Доказательный менеджмент

Хорошие ошибки То есть, у нас есть хорошие и плохие ошибки. На мой взгляд, критерием как мы можем отличить «хорошую» ошибку от «плохой» являются два вопроса: 1. получим ли мы новое знание от этой ошибки 2. может ли ошибка принести значительный ущерб Значительный — больше чем мы планируем потерять. По тому как процессы работают с отклонениям их можно расположить между двумя полюсами: 1. процессы, где отклонение приведет к значительной неудаче, катастрофе или аварии. Это обслуживание и управление самолетами, работа атомных электростанций, содержание опасных вирусов, управление машинами, массовое производство и тому подобные процессы. 2. процессы, где вариативность можно и нужно наращивать. Творчество, создание кинофильмов, поиск новых сплавов и/или материалов, разработка новых идей, поиск новых вирусов или молекул лекарства и так далее. Если мы хотим получить что-то новое — то надо начать делать неожиданные вещи. Понятно, что не надо хаотично дергать руль автомобиля, но попробовать новый варианты доехать до работы или с работы или попробовать новую кухню — хороший вариант. То есть, в ряде процессов нам надо наращивать вариативность или количество разнообразных ошибок. Можно запланировать систему, которая будет искать эти «полезные ошибки». Равно как Талеб предложил построить антихрупкую систему, которая за счет ошибок становится прочнее, точно также можно и настроить систему, которая будет искать эти новые возможности, и в том числе за счет ошибок — будет становится лучше. В обучении есть интересный парадокс: самое полезное для нас знание мы узнавали случайно. То есть, благодаря какой-то ошибке и какой-то вариабельности процесса. #ЧФ #ошибки

Белые лебеди Как мы говорили, ошибка — это когда цель не совпадает с результатом. Если изучить как могут совпадать пара цель-результат то мы получим следующие варианты: ⁃ Успех: мы получили то, что хотели. Мы хотели остановить машину у стоп-линии — и мы ее остановили у стоп-линии. ⁃ Ошибка: нулевой или отрицательный результат. Мы получили не то, что хотели, однако последствия нейтральны или не значительны. Машина остановилась за полметра до стоп-линии, или заехала за стоп-линию. Не очень хорошо, но терпимо. ⁃ Неудача: мы не получили то, что хотели, и есть значительный ущерб: выехали на перекресток и произошла авария. Это несчастный случай, авария, катастрофа. ⁃ Неожиданная удача или полезная неудача. Мы получили результат, который не ожидали, но этот результат принес неожиданные выгоды. Этот вариант можно назвать «белым лебедем», в противовес «черному лебедю» Талеба. Одна из особенностей «белого лебедя» такая же как и «черного лебедя» — они не прогнозируемые. В случае с выездом на перекресток трудно придумать пример, которые может привести к необычному и очень позитивному результату. Хотя, если в результате незначительного столкновения автомобилей пара познакомилась и они поженилась — то чем не вариант. Один из ярких примеров «белого лебедя» — это открытие пенициллина Флеммингом. Он, по ошибке, не помыл чашки Петри с культурами, и в результате открыл антибиотики, что изменило медицину. #ЧФ #ошибки

Когда ошибки полезны У меня не было никаких неудач. Я с успехом определил пять тысяч способов, которые никуда не годятся. В результате я на пять тысяч способов ближе к тому способу, который сработает. Для изобретения лампы накаливания Томасу Эдисону понадобилось поставить больше 11 тысяч опытов. Многие слышали такое выражение как «ошибайся часто». Эдисон вообще говорил, что у него не было ошибок — были успешные опыты, чтобы определить как не работает процесс. Если посмотреть на историю человечества, то ошибки принесли нам кучу пользы: пеницилин, стикеры 3М, липучки, слинки, микроволновка, каучук, медленная готовка, виагра и т.д. Америку, кстати, тоже по ошибке открыли. Плыли-то в Индию. Мы ведь можем настраивать процессы по-разному. Какие-то процессы нужно настраивать, чтобы снижать количество ошибок. А если ошибки нам могут принести пользу — то наоборот: нужно настраивать процессы так, чтобы ошибок было больше. Тогда возникает ключевой вопрос: а как определить какие ошибки полезные, а какие ошибки не очень? При каких условиях ошибаться хорошо? #ЧФ #ошибки

Где возникают ошибки Можно предложить следующую модель получения результата: цель → намерение → действие → система → результат Все это находится в окружении, которое влияет на наши действия. 1. Намерение Насколько намерение помогает достичь цели, или насколько у меня правильный образ действия, того, что я хочу сделать. Дон Норман называл эту стадию понимание «концептуальной модели системы». В ряде случаев концептуальная модель простая: если нажать на педаль тормоза, то машина остановиться. Но в ряде случаев концептуальная модель может быть запутанной: чтобы открыть дверь — её надо толкнуть или потянуть на себя? Я уже не говорю про более сложные системы. Насколько система представляет собой ясную схему, что и как надо сделать, чтобы получить желаемый результат? 2. Действие Несовпадение намерения и действия — действительно ошибка человека. Я хотел повернуть налево, но повернул направо. Я хотел нажать на тормоз, а нажал на газ. Насколько система позволяет сделать неправильное действие. Кроме этого важную роль начинают играть другие факторы: усталость исполнителя, отвлекали ли исполнителя во время важных действий и т.д. 3. Система или черный ящик. Сама система может работать с ошибками. Люди могут неправильно понять, то что мы им говорим, информация передается с ошибками. Механизмы могут быть спроектированы с ошибками, софт ошибается. 4. Окружение Это та обстановка, в которой мы действуем. Либо это культура организации, это социоэкономические факторы и т.д. Окружение может влиять на ошибки, которые возникают в процессе. Есть ли давление, чтобы добиться хороших результатов. Насколько система требует не ошибаться или система требует достичь цели любой ценой. Это культура компании, тон сверху, психологическая безопасность и все подобные вещи. Сюда же относятся ошибки, которые можно называть «внешними событиями». Мы ехали по правилам, в нас врезалась машина. Но мы же все сделали правильно. ;) Как видно, отклонения или ошибки могут возникать на любом уровне в этой модели. Но на каждом уровне ошибки возникают по разными причинами и требуют разных методов для предотвращения. #ЧФ #ошибки

Что считать ошибкой Другой вопрос, который возникает, если мы займемся работой с ошибками — это что считать ошибкой. В школе нас приучили что для каждой задачи есть одно правильное решение. Любое другое решение — это ошибка. В жизни же совсем по-другому. Случаи, когда будет четкое разграничение ошибка / не ошибка — они достаточно редки. У нас будет больше ситуаций в серой зоне, где нельзя четко определить, что такое ошибка или нет. Во всех процессах есть различного рода отклонения. Профессор Деминг называл подобное состояние вариативностью. Вариативность — это в том числе разброс целевого параметра. Рост и вес людей колеблется в определенных пределах. Однако нежелательным состоянием является лишь определенные значения. Длина готового изделия также может колебаться в определенных пределах. Какое отклонение мы будем считать ошибкой? Что мы будем считать ошибкой? Но с отклонениями все просто. Уже определили какие отклонения при нормальной вариативности будут ошибкой. Но будет и другие случаи, когда мы не определяем ошибка это или нет. Банкомат не прочитал карту — это ошибка банкомата, специальная стратегия или испорченная карта? Это нормально или это ошибка? Почему это важно? Если мы признаем какой-то случай ошибкой — у нас появляется возможность исправить его, изменить процессы. Если же нет — то это событие у нас останется неисправленым. *** Давайте разберем такой случай. У пациента после операции стоит катетер в вене — он нужен для капельниц. Капельницы ставят утром и вечером. Ему поставили капельницу вечером в день операции и на следующий день утром. Вечером капельницу не поставили, так как его перевели на уколы. Катетер убрали после того, как пациент обратил на это внимание. По факту, катетер можно было бы убрать после утренней капельницы. Но катетер может стоять до 3х дней, так что никакого вреда пациенту не нанесли. Вопрос: как трактовать такое событие? С одной стороны — никакого вреда не случилось. С другой стороны — определенный дискомфорт, плюс непонятная коммуникация о том, как и когда надо убирать катетер. Если мы не представляем это как ошибку — то мы не работаем с этим событием, и мы не отлаживаем поток информации. #ЧФ #ошибки

Ошибка целеполагания В определении ошибки, что результат не совпадает с целью кроется философский вопрос. Может ли ошибка быть на уровне целеполагания? Мы решили сварить кофе, мы сварили кофе, но выяснилось, что мы хотели чай. Компания хотела добиться 10% роста, выхода на новый рынок или чего еще — но не получилось. Это ошибка или неудача компании или на этом рынке добиться 10% невозможно. Мы можем сколь-угодно хотеть стать самыми быстрыми бегунами, но если мы не станем — это наша ошибка или это изначально неправильная постановка цели? В СМАРТе одно из свойств цели — это достижимость. Однако, мало кто может сказать, достижима эта цель вообще или нет. С другой стороны, эволюционная цель, как ее ставят некоторые методологи, это цель, которую нельзя достичь. К ней можно лишь приближаться — и цель определяется как направление движения. Про эту особенность ошибки можно говорить достаточно долго. Мои размышления на этот счет можно свести к следующему: 1. неправильные цели могут быть. Они могут быть неправильными по направлению, по размеру, по скорости и т.д. и т.п. 2. самая большая ошибка в целеполагании — это не менять цель, когда мы поняли, что цель не правильная и/или недостижимая. #ЧФ #ошибки

Размер системы Размер неудачи связан с размером системы: чем больше система, с которой мы взаимодействуем, чем больше потенциальная неудача. В случае с кофе-машиной максимальная неудача которая может быть — что мы сломаем кофе-машину. Это болезненно, но не смертельно. Ошибка при управлении велосипедом приведет к содранным коленям. Это печально, но не смертельно. Это может быть даже обязательным этапом, чтобы научится ездить на велосипеде: нельзя хорошо научиться ездить не велосипеде без падений. Ошибка при управлении Боингом приведет к намного более печальному результату. Но Боинг — гораздо большая система, чем велосипед. С другой стороны, в больших системах человек не работает один: там есть другие люди, механизмы и программные продукты. В больших системах редко бывает так, что от одного неправильного действия сразу все ломается. Между ошибочным действием и аварией всегда будет несколько шагов или барьеров. То есть, чем больше система, тем больше у нас возможностей недопустить или исправить. И тут уже встает вопрос организации системы так, что предотвращать или вовремя исправлять ошибки. #ЧФ #ошибки

Неудачи и ошибки Общение определение ошибки — это не достижение целевого состояния, когда результат не равен цели. Давайте разберем на простом примере: мы хотим сварить кофе в кофе-машине. Что может пойти не так? Мы можем не сварить кофе, сварить не то кофе: не того объема, не того вкуса, неправильной температуры, не поставить чашку и т.д. Самый печальный результат будет если мы сломаем кофе-машину. Почему не получилось сварить кофе, как хотелось? Ошибка может быть на разных уровнях: 1. Мы можем не знать, как пользоваться машиной, не понимать как с ней работать. Надписи могут быть запутанными, множество кнопок. 2. Мы можем ошибиться в действиях: случайно нажать не на ту кнопку, поставить чашку не туда и так далее. 3. Сама кофе-машина может не работать или не работать плохо: не залили воду, просто сломана, необходимо засыпать кофе, засорилась и т.д. 4. Окружение может повлиять на задачу: в здании отключилось электричество, перед кофе-машиной стояла большая очередь, ко мне подошел начальник и попросил зайти в кабинет к нему. То есть, ошибки могут быть двух видов: ошибка результата и ошибка различного рода в процессах. Чтобы разграничить их дальше, ошибки результата дальше мы будем назвать неудачей. Не получилось сварить чашку кофе. Чтобы дальше было яснее, нужно разграничить 2 типа ошибок: 1. финальная ошибка, состояние когда результат не равен цели. Этот тип ошибок будем называть неудачи. Не получилось. 2. ошибка или отклонение самом процессе. Вот как раз тот набор отклонений от нормального процесса сварить кофе. Сама по себе ошибка процесса может быть неприятной, но не фатальной. Мы нажали на не ту кнопку, потом нажали на правильную. В машине нет воды — налили ее. Ошибка в процессе не всегда приводит к неудаче — не достижению цели. Да и сама неудача может различаться по своим параметрам: одно дело мы вообще не сварили кофе, другое — когда сварили кофе не того объема. Мы хотели сварить большую чашку, а сварили маленькую. В ряде случаев мы даже не посчитаем это как неудачу. Если брать цель как построение безошибочных систем, то это не значит, мы не должны не допускать ошибок вообще. Нам нужно сделать, чтобы все ошибки не превращались в значительные неудачи. #ЧФ #ошибки

Ошибки Мы разобрались с моделями катастроф. Следующий большой раздел: что такое ошибки. Ключевое свойство ошибок — они будут всегда. Мы не сможем избавиться от ошибок — это не реально. Но как тогда построить безошибочную систему, если ошибки будут всегда? И вот тут нужно таки разобраться что такое ошибка и какие они бывают. Википедия определяет ошибку как непреднамеренное, случайное отклонение от правильных действий, поступков, мыслей, разница между ожидаемой или измеренной и реальной величиной. Другое определение: ошибка это отклонение фактического состояния от целевого. Вот это определение мы и разберем на следующей неделе. #ошибки #ЧФ

Этапы развития безопасности В авиации есть руководство по обеспечению безопасности полетов, которое издается Международной организацией гражданской авиации. Очень интересная книга, в каком-то плане лучший учебник по управлению рисками. Жаль, что я нашел его относительно недавно. В Руководстве выделяют 4 этапа в обеспечении безопасности полетов, эволюция того, как пытались сделать перелеты максимально безопасными. 1 этап: Технический С начала 1900-х по конец 1960-х годов основной фокус был на технической безопасности. Что логично — техника только развивалась, развивалось наше понимание того, почему происходят инциденты и аварии. Основной целью этого этапа было совершенствование технических систем. К 50-м годам количество инцидентов снизилось из-за совершенствования систем, а деятельность по обеспечению безопасности полетов распространилась на нормотворчество и надзор. 2 этап: Человеческий фактор К началу 1970-х годов техника стала достаточно надежной, правила полетов устоялись, и в целом количество авиационных происшествий значительно снизилось. Основной причиной инцидентов стали называть ошибки людей. Что логично, техника стала достаточно надежной. Но при расследовании аварии не изучали эксплуатационный и организационной контекст. Только в начале 1990-х годов было признано, что люди работают в сложных условиях, которые влияют и определяют поведение человека. 3 этап: Организационный С середине 1990-х годов безопасность стала рассматриваться системно и захватывала как организационные, так и человеческие и технические факторы. Было введено понятие "происшествие организационного характера". Этот подход учитывал воздействие, например, организационной культуры и политики на безопасности полетов. 4 этап: Общесистемный Начинает развиваться с началом XXI века. Этот подход еще больше расширяет контекст обеспечения безопасности. Он следует из того, что авиация рассматривается как большая сложная система и необходимо учитывать еще более широкий контекст. Существует множество примеров происшествий и инцидентов, из которых следует, что взаимодействие между организациями внесли свой вклад в отрицательный исход событий. То есть, обеспечение безопасности уже выходит за рамки одной компании, и должно охватывать всю систему. На мой взгляд, большинство компаний сейчас остались на втором этапе. Техника работает достаточно надежно, но организационный контекст и культура не учитываются - так что основная причина инцидентов это человек. В западных компаниях пытаются работать на уровне культуры, но на мой взгляд, до полного учета организационного контекста достаточно далеко. Хотя, может быть и есть крутые компании — но про них мало известно.

Мы точно недооцениваем влияние мелких действий. 😂 #юмор #ошибки

Успех и принцип паранойи Pride goes before a fall Теория сдвига приводит к интересному заключению: успехи порождают аварии.  Когда организация добивается успеха, ее руководители обычно приписывают успех себе или своей организации, а не удаче или стечению обстоятельств. Сотрудники становятся более уверенными в своих собственных способностях, в навыках своего руководителя и в существующих процессах и процедурах. Они доверяют информации, которую собирают по существующим каналами, полагая, что это вся информация, которую им нужно знать.  Успех приходит к дальнейшей гонке за успех. Если компания добилась выдающихся результатов, то в будущем ждут подобных же результатов. Все хотят результатов не ниже того что было.  Успех сужает кругозор, меняет взгляды, укрепляет единый способ ведения бизнеса, порождает чрезмерную уверенность в адекватности существующих методов и снижает принятие противоположных точек зрения. Даже более того, отсутствие негативных исходов может трактоваться как успех. Если все работало уже лет 20 — зачем нам менять принципы и подходы?  Как только системы добиваются успеха — они костенеют, начинают придерживаться старых принципов, до тех пор пока не станет слишком поздно.  Успех мог получиться из-за случайного сочетания факторов. И следующий раз факторы могут сложиться по-другому и результаты не будут такими же хорошими.  Как говорил Энди Гроув: выживают только параноики.  Получается что все системы развиваются по пилообразному графику: успех — закостевание — кризис — трансформация. Чем выше дерево, тем больше ему падать. Чем больше система, и чем дольше у нее была спокойная и успешная жизнь — тем больнее она упадет.  Поэтому нам нужны кризисы. Чем чаще тем лучше. Принцип Челомея говорит: чтобы система была устойчивой, ее надо трясти.  #модель_сдвига #проклятие_успеха

ИИ и люди Наткнулся на интересную статью «Al Doesn't Reduce Work-It Intensifies It» в Гарвард бизнес ревью . Там она под пейволом, но в поиске находится доступный пдф.  Так вот ИИ не снижает нагрузку, ИИ увеличивает ее. ИИ позволяет сотрудникам работать больше, над большим спектром задач. Это, в свою очередь, приводит к выгоранию, повышенной когнитивной нагрузке, снижению качества управленческих решений.  ИИ позволяет сотрудникам делать то, что раньше они не делали. Это увеличивает нагрузку в том числе на остальных сотрудников — надо же проверить и интегрировать то, что наделал ИИ в основную работу. Кроме этого, возникают частые переключения между своей работой и проверкой того, что сделал ИИ. И множество еще других моментов.  Для компании этого хорошо — рост производительности. Для сотрудников же не очень. Такой режим работы приводит к повышению когнитивной нагрузки на сотрудников, постепенному выгоранию и повышению усталости.  Что будет дальше — вообще интересно. Некоторые вещи вообще не имеет смысла отдавать ИИ. Смысл стратегии не в самой стратегии, а в процессе создания стратегии. Если стратегию будет выдавать ИИ - без понимания внутренней логики и тд - то смысла в стратегии не будет.  Так что внедрение ИИ сулит нам кучу интересных проблем! :) Но если отвлечься от ИИ — это прекрасный пример, как системы постоянно двигают требования к сотрудникам. Нужно уметь больше, работать быстрее, над большим количеством задач и т.д.  #нагрузка

Человек на пределе Системы требуют от человека все больше и больше: больше знаний, больше умений, больше скорость. Для ряда направлений системы уже подошли к пределам возможностей человека. Так, для пилотирования истребителей пятого поколения необходимо справляться с большими перегрузками, уметь ориентироваться в пространстве, работать с большим потоком информации, моментально маневрировать. Человек является самым слабым элементов системы: техника может больше. В одной статье нашел интересную статистику роста ошибок в зависимости от уровня техники. В 50-е годы ошибки пилота составляли 30% всех летных происшествий (для военной авиации), в 70-е – от 40 до 60%, в начале 80-х – более 70%. В период войсковой эксплуатации самолетов 4 поколения (с 1982 по 1993 годы) уровень достиг 75%. Если техника требует от человека большего, то количество ошибок будет увеличиваться. Естественно, истребительная авиация 5-го поколения не самая распространенная система, но тенденция наблюдается везде. Экономические условия требуют снижения затрат, что также увеличивает нагрузку на сотрудников. Новые технологии только повышают нагрузку на людей. Тут можно вспомнить недобрым словом изобретения, которые следят на нагрузкой на людей. Была новость про метод контроля за производительностью сотрудников в компании Amazon: датчики в перчатках и шлеме. Если скорость движения работника на рабочем месте ниже требуемой, то раздаётся сигнал, как и если он смотрит не в «правильную» сторону больше 15 секунд. Мою знакомую уволили с руководящей позиции со словами: «Ваша мышка не двигалась в течении 40 минут!». Так что сами системы становятся все более хрупкими, все более склонными к ошибке или более чувствительными к ошибкам. #ЧФ #модель_сдвига #нагрузка

Почему надо запретить? Теория игр и управление. На РБК вышло интервью Михаила Швыдкой, где он объясняет как работают запреты. Если ко мне приходит бумага, разрешить или не разрешить? Ну конечно, не разрешить. Потому что, если я запрещу, то никто мне слова худого не скажет. Скажут, может, «идиот», но с работы никто не снимет. А если я разрешу, то дальше начинается целый ряд проблем. Так-то все правильно. Если целевая функция не результат, а удержаться на месте - абсолютно логичное решение. Думаю, так же и ряд компаний работают!

Система на пределе Рядом с моделью сдвига и системной моделью находится принцип нагрузки: «система всегда работает на границе своих возможностей». Обычно у системы есть резервы и ресурсы, которые могут помочь справиться с каким-либо инцидентом, не допустить его перерастание в аварию. Однако, резервы не всегда экономически выгодны. Если станок может работать быстрее, почему бы его не запустить быстрее? Это как старая байка про соломинку: Жил да был жадный торговец. Поехал он на базар купить соломы. Купил – и давай грузить тюки с соломой верблюду на спину! Грузит, грузит, и всё ему мало. «Смотри, – говорят ему, – как бы верблюд твой не умер от такой тяжести, имей совесть!» – «Ничего, – отвечает жадина, – выдержит!» И продолжает грузить. Верблюд уже еле-еле на ногах стоит, а купец только руки потирает, подсчитывает будущие барыши. Наконец, тронулся верблюд с места, а жадина не выдержал: «Ну ещё чуть-чуть!» – и положил на спину верблюду еще одну одну соломинку. Ноги у верблюда подкосились, он упал и умер. Остался купец ни с чем – не на себе же ему солому везти? А с тех пор люди стали говорить: «Одна соломинка может сломать спину верблюду». Естественным пределом нагрузки является поломка системы. Фуры грузят пока они могут ехать или пока не поймают гаишники с превышением веса. Сотрудников оставляют после работы, пока они не начнут жаловаться. Результат работы под нагрузкой похож на теорию сдвига: постепенное ухудшение характеристик системы, сдвиг нормальной работы. Кроме этого, при отсутствии резервов взаимосвязи компонентов в системе становятся более тесными. Если у нас был резерв полуфабрикатов, то выход станка из строя не представлял проблемы. Если же резерва нет, то при поломке станка останавливается вся линия. #ЧФ #модель_сдвига #нагрузка

Сдвиг А теперь мы перешли к последней группе моделей катастроф — модель или теория сдвига. ;) Все системы существуют во времени, и системы никогда не являются статичными. Меняется окружающая среда, политические, экономические факторы, свойства системы — меняется все. Это приводит нас к другой модели аварий: сдвигу или дрейфу: аварии, как постепенное изменение, ухудшение ситуации. Авария или несчастный случай не возникают резко сразу — предпосылки плавно появляются во времени, когда организации и люди постепенно меняют свои представления о том, что считается нормальным. То, что раньше считалось адекватным контролем или защитой, в новых условиях уже может не быть таковым. Или текущая ситуация приближает систему к пределу возможностей, заставляя её работать с меньшим запасом прочности. Такое изменения происходят, в том числе, из-за управленческой дилеммы. Подобные изменения могут происходить медленно и плавно. Люди такие изменения редко замечают, однако организация все больше и больше отклоняется от нормы. В какой-то момент времени текущий статус становится новой нормой. Но система сдвигается еще дальше, и организация еще дальше отклоняется от нормы. Если в какой-то момент сравнить новую и старую нормы, то они кажутся совершенно различными. Разлив дизельного топлива в 2020 году в Норильске как раз попадает в такой раздел. Основной причиной стала разгерметизация резервуара № 5 на ТЭЦ-3 так как просело свайное основание, из-за таяния вечной мерзлоты. Руководство компании знало об аварийном состоянии резервуара с 2017 года, однако продолжало его использовать. «Норникель» настаивал, что решающую роль в аварии сыграло глобальное потепление, а причины утечки топлива не могли быть предотвращены действиями руководства. Согласно версии компании, до аварии опоры резервуара служили «без нареканий» более 30 лет (!), а проверки проводились каждые два года. То есть, катастрофы готовятся годами. В компании накапливаются отклонения от корректных норм и правил. Самое печальное, что часть людей будет считать этот курс нормальным, просто потому что катастроф или аварий давно не было. #ЧФ #модель_сдвига

Боинг MAX Катастрофа Боинг MAX — хороший пример аварии, вызванной нарушением баланса между прибылью и поддержкой. Чтобы разобраться в этом случае, необходимо немного углубиться в историю. В 90х годах прошлого века были тяжелые времена для авиастроителей. Падение спроса в гражданской авиации, сокращение военных заказов. В 1995 году сократили более 70 тыс. рабочих. В 1997 Боинг купил компанию МакДоннелл-Дуглас. В объединенной компании ведущую роль начали играть менеджеры из МакДоннелл-Дугласа — они были более понятным для аналитиков с Уолл Стрит. В компаниях начали вводить различные программы сокращения затрат, увольнения опытных сотрудников (с самыми большими зарплатами) и так далее. Потихоньку инженерная школа Боинга проиграла в культурной войне финансовой школе МакДоннелла. В 2004 Боинг запускает разработку нового самолета 787 Дримлайнер. Однако, из-за проблем с проектированием (что не удивительно), поставки начались только в 2011 году. Airbus же в 2010 выпустила среднемагистральный А320, более экономичный. А320 составил основную конкуренцию 737 и DC9 МакДонелл-Дугласа Боинг в ответ хочет выпустить новый самолет, еще более экономичный чем Airbus, и хочет выпустить максимально быстро. Чтобы сократить время разработки и сертификации, новый самолет запускают как обновление 737. Для экономии делают двигатели большего размера. Разместить их под крыльями уже не получалось, поэтому их вынесли вперед и выше. Это изменило аэродинамическую модель самолета — он все время задирал нос вверх. Это было видно даже на испытаниях моделей самолета в аэродинамической трубе. Чтобы избавиться от этого недостатка, разработали MCAS: система улучшения характеристик маневрирования. Сообщать об этой системе пилотами и компаниям не стали? так как это потребовало бы дополнительного обучения пилотов и сертификации в FAA — мы же помним, нам надо быстрее. Сама система MCAS написала не очень хорошо — по команде от одного датчика система начинала опускать нос вниз. И продолжала это делать каждые 5 секунд с маниакальным упорством. Чтобы добить всех, главный технический пилот Boeing написал, что обучение работе с MCAS на симуляторе не требуется. После первой катастрофы с Lion Air Боинг предпочел обвинить в аварии пилотов индонезийской компании, обновлений в системе не было. Только после второй аварии Боинг MAX поставили на прикол до исправления ситуации. Отвечая на вопрос The Washington Post о том, почему компания не остановила полеты MAX, когда она впервые узнала о софте, убившем 189 человек, президент компании Дейв Калхун сказал: «Я не жалею об этом решении. И я не думаю, что мы ошиблись в то время и в том месте». #ЧФ #системная_модель #управленческая_дилемма