Я прочитал статью «Как решать сложные проблемы», и увидел там сильную рамку для решения задач, но ее фокус на том, что уже проявилось. Да, можно использовать авторскую методику, и через пару месяцев увидеть, что проблема повторилась. В этой статье предлагаю посмотреть на решение сложных задач с иной стороны – проактивной, с помощью диверсионного анализа. Суть метода в том, чтобы просчитать то, что еще не случилось. Мои советы будут полезны тем управленцам, которые отвечают за проекты, где могут быть существенные последствия от не обнаруженных вовремя рисков.
Как работает диверсионный анализ
Нужно провести «диверсию» против вашего же решения или проекта. Это инструмент ТРИЗ, который, с одной стороны, помогает найти причину, не оставившую следа в фактах, с другой стороны – предсказать негативные события от решений до того, как они случатся.
Ключевой парадигмой диверсионного анализа является инверсия. Вместо того чтобы спрашивать «Что вызывает негативный эффект?» или «Почему происходит негативный эффект?», ставим вопрос в обратном порядке: «Как создать негативный эффект?» или «Как сломать систему?». Разберем работу этого подхода по пунктам.
1. Инверсия задачи вместо поиска причин
Чтобы решить проблему, необходимо собрать факты, но что делать, когда их недостаточно, чтобы выйти на коренную причину, даже используя метод «пять почему» или более продвинутый RCA? Как на этапе проектирования новой системы увидеть риски, мешающие достижению ее целей? Вместо вопроса «Почему это произошло?» или «Что может пойти не так?» задать перевернутый вопрос: «Как мы сами можем создать нежелательный эффект? Какие ресурсы системы позволяют реализовать этот нежелательный эффект?».
Приведу пример из личной практики. Клиент пожаловался на дефекты полиэтиленовых мешков возле запаянного шва. При этом во время отгрузки с предприятия мешки были целые, и в этот же период от других клиентов претензий не было. Мы инвертировали вопрос на «как сделать так, чтобы мешки рвались у клиента и не рвались на предприятии?». Провели функциональный анализ системы запайки мешков и выявили ошибку в настройке запаечной машины. Мешок с продуктом выходил запаянный и герметичный, но при входном контроле у клиента рвался. Почему только у одного клиента? Видимо, другие просто не делали тест на разрыв мешка с продуктом. Устранили ошибку в настройке, которая была в системе почти год после пуско-наладки. В итоге – контракт на несколько тысяч тонн продукции был сохранен без скидок на дефекты и выполнен полностью, а клиент после поставки пролонгировал договор.
Вывод: там, где фактов не хватает, диверсионный анализ генерирует гипотезы о скрытых механизмах. Затем их проверяем и выходим на настоящую причину быстрее, чем наблюдение за симптомами или исследование факторов, приведших к проблемам.
2. Правила и стимулы превращаются в ресурс для диверсии
Любое негласное правило или стимул может быть использовано как ресурс для создания вредного эффекта. Диверсионный анализ ищет такие ресурсы системно: время, пространство, информация, функциональность и т.д. Минимально полный перечень ресурсов для бизнеса в ТРИЗ содержит порядка 30 наименований ресурсов, которые могут быть рассмотрены для конкретной ситуации.
Вспомним пример с бригадой из статьи «Как решать сложные проблемы»:
- Ресурс времени: простой между сменами. Диверсионный анализ предлагает вопрос – как простой между сменами может создать проблему?
- Ресурс информации: знание реальных причин задержек. Вопрос – как знание реальных причин задержек приведет к еще большим задержкам? В ТРИЗ есть такой прием как усиление нежелательного эффекта, чтобы в итоге найти решение.
- Ресурс функциональности: способность бригады самоорганизоваться. Вопрос – как эта способность приведет к саботажу?
- Ресурс стимулирования. Вопрос: как поощрение за сокращение времени простоев может привести к еще большим простоям?
Диверсионный анализ не просто констатирует, что правило вредно. А показывает конкретную механику, как правило соединяется с ресурсом и порождает вредную функцию. Это дает руководителю не абстрактную рекомендацию «менять культуру», а точную карту – что надо сделать с ресурсом или условием, при котором ресурс становится оружием против системы. В итоге – не допустить этого.
3. Предсказание побочных эффектов или рисков
В статье «Как решать сложные проблемы» был описан кейс, где улучшение времени восстановления сервиса разрушило петлю обучения. Автор статьи честно признает: этого можно было избежать, если бы метрики были заданы заранее. Из этого возникает два вопроса:
- Как предусмотреть эту ситуацию заранее?
- Как узнать, какие именно метрики задать, чтобы не прозевать скрытую угрозу?
Диверсионный анализ прогнозирует – что именно сломается, в том числе применительно к метрикам. Как это работает:
- Берем планируемое решение, например, сократить среднее время восстановления сервиса с 2 часов до 30 минут.
- Задаем вопрос: «Как намеренно разрушить систему/оборудование при сокращении времени восстановления сервиса?».
- Имеем пул ответов: вместо полноценного восстановления функциональности системы «подшаманить» видимые дефекты, убрать фиксацию паттернов ошибок, не мотивировать персонал на повышение коэффициента технической готовности (КТГ) и/или коэффициента эксплуатационной готовности (КЭГ), не устанавливать коренные причины отказов, использовать аналоги вместо оригиналов. Ответов может быть множество – в зависимости от специфики системы.
- Далее исследуем – какими имеющимися ресурсами и условиями реализовать каждый из сценариев, и отсекаем те сценарии, где ресурсов недостаточно для его реализации.
Диверсионный анализ в этом случае не добавляет бюрократии. А подсвечивает негативные сценарии, которые реализуются рано или поздно, потому что в системе есть и ресурсы, и условия для реализации. В том числе, анализ помогает определить контрольные метрики прицельными (КТГ, КЭГ, показатель сохранности из статьи), а не страховочными «на всякий случай».
4. Проверка гипотезы на прочность до запуска
Эксперимент по проверке гипотезы показывает, работает ли решение в нормальных условиях, и одновременно не показывает – выдержит ли решение атаку особых обстоятельств, человеческой ошибки или злонамеренности, о которых не продумали на этапе создания решений. Диверсионный анализ может добавить к проверке «анти-эксперимент» – мысленную или имитационную попытку обрушить решение, используя его же собственные компоненты.
Например, вы решили запустить регулярные разборы потерь с бригадой. До начала эксперимента проведите анти-эксперимент: «Как сделать так, чтобы эти разборы превратились в фикцию и усилили недоверие?». Возможные сценарии: усложнить разбор, не давать обратную связь, давить авторитетом, искать виноватых, критиковать «безумные» идеи... Тогда к началу реального эксперимента получаем перечень стоп-условий – что в разборе делать запрещено всем, в том числе и руководителю. Это превращает руководителя из реактивного «решателя проблем» в архитектора, который проектирует систему с запасом прочности.
5. Проектирование устойчивости бизнеса
Диверсионный анализ расширяет горизонт решения проблемы, задает вопрос не только о том, что может пойти не так внутри системы, но и о том, как конкуренты или внешняя среда могут использовать ваше решение против вас же, и таким образом выводит мышление на уровень стратегических рисков. Например, как наше новое правило лояльности может быть атаковано, как изменение в цепочке поставок превратит наше сильное решение в уязвимость.
Приведу известный пример. Герберт Доу владел небольшой компанией в США, производящей бром. Продавал его по 36 центов за фунт. Предприятие завоевывало американский рынок, но при этом была негласная договоренность, что Доу не «идет» в Европу, а крупный немецкий концерн, продававший бром по 49 центов в Европе, не лезет в США. Прошло время, у Доу начались проблемы с бизнесом, и ему надо было расширяться, чтобы оставаться на плаву. Он начал продавать бром в Англии. Тогда немцы намекнули ему, что лучше свернуть экспорт, иначе будут последствия. Доу их проигнорировал. Вскоре на рынке США появился немецкий бром по цене 15 центов, что убивало весь бизнес Доу. Если бы немецкий концерн провел диверсионный анализ перед демпингом, например, задав вопрос «Как Доу может использовать наш дешевый бром против нас?», то ответ лежал бы на поверхности: «скупить и перепродать в Европу». Но анализ не был сделан и Доу победил немцев их же оружием.
Выводы
В решении сложных проблем диверсионный анализ надстраивает уровень стратегической безопасности, превращая методы решений из инструмента «ремонта» в инструмент «проектирования устойчивого будущего». Вместе они дают решение, которое остается сильным под давлением времени, людей и внешних обстоятельств.
Еще одно преимущество: мозгу банально легче придумать, как что-то сломать, чем объяснить – почему это сломалось. В этот момент креативность взлетает, решения приходят быстрее, ощущается прилив энергии. Не зря говорят: «Ломать – не строить».
Также читайте:
Закон Мёрфи
Всё, что может пойти не так, пойдёт не так.
Согласно этому принципу, если что-то плохое может произойти, то оно обязательно произойдёт. При этом из возможных неприятных ситуаций случится худшая.
Хорошо, что этот принцип стали использовать для конструктивных целей.
А ТРИЗ - это здорово!
На свете много угроз, внешних и внутренних.
Пара вопросов по тексту:
Предсказать события - совсем другой жанр. Человек с такими экстраординарными способностями может зайти на часок в казино и больше не волноваться о своих доходах. Или сделать несколько ставок против фаворитов.
Риск-менеджер проекта какими-то способами оценивает - например - шансы, что событие наступит, его важность, возможные последствия и влияние на параметры проекта, начиная с негативного.
Но для начала нужно составить хотя бы черновик обновляемого списка таких событий по категориям. В стандартах RM написано немало о том, как это делается.
Для сравнения, в системах ИБ список принимаемых во внимание угроз может быть очень длинным и постоянно .пополняемым.
В статье предлагается один из вариантов работы со сценариями "What-if" в указанном контексте.
По опыту автора: есть ли уверенность в том, что все важные угрозы будут заранее найдены предложенным способом, правильно проанализированы и предотвращены?
Немного неожиданно. Кто отвечает в этом случае за вопросы стратегической безопасности, и как формируется список применяемых концепций, методологий и инструментов?
Не представляю, как можно надстроить что-то выше стратегического уровня.
это упрощенная модель, где мсштаб компании бизнеса позволяет использрвать принцип каскадирования рисков.
тут я не знаю, ни разу не сталкивался.
Тоже поймал себя на мысли об этом. Подходы Альтшуллера весьма неплохи, как хороша была и логарифмическая линейка фон Брауна, на которой велись расчеты немецких ракет. Но сегодня у нас появились компьютеры.
В отношении шансов - они связаны с вероятностями, а вероятности мы можем получить тремя и только тремя способами (как минимум, в рамках текущего развития науки): 1) на основе актуарной статистики (прошлый опыт); 2) через байесовский вывод (формулы вероятности); 3) экспертные оценки. Других источников у риск-менеджера нет.
А сам риск-менеджмент - это отдельная дисциплина, область знаний и профессия. Ни о какой "диверсионности" там речь, конечно же, не идет. Если мы говорим о финансах - есть сертификаты FRM, если о производстве - стандарты ISO/COSO. Гадать с ТРИЗом в теории можно, но гораздо быстрее и продуктивнее использовать стандартный инструментарий оценки рисков. При этом применение специального софта позволяет сразу определить не только возможные исходы, но и границы их устойчивости.
Стандарты ISO и руководящие документы PRMIA. На местах компании разрабатывают и собственные адаптации общих практик.
спасибо, что то не сразу дошло.
Конечно. А еще были счеты, табуляторы, арифмометры, за ними калькуляторы, даже научные. Всё замечательно работает до сих пор, если уметь этим пользоваться. И многое приходится перепроверять.
Не смотрели, к слову, относительно недавний фильм "Hidden figures" ("Скрытые фигуры" в наших кабельных кинопакетах) Там хорошая документальная основа о начале космической эры, способах расчётов тех времён и людах, которые эти расчёты делали.
Вероятность тут, скорее, по названию. Зависит от фактора новизны в проекте. Если делается что-то в первый раз, то аналогии с прошлым в лучшем случае частичные - статистика отсутствует. Не случайно при анализе часто используются качественные, а не количественные оценки.
Плохо это или хорошо, пока экспертные оценки в сложных случаях - наше всё. Были бы эксперты. Всё намного хуже, когда речь идёт о недопустимых рисках.
Большая тема.
Говоря о будущем, всё можно обсуждать с какой-то желаемой точностью и/или уверенностью. Не более. ТРИЗ не виноват, для таких задач он не разрабатывался. Но какие-то его идеи могут использоваться при подготовке и обсуждении сценариев, почему нет. Полностью проблемы управления рисками в проекте он решить не может.
А те стандарты, методологии, инструментарий и вычислительные ресурсы, которые сегодня есть в распоряжении менеджеров проекта и риск-менеджеров, десятилетия тому назад были бы недостижимым идеалом.
Интересно мнение автора статьи.
Да, видел. Не сказать, чтобы понравился: телегу поставили перед лошадью, но как события, имевшие отношение к реальности, пойдет.
Зачастую стартовой точкой и являются экспертные оценки, даже если что-то уже наблюдалось в прошлом. Экспертиза здесь будет касаться того, насколько прошлый опыт может быть применен для решения актуальной задачи.
В части недопустимости рисков - мировая страховая статистика позволяет делать обоснованные прикидки (guesstimations) в отношении того, что считать недопустимым. Наиболее часто в этот сегмент попадают риски жизни человека. На практике мне встречались оценки 1:10000 в нефтегазе, но более редкие события не попадались.
ТРИЗ мне часто напоминает молоток в поисках гвоздя. Если добавить к молотку еще и активного евангелиста данного подхода - любую компанию можно превратить в изобретательский кружок.
Мне, все-таки, ближе более академический подход, в рамках которого задачи решаются штатными инструментами в первой итерации, а креативить начинают в случае неудовлетворительного результата. "Обнуляться" перед каждой задачей в рамках обычного течения процессов выходит и затратнее, и дольше, причем как для рабочих групп, так и для заказчика.
А в части полного решения вопросов риска - я думаю, что даже в теории это будет сложно достижимо. Практически имеет смысл просто сократить ошибку до некоторого уровня, на котором она будет покрываться риск-капиталом. Издержки затем можно переложить на покупателя как расходы на ведение бизнеса.
Именно так. Просто удешевление машинного времени радикально изменило характер и специфику работы.
Но именно упрощение процедур привело к обратному (и парадоксальному) эффекту: тщательность проработки расчетов зачастую оказывается ниже, чем в прежние времена. Я отмечаю падение наукоемкости в предлагаемых решениях за счет ее подмены численными методами. Как правило, это срабатывает, но в граничных ситуациях может сыграть "злую шутку". И двадцать разных сценариев, взятых без корреляций, не смоделируют "идеальный шторм".