Владимир Репин - Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление
Основой для совершенствования процессов является цикл PDCA.
Цикл PDCA (Plan-Do-Check-Act) – цикл непрерывного улучшения процессов Шухарта – Деминга
Более подробно цикл PDCA рассмотрен в главе 6.
1.3. Обоснование эффективности процессного подхода[31]
1.3.1. Стабильность и воспроизводимость процесса
Основная задача данного пункта – показать, что структурированный и управляемый процесс всегда эффективнее хаотичной и плохо управляемой деятельности. Как ни странно, некоторым руководителям это утверждение не кажется очевидным. Когда речь заходит о необходимости описания и наладки процессов, они заявляют: «Мы и так нормально работаем. Зачем нам еще заниматься какими-то процессами, что-то описывать, анализировать?!» Рассмотрим схему, представленную на рис. 1.3.1.
Рис. 1.3.1. Стабильный и воспроизводимый процесс (в широком смысле)
На рис. 1.3.1 представлен график изменения значений одного из показателей, характеризующих результат процесса. Видно, что за все время измерения этого показателя его значения не выходили за верхнюю и нижнюю границы. Если мы можем обоснованно (то есть при помощи определенной методики) предсказать, что значение показателя не выйдет за указанные границы в течение разумного времени, то это означает, что процесс является стабильным (по рассматриваемому показателю). Какое время считать разумным? Если период наблюдения составил один квартал, то разумным временем формирования прогноза можно считать, например, месяц. Безусловно, при наличии возможности лучше выполнить соответствующие расчеты, построить контрольные карты Шухарта и определить, находится ли процесс в состоянии статистической управляемости (см. [6]). Но поскольку многим руководителям этот метод кажется слишком сложным, введем для себя следующие определения.
Стабильный процесс (в широком смысле)[32] – процесс, поведение которого по ряду показателей можно предсказать на некоторую перспективу с определенной степенью точности, достаточной для принятия управленческих решений.
На рис. 1.3.1 приведены допустимые (верхнее и нижнее) значения показателя и его номинальное (целевое) значение. Это могут быть, например, требования потребителя по допускам по рассматриваемому показателю результата процесса. Видно, что значение показателя все время находилось внутри области допустимых значений. Можно сказать, что процесс в течение этого времени был воспроизводим по данному показателю.
Также на рис. 1.3.1 показано распределение значений показателя по данным, полученным за все время наблюдений[33].
Воспроизводимый процесс (в широком смысле) – стабильный процесс, показатели которого находятся в пределах установленных требований (допусков) в течение интервала времени, приемлемого с точки зрения возможности принятия управленческих решений.
Очевидно, что стабильный процесс не всегда воспроизводим. Если значения показателя выходят за границы допуска, то результаты процесса будут несоответствующими, дефектными. Потребитель может отказаться от такой продукции/услуг. Все придется переделывать, выпускать заново и т. п. Это приведет к потерям ресурсов и снижению эффективности (отношение полученного результата к затраченным ресурсам). Некоторые организации имеют вполне устоявшиеся, стабильные процессы. Хотя эффективность их работы низкая, но вполне приемлемая с точки зрения собственников и менеджмента. Если внешние потребители не могут получить продукцию/услуги у другой компании, то будут вынуждены приобретать ее у рассматриваемой организации. С точки зрения потребителя ее процессы не будут воспроизводимыми.
На рис. 1.3.2 представлены распределение значений показателя (то же, что и на рис. 1.3.1) и функция потерь Генити Тагути. Тагути показал, что в ближайшей окрестности номинального значения показателя вид функции потерь представляет собой параболу[34]. Функция потерь показывает величину потерь ресурсов различного вида, которые возникают в организации при отклонении значений показателя процесса от номинального.
Рис. 1.3.2. Потери для центрированного и смещенного процессов[35]
Рис. 1.3.2 демонстрирует случай так называемого центрированного процесса (среднее значение показателя совпадает с номинальным). Общая величина потерь организации, связанных с выполнением данного процесса, будет пропорциональна площади под графиком, который получается при перемножении распределения значений показателя и функции потерь Тагути. Для центрированного процесса эти потери располагаются на рис. 1.3.2 внизу слева. Справа на том же рисунке показан так называемый смещенный процесс (среднее значение показателя отличается от номинального) и потери, которые возникают для такого процесса (внизу справа). Очевидно, что потери будут минимальны, если среднее значение показателя совпадает с номинальным («попадание точно в цель»), а распределение показателя относительно узкое (минимальная дисперсия).
Таким образом, можно сделать простой вывод:
Потери ресурсов для стабильного и воспроизводимого процесса будут всегда меньше потерь в случае нестабильного и невоспроизводимого процесса.
Иными словами, если процесс неструктурирован, находится в состоянии близком к хаосу, то потери ресурсов в нем всегда выше, чем в регламентированном, управляемом и стабильном процессе.
1.3.2. Вариации процесса
Какие факторы влияют на стабильность процесса? Обсуждая этот вопрос, необходимо использовать понятие вариации. Под вариацией можно понимать отклонение значений показателей, характеризующих процесс, от среднего значения. Очевидно, что все в мире подвержено вариациям.
Каковы причины вариаций? Профессор Э. Деминг (см. [4]) выделял две группы причин: общие и особые. С моей точки зрения, общие причины можно также назвать системными. Рассмотрим каждую из двух групп причин.
На любой процесс воздействует большое количество факторов, отдельное влияние каждого из которых невелико. Эти факторы действуют постоянно и меняются относительно медленно (по сравнению с циклом выполнения процесса). В совокупности они создают систему, в которой функционирует процесс. Эти факторы можно назвать общими причинами вариаций. Вторая группа факторов – это те, что действуют непредсказуемо, по неизвестному для нас закону. При этом они сильно влияют на процесс, выводя его из стабильного состояния. Такие факторы можно назвать особыми причинами вариаций.
