戴明的新經濟觀
The new economics for industry, government,
education
https://www.books.com.tw/products/0010071462
第七章 紅珠實驗的教訓
啟示摘要
1本實驗其實是一個穩定的系統。在系統維持不變的情況下,工人產出的水準、變異乃至於成本是可以預測的
2. 所有的變異-包含工人之間產出紅珠數量的差異、每位工人每日產出紅珠的變異，完全來自過程本身。沒有任何證據顯示,哪一位工人比其他工人更高明。
3工人的產出(白珠),顯示為統計管制狀態,也就是穩定狀態。工人已經盡力，相關獎懲不可能有更好的表現
4我們從中學到：為什麼在考績制度或員工評鑑中,將人員、團隊、銷售人員、工廠、部門排序,是錯誤並且打擊士氣的作法。因為員工的表現完全與努力與否無
關,所謂排序,實際上是取決於過程在人員身上的作用。
5.我們學到,以績效決定給付是完全沒有意義的。工人的績效如此低落,以至失
去工作,完全是受到工作過程的左右。
6.領班給工人加薪或處罰 ,當作是對他們表現的獎勵與懲罰。實際上他獎勵與懲
罰的是過程的表現,而不是工人的表現。
7.這個實驗展示了拙劣的管理。由於程序僵化,工人根本沒有機會提供改善的建
議。難怪工廠會倒閉工人會失業。
8.每個人在工作上都有責任去嘗試試改進系統,以提升自己與他人的績效。紅珠實
驗的工人是隨機過程的犧牲品。在領班的規定之下,他們無從改進績效(例如以白珠替換 紅珠,或者以第二杓替換第一杓,都被嚴格禁止)。
9.管理者在沒有任何基礎之下,事先已經固定了白珠的價格。
10.檢驗員彼此獨立。這是正確的作法。檢驗員的結果一致 (除了極少例外 ),顯 示檢驗系統是可靠的。如果檢驗員是共同算出紅珠的數目,我們就無法說有檢驗系統存在,而只能說他們會提供數字。
11.如果管理者能與珠子的供應商協商,降低進料中紅珠的比率,將是美事一樁。 12即使事先已經知道紅珠在進料中所占比率(二○%),對於預測產出中紅珠占多少比率並沒有任何幫助。因為工人並不是隨機抽出珠子,而是用一種機械式抽 樣。機械式抽樣不能告訴我們所抽中那批樣本的内涵。不過,一批又一批抽出的紅珠數,會構成一個隨機過程,也就是只有共同原因或機遇原因(chance cause )的變異。
13.管理者認定,過去表現最佳的三位工人,在將來也會有最佳的表現,這項假設 並沒有任何理論依據。三位工人赢得競賽已是過去式,並不足以保證他們在未來的相對表現。管理是預測,而不是從事競賽。
14.領班是系統的產物。換句話說,他的思考方式顯然是與管理者的哲學一致。管理者交給他的職責是只要生產出白珠,而他的報酬倚賴工人的產出。
「經由本章的說明,讀者或許可以利用紅珠實驗的啓示,來省思及了解自己的公司
以及自己的工作。
第八章 蕭華德與管制圖
西方電子、霍桑工廠、蕭華德
一九二五年,我到 芝加哥西方電子公司(Western
Electric )的霍桑廠(Hawthorne Plant)上班,當時員工約四萬六千人,其中有四分之一是檢驗員。常聽到廠裡的許多人談起紐約貝爾電話實驗室的
西方電子公司的目標,是追求產品品質的一致性,讓購買產品的電話公司有信心。當時西方電氣的廣告詞是,「如同兩具電話那樣相似」。
公司確實很有誠意,竭盡一切追求品質的一致性,可是結果卻往往適得其反。還好管理者明智地發現,公司必須尋求外援。 這個任務落在
他發覺西方電氣公司員工的作法,是把所有不利的變異都歸咎於特殊原因,而其實他們所觀察到的許多狀況,卻是來自共同原因的變異，因此,比較有效的作法應該是改善流程。
過去的作法(頭痛醫頭),形同不斷干預穩定的系統,致使結果愈形惡化。
我到西方電子公的第一個早晨,遵照指示到達位於五樓寇特(Chester M. Coulter)的辦公室。我被指派加入研究發展部工作,成員約有兩百人。部門負責人是羅斯巴克 ( H. Rossbacher)博士。他非常重視學理,有一次我聽到有人向他抱怨一個新計畫過於理論化,他的答覆是,我們這裡如果還有點成就,那都是由某些曾被視為過於理論化的研究開始的。他從來不提
「實用 」這個字。
變異的特殊原因與共同原因
關於品質的一致性與變異,蕭華德提出了新看法。他看出變異有兩種：
源自共同原因的變異
共同原因引起的變異,長期會使落點都在管制圖(control chart ) 的管制界限之內。共同原因的變異每日相同,每批相同。
源自特殊原因的變異
特殊原因的變異則很獨特,並非共同原因系統的一部分,而可經由落在管制圖之 外的點偵測出。
這些想法本身就可說是對於知識的一大貢獻。
錯誤1:把源自於共同原因的變異,誤認為源自特殊原因,而作出反應。
錯誤2:把源自於特殊原因的變異,誤認為源自共同原因,而未作出反應。
上述任何一種錯誤都會引起損失。我們可以避免其中一種錯誤,卻無法兩者兼顧。
任何人都可以保持沒有錯誤1的完美紀錄,只要把所有不理想的結果都歸咎於共
同原因即可,再也沒有比這更簡單的了。然而如此一來,因為錯誤2而造成損失的機一 會卻大為增加。同樣地,任何人也都可以完全避免錯誤2,這也是很簡單的事,只要 將任何不理想的結果,都認定源自特殊原因。但是如此一來,又會增加錯誤1的損失。很可惜,我們往往顧此失彼,無法兩全其美,使這兩種錯誤都減為零。
為達到上述目的(型一型二錯誤最小化),他創造出所謂的管制圖並制定計算管制界限的公式。首先將各點描繪於圖上，如有落在管制界限之外的點是特殊原因存在的訊號，顯示有採取行動的必要。
我們應該設法分辨出該特殊原因,如果可能再次發生,則應設法消除。
另一方面,如果長期間内所有的點都落在管制界限之内,我們便可假設變異是隨機的, 是由共同原因造成,並沒有特殊原因存在。
統計管制狀態
當管制圖上沒有顯示特殊原因時,該過程稱之為處於統計管制狀態,或穩定狀態
之中。要預測其近期變異的平均值以及界限,可以有相當高的可信度。品質和數量可預測,成本也可預測;「及時性」(just in time) 也才有意義。
在統計管制狀態之下,我們才能談該過程符合規格的能力。在非統計管制狀態之 下,過程處於混亂的狀態,根本無從預測。
喬因諾(Brian Joiner )指出
如果重複發生的特殊原因沒被去除,流程不會穩定,而對不穩定的流程,我們無從預測其績效。
然而有可能特殊原因確實存在，但管制圖卻未能顯示出來。另一方面,也可能特殊原因並不存在,管制圖卻有此顯示，上述兩種假訊號的發生機率並無法確定,我們只能說,這兩種錯誤發生的機會都很小。
規格界限(specification limits )不等於管制界限,二者並無任何邏輯上關係。
管制界限必須由實際的數據計算得出,如同紅珠實驗的例子,就是依據六位工人每日 產出的紅珠數目計算而得;規格界限則是由人爲設定。
一個處於統計管制狀態的流程,雖然落點都在管制界限内,仍有可能產出一〇% 的不良品質,也就是一百個產品中有十個不符規格,在規格界限之外。事實上,在統
計管制狀態的流程中,甚至有可能產出百分之百的不良品。
如果有一個點超出規格界限之外,表示必須對該產品採取行動,例如進行檢驗, 將良品與不良品分開。如果有一個點超出管制界限之外,則表示必須找出流程中的特殊原因,如果有可能再次發生,就應該予以消除。
有人認為管制圖提供一種顯著性檢定即超出管制界限的點具有「顯著性
」, 這也是一項錯誤。這種假設會妨礙對管制圖的了解。其實,使用管制圖只是用以判斷製程狀態是否穩定狀態的一個工具手法。
一旦達到統計管制,也就是長期間内沒有特殊原因出現,那麼下一個步驟就是改善該流程,當然前提是:比較改善的成本與經濟利益,評估是否值得投資。
改善的意義是:
1.平均值移至最佳水準
2.變異縮小
3.兩者兼備
改善的成本或許很低;也可能很龐大,遠超出可預見的經濟利益。
運用以上觀點來進行安全管理
區分兩種事故與意外
類型一：出自於共同原因的變異
必須針對共同原因下藥
以車禍為例，共同原因包含：酒駕/疲勞駕駛、路標不明顯、不同路段的速限不同
類型二：出自於特殊原因的變異
以車禍為例，特殊原因可能為道路施工、春節塞車、突然的濃霧
呵呵，特殊原因混入共同原因，判斷不太出來
企業內的火災事故
e.g., 台塑六輕亦或PCB產業的火災發生頻率，其實是處於穩定狀況（火災的發生算是各種管路與閥件隨機的故障=共同原因）
加強稽核與督導(把每次的火災都當成特例來修理)，其實無濟於事…
就以上案例而言，其實保險公司也是庸人自擾(只懂大數法則、無法辨識不同產業或公司的風險高低---對於這家公司而言，其實就是調高費率或者不保)
如同空軍飛行訓練一定有風險，每次出事摔了飛機，就全軍所有飛機停飛進行安檢，都是一種fooled by randomness.(只是給個交代無助於預防下次事故發生)
把每次的意外都視為特殊原因打補釘，增加更多規定，只會干擾系統原有的運作，導致如下一章漏斗實驗般的走鐘歪樓（各種規定與嚴刑峻法不接地氣與逆行倒施）。
如同一個本來健康的人，因為小毛病不斷被醫生要求吃各種營養素，最後搞的洗腎/內分泌失調
一個本來還不錯的學生，一而再再而三不斷被指正之後，失去方向感與喪失自我學習的能力。
如同顧問成功的秘密一書當中所提：
所有疾病中有九成都曾自行痊癒——如果醫生完全不去干擾的話。要溫柔地對待那些有能力自行痊癒的系統。尊重身體與組織本身內建的智慧與問題處理機制。不要去干擾與破壞那些沒壞的地方。
不要濫用抗生素特效藥。不斷治療一個能夠自行痊癒的系統，終究會使該系統失去自行痊癒的能力。
https://eshmanager.blogspot.com/2016/07/blog-post.html#more
第九章 漏斗實驗的啟示
第十章 來自變異的教訓
為遲到找理由
沒有學過統計理論的外行人,無論教育程度多高,往往會把每件事都歸類爲特殊原因,而不了解共同原因和特殊原因的區別。
一位在人壽保險公司上班的精算師,每一 天早上都遲到十二至十七分鐘。他到辦公室的時候,總是向他的同事解釋發生了什麼
事,為什麼他今天會遲到。每天早上對他而言都是全新的一天,沒有一個早上完全像 今天的早上。他從來沒有想到,他面對的是變異的共同原因(除非是遇到意外或大風雪),也從來沒有想到,只要提早二十分鐘出門,就可以準時上班。不過,如果每天 都準時到達辦公室,或許他的生活就會顯得一成不變,每天早上再也沒有故事可講了。
一位朋友諾藍(Thomas W. Nolan)博士和我談天的時候,帶著一張他的兒子 帕垂克(Patrick)所畫的圖。我將他的圖重畫如圖二十八,帕垂克把每天校車到達 的時間記錄下來,並且在圖上以圓點標示。他還把校車遲到的兩天特別畫圈標明
附錄 顧客與供應商應建立持久關係
戴明對於提高供應鏈韌性(second source)的想法
不必要的杞憂
一般人都認為單一供應商一有機會就會脅迫你,抬高價格。事實上,這種情況根本不曾發生。當然,供應商可能因無心之過而低估了成本,只好感求顧客幫忙,否則它可能必須關門。如果單一供應商當初是因條件優越而中選,那麼它一定比顧客還了解競爭者的狀況以及它們的實力,也知道它們的產品和自己的有什麼差異。
供應商是顧客自己選的,顧客會挑一個有機會就要脅自己的廠商嗎?他能和這樣 的供應商建立互信而愉快的長久關係嗎?
碰到意外之災怎麼辦?
萬一因為失火、罷工、天災,或是被人收購使供應商結束營業呢?
答案很簡單,麻煩是一定會有的,除非我們不是生在這個世上。如果你有兩位供應商,那麼它們碰到天災人禍的總機率只會加倍。如果你想找更多的麻煩，就和更多供應商往來吧。
如果某項重要原料的單一供應商遭逢巨變,顧客該如何處理呢?
趕快坐上車或拿起電話,找出另一家暫時或永久取代的供應商。這不是開玩笑,因爲這種狀況的確會發生。
甚至與競爭對手合作，支持供應商度過難關。
呵呵，感覺好多憂國憂民談論供應鏈風險管理與韌性的專家學者都被打臉了說
人生在世，充滿各種意外與不確定性因素，逆來順受(adapt)即可，不要杞人憂天/自作聰明。What a lesson learned!
MIT供應鏈管理研究中心，裡面有刊物與報告可供參考(供應鏈風險管理、韌性與永續 macro perspective)
MIT Center for Transportation & Logistics (MIT CTL)
https://ctl.mit.edu/pub
企業韌性管理 – 吳明璋(從保險與資安的角度談 - micro perspective)
https://www.camelschool.com/podcast/ep-42-%E9%9F%8C%E6%80%A7%E7%AE%A1%E7%90%86-%E5%90%B3%E6%98%8E%E7%92%8B/
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