детального знания причины вредного явления его вообще нельзя устранять? Нет, конечно, просто нужно помнить, что за это всегда приходится платить.
Например, водитель автомобиля временами слышит неприятный звук где-то в районе колес. То ли тормоза ржавеют, то ли перекошены… Что же ему, непременно лезть под машину? Не обязательно. Можно просто сменить автомобиль и избавиться от проблемы, не разбираясь в ее причинах. Решение, между прочим, вполне надежное: в новой машине он противного звука наверняка не услышит. Но такое решение стоит немалых денег!
Таким образом,
другой аспект неясного причинного механизма – это деньги!
Когда мы не понимаем «как оно происходит», мы платим не раз и не два, а многократно:
• За само вредное явление, компенсируя его влияние на продукт или окружающую среду;
• За бесконечное исследование его причин, типичное, в таких случаях, хождение по кругу при обсуждении многочисленных гипотез;
• За неэффективные решения, применяемые одно за другим;
• За побочные явления неэффективных решений;
и, наконец,
• За радикальные меры искоренения вреда, которые (всегда!) стоят дорого.
Практически любое мероприятие по устранению вредного явления неясной природы требует значительных временных и денежных затрат. Это происходит вследствие очевидной слабости традиционных методов анализа негативных явлений.
Дело в том, что в той системе, где неожиданное вредное явление произошло,
информация о его причинах обычно отсутствует!
Традиционные методы анализа негативных явлений (в частности, принятые в США отраслевые методики FMEA и HAZOP) в таких ситуациях рекомендуют следующее:
• Использование личного опыта специалистов и профессионального опыта, накопленного в компании;
• Привлечение мирового опыта решения подобных проблем.
К сожалению, любой индивидуальный профессиональный опыт ограничивается количеством похожих задач, решенных ранее. Только в очень благополучных и стабильных условиях такого опыта достаточно.
С профессиональным опытом есть еще одна проблема. Традиционные методики анализа причин вреда не располагают эффективными аналитическими инструментами для выявления сходства различных, на первый взгляд, аварий. Сходства и не находят, за исключением самых очевидных случаев. В результате каждая новая проблема выглядит уникальной, и толстые «журналы сбоев», хранящие всю историю проблем и решений на предприятии, оказываются бесполезными.
Мировой же информационный фонд подобных задач, как правило, очень беден – никто не спешит сообщать широкой публике о своих авариях и дефектах.
Поэтому:
система, в которой что-то произошло, всегда оказывается областью очень скудной информации.
