понедельник, 16 ноября 2015 г.

Navigating Retail’s Last Mile



To serve online shoppers effectively, companies need to make complex trade-offs among speed, variety, and convenience.

Nearly two decades ago, just as e-commerce was taking off, a group of players emerged to claim their share of the home-delivery market. Remember Webvan, Urbanfetch, Kozmo, and HomeGrocer? In 2000, in this magazine, we analyzed these and several other startups and found they faced insurmountable hurdles. Limited online sales, high delivery costs, entrenched competitors, and an unacceptable trade-off between speed and variety would combine to doom many of the early home-delivery companies (we called it “the last mile to nowhere”). And in fact, most flamed out in spectacular fashion.
Many of the same challenges persist today, often with added complexities. By 2014, Internet sales in the U.S. had reached US$300 billion, an impressive growth rate averaging 18 percent for 15 years. Yet e-commerce accounts for just 7 percent of total U.S. retail sales — the physical store is still alive and well. Delivery costs continue to be driven by variable labor costs, delivery density, and average order size. The established competitors (UPS, FedEx, and the U.S. Postal Service) have become increasingly dependent on e-commerce to replace the business lost from the digitization of letters and other documents. And their position has been further complicated by companies that use crowdsourced delivery models.
But the most important change since our earlier analysis has been the evolution of the trade-off between speed and variety. In the late 1990s and early 2000s, home-delivery startups focused on speed at the expense of variety: They could get you a small selection of goods relatively quickly. Today, when retailers approach the last mile, they make more nuanced trade-offs among speed, variety, and convenience. The right combination entails a complex set of compromises that depend on the product type, consumer segment, shopping occasion, and retailer positioning.
That said, the fundamental economics of the last mile haven’t changed. Companies have to offer a solution with costs equal to or lower than the customer’s willingness to pay (the “cost to serve”). It’s easy to delight customers with a free offering, and it’s not hard to cover your cost by charging a high premium. But finding the sweet spot that resonates with consumers and drives sales growth proves far more difficult. If retailers can get that right — admittedly, a big challenge thus far — they can make the last mile a competitive advantage.
To help companies better understand these complexities, we conducted a bottom-up analysis of the cost-to-serve for an array of retail models, including traditional store-based sales, curbside pickup, crowdsourced shoppers, “white glove” delivery, and pure-play e-commerce. We also surveyed 2,000 online U.S. shoppers to determine their willingness to pay for each of those last-mile options for a variety of goods purchased online. The results revealed some of the winning approaches in categories such as groceries, durable goods, and apparel.

Grocery Moves Online

Until recently, the math for home delivery of groceries by brick-and-mortar stores didn’t seem to add up. The cost of typical items — for example, a can of soup — is on average far less than the cost of items in categories such as consumer electronics, or even books. As a result, the pick-and-pack costs (that is, the cost of an employee pulling an item off a shelf and putting it into a box) run disproportionately higher for groceries than for other categories. Groceries are also heavy and bulky, which makes shipping expensive. But recently, new models have emerged that are changing the calculus.
For our analysis, we measured the cost-to-serve across a range of options for a sample basket of 23 grocery staples totaling $100. For the traditional retail experience — in which the shopper travels to the store, pushes a cart around, and then drives it all home — the cost-to-serve totaled $21. Overhead and labor to manage the physical store accounted for the bulk of the cost (more than $19), and the remainder was attributable to shipping truckloads of goods from a regional distribution center to the store.
For click-and-collect models — in which customers order in advance items they will pick up themselves later — the cost-to-serve jumped to $32. The additional store employee labor to pick items from shelves adds roughly $10, which the customer needs to pay or the grocer needs to absorb into its razor-thin margins. This analysis assumes store employees have no free time for picking orders and that fixed costs in the store cannot be eliminated easily. But even on a marginal cost basis, stores face the question of whether the sales represent incremental revenue or mere cannibalization.
The cheapest option eliminates the retail store entirely. In a pure-play e-commerce model, the customer orders online, professional pickers assemble orders from a dedicated fulfillment center designed for operational efficiency, and the order gets shipped to the customer’s home via two-day ground shipping by UPS or FedEx. Total cost-to-serve for $100 worth of groceries? Just $19, which is lower than putting the goods out on the shelves of a physical store. As this model expands, grocers will see sales of many goods that make up the “center of the store”— shelf-stable items such as cereal and pasta — move online.
Such a shift would have huge implications for the grocery category, particularly among established grocery chains, which compete primarily on price and the convenient locations of their stores. Most of the store labor costs stem from customer service for the perishable items around the edges of the store — produce, meat, fish, and dairy (for example, cheese). The self-service, “center-store” staples contribute incremental margin with little cost. But if those goods move online, the total store cost must be spread over a smaller revenue base, creating potentially unsustainable economics. The old “pile it high and sell it cheap” strategy will not work when a pure-play Internet retailer can offer the convenience of online shipping, home delivery, and lower prices.
For example, Amazon’s Prime Pantry presents a significant threat to the center store. Members of Amazon Prime (who pay an annual $99 membership fee) pay a flat fee of $5.99 per box for ground shipping, and the items typically arrive within four business days. Each box can hold 45 pounds or four cubic feet of items — of which several thousand are available, enabling customers to put large or bulk purchases in the box and still take advantage of the flat shipping fee.
Walmart is experimenting with a different online model. Rather than only shipping products to a customer’s home, the company is testing a click-and-collect model that features same-day, curbside pickup at a mini-fulfillment center located on a convenient commuting route or co-located at a supercenter. Similar to Prime Pantry, the Walmart offering includes several thousand items, but unlike Prime Pantry, it extends to perishable items such as bananas — which would not fare well traveling two days on a UPS truck. Walmart’s model is not only faster than Prime Pantry but also cheaper, because there’s no per-box shipping fee.
Yet another model cuts out the retailer entirely. For bulky, cumbersome items that consumers go through at a predictable pace, a brand-loyal customer seeking regular replenishment cares little about the shipping lead time as long as the new order arrives before the last one runs out. Take Purina’s online offering of Just Right pet food. Consumers can create a custom blend of dog food unique to their pet and subscribe for auto-replenishment shipments directly to their home. For manufacturers of many product categories, it could be more profitable to sell directly to consumers online than to distribute products to the store shelves of a grocer — provided that the average order size is big enough to justify free shipping. And branded-products companies tend to be skilled at offering personalized content to complement the physical delivery experience.

“White Glove” for Durables

Durable goods, particularly furniture and household electronics, are often heavy and complicated to assemble. As part of our study, we analyzed the cost-to-serve for a $399 flat-screen TV. For the standard retail model (in which the customer buys the TV in a physical store), the cost-to-serve was about $22. As with grocery staples, store labor and overhead account for the bulk of the cost. However, the pure-play e-commerce model does not fare as well in comparison, because the cost of shipping a big TV adds around $15 to the cost, for a total of $39. (The potential for returns exacerbates the shipping cost differential for an online retailer.) Curbside pickup of online items was right in the middle, at $31.
Part of our survey included a conjoint analysis, which uncovers the trade-offs that consumers make among competing variables such as speed and cost. Our analysis found that for large, expensive products such as TVs or furniture, customers value predictable convenience more than speed. For example, consumers had no problem waiting two days for so-called white-glove service — having a store employee deliver the TV, take it out of the box, and set it up. Furthermore, our respondents found the white-glove service option much more attractive than standard e-commerce. And customers indicated a relatively high willingness to pay for such service. For example, on average consumers would consider a $62 fee to deliver a $1,000 piece of furniture a “great buy” and indicated they would consider the option up to a charge of $108.
These findings suggest a fundamentally different response to the problem of “showrooming” — the phenomenon in which customers check out products in person at stores and then buy online (at whichever retailer offers the lowest price). Most retailers fear showrooming, and it has hurt chains such as Best Buy that sell branded products that are easily searchable by model number or key characteristics such as screen size. Customers like seeing the product firsthand before making a big purchase, but there’s little advantage to buying in a store given the inconvenience of having to get the item home. Best Buy responded to this showrooming trend by price matching, which has minimized lost sales but also squeezed margins.
An alternative approach would be to embrace the showrooming phenomenon, which Restoration Hardware is now doing. Between 2009 and 2012, Restoration Hardware scaled back the number of its retail stores by 25 percent by closing smaller locations in malls (typically less than 10,000 square feet). Then, starting in 2012, it opened new locations in much larger spaces, ranging up to 55,000 square feet spread over multiple stories, often in renovated historic buildings. Rather than the old model of a small, cluttered mall store stuffed with knickknacks arranged for self-service shoppers, the new “galleries” display the company’s products in room-like settings.
Simultaneously, Restoration Hardware has simplified the supply chain to reduce complexity and shipping times and increase the level of in-stock merchandise ready to ship quickly. White-glove delivery is the default service option, with no surcharge. The company’s implicit message with these moves:We know you’re going to buy online. We want you to. But come to the store and see the products in person beforehand. Since the company began this strategy, its overall sales have more than doubled (from $600 million to $1.9 billion) and the percentage of revenue from online sales has grown from 25 percent to nearly 50 percent.

Curated Convenience in Apparel

Clothes are relatively light, and thus inexpensive to ship. In fact, our cost-to-serve analysis for a $120 apparel order that consisted of four shirts or blouses showed that it incurred $30 in cost-to-serve when sold through a traditional store — again, the costs were driven largely by labor. By contrast, a pure-play e-commerce retailer needed to spend only about $12 for that same order to be shipped to a customer’s home. However, apparel poses an additional challenge. It is unlike a can of soup in that customers worry about the fit, color, and overall aesthetics of apparel items, especially when they are expensive. Not surprisingly, apparel has a far higher return rate for goods purchased online than do other categories.
Rather than trying to fight the problem of returns, Zappos (which is owned by but operated independently from Amazon) has differentiated itself by offering free shipping and free returns on everything for 365 days after purchase. Zappos got its start selling shoes, but by 2009 clothing represented 7 percent of its sales. Today the company offers more than 1,000 brands in categories as disparate as eyewear and wedding ensembles and racks up $2 billion in annual sales. Because returns are so straightforward, many customers buy multiple items in different colors and sizes. They keep the one they like and return the rest. Zappos can handle returns in such high volume because it allocates a significant portion of its fulfillment center to an extremely efficient returns operation and factors the cost of returns into its pricing. Its customers are willing to pay more for the convenience the company offers.
Meanwhile, some startups have recognized that time-starved customers don’t necessarily want to sift through an endless product assortment, either online or offline, and are offering curation services in response. For example, Trunk Club (which was acquired by Nordstrom in late 2014) and Five Four Club, both clothing services for men, allow customers to provide their measurements and clothing preferences through a conversation with a stylist (Trunk Club) or an online tool (Five Four Club). Trunk Club doesn’t charge for the curation service or for shipping, and allows the shopper to return any item free. Five Four Club requires a $60 monthly membership fee and does not accept returns. Both claim quality comparable to that of a high-end department store: Trunk Club features designer brands, and Five Four Club has its own private label (allowing it to price at a 50 percent discount to similar retail).
It remains to be seen how mainstream curation will become. But in our survey, the average online shopper considered a $9 fee for curation of a $100 clothing order a bargain — and admitted that at $16 the curation fee seemed marginally expensive, but he or she would still consider the option.

Speed: Still the Holy Grail?

The pursuit of speed without an understanding of cost led to the demise of many of the early last-mile players. Yet consumers have come to expect greater speed over the years. Back in 2000 there were no smartphones, and only 38 percent of the U.S. population even had a mobile phone. Now, there are more wireless subscriptions than people in the U.S. — and 75 percent of the population have smartphones (and the Internet constantly at their fingertips). Of course, not all of them are willing to pay for speed, but in some niche areas, such a focus can be effective.
For example, delivering directly to households within hours instead of days makes economic sense only in cities with high individual incomes and population density. Even then, however, retailers need to scale back the variety of goods they offer. For example, Uber recently launched a delivery service experiment called Uber Essentials, which offers a few dozen items, such as candy, beverages, aspirin, and eye drops. Because the drivers carry the inventory with them all day, Uber can deliver to customers in as little as 10 minutes. A similar experiment in selected cities called Uber Eats delivers takeout meals from restaurants. The incremental sales of Uber Essentials supplement the driver’s base business as a taxi replacement — and, of course, Uber takes a cut. The model costs almost nothing, in that the cars are already out on the road anyway, and they make deliveries between passenger rides.
Another startup, Instacart, applies the speed principle to grocery delivery and has made some slight improvements to the same-day service models used by Kozmo and UrbanFetch. Instacart uses smartphones and crowdsourced shoppers, who sign up to shop for customers of various grocery chains in exchange for a fee. The service costs a minimum of $3.99, and goes up to more than $10 for small orders during busy periods. And it’s fast — deliveries come in just two hours. Crowdsourcing transfers the labor-utilization risk to the workers, and because these individuals pull goods off the shelves of existing grocery stores, Instacart is able to offer a reasonable variety.
But as our grocery cost analysis demonstrates, this model still faces the challenge of inefficient, store-based picking (ordinary shoppers pushing a cart around a retail store, filling individual orders, and waiting in checkout lines), along with the incremental travel distance to the customer’s home. In March 2015, the Wall Street Journal quoted Fred Smith, the CEO of FedEx, saying, “I think there’s just an urban mythology out there that the app somehow changes the basic cost input of the logistics business.… That’s just incorrect.” In other words, Instacart offers a unique trade-off among speed, variety, and convenience, but at a cost that most consumers cannot afford. Both Instacart and Uber Essentials represent niche offerings, which will remain limited to a narrow segment of high-income individuals in urban areas. They don’t solve the fundamental challenges of the last mile.

Training Your Customers

Back in 2000, when we predicted that early attempts to conquer the last mile would fall flat, we also offered a caveat: New models would likely emerge as companies attempted to find the optimal trade-offs to meet consumer needs. The solutions took much longer than the failures, but innovations by industry leaders are finally starting to show promise.
Given the various last-mile approaches at play, retailers — as well as CPG companies with direct-to-consumer e-commerce aspirations — need to be proactive. Consumer behaviors continue to evolve in response to new, dynamic offerings. Rather than reacting to those behaviors and trying to give people what they seem to want, companies should instead determine the right model for last-mile delivery of their goods, and create a value proposition that builds on their strengths. In other words, they should stop following customer behavior and start leading it, by “training” their customers in the behaviors that make economic sense using digital engagement that builds on their brands.
Admittedly, training consumers is easier for startups, because their customers have not yet built up any preconceived notions or ingrained behaviors. Some companies may be hesitant to try to shape the behaviors of their customers, thinking that technology changes so rapidly that any model that works today could be obsolete in three months. And although it is true that behaviors and technology evolve quickly, the same can’t be said of fundamental economics. The underlying drivers of success in retail, and particularly in the last mile — speed, variety, convenience, and cost — still depend on the physical supply chain, not merely the ephemeral zeros and ones employed in the world of digital engagement. The physical elements of those trade-offs move far more slowly than the technological shifts. The bottom line for companies? Get the structural elements of your last-mile approach right, build digitally engaging technology to capitalize on it, and train your customers to behave to your advantage. 

воскресенье, 15 ноября 2015 г.

"Шесть сигм": еще одна дорога, ведущая к храму



Ю.П. Адлер, В.Л. Шпер
Эти "шесть сигм" "напали" на нас все сразу и совершенно внезапно, как обычно наступает зима в нашей стране. Казалось, что процесс развития концепции качества более или менее стабилизировался. Шло нормальное перетекание TQM в международные стандарты ИСО серии 9000, менеджмент качества постепенно осваивал "тепленькие местечки" в общем менеджменте и уже был готов потихоньку его поглотить. И вдруг: вот вам, пожалуйста, – "шесть сигм". Впрочем, для специалистов в этом новом модном течении нет, пожалуй, ничего неожиданного.

В сущности, речь идет о следующем. Допустим, что вы провели переговоры со своим поставщиком, в ходе которых договорились о том, что допуск на некоторую важную для вас характеристику продукции будет равен некоторой определенной величине, например, ±1 мм. Тогда задача вашего поставщика, если он привержен идеям "шести сигм", очень проста. Ему надо всего-навсего "загнать" естественный разброс этого показателя в процессе производства продукции в такие устойчивые границы, чтобы он укладывался в согласованные границы допуска 12 (!) раз, что, как раз, и составляет ±6G (сигма – это греческая буква, которую в математической статистике часто используют для обозначения квадратичной ошибки, задаваемой распределением некоторой случайной величины). И это все? – спросит изумленный читатель. Но после некоторого размышления читатель, возможно, задаст еще несколько вопро-сов, например, таких:
зачем это надо?
почему именно шесть сигм, а, скажем, не три или семь?
как этого добиться?
В данной работе предпринята попытка набросать общую "панораму" этой концепции и ее отношений с другими подходами, развитыми в рамках современного движения за качество. От более амбициозных целей пришлось отказаться из-за колоссального объема материалов по концепции "шесть сигм", которым мы в настоящий момент располагаем. Его описание – задача будущего. Те-перь же, перейдем к описанию ситуации, как мы ее понимаем. И начнем издалека.
В середине ХХ в. процесс разделения труда дошел до уровня управления, что сделало менеджмент модной наукой, которую руководители различного уровня активно изучают на практике и в бесчисленных бизнес-школах. За полвека в этой очень молодой науке возникло огромное число различных течений и направлений, каждое из которых обещало своим последователям процветание и успех в бизнесе. Например, М. Хаммер и Дж. Чампи в своем бестселлере по реинжинирингу (одно из последних таких течений) [1] пе-речисляют 14 модных направлений, возникших только в 70 – 90-е годы. Среди самых новомодных течений, возникших в последние десятилетия уходящего века, нельзя не обратить внимание на очень популярный подход, работающий под скромной шапкой "шесть сигм". Прошедший в июне с. г. 44-й Конгресс ЕОК еще раз показал степень его популярности в мире. Концепции "шесть сигм" не только было посвящено специальное заседание и пленарный доклад, но интерес к ним, можно сказать, проходил красной нитью через всю работу конгресса [2]. К сожалению, отечественная промышленность и научная общественность мало знакомы с этим подходом. Краткое упоминание о нем [3] и опубликованный перевод статьи М. Харри [4] не соответствуют масштабу и достижениям этого стиля менеджмента.
Что такое "шесть сигм"
"Шесть сигм" – это подход к совершенствованию бизнеса, который стремится найти и исключить причины ошибок или дефектов в бизнес-процессах путем сосредоточения на тех выходных параметрах, ка-кие оказываются критически важными для потребителя... "Шесть сигм" – это стратегический подход, который работает для всех про-цессов, продуктов и отраслей" [5].
Этот подход был впервые развит компанией "Моторола", чья зарегистрированная торговая марка и отражена в данном названии [6]. За последнее время этому подходу уделяется все большее внимание [4 – 13], что, по-видимому, вызвано внушительными экономическими достижениями тех компаний, что заявляют о своей приверженности данному направлению.
В частности, в указанных публикациях приводятся следующие цифры. Компания "Элайд Сигнал" (Allied Signal) сообщила об экономическом эффекте в 800 млн долл., полученном между 1995 и 1997 гг. за счет осуществления инициативы совершенствования под знаком "шесть сигм". Компания "Дженерал Электрик" (GE) в третьем квартале 1997 г. сообщила об увеличении прибыли с 13,8 до 14,5%, что принесло ей 600 млн долл., "извлеченных благодаря инициативе "шесть сигм" в сфере качества" [8]. В краткой информации для акционеров по итогам 1999 г. указано, что инициатива "шесть сигм" в 1999 г. принесла компании более 2 млрд долл. прибыли [14]. Вот как определяет концепцию "шесть сигм" фирма "Дженерал Электрик" в своем кратком глоссарии: "Шесть сигм" – это видение (меч-та, vision) качества, имеющего показатель всего лишь 3,4 дефекта на миллион возможностей для любой продукции или услуги. Стремление к совершенству" [15].
Что такое "шесть сигм" со статистической точки зрения
Цель компании – осуществлять все процессы так, чтобы для любых параметров любого процесса индекс воспроизводимости Cp >= 2,0 [16, 17].
На рис. 1 этому условию отвечает центральная кривая, для которой Cp = 2,0, если верхняя и нижняя границы допуска нахо-дятся на расстоянии ±6G от центра этой кривой (это как раз то определение, с которого мы начали обсуждение). Одновременно из-вестно, что концепция "шесть сигм" основана на том, что удовлетворяющие данному критерию процессы производят не более 3,4 дефектов на миллион изделий. Строго говоря, эти две цифры не соответствуют друг другу, так как значению Cp = 2,0 отвечает уровень дефектности 2 ppB [18], т. е. два дефекта на миллиард изделий. Это несоответствие объясняется очень просто: в рамках концепции "шесть сигм" принимается, что центр распределения может смещаться в пределах 1,5G (см. [19] и рис. 1) в ту или иную сторону. В [19] представлены вычисления, показывающие, как "шесть сигм" превращаются в 3,4 дефекта на миллион изделий. Величина 1,5G взята из следующих соображений: как только, например, автомобильные поставщики начали ежеквартально собирать данные о воспроизводимости процессов, выяснилось [20], что настройка процессов "гуляет" в весьма заметных пределах. Зная это [21], "Моторола" с самого начала поставила своей целью добиться такого уровня вариабельности процессов, чтобы даже при неконтролируемом смещении центра настройки значение индекса Cpk было не хуже, чем 1,5 [5]. Компания "Дженерал Электрик" сформулировала основную идею этого подхода так: "Наши потребители чувствительны к разбросу, а не к среднему значению" [15].
Рис. 1
Характерная особенность концепции "шесть сигм" – ее тесная связь с финансовыми результатами работы компании.В рамках данной концепции принята следующая классификация организаций по критерию воспроизводимости (Табл.1 из [4] с некоторыми изменениями в названиях столбцов):
Таблица 1


К цифрам в этой таблице не стоит относиться слишком строго. Дело в том, что определения, на основе которых получаются эти цифры, относятся к операциональным определениям, как любил выражаться Э. Деминг, а не к строгим статистическим определениям. Со статистической точки зрения здесь речь идёт о поведении «хвостов» распределений случайной величины (см., например, работу [22]).
На чем основана концепция "шесть сигм"
Основы концепции были заложены, как уже отмечалось, в фирме "Моторола" [6]. Ее подход строился по классической схеме непрерывного совершенствования на базе постоянного применения цикла Шухарта – Деминга: планируй – делай – проверяй – внедряй. Вот как понимали на "Мотороле" этапы этого цикла.
Первый этап – "Планируй" – включал формулировки целей и задач, выявление ключевых параметров для достижения успе-ха, план совершенствования, выбор проекта и создание команды.
Второй этап – "Делай" – включал обучение и тренировку, плюс внедрение.
Третий этап – "Проверяй" – предусматривал измерение улучшений, оценку эффективности, анализ и пересмотр проектов.
Четвертый этап – "Внедряй" – предполагал корректировку внедрения, непрерывность совершенствования, стандартизацию, изучение потребителей, бенчмаркинг, перепроектирование.
Впоследствии в рамках концепции "шесть сигм" цикл Шухарта – Деминга трансформировался в цикл MAIC: Measure (изме-ряй) – Analyze (анализируй) – Improve (улучшай) – Control (управляй) [4]. В последнее время наблюдается тенденция к дополнению этого цикла рядом стадий. Наиболее часто встречается вариант DMAIC – в начале цикла добавляется стадия Define (определяй) [21, 23]. Руководители Академии "Шесть сигм" Харри и Шредер считают, что эта программа состоит из восьми ступеней: Recognize (осоз-най) – DMAIC (как описано выше) – Standardize (стандартизируй) – Integrate (интегрируй) [20, 24].
Стоит подчеркнуть, что в подходе "шесть сигм" акцент делается не столько на число дефектов на миллион возможностей, сколько на методологию систематического снижения вариабельности процессов [20]. Следуя [25], обратим внимание читателей на два существенных обстоятельства. Острую потребность в отходе от традиционного подхода, основанного на концепции "трех сигм", легко увидеть, если представить себе выход процесса, состоящего, например, из 20 последовательных ступеней, на каждой из которых обеспечивается заданный процент выхода. Если этот процент соответствует подходу на основе "трех сигм", то на выходе имеем (0,9973)20 = 0,947, т. е. около 5% брака, тогда как при подходе "шесть сигм" имеем (0,9999966)20 = 0,99993, т. е. брак равен всего лишь 70 ppm. Второй момент связан с формулировкой уровня дефектности как числа дефектов на миллион возможностей. Слово "возможности" здесь далеко не случайно.
Чтобы пояснить суть, обратимся к рис. 2 [25].
Рис.2
На нем показаны два процесса, один из которых имеет выход годных, равный 90% по изделиям, а другой соответственно 50% (в первом процессе брак в одном изделии из десяти, во втором – в пяти). В то же время, если принять, что каждое изделие имеет по 10 критичных по отношению к качеству характеристик, то по отношению к возможностям появления дефектов оба процесса одина-ковы и имеют выход 95% (пять дефектов на 100 возможностей). Если принять, что стоимость обнаружения дефекта примерно одина-кова во всех случаях, то оба процесса потребуют примерно одинаковых затрат на устранение дефектов – вот почему в рамках концеп-ции "шесть сигм" говорят о возможностях, а не об изделиях. В соответствии с этим специально введены [25] такие понятия, как:
итоговый выход годных (на основе изделий) – Final Yield (unit-based) – число изделий, прошедших последнюю ступень из по-следовательного набора ступеней процесса, по сравнению с числом изделий, с которого начался процесс в целом;
сквозной выход (на основе дефектов) – Throughput Yield (defect-based) – вероятность того, что для всех возможностей воз-никновения дефектов на данной конкретной стадии процесса будет реализовано соответствие стандартам;
штучный сквозной выход (на основе дефектов) – Rolled Throughput Yield (defect-based) – вероятность того, что единичное изделие или услуга пройдут сквозь весь процесс свободными от дефектов.
Важно отметить, что среди ключевых условий успеха в этой программе действий с самого начала рассматривались такие важнейшие аспекты современного менеджмента, как лидерство (включающее в себя инициативу сверху), приверженность данному подходу и активное участие в нем, ясность и согласованность целей, "прорывное" мышление, проектный стиль жизни, командная работа, обучение, поддержка успешных действий и достижений. Другими словами, при всей своей статистической ориентированности данный подход с самого начала был очень широким и нацеленным на создание в организации определенной социальной и культурной среды. Подобное расширение концепции далеко за пределы чисто статистического подхода, на наш взгляд, объясняется тем, что "Моторола" раньше других осознала преимущества статистического мышления, связанного с именами У. Шухарта и Э. Деминга, и сумела разработать системную концепцию его внедрения.
Судьба статистического мышления в ХХ в. оказалась не слишком счастливой. Почти 50 лет идеи Шухарта то недопонима-лись, то извращались. Его любимое детище – контрольные карты – получили широкое распространение, но, в основном, не для тех целей, для которых они были предложены. И только в 80-90-х годах началось возрождение интереса к этому подходу. Оказалось, что он органически вписывается в новый стиль менеджмента, без которого невозможно добиться сколько-нибудь устойчивого развития в современных условиях [26].
Надо сказать, что саму "Моторолу" концепция "шесть сигм" не спасла от тяжелого кризиса, разразившегося в середине 90-х годов [27]. Ничто не предвещало беды. С 1993 по 1995 гг. годовые темпы роста объема продаж компании были около 27%. Но уже в 1997 г. они равнялись всего 5%. За это же время на 33% снизилась прибыль компании. Такие показатели не замедлили сказаться на дивидендах. С 1995 по 1997 гг. они не превышали 1% от стоимости акции, тогда как в предыдущие три года доходили до 54%. Подоб-ный ход событий всегда ведет к потере самых лучших клиентов.
Между тем, еще в 1988 г. компания получила национальную премию Малкольма Болдриджа в области качества (это был итог десятилетней программы улучшения качества) и с тех пор постоянно подтверждала свою репутацию компании, приверженной качеству. Прекрасные достижения в прошлом может быть и ласкают слух, но мало что значат в настоящем, а тем более – в будущем. И в 1998 г. "Моторола" оказалась заваленной рекламациями и претензиями потребителей, которых не устраивало именно качество продукции.
Сегодня мы знаем, что компании хватило сил и решимости для выхода из этого глубокого кризиса. И произошло это тоже (хотя бы отчасти) благодаря концепции "шесть сигм" и ряду новых подходов к организации работы людей в командах [27, 28]. 1997 г. начался с прихода в компанию к власти Кристофера Гелвина – внука основателя. Вот каким был, следуя работе [27], диагноз исходной ситуации к этому моменту: "… причиной падения стали высокомерие и самоуспокоенность. Руководство компании отказалось призна-вать достоинства более совершенных технологий, не замечало или отказывалось замечать новые тенденции на рынках сбыта и не обращало внимания на запросы покупателей. За всем этим последовали неверные управленческие решения, плохо рассчитанная стратегия и далекая от совершенства практика реализации замыслов".
А вот первый рецепт выздоровления: "Гелвин начал борьбу за создание на "Мотороле" новой корпоративной культуры. По его мнению, в компании сложилась атмосфера некоторого самодовольства, причем основные силы уходили на решение чисто техни-ческих проблем, а внутри ее разъедало нездоровое соперничество между отдельными подразделениями. Чтобы утвердить дух со-трудничества, он решил увязать выплату вознаграждений руководителям подразделений не с результатами их работы, но с достиже-ниями всей компании в целом" [27].
Выходит, что "шесть сигм" – не панацея, но и не совсем бесполезна. Поэтому давайте посмотрим, чему же учат в рамках этой концепции.
Концепция "шесть сигм". В ходе внедрения данного подхода были найдены нетривиальные способы мотивации персонала – награждение обучившихся применению концепции "шесть сигм" поясами разного цвета, как в модном в те годы каратэ. Возникла так называемая Академия "Шесть сигм", где специалисты различных организаций проходили обучение, по окончании которого получали звание "Черный пояс шести сигм". Дело в том, что, если вы посмотрите на содержание предметов, входящих в "шесть сигм", то легко обнаружите, что оно практически целиком укладывается в прикладные методы математической статистики и планирования экспери-ментов. А это, как известно, "скучные материи". Так вот, чтобы "подсластить пилюлю", весьма кстати оказалась игра в разноцветные пояса (не только черный – для настоящих мастеров своего дела, но и зеленый – для людей, менее искушенных, и желтый – для тех, кто просто получил общее представление о подходе), награждения, звания и прочие аксессуары, роль которых часто недооценивает-ся. И зря.
На самом деле, в рамках концепции "шесть сигм" создается определенная инфраструктура, через которую в первую очередь и происходит собственно внедрение данного подхода в культуру организации. Перечень лиц, кого можно назвать агентами "шести сигм", выглядит следующим образом: чемпионы и спонсоры; мастера черного пояса; черные пояса; зеленые пояса; желтые пояса [4, 5, 7, 15, 20]. Кратко поясним те функции, какие каждая из перечисленных категорий выполняет в рамках программы "шесть сигм" (курсивом в скобках дано соответствующее определение из глоссария "Дженерал Электрик" [15]).
Чемпионы и спонсоры. Чемпион – это обычно один из высших руководителей, знающий идеологию "шесть сигм" и активно стремящийся к ее успешному внедрению (например, исполнительный вице-президент компании). Кроме того, чемпионами обычно называют всех неформальных лидеров, которые применяют методы "шести сигм" в своей повседневной деятельности и делятся своими идеями при любой удобной возможности. Спонсоры – это владельцы процессов, которые помогают инициативе "шесть сигм" и координируют соответствующую деятельность в пределах своей ответственности.
Мастера черного пояса – это лица, обладающие наивысшими техническими и организационными навыками. Они обеспечивают техническое руководство программами "шесть сигм". Мастера черного пояса должны не только знать все, что знают черные поя-са, но они должны понимать, на чем основаны те или иные статистические методы, а также должны быть способны корректно применять эти методы в нестандартных ситуациях. Обычно мастера черного пояса сами обучают статистическим методам черные и зеленые пояса.
(Прежде всего – это учителя. Они также проверяют и учат черные пояса. Критерии отбора для мастеров черного пояса – это количественные навыки и способность обучать и быть наставником. Мастера черного пояса целиком заняты этой работой.)
Черные пояса – это лица, прошедшие обучение и тренинг по специальной программе и посвящающие работе над проектами "шести сигм" от 50 до 100% своего времени. В компании "Полароид" этих людей называют "лидеры уменьшения вариабельности" [7]. Обучение черных поясов часто проходит по такой схеме [7]: неделя обучения – три-четыре недели применения изученных методов на рабочем месте в процессе осуществления очередного проекта "шести сигм". Затем снова неделя обучения и т. д.
(Лидеры команд, отвечающие за измерение, анализ, улучшение и управление ключевыми процессами, влияющими на рост удовлетворенности потребителей и/или производительность. Черные пояса целиком заняты этой работой.)
Зеленые пояса – это лидеры конкретных проектов, возглавляющие соответствующие команды. Они получают уменьшенный курс обучения (шесть – десять дней) и, в отличие от черных поясов, тратят на проекты "шести сигм" лишь небольшую часть своего времени.
(Аналогичны черным поясам, но заняты этой работой не все время.)
Желтые пояса – зачастую это временные рабочие, которые прошли вводное обучение инструментам DMAIC, чтобы могли осознанно участвовать в работе команд, возглавляемых черными и зелеными поясами.
Ориентировочно количество некоторых из перечисленных групп выглядит следующим образом: принято считать [20], что для компании с численностью 1000 человек желательно иметь одного мастера черного пояса и десять черных поясов, 50-70 проектов "шести сигм" в год (по 5-7 проектов на черный пояс в год). При этом экономия от одного проекта в среднем составляет от 150 до 240 тыс. долл.
Харри и Шредер предлагают такую оценку [20]: организации нужен один черный пояс на каждые 10 млн долл. оборота. Та-ким образом, для компании GE с оборотом 190 млрд долл. нужно примерно 19 тыс. черных поясов.
Подчеркнем здесь, что все предлагаемые знания "вписываются в контекст" проектного стиля жизни и командной организа-ции работ.
Стоит заметить, что пока не существует стандартной программы обучения, хотя работы в направлении ее создания ведутся [29].
Почему концепция "шесть сигм" работает? Мы знаем по опыту многих стран, в том числе и по собственному опыту, что в прошлом статистические методы весьма туго внедрялись в реальную производственную практику. Почему теперь те же самые статистические методы должны работать? Отвечая на этот вопрос в работе [5], Рональд Сни приводит такие аргументы. Во-первых, потому, что теперь статистические методы сочетаются с процессным подходом и учетом человеческого фактора. А во-вторых, потому, что на этот раз использован системный подход, интегрирующий все аспекты дела. Все это вселяет надежду и пока вроде бы не опровергается практикой.
В работе [5], на наш взгляд, весьма удачно сформулировано, почему данная концепция оказалась столь плодотворной. Попробуем изложить этот перечень: Совершенствование организаций на основе интегрированного подхода, объединяющего ориентацию на процессы и по возможности более полное использование человеческого фактора. Сни подчеркивает, что в рамках "шесть сигм" наиболее полно используются все соответствующие компоненты, чем и объясняются достижения этого стиля менеджмента.
Ориентация на конечный финансовый результат. Ни один проект "шесть сигм" не получает одобрения, пока не определен его конечный результат в виде прибыли. Объединение инструментов совершенствования в единую систему. Упорядоченный подход на основе цикла MAIC (или его аналога) плюс строгая ограниченность проектов во времени (от трех до шести месяцев), плюс эффективное использование известных и мощных методов с помощью хорошо обученных команд – все это вместе и создало столь высокую результативность.
В дополнение отметим, что создание инфраструктуры, обеспечивающей деятельность по совершенствованию требуемыми ресурсами, – одна из важнейших особенностей подхода "шесть сигм". Так, в работе [23] предполагается, что именно отсутствие такой инфраструктуры привело к провалу около 80% всех проектов внедрения TQM в недавнем прошлом.
Критика концепции "шесть сигм"
Как и всякие другие подходы, "шесть сигм" имеет своих горячих поклонников и столь же горячих противников. В частности, журнал "Quality Digest" опубликовал статью Рэмберга в защиту концепции [21] и рядом статью Стаматиса против нее [30].
Суммируя содержание этой статьи, а также писем Дж. Седдона и Т. Петерсена в сети Деминга (от 28 марта и 12 мая с. г.), основные возражения можно свести к следующим позициям:
концепция "шесть сигм" приводит к тому, что главным для черных поясов становится не удовлетворение потребителя, а ответ на вопрос: "Какую экономию даст этот проект?";
"шесть сигм" – это инструмент оценки, который не имеет ничего общего с предотвращением проблем;
большинство черных поясов признают, что 90% улучшений достигается с помощью 20% полученного ими обучения;
программы "шесть сигм" эффективны только в компаниях с сильной директивной культурой (мастера черного пояса сообщают, что тратят до 60% времени на сбор данных и отчетность по проектам). Если нажим сверху ослабеет, все усовершенствования остановятся;
обучение корпоративного клиента в Академии "Шесть сигм" стоит от 1 млн долл. и больше – это приемлемо только для огромных компаний;
концепция "шесть сигм" не использует систему глубинных знаний Деминга и не предполагает изменения культуры организации и ее стиля менеджмента, поэтому это – очередное модное проходящее увлечение, приносящее огромную прибыль тем, кто им торгует.
Мы не будем обсуждать эти тезисы, прежде всего потому, что в рамках данной статьи нашей первоочередной задачей было дать читателям более широкое представление о концепции "шесть сигм", включая и ее возможные негативные стороны. Здесь следо-вало бы обсудить проблему отношения этой концепции с другими широко известными подходами к совершенствованию организаций, такими как TQM, подход Деминга, рачительное (щадящее) производство (Lean Production), премии по качеству и т. п.
Ясно, что этого невозможно сделать в рамках одной статьи, поэтому ограничимся мнением М. Трайбуса, с которым соглас-ны и авторы этой статьи: все инициативы в области качества (ИСО серии 9000, TQM, премии качества и т. д. и т. п.) могут достигать или не достигать своей цели, что зависит от того, насколько их внедрение сопровождается пониманием системы глубинных знаний и соответствующей трансформацией культуры организации. То же, на наш взгляд, относится и к инициативе "шесть сигм", которая начи-налась как простая статистическая инициатива по снижению потерь, а затем выросла в программу перестройки организаций. Другими словами, все дороги ведут к храму, если только мы не останавливаемся на достигнутом, а постоянно, повсюду и все вместе ищем пути и способы совершенствования и себя, и своих организаций, и своего бизнеса.
"Шесть сигм": что было, что будет и чем сердце успокоится
Если спросить, а было ли что-нибудь на свете до появления концепции "шесть сигм", то ответ будет положительным. Можно вполне уверенно утверждать, что "шести сигмам" предшествовал подход, называемый "нуль дефектов" или "бездефектность" [31]. Может быть он рекламировался не с такой помпой, как "шесть сигм", но свою весьма за-метную роль сыграл. И хотя принято считать, что затея с бездефектностью закончилась провалом, ее проявления можно встретить во многих современных подходах.
Не надо быть знаменитой гадалкой, чтобы предсказать судьбу "шести сигм", конечно, в общих чертах. Произойдет "выясне-ние отношений" концепции "шесть сигм" со всеми другими концепциями и подходами, действующими в сфере качества. Этот процесс уже начался. В работе [20], например, обсуждается связь "шести сигм" и QS-9000. В ней отмечается большой потенциал подхода, основанного на идеях "шести сигм", для автомобильной промышленности. При этом обращается внимание на некоторые нестыковки и неувязки, требующие дальнейшей работы.
Другое очевидное направление развития – это внедрение в организациях среднего и малого бизнеса, а не в гигантах, где зародилось это движение, а также в непромышленных областях бизнеса. Здесь тоже есть примеры. Так, в работе [32] обсуждается внедрение концепции "шесть сигм" в деятельности банка. В этом банке для сокращения времени цикла обслуживания и увеличения приверженности потребителей предлагается использовать процесс, включающий пять этапов: планирование (две-четыре недели), построение блок-схемы (схемы потоков) бизнес-процессов "как есть" (два-пять дней), вовлечение сотрудников, не участвовавших в работе команды (три-пять недель), построение модели желанного состояния "как хотелось бы" (три-пять дней) и подробная разработ-ка и внедрение (пять-десять месяцев).
Взаимодействие "шести сигм" с концепцией рачительного (щадящего) производства обсуждается в работе [33]. Ясно, что все сопоставления такого рода только начинаются, хотя уже довольно давно американский журнал "Quality Progress" публикует статьи по концепции "шесть сигм" практически в каждом номере (например, [34]). Адреса сайтов, посвященных этой концепции, под рубрикой "Вести из Интернет" приведены в [35] и последующих номерах журнала.
Что будет дальше? Судя по тому, как разворачиваются события, концепцию "шесть сигм" ждет бурная и, видимо, довольно долгая жизнь. А затем появится что-то новое, и сигмы начнут отходить в тень, их забудут. Это естественно: "все проходит" [36].
Но важно не это. Важно, что останется. Потому что пока есть рынок потребителя, остается продавец, в задачу которого входит безусловное удовлетворение любых желаний потребителя самым эффективным способом. И в этой связи статистические методы, какие бы формы они ни принимали, будут служить продавцу верой и правдой. Поэтому и у "шести сигм" есть шанс, меняясь и приспосабливаясь, остаться в вечности.
Заключение
В целом, история развития и результаты внедрения данного подхода демонстрируют, как нам кажется, очень простую мысль: с какого бока ни начинай работы по совершенствованию организации, и как ни называй свой подход ("шесть сигм", TQM, премия качества и т. д.), все равно дорога ведет к одной и той же вершине (храму): процветанию организаций и их сотрудников на основе концепции win-win – "выигрываем вместе". Ибо выиграть можно только вместе.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе: Пер. с англ. / Под ред. и с предисл. В.С. Катькало. – С.-Петербург: Издательство С.- Петербургского университета, 1997. – 332 с.
2. Proceedings 44th Annual EOQ Congress, Budapest, 2000, Vols. S. 1-3.
3. Шпер В.Л. Вести из Интернет // Надежность и контроль качества (Методы менеджмента качества). – 1999. – № 3. – С. 35-40.
4. Harry M.J. Six Sigma: A Breakthrough Strategy for Profitability // Quality Progress, 1998, May, p. 60 – 64. Пер.: Методы менедж-мента качества, 2000. – № 6. – С. 8-14.
5. Snee R.D. Why Should Statisticians Pay Attention to Six Sigma? An examination for their role in the six sigma methodology // Quality Progress, 1999, September, p. 100-103. (http:// qualityprogress.asq.org/qp/0999_ statroundtable.html).
6. Hoskins J., Stuart B., Taylor J. Statistical Process Control. – Motorola, 1991. – 31 p.
7. Hoerl R.W. Six Sigma and the Future of the Quality Profession // Quality Progress, 1998, June, p. 35 – 42.
8. Hahn G.J. et al. The Impact of Six Sigma Improvement – A Glimpse into the Future of Statistics. The American Statistician. – 1999, August. (www. amstat.org/publications/tas/ abstracts%5F99/various.html).
9. Tomkins R. GE Beats Expected 13% Rise. – Financial Times, Oct.10, 1997, p. 22.
10. Blakeslee J.A. Implementing the Six Sigma Solution // Quality Progress, 1999, July, p. 77-85.
11. Maguire M. Cowboy Quality // Quality Progress, 1999, October, p. 27-34.
12. Marash S.A. Six Sigma: A Quality Philosophy for the Next Millennium. – Proc. 44th EOQ Congress, Budapest, 2000, v.1, p.168-174.
13. Aubrey Ch. Breakthrough to World Class Service Levels with Six Sigma. – Proc. 44th EOQ Congress, Budapest, 2000, v.1, p.175-178.
14. Six Sigma Quality (Annual Report 1999: Letter to Share Owners). – www.ge.com/ annual99/letter/letter_three.html
15. What is Six Sigma? The Roadmap to Customer Impact. – www.ge.com/sixsigma/ SixSigma.pdf
16. Adler Yu.P., Shper V.L. Some Remarks on Capability Indices. – Proc. 9th Intern. Conf. ISQC, Jerusalem, 1992, p. 921-926.
17. Адлер Ю.П., Шпер В.Л. Индексы воспроизводимости процессов – краткий обзор современного состояния // Вестник ма-шиностроения. – 1994. – № 7. – С. 39-45.
18. Кейн В.Э. Воспроизводимость процесса // Курс на качество. – 1992. – № 2. – С. 87-114.
19. Latzko W.J. Notes on the Six Sigma Concept. – http://deming.eng.clemson.edu/pub/den/ deming_ papers.htm
20. Munro R.A. Linking Six Sigma with QS-9000 // Quality Progress. – 2000. – May. (http:// qualitypro-gress.asq.org/qp/0500_munro.html).
21. Ramberg J.S. Six Sigma: Fad or Fundamental? – www.qualitydigest.com/may00/html/ sixsigmapro. html
22. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. Вып. 1: Пер. с англ. / Под ред. и с предисл. Ю.П. Адлера. – М.: Фи-нансы и статистика, 1982. – 317 с.
23. Pyzdek Th. The Six Sigma Revolution. – www.pyzdek.com/six-sigma-revolution.htm
24. The Breakthrough Management Strategy Revolutionizing the World's Top Corporations. – www. 6sigma.com/six_sigma_the_book.html
25. Pyzdek Th. Yield the Right Way. – www.qualitydigest.com/mar00/html/sixsigma.html
26. Адлер Ю.П., Аронов И.З., Шпер В.Л. Что век грядущий нам готовит? (Менеджмент XXI века – краткий обзор основных тенденций) // Надежность и контроль качества (Методы менеджмента качества). – 1999. – № 1. – С. 26-46. Перепечатано в "Стандарты и качество". – 1999. – № 3.
27. Крокетт Р., Элстром П. На чем споткнулась "Моторола". История внутренних конфликтов и стратегических ошибок // Биз-нес уик. – 1998. – № 6-8. – С. 46-50.
28. Шолтес П. Команды в век систем // Методы менеджмента качества. – 2000. – № 6. – С. 20-24; № 7. – С. 20-27.
29. Pyzdek Th. What is Black Belt? – www.qualitydigest.com/feb00/html/sixsigma.html
30. Stamatis D.H. Who Needs Six Sigma, Anyway? – www.qualitydigest.com/may00/html/ sixsigmacon.html
31. Холпин Дж. Бездефектность. Новый подход к проблеме качества: Пер. с англ. / Под ред. Я.М. Сорина, предисл. А.И. Бер-га. – М.: Мир, 1968. – 336 с.
32. Rucker R. Six Sigma at Citibank. – www.qualitydigest.com/Dec99/html/citibank.html
33. Pyzdek Th. Six Sigma and lean production // Quality Digest. – 2000. – № 1. – P. 14.
34. Harry M.J. Six Sigma Focuses on Improvement Rates // Quality Progress, 2000, № 6, р. 76- 80.
35. Шпер В.Л. Вести из Интернет // Методы менеджмента качества. – 2000. – № 8.
36. Саррот Н. "Золотые плоды": Пер. с франц. – С.-Петербург: Амфора, 2000. – 171 с.

Принцип постоянного улучшения в проектах МС ИСО серии 9000:2000


А.В. Владимирцев, Ю.Ф. Шеханов
Идея постоянного улучшения деловой активности компаний, процессов, качества продукции и систем менеджмента качества активно разрабатывалась начиная с 50-х годов многими специалистами (Фейгенбаумом, Джураном, Кросби, Демингом, Исикавой, Тагути и др.).
Требования постоянного улучшения качества, положенные в основу восьмого принципа менеджмента качества (ISO/FDIS 9000:2000), подкрепленные процессным подходом и направленные на удовлетворение заинтересованных сторон (в первую очередь потребителя), становятся парадигмой. В настоящее время необходимость постоянного улучшения признана важным средством достижения и сохранения организацией конкурентоспособности. Улучшение должно быть заложено в структуру и характер организации, постоянное улучшение должно стать целью каждого в отдельности и организации в целом.
Сейчас во многих странах очень подробно разрабатываются практические подходы к реализации идей постоянного улучшения. Очень интересен подход к разработке модели постоянного улучшения Школы бизнеса Портсмутского университета, который учитывает сложившуюся ситуацию в сфере бизнеса Великобритании [1]. Рассмотрим этот подход в сопоставлении с концепцией постоянного улучшения, декларированной в проектах МС ИСО серии 9000:2000.
В проектах стандартов ИСО серии 9000:2000 (ИСО 9000, ИСО 9001, ИСО 9004) постоянно подчеркивается необходимость непрерывного улучшения систем менеджмента качества (СМК). Каковы же основные аспекты постоянного улучшения, приведенные в проектах МС ИСО серии 9000, ИСО 9001, ИСО 9004 версии 2000 г.
В проекте МС ИСО 9000:2000 подчеркивается, что:
1) одним из восьми принципов менеджмента качества, определяющих стратегические цели организации, является постоянное улучшение;
2) успешное функционирование организации может быть результатом внедрения СМК, которая разработана с учетом принципа постоянного улучшения;
3) система менеджмента качества может обеспечить основу для постоянного улучшения и удовлетворения потребителей;
4) статистические методы могут применяться для определения изменчивости (вариабельности) процессов и их результатов, что является основой для постоянного улучшения СМК. 
Назовем наиболее важные положения по постоянному улучшению в проекте МС ИСО 9001:2000.
1. Высшее руководство должно продемонстрировать свою приверженность к разработке и улучшению СМК (п. 5.1).
2. Высшее руководство должно обеспечить, чтобы политика в области качества включала приверженность к выполнению требований и постоянному улучшению (п. 5.3).
3. Высшее руководство должно обеспечить планирование качества, которое должно включать постоянное улучшение СМК (п. 5.4.2).
4. Результаты анализа СМК руководством должны включать действия, относящиеся к улучшению СМК и ее процессов (п. 5.6.3 ).
5. Организация должна определять и своевременно обеспечивать необходимые ресурсы для внедрения и улучшения процессов СМК (п. 6.1).
6. Организация должна определить, спланировать и внедрить действия по измерению и контролю, необходимые для обеспечения соответствия и достижения улучшений (п. 8.1). Это включает определение потребности в использовании применяемых методов, включая и статистические.
7. Организация должна определять, собирать и анализировать соответствующие данные по определению пригодности и результативности СМК и выявлению возможности улучшений (п. 8.4).
8. Организация должна способствовать постоянному улучшению СМК путем внедрения политики в области качества, результатов аудиторских проверок, анализа данных, корректирующих и предотвращающих действий и анализа СМК со стороны руководства (п. 8.5.1).
9. Рекомендуется применение цикла улучшения (Деминга - Шухарта).
В проекте МС ИСО 9004:2000 наряду с тем, что процесс постоянного улучшение должен использоваться как инструмент для улучшения внутренней эффективности и результативности, а также для удовлетворения потребителей и других заинтересованных сторон (п. 8.5.4), в приложении Б описана методология постоянного улучшения. В последней версии приложение Б озаглавлено не "Методология постоянного улучшения", а "Процесс постоянного улучшения". В соответствии с этой методологией существуют два фундаментальных подхода к действиям по улучшению:
а) крупные "прорывные" проекты улучшения, ведущие к пересмотру существующих процессов или внедрению новых, обычно осуществляемых многопрофильными (межфункциональными) группами вне обычных операций;
б) пошаговое постоянное улучшение, проводимое обычными рабочими группами в пределах существующих процессов. 
Рассмотрев основные положения по постоянному улучшению СМК в рамках проектов МС ИСО серии 9000:2000, обратимся теперь к модели постоянного улучшения Школы бизнеса Портсмутского университета.
Для разработки модели в университете Портсмута были проведены исследования проблем, связанных с постоянным улучшением, и выполнено тщательное обследование 18 организаций с целью изучения эффективности практики создания условий для проведения и сохранения улучшения. Организации выбирались из числа тех, которые демонстрируют активный подход к улучшению качества и используют либо самооценку, либо активно применяют инструменты качества.
Модель основывается на следующих десяти ключевых критериях, которые являются важным фундаментом, необходимым для создания и поддержания постоянного улучшения:
• конкретные обязательства высшего руководства и его активное участие в деятельности организации, в том числе в области постоянного улучшения;
• эффективное руководство и конкретные обязательства, демонстрируемые руководителями на всех уровнях;
• нацеленность на потребности заинтересованных сторон;
• объединение деятельности по постоянному улучшению в стратегические цели во всей организации, за ее пределами и на всех уровнях;
• установление культуры для постоянного улучшения, способствующей новаторству и творчеству;
• нацеленность на процессы, особенно на процессы, критические для качества;
• нацеленность на работу с персоналом по четырем направлениям: участие персонала в работе по постоянному улучшению, делегирование полномочий, групповая работа и создание групп по постоянному улучшению, обучение и повышение квалификации;
• стандартизация достижений в рамках документированной СМК;
• создание системы измерений и обратной связи;
• извлечение уроков из результата постоянного улучшения.
Модель предлагает простой, но целостный подход, чтобы проанализировать, присутствуют ли в организации фундаментальные элементы для постоянного улучшения. Модель обеспечивает не только создание, но и сохранение улучшения. Она требует приложения усилий, и если таковые отсутствуют, то независимо от того, насколько хорошо учтены остальные критерии, долгосрочного улучшения не произойдет.
Сравнивая модель постоянного улучшения Школы бизнеса Портсмутского университета с восьмью принципами менеджмента качества (ISO/FDIS 9000:2000), можно сделать вывод об общности подходов портсмутской модели и системы менеджмента качества (восемь принципов ИСО серии 9000:2000). При этом очевидно, что не только шестой, но и остальные семь принципов менеджмента качества непосредственно влияют на постоянное улучшение. 
Особая роль в достижении постоянного улучшения может быть отведена седьмому принципу - принципу принятия решения на основе анализа данных, который декларирует, в том числе, необходимость широкого применения методов инжиниринга качества.
В соответствии с проектом МС ИСО 9004:2000, улучшение СМК может быть выполнено с помощью двух подходов, методы их реализации могут быть следующими:
1) подход стратегического прорыва в улучшении качества, так называемый "Kayrio", может быть реализован на основе реинжиниринга бизнес-процессов (Reengineering) [2] с предшествующим бенчмаркингом (Bench-mar-king);
2) подход, основанный на постепенном улучшении качества, так называемый "Kaizen", в узком смысле может быть решен с использованием традиционных методов инжиниринга качества.
МЕТОДЫ ИНЖИНИРИНГА КАЧЕСТВА
Инжиниринг качества (ИК) - совокупность конкретных "инструментов качества", используемых для реализации менеджмента качества.
Методологическая основа ИК. Концепция качества: Шухарта; Деминга; Исикавы; Тагути; Мицуно и Акао и др. Методы инжиниринга качества включают:
1. Статистические методы контроля и управления качеством (Statistical Quality Control (SQC)).
2. Cемь простых инструментов
• контрольный листок;
• диаграмма Исикавы;
• диаграмма Парето;
• гистограмма;
• диаграмма разброса;
• стратификация;
• контрольные карты.
и семь "новых" инструментов качества:
• PDPC;
• диаграмма сродства;
• древовидная диаграмма;
• матричная диаграмма;
• анализ матричных данных;
• диаграмма отношений;
• стрелочная диаграмма.
3. Методы Тагути.
4. Структурирование функций качества (Quality Function Deployment (QFD)).
5. Анализ видов и последствий отказов (Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)).
6. Аппарат индексов пригодности и воспроизводимости.
7. "Шесть сигм" ("Six Sigma").
8. Использование метода "нечеткой логики" ("Fuzzy Logic") и др.
Часть методов изложена в ИСО 9004-4:1993 (переводимый в рамках работы с новой версией 2000 г. из стандартов в брошюру). Существует множество подходов, реализующих идеи инжиниринга качества, среди которых можно выделить (перечень далеко неполный): методы Тагути, традиционные DOE, Quality Function Deployment (Структурирование функций качества (СФК)), "Шесть сигм" ("Six Sigma") и аппарат индексов пригодности и воспроизводимости; SQC, в том числе семь простых и семь новых инструментов качества (ИСО/ТО 10017, QS-9000), FMEA, FTA, POKA-YOKE и др. Особое место в инжиниринге качества занимают методы Тагути, которые могут обеспечить эффективное повышение качества продукции и процессов. 
Парадигма постоянного улучшения, декларируемая проектами МС ИСО серии 9000:2000, обязывает организации, внедряющие СМК по стандарту ИСО 9001:2000, проводить мероприятия по постоянному улучшению продукции, процессов, систем. Известный треугольник Джойнера иллюстрирует условия успешного движения вперед в области качества по Демингу, а именно:
1) научный подход;
2) вовлеченность всего персонала (все - одна команда);
3) воспитание в себе приверженности (одержимости) к качеству. Для российской специфики треугольник Джойнера, на наш взгляд, можно дополнить четвертым условием;
4) выделение достаточных ресурсов для развития организации, ее материальной базы.
Определенный опыт использования некоторых из этих методов инжиниринга качества, так широко применяемых за рубежом, был в прошлом и имеется сейчас на ряде российских предприятий. Задача состоит в том, чтобы расширить базу применения современных методов инжиниринга качества на предприятиях России. Без этого условия внедрение СМК на основе новой версии МС ИСО 9001:2000 будет практически невозможным.

ИНСТРУМЕНТАРИЙ КАЧЕСТВА. СЕМЬ ИНСТРУМЕНТОВ КАЧЕСТВА



С сайта http://www.iso9000.ru
«Семь инструментов» управления качеством
Один из базовых принципов управления качеством состоит в принятии решений на основе фактов. Наиболее полно это решается методом моделирования процессов, как производственных, так и управленческих инструментами математической статистики. Однако, современные статистические методы довольно сложны для восприятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки всех участников процесса. К 1979 году Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь достаточно простых в использовании наглядных методов анализа процессов. При всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости — совершенствовать их.

Причинно–следственная диаграмма (диаграмма Ишикавы)
Диаграмма типа 5М рассматривает такие компоненты качества, как «человек», «машина», «материал», «метод», «контроль», а в диаграмме типа 6М к ним добавляется компонент «среда». Применительно к решаемой задаче квалиметрического анализа, для компоненты «человек» необходимо определить факторы, связанные с удобством и безопасностью выполнения операций; для компоненты «машина» — взаимоотношения элементов конструкции анализируемого изделия между собой, связанные с выполнением данной операции; для компоненты «метод» — факторы, связанные с производительностью и точностью выполняемой операции; для компоненты «материал» — факторы, связанные с отсутствием изменений свойств материалов изделия в процессе выполнения данной операции; для компоненты «контроль» — факторы, связанные с достоверным распознаванием ошибки процесса выполнения операции; для компоненты «среда» — факторы, связанные с воздействием среды на изделие и изделия на среду.

Пример диаграммы Ишикавы.
Контрольные листки
Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам.

Пример контрольного листка.
Гистограммы
Гистограммы — один из вариантов столбчатой диаграммы, отображающий зависимость частоты попадания параметров качества изделия или процесса в определенный интервал значений от этих значений.
Гистограмма строится следующим образом:
1. Определяем наибольшее значение показателя качества
2. Определяем наименьшее значение показателя качества
3. Определяем диапазон гистограммы как разницу между наибольшим и наименьшим значением
4. Определяем число интервалов гистограммы. Часто можно пользоваться приближенной формулой:
(число интервалов) = Ц (число значений показателей качества)
Например, если число показателей = 50, число интервалов гистограммы = 7.
5. Определяем
длину интервала гистограммы = (диапазон гистограммы) / (число интервалов)
6. Разбиваем диапазон гистограммы на интервалы.
7. Подсчитываем число попаданий результатов в каждый интервал
8. Определяем
частоту попаданий в интервал = (число попаданий)/(общее число показателей качества)
9. Строим столбчатую диаграмму
Диаграммы разброса
Диаграммы разброса представляют из себя графики вида, изображенного ниже, которые позволяют выявить корреляцию между двумя различными факторами.

Диаграмма разброса: Взаимосвязи показателей качества практически нет.

Диаграмма разброса: Имеется прямая взаимосвязь между показателями качества.

Диаграмма разброса: Имеется обратная взаимосвязь между показателями качества.
Анализ Парето
Анализ Парето получил свое название по имени итальянского экономиста Вилфредо Парето, который показал, большая часть капитала (80%) находится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение, а математик М.Оа. Лоренц представил графические иллюстрации.
Правило Парето — «универсальный» принцип, который применим во множестве ситуаций, и без сомнения — в решении проблем качества. Джозеф Джуран отметил «универсальное» применение принципа Парето к любой группе причин, вызывающих то или иное последствие, причем большая часть последствий вызвана малым количеством причин. Анализ Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий).
Анализ Парето как правило иллюстрируется диаграммой Парето (рис. ниже), на которой по оси абсцисс отложены причины возникновения проблем качества в порядке убывания вызванных ими проблем, а по оси ординат — в количественном выражении сами проблемы, причем как в численном, так и в накопленном (кумулятивном) процентном выражении.
На диаграмме отчетливо видна область принятия первоочередных мер, очерчивающая те причины, которые вызывают наибольшее количество ошибок. Таким образом, в первую очередь, предупредительные мероприятия должны быть направлены на решение проблем именно этих проблем.

Диаграмма Парето.
Стратификация
В основном, стратификация — процесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показываются в виде диаграмм и графиков Мы можем классифицировать массив данных в различные группы (или категории) с общими характеристиками, называемыми переменной стратификации. Важно установить, которые переменные будут использоваться для сортировки.
Стратификация — основа для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграммы рассеивания. Такое сочетание инструментов делает их более мощными.
На рисунке приведен пример анализа источника возникновения дефектов. Все дефекты (100%) были классифицированы на четыре категории – по поставщикам, по операторам, по смене и по оборудованию. Из анализа представленных донных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 1».

Стратификация данных.
Контрольные листки
Контрольные карты — специальный вид диаграммы, впервые предложенный В. Шухартом в 1925 г. Контрольные карты имеют вид, представленный на рис. 4.12. Они отображают характер изменения показателя качества во времени.

Общий вид контрольной карты
Контрольные карты по количественным признакам
Контрольные карты по количественным признакам — это как правило сдвоенные карты, одна из которых изображает изменение среднего значения процесса, а 2-я — разброса процесса. Разброс может вычисляться или на основе размаха процесса R (разницы между наибольшим и наименьшим значением), или на основе среднеквадратического отклонения процесса S.
В настоящее время обычно используются x — S карты, x — R карты используются реже.
Контрольные карты по качественным признакам
Карта для доли дефектных изделий (p — карта)
В p — карте подсчитывается доля дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки — переменный.
Карта для числа дефектных изделий (np — карта)
В np — карте подсчитывается число дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки — постоянный.
Карта для числа дефектов в выборке (с — карта)
В с — карте подсчитывается число дефектов в выборке.
Карта для числа дефектов на одно изделие (u — карта)
В u — карте подсчитывается число дефектов на одно изделие в выборке.

Бланк контрольной карты.
Использованию перечисленных выше групп статистических методов посвящена обширная специальная литература. Безусловно, при создании систем качества эти методы следует внедрять от простых — к сложным.