|
English |
German |
Ukrainian |
Business
Productivity Gains
Using management,
technology, and knowledge assets
Controversy has swirled around the extent to which computers and information technology have enhanced productivity. In the late '80s, some economists questioned whether the computer revolution had created any gains at all. Such gains could not be detected in the USA federal government's standard measures of productivity because there weren't any, the economists concluded. But a cardinal rule for economists studying government data--or any other data--is, don’t forget what you already know. We see the evidence of productivity from computers all around us. Computers have already revolutionized the way we do our banking. I'm not talking about the small percentage of us pushing the envelope by paying bills from our home PCs. I'm talking about the vast majority of us, many of whom still can't tell a modem from Monitor, who use computers every time we use an automated teller machine; because the ATM is open morning, noon, and night, we no longer have to run to the bank during lunch hour. Computers also have allowed a huge percent of professionals to skip a step in writing memos, reports, and letters: having a secretary retypes it. As a result, employers have been able to cut many secretaries from their workforces; these secretaries then go and find work elsewhere or different work at the same companies. If these productivity gains don't show up in government data, then maybe there's something wrong with the data. And there definitely is something wrong, as we'll see shortly. Another thing economists know comes from economic theory, which tells us that people don't voluntarily invest millions of dollars in capital without expecting at least the same number of dollars in benefits from that capital. Managers and investors can make mistakes and over invest in certain items, but when they do, the market teaches them not to do it again. So when companies and individuals spend hundreds of billions of dollars per year on computers and software, year in and year out, that in itself is strong evidence that the investments are worthwhile. The economic analyst's job is to probe further and determine how. Government logic Neither. The Commerce Department's august Bureau of Economic Analysis measures output of banking by the number of people employed in banking. This means that if the number of banking employees rises by 10 percent, then the government's data analysts simply assume that output rises by 10 percent. Therefore, the banking industry's productivity growth is zero, not by observation, but by definition. Of course, productivity in banking is growing. According to surveys by the Bank Administration Institute, the number of checks processed per hour, a measure of bank workers' productivity rose from 265 items in 1971 to 825 in 1986, a rate of increase of 7.6 percent annually. Presumably computers were a factor in this productivity growth. And as noted by Martin Baily, an economist at the Brookings Institution, and Robert J. Gordon, an economist at Northwestern University, the per-check processing costs for Electronic Funds Transfers (EFTs), which were made possible by the information technology revolution, are a fraction of the cost of conventional check processing. EFTs still constitute only a small percentage of transactions, but as this segment grows, productivity will increase. Even where the USA federal government's data shows an improvement in productivity, it often understates the improvement. The computer revolution has dramatically increased convenience in banking, in pumping gas, and in buying groceries. Between 1990 and 1994, the number of point-of-sale terminals at grocery stores rose from 21,500 to 187,400, and the number at gasoline stations rose from 18,700 to 85,900. The time you save at the supermarket by paying with a credit card instead of a check, or because the Universal Product Code allows the items to be read into the cash register faster, should count as an increase in productivity. But the government data counts only the employee's time saved, not the customer's. The customer comes last Even in the manufacturing industries, where output is more easily defined, the government's data underestimates the growth in output. Take the auto industry, where the data shows that hourly output grew by a healthy average of 2.4 percent a year between 1975 and 1992. To measure that industry's output, the federal government divides the dollar value of output by the price of the output. However, cars need fewer repairs, last longer, and conserve gasoline better than they used to, and much of this improvement can be traced to computer technology. But the price indexes used to compute the auto industry's output do not adequately adjust for this. Result: the increase in labour productivity in the auto industry, large as it appears, is actually larger. Other evidence for the productivity-enhancing role of computers comes from wages. Princeton University economist Alan B. Krueger found that workers who use computers on the job earn wages 10 to 15 percent higher than those of workers who don't. With various statistical tests, he found that the wage differential could not be attributed to the PC users' being better workers in any other respect. Interestingly, he noted that the most highly rewarded task for which employees used computers was email, and that, all other things being equal, those who played games on their PCs earned slightly lower wages. Mr. Krueger also presented some even blunter evidence from a survey of placement firms. For the 83 firms that responded to his 1991 survey, the average hourly rate for a secretary with computer skills was $12.77, versus $9.14 for one without such skills. If computers aren't productive, why pay someone with computer skills more? Agriculture Mr. Avery also points out that computers are revolutionizing farm management. Until very recently, he notes, farmers could not know with much accuracy how wet their land was and, therefore, how much to irrigate. Even if they could test land in one part of a field, the results would not necessarily apply to other areas. But computers have changed all that. Subsoil electronic sensors set all over the field will tell a computer on an hourly basis how much water is in the root zone of a particular crop as well as how much should be there. Concludes Mr. Avery, "We'll do irrigation better than we've ever done it before." There's more. The computer revolution has led to the coining of a new term in agriculture: precision farming. U.S. farmers can now use GPS to do intensive soil sampling yard by yard across a field, then follow up using yield monitors on the harvesting equipment that tell what each square yard produced. The goal is to determine and apply the exact amount of water, pesticides, and fertilizer the crops need and no more. With runoff and buildup of excess fertilizer and pesticides minimized, says Mr. Avery, the crops can yield their full potential with almost no environmental side effects. The revolution is happening very fast; in the last two years, virtually all newly manufactured harvesting machinery has come with a yield monitor. Case IH, the second-largest farm machinery manufacturer in the United States, is now in the precision-farming advice business, marketing software and consulting services. Precision farming has already spread to Brazil and Argentina and will spread globally, predicts Mr. Avery. Moore’s Law Today, someone who was willing to give up a job with tenure might impress us, but the idea of buying one's own computer to handle large data sets would be simply a detail. In the overall scheme, the cost of a PC with the same capabilities as a late-'70s mainframe would be a rounding error. Northwestern University economist Robert J. Gordon has estimated that the quality-adjusted price of computers dropped about 19.8 percent each year between 1951 and 1984. Since then, he estimates, prices have dropped by about 25 to 30 percent per year. True, prices of many goods drop equally quickly for the first few years after they're introduced. But a double-digit annual decline in the price of a good for a period of more than 40 years is, as far as I know, historically unprecedented. This means that, for a computer of comparable quality, the price today would be less than 1/10,000 of its price in 1951. To put that in perspective, a given amount of computer capability that cost $100,000 in 1951 would cost about $3 today. Computers' low prices mean that many people who previously worked as employees can run their own businesses, something they couldn't have done in computer-intensive industries 20 years ago. Between 1980 and 1992, according to the U.S. Statistical Abstract, the number of employees in firms with fewer than 20 employees increased by 29 percent, compared with a 24 percent increase in employees overall. Admittedly, the difference is smaller than I would have expected. But what the data leaves out is the number of self-employed people, many of whom now work out of their homes. Big Brother But a delicious irony is emerging that Orwell never conceived of: the computer revolution allows citizens to monitor, prod, and undercut the government. We can say, with only slight exaggeration, that we are using technology to control Big Brother. In February 1994, for example, when a few home-students learned of a provision in a bill before Congress that would have required parents to be certified before teaching their children, they used phones, faxes, and email to alert their allies. In just over a week, members of Congress received more than 1 million calls telling them to back off. They quickly did. "We have had enough democracy for a while," said one exhausted congressional aide. Similarly, in September 1994, when Congress added a provision to a lobbying bill that would have imposed tough restrictions on grassroots groups, a few members of such groups found out about it. Mainly via faxes, they alerted sympathizers--hosts of talk shows, trade associations, and other leaders around the country. The next week, the bill--which, in a previous version, had passed the House by a vote of 315 to 100 and the Senate by 95 to 4--was filibustered to death in the Senate. The computer revolution is allowing opponents of greater government control to learn of Big Brother's plans more quickly and to threaten Big Brother's little siblings. Wheres the money Computers have increased productivity, made it easier to start your own business, and made it harder for government to control you. They will do more of all three in the near future. Not bad for a product for which a former IBM chairman predicted worldwide demand of only five. It's
a simple matter of economics. I remember a story of a person named Lou and Dr. W. Edward Demming. This true story was used to illustrate that technology is not the only means to productivity gains. And the story is as follows: Lou, runs one of the biggest used record stores in the country once had the ear of W.E. Demming, the economist whose theories transformed business in the 1970 through to the 1990. They were sitting at a bar together, and Lou asked Demming (a very old man at this point) how he could expand his record store sales. Demming shook his head indulgently. He sighed and took a bar napkin and drew a pie chart. "You retail guys, you always think in pie charts, right?" Demming drew a little wedge in his pie chart. "Ok. Here's your percentage of sales in your market. Now you ask me - " and here Demming edged the pie-wedge's parameters a little to the left, then a little to the right, creating a slightly bigger slice of the pie - "how can I get a little more out of my market?" Then he raised his finger. "You want to know how to increase your sales?" Lou was all ears and nodded vigorously. This was the master, after all. "You make a bigger pie." Demming drew a circle around the pie on the bar napkin, and expanded the wedge outward to take in its share of the new circumference. Lou followed Deming's advice: He redefined his market. He started by renting a booth at farmer's markets, selling his records along side bushels of squash and apples. He looked into recording bands he loved. He started looking for new ways to get new customers, and he stopped thinking of his operation as merely a retail record store. A History Lesson on Total Quality Management In the late 1970's to mid-1980's U. S. companies were seeking ways to survive in an environment of back-to-back recessions; deregulation; a growing trade deficit; low productivity; downsizing; and an increase in consumer awareness and sophistication. Ford Motor Company had operating losses of 3.3 billion between 1980 and 1982. Xerox, which had pioneered the paper copier, saw its U.S. market share drop from 93% in 1971 to 40% in 1981. Attention to quality was seen as a way to combat the competition.
Many of the TQM concepts originated with the work of Dr. W. Edwards Deming, the American statistician, who guided the Japanese industry's recovery after World War II and who formed many of his ideas during World War II when he taught American industries how to use statistical methods to improve the quality of military products. While the Japanese listened to Deming American industry did not. For nearly two decades, before and after World War II, American businesses were preeminent. In this period of little foreign competition, American management methods were unchallenged and in hindsight, costly practices of traditional hierarchy took hold. Meanwhile, industrial leaders in Japan burdened with a reputation for poor quality, invited Dr. Deming to teach them his methods. Deming urged them to find out what their customers wanted, then study and improve the design and production processes until the quality of their product was unsurpassed. He urged a new style of management that shifts the focus from profits to quality. He reasoned that employees could learn how to monitor, control and continually improve their work processes and systems with the application of a scientific approach. With the collective attention of people to their work processes and their interdependency, they are better able to produce products that meet customer expectations. With total quality control (TQM), decisions are based on data gathered with scientific tools and approaches. Products and services are improved by improving how the work gets done (the methods) instead of what is done (the results). Deming pointed out what he saw as flaws in the traditional model of "management by objectives" which emphasizes a chain of command in which objectives are translated into work standards or quotas. He cautioned that with MBO the performance of employees is guided and evaluated according to numerical goals. As a result, workers, managers and supervisors get caught up in protecting themselves. Looking good overshadows a concern for the customer or the organization's long-term success. Employees, desperate to meet quotas, lose sight of the larger purpose of work. A common example is when sales people are pushed to boost business and make promises production can't keep. With the change in focus, the roles of workers and managers are reformed. A manager's role is to enable employees to do the best job possible foreseeing and eliminating barriers that get in the way. Workers learn to apply the expertise they have gained working with processes and customers on a daily basis Deming predicted the Japanese adoption of these methods would put their products in demand throughout the world in five years. He was wrong; within four years the Japanese had gained large shares of some markets. Paradigms The emerging quality movement in the United States represents significant paradigm shifts in company cultures and business operations. Typically, the culture of the United States is characterized by the paradigm of "rugged individualism". USA history reflects the contribution of many revered individuals. This model of the world sees people as both the source of and resolution of problems. In this paradigm, solutions to problems might be seen as fixing people (i.e., training employees to improve their attitudes). In this view, the survival of a company may rest in calling upon the right "star performer", like Lee Iacocca. Whereas quality control emphasizes that organization survival is contingent upon the effectiveness of the systems of the organization. In quality management there is a rule of thumb called the 85/15 Rule which suggests the root causes of 85% of organizational problems is faulty systems and that few problems are the result of the behaviors of employees. This philosophy may meet opposition in many companies where the current policies, procedures and systems are more traditional. That is holding each individual accountable instead of viewing the systems in which they work as the producer of quality. It follows that the traditional management practices of managing-by-objectives (MBO) with a hierarchy of objectives and standards that are passed down in the organization from the top, is another paradigm. The quality philosophy with a shift in focus from internal results to customer expectations is another view of the business world. Leaders will not turn quality into a competitive advantage if they behave as if TQM is a simple technique that can be bought and introduced within a traditional management framework. Vansina cautions us that installing an elabourate quality assurance system will not lead to employee commitment to quality. Such efforts are based on the assumption that processes and tasks that lead to the desired quality are already understood. A consequence may be employees feeling pushed into compliance without understanding the criteria or challenging their effectiveness. Importantly, expectations and market demands change, as do the technology, materials and/or knowledge utilized. In light of the above, the impact of the traditional paradigms on current policies, procedures, and systems in organizations is likely strong. Implementing Employee Involvement (E.I.), systems will require commitment from top management as well as from all employees. That commitment may often involve a change in attitudes. It will also involve the management of change in the organization. Guiding the change process requires an understanding of the present organizational cultures, attitudes, structures and systems. TQM PhilosophyThe TQM philosophy of management is customer-oriented. All members of a total quality management (control) organization strive to systematically manage the improvement of the organization through the ongoing participation of all employees in problem solving efforts across functional and hierarchical boundaries. TQM incorporates the concepts of product quality, process control, quality assurance, and quality improvement. Consequently, it is the control of all transformation processes of an organization to better satisfy customer needs in the most economical way. Total quality management is based on internal or self-control, which is embedded in each unit of the work system (technology and people). Pushing problem solving and decision-making down in the organization allows people who do the work to both measure and take corrective action in order to deliver a product or service that meets the needs of their customer. Managers and experts disagree about how to effectively apply TQM to their organizations. Some advise that customer satisfaction is the driving force behind quality improvement; others suggest internal productivity or cost improvement programs achieve quality management. In other applications, TQM is considered a means to introduce participative management. The Japanese, in general, concentrate on customer satisfaction with a focus on understanding customer needs and expectations. Until very recently Americans in general have emphasized the "cost of non-conference", and the importance of employees meeting the agreed upon requirements for each process. Leopold Vansina, president and founder of the International Institute of Organizational and Social Development, cautions that such efforts are based on the (faulty) assumption that processes and tasks that lead to the desired quality are already understood. However, he states, control of the production process will not likely help a business increase its market share when the product or service does not meet customer requirements. Quality Improvement vs. Quality Assurance It is important to avoid equating quality improvement with
quality assurance. Quality assurance is a system of activities designed to
ensure production that meets pre-established requirements. It gives the
customer a guarantee of quality by measuring product conformance with process
and performance specifications. Quality improvement refers to all efforts
directed to increase effectiveness and efficiency in meeting accepted
customer expectations. It is a continuous process to achieve a better
understanding of the market; to innovate products and processes; to manage
and distribute material and products; and to provide service to customers.
The success of quality improvement is based on the understanding of every
member of the organization concerning the needs of their customers (internal
and external). Maintenance of that understanding requires continuing dialogue
and negotiation with the customer and measurement of one's products and
services against the customer expectations. Productivity of Knowledge
Virtually every business in the world faces
the same fundamental problem: Maintenance of their competitive edge through
the application and formation of knowledge. The plain truth is that, in many
companies, much of the operating knowledge is undocumented; this undocumented
knowledge can easily be lost through retirement or attrition. In the
technology field, it's much worse. Knowledge workers with key competitive and
often proprietary knowledge are literally stolen away by competitors. And,
without the ability to organize, store, retrieve and manage it, much hard-won
knowledge leaves with them. Some companies are using stock options to hold
key employees. That's a good idea, but what about those who hold undocumented
knowledge but are essentially invisible to the system? In many companies,
much of the organizational "know-how" exists in the minds and
private notebooks of workers, programmers and managers. Management of
corporate knowledge assets should be as commonplace as the management of
information is today. Meanwhile, valuable knowledge assets are irretrievably
lost, running like quicksilver through the personnel office. An example of
this hidden, or tacit knowledge may prove instructive. While working at a
large expatriate automotive company recently, I was assigned a project in the
production department of their motorcycle plant. Management was preparing to
fire a fifty-something female production control supervisor named Carrie
because of constant tardiness. She was an unattractive, poorly educated, high
school drop out with bad grammar and a strong Ohio twang – no stock options
for Carrie. Although my discussions had nothing to do
with her problem, I determined, after several interviews, that she was the
only one in the facility who really understood the plant's computerized
production control system. The production control system was a rather complex
and idiosyncratic program, which had originated in Japan, and had few
knowledgeable advocates in this plant. It ran well and did the job only
because Carrie knew it backwards and forwards. In fact, she taught the
program’s functions to new production managers. Firing her would have created
a manufacturing nightmare, with bottlenecks, lost orders, and an emergency
call to Japan for several engineers. No one knew Carrie was the only
repository of this knowledge. Plant production managers assumed that she was
only one of many production control people who had this knowledge. They were
wrong. "Knowledge is the key to Human Capital" In Knowledge management there are two
goals. They are: (1)
To postulate
that the value of knowledge as a component of human performance is, in fact,
a tangible corporate asset; and (2)
To begin a
dialog with the both the financial and business communities regarding the
inclusion of the "knowledge asset" as the value-bearing part of
Human Capital. Today,
knowledge is considered a key strategic asset for many corporations. It is
our competitive edge and gives us the advantage in almost any business
situation. Yet, it is one of the least understood of all corporate attributes
Knowledge, its representation within the corporation, its value and
management. As we all know, human capital still has no
formal place on the balance sheet. Consequently, Knowledge, lacking formal
recognition by the accounting system, often receives less attention than it
deserves the path to establishing the institutional value of knowledge and
its corollary, human capital, is well worn. And, as the economist Robert
Reich said, "The burden of proof is on you." Dr. Reich, that the
time is ripe for a new sojourn into this dismal realm, in part because of
this time of unprecedented intellectual expansion when ideas, like new
application software, create capital from the mind rather than from the
system. Perhaps it is time to re-asses the rules of the game. Unlike capital
formation, knowledge formation is totally egalitarian and springs from all
sectors of our commercial society. What is corporate knowledge? How is it
applied and how is it valued? For years managers have said, “If you can't
measure it, you can't manage it.” Can we, then, measure knowledge? And, if
not, how can we possibly manage it? Some people are said to be
"knowledgeable," and others are not. Who knows? And, how do we
decide? In fact, in industry, we have no objective means to measure
knowledge. We do not identify knowledge except in highly subjective terms.
Much of what we call knowledge is really information. Usually we treat
knowledge as if it were some benevolent genie that, if we fondle, feed, and
sometimes bribe, will make us the beneficiary of its largess. The simple fact
is that the qualitative and quantitative management of knowledge is essential
if we are to survive in the global marketplace. Knowledge is our competitive
edge. Knowledge is the one factor, which delivers value to the corporation,
but is not officially recognized on the balance sheet. Currently, one cannot
formally impute worth to knowledge in financial terms, other than as some
vague and unspecified contribution to profit. However, since Knowledge is
truly the coin of Human and Intellectual Capital, it is fundamental that we
are able to both identify and quantify it. The much referenced, ill-defined
Knowledge Asset has no clear objective definition, except to imply that it
contributes in some way to the value of the company. In truth, knowledge is
the asset-bearing component of Human Capital. Knowledge and the “Knowledge
Asset” are essential to the demonstration of the value of people in our
business model. Our inability to value people is one reason for the almost
universal undervaluing of Human Resources, demonstrated, for example, by the
consistent under funding of corporate training. Any discussion of knowledge
in business should first differentiate between information and knowledge.
Although the dictionary would have us believe otherwise, knowledge and
information are not synonymous. Dr. W. Edwards Demming said knowledge is
information in action. It is our belief that Knowledge is a distinctly human
attribute. The following is an operational definition used for the special
purposes of this lecture. First, information. Information exists
external to the human mind. Information does not become knowledge until
intelligence, integration, judgment, synthesis and a host of other human
attributes are applied to it. Information is then transformed into knowledge
by the human mind. Information is useless unless we can act upon it, and that
implies that it must first be transformed into knowledge. Once integrated
into the existing knowledge framework of the individual, information becomes
actionable knowledge. In most cases, information cannot readily be transformed
on-the- fly. It cannot simply be passed like a spreadsheet, from one person
to another. An example here may prove illustrative. If the spreadsheet is
merely next months operating budget, then a few simple questions should
permit me to derive knowledge from it. However, if we have a complex product
forecast employing regression analysis and pivot tables, a bit more
explanation and indeed some training may be required before I can transform
the information in this spreadsheet into knowledge. The individual,
especially when dealing with complex processes, must transform information by
integrating it into their existing knowledge base. This transformation
process, then, is the called education and/or training. The knowledge asset
combines a number of factors, which can be objectively proven by the
observation and accomplishment of a specific set of criteria. Accomplishment
is represented by the realization of a discrete set of behaviors, called
tasks, which, when employed by an individual, or group, results in a
measurable outcome that adds value to the corporation. The Criteria for Proof of a Knowledge Asset There are four conditions are required to
verify the existence of a knowledge asset. These conditions, or criteria,
are: · Creation of a set
of graphical procedure guides which will permit a nominally trained worker to
perform the task, or tasks, independently and without further assistance. · Observation of correct job performance, which is proof of
accomplishment. · Quantification of the value of the accomplishment, as represented by
an economic measure. · Verification by an independent, certified assessor. Note: This differs from ISO-9000 in that our written procedures must be employed and observed to be valid, not just documented. Secondly, the accomplishment of the tasks must have measurable, documented economic value. These conditions must be achieved and objectively monitored by a trained, independent auditor before a knowledge asset can be declared. And, to clarify the status of the auditor, that individual must be independent of the group performing the activities to be assessed, not necessarily independent of the company in which the activities occur. In our current financial measurement and
valuation model, an asset is typically a tangible object, which, through
appreciation or depreciation, accrues value to the corporation. A Patent, or
Copyright, is an example of an intangible asset that is considered
intellectual capital. We believe that this does not go far enough in documenting
the knowledge assets of the corporation. The Patent also provides us with an
objective precedent for the use of knowledge as a tangible asset. We propose
to add the “Knowledge Asset” as another representation of value and objective
proof of Human Capital. We intend to make this argument (here and in other
venues) to Government and Business institutions that are tasked with such
assessments. The Knowledge Asset is the tangible representation of the
corporations "know-how," and is prima facie proof of corporate
competence. It represents the competence of the corporation. The sum totals
of these knowledge assets are the Human and Intellectual Capital of the
company. One of the major reasons for the failure of newly acquired
businesses is that the purchaser does not recognize that its intellectual
capital is at risk, since it resides in a limited number of employees.
Whether disaffected as a result of the buy-out, new management, a move, or
some other reason, the loss of these key knowledge assets (both the
individuals and the knowledge they represent) could render the corporation
incapable of performing. It is fundamentally true that the ability to operate
effectively is not sufficiently demonstrated by Patents or Copyrights.
Ownership of a patent is not objective proof that the company can
effectively, or efficiently, produce the product, just as owning the
copyright to a symphony does not assure that musicians can play it. In part,
the knowledge asset is to the patent what the musical score is when translated
into specific music by the musicians. To extend the metaphor, it is a
combination of the score and the competent performance of the music. Finally,
there must be economic value. It is fundamental that the proof of the
knowledge asset lies neither in the ownership of the patent or the value of
the accomplishment of production. The proof is not merely physical, but in
the combined elements of human knowledge assets, and their contribution to
the value of the product, or service, delivered to the customer. This is a
knowledge asset; this is the value of Human Capital. Unless we can include
the knowledge asset and human capital on the balance sheet to offset
investment (as we do with other corporate assets), our ability to justify
investment in building or retooling our knowledge infrastructure and Human
Capital will always be problematic. Unless formally recognized by the
Financial Accounting Standards Board (FASB), and reflected in the Generally
Accepted Accounting Principles (GAAP), the financial and accounting systems
will continue to work against such mission critical investments. The situation, is both intolerable and
incorrect, and must be rectified. It is a deficiency in how we report on,
manage, and value businesses under our form of capitalism. Example
One – Engineering (Parallel Processing)
Summary
Example two – Robotic manufacturing
· A manufacturing company was making parts for cars. · It has 23-step process to make variety of parts. In the process steps 2 to 5 employed the most people. · Step 2 cut the metal rough size. 5 People · Step 3 Drill holes into the metal. 20 People · Step 4 cut the metal into a shape. 15 People · Step 5 Remove the metal shavings. 5 People · To save the cost of people they bought a robot that would combine Step 2, 3, 4 and 5 together. · The robot manufacturer claim that it could save on material waste, save on labour costs thus producing the product at a much lower cost. The company bought the robot and they lay off 42 people. They retain 3 people to run the robot. · Result. The company started to achieve a high quality of product, but the started having delays in shipping. The result was that the machine although was producing higher quality it took longer to produce the parts. The company increases the productivity of the robot by running it from an 8-hour shift to 24-hour shift 7 days a week. By increasing the production rate the maintenance rate also increase. And the amounts of maintenance slow down the actual production. The result was that shipping was delayed. · What was the cost of that part? Since the robot was cheaper than people the actual part cost was lower; however, because it could not keep up to the demand of production schedule the cost of the part was higher due to late deliveries and lost business. · Since the company produced parts for a process call “just in time” deliveries of the part had to be calculated to the hour. The company hired the 42 people back to keep up to the production schedule. Eventually the robot was removed and the people were brought back into making parts. Summary· Was this a failure of productivity? · Improved Quality. · Improved Cost. · Poor Scheduling. · The cost of delaying the shipping of final product cost the company millions of dollars in business. · Was this a waste of Time? Example 3 - Service
An IT department had 150 employees that various task. The demand for their business was very high and as result the cost of the department was very high. The problem came when a new President of the company was brought in he determine that the company had a 100-man year backlog of work. Since competition was increasing he knew that he could not let the other department wait. He needed to make his IT department more competitive. He also knew that his clients would not wait 10 years for improvement of his product. Rather than increasing the staff to deal with the backlog he instituted a series of initiatives. The were:
Summary
Impact on business in a Technology Revolution Lumber business 1979.
Lumber business 1984.
Lumber business 1988.
Overall Summary The Technology Revolution Productivity? Quality? Costs? Schedule? How do we know? Technology? Knowledge? We must use statistical to measure. You cannot use the simple measurement of dollars to determine productivity. People are basis for the Technology Revolution. Sources. The Economist the Digital Revolution
The Deming Management Method by Mary Walton, W. Edwards Deming . Out of the Crisis by W. Edwards Deming . Fourth Generation Management: The New Business Consciousness by Brian L. Joiner, et al Demings Road to Continual Improvement by Bill Scherkenback, William W. Scherkenbach . The New Economics for Industry, Government, Education - 2nd Edition by W. Edwards Deming . The Deming Dimension by Henry R. Neave, W. Edwards Deming (Designer). Knowledge As A Corporate Asset Building the case for Human Capital Thought Leadership from The Performance Paradigm Jerome J. Peloquin Co-Principal Consultant. |
GeschäftscProduktivitätcGewinne
|
Ділова Продуктивність Отримує
Використовуючи
управління, технологію, та знання майно
Протиріччя swirled навколо міри котрий комп'ютери та інформаційна технологія підвищили продуктивність. У пізній '80е, деяких економістах допитала чи комп'ютерна революція утворила будь-які привілеї зовсім. Такі привілеї не могли бути виявлені у США федеральний уряд заходи стандарту продуктивності тому, що там були не будь-які, економісти робили висновок. Але головне правило для економістів вивчаючі урядові дані-або будь-які інші дані, не забувають які вас вже знаєте. Ми бачимо свідчення продуктивності з комп'ютерів всіх навколо нас. Комп'ютери вже revolutionized шлях ми наші банківський. Я не розмовляю про малий процент нас штовхаючий конверт плативши рахунки з нашого дома PCS. Я розмовляю про простору більшість нас, багато кому все ще не можу розповісти modem з Монітору, хто використовую комп'ютери кожний час ми використовуємо автоматизовану машину касира; тому, що ATM є відкрите ранок, полудень, та ніч, ми більше не повинні побігти до банку під час години ленчу. Комп'ютери також дозволили величезному проценту професіоналів пропустити крок письмово записки, звіти, та листи: маючи секретаря retypes це. В результаті, наймачі вміли розрізати багато секретарів з їхніх робочих сил; ці секретарі тоді ідуть та знаходять роботу в іншому місці або різну роботу при тих же компаніях. Якби ці привілеї продуктивності не показують у урядових даних, в той час можливо там щось ображають з даними. Та там напевно щось неправильне, тому що ми побачимо коротко. Інші економісти речі знають прибуває з економічної теорії, котрий розповідає нам що люди не добровільно інвестують мільйони доларів у капіталі без того, щоб очікувати принаймні того же числа доларів у має вигоду з того капіталу. Менеджери та інвестори можуть наробити помилок та нагорі інвестують у певних пунктах, але коли вони, ринок навчає їм не зробити це знов. Таким чином коли компанії та особи витрачають сотні мільярдів доларів за рік на комп'ютерах та програмному забезпеченні, рік у та рік, що у себе сильне свідчення що інвестиції worthwhile. Економічна робота аналітика мусить вивчати подальший та мусить визначити як. Урядовий logic Ніякий. Бюро серпня Департаменту Комерції Економічного Аналізу обмірює випуск бнківської справи числом людей найняло у банківському. Це означає, що якби число банківських підвищеннь службовців 10 процентом, тоді аналітики даних уряду просто припускають що підвищення випуску 10 процентом. Тому, банківський ріст продуктивності промисловості нуль, не спостереженням, але визначенням. Звичайно, продуктивність у бнківській справі росте. За оглядом Адміністрацією Банку Запровадять, число перевірок оброблених за годину, міра продуктивності працівників банку брала початок у 265 пункти у 1971 до 825 у 1986, ступені збільшення 7.6 процента щорічно. Мабуть комп'ютери були фактор у цьому рості продуктивності. Та як відзначене Martin Baily, економіст при Установі Brookings, та Robert J. Gordon, економіст при Northwestern Університет, за-перевірку обробка кошти для Електронних Переміщення Фондів (EFTS), котрий були зроблені можливий інформаційною революцією технології, є частка вартості звичайної перевірки обробка. EFTS все-таки утворюють тільки малий процент праць, але як цей segment росте, продуктивність збільшить. Навіть де США федеральний уряд дані показує поліпшення у продуктивності, це часто understates поліпшення. Комп'ютерна революція dramatically збільшила зручність у банківському, у качаючому газі, та у купівлі бакалія. Між 1990 та 1994, числом пункту-збутових терміналів при крамницях бакалії брало початок у 21.500 до 187.400, та число при заправочних станціях брало початок у 18.700 до 85.900. Час ви рятуєте при supermarket плативши з кредитною картою замість перевірки, або тому, що Універсальний Код Продукту дозволяє пунктам бути прочитаний в готівку регістр більш швидкий, мусить розрахувати як збільшення у продуктивності. Але урядові дані рахує тільки час службовця врятований, не замовник. Замовник прибуває
останній Навіть у виробництві промисловість, де випуск більше легко визначається, дані уряду недооцінює ріст у випускі. Візьміть auto промисловість, де покази даних що щогодини випуск виріс здоровий в середньому дорівнюють 2.4 процента рік між 1975 та 1992. Щоб обмірити що випуск промисловості, федеральний уряд ділить величину долару випуску ціною випуску. Однак, потреба автомобілів менше ремонт, останній більш довгий, та conserve бензин краще ніж вони використали, та багато цього поліпшення можуть бути простежені до комп'ютерної технології. Але цінові індекси звичайно підраховували auto випуск промисловості не адекватно лагодять для цього. Результат: збільшення у трудовій продуктивності у auto промисловості, великій тому що це з'являється, є фактично більше. Інше свідчення для продуктивності-підвищуюча роль комп'ютерів прибуває з зарплати. Princeton Університетський економіст Alan B. Krueger знайдені що працівники котрі використовують комп'ютери на роботі заробляють зарплату 10 до 15 процента вище ніж працівників що не .WITH різноманітні статистичні тести, він знайшов що differential зарплати не міг бути приписаний PC користувачі будучи кращими працівниками у будь-якому іншому відношенні. Цікаво, він видатний що найбільш високо нагороджував завдання для котрого службовці використали комп'ютери email, та що, всі інші речі бути рівним, цей хто грали в різні ігри на їхніх PCS зароблених трохи нижчих зарплаті. Містер Krueger також представив деяке рівне більш різке свідчення з огляду placement фірм. Для 83 фірм що відповідав до його 1991 огляду, пересічний щогодини ступінь для секретаря з комп'ютерними майстерністю $12.77, проти $9.14 протягом без таких майстерності. Якби комп'ютери не продуктивні, чому платять хтось з комп'ютерними майстерністю більше? Землеробство Містер Avery також свідчить що комп'ютери revolutionizing фермерьске управління. Доки дуже нещодавно, він примітки, фермери не могли знати з багато точності як волога їхня земля та, тому, скільки зросити. Навіть якби вони могли випробувати землю у одній частині сфери, результати би не обов'язково застосовують до інших областей. Але комп'ютери змінилися всі що. Subsoil електронні sensors встановлюють повсюди сферу розповідять комп'ютер на щогодини основі скільки води є у зоні кореня подробиці зерно так же, як і скільки повинно бути там. Завершує Містера Avery, "Ми зробимо зрошення краще ніж ми колись зробили це ." Там більше. Комп'ютерна революція повела до карбування нового терміну у землеробстві: точне фермерство. U.S. Фермери можуть зараз використати GPS щоб зробити інтенсивний двір вилучання грунту двором через сферу, тоді слідкують використовуюче збирання монітори на збираючому урожай устаткуванні що розкажуть який кожний квадратний двір вироблений. Мета мусить визначити та мусить застосувати точну суму води, пестицидів, та добрива потреба зерна та ні більше. З runoff та buildup добрива крайності та пестицидів мінімізованих, каже Містера Avery, зерно можуть поступитися їхньому повному потенціалу з майже ніякою середовищною стороною ефекти. Революція відбувається дуже швидка; у останніх двох роках, практично все нещодавно вироблене збирання врожаю обладнання прибуло з збиранням монітор. Випадок IH, друге-найбільш велике фермерьске обладнання виробник у Сполучених Штатах, є зараз у точній пораді-фермерства бізнес, маркетинг програмне забезпечення та консультаційні служби. Точне фермерство вже розповсюдилось до Бразилії та Аргентини та розповсюдиться глобально, завбачує Містера Avery. Moore Закон Сьогодні, хтось що був бажаючий відмовитися від роботи з володінням може вразити нас, але ідея купівлі володіють комп'ютером розглянути великі комплекти даних би був просто деталь. У загальній схемі, вартість PC з тими же здібностями як пізні-'70s основні обриси би були rounding помилка. Northwestern Університетський економіст Robert J. Gordon оцінив що якість-налагодила ціну комп'ютерів крапала приблизно 19.8 процента кожний рік між 1951 та 1984. Відтоді, він оцінює, ціни упустили про 25 до 30 процента за рік. Вірні, ціни багато краплі товарів рівно швидко для перших мало років після вони вводяться. Але двійчасте-digit річне зниження у ціні гарній на період протягом більше ніж 40 років, до я знаю, історично unprecedented. Це означає, що, для комп'ютеру порівняної якості, ціна сьогодні би була менше, ніж 1/10.000 його ціни у 1951. Щоб поставити що у перспективі, дана сума комп'ютерної здібності що коштують $100.000 у 1951 би коштувала приблизно 3 долларов США сьогодні. Комп'ютери низькі ціни означають, що багато людей що раніше працювали службовцями можуть побігти їхні власні діла, щось вони не могли зробили у комп'ютерних-інтенсивних промисловості 20 років тому назад. Між 1980 та 1992, згідно з U.S. Статистичний Реферат, число службовців у фірмах з менше ніж 20 службовців збільшених 29 процентом, у порівнянні з 24 збільшенням процента у службовцях загальних. За загальним визнанням, різниця є більш мала ніж я би очікував. Але що дані випускає являє собою число самих-працюючих людей, багато кому зараз опрацьовують їхніх дома. Великий Брат Але дуже смачна іронія з'являється що Orwell ніколи не збагнутий: комп'ютерна революція дозволяє громадянам наставити, колють, та undercut уряд. Ми можемо сказати, з тільки легким перебільшенням, що ми використовуємо технологію проконтролювати Великого Брата. У лютім 1994, наприклад, коли нечисленні домашні-студенти дізналися про забезпечення у рахунку перед Конгресом, котрий буде потребувати батьків бути засвідчений перед тим як навчати їхніх дітей, вони використали телефони, факс, та email до тривоги їхні союзники. У тільки над тижнем, члени Конгресу отриманого більше ніж 1 мільон закликає облік їм щоб підтримати. Вони швидко. "Ми мали досить демократію на деякий час, " сказали один виснажений конгресовий aide. Подібно, у вересні 1994, коли Конгрес додав забезпечення до лобізму рахунок, котрий введе міцні обмеження на grassroots групи, нечисленні члени таких груп знайдених про це. Головним чином через факс, вони alerted sympathizers-господарі показів розмови, торгівлі асоціації, та інші лідери навколо країни. Наступний тиждень, рахунок-котрий, у попередній версії, пройшов Будинок балотуванням 315 до 100 та Сенату 95 4 filibustered до смерті у Сенаті. Комп'ютернареволюція дозволяє опонентам більшого урядового контролю дізнатися про Великі плани Брата більше швидко та щоб загрожувати Великому Брату маленькі siblings. Wheres гроші Комп'ютери збільшили продуктивність, зробили це легше почати ваш власний бізнес, та зроблене це більш тяжке для уряду проконтролювати вас. Вони зроблять більше всього три у найближчому майбутньому. Не поганий для продукту для котрого колишній IBM голова завбачив всесвітню вимогу тільки п'яти. Це
- звичайна матерія економіки. Я пам'ятаю оповідання особи назвав Lou та Доктор W. Edward Demming. Це вірне оповідання було звичайно ілюструвало що технологія є не єдині засоби до продуктивності привілеї. Та оповідання наступним чином: Lou, бігає один з найбільш великих використаних крамниць запису у країні одного разу мав вухо W.E. Demming, економіст чиї теорії перетворили бізнес у 1970 через до 1990. Вони сиділи при бруску разом, та Lou попрошений Demming (дуже стара людина при цьому пункті) як він міг розширити його збут крамниці запису. Demming трусив його голову indulgently. Він sighed та взяв пелюшку бруску та притягнув діаграму пирога. "Ви роздрібні guys, ви завжди думаєте у діаграмах пирога, праві? " Demming притягнув невеликий клин у його діаграмі пирога. "Ok . У нас ваш процент збуту у вашому ринку. Зараз ви просите мені - " та тут Demming edged пиріг-клин параметри невеликі ліворуч, тоді невеликі праворуч, утворюючи трохи більшу скибочку пирога - "як я можу приїхати трохи більше з мого ринку? " В той час він підняв його палець. "Ви захочете знати як збільшити ваш збут? " Lou були всі вушра та кивнуті енергійно. Це являло собою майстра, після всього. "Ви робите більший пиріг ." Demming притягнув коло навколо пирога на пелюшці бруску, та розширив клин зовнішній взяти у його акції нового кола. Lou прослідкований Deming порада: Він redefined його ринок. Він стартував наймаючи будку при ринках фермера, продаж його записи по бушелям сторони розплющують та яблука. Він подивився в записуючі діапазони він полюбив. Він стартував шукаючі нові шляхи отримати нових замовників, та він зупинив мислення його функціювання як просто роздрібна крамниця запису. Урок Історії на Загальному Управлінні Якості У пізній 1970 до внутрішніх-1980 США компаній шукали шляхів вижити у середовищі спини-підтримати спади попиту; зменшення регулюючої функції; вирощування торгівля дефіцит; низька продуктивність; зменшення; та збільшення у споживчій обізнаності та sophistication. Ford Компанія Двигуна діючі втрати 3.3 мільярду між 1980 та 1982. Ксерокс, котрий був піонером стаття copier, дивилася його U.S. Ринок поділяють краплю з 93% у 1971 до 40% у 1981. Увага до якості була помітна тому що шлях воювати конкуренція. Приклади Раннього
Успіху
Багато TQM концепцій виникнутих з роботою Доктора W. Edwards Deming, американський статистик, хто керував японським відновленням промисловості після Світової Війни II та хто утворив багато його ідей під час Світової Війни II коли він навчив американські промисловість як використати статистичні методи покращити якість воєнних продуктів. В той час, як японський слухала Deming американська промисловість не. Для ледве не двох десятиріччя, перед та після Світової Війни II, американські діла preeminent. У цьому періоді маленької іноземної конкуренції, американські методи управління unchallenged та у hindsight, дорого вправи традиційної ієрархії взяли тримають. Тим часом, індустріальні лідери у Japan burdened з репутацією для бідної якості, запрошений Доктор Deming навчити їм його методи. Deming спонукало їм щоб знайти що їхніх замовників захотіло, тоді вивчення та покращують проект та виробничі процеси до якості їхнього продукту unsurpassed. Він спонукав новий стиль управління що рухає фокус з вигод до якості. Він аргументував що службовці могли довідатися як наставити, контроль та постійно покращують їхні процеси роботи та системи з застосуванням наукового підходу. З колективною увагою людей їх працювати процеси та їхній interdependency, вони вміють краще щоб виробити продукти що відповідають очікуванням замовника. З загальною якістю контроль (TQM), рішення є базовані на даних збиралися з науковими інструментами та підходом. Продукти та служби покращуються покращуючи як роботу приїжджає зроблені (методи) замість що робиться (результати). Deming показував що він дивився тому що вади у традиційній моделі "управління метою" котрий підкреслює ланцюг команди у котрій мета перекладаються в стандарти роботи або квоти. Він застерігав що з MBO дія службовців керується та оцінюється згідно з числовими цілями. В результаті, працівники, менеджери та supervisors приїжджають caught у захищаючих себе. Дивившися гарний overshadows піклування для замовника або організації довгостроковий успіх. Службовці, розпачливі зустріти квоти, гублять видовище більшої мети роботи. Спільний приклад коли люди збуту штовхаються щоб прискорити бізнес та роблять виробництво обіцянок не можуть утримати. З переміною у фокусі, ролі працівників та менеджерів реформуються. Роль менеджера мусить дозволити службовцям зробити кращу роботу можливу foreseeing та усуваючі бар'єри що приходять у шляху. Працівники довідуються застосувати експертизу вони отримали працюють з процесами та замовниками на щоденній основі Deming завбачене японське прийняття цих методів би поставило їхні продукти у вимозі всюди світ у п'ятьох роках. Він був неправильний; протягом чотирьох років японських отримав великі акції деяких ринків. Paradigms З'являючий рух якості у Сполучених Штатах репрезентує значні paradigm зміну у культурах компанії та ділових операціях. Типово, культура Сполучених Штатів характеризується paradigm "важкого individualism" . Історія США віддзеркалює внесок багато revered особи. Ця модель світу бачить людей як і джерело і резолюція проблем. У це paradigm, рішення до проблем можуть бути помітні тому що фіксуючі люди (i.e., навчання службовці покращити їхні позиції). У цьому погляді, виживання компанії може відпочити у закликаючій на право виконавець" "зірки , люблять Lee Iacocca. У той час, як контроль якості підкреслює що виживання організації контингент на ефективність систем організації. У управлінні якості є приблизний підрахунок закликаний 85/15 Правило котрий пропонує причини кореня 85% організаційних проблем є дефектні системи та що мало проблем являють собою результат поведінки службовців. Ця філософія може зустріти опозицію у багато компаній де поточні поліси, процедури та системи є більше традиційні. Що тримає кожну особу підзвітну перед тим як розглядати системи у котрих вони працюють виробником якості. З цього витікає що традиційні вправи управління управління-метою (MBO) з ієрархією мети та стандартів що проходяться вниз у організації з вершини, є інші paradigm. Філософія якості з зміною у фокусі з внутрішніх результатів до очікувань замовника є інший погляд ділового світу. Лідери не повернуть якість в конкурентоспроможну перевагу якби вони поводяться так, якби TQM є звичайна техніка що може бути куплена та може бути введена в межах традиційної рами управління. Vansina застерігає нас що встановлюють elabourate систему затвердження якості не поведе до службовця зобов'язання до якості. Такі зусилля є базовані на припущенні що обробляє та завдання що ведуть бажали якості вже розуміються. Наслідок може бути службовці почуття висунулося в відповідність без того, щоб розуміти критерії або кидаючі виклик їхній ефективності. Важливо, очікування та ринок вимоги міняють, як роблять технологію, матеріали та/або спожите знання. З причини вищезгаданого, впливу традиційного paradigms на поточних полісах, процедури, та системи у організаціях виглядає як сильний. Впроваджуючи Участь Службовця (E.I.), системи будуть вимагати зобов'язання з провідного управління так же, як і з всіх службовців. Що зобов'язання може часто включити переміну у позиціях. Це також включить управління переміни у організації. Керуючи процесом переміни вимагає розуміння нинішніх організаційних культур, позицій, структур та систем. TQM ФілософіяTQM філософія управління замовник-орієнтований. Всі члени загального управління якості (контроль) організація докладають зусиль систематично управляти поліпшенням організації через поточну участь всіх службовців у проблемі вирішуючі зусилля через функціональні та hierarchical межі. TQM включає концепції якості продукту, обробляють контроль, затвердження якості, та поліпшення якості. Отже, це являє собою контроль всіх процесів трансформації організації краще задовольнити замовника потребує у найбільшому економному шляху. Загальне управління якості є базоване на внутрішньому або самовладанні, котрий занурюється у кожній одиниці системи роботи (технологія та люди). Штовхати проблему вирішуюче та рішення-укладення вниз у організації дозволяє людям що роблять роботу і міра і беруть corrective дія аби доставити продукт або службу що відповідає потребам їхнього замовника. Менеджери та експерти не погоджуються приблизно як ефективно застосувати TQM до їхніх організацій. Деякий радять що задоволення замовника являє собою ведення сили позаду поліпшення якості; інші пропонують внутрішню продуктивність або коштують програми поліпшення досягають управління якості. У інших застосуваннях, TQM розглядається засоби ввести participative управління. Японський, взагалі, концентруються на замовнику задоволення від фокусу на розуміючому замовнику потребує та очікування. До дуже нещодавно Американців у цілому підкреслили "вартість не'-конференцію" , та важливість зборів службовців узгоджених на вимоги для кожного процесу. Leopold Vansina, президент та засновник Міжнародного Інституту Організаційного та Соціального Розвитку, обережність що такі зусилля є базовані на (дефектний) припущення що обробляє та завдання що ведуть бажали якості вже розуміються. Однак, він держави, контроль виробничого процесу певно не допоможе збільшенню бізнесу його ринок поділяють коли продукт або службу не зустрічає вимоги замовника. Поліпшення якості vs. Затвердження якості Це є важливе уникати equating поліпшення якості з
затвердженням якості. Затвердження якості є система діяльності замислила
забезпечити виробництво що відповідає раніше встановленим вимогам. Це дає
замовнику гарантія якості обмірюючи продукт conformance з процесом та
специфікаціями дії. Поліпшення якості звертається до всіх зусиль направило
збільшити ефективність та ефективність у зборах визнані очікування замовника.
Це - безперервний процес досягнути кращого розуміння ринку; innovate продукти
та процеси; щоб управляти та розподіляють матеріал та продукти; та щоб
забезпечити службу до замовників. Успіх поліпшення якості є базований на
розумінні кожного члена організації щодо потреб їхніх замовників (внутрішніх
та зовнішніх). Ремонт що розуміння вимагає постійного діалога та переговорів
з замовником та вимірюванням продуктів та служб проти очікувань замовника. Продуктивність Знання
Практично кожний бізнес у світі обличчя та же фундаментальна проблема: Ремонт їхньої конкурентної переваги через застосування та утворення знання. Некрасива правда що, у багато компаній, багато діючого знання undocumented; це undocumented знання може легко бути загублене через відставку або attrition. У сфері технології, це є багато гіршого. Працівники знання з ключовим конкурентоспроможним та часто власницьким знанням буквально викрадаються далеко конкурентами. Та, без спроможності організувати, крамниця, шукають та управляють це, багато тяжкого-вигравала листи знання з ними. Деякі компанії використовують запас права заміни влаштувати ключових службовців. Це гарна ідея, але яка про ці хто тримають undocumented знання але істотно невидиме до системи? У багато компаній, багато організаційного "ноу-хау" існує у розумі та приватних блокнотах працівників, програмістів та менеджерів. Управління спільного знання майно повинно бути така спільність як управління інформації сьогодні. Тим часом, цінне знання майно irretrievably губляться, бігаючи люблять ртуть через персонал відомство. Приклад цього прихований, або мислене знання може доказати instructive. той час, як Працюючи при великий виганяю з батьківщини автомобільну компанію нещодавно, я був призначений проект у виробничому департаменті їхнього motorcycle заводу. Управління підготовляло стріляти п'ятдесят-щось самка виробництво контроль supervisor названий Carrie внаслідок константи tardiness. Вона була unattractive, бідно освічений, крапля середньої школи з поганою граматикою та сильною Ohio twang – ніякий запас права заміни для Carrie. Хоча мої дискусії сиділи без діла з нею проблема, я визначив, після декілька інтерв'ю, що вона являла собою тільки у устаткуванні котрий дійсно зрозумілий завод комп'ютеризована виробнича контрольна система. Виробнича контрольна система була досить складна та idiosyncratic програма, котрий постала у Japan, та мала мало прибічників knowledgeable у цьому заводі. Це побігло добре та зробило роботу тільки тому, що Carrie знало це взад-вперед. Фактично, вона навчила функції програми до нових виробничих менеджерів. Стріляючи ї би утворила виробництво кошмар, з bottlenecks, загублені замови, та надзвичайний виклик Japan для декілька інженерів. Ніякий кожний знав Carrie являв собою тільки склад цього знання. Посадіть виробничих менеджерів припускала що вона була тільки одна з багато виробничих контрольних людей що мали це знання. Вони були неправильні. "Знання являє собою ключ до Людського
Капіталу" У управлінні Знання є два цілі. Вони: (1) Щоб постулювати що величина знання як компонент людської дії, фактично, відчутна спільна стаття; та (2) Щоб почати діалог з і фінансовими і діловими спільнотами відносно включення статті" "знання як величина-носяча частина Людського Капіталу. Сьогодні,
знання розглядається ключова стратегічна стаття для багато корпорацій. Це -
наша конкурентна перевага та дає нам перевага у майже будь-якій діловій
ситуації. Досі, одо з найменший зрозумілого всіх спільних атрибутів Знання,
його репрезентація в межах корпорації, його величини та управління. Тому що ми всі знаємо, людський капітал все-таки не має формального місця на балансовому аркуші. Отже, Знання, бракуюче формальне визнання вважаючим за систему, часто отримує меншу увагу ніж це заслуговує шлях встановлення колективна величина знання та його corollary, людський капітал, добре носиться. Та, як економіст Robert Reich сказав, обов'язок доказу на вас ." Доктор Reich, що час є зрілий для новий sojourn в цю похмуру царину, у частині внаслідок цього часу unprecedented інтелектуальне розширення коли ідеї, люблять нове програмне забезпечення застосування, утворюють капітал з розуму а не з системи. Можливо це - час re-віслюки правила гри. Несхоже головне утворення, утворення знання повністю egalitarian та бере початок з всі сектори нашого комерційного суспільства. Що спільне знання? Як йому застосовується та як йому ціниться? Протягом років менеджери сказали, “Якби ви не можете обмірити це, ви не можете управляти це .” Ми , тоді, можемо обмірити знання? Та, якби не, як ми можливо можемо управляти це? Деякі люди зм сказані вміють "knowledgeable , та інші не. Хто знає? Та, як ми вирішуємо? Фактично, у промисловості, ми не маємо об'єктивних засобів обмірити знання. Ми не ототожнюємо знання крім у вищим чином суб'єктивні терміни. Багато що ми закликаємо знання є дійсно інформаційні. Звичайно ми обробляємо знання так, якби це були деяке доброзичливий genie що, якби ми fondle, живлення, та інколи підкупаємо, зробить нам отримувач вигоди його largess. Звичайний факт що якісне та кількісне управління знання є істотне якби ми мусимо вижити у глобальному ринку. Знання є наша конкурентна перевага. Знання являє собою один фактор, котрий доставляє величину до корпорації, але не розпізнаються офіційно на балансовому аркуші. Поточно, не може формально приписати варте до знання у фінансових термінах, за винятком тому що деякий неясний та unspecified внесок приносити користь. Однак, з Знання є справді монета Людського та Інтелектуального Капіталу, це є основне правило що ми вміємо і ототожнюємось і quantify це. Багато referenced, хвора-визначена Стаття Знання не має ясного об'єктивного визначення, крім щоб натякнути що це робить внесок у деякому шляху вартістю в компанію. У правді, знання являє собою статтю-носячий компонент Людського Капіталу. Знання та Стаття” “Знання є істотна до демонстрації величини людей у нашій діловій моделі. Наша неспроможність цінити людей є одна причина для майже універсальна undervaluing Людських Ресурсів, продемонстрованих, наприклад, стійких під фінансуванням спільного навчання. Будь-яка дискусія знання у бізнесі мусить спочатку розрізнювати інформацію та знання. Хоча словник би мають нас вважають інакше, знання та інформація є не synonymous. Доктор W. Edwards Demming сказаний знання інформація у дії. Це - наша віра що Знання є виразливо людський атрибут. Наступний операційне визначення використане для спеціальних цілей цієї лекції. Спочатку, інформація. Інформація існує зовнішня до людського розуму. Інформація не стала знанням до розвідки, integration, вирок, синтез та господар інших людських атрибутів застосовуються йому. Інформація тоді перетворюється в знання людським розумом. Інформація є даремна якщо не ми можемо приймати заходи щодо це, та що гадає що це повинно спочатку бути перетворене в знання. Одного разу об'єднаний в існуючу раму знання особи, інформація стає таким, що дає підстави для судової справи знанням. У найбільш випадках, інформація не може легко бути перетворена на *- мусі. Це не може просто виглядати пройдене як spreadsheet, з однієї особи до іншого. Приклад тут може доказати illustrative. Якби spreadsheet є просто наступні місяці діючий бюджет, тоді нечисленні звичайні питання мусять дозволити мені щоб одержати знання з це. Однак, якби ми маємо складний прогноз продукту наймаючий аналіз regression та таблиці вісі, трохи більше пояснення та дійсно деякого навчання можуть вимагатися перед тим, як я можу перетворити інформацію у це spreadsheet в знання. Особа, особливо коли мають справу з складні процеси, повинна перетворити інформацію об'єднуючи йому в їхнє існуюче знання база. Цей процес трансформації, тоді, являє собою закликаний освіту та/або навчання. Комбайни статті знання декілька факторів, котрий можуть бути об'єктивно proven спостереженням та завершення специфічного комплекту критеріїв. Завершення репрезентується realization discrete встановлюють поведінки, закликані завдання, котрий, коли найняли особою, або група, призводить до measurable результату що прибавляє величину до корпорації. Критерії для Доказу
Статті Знання Є чотири умови вимагаються щоб перевірити існування статті
знання. Ці умови, або критерії,:
Примітка:
Це відрізняється з ISO-9000
у що наші написані процедури повинні бути найняті та повинні бути зауважені
щоб бути дійсні, не тільки documented. По-друге, завершення завдань повинна мати measurable, documented економічна величина. Ці умови
повинні бути досягнуті та об'єктивно повинні бути наставлені вихованим,
незалежним аудитором перед статтєю знання можуть бути заявлені. Та, щоб
роз'яснити статут аудитора, що особа повинна бути незалежна групи виконуюча
діяльність бути оцінена, не обов'язково незалежний компанії у котрій
діяльність трапляються. У нашому поточному фінансовому вимірюванні та оцінці модель, стаття є типово відчутний об'єкт, котрий, через оцінку або амортизацію, наростає величина до корпорації. Патент, або Авторське право, є приклад невідчутної статті що розглядається інтелектуальний капітал. Ми вважаємо, що це не іде далеко досить у documenting знання майно корпорації. Патент також забезпечує нас з об'єктивним precedent для
користування знанням як відчутна стаття. Ми робимо освідчення додаємо Статтю”
“Знання як інша репрезентація величини та
об'єктивного доказу Людського Капіталу. Ми маємо намір зробити цей аргумент
(тут та у інших судових округах) до Уряду та Ділових установ що tasked з
такими оцінками. Стаття Знання являє собою відчутну репрезентацію
"ноу-хау корпорацій ,
" та доказ відсутності доказу на користь супротивного спільної
компетенції. Це репрезентує компетенцію корпорації. totals суми цього знання
майно являють собою Людський та Інтелектуальний Капітал компанії. Один з
головних причин для неспроможності нещодавно набутої діл що покупець не
визнає що його інтелектуальний капітал є при ризикові, з це проживає у
обмеженому числі службовців. Чи disaffected в результаті викупу, нове
управління, зміна місьця, або деяка інша причина, втрата цього ключового
знання майно (і особи і знання вони репрезентують) могла надати корпорацію
нездатну виконуючої. Це фундаментально вірна що спроможність працювати
ефективно не достатно демонструється Патентами або Авторськими правами.
Володіння патенту є не об'єктивний доказ що компанія може ефективно, або
ефективно, виробляють продукт, тільки як володіючий авторським правом до
symphony не запевняє що музиканти можуть грати у це. У частині, стаття знання
мусить патент що музичний рахунок коли перекладається в специфічну музику
музикантами. Щоб простягнути метафору, це - комбінація рахунку та
компетентної дії музики. Нарешті, там повинна бути економічна величина. Це є
основне правило що доказ статті знання брехня ніякі у володінні патенту або
величини завершення виробництва. Доказ є не просто фізичний, але у об'єднаних
елементах людського знання майно, та їхній внесок вартістю в продукт, або
службу, доставлену до замовника. Це є стаття знання; це являє собою величину
Людського Капіталу. Якщо не ми можемо включити статтю знання та людський
капітал на балансовому аркуші offset інвестиція (тому що ми з іншим спільним
майном), наша спроможність виправдати інвестицію у будівництві або retooling
наша інфраструктура знання та Людський Капітал буде завжди проблематичний.
Якщо не формально визнаний Фінансовий Вважаючим за Комітет Стандартів (FASB),
та віддзеркалений у Звичайно Визнаному Обліку Принципи (GAAP), фінансовий та
облік системи продовжать працювати проти такої місії критичні інвестиції.
Ситуація, і нестерпний і неправильний, та повинна бути виправлена. Це -
deficiency у як ми докладаємо про, управляємо, та цінимо діла під нашою
формою капіталізму. прикладу – Техніка (Паралель Обробка)
Резюме
Приклад
два – Автоматичне виробництво
· Виробництво компанія робила частини для автомобілів. · Це 23-крок процес зробити різновид частин. У процесі крокує 2 до 5 працюючих найбільших людей. · Крокувати 2 розрізаної металевої брутальної величини. 5 Люди · Крокувати 3 діри Свердла в метал. 20 Люди · Крокувати 4 розрізаного металу в форму. 15 Люди · Крок 5 Усують метал shavings. 5 Люди · Щоб врятувати вартість людей вони купили робот, котрий поєднає Крок 2, 3, 4 та 5 разом. · Виробник роботу заявляють що це могло врятувати на витратах матеріалу, рятують на трудових коштах таким чином виробляючому продукті при багато нижчої вартості. Компанія куплений робот та вони лягли 42 людей. Вони зберігають 3 людей побігти робот. · Результат. Компанія стартувала досягнути високої якості продукту, але початого затримки у перевезенні вантажу. Результат що машина хоча виробляла вищу якість це взяло більш довгий виробити частини. Компанія збільшує продуктивність роботу бігаючи йому з 8-години зміна 24-година зміна 7 днів тиждень. Збільшуючи виробництво оцінюють ступінь ремонту також збільшують. Та суми ремонту уповільнюють фактичне виробництво. Результат що перевезення вантажу було затримане. · Що являв собою вартість тієї частини? З роботу були дешевший ніж люди фактична вартість частини була нижча; однак, тому, що це не могло утримати до вимоги виробництва складають вартість частини мусить вищі пізні постачання та загублений бізнес. · З компанії вироблені частини для виклику процесу “справедливі своєчасно' постачання частини повинні бути обчислені до години. Компанія найнята 42 людей назад до держать до виробничого графіку. Зрештою робот був усунений та люди були принесені назад в укладення частин. Резюме· Це неспроможність продуктивності? · Покращена Якість · Покращена Вартість · Бідне Складання розкладу · Вартість затримуючого перевезення вантажу заключного продукту коштувала мільйони компанії доларів у бізнесі. · Це витрати Часу? Приклад
3 - Служба
ЦЕ департамент мав 150 службовців що різноманітне завдання. Вимога для їхнього бізнесу дуже висока та як будуть результатом вартості департаменту дуже висока. Проблема прибула коли новий Президент компанії був введений він визначають що компанія мала 100-людина відставання року роботи. З конкуренції збільшував він знав що він не міг дозволити інший департамент чекають. Він потребував зробити його ЦЕ департамент більше конкурентоспроможний. Він також знав,, що його клієнти зачекають 10 років для поліпшення його продукту. А не збільшуючий персонал мати справу з відставання він встановив серію ініціатив. :
Резюме
Вплив у справах у Революції Технології Деревина бізнес 1979
Деревина бізнес 1984
Деревина бізнес 1988
Загальне Резюме Революція Технології Продуктивність? Якість? Кошти? Графік? Як ми знаємо? Технологія? Знання? Ми повинні використати статистичний обмірити. Ви не можете використати звичайне вимірювання доларів визначити продуктивність. Люди база для Революції Технології Джерела Економіст Цифрова Революція
Deming Метод Управління Mary Walton, W. Edwards Deming З Кризи W. Edwards Deming Четверте Управління Генерації: Нова Ділова Свідомість Brian L. Joiner, та ін Demings Дорога до Постійного Поліпшення Рахунком Scherkenback, William W. Scherkenbach Нова Економіка для Промисловості, Уряд, Освіта - 2 Видання W. Edwards Deming Deming Розмір Henry R. Neave, W. Edwards Deming (Дизайнер) Знання Як Спільна Стаття Будівництво випадок для Людського Капіталу Подумав Керівництво з Дії Paradigm Jerome J. Peloquin Co-Принциповий Консультант |