APP下载

无边界的质量世界:全面系统融合质量

2020-01-10格里高利沃森

上海质量 2019年12期
关键词:边界测量世界

◆格里高利•沃森 / 文

编者按

12月5日,第3届世界质量论坛暨第13届上海国际质量研讨会在上海交通大学召开,国际质科院荣誉院士、前院长格里高利•沃森在开幕式举办了一场费根鲍姆讲座,题为“无边界的质量世界:全面系统融合质量”,描绘了在日趋复杂的世界,质量发展的一些基本原则和未来将会呈现的状态。本文根据现场翻译速记整理。

关于无边界的质量世界,有两种观点。一个来自于约瑟夫•M•朱兰—— 一位质量世界的智者、超过百岁的老人。他在美国和日本进行的一系列巡回演讲里提到,21世纪是质量的世纪。另一个主要来自于斯蒂芬•威廉•霍金——继牛顿和爱因斯坦之后杰出的宇宙学家和物理学家之一。他说,21世纪是一个复杂性的世纪。

确实,世界正变得越来越复杂,有时候我也在困惑,未来将会是什么样的。

如果从全面系统整合的角度看待世界的话,我们不仅能看到一个宏观的世界,还能看到一个微观的世界和体系。事实上,我们活在宏观和微观两个极端世界之间。我们一直在努力理解这个世界,想知道怎样才能跨越两种不同的世界,过上更好的生活。

我们到底能控制哪些事情呢?作为质量从业人员,我们关心的是控制的边界在哪里、怎样才能更好地控制、控制到什么程度更合适。控制确实有一个限度,基于我们对测量的认识、测量的能力,以及作为人类对世界的深刻认知——它们能够让每个人过上更好的生活。

这些生活的边界也定义了一个高效的生产性工作系统。如何更好地改善生产性的工作系统呢?这样的系统由四大要素组成:一是受到生产软件和硬件支持的生产机制;二是系统设计和执行中的人为因素;三是知识库中用于操作系统的信息,包括系统运行所需要的人员技能和能力信息;四是系统活动中收集的数据,描述了系统如何通过其活动顺序和反馈循环来进行操作,以使系统保持在受控状态。

阿曼德•费根鲍姆博士在阿联酋迪拜庆祝自己的90寿辰

是什么在定义这些边界,以及我们今天的生活状况呢?

首先我们需要有一个概率的基础。“概率超出了证据的边界。”美国物理学家珀西•布里奇曼在《现代物理学的逻辑》一书中提到,根据过去决定未来的细节,这种习惯根深蒂固,由于缺少直接的实验支持,所以不得不根据概率给出一个相对有意义的结论。

“我们的知识受到测量的限制。”是爱因斯坦的同代人,他对概率的研究非常重要,甚至和相对论息息相关。他提出,过去几个世纪,人类一直在扩充自身的知识。知识在不断更新,测量技术也在不断进步,使我们能够更好地通过改进对物质和光的测量来扩大对宇宙的了解。不断扩展的测量能力让人类的知识系统不断积累丰富。知识的边缘,是已知和未知的交界处,而已知部分会被“噪音”干扰,它们扭曲了我们对已知的认知,模糊了知识的清晰度,使我们无法清晰地了解所处的世界和所处的状态。“噪音”之外,是可以通过模式从已知空间预测未知空间的概率。概率的世界里不再是测量,而是一些预测,是我们从数据中看到的一些规律,以及从这些规律中找到的结论。只有在可测量的信号和“噪音”边界之内,才是我们可以控制的部分,人才能开发出对系统的控制。在那之外,我们的知识系统并不完善。

如何理解这种动态的环境?我们的知识转变成为一种概率,很多东西无法确定,而只能说有可能发生。人类在这样的世界里如何前行呢?玛格丽特•惠特尼是一位非常有名的女性作家,她在《领导力和新科学》中提到,我们生活在一个充满活力、不断发展、富于创造的世界中,我们的生命就是在不断地试验探索中寻找新的可能性,找到新的组合。并非只是为了生存,而是在摆弄、鼓捣各种新的可能中不断进步。在我看来,这是一个非常重要的领悟。

世界充满了变数,会给人类社会带来启示或帮助呢?系统通过有目的的行为产生价值。自然界会控制复杂度,比如蚂蚁为了通过某种障碍物,会利用自己的身体,手脚并连搭起一座蚂蚁桥(图1)。所以,我们要研究、要向大自然学习。丰田的人工智能研究,就是利用从蚂蚁那里学来的东西,包括如何更好地进行合作、建立传感系统把人脑连接起来等。

经济学家约瑟夫•熊彼特最有名的理论是颠覆性创造。他认为,“成功取决于直觉,取决于事后证明是正确的,但当时是无法确定的”。也就是说,有些东西是依据本能建立起来的,其实当时并没有真正想明白。测试新的可能性是知识扩展的一种方式,也就是创新。在他看来,有时必不可少的第一步是把原有的体系抛在脑后,第二步就是要拥抱各种可能性。这种创造性的颠覆,或者说对过去的创造性破坏,其实是创新的一个前提。所以我们必须要有意识、有计划地放弃过去,以便拥抱未来。

图1

斯蒂芬·霍金 物理学家(1942-2018)

约瑟夫·朱兰(1904-2008)

爱德华兹·戴明(1900-1993年)

玛格丽特·惠特尼作家 (1944年-)

阿尔伯特·爱因斯坦科学家、物理学家(1879-1955)

赫伯尔特·西蒙 心理学家-诺贝尔经济学奖 (1916-2001)

珀西·布里奇曼 物理学家 (1892-1961)

约瑟夫·熊彼特 经济学家 (1883-1950)

没有什么比显而易见更危险。有时候,常识并不正确,会给我们带来阻碍和扭曲。

物联网其实是一种社会技术系统,不仅人、机器参与其中,而且各种信息、数据也参与其中。在这样一个技术世界里,他们之间如何互动?质量可以被设计吗?可以追求美好而避免不良吗?

我的讲座是以费根鲍姆的名字命名。他认为,质量是一个完整的系统:生产流程将客户与供应商联系起来;从一线员工到高管的所有员工要参与其中;连接运营、财务、技术、社会等层面的所有职能、学科和区域……质量既是一个综合体系,也是一种强调差异化、与众不同的表达。如何打造面向未来的质量系统呢?我们必须要有设计思维,把员工、创新、过程、机器、技术、交流、理念等诸多要素拼合起来,使之能够自己学习、自我整合,最终才能形成我们所期望的质量,从而让我们知道什么是好的,什么是不好的。

物理学家沃尔特•舒瓦特说,控制状态是我们可能会走向的极限,如果不改变流程的主要部分,那就需要新的材料和新的设计对过去的东西加以替代。在限制范围内建立控制,以便消除“噪音”并增强“信号”,有时需要重新设计构建,有时需要技术优化升级,有时需要改变材料,就好像现在一些自动化工厂可以应用纳米科技自动更换所需要的材料一样。过去,我们应用平均的统计方法来减少样本中的变量、抑制“噪音”的影响,但平均数据中类似的干扰仍然存在、影响依旧,并且随着样本的累积堆加会愈加明显,因此需要花费很长时间解决问题。我们必须改进数据收集的方式,减少或消除对采样的需求,同时改进测量方法,这样才能获得科学准确、系统全面的知识。

图2

控制图的价值在哪里?上下两条极低可能性的边界,当中是一个可信任区间,也是我们真正能够测量、能够控制的地方(图2)。随着测量越来越接近设备功能的性能极限,测量不确定性也会增加。观测值越接近此极限,受“噪音”影响的测量(以信噪比衡量)越多。在设备性能的极限之外,我们只能进行基于概率的预测。随着测量变得稳定,则可以做出更好的未来性能预测。

如果数据不良或有瑕疵,代价就是知识的幻象。也就是说,根据测量数据获取的知识,我们以为是正确的,实际上却是错误的,导致我们的整个思维失去基石,也出现错误。没有科学、正确的知识,管理系统就不可能正常运行(Kanri);工作思维受到损害(Genri);工作架构产生混乱甚至消失(Seiri);造成浪费和不平衡(Muri);无法确保工作纪律等(Muda)。

所以戴明说,质量是客观的测量,而测量是应客户要求进行的。他还说:渊博的知识都要基于数据,如果你不能描述自己在过程中正在做的工作,那么你就不会知道自己正在做什么;没有数据的话,你仅仅是一个有想法的人;我们信任上帝,但是所有的东西都必须通过数据加以说明;我们要管理原因,而不是结果。

渊博的知识是没有边界的。在一个相互连接、系统互通的世界,如果要继续前进,必须拥有全能视角,对系统进行整体设计。戴明说,不管我们做什么,我们都要知道将会发生什么。我们要根据现有的情况预测可能出现的结果,要具备预见性和洞察力,然后建立起可能性的场景。

电影《星球大战》里尤达大师说,绝地武士很难见到,未来永远处在运动之中。既然未来充满各种可能性,我们就需要知道怎么样和各种可能性打交道。边界的消失不会限制质量的发展,新技术的快速发展、全球人口的增加、法律政策的变化等都不会影响质量的提升。质量工作者通过不断创新、应对各种挑战,让未来成为可能。如果质量工作者懂得创新,那么质量就没有边界。

我们必须依赖数据探究可能的未来,同时受限于关键假设。关键假设是在现实世界中要取得成功所必须具备的事实或特征。在展开实践时,它们必须是正确的,才能确保成功。“宗旨不变”原则仅在关键假设也保持不变时才有效。如果关键假设改变了,就必须改变组织的目标并扩大其参与范围,这对组织来说是管理上的当务之急,以便组织可以在扩展的新边界内继续高效和经济地运作。

过去,现有90%的知识是不存在的,这是数字化时代带来的快速转变。现代知识总量的变化非常大,但知识背后的真理并没有多大变化。海量数据所能告诉我们的,已不能满足我们的所需所求,所以必须在复杂性和创新设计方面保持一种平衡。世界越来越复杂,要想无序变得有序,需要我们用系统思考的方式进行创新工程。

赫尔伯特•西蒙是一位经济学领域的诺贝尔获得者,他提出了行为经济学理论。信息质量包括四个方面:一是信息完整性,指数据必须合理;二是信息强度,指获得尽可能多的信息;三是信息整合,指采用不同视角,结合不同方法,综合考虑信息;四是信息洞察力,指通过信息尽可能了解更多东西,洞悉未来到底是什么样的。

未来的决策者需要具备三种特点:一是知识渊博、能力卓越,并拥有称职的顾问;二是能够阅读并理解复杂的图形和问题,懂得离散算法、仿真数据等,很多技术将会成为质量发展的主流工具;三是能够质疑假设和数据。

约瑟夫•熊彼特说:“我们总是计划太多,思考太多。”为质量设计未来,需要系统方法,需要思考、创新、实践。

猜你喜欢

边界测量世界
拓展阅读的边界
探索太阳系的边界
意大利边界穿越之家
把握四个“三” 测量变简单
滑动摩擦力的测量和计算
论中立的帮助行为之可罚边界
滑动摩擦力的测量与计算
我爱你和世界一样大
彩世界
奇妙有趣的数世界