Главным условием эффективного производства является способность организации сохранять полученные знания

В оптимизации и повышении эффективности нуждаются многие процессы, в том числе производственные. Чтобы знать, что делать сегодня и завтра, всегда полезно посмотреть на лучшие практики. Их ценность состоит в понимании и использовании основных принципов и подходов и требует адаптации к конкретным условиям.

Оптимизировать и повысить эффективность с помощью автоматизации возможно только хорошо понятные и однозначные процессы. Их можно структурировать, стандартизировать, определять цели управления и задачи для работников.

Но есть и сложные задачи, неопределенные и неоднозначные проблемы. Они встречаются в различных сферах бизнеса, и для них нет стандартных решений. Сложность, неопределенность и двусмысленность актуальны не только для производства, но и для развития новых продуктов, повышения качества продуктов, и будут отличительной чертой производства и бизнеса завтра. Сложность заключается во множестве взаимосвязей и зависимостей процессов и их параметров и неоднозначности результата и проявляется в различных областях бизнеса — логистике, технологии, производстве, организации и экологии.

Понимание степени сложности и типа производства может помочь менеджерам лучше организовать его. В решении таких вопросов нужны соответствующие инструменты и подходы управления развитием продуктов и процессов, способные на основе опыта и экспериментов формировать эффективные производственные практики, предполагающие:

• вовлечение и использование потенциала менеджеров и многопрофильных работников в производстве;

• организацию решения межфункциональных проблем;

• адаптацию гибкого автоматизированного производства, особенно процессов сборки. и интегрированного через компьютеры производства.

Такой подход, с одной стороны, ведет к лучшему знанию продукта, процесса его производства, а с другой — предполагает приобретение знаний и обучение, в том числе через ошибки и риски, что со временем формирует культуру решения проблем.

При этом способность организации создавать, приобретать, обрабатывать и сохранять полученные новые знания, особенно в условиях сложности, неопределенности и быстрых перемен, является главным условием эффективных практик.

Такие выводы были сделаны в результате исследования ведущих международных производителей бытовой электроники¹. Среди них были выбраны десять заводов с различным уровнем автоматизации и производительности: два — с высоким уровнем, шесть — со средним и два — с низким. Производительность измерялась как уровнем качественных характеристик продукции, их соответствия требованиям клиентов, так и заводской производительностью/доходностью.

Результаты исследования имеют множество аспектов и вполне применимы для решения сложных задач в любой сфере бизнеса.

Организовать доступ к необходимым знаниям и информации — самое важное условие решения сложных проблем

Сами продукты часто не являются сложными, но процесс их производства высокотехнологичен и считается сложным. Он сочетает непрерывное производство и сборку и объединяет различные дисциплины, от традиционной физики и химии до сложной электроники и машиностроения, а взаимодействия между различными этапами обработки могут привести к непредсказуемым результатам. Поэтому в таких процессах возникают вопросы управления сложностью.

В ходе исследования были установлены три основных фактора эффективного управления подобными процессами:

• наличие необходимых знаний;

• доступ к полной информации;

• преодоление разрыва между описанием процессов в теории и управлением ими на практике.

Понимание технологии сложных процессов и решение возникающих проблем в таких процессах требует прежде всего более широких знаний по сравнению с теми, какими обладает любой работник или новоиспеченный инженер. Они должны обладать базовыми знаниями о процессе, знать не только как, но и почему, зачем. Иначе говоря, владеть разными аспектами знаний. Кроме того, инженеры должны быть осведомлены в том числе о технических функциях и процессах, которые, как правило, не входят в область их полномочий.

Исследования и интервью с руководителями заводов показали также необходимость широкого профиля инженеров, имеющих глубокие знания общей задачи управления процессом, а также многопрофильных технических работников и техников.

Поскольку существующее разделение труда или знаний не соответствует потребностям производства, необходимо разработать механизмы, позволяющие работать с различными аспектами знаний. Например, получить доступ к необходимым знаниям для решения практических вопросов можно с помощью различных способов координации и интеграции имеющихся знаний. Например, организация одной группы инженеров — по этапам процесса производства, а другой группы — по измерению различных качественных характеристик продукта, его производительности. Такая организационная структура вынуждает к тесной координации между членами двух групп и обмена знаниями всех участников.

Но более важным для руководителей оказалось, что инженерные знания идут вразрез с традиционными функциональными и ведомственными границами. Для их преодоления формируется политика ротации рабочих, инженеров и производственных руководителей по различным этапам технологического процесса, способствующая лучшему и полному его пониманию.

В сложных процессах акцент смещается с управления «местным» процессом на управление «широким» процессом. При этом основное внимание уделяется вопросам управления процессами взаимодействия, обмена и координации информации на различных этапах, что требует особых знаний и усилий от сотрудников. Поэтому информации о локальном процессе недостаточно, необходим доступ к полной информации обо всем производственном процессе.

С целью разрешения и предотвращения проблем в будущем, с информацией и информационными системами на заводах работали по-разному. В одном случае руководители отслеживали проблемы только в своей сфере ответственности, в другом — информация в режиме реального времени была доступна для руководителей отделов, инженеров и рабочих.

На некоторых заводах инженеры и руководители отделов видели параметры процесса не только своей области, но и просматривали состояние процессов в других подразделениях. Это помогло им лучше понять природу процесса взаимодействия, и они смогли более точно прогнозировать производительность процесса в своих областях.

При отсутствии же компьютеризированной информационной системы на некоторых заводах инженеры обозревали карту технологического процесса других производственных подразделений несколько раз в день.

Наконец, когда производственный процесс требует знаний инженерного типа, подходы к управлению персоналом, считают эксперты, должны поддерживать и способствовать приобретению, обучению и использованию таких знаний. Речь идет о политике развития потенциала решения проблем — получении подобных инженерных знаний, а также наработке и усовершенствовании аналитических навыков работников.

Достигается это с помощью обучения на рабочих местах, решения проблем в командах. Например, на одном из заводов в дополнение к известной японской практике решения проблем в кружках качества, производственных рабочих непосредственно вовлекли в процесс анализа основных причин серьезных проблем процесса. Другие заводы сформировали команды анализа первопричин и при этом награждали участников за навыки и желание (здоровое любопытство) знать все части процесса, а не за их способности выполнять инструкции.

Особенность сложных процессов заключается в их непредсказуемости, технических ограничениях при моделировании дизайна проекта, вероятности возникновения непредвиденных взаимодействий. Например, небольшие изменения в материалах, окружающей среде и ежедневные процедуры могут повлиять на дизайн проекта в большей мере, чем ожидалось. Ключевой же характеристикой сложных процессов и систем является большой разрыв между теорией и практикой. Сложность — результат и причина таких разрывов. Для их сокращения эксперты предложили два ключевых подхода:

• применять более совершенные проблемно-ориентированные подходы к решению проблем;

• уточнять и дорабатывать имеющиеся знания на основе обучения в текущей практике (экспериментирование), а ежедневную практику рассматривать прежде всего как применение принципов.

Выбор модели решения проблем зависит от конкретной ситуации

Инструменты решения сложных проблем должны быть не менее сложными. Для таких целей, как правило, формируют либо команду специалистов, либо организуют сеть экспертов. Изучение подходов к решению сложных технических проблем позволило выявить три возможные модели (см. табл.). Причем речь идет не просто об участниках команды, а об ответственности за решение проблем.

Профиль решения проблем (таблица)

Первая модель предполагает решение проблемы инженерами без участия технических специалистов. Такой чрезмерный акцент на инженерном решении был сделан на заводах с уже сложившимися правилами работы и техническими специалистами, имеющими недостаточно высокую квалификацию.

Во второй модели полную ответственность за решение технических проблем возложили на технических специалистов, уйдя тем самым в другую крайность. Для стимулирования решения возникающих проблем в команде с другими техническими специалистами были разработаны различные системы их поощрения.

При выборе такой модели менеджеры исходили из двух предпосылок:

• ежедневные технические проблемы являются задачей рабочих, а не инженеров, занятых в основном разработкой новых процессов, продуктов и нового оборудования;

• расширение прав и возможностей работников при решении проблем приведет к их более высокой производительности.

Каковы результаты такой модели на практике?

Вначале технические специалисты были высоко мотивированы и работали увлеченно в различных проектах по улучшению. Но, поскольку производственники и технологи редко помогали им в решении проблем, не имея необходимых навыков и технических знаний, технические специалисты не могли докопаться до первопричин многих проблем и часто сталкивались с трудностями, что постепенно привело такие команды к потере мотивации.

Большинство же заводов приняли на вооружение третью модель, основанную на совместной работе инженеров и технических специалистов со специальными и хроническими проблемами производственного процесса. Руководство таких заводов признало и оценило сильные стороны каждой из сторон и их вклад в решение проблем. Инженеры принесли технические навыки и умение понимать сложные проблемы, технические специалисты оказались сильны своим опытом работы в различных непредвиденных ситуациях и хорошим знанием технологического оборудования и специфики его работы в цехе.

Модель совместного выявления проблем и их решения оказалась более успешной. Применяющие ее заводы имели:

• на порядок более высокую производительность;

• специалисты обладали способностью понять процесс в деталях.

Когда же заводы с первой и второй моделями перешли на третью, они смогли существенно повысить свою производительность.

Особенности моделей таковы. В первой модели (техническая специализация) возможности инженеров оказались ограниченными, им недоставало технической экспертизы техников. Вторая модель (улучшения без технической экспертизы) основана на технической специализации. Она позволяет использовать технологическую информацию, но в ней не хватает инженерных знаний для снижения неопределенности.

Третья модель построена на непрерывном техническом обучении в ходе совместного решения проблем командой, состоящей из инженеров и технических специалистов. Преимущество такого подхода — в доступе и получении значительно большей, обширной и полной информации и потому обоснованности принятого решения в неопределенной ситуации и практических рекомендаций.

Вместе с тем исследование показало, что в сложных процессах для решения разных задач и проблем могут быть пригодными различные и даже несколько подходов и моделей.

Причем при переходе на автоматизированные процессы с компьютерным управлением необходимо обновление квалификации технических специалистов. Они могут взять на себя ответственность и стать звеном в «цикле обучения» между инженерами и рабочими.

Забота о простых вещах позволяет справляться с трудными ситуациями

Одним из признаков того, насколько хорошо работает процесс производства, является качество производимых продуктов, или степень контроля всего процесса. Соответствующее качество продуктов появляется в результате лучшего знания продукта, процесса, оборудования, процедур и других элементов производственной системы. А поскольку в сложных процессах знание причинно-следственных связей ограничено, улучшать процессы и устранять возможные причины ошибок — человеческого фактора или машины — лучше всего с помощью экспериментов с параметрами процессов. Это менее дорогой способ, и он способствует обучению специалистов.

Чтобы эксперименты были успешными, важно правильно организовать процедуры их проведения, детально проработать каждый шаг и провести тщательный анализ их результатов. Только в таком случае они развивают у специалистов лучшее понимание процесса и присущие ему взаимосвязи и взаимодействия. В сложных процессах, как показало исследование, важность общего менеджмента качества и ответственность за изменения в проектах возрастает вдвое. На основную причину проблем с качеством — недостаточно проработанные процедуры внесения изменений в ходе экспериментов — указали 50% участвующих в исследовании заводов. Значит, отсутствие четкой организации может стать слабым звеном в технологической цепочке.

В результате исследования его участники убедились в том, что, если бы они могли заботиться о простых вещах, они бы избегали ненужных осложнений и могли бы справляться с трудными ситуациями. В условиях неопределенности и быстрых перемен для решения сложных проблем необходимо обучение специалистов на основе эксперимента, приобретения опыта и накопления знаний.

В целом же разница в производительности заводов объясняется использованием приведенных организационных и управленческих практик. Факторы улучшения производительности таковы:

• 8% — получение информации в режиме реального времени;

• 5% — инженеры, владеющие знаниями в различных дисциплинах (мультидисциплинарность);

• 4% — наличие технических специалистов, владеющих и выполняющих множество различных функций (мультифункциональность);

• 4% — обмен информацией при решении проблем (еженедельные рабочие совещания команд).

¹ Managing Complex Production Processes, Cambridge, Massachusetts: MIT Sloan School of Management.