Он вернулся в США в 1980 году и обнаружил, что практически неизвестен на родине. Но потом NBC показала телепередачу под названием «Если Япония может, почему не можем мы?», в которой Деминг фигурировал в качестве одного из участников. Компания Ford, которая незадолго до этого понесла серьезные потери, сразу же наняла его и к 1986 году с его помощью стала лидером в американской автомобильной промышленности. Деминг прославился благодаря разработанному им циклу непрерывных улучшений.

Члены группы, отвечающей за качество, обычно встречались перед началом рабочего дня и планировали, какого рода улучшения они хотят внедрить. Затем они воплощали эти идеи в течение рабочего дня и смотрели на результат. Если он был удовлетворительным, они включали его в рабочий процесс (рис. 8.16). С помощью статистических методов Деминг смог определить, какие планы работают лучше всего, и донести это до действующих лиц. В то время японцы производили не так много инновационных продуктов, но серьезно обновляли технологические процессы. Они делали то, что уже продавалось в США, но дешевле и лучше. Поэтому они успешно вышли на американский рынок. Япония и по сей день доминирует в мировой автомобильной промышленности.

Рис. 8.16. Цикл непрерывных улучшений

Одним из самых важных достижений Деминга было решение спора о качестве и количестве. Времена, когда производители жертвовали количеством ради качества и наоборот, ушли в прошлое. Деминг считал снижение себестоимости аспектом качества. Вот как он определял качество:

Иными словами, низкая себестоимость стала проявлением высокого качества. Обычно на производстве стремились упростить процесс и сократить число этапов. Деминг дал нам систему исправления ошибок. Оказалась, что ошибка — это не «плохо», поскольку она открывает возможности для улучшений. Винить в ней рабочих — самая большая глупость, какую только можно совершить. Здесь помогут только непрерывные изменения рабочих процессов с целью улучшить результаты. С начала 1950-х и до конца 1980-х японская промышленность развивалась невероятными темпами, которые потрясли весь мир.

Деминг учил менеджеров не винить работника или человека, который оказался ближе всего к ошибке во время краха. Девяносто процентов проблем объяснялось несовершенством систем. Чтобы решить их, требовалось по-новому их организовать. И рабочие должны были принять участие в этом процессе. Но если нам, руководствующимся духом индивидуализма, нужно обвинить в случившемся конкретного человека, то начинать стоит с менеджера или лидера, который руководил дефективной системой. Он должен винить себя! Метод Деминга удивительно прост и подразумевает общие усилия поставщиков, субподрядчиков и даже клиентов, таким образом четко иллюстрируя, как объединить заинтересованных лиц.

В сущности, Деминг создал систему исправления ошибок, предполагающую два варианта действий. Вы можете сократить число ошибок в рутинных операциях, доведя его до одной на миллион (что будет большим преимуществом при производстве и сборке, скажем, автомобилей). При таком подходе ошибки считаются «плохими», и их необходимо избегать. Но можно внедрять амбициозные инновации, при которых ошибок будет очень много, и поднять стандарты настолько высоко, что до трети сделанного вами окажется «ошибочным».

В этом случае вы боретесь с ошибками всё время, и их исправление превращается в форму обучения (рис. 8.17). Ошибки обычно бывают впечатляющими, запоминающимися и удивительными — и на них учатся быстрее, чем если бы их избегали. Например, мы быстрее учимся выстраивать отношения с коллегами, сначала делая ошибки, а потом исправляя их. В том, чего хотят от нас другие, нет никакой логики, и мы должны сами открыть ее для каждого клиента или сотрудника. Совершая такие ошибки, мы открываем новое.

Рис. 8.17. Цикл исправления ошибок

Исправление ошибок особенно важно при внедрении инноваций, поскольку маловероятно, что любое нововведение будет сразу готово для употребления клиентами. Поэтому необходимо внести массу изменений, чтобы добиться улучшений. В общем, чем выше ваши стандарты, тем больше ошибок вы допускаете или по крайней мере прикладываете недостаточно усилий. Если вы хотите, чтобы сотрудники всегда были начеку и выкладывались по максимуму, ошибки станут для них вызовом. Давайте им задачи, которые необходимо решить, и ошибки, от которых необходимо избавиться, — это не позволит им расслабиться. Более того, один из факторов, отличающих бизнес от науки, состоит в том, что в бизнесе надо сначала бросаться в омут с головой, а потом уже разбираться с последствиями. Бизнес работает в условиях высокой неопределенности. В науке же можно продвигаться вперед шаг за шагом, проверяя свои теории.

Здесь мы начинаем с идеала и затем используем последовательные коррективы, чтобы к нему приблизиться. Наша цель идет впереди нас.

Концепция эмпирического обучения: Дэвид Колб

Дэвид Колб известен исследованиями эмпирического обучения и акцентом на стилях познания.

Научные работы, посвященные обучению, часто бывают отвлеченными и демонстрируют когнитивный подход. Мы учимся, тренируя абстрактное мышление, и отсюда следует, что ученые более «развиты», чем все остальные. Но Колб полагает, что можно учиться четырьмя разными способами и все они имеют право на существование. Он занимается их изучением в собственной компании Experience Based Learning Systems.

Интересная особенность цикла обучения по Колбу (рис. 8.18) состоит в том, что в него можно войти в любой момент. Человек способен устроить эксперимент, пережить опыт, который всё изменит, проанализировать события прошлого, увидев что-то в первый раз, или резюмировать ключевые события в своей памяти. Ученые, как правило, предпочитают наблюдение и концептуализацию, но многие из тех, кто занимается бизнесом или другой активной деятельностью, учатся на конкретном опыте или путем экспериментов. Опросник Колба о стилях познания (Kolb’s Learning Style Inventory) получил широкое распространение. Если вы занимаетесь преподаванием, вам полезно знать, какой стиль предпочитают те, кто у вас учится.

Рис. 8.18. Объединение активных экспериментов с анализом

Кроме того, Колб занимается описанием процессов. Когда мы переходим от конкретного опыта к размышлениям о нем, мы склонны к дивергенции. Когда мы переходим от аналитических наблюдений к абстрактной концептуализации, мы склонны ассимилировать информацию. Когда мы переходим от абстрактной концептуализации к активным экспериментам, мы склонны приспосабливаться. Два диагональных измерения представляют направления «абстрактное — конкретное» и склонность думать до или после события (эксперименты предшествуют размышлениям, а размышления возвращают нас назад). Это не просто пара дилемм, это еще и цикл познания, который включает разные стили, одновременно объединяя их. Такой подход кажется нам блестящим и глубоким.