Я предлагаю исходить из гипотезы, что самые большие источники проблем начинаются в…
1. Адекватность компании ее внешнему окружению (будет рассмотрено в следующей главе).
2. Задача компании.
3. Неформальные механизмы.
4. Задачи функций и отделов.
5. Организационные механизмы.
6. Задачи сотрудников.
7. Исполнители.
А сам алгоритм решения проблем выглядит так:
1. Сформулируйте проблему
2. Определите цель
3. Определите ограничения
4. Установите критерии достижения
5. Установите границы системы
6. Определите процессы и Соберите данные по процессам
7. Получите полное и частичное решения
8. Выберите решение
9. Запустите «пилот»
10. Скорректируйте решение
Более мелкие «кости» делают то же, что и крупные: они перечисляют причины возникновения это большой «кости» и так же разбирают их, эти причины, на компоненты. В программировании это называется рекурсией, а в математике фракталом: мы используем те же методы анализа для составных частей системы, что и для целой системы.
Вот так это выглядит:
А далее — декомпозируем, то есть определяем основную (самую влияющую) проблему, смотрим, в чем ее суть, и приступаем к устранению. Алгоритм есть выше.
Модель была создана Каору Исикавой, а он отвечал за поиск причин возникновения брака на Toyota, шутка ли.
Он придумал как описать проблему схемой (в его случае это был факт возникновения конкретного брака на производстве Тoyota): поместил в «голове» рыбы наименование проблемы, а на линии «хребта» в виде «костей» — возможные причины или источники этой проблемы. Так родилась рыба Исикавы. Рыба потому, что картинка стала очень похожа на рыбий скелет.
Потом он начал эти линии — основные «кости» — менять и подбирать, стал переносить на «рыбу» полученный опыт. Ведь причин у проблемы может быть просто огромное количество. И вот он эмпирически их отбирал, все время улучшая свою модель.
И со временем создал много образцов этих «скелетов», от которых можно оттолкнуться, чтобы не начинать все сначала — создал что-то наподобие библиотеки этих рыб.
Диаграмма Исикавы
Одна из самых популярных моделей — диаграмма Исикавы.
Цель —
ставится извне и является заданной точкой, в которую мы должны попасть. Ее можно/нужно сформулировать очень четко и определенно — SMART модель нам в помощь. Мы должны проверить есть ли цель и четко ли она сформулирована и двинуться дальше.
вот так выглядит этот взгляд в графической форме
Оптимизация — мы ищем максимум эффективности для более крупной системы и всегда найдем лучшее решение.
Субоптимизация — мы ищем локальные максимумы в более мелких границах, в пределах одного процесса или в пределах одного отдела. Это всегда быстрее и проще и всегда дает худший результат.
Вот, собственно, его модель оценки рабочих ситуаций:
книга «Оргуправленческое мышление» Г. Щедровицкий.