Все течет, все изменяется, и только изменения неизменны.
Опубликовано в "Методы менеджмента качества"
Адлер Ю.П. Шпер В.Л.
Мышление - это то, чем каждый из нас, слава богу, обладает от рождения. И пока что оно нас не подводит. Но что такое «статистическое мышление»? И зачем оно нам нужно (если нужно)? Такие вопросы могут возникнуть у читателя после знакомства с названием этой статьи. Простых ответов на подобные вопросы нам дать не удастся. Поэтому вам придется довольствоваться сложными разъяснениями. Но прежде чем мы попытаемся их дать, заметим, что сам термин «статистическое мышление» представляется не совсем удачным. Дело в том, что слово «статистический» у многих людей вызывает неприятие, поскольку напоминает об изучавшейся когда-то в институте математической статистике. Между тем под «статистическим мышлением» понимается подход к принятию управленческих решений на всех уровнях организации, причем как оперативных или тактических, так и стратегических. Ниже мы постараемся расшифровать смысл приведенного определения, а здесь просто заметим, что статистическое мышление - это вовсе не использование статистических методов, или, по крайней мере, это не обязательное их использование. Это точка зрения, позиция, взгляд на мир, помогающие принимать эффективные решения благодаря системному подходу к возникающим проблемам. Очевидна важность этой позиции, ибо если мы вмешиваемся в процесс, когда этого делать не надо, или не вмешиваемся, когда это крайне важно, то процесс только ухудшается. Аналогичный результат возникает, если в процесс вмешиваются не те люди, кому следует это делать. Попробуем же разобраться в сути обсуждаемого подхода, для чего сначала бросим взгляд на историческую ретроспективу его возникновения и эволюции.
Открытие У. Шухарта: рождение
Поводом для возникновения статистического мышления послужила практическая задача борьбы с дефектами продукции, которая была поставлена перед молодым физиком Уолтером Шухартом (1891-1967), принятым в 1923 г. на работу в знаменитую Bell Laboratories (лаборатория того самого А. Белла, что изобрел телефон) [1, 2]. Задача эта была связана с одной трудностью, возникшей в ходе телефонизации Америки. При тогдашней технологии прокладки телефонных сетей приходилось примерно через каждые 500 м вставлять в линию связи усилительную подстанцию размером с письменный стол (полупроводники еще не вошли в жизнь), закапывая ее в землю. И все было бы хорошо, если бы не одно обстоятельство. Лампы в этих усилителях перегорали не по графику, а когда им вздумается. Из-за этого у бригад ремонтников возникали большие трудности. Не удавалось заранее определить требуемое число ремонтных бригад, их потребности в транспорте и запасах ламп для замены. Проблема заключалась в большом разбросе времени наработки на отказ усилительных ламп, и хотя завод-изготовитель определял нормативный срок непрерывной работы, лампы почему-то отказывали, как попало. Естественно, возникало много вопросов. Например, почему разброс так велик и нерегулярен? И что можно сделать, чтобы ввести его в приемлемые рамки?
Вот этими вопросами и занялся У. Шухарт. С самого начала он был фанатиком применения статистических методов. Его коллега и друг Э. Деминг так писал об этом в статье, посвященной памяти У. Шухарта [3]: «Управление качеством означало для него применение статистических методов всюду: от сырьевых материалов до готовых изделий и обратно - в разработке новых изделий, при пересмотре требований к сырью, в непрерывном цикле обработки результатов, получаемых при исследовании покупательского спроса и из других источников».
Хотя традиционный взгляд на контроль качества был обращен в то время на обнаружение и изъятие негодных изделий из партии продукции, У. Шухарт увидел возможность увеличения выхода годных изделий непосредственно в процессе производства. Профилактика, направленная на предотвращение брака или несоответствий, несомненно, важнее и полезнее, чем отбраковка, ибо отбраковка сама по себе не приводит к улучшению изделий: она лишь разделяет их на две группы - принимаемых и бракуемых. Качество как данной партии, так и будущих партий при отбраковке не меняется. В то же время профилактика, т. е. система мер, направленных на предотвращение появления некачественных изделий, ведет к улучшению будущих партий продукции.
Первое, до чего додумался У. Шухарт, размышляя над поставленными вопросами, было обнаружение двух принципиально различных источников разброса или вариабельности (изменчивости)1 показателей качества, к которым чувствителен потребитель.
Первый источник вариабельности - сама система, в которой производится продукция (услуга). Понятие о производственной системе довольно неопределенно. Сюда относятся и здания, и оборудование, и сырье, и люди, и многое другое. Практически это все, что может повлиять на интересующие нас показатели качества. Пока система не меняется, вариабельность характеризующих ее параметров остается практически постоянной. Вот почему вариабельность - одна из важнейших характеристик системы, которую надо знать, если мы хотим управлять системой или совершенствовать ее. Понятно, что для этого сначала придется научиться эту самую вариабельность каким-то образом измерять.
Второй источник имеет совершенно другую природу. Существует, оказывается, вариабельность, обусловленная вмешательством в систему тех или иных факторов, не принадлежащих системе, т. е. внешних по отношению к ней (например, неправильное поведение оператора или неправильный ход какого-то технологического режима, вследствие сбоя настройки, или непредвиденное изменение внешних условий и т. д.). Эта вариабельность проявляется спорадически, нерегулярно. Ее величина может сильно изменяться от случая к случаю, причем здесь каждый случай - особый, и отклонение от той установившейся вариабельности, которая характерна для вариаций, вызываемых самой системой, может быть каким угодно.
В реальной жизни на выходе системы мы наблюдаем смесь, сумму вариаций, происходящих из этих двух источников.
Если бы теперь мы смогли определить, какие именно источники и как влияют на выход системы, то стало бы понятно, какие действия стоит предпринять, чтобы улучшить ситуацию. Другими словами, если бы мы знали, вызваны ли те или иные вариации системой или внешними по отношению к системе силами, то мы одновременно знали бы, кто и каким образом должен действовать. В самом деле, если, например, вариации обусловлены системой, т. е. тем, что процесс устроен именно так, как он устроен, то ясно, что вмешиваться в него изнутри системы бессмысленно, так как такое вмешательство, будучи незапланированным, ведет только к ее раскачке (выводит систему из стабильного состояния). Нас или нашего потребителя может, конечно, не устраивать вариабельность системы. Но тогда надо менять систему в целом (вспомним принцип системности в стандартах ИСО серии 9000), т. е. нам надо ее реорганизовать. А это, в свою очередь, означает, что делать это должны те люди, которые «стоят над системой», т. е. высший менеджмент. Поэтому всякая попытка справиться с ситуацией за счет сотрудников-исполнителей заведомо обречена на неудачу. Более того, она практически неизбежно приведет к существенному ухудшению положения дел.
С другой стороны, если вариации обусловлены внешними по отношению к системе причинами, т. е. тем, чего в нормально работающей системе быть не должно, то здесь надо немедленно браться за дело самим сотрудникам. Их задача - создать команду для изучения возможных причин возникновения нерегулярных вариаций, которые довольно часто, хотя и далеко не всегда, вызываются так называемым человеческим фактором (это, впрочем, вовсе не означает, что такие причины легко обнаружить.) В любом случае следует начать непрерывную борьбу за устранение всех «лишних» вариаций и за достижение стабильности. Только стабильность делает систему предсказуемой, а значит, управляемой (подробнее это утверждение рассмотрено ниже).
Основы теории вариабельности
Итак, в 1924 г. У. Шухарт заложил основы того, что сейчас принято называть теорией вариабельности. Основные положения этой теории можно кратко сформулировать следующим образом: все виды продукции и услуг, а также все процессы, в которых они создаются и/или преобразуются, подвержены отклонениям от заданных значений, называемых вариациями.
Своим происхождением вариации обязаны двум принципиально разным источникам, которые принято называть общими (common) и специальными (assignable) причинами вариаций.
Общими причинами вариаций называют причины, являющиеся неотъемлемой частью данного процесса и внутренне ему присущие. Они связаны с неабсолютной точностью поддержания параметров и условий осуществления процесса, с неабсолютной идентичностью условий на его входах и выходах и т. д. Другими словами, это - результат совместного воздействия большого числа случайных факторов, каждый из которых вносит весьма малый вклад в результирующую вариацию и влияние которых мы, по тем или иным соображениям, не можем или не хотим отделить друг от друга.
Специальные причины вариаций - те причины, которые возникают из-за внешних по отношению к процессу воздействий на него и не являются его неотъемлемой частью. Они связаны с приложением к процессу незапланированных воздействий, не предусмотренных его нормальным ходом. Другими словами, это - результат конкретных случайных воздействий на процесс, причем тот факт, что именно данная конкретная причина вызывает данное конкретное отклонение параметров/характеристик процесса от заданных значений часто (но далеко не всегда) и приводит к тому, что эту причину можно обнаружить без приложения каких-то исключительных усилий или затрат.
Разделение причин вариаций на два указанных вида принципиально потому, что борьба с вариабельностью процесса в этих двух случаях требует различного подхода. Специальные причины вариаций требуют локального вмешательства в процесс, тогда как общие причины вариаций требуют вмешательства в систему.
Локальное вмешательство:
• обычно осуществляется людьми, занятыми в процессе и близкими к нему (т. е. это линейный персонал, линейные руководители и т. д.);
• обычно нужно примерно для 15% всех возникающих в процессе проблем (это выяснилось после многих лет применения данного подхода на практике, откуда и вытекает известное правило Дж. Джурана 85:15,
и все следствия из этого правила2 [4]);
• неэффективно или ухудшает ситуацию, если в процессе отсутствуют специальные причины вариаций, и, напротив, эффективно, если они присутствуют.
Вмешательство в систему:
• почти всегда требует действий со стороны высшего менеджмента;
• обычно нужно примерно для 85% всех возникающих в процессе проблем;
• неэффективно или ухудшает ситуацию, если в процессе присутствуют специальные причины вариаций, и, напротив, эффективно, если они отсутствуют. Когда люди не понимают теории вариабельности,
они:
• видят тенденции там, где их нет, и не видят их там, где они есть;
• пытаются объяснить естественный разброс как особые события;
• необоснованно обвиняют и/или вознаграждают сотрудников;
• не могут эффективно спланировать будущее и улучшать систему;
• часто следуют знаменитому правилу: «хотели как
лучше, а получилось как всегда».
Дело за малым - осталось организовать процесс мониторинга, направленный на постоянную диагностику ситуации. Он призван представить текущую информацию в такой форме, чтобы менеджменту было ясно, какие решения следует принимать на ее основе.
В 1924 г. У. Шухарт предложил свое решение. Руководителем его департамента был Р. Джонс, а непосредственным начальником - Дж. Эдварде, занявший впоследствии место Р. Джонса и ставший потом первым президентом Американского общества контроля качества. Вот как он вспоминал об этом (цитируется по [6]): «16 мая 1924 г. ...доктор Шухарт подготовил небольшую памятную записку размером всего в одну страницу. Около трети ее занимала простая диаграмма, которая сегодня известна всем нам как схема контрольной карты. Та диаграмма и текст к ней заключали в себе все существенные принципы и выводы, составляющие то, что известно нам теперь как процесс управления качеством». В работе [7] воспроизведен полный текст этого исторического документа, который один из авторов (Ю.А.) перевел на русский язык и фрагмент которого приводится в [8].
Заметки, о которых упоминал У. Шухарт, были опубликованы на следующий год [9], и мир узнал о существовании контрольных карт, названных впоследствии контрольными картами Шухарта.
Контрольные карты и стали по мысли У. Шухарта, диагностическим инструментом, предназначенным для различения процессов с общими и специальными причинами вариаций. В знаменитой книге У. Шухарта [10] была описана теория контрольных карт. Ничто не предвещало трудностей на пути ее широкого внедрения в жизнь, но судьба распорядилась иначе. И нам кажется важным выяснить, почему.
Детерминированность и случайность
Статистическое мышление, несомненно, одно из важнейших изобретений XX в. Тем более удивительно, что оно вот уже более 75 лет остается практически незамеченным большинством человечества, и очень редко применяется в практике современного менеджмента.
Однако в повседневной жизни мы часто пользуемся статистическим мышлением, не подозревая об этом. Ведь суть этой концепции можно сформулировать, в том числе, и так: принимайте решения не на основе точечных значений, а с учетом разброса параметров процессов. А теперь задумаемся: кто из нас, например, едет в аэропорт точно к моменту вылета, не посчитав, насколько раньше надо выехать, чтобы иметь нормальный запас времени? Число таких примеров практически бесконечно [II], поэтому нет смысла на них останавливаться.
Итак, статистическое мышление, т. е. способ принятия решений с учетом вариабельности процессов, - это то, чем мы пользуемся в повседневной жизни (гносеологические и физические корни статистического мышления известны из школьных и вузовских учебников). Но одновременно мы не только не замечаем этого понятия и не формулируем эту концепцию в явном виде, но и не используем ее возможности там, где это важнее всего, а именно, при анализе, оценке и совершенствовании всех видов процессов в организациях всех видов.
Почему? Ответ предстоит искать ни много ни мало в том, как устроен мир, в котором мы живем. Можно начать с кончины той парадигмы, которую часто называют лапласовским детерминизмом. Великий французский математик Пьер Симон Лаплас (1749-1827) считал, что законы природы строго детерминированы и предсказуемы: если бы существовал разум, который мог бы охватить все связи между всеми объектами Вселенной, то он мог бы рассчитать положения и скорости всех объектов в любое время в прошлом, настоящем или будущем [12, 13].
Не менее великий, и тоже французский, математик Анри Пуанкаре (1854-1912) показал, что сколь угодно малые неопределенности начального состояния системы могут со временем усиливаться, и предсказание отдаленного будущего становится в принципе невозможным [13]. Таким образом, детерминизм конца XVIII - начала XIX вв. в самом начале XX в. сменился пониманием того, что мировые законы носят, видимо, вероятностный характер. Однако это понимание охватило только часть научного сообщества. Другими словами, оно не проникло из области физико-математических наук в обыденное сознание, причем не только в начале XX в., но как мы увидим далее, и в начале XXI в. Между тем в начале XX в. не только в математике, но и в физике произошло много событий, показавших несостоятельность старой механистической парадигмы, основанной на законах механики И. Ньютона. Сначала А. Эйнштейн показал, что законы Ньютона верны лишь приближенно для медленно движущихся не очень больших тел и на не очень больших расстояниях. Затем В. Гейзенберг и Э. Шредингер создали квантовую механику, после чего оказалось, что в микромире в принципе работают только вероятностные законы. Последующее развитие науки усугубило ситуацию: оказалось, что случайность в поведении систем может быть и не связана ни с большим числом компонент, ни с невидимыми воздействиями - она носит принципиальный характер, и от нее нельзя избавиться, собирая больше информации. Порождаемую таким образом случайность стали называть хаосом [13].
Существование хаоса бросило вызов традиционным научным методам, считавшим, что для изучения системы ее надо разбить на части и изучать каждую часть по отдельности. Существование хаоса показало, что поведение нелинейной системы не выводится из поведения ее частей. Это означает, что, например, имея полную схему нервной системы организма, мы не можем на ее основе сделать вывод, как будет себя вести этот организм в тех или иных условиях. Аналогично, имея полную функциональную схему построения организации, мы не можем предсказать ее реакцию на те или иные изменения внешних условий.
Но и это новое знание не стало тем, что принято называть здравым смыслом. Почему так происходит? Этот вопрос довольно подробно обсуждал Э. Борель (1871-1956) в книге [14]. Он пришел к выводу, который, по-видимому, остается справедливым и для нашего времени: статистические законы природы, т. е. законы, не позволяющие предвидеть единичный результат какого-то процесса, однако позволяющие довольно точно предвидеть результаты, относящиеся к совокупности событий, не представляются человеческому разуму такими же очевидными, как законы детерминированные. Скорее всего, это связано в первую очередь с процессом воспитания и обучения человека с первых дней его жизни. Мы растем в условиях детерминированности3 нашего повседневного опыта и молчаливо предполагаем, что так же устроены и все прочие процессы в окружающей нас жизни. То, что, повзрослев, мы ежедневно сталкиваемся со случайностью результатов многих окружающих нас процессов [15], не избавляет большинство людей от заложенного в детстве детерминизма. Известный пропагандист шухартовского подхода к совершенствованию процессов Д. Уилер в 1996 г. опубликовал в журнале «Quality Digest» статью под названием: «Два плюс два равно четырем только в среднем» [16]. В ней подчеркивается, что именно на уроках арифметики в начальной школе (хотя и не только там) закладывается то догматическое и безапелляционное мышление, которое мешает нам потом в реальной жизни. Да что говорить, даже сам А. Эйнштейн, сыгравший существенную роль в статистической революции XX в., не смог отказаться от детерминистических взглядов, что ярко отразилось в его знаменитой дискуссии с Н. Бором [17]. Очевидно, что большую роль в исправлении этой ситуации могло бы сыграть обучение статистическому мышлению в школе и институте, т. е. пониманию статистического характера законов природы и умению принимать на этой основе разумные решения. К сожалению, этого не происходит. Тот набор формул и примеров, что изучается в школах и институтах под названием «основы теории вероятностей и математической статистики», как правило, способен лишь отбить желание познакомиться с данным предметом поглубже. И хотя статистика как метод научного исследования все-таки проникает в жизнь в самых разных ее проявлениях все глубже [15], она по-прежнему страшно далека от народа.
Открытие У. Шухарта: признание
Между тем почти одновременно с революцией в физике, вызванной появлением квантовой механики, произошла, может быть, не менее важная революция в подходе к процессам материального производства, основоположником которой и стал У. Шухарт. По сути, он, соединив статистику, технологию и экономику, создал, видимо, первую в истории человечества теорию управления процессами материального производства, которую сам У. Шухарт скромно назвал «Экономичный контроль производимой продукции» [II].
Одна из причин того, что эта революция осталась незамеченной, состоит в том, что наука, в которой У. Шухарт совершил революцию, а именно менеджмент, находилась в зачаточном состоянии. Фактически У. Шухарт задолго до того, как менеджмент стал изучаемой в университетах научной дисциплиной (где-то в середине XX в.), понял, что совершенствование процессов связано с уменьшением их вариабельности, и, более того, дал человечеству способ борьбы с ней.
Но дело не только в этом. Другая причина того, что идеи У. Шухарта оставались практически незамеченными, - недопонимание всей глубины его теории. У. Шухарт с самого начала трактовал «статистический контроль» как симбиоз трех концепций, «а именно как состояние, как процесс и как суждение. Состояние статистического контроля - это идеальная цель; статистический контроль как процесс - это средство достижения цели; что касается контроля, то должно существовать суждение в виде вероятностного вывода относительно того, достигнуто ли это состояние» [18, с. 43] (курсив У. Шухарта). При этом У. Шухарт много раз подчеркивает, что собственно статистические методы - не более чем инструмент, требуемый для достижения главной цели - состояния статистической управляемости, т. е. состояния отсутствия специальных причин вариаций. Из трех вышеописанных этапов только один связан с математической статистикой. Остальные требуют лишь понимания подхода в целом и знания конкретного процесса. Поскольку один из этапов требует хотя бы минимального представления о методах математической статистики, то внедрением и пропагандой статистического контроля качества занялись, преимущественно, статистики. Ясно, что они в основном стали направлять свои усилия на то, что знали сами, - собственно статистические методы, не уделяя должного внимания основным этапам подхода: целеполаганию и принятию решений.
Наконец, еще одна причина неприятия миром открытия У. Шухарта состоит в том, что развитие общества в XX в. сначала пошло по пути господства рынка изготовителя4, а в тех условиях, каким отвечал этот рынок в первой половине прошлого века, изготовителям оказалось удобнее действовать иначе при обеспечении качества продукции, а именно с помощью выборочного контроля качества (основоположники которого Г. Додж и Г. Ромиг работали в той же Bell Laboratories, что и У. Шухарт). Интересно, что Дж. Джуран, который работал в те годы в Хоторне, на заводе «Вестерн Электрик», тесно связанном с Bell Laboratories, оставил воспоминания об этом периоде, сделанные с другой точки зрения [20]. Дж. Джуран поступил на работу в 1924 г., а в конце 1925 г. шеф У. Шухарта, д-р Р. Джонс, предложил шефу Дж. Джурана, У. Робертсону, провести совместные исследования по трем направлениям: выборочные методы и их вероятностное обоснование, новоиспеченные контрольные карты и рейтинг качества производственной продукции. Предложение было принято, и работа началась. Со стороны Bell Laboratories в команду, как упоминает Дж. Джуран, входили известные нам Дж. Эдварде, У. Шухарт, Г. Додж и др. Причем интеллектуальным лидером команды Дж. Джуран называет Дональда Кварлеза, сделавшего впоследствии блестящую карьеру в промышленности и в правительстве США, где он занимал пост исполнительного секретаря (т. е. министра) Министерства вооружений. Конечно, работы У. Шухарта велись не на пустом месте, они вписаны в широкий исторический контекст, что отмечено в интересной публикации [21].
Только в конце 80-х - начале 90-х годов XX в., когда обострилась конкуренция, резко сократился жизненный цикл большинства видов продукции и индустриальный мир перешел к рынку потребителя, человечество стало возвращаться к идеям У. Шухарта, которые к тому времени дополнил и развил другой выдающийся специалист в области качества - Э. Деминг. Этому процессу способствовало накопление реального опыта вариабельности процессов, который в широких масштабах появился только в середине 50-х годов во времена расцвета так называемого массового производства. Этот опыт показал неэффективность борьбы за качество с помощью системы допусков, т. е. сам ход развития общества продиктовал возврат к идеям У. Шухарта как к методологии совершенствования процессов производства. До этого, т. е. пока не было практического опыта каждодневного столкновения с изменчивой реальностью, концепция вариабельности, так же, как, впрочем, и концепция качества в широком смысле, просто не входила в систему ключевых ценностей менеджеров [22].
1 Далее мы пользуемся термином вариабельность, поскольку он де-факто распространен в литературе.
2 У этого соотношения сложная и длинная судьба. Дж. Джуран отталкивался первоначально от работ В. Парето, который полагал, что соотношение 80:20 приближенно отражает некий закон природы. Например, 80% денежных средств государства сосредоточены примерно у 20% населения. Применяя этот принцип к дефектам в промышленности, Дж. Джуран обнаружил, что в этой области отношение еще более выражено, поэтому он пришел к 85:15 как к более подходящему значению. Затем, однако, Дж. Джуран понял, что был несправедлив к американскому математику М. Лоренцу, который предложил именно такую конструкцию. Но было уже поздно: исходная публикация Дж. Джурана уже завоевала сердца читателей. В своих более поздних работах, например [4, 5], он избегал количественных выражений, а вместо этого говорил о «решающем меньшинстве и тривиальном большинстве».
3 В силу второго закона термодинамики эта детерминированность - просто проявление высшей степени малой вероятности большинства неординарных событий (см. [14]).
4 Вспомним знаменитую формулу Г. Форда «Потребитель вправе иметь автомобиль любого цвета, если этот цвет черный [19, с. 65]», которая появилась примерно тогда же, когда У. Шухарт создал контрольную карту.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Нив Г. Пространство доктора Деминга. В 2-х книгах. Кн. 1. - Тольятти: Городской общественный фонд «Развитие через качество», 1998. - 336 с.
2. Говард Д. Подход к улучшению управленческой деятельности // Информационный бюллетень Ассоциации Деминга. - 1995. - No 3. - С. 54-98.
3. Deming W.E. Tributes to Walter A. Shewhart. - Industrial Quality Control, 1967, Vol. 24,
#2 (August).
4. Juran J.M., Gryna F.M., Jr. Quality Planning and Analysis. From Product Development through Use. - 2nd ed., - New York at al.: McGraw-Hill Book Co., 1980. - 629 p.
5. Juran J.M. Juran on Leadership for Quality. An Executive Handbook. - New York: The Free Press; London: Collier Macmillan Publishers, 1989. - 376 p.
6. Golomski W.A. Walter A. Shewhart - a Man of Quality - His Work, Our Challenge. -Industrial Quality Control, 1967, Vol. 24, #2 (August).
7. Godfrey, B.A. The History and Evolution of Quality in AT&T // AT&T Technical Journal, 1986, Vol. 65, #2, p. 9-20.
8. Годфри Б.А. История и эволюция качества на ЭйТиТи // Курс на качество. - 1992.
- No 2. - С. 58-75. (Это перевод работы [7].)
9. Shewhart W. The Applications Statistics as an Aid in Maintaining Quality of a Manufactured Product // Journal of the American Statistical Association, 1925, Vol. 20, Dec., p. 546-548.
10. Shewhart, W. Economic Control of Quality of Manufactured Product. - Milwaukee, WI:
ASQ Quality Press, 1931, (reprint 1980). - 501 p.
11. Трайбус М. Вирусная теория менеджмента. - М.: ГП - Редакция журнала «Стандарты и качество», 1997. - 32 с.
12. Стройк Д.Я. Краткий очерк истории математики. - М.: Наука, 1984. - 287 с.
13. Кратчфилд Дж. П. и др. Хаос // В мире науки. - 1987. - No 2. - С. 16-28.
14. Борель Э. Случай. - Москва-Петроград: Гос. Изд-во, 1923. - 216 с.
15. Salsburg D. The lady tasting tea: how statistics revolutionized science in the twentieth century. - N.Y., W.H. Freeman and Co.', 2001. - 340 p.
16. Wheeler D.J. Two Plus Two is Only Equal to Four on the Average. - Quality Digest, 1996.
17. Бор Н. Атомная физика и человеческое познание. - М.: Издательство иностранной литературы, 1961. - 151 с.
18. Shewhart W.A. Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control. - N.Y., Dover Publications, Inc. 1939, (reprint 1986). - 163 p.
19. Форд Г. Моя жизнь, мои достижения. - М.: Финансы и статистика, 1924, (перепечатка 1989). - 206 с.
20. Juran J. М. Early SQC: A Historical Supplement // Quality Progress, 1997, September, P. 73-81.
21. Provost L.P., Norman C.L. Variation through the Ages // Quality Progress, 1990. -December. - P. 39-44.
22. Adier Yu., Shper V. SPC at the 21st century. - Proceedings of 44th European Quality Congress. - Vol. S. - Budapest, 2000. - P. 106-111.
Также на сайте:
Система качества по ИСО серии 9000. Взаимовыгодные отношения с поставщиком.
Система качества по ИСО серии 9000. Что значит ориентация на потребителя?
Новое на форуме
О проекте
quality.eup.ru - один из самых старых в рунете ресурсов, посвященных менеджменту качества во всем его разнообразии.
Нам более 7 лет, и все это время ресурс пополняется новыми и новыми материалами, почти ежедневно. Если вы ищете информацию о менеджменте вообще и управлении качеством в частности, скорее всего, вы найдете эту информацию здесь.
Кроме отличной и действительно большой подборки статей, действует живой форум по менеджменту качества.
Добавить в "Избранное"