Уолтер Эндрю Шухарт

Размещено на http://www.allbest.ru/

Уолтер Эндрю Шухарт (Walter Andrew Shewhart).

День рождения: 18.03.1891 года.

Место рождения: Нью Кэнтон, штат Иллинойс, США.

Дата смерти: 11.03.1967 года.

Место смерти: Трой-Хиллс, США.

Гражданство: США.

Биография:

Американский физик, инженер и статистик, которого называют отцом статистического контроля качества, автор основополагающих работ в области контроля качества и множества статей в профессиональных журналах.

Индустриальная эпоха отсчитывала свое второе столетие, когда появился молодой инженер по имени Уолтер Эндрю Шухарт и изменил ход промышленной истории. Шухарт, первый почетный член Американского общества контроля качества (American Society for Quality, ASQ), успешно свел в единое целое статистику, инженерию и экономику и стал известен как 'отец' современного контроля качества. Прочным и вещественным доказательством этого союза стала так называемая контрольная карта, простой, но очень эффективный инструмент, разработанный Шухартом, первый шаг к тому, что ученый называл разработкой научной базы для обеспечения экономического контроля.

Шухарт был заинтересован в том, чтобы статистическая теория служила потребностям промышленности. Человек науки, который терпеливо разрабатывал и испытывал свои и чужие идеи, он был проницательным наблюдателем событий, происходивших в мире науки и техники. Пока современная ему литература обсуждала вероятностный характер биологической и технической систем и возможность применения статистической методологии к этим системам, Шухарт на деле продемонстрировал, как это может быть сделано и стал подлинным пионером в области контроля качества. Его монументальная работа 'Экономическое управление качеством промышленной продукции' (Economic Control of Quality of Manufactured Product), опубликованная в 1931 году, рассматривается как полное и тщательное изложение основных принципов управления качеством.

Основой для жизненных достижений Шухарта стал колоссальный опыт в области науки и техники. Он родился 18 марта 1891 года в Нью-Кентоне, штат Иллинойс (New Canton, Illinois), в семье Антона (Anton Shewhart) и Эсты Барни Шухарт (Esta Barney Shewhart), и учился в Университете Иллинойса (University of Illinois), получив там степени бакалавра и магистра. Докторскую диссертацию по физике Шухарт защитил в Калифорнийском Университете в Беркли (University of California, Berkeley) в 1917 году. Он преподавал в обоих этих университетах, и некоторое время возглавлял физический факультет Педагогического колледжа Висконсина в Лакроссе (Wisconsin Normal School, LaCrosse).

Большую часть профессиональной карьеры Шухарт провел в качестве инженера в компании 'Western Electric' (с 1918 по 1924 год) и 'Bell Telephone Laboratories', где он занимал несколько позиций, начиная с технического отдела в 1925-м и заканчивая руководящей должностью на момент своей отставки в 1956 году. Как консультант и преподаватель Шухарт читал лекции по контролю качества и прикладной статистике в Лондонском Университете (University of London), Технологическом Институте Стивенса (Stevens Institute of Technology), Высшей школе Министерства сельского хозяйства США (graduate school of the U.S. Department of Agriculture) и даже в Индии (India). Он был членом инспекционной комиссии департамента социальных связей Гарвардского Университета (Harvard's Department of Social Relations), почетным профессором Рутгерского Университета (Rutgers University) и членом консультативной комиссии математического факультета в Принстоне (Princeton University).

Шухарт часто выступал в качестве консультанта Военного министерства США, Организации Объединенных Наций (United Nations) и правительства Индии. Кроме того, он принимал активное участие в работе Национального исследовательского совета (National Research Council) и Международного статистического института (International Statistical Institute). Он был почетным членом Королевского статистического общества Англии (England's Royal Statistical Society) и Статистической ассоциации Калькутты (Calcutta Statistical Association), членом и сотрудником Института математической статистики (Institute of Mathematical Statistics), Американской ассоциации содействия развитию науки (American Association for the Advancement of Science) и Американской статистической ассоциации (American Statistical Association), а также членом Эконометрического общества (Econometric Society), Международного статистического института (International Statistical Institute) и Нью-Йоркской Академии Наук (New York Academy of Science). Более 20 лет Шухарт служил первым редактором серии 'Mathematical Statistics Series'.

Он скончался 11 марта 1967 года, в возрасте 75 лет.

Судьба одной великой идеи (О контрольных картах Уолтера Шухарта).

Судьбы великих идей редко бывают счастливыми. Контрольные карты - не исключение. Можно даже сказать, что это идея с особенно неудачной судьбой. Судите сами. В 1923 году Уолтер Шухарт, сотрудник «Лабораторий Белла», обнаружил, казалось бы, очевидную вещь. Он понял, что всё на свете вариабельно. Вы скажете, что ещё Гераклит, бог знает как давно, сказал, что «нельзя дважды войти в одну реку». Верно. Но Шухарт пошёл дальше, он выяснил, что у разных систем вариабельность разная, что она, как бы представляет собой одно из самых важных, самых фундаментальных, свойств всякой системы. С помощью вариабельности можно различать системы так, как различают людей по отпечаткам пальцев.

Но это, если системы не меняются существенно, а остаются относительно стабильными во времени. Так что выходит, что отпечатки пальцев - более стабильная характеристика человека, чем вариабельность - характеристика системы.

Хоть и не хочется, но нам не обойтись без попытки определения термина «система». Таких определений «тьма тьмущая». Поэтому выберем для нашего случая что-нибудь близкое к определениям Э. Деминга, например: «система есть совокупность некоторых элементов, компонентов, подсистем (выберите, что вам нравится), работающих на общую цель».

Из того, что обнаружил Шухарт следовало, что никакие результаты не имеет смысла представлять дискретными значениями, поскольку без учёта вариабельности сами по себе они ничего не значат. Более того, они легко могут ввести в заблуждение. Знали ли это до Шухарта? Конечно, люди понимали, что имеет место «естественная ошибка измерения». Только они не связывали её со свойствами системы. Ошибки рассматривались как досадная помеха, которая мешает нам узнать «чистую истину». Именно Шухарт показал, что это вовсе не так. Напротив, вариация как раз и представляет «истинное свойство всякой системы». Казалось бы, это открытие должно радикально изменить правила представления информации во всех сферах человеческой деятельности, или, хотя бы, в научных публикациях.

Но посмотрите научные журналы за последние 90 лет. Найти указание элемента неопределённости будет редкой удачей. Лишь сравнительно недавно такая практика была узаконена в некоторых областях научных исследований, таких как измерения, например, в аналитической химии. Вы можете ещё привести в пример принятые стандарты медицинских публикаций.

К сожалению, очень часто указанные в них оценки неопределённости при ближайшем рассмотрении выглядят как пародии: они опираются на предпосылку о нормальном распределении изучаемой характеристики, которая, как правило, весьма далека от действительности, да, к тому же, и не проверяется. Логика понятна.

Если вы занимаетесь изучением «сути» какого-то очень важного и очень тонкого вопроса, то стоит ли отвлекаться на какие-то второстепенные детали,тем более, что они не по вашей части? Ответ ясен.

Почему же прогресс идёт так медленно, почему мы оказываемся не готовы к переменам даже в тех случаях, когда в их целесообразности нет сомнения? Вряд ли мы найдём простой ответ на этот простой вопрос. Я думаю, что одно из самых важных обстоятельств заключено в системе образования. В её неизбежной инертности. Но только ли это? Вот, например, идея разделения труда была впервые опубликована Адамом Смитом в 1776 году и после этого его книга «Исследование о природе и причинах богатства народов» много раз переиздавалась. А первые практические реализации этой идеи относятся только к рубежу девятнадцатого - двадцатого веков, к работам Генри Форда младшего, связанным с массовым производством автомобилей. Что же делали люди век с четвертью? Почему они не сразу взялись за разделение труда? Ведь аргументы Смита были весьма убедительными, а сама реализация вовсе не требовала значительных капиталовложений. Или люди не хотят жить лучше? Может быть идеи возникают заранее, чтобы люди смогли с ними свыкнуться, приладиться, примириться? Много вопросов и совсем нет ответов.

А в случае контрольных карт прошло всего около 90 лет, нет даже века, может рано волноваться? Поговорим лет через пятьдесят? В конце концов, мы же не сидим и не ждём, когда на нас обрушится очередная революционная идея. У всех свои дела, заботы. Даже если мы первыми прочли об этом, да ещё сразу поняли величие новой идеи, что само по себе мало вероятно, и то, вряд ли мы сразу займёмся её воплощением в жизнь. («Всё надо продумать и взвесить, обсудим всё лет через десять»).

Кроме того, новизна всегда нас пугает из-за резкого роста неопределённости и соответствующих рисков, измерить которые часть сразу не представляется возможным. Вот и получается, что мы теряем годы, прежде, чем оказываемся готовыми к реализации новых идей. Есть и ещё одно важное обстоятельство: идеи никогда не приходят в одиночестве. За ними тянется длинный шлейф неизбежных последствий. И в нашем случае такой шлейф налицо. Дело в том, что Шухарт не остановился на констатации вариабельности мира. Если вариабельность - имманентное свойство системы, то её изменения, особенно резкие, должны нести информацию о каких-то событиях, происходящих в системе или вокруг неё. Почему бы не воспользоваться этой информацией? Но, как? Первое, что приходит в голову - оценить вариабельность количественно и организовать её мониторинг во времени. Конечно удобнее всего сделать оценку и мониторинг наглядными. Тем более, если учесть, что в то время компьютеры ещё не были в ходу и все вычисления приходилось выполнять практически «голыми руками». Поэтому Шухарт предложил строить простой график: по горизонтальной оси - время, в том или ином виде, редко «физическое», а по вертикальной оси - некоторый показатель, важный для нашего клиента, для нашего начальства, или для нас самих.

Теперь у нас появился наглядный простой график, рассказывающий историю системы в терминах результатов её последовательных, упорядоченных во времени, показателей. Те же самые данные, представленные в табличной форме, отнюдь не обладают такой наглядностью. Оказалось, что визуализация существенно облегчает понимание текущей ситуации. Но для удобства чтения этого графика не хватало нескольких дополнительных линий, которые могли бы его нормализовать. Первое, что приходит в голову - это построение некоторой линии, параллельной горизонтальной оси, которая в каком-то смысле усредняла бы последовательность данных. Проще всего построить среднюю арифметическую для некоторого начального набора данных.

Построив такую линию Шухарт обнаружил, что она обладает необычными статистическими свойствами. В классической статистике предполагается, что с ростом числа наблюдений среднее значение асимптотически стремится к своему математическому ожиданию, то есть к неизвестному «истинному» значению.

Но у среднего карты нет никакого истинного значения, и оно никуда не стремится. Поэтому пришлось отказаться от стандартной модели и строить анализ карты на иных основаниях. Совсем не обязательно интерпретировать среднее статистически. Известны и другие интерпретации, например, механические. Тогда среднее будет просто уравновешивать «массы», сосредоточенные в результатах измерений.

Остаётся не ясным, почему Шухарт не изменил терминологию и обозначения? Этим он невольно ввёл в заблуждение многих людей, которые обращались и обращаются к его работам на протяжении целых 90 лет. Между тем, просто отказ от слов и обозначений среднего и, как мы позже увидим, квадратичной ошибки, сняло бы массу заблуждений и исключило бы ненужные дискуссии. Никому не возбраняется рассматривать контрольные карты как инструмент для проверки статистических гипотез, только Шухарт имел в виду другое. Интересно, что и Э. Деминг, младший современник, друг и последователь Шухарта, который расширил, обобщил и широко распространил учение Шухарта, тоже не чувствовал потребности в смене терминологии и обозначений.

Следующий естественный шаг - нанести на график границы, показывающие масштабы вариабельности системы. Но как это сделать, если со статистическими моделями не всё благополучно? Действительно, в практике мы никогда не располагаем информацией о законах распределения случайных величин, с которыми имеем дело. И нет смысла навязывать реальности явно нереальные модели. Шухарт нашёл замену статистической модели в виде операциональных определений. Американский физик Пол Бриджмен как раз только что (в 1928 году) опубликовал свою знаменитую книгу, положившую основы философской концепции операционализма. Как всё на свете, операционализм не безупречен, но, всё-таки, он кажется меньшим злом, чем предпосылки статистических моделей.

Итак, нам нужны границы, которые выделят полосу, внутри которой наша система подвержена только естественной для неё вариабельности. Можно полагать, что в этом случае система стабильна, то есть, мы можем описать её поведение с той точностью, которая зависит от вариабельности. Чем меньше вариабельность, тем точнее описание системы. Осталось только провести границы полосы, содержащей неопределённость, обусловленную вариабельностью.

Шухарт заметил, что, если воспользоваться статистической формулой для вычисления квадратичной ошибки, и отложить вверх и вниз от среднего по три такие «ошибки», то получится полоса, как раз подходящая для различения стабильной и нестабильной системы. Именно такая цель вырисовывается у нашего графика. Важно подчеркнуть, что Шухарт не вкладывал в квадратичные ошибки («сигмы») никакого статистического смысла. Это вовсе не оценки случайных величин. Это детерминированные константы, вычисленные таким способом, который провоцирует мысль об их статистической природе. И выход точки за границы полосы есть операциональное определение выхода системы из стабильного состояния. Любопытно, что некоторые английские статистики «поправили» Шухарта, предложив прибавлять и вычитать «белее точное» значение 3,09. С точки зрения подхода Шухарта это выглядит как анекдот.

Значит наш график может служить инструментом для диагностики стабильности системы. Это и стало главной целью контрольной карты Шухарта. Многие статистики полагают, что контрольная карта - это статистический инструмент, предназначенный для решения так называемой «задачи о разладке». Здесь важно как можно быстрее определить момент, в который система выходит из стабильного состояния. Такая задача вполне может существовать, но Шухарт имел в виду нечто другое. Да и для решения именно такой задачи существуют более эффективные методы, чем карты Шухарта, например, кумулятивные карты. Что же в этих картах такого особенного, что никак не удаётся разглядеть многим специалистам?

Дело в том, что стабильная система уникальна в том смысле, что она позволяет прогнозировать своё состояние при условии, что это состояние сохранится. А для принятия управленческих решений прогноз - необходимое условие. И качество решения напрямую связано с качеством прогноза. Значит для обеспечения долговременных эффективных решений важно сохранять и поддерживать состояние стабильности системы. Если же система не находится в стабильном состоянии, то прогноз её будущего состояния становится делом совершенно не надёжным. Представьте себе, например, что вы ведёте торг с потенциальным клиентом о цене вашей продукции. Для успеха торга исключительно важно понимать, какова реальная себестоимость вашей продукции, а она существенно зависит от доли брака и несоответствий, которые будут произведены в ходе выполнения заказа, если, конечно, он будет принят. Если себестоимость предсказуема, то вы можете определить цену, ниже которой вы идти не готовы. А если себестоимость не предсказуема, то вы будете вынуждены завышать цену из-за высоких рисков и можете проиграть ценовую войну своим конкурентам. Чем жёстче рынок, тем важнее надёжный прогноз себестоимости.

Способность прогнозировать присуща далеко не всем методам. Более того, это редкая способность. Э. Деминг предложил делить все статистические исследования на «численные» и «аналитические». К аналитическим, как раз, относятся те исследования, которые используют предсказание. А это и есть исследования, требуемые для выработки управленческих решений. Самые важные. Вот почему задача быстрого определения момента нарушения стабильности не принадлежит к числу самых актуальных. Конечно, она может иногда представлять интерес, но в стратегической перспективе гораздо важнее другая задача, если можно так выразиться «задача о наладке». Важно в случае обнаружения нестабильности как можно быстрее вернуть систему в стабильное состояние. Оказалось, что лучше всего это делать силами команды процесса, то есть, тех людей, которые непосредственно каждый день работают в системе. А им в помощь Исикава Каору и его сотрудники разработали «семь простых инструментов статистического контроля качества», доступные всем сотрудникам. В сочетании с циклом Шухарта - Деминга они образуют замкнутую технологию возвращения системы в управляемое состояние. И эта технология должна действовать постоянно, поскольку кроме ошибок, нарушений, отклонений на систему действует ещё «второй закон термодинамики», гарантирующий, что любая система, будучи предоставлена самой себе, обязательно выйдет из стабильного состояния, причём, скорее рано, чем поздно.

Когда система находится в стабильном состоянии, те, кто ею управляют, могут заняться её совершенствованием, то есть, попытками снижения её вариабельности. В случае успеха контрольная карта покажет сужение границ и управление системой, как и предсказание её результатов, выйдут на новый уровень. В сочетании поддержания стабильности системы с её непрерывным совершенствованием заключена суть менеджмента.

Прошло 90 лет с момента открытия Шухарта. Каков итог? Мы имеем более 4000 публикаций в основном рассматривающих статистическую интерпретацию карт. биографический американский ученый

В этом не было бы ничего плохого, если бы промышленность, правительства, учебные заведения взяли на себя реализацию того механизма управления, который открыл Шухарт и развил Деминг. Увы, пока этого не произошло. Видимо можно найти много причин, но гораздо важнее понять, что делать дальше.

Судьба великой идеи Шухарта заставляет задуматься и о судьбах многих других идей, которые были непоняты, забыты, извращены и так и не дали людям того, на что они были способны.

Концепция Шухарта.

Главная идея концепции Шухарта состоит в «улучшении качества за счет уменьшения изменчивости процесса производства». Шухарт раскрыл важность постоянного и осознанного устранения вариаций из всех процессов производства изделий и из сферы предоставления услуг. Ученым была разработана концепция производственного контроля. Для этого он изобрёл и успешно применил карты статистического контроля - так называемые «Контрольные карты Шухарта». Статистические методы контроля позволили сосредоточить усилия на том, чтобы увеличить количество годных изделий за счет максимального сокращения вариаций. Шухартом также была предложена циклическая модель, разделяющая управление качеством на 4 стадии:

- Планирование (Plan);

- Реализация (Do);

- Проверка (Check);

- Корректирующие воздействия (Action).

Приложение

Размещено на Allbest.ru