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第四章 实践演练场（第2页）

但是，一年多以后，“采摘低垂果子”的后遗症暴露出来了，提升质量的工作出现了一些意想不到的新问题，组织某方面的改善为其他方面带来了麻烦。上游部门由于质量导向的内部顾客提出了新要求，因而陷入困境。这样，意料之外的财务开支和社会成本出现了，部门之间开始指责对方拆台。

这时候，领导层可发挥协调作用。由于有更广阔的视野，领导们会运用系统思考的工具使提升质量的工作持续发展。找到一些关键的目标（目的、目标、结果）后，在开始一年半的时间里专攻这些目标，这样就会得到广泛、持久的正面效应。

进行系统思考和行动的团队不应只有管理指导委员会。实际上，每个工作团队在启动自己的流程改造项目时，都应当问自己：这个项目将影响哪些人？怎样使他们参与进来？假设我们成功了，会有哪些意想不到的反应？在行动之前就周密计划如何全面整合整个企业的质量工作，将更有可能使质量融入到企业文化中。

原因6：高层缺乏转型领导力技能

在我们接手的案例中，这是一个普遍问题。多数高层领导了解的变革管理和领导技能只与定向的、清晰界定的变革有关，而不能适用于质量运动所要求的大规模组织转型的变革。因此，作为一个追求组织质量的企业高层领导，应该在以下方面作好准备：

■改变个人风格：持续的质量运动将彻底改变员工，尤其是领导们对工作和生活的思考方法。你慢慢会注意到，你是如何浪费自己和他人的时间，以及组织的资源的。往常你可对某些愚蠢的政策和程序熟视无睹，但现在，你觉得必须纠正它们。作为质量运动的领导，你同员工、客户、供应商以及其他与组织成败休戚相关的人的关系也会发生改变。你可通过反馈，了解他们对你提供服务的评价。你会关注他们如何议论，因为你知道这将影响整个企业的绩效。你会成为顾问和导师，你的动机来自对工作的热爱，对同事的尊重，和对企业长盛不衰的热切期望。

其他人同样因为感受到自身变化而向你寻求指导。经理和员工可能在职业生涯中第一次参与影响自己工作的决策过程，事先往往没有准备这对情感和自尊方面会有什么影响。他们会对可测量的结果承担明确的责任。他们会设计自己的工作流程，以提高工作的效率和效益。他们把你看做合作伙伴，也希望你以同等的伙伴情谊对待他们。

■重新设定培训和团队训练的方向：有的管理者认为，通过员工培训和团队训练就可以进入质量文化：“送他们到外面参加几次半天的研讨会，他们就自己知道该怎么开始了。”但员工培训和团队训练只有伴随着持续、系统的工作方式的变革，才能真正发挥作用。如果质量工作是作为日常工作的一部分给员工的，他们可能会更容易接受。华而不实的计划和精心炮制的演讲并不一定有用。身为领导人，你最好从小处着手，听听员工们对工作流程的意见。开始时可以让公司每个人都从自己的视角，观察质量低劣会带来多少成本，以及公司如何管理资源。抽出时间听听哪些可行，哪些不可行，并反思这些意味着什么，可能有什么系统根源。要依据这样的洞察和理解来选择如何培训员工。

■保证经常亲自参与：一些高管认为在参与制订了初步计划之后，就可以撤出了。其他的事可以授权给下一级技术主管或具体部门，如人力资源部。但是，如果没有有效的领导力，任何变革都注定会失败。一般来说，员工总是把最大的精力投入到领导关心的工作上。你退出之后，用不了多久其他人也就会跟着这样做。“你看，现在领导对流程改造感兴趣，我们还是干那个吧。”

■要有耐心，出成果往往有时间延迟。你也许要等三年、五年或更长的时间，才能向董事会或老板报告说：“我们提高质量的努力已经取得了积极的系统性成果。我们的员工都全力以赴参加了这项工作，效果也正在显现出来。”要学会两手抓，日常的应急措施和长远的系统变革并举。不能停下正常的工作去专抓质量学习，也不能等到工作滞后时才想起质量变革。可以从召开跨部门、跨层级的深度汇谈会议入手，汇谈要聚焦在以下问题上：起步阶段会有哪些富有挑战性又有实效的措施？用什么样的步骤实施？如何对工作的效果进行评估？这个基础性（也是反复要做）的工作是值得投入大量时间和精力的。

原因7：无法集体学习

没有集体学习是无法持续提高的，调查一下在公司里妨碍学习实践的组织障碍，请思考下列问题：

■认知问题：为什么我们会忽略或时常拒绝与我们的模式或期望不一致的数据资料？什么时候我们开始对顾客的真正需求以及业界动态漠不关心？

■理解意义：如何培养组织对得到的数据资料的理解力？如何使组织从意外收集的数据中获取知识？如何拓展我们的思考能力？

■转化成有效行动：组织如何形成真实的战略策略？如何建立最佳实践的理论和判断正确做法的知识？

如果大家能分享对组织模式的认识，即企业如何把资源和能量转变为产品和服务，产品又如何满足顾客的需求，那么这种共识就会加强集体的学习实践。

质量运动的经验教训

即使在今天，质量运动对于挖掘组织潜力的作用仍然是无可替代的。它自然引导人们关注整个系统，包括软件和硬件，也关注集体学习和行动，以及大家对改善系统的愿望。失败的原因是组织对质量运动的期望太高，而付出太少。高质量的组织离不开集体学习。学习型组织也面临同样的压力。如果有志要建设学习型组织，就一定要汲取质量管理工作失败的经验教训，以免重蹈覆辙。

2.跳出迷信测量的陷阱——福特公司提高质量的案例

爱德华·贝克

1987～1992年，贝克在福特汽车公司负责质量管理战略和运营支持工作。他参加了麻省理工学院的学习计划，并且长期担任爱德华·戴明博士举办的管理研讨班的助手和讲师。

在20世纪80年代，提高质量的努力在福特公司取得了成功。成功的证据包括客户对产品的抱怨（“这车出毛病了”）明显下降，而满意度（“车跑得不错”）大大提高。员工的参与更加积极；质量文化已经由从事后调查缺陷，转变为通过流程改善来防止缺陷发生。公司高层对此非常满意，同时也坚定了对于提高质量的信心。但是，这个项目同时也在公司发展中埋下隐患，破坏了我们所付出的努力。

问题出在对于数据的过分依赖。因为测量和统计分析使福特公司在产品和流程各方面都有了明显改善，所以决策层理所当然地认为应该加强量化管理。他们认为，量化管理是全面质量管理的精髓。按照福特公司这种传统的管理理念，管理层很自然地要求看到生产线上的质量成果报告。“我们的质量运动进展如何？”这是一个合乎情理的问题。但是要回答这个问题，就要把基层的统计数据层层上传，最后形成一个综合的数字。而这种做法却是弊大于利。它扭曲了管理层对实际工作进展情况的认识，也人为地增加了成本。

要了解其中的原因，首先必须明白：根据最佳的质量管理策略，测量结果应该由收集数据的人来运用。而汽车生产厂包含机械维护、金属冲压、塑料成型、生产工艺、玻璃成型等如此众多的生产流程，这使我们无法从总公司或分公司办公室统一制定各种规定。即使一个传动系统可能也有多达8000个性能指标需要测定，这些数据写在纸上摊开来可以铺满300万英尺的厂房地面。一个生产小组一般只进行一些实用数据的跟踪测量，这些数据以能帮助他们掌握基本情况为限，不能太多。我们不能指定应该跟踪哪些数据。我们只传授一般性技巧，而由具体工作人员通过思考，结合专业知识和一般原理，得出哪些数据适合他们的生产流程。

陷阱之一：统计的误导作用

当分公司的管理层向下属工厂要求更多的数据时，一些灾难性的事情随之发生了。首先，工厂员工现在必须向经理报告额外要求的数据，这些数据主要是一些具体质量性能指标的变化，因为这样才能和工程师当初具体设定的指标进行比较。因此，管理层看到指标上升了就非常满意。但很不幸的是，这些数字对于减少偏差、排除瑕疵却没有任何意义。

数10亿比特的数据输进了公司的计算机，但都是无意义的开支和精力的耗费，刚好与质量管理的努力相悖。分公司质量工作办公室的分析师将各流程分别报上来的这些数据进行综合，最后获得各工厂的平均值，然后再汇总成分公司的报告。这样，分公司的经理们就如同对待财务数据一样，运用这些质量数据来比较质量工作绩效（自己的厂或供应商的厂）。如果本季度某厂的“分数”太低，工厂的经理必须解释原因。实际上这就从实际的质量改善，转变为如何使本厂的数据比其他厂更好看一些的游戏。而且，因为这些数据被用来衡量各厂的水平，员工们就担心数据会成为惩罚他们的依据（不管这种认识合理与否，许多人相信事实就是如此）。放松质量规格要求和减少偏差缺陷一样也可以改善数据，实际上这就鼓励员工们投机取巧。放松规格要求等于把次品纳入正常产品范围。

据我所知，这种情况在福特之外也很普遍。我在一次产业会议上提及这个话题，许多人都有同感，他们说：“太对了，你是第一个谈到这个复杂情况的专家。追求质量的新方法应当使过程更简单，而不是增加一堆繁重的杂务。”我坚信，如果不改进传统的信息传递和控制流程，公司领导想通过强调质量来降低成本，或扩大市场来提高利润，他们都会一无所获。

出路：上层的测量

当质量工作进入第8年时，这个难题在福特公司有了解决方案。关键是找到在高层进行系统改善工作的测量指标，包括销售量、库存变化、设备安装成本、产品保修成本、员工缺席率和意外事故等。可能需要多年的持续经营，包括举办各种系统思考和变革理论的研讨班，变革才能有成效。但高层管理人员首先能认识到自己系统中的动力模式和时间关联之后，就能对一般系统有更好的理解，这样就会对一线员工的工作产生较好的影响。

我们的切入点是那些已经了解一线的质量问题，但还未把质量原理用于自身工作的高管。我认识一些分公司的主管，当他们深入到工厂时，他们能立即辨认出谁正在犯戴明博士所说的“不当干扰”（tampering）错误，即把一些生产统计中随机的波动错误地归结为某个具体原因，在不恰当的时候调整了设备，从而使事态恶化。因为这些经理人了解统计偏差，所以不会让工厂提供不切实际的数字。但是，当他们回到总部办公室，一切都忘得干干净净。他们会异想天开，要知道为什么上个月销售量下滑或库存成本上升，以及这都是谁的责任。当压力落到他们头上的时候，他们往往就不再审时度势，全盘考虑，反而会头痛医头，脚痛医脚，紧盯眼前需要立即解决的问题。有时还会牺牲一些替罪羊。

但在过去几年中，管理层一直在努力求变。比如，在前一段时间公司CEO或其他高层决策者，会研究每季度保修成本的数据，即公司支付给经销商用于修理顾客汽车的费用。当把这些数据按时间变化生成一个曲线时，决策层能看清楚随着时间推移的变化趋势，同时能把公司内部和外部的其他因素联系起来。这不仅有助于他们运用测量指标来管理整个系统，而且能让他们看清可测量的因素与不可衡量但却必须管理的因素之间的关系。

陷阱之二：不可测量的东西

第二个统计的陷阱是：注意力聚焦在测量上。但最重要的管理问题（据估计约97%的重要决策）根本不会在统计中显示出来。管理层没有这样的数据。以下就是一些例子：

■公众对于某个设计的认可度（早期市场调查预言：消费者不喜欢福特公司1983年推出的气体动力学“软糖豆”（jelly-bean）型轿车，但它实际上却十分畅销）。

■内在动机、合作意识以及其他影响结果的人为因素。

■公司发明和创新关键新产品的能力。

■市场拓展的潜力。

■教育和培训的益处。

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