сожалению, они не получили настолько широкое
распространение, насколько это, на наш вз
гляд, необходимо.
Теперь давайте все же разберемся в принципиальном отличии
статистических методов и методов статистического мышления. Первые предназначены для работы с совокупностью однородных данных
и групп данных, выявления закономерностей и взаимосвязей для
возможного дальнейшего предсказания. При этом в основе лежит
предположение о том, что данные могут нести вероятностный характер, но под
чиняются определенным закономерностям, могут быть
описаны, промоделированы и использованы для предсказаний. Методы статистического мышления также предназначены для выявления взаимосвязей и предсказания, но принципиальное отличие здесь
заключается в том, что, во-первых, мир не загоняется в рамки условных закономерностей, во-вторых, само предсказывание носит ограниченный характер – мы можем говорить о диапазоне, области, в которой бу
дут находиться результаты при условии, что система будет
71
сохранять стабильное состояние. При применении статистических
методов не учитывается состояние системы и ее управляемость с
точки зрения Шухарта–Деминга. Например, при проектировании
гидротехнических сооружений диапазон значений уровня воды определяется только стандартными методами, а управляемость, т.е.
предсказуемость будущего состояния, путем построения контрольных карт Шухарта и определения естественных пределов не осу
ществляется. Это приводит либо к наступлению катастрофических последствий типа «черных лебедей», либо к завышенным затратам,
срок окупаемости которых оказывается значительно выше планируемых.
Перед тем как закончить, остановимся на роли людей в создании,
управлении и совершенствовании сложных систем.
72
Библиографический список
1. Koopman B.O. The theory of search // Operations research. 1956.
№ 3–5.
2. PERT Strategy. Complete Test Preparation Inc. 2014. 168 p.
3. Адлер Ю.П. Введение в планирование эксперимента. М.: Ме-
таллургия, 1968. 155 с.
4. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование
эксперимента при поиске оптимальных условий. 2-е изд., перераб. и
доп. М.: Наука, 1976. 280 с.
5. Р. Акоф, М. Сасиени. Основы исследования операций / Пер. с
англ. В.Я. Ал
таева под ред. И.А. Ушакова. М.: Мир, 1971. 535 с.
6. Александер Р. Биомеханика / Пер. с англ. М.: Мир, 1970. 341 с.
7. Альтшуллер Г.С. Найти идею: Введение в ТРИЗ – теорию ре-
шения изобретательских задач. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. 400 с.
8. Артоболевский И.И. Теория механизмов и машин. М.: Наука,
1975. 640 с.
9. Белман Р. Введени
е в теорию матриц / Пер. с англ. под ред.
В.Б. Лидского. 2-е изд. М.: Наука, 1976. 352 с.
10. Берж К. Теория графов и ее применение / Пер. с фр.
А.А. Зыкова под ред. И.А. Вайнштейна. М.: Изд-во иностр. литер.,
1962. 320 с.
11. Батищев Д.И. Поисковые методы оптимального проектирова-
ния. М.: Советское радио, 197
5. 216 с.
12. Бир С. Кибернетика и управление производством / Пер. с англ.
М.: Наука, 1965. 392 с.
13. Бобнева М.И. Техническая психология. М.: Наука, 1966. 128 с.
14. Богданов А.А. Тектология: всеобщая организационная наука.
3-е изд., перераб. и доп. М.: Центр гуманитарных технологий.
URL: http://gtmarket.ru/laboratory/basis/5909
. 1989.
15. И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. Справочник по математике
для инженеров и учащихся втузов. 10-е изд. М.: Наука, 1965. 608 с.
16. Букан Дж., Кенигсберг Э. Научное управление запасами / Пер.
с англ. Е. Коваленко. М.: Наука, 1967. 424 с.
17. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. Изд. 2-е, перераб. М.: Наука, 1978. 400 с.
18. Вильямс Дж.Д. Совер
шенный стратег, или Букварь по теории
стратегических игр / Пер. с англ. 2-е изд. М.: ЛИБРОКОМ, 2009.
73
19. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и
машине / Пер. с англ. И.В. Соловьева и Г.Н. Поварова под ред.
Г.Н. Поварова. 2-е изд. М.: Наука, 1983. 340 с.
20. Владимиров В.С. Что такое математическая физика? М.:
МИАН, 2006. 20 с.
21. Гаскаров Д.В., Шаповалов В.И. Малая выборка. М.: Статисти-
ка, 1978.
248 с.
22. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая стати-
стика: Учеб. пособие для втузов. Изд. 5-е, перераб. и доп. М.: Высш.
шк., 1977. 479 с.
23. Гроот М. Де. Оптимальные статистические решения / Пер. с
англ. М.: Мир, 1974. 494 с.
24. Гуд Г.Х., Макол Р.Э. Системотехника. Введение в планирова-
ние больших систем / Пер. с англ. М.: Советское ра
дио, 1962. 383 с.
25. Диксон Дж. Проектирование систем: изобретательство, анализ
и принятие решений / Пер. с англ. Е.Г. Коваленко с предисловием
И.Т. Аладьева. М.: Мир, 1969. 440 с.
26. Дрейпер Н.Р., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ /
Пер. с англ. 3-е изд.М.: Изд. дом «Вильямс», 2007. 912 с.
27. Исследования по общей теории си
стем: Сб. переводов под ред.
и с вступлением статей В.Н. Садовского и Э.Г. Юдина. М.: Прогресс,
1969. 520 с.
28. Теория кодирования/ Т. Касами, Н. Токура, Е. Ивадари,
Я. Инагаки / Пер. с яп. М.: Мир, 1978. 576 с.
29. Квейд Э. Анализ сложных систем / Пер. с англ. под ред.
И.И. Ану
рьева, И.М. Верещагина. М.: Советское радио, 1969. 520 с.
30. Кибернетика и философия. Взаимопроникновение идей и методов / под ред. Н.А. Лициса. Рига: Зинатне, 1977. 143 с.
31. Клаус Г. Кибернетика и философия / Пер. с нем. М.: Изд-во
иностр. лит., 1963. 532 с.
32. Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов.
М.: Нау
ка, 1987. 304 с.
33. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание. Теория и приложения / Пер. с фр. В. Неймана и В. Швальбы под ред. И. Коваленко. М.: Мир, 1965. 302 с.
34. Левин К. Динамическая психология. Избранные труды. М.:
Смысл, 2001. 572 с.
74
35. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование / Пер. с англ.
под ред. и с послесловием В.И. Максименко. М.: Прогресс, 1977.
592 с.
36. Мередит Дж., Мантел С. мл. Управление проектами/ Пер. с
англ. В. Кузина. 8-е изд. СПб.: Питер, 2014. 640 с.
37. Морз Ф.М. и Кимбелл Дж.Е. Методы исследования операций
(статистические методы оценки эффективности боевых действий и
определение количест
венных основ для принятия выгодного решения руководителем операции)/ Пер. с англ. И.А. Полетаева и
К.Н. Трофимова под ред. А.Ф. Горохова. М.: Советское радио. 1956.
308 с.
38. Налимов В.В. Вероятностная модель языка. М.: Наука, 1974.
272 с.
39. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономиче-
ское поведение / Пер. с анг
л. под ред. Н.Н. Воробьева. М.: Наука,
1970. 708 с.
40. Общая теория систем / Пер. с англ. В.Я. Алтаева и Э.Л. Нап-
пельбаума. М.: Мир, 1966. 188 с.
41. Орлов А.И. Теория принятия решений: Учебник для вузов.
М.: Экзамен, 2006. 576 с.
42. Панфилова А.П. Мозговые штурмы в коллек
тивном принятии
решений: Учеб. пособие. 3-е изд. М.: Флинта, 2012. 320 с.
43. Руководство по научно-техническому прогнозированию / Пер.
с англ. под ред. Л.М. Громова. М.: Прогресс, 1977. 351 с.
44. Рязановский А.Р. Алгебра и начала анализа: 500 способов и
методов решения задач по математике для школьников и поступающих в вузы. М.: Дрофа, 2
001. 480 с.
45. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. / Пер. с англ. М.: Эксмо, 2007. 960 с.
46. Снаплев Ю. М., Старосельский В. А. Моделирование и управ-
ление в сложных системах / Под ред. Н.П. Бусленко. М.: Советское
радио, 1974. 264 с.
47. Такахаси Син. Занимательная статистика. Манга / Пер. с яп.
Е. Захаровой, К. Му
цуми. М.: Додэка XXI, 2011. 224 с.
48. Турчин В. Ф. Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. Изд. 2-е М.: ЭТС. 2000. 368 с.
49. Тьюринг А. Может ли машина мыслить? С приложением статьи Дж. фон Неймана «Общая и логическая теория автоматов» / Пер.
75
с англ. Ю.А. Данилова под ред. и с предисловием С.А. Яновской. М.:
Физматгиз, 1960. 102 с.
50. Уайлд Д. Оптимальное проектирование / Пер. с англ.
В.С. Данилина, В.А. Петушкова, П.П. Усова под ред. В.Г. Арчегова.
М.: Мир, 1981. 272 с.
51. Уилсон А., Уилсон М. Управление и творчество при проектировании сис
тем / Пер. с англ. под ред. О.А. Суханова. М.: Советское
радио, 1976. 256 с.
52. Физиология человека / Под ред. В.М. Покровского и Г.Ф. Коротько. М.: Медицина, 2007. 656 с.
53. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации. Манифест
революции в бизнесе. 2-е изд. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2011.
288 с.
54. Харада Т. Занимательная физика. Термодинамика. Манга /
Пер. с яп. М.: ДМК Пресс: Додэка, 201
5. 200 с.
55. Хилл П. Наука и искусство проектирования. Методы проекти-
рования, научное обоснование решений / Пер. с англ. Коваленко Е.Г.
под ред. В.Ф. Венды. М.: Мир, 1973. 262 с.
56. Дж. Хопкрофт, Р.Мотвани, У. Джеффри. Введение в теорию
автоматов, языков и выч
ислений / Пер. с англ. М.: Изд. дом «Виль-
ямс», 2002. 528 с.
57. Холл А.Д. Опыт методологии для системотехники / Пер. с
англ. М.: Советское радио, 1975. 448 с.
58. Шенон К.Э. Математическая теория связи// Сб. «Работы теории информации и кибернетики» / Пер. с англ. С. Карпова. М.: Издво иностр. лит., 1963. 830 с.
59. Эшби У.Р. Введ
ение в кибернетику/ Пер. с англ. под ред.
В.А. Успенского с предисл. А.Н. Колмогорова. 4-е изд. М.:
ЛИБРИКОМ, 2009. 432 с.
76
6. ЛИДЕРСТВО И КОМАНДНАЯ РАБОТА
Рассмотрим вопрос применения методов статистического мышления при проектировании, создании и управлении сложными системами с точки зрения теории глубинных знаний Деминга. Эта теория,
или система, сформулирована им в конце жизни и состоит
из четырех частей:
1. Понимание системы.
2. Некоторые знания о теории вариабельности.
3. Элементы теории познания.
4. Некоторы
е знания в области психологии.
Первая часть – понимание системы – раскрыта в системотехнике,
исследовании операций и кибернетике, которые представляют собой
сложные науки, включающие в себя целый ряд дисциплин и даже
самостоятельных наук. Системотехнику, исследование операций и
кибернетику стоит рассматривать не как отдельные направления
со схожими элементами, а как одну целостную и едину
ю науку
по проектированию, созданию, совершенствованию и управлению
сложными системами.
Вторая часть – некоторые знания о теории вариабельности – является основой методов статистического мышления, о которых мы рассказывали в начале обзора и неоднократно возвращались по ходу
текста, так как это обусловлено целью нашей работы.
Третья часть – элементы теории познания – включает в се
бя обоснование применения теории для принятия практических решений и
непрерывного развития знаний об управляемой системе и ее взаимосвязи с внешним миром. Как говорил Деминг: «Знаниям нет замены». Стоит отметить, что на сегодняшний день методы статистического мышления изучаются в вузах довольно слабо, как правило,
только будущими ин
женерами и менеджерами по качеству. Этого,
конечно же, недостаточно, так как эти знания нужны всем, кто будет
принимать решения.
Четвертая часть – некоторые знания в области психологии – говорит о роли людей, командной работе, лидерстве, интересах потребителей и иных заинтересованных сторон.
Деминг утверждал, что все части системы глубинных знаний важны и не работают дру
г без друга. Именно поэтому мы решили по-
следнюю часть обзора посвятить лидерству и командной работе.
77
Из вышесказанного следует, что область обновленной науки настолько широка, что нельзя найти в мире ни одного человека, способного в необходимой степени владеть каждой из ее составляющих.
Наука о сложных системах – многосоставная, потому и применять ее
следует в составе коллектива разносторонних специалистов, способных открыто делиться своими знаниями и опытом, принимать
на воору
жение и использовать знания и опыт коллег. Наиболее эф-
фективная форма подобного коллектива называется командой.
В заключительной части обзора мы рассмотрим примеры эффективных команд, основные правила и условия их создания, роль лидерства и мотивации. Идея о том, что ключ к успеху – командная работа, не открытие. Об этом уж
е давно говорил доктор Деминг [14], а
его ученики особо это подчеркивали в [34]. Правильно организованная командная работа позволяет не только увеличить суммарный
эффект от вклада каждого участника в разы, а порой и в десятки и
сотни раз (синергетический эффект), но и создает нечто новое, до
этого невозможное (эмерджентность). Наше разделение нау
к
на отрасли, кто бы что бы ни говорил, происходит спонтанно, случайным образом. А мир целостен. Один из способов выяснить это –
спросить у всех [50]. Каждый отдельный участник опроса может
ошибиться, но если обеспечить их независимость, то ошибки компенсируют друг друга, что позволит получить довольно достоверную
картину событий, на основе которой уж
е можно принимать решения.
Но толпа независимых людей – не команда. Нам же нужны сплоченные люди. И одним из главных условий этого служит доверие [45].
Лишь доверяя друг другу, люди могут совершать необычные, порой
рискованные для себя действия. Вообще, доверие – это очень важное
условие межличностных отношений, которое позволяет сэкономить
не только огромное количест
во финансовых, материальных и временных ресурсов за счет отказа от контроля, но и служит своего рода
фундаментом команды. А раз в команде доверительные межличностные отношения, то приказам здесь нет места [39], вместо этого команде предоставляются реальные полномочия [49] и вся требуемая
информация [21]. И это не риск, а всего лиш
ь признание того, что
члены команды – достойные доверия люди [27].
Но даже самой эффективной, творческой и уникальной командой
надо управлять [24]. Кстати, Э. Кэтмелл, автор книги [24], президент
компаний Pixar Animation и Disney Animation, является приверженцем идей Деминга и следовал им с момента знакомства с ними. Под
78
управлением командой понимается не то, что за ее участников принимается решение, а всего лишь координация деятельности всех участников в желаемом направлении. Иначе можно бесконечно тратить
силы на бессмысленные поиски [17], хотя сам процесс поиска, безусловно, бесценен. Надо помнить и о целях системы [4], которые определяются заинтересованными сторонами, в большинстве слу
чаев –
потребителями [2].
Управлять командой не может руководитель или начальник, назначенный менеджер. Команда признает только лидера. Одним из
наиболее ярких лидеров современности был Стив Джобс, который,
к сожалению, уже покинул этот мир. Дело же Джобса живет, а его
феноменальный успех и уникальность лидерства и способность собрать вокруг себя команду изучаются во вс
ем мире [5, 16]. По сути,
Стив Джобс и его команда реализовали стратегию голубого океана
[20], создав новую рыночную нишу, которую продолжают расширять
его соратники. Схожий путь прошла компания Intel [11, 33]. Их команда сплотилась благодаря трудным временам и вере в то, что они
выбрали правильный путь развития. Вообще, как говорил еще один
величайший лидер – Коносу
ке Мацусита: «Успех в бизнесе не приходит благодаря хорошим временам, как и неудача – не следствие
плохих времен» [31]. Он вообще считал, а мы с ним согласны, что
«бизнес – это нечто такое, что одни люди делают для счастья других». Иначе говоря, речь идет о счастье клиентов и, как следствие,
членов ком
анды [42]. Подробнее о миссии бизнеса с точки зрения
К. Мацуситы можно прочитать в книге [32]. Биография К. Мацуситы
описана в книге [23].
Другой лидер с мировым именем – руководитель Renault-Nissan
Карлос Гон [12], который считает одним из важнейших слагаемых
своего успеха то, что для решения сложных задач он собирает команду людей, которые совместно находят и реализу
ют решение.
Всех лидеров современности вольно или невольно сравнивают
с Генри Фордом, который именно благодаря лидерству смог совершить переворот не только в автомобильной промышленности, но и
во всей мировой экономике. К сожалению, Г. Форд современниками
воспринимается как человек, считавший своих работников винтиками конвейера, что вовсе не так. В этом можно уб
едиться, прочитав
его автобиографию [44].
Есть в литературе и вымышленные примеры создания команд,
например книга [10], где описана теория ограничений Голдратта
79
[13], которую также стоит рассматривать в качестве элемента ста-
тистического мышления. Очень популярна на сегодняшний день
история жизни доктора Хауса из одноименного сериала [15]. Кстати, доктор Хаус часто прибегает к методу дифференциального диагноза, который можно рассматривать в качестве реализации метода мозгового штурма. Другим примером служит история
про кораблестроителя, который волею су
деб и благодаря наставничеству создал настоящую команду и стал ее лидером [29]. Особое
внимание стоит уделить институту наставничества. В Toyota у каждого сотрудника есть наставник – консультант, с которым он может
при необходимости советоваться по любому вопросу и работать
над самосовершенствованием [38].
Яркий пример лидерства и делегирования полномочий – бразиль-
ская компания Semco и ее ру
ководитель Р. Семлер [40, 41]. Рикардо
Семлер на деле доказал, что условные требования и ограничения,
такие как режим работы или строгий запрет на работу в своих интересах в рабочее время, никакого смысла не имеют. Более того, если
людям позволить самим решать, чем и когда заниматься, то результаты будут значительно лучше.
Вот лишь несколько примеров лидеров и команд вокру
г них. Таких примеров значительно больше, например, отдельного внимания
заслуживает опыт клиники Мэйо [3]. Примеры лидерства и командной работы важно выявлять и изучать для того, чтобы формировать
лидеров для создания будущих успешных команд. Но при этом нельзя находиться под влиянием «эффекта ореола» [3
7].
Бестселлером по вопросам эффективности людей, как лидеров,
так и членов команды (которых также стоит рассматривать как лидеров), служит книга Стивена Кови [22]. Не менее популярная книга
[18] написана Питером Друкером, который считает, что при формировании команды следует прежде всего оценивать достоинства кандидатов, а с недостатками надо помочь им спра
виться. К тому же
часто недостатки – это всего лишь продолжение достоинств.
Подведем промежуточные итоги и перечислим те свойства лидеров, которые мы считаем желательными. Этот список, как и любой
другой подобный, нельзя считать исчерпывающим. К тому же вряд
ли можно найти человека, обладающего всеми этими свойствами, но
этому можно и следует учить
ся.
1. Умение создать и сплотить вокруг себя команду.
2. Готовность брать на себя ответственность за себя и команду.
80
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]