Выход из кризиса. Новая парадигма управления людьми, системами и процессами - У. Эдвард Деминг

Как чистая, так и прикладная наука постоянно ужесточают требования к точности и воспроизводимости.

Тем не менее прикладная наука, особенно в массовом производстве взаимозаменяемых деталей, даже более требовательна в отношении некоторых аспектов точности и воспроизводимости, чем чистая наука. Например, представитель чистой науки (теоретик) проводит серию измерений и на их основе оценивает точность и воспроизводимость безотносительно к числу измерений. Он охотно согласится с тем, что будущие исследования могут доказать ошибочность этих измерений. Возможно, все, что он сможет про них сказать, что, имея те же данные, какие были доступны в момент проведения измерения, любой другой хороший специалист получил бы такие же результаты. Но давайте теперь посмотрим, как станет действовать прикладной специалист (практик). Он знает, что если бы он действовал на основе тех скудных данных, какие доступны теоретику, то совершил бы те же ошибки, что и теоретик. Он также понимает, что из-за его ошибки кто-то может лишиться денег, или получить травму, или и то и другое.

У специалиста на производстве есть и другие основания для беспокойства. Он знает, что требования к качеству, включающие условия фиксированной точности и воспроизводимости, могут войти в контракт и что неопределенность значения любого термина, используемого при установлении допуска, включая «точность» и «воспроизводимость», может привести к взаимному непониманию и даже иметь юридические последствия. Следовательно, практик старается настолько точно установить определенные и соответствующие требованию операциональности термины, насколько это имеет смысл^[62].

Нет истинных значений ни для чего на свете. Для коммерческой деятельности неважно, будет ли нечто точно круглым, но имеет значение, насколько и как оно отклоняется от окружности. Поршни в вашем автомобиле никогда не бывают точно круглыми. Они и не могут быть таковыми, поскольку не существует способа определить операционально точно круглый предмет.

Почему бы не обратиться к словарю? Словарь утверждает, что фигура круглая, если в Евклидовом двумерном пространстве каждая ее точка находится на равном расстоянии от точки, называемой центром. Это очень полезное определение для применения в формальной логике, такой как теоремы Евклида. Но если мы попытаемся воспользоваться им на практике, то обнаружим, что словарь дает концепцию, а не определение, пригодное для применения в производстве, т. е. он не дает операционального определения того, достаточно ли кругло нечто для конкретного применения.

Вспомните пример с поездом, который не прибыл точно вовремя.

Чтобы понять эти утверждения, надо всего лишь попытаться объяснить, какие измерения и критерии нужны, чтобы решить, действительно ли объект круглый и пришел ли поезд точно вовремя. Довольно быстро обнаруживается, что мы находимся на весьма зыбкой почве.

Любое физическое измерение требует применения конкретной процедуры. Например, подсчет людей, находящихся на определенной территории. Следует ожидать, что две различные процедуры измерения или подсчета (назовем их А и Б) дадут разные результаты. Ни одно из полученных количественных значений не будет истинным или ложным. Однако специалисты в данной области могут предпочесть метод А методу Б. Как писал П. Бриджмен, «понятия – это синонимы соответствующего набора операций»^[63]. Иначе это можно сказать так: