I liked this post (here) by Bob Tarne on how Deming’s 14 points align with project management (especially agile).  Our studies of  Deming, Crosby, and Goldratt were among the most valuable parts of business school.

While we’re on Deming, I also believe that it is particularly important for initiative leaders to get their arms around his concept of developing an individual system of profound knowledge:

Appreciation of a system: understanding the overall processes involving suppliers, producers, and customers (or recipients) of goods and services.

Knowledge of variation: the range and causes of variation in quality, and use of statistical sampling in measurements.

Theory of knowledge: the concepts explaining knowledge and the limits of what can be known.

Knowledge of psychology: concepts of human nature.  

“There is no substitute for knowledge.” (W. Edwards Deming)

After the publication of his book “Out of the Crisis”, W. Edwards Deming worked at a theoretical instrument, With which you are able to judge the status quo and to understand the necessary changes. The result is the System of Profound Knowledge. It consists of four elements:

1. Apprehension for a system: A system consists of two or more elements and fulfils a purpose which the elements on their own are not able to do. One example is a orchestra consistig of different musicians. To perform well depends less on the individual talents but on how they are playing together. When this is not possible – because every musician just wants to look good – it goes to the disadvantage of the orchestra. A company also forms with its suppliers, customers, employees, shareholders etc. a system, where you can call the cooperation some sort of economy. Like in an orchestra the attemps to optimise individual parts without regard for the system may result in its destruction. Because of this Deming proposed as a goal of a system that everybody should win on the long term. In this context he described the conventional proceedings of a company as the attempt to get a bigger piece of the cake. Instead they should attempt to make a bigger caken.
2. Knowledge about variation: In the statistical sense variation is the term for the diffusion of values. This diffusion can be noticed among persons, products, results, services etc.. Knowledge about variation is important for the following reasons:
   • For production it is important that the results remain consistent. The more you deviate from a optimal value, the worse is that. A train is f.i. expected to arrive at the same time.
   • The results of a process are having in themselves variation. When the variation is supposed to be reduced, the process has to be chaged. The aforementioned train can be expected to normally have the same amount of driving times. It is therefore not advisable to treat each drive as a special event.
   • An unusual result is indicating an unusual event. When a train which usually is 5 minutes late arrives 50 minutes past its schedule, which usually does not happen, then there must be a special cause which ca be detected.
   • When a desired goal lies outside the capability of a process, then it cannot be reached. When a train basically arrives 15 minutes late, you cannot expect it to be on time.
   • To know what a process is able to achieve, it has to be stable, which means that it has to be free from special events. The more the delays of the train are within a certain frame, the easier you can examine ad improve the train .
3. Theory of knowledge: To explain the world and the consequences of a deed, you need a theory. Management too has to know what’s gonna happen when implementing a measure. Thus management also is the Art of Prediction. A theory is also important to assess examples and experiences, because examples cannot prove a theory but at most disprove them. On a plane the angles of a triangle add up to 180 degrees. On a sphere this theory would not work. Finally the nature of theory makes clear that everything which is being observed and measured, doesn’t possess a “true” value, because the value depends on the method of the observation or the measurement.
4. Psychologie: Because humans are involved in work, you have to realise that cooperation is a deciding factor in a gathering. As well you have to take into account the fact that there are differences between people. This shows f.i. in the manner of learning (some learn by reading, some by pictures etc.). Especially important is the difference between intrinsic and extrinsic motivation. Intrinsic motivation is motivation out of respect for oneself and for others. Extrinsic motivation is the attempt to motivate by reward and punishment. The problem with extrinsic motivation is that it goes at the expense of intrinsic motivation, because reward and punishment just motivate to get the reward and to avoid punishment, with all consequences. The American educationist Alfie Kohn points in his articles out that this way grades and even praise can be considered harmful.

The System of Profound Knowledge is the result of the interaction of these four elements.

To grasp and to implement the System of Profound Knowledge, you don’t need to be a system analyst or a statistician or a philosopher or a psychologist. The System shows how you can judge an organisation and how it ideally looks like. From this the necessary steps and tools for transformation are coming forth. When the System of Profound Knowledge is learned on a voluntary base, the knowledge necessary for the transformation is readily learned.

At the same time the System of Profound Knowledge helps to establish or to comprehend the methods of quality management such as the ”7 basic quality tools (Q7)” to Six Sigma. Just with “fads” it is important to comprehend the requirements for their successful implementation as well as their strengths and weaknesses. Deming mentioned in this context that in an attempt to learn the “Japanese secret”, excursions has been made. During these they learned for instance that quality circles are common over there. The lack of a theory lead to quality circles being implemented at home without grasping the requirements or their meaning. When they didn’t deliver the expected results or lead into problems, the eyes were set on the current “Method of the Day”.

In a conventional company the principles of the four elements are followed more or less, even without knowledge of their interaction. This knowledge may be missing for an effective implementation in quality management, the base is there so far. In the IT world things are the same except for one thing: In the common IT company variation is not being regarded. As it turned out in a discussion, Deming has attributed a special importance to variation and confirmed the impression of the writer that 70 to 80 % of his lectures are based on it.

To make this clear: In the IT sector they do apply statistical methods. Internet usage statistics are just an example of many. The problem with this examples is that they are applied in external departments like marketing or that – when they are used internally – the existence of some common variation is ignored. An example is performance appraisal where the employees are ranked and the position or the performance are only ascribed to the individual. But Deming has found out that performance depends to 94 % to the system and to only 6 % to the individual. Statistical methods with the objective to optimise the IT company in a context of quality management seem to be applied sparsely.

I just can make assumptions about the reasons. One reason can be that the IT world regards itself with its programming work as a logically acting system where each departure has a special cause (a view which according to Deming leads to uncalculatable damage). A connected reason might be that the IT sector regards itself as a pioneer who has to invent everything which it needs themself. From other sectors the Not-Invented-Here syndrome is known, where group think lead to not looking at developments in other groups.

But there is hope. On the one hand in the IT sector too there are people who are grasping the importance of the knowledge of variation for programming. One is David J. Anderson, who applies the Theory of Constraints for the improvement of project management in software developement and who for this purpose is taking variation into account. In his blog he delivers examples for common ad special causes in the IT sector. These you can analyse with statictical methods.

On the other hand a small company doesn’t need an elaborate system such as Six Sigma, whose implementation comes along with big efforts and may thus lead to more damage than benefits. When you start to solve existing problems with simple methods like the seven basic quality tools while taking into account the System of Profound Knowledge, you can communicate the effectiveness of quality management and later implement more advanced methods like the new seven quality tools. This way you can work your way from the solution of local problem to the improvement of the whole system (where local problems should be regarded in the context of the system).

When somebody knows about examples of the potential or actual application of statistical methods in an IT company, I would gladly hear about it.

• ZDNet.be: “In our own small IT world we remain after all the years still in an US mentality from the fifties, regarding quality.” – The Belgian consultant Peter Hinssen is waiting for a W. Edwards Deming for the IT sector. (in Dutch)

“There is no substitute for knowledge.” (W. Edwards Deming)

Na de publicatie van zijn boek “Out of the Crisis” werkte W. Edwards Deming aan een theoretische instrument met welke men de stand van de dingen bekijken en de noodzakelijke veranderingen begrijpen kan. Het resultaat is het System of Profound Knowledge (ned. systeem van het grondige weten). Het bestaat uit vier elementen:

1. Herkennen van een systeem: Een systeem bestaat uit twee of meer elementen en vervult een bedoeling welke de elementen op zich alleen gesteld niet vervullen kunnen. Een voorbeeld is een orkest welke uit verschillende musici bestaat. Omdat het goede muziek maken kan hangt het niet zo zeer van het talent van de musici als soloartiesten af, maar ervan hoe ze met samenspelen. Als dit niet klopt omdat elke musicus slechts zelfs goed ervoor staan wil gaat dit ten laste van het orkest. Ook een bedrijf vormt met hun toeleveranciers, klanten, medewerkers, aandelenhouders enz. een systeem waar men de samenwerking van de elementen een economie noemen kan. Zoals in een orkest kan de poging, de aparte elementen zonder andacht voor het systeem te optimeren, het systeem vernietigen. Om deze reden heeft Deming als bedoeling voor een systeem voorgesteld dat op lange termijn alle betrokkenen winnen zullen. In deze samenhang beschreef hij het gewone handelen van een bedrijf als de poging om een grotere stuk van de taart te krijgen. In plaats ervan zou gepoogt worden een grotere taart te maken.
2. Kennis van variantie: In de statistische zin wordt met variantie de spreiding van waarden beschreven. Deze variantie oft. spreiding kan men bij mensen, producten, resultaten, diensten enz. tegenkomen. Weten over de variantie is om volgende redenen belangrijk:
   • Voor de productie is het belangrijk dat de resultaten zoveel mogelijk gelijk blijven. Hoe verder men van een optimale waarde afwijkt, des te schlechter is dit. Een trein dient bijv. indien mogelijk op dezelfde tijd aankomen.
   • De resultaten van een proces bezitten op zichzelf een spreiding. Als de spreiding verminderd worden zou dient het proces veranderd te worden. Bij de trein kan men ervan uitgaan dat die gewoon dezelfde tijden vaart. Het is dus niet aan te raden elke aparte rit als speciaal geval te behandelen.
   • Een ongewone resultaat wijst op een bijzondere gebeurtenis. Als een trein die gewoon 5 minuten vertraging heeft 50 minuten te laat aankomt, wat anders niet gebeurt, is een bijzondere oorzaak aanwezig die op te sporen is.
   • Als een gewenste doel buiten het vermogen van een proces ligt, kan het niet bereikt worden. Als een trein principieel 15 minuten te laat komt, kan men niet verwachten dat ze stipt is.
   • Darmee men weet was een proces tot stand brengen kan, moet het stabiel zijn, d.w.z. vrij van bijzondere gebeurtenissen. Hoe meer zich de vertragingen van een trein in een bepaalde kader bewegen, des te makkelijker kan men de treinverbinding onderzoeken en verbeteren.
3. Theorie van weten: Darmee men zich de wereld uitleggen en de gevolgen van een daad beoordelen kan, heeft men een theorie nodig. Ook het management moet bij een maatregel weten wat bij diens uitvoering gebeurt. Dus is management ook de kunst van voorspelling. Een theorie is ook nodig om voorbeeldgevallen en ervaringen beoordelen te kunnen omdat voorbeelden zelf geen theorie vormen maar hoogstens weerleggen kunnen. Op een vlak tellen de hoeken van een driehoek tot 180° op. Op een kogel werkt deze theorie echter niet. Ten slotte zorgt het wezen van de theorie ervoor, dat alles wat geobserveert of gemeten wordt, geen “ware” waarde bezit, omdat de waarde van het manier van observatie oft. meting afhankelijk is.
4. Psychologie: Aangezien dat het werk met mensen te doen heeft moet men begrijpen dat het met elkaar bestaan een beslissende rol in een gemeenschap spelt. Net zo dient men rekening met de feit houden dat er tussen de enkelingen verschillen zijn. Dit drukt zich bijv. in de manier uit, hoe ze iets leren kunnen (sommige leren door middel van lezen, andere door middel van beelden enz.). Bijzonder belangrijk is echter het verschil tussen intrinsische en extrinsische motivatie. Intrinsische motivatie is motivatie uit eerzicht voor zich en andere. Extrinsische motivatie is de poging door beloning en bestraffing te motiveren. Het probleem met extrinsische motivatie is dat het ten laste van de intrinsische motivatie gaat, omdat beloningen en bestraffingen daartoe motiveren, de beloningen gekregen en de bestraffingen voor te komen worden kunnen, met alle gevolgen. De Amerikaanse pedagoog Alfie Kohn verklart in zijn artikels dat op die manier cijfers en zelfs lof schadelijk zijn kunnen.

Het System of Profound Knowledge komt door het samenwerken van deze vier elementen tot stand.

Om het System of Profound Knowledge begrijpen en omzetten te kunnen moet men noch een systeemanalist noch een statisticus noch een filosoof nog een psycholoog te zijn. Het System toont aan hoe men een organisatie te beoordelen een hoe deze in het ideale geval uitzien te heeft. Daaruit komen de voor de transformatie nodige stappen en werktuigen voor. Als het System of Profound Knowledge op vrijwillige basis geleert wordt, worden dus ook de voor de transformatie benodigte vaardigheden bereidwillig aangelerd.

Tevens is het System of Profound Knowledge nuttig om methodes van het kwaliteitsmanagement vanaf de 7 kwaliteitswerktuigen (Q7) (oft “seven fundamentele werktuigen“)tot en met Six Sigma in te voeren of te begrijpen. Juist bij “modeverschijningen” is het belangrijk, de voorwaarden voor een geslaagde uitvoering alsmede hun sterke en zwakke punten te begrijpen. Deming vermeldte in deze samenhang dat bij de poging, het “Japaanse geheim” te leren, excursies gemaakt worden zijn. Erbij heeft men bijvoorbeeld ervaren dat door kwaliteitskringen gebruikelijk zijn. Het gebrek aan een theorie leidte ertoe dat vervolgens thuis de kwaliteitskringen ingevoert worden zonder dat men hun voorwaarden of hun bedoeling begrepen heeft. Als ze niet het verwachte success opgelevert hebben oft. problemen veroorzakt hebben, was de aandacht op de actuele “methode van het dag” gericht.

In een gewone bedrijf worden de principes van de vier elementen ook zonder kennis van hun samenwerking meer of minder sterk geacht. Ook als de kennis van de interactie voor een effectieve omzetting mist, zijn de voorwaarden zover gegeven. In de IT-wereld verhouden zich de dingen overeenkomstig behalve een zaak: De variantie wordt in een gewone IT-bedrijf niet in acht genomen. Als ook uit een discussiebijdrage voorkomt, heeft ook Deming het begrip voor de variantie een bijzondere betekenis toegekend en de veronderstelling van diens schrijver bevestigt dat 70 tot 80 % van zijn voordrachten erop baseerden.

Om een misvatting voor te komen: Binnen het IT-sector worden wel statistische methodes gebruikt. Internet-gebruiksstatistieken zijn slechts een voorbeeld van meerdere. Het probleem met deze voorbeelden is echter dat ze of in externe gebieden zoals bijv. marketing gebruikt worden of, als ze intern gebruikt worden, het bestaan van een algemene variantie geïgnoreert wordt. Een voorbeeld ervor is een medewerkersbeoordeling waar een ranglijst opgesteld wordt en de positie oft. de prestaties alleen aan de aparte medewerker toegeschreven worden. Maar Deming heeft vastgesteld dat de prestaties te 94 % van het systeem en slechts te 6 % van het individu afhankelijk zijn. Statistische methodes, welke in het kader van het kwaliteitsmanagement op een optimering van een IT-bedrijf als een systeem doelen, lijken zelden toegepast te worden.

Over de redenen mag ik slechts vermoedens doen. Een reden kan zijn dat de IT-wereld met hun programmeringswerk zich als logisch werkend system beschouwt waar elke afwijking een speciële oorzaak heeft (een standpunt die volgens Deming een niet te calculeerbare schade veroorzakt). Een ermee samenhangede reden mag zijn, dat het IT-sector zich als pionier beschouwt en alles, wat ze nodig heeft, zelf te ontwikkelen heeft. Uit andere sectoren is het not-invented-here-syndroom bekend, waar groepsdenken ertoe leidt dat inzichten uit andere groepen niet overnomen worden.

Maar er is hoop. Aan de ene kant zijn er ook in de IT-wereld mensen welke de betekenis van de variantie voor het programmeren herkennen. Ene ervan is David J. Anderson, welke de Theory of Constraints voor de verbetering van het projectmanagement tijdens de softwareontwikkeling gebruikt en erbij ook de variantie acht. In zijn blog levert hij voorbeelden voor algemene en speciele oorzaken in het IT-sector. Deze kan men ook met statistische methodes analyseren.

Aan de andere kant heeft een kleine bedrijf geen luxueuse systeem zoals Six Sigma nodig, diens invoering met grote inspanning verbonden is en dus vaak meer schade als nut opleveren kan. Als men ermee begint bestaande problemen met eenvoudige methodes zoals de seven kwaliteitswerktuigen op te lossen en erbij met het System of Profound Knowledge rekening houdt, kan men de effectiviteit van het kwaliteitsmanagement overdragen en verder gaande methodes zoals de nieuwe seven kwaliteitswerktuigen invoeren. Op die manier werkt men zich van de oplossing van locale problemen op naar de verbetering van het gehele systeem (waarbij de locale problemen met het oog op het system bekeken worden moeten).

Als iemand verdere voorbeelden kent waar statistische methodes in een IT-bedrijf toegepast worden kunnen of er al praktische toepassingen zijn, zou ik graag ervan horen.

• ZDNet.be: ” In ons eigen wereldje van IT zitten we na al die jaren nog altijd op een VS-jaren-’50 mentaliteit qua kwaliteit.” – De Belgische bedrijfsadviseur Peter Hinssen wacht op een W. Edwards Deming voor het IT-Sektor.

“There is no substitute for knowledge.” (W. Edwards Deming)

Nach der Veröffentlichung seines Buches “Out of the Crisis” arbeitete W. Edwards Deming an einem theoretischen Instrument, mit welchem man den Stand der Dinge betrachten und die notwendigen Veränderungen begreifen kann. Das Ergebnis ist das System of Profound Knowledge (dt. System vom Unfassenden Wissen). Es besteht aus vier Elementen:

1. Erkennen eines Systems: Ein System besteht aus zwei oder mehr Elementen und erfüllt einen Zweck, welchen die Elemente auf sich allein gestellt nicht erfüllen können. Ein Beispiel ist ein Orchester, welches aus verschiedenen Musikern besteht. Damit es gute Musik machen kann, kommt es nicht so sehr auf die Fähigkeiten der Musiker als Solokünstler an, sondern darauf, wie sie zusammenspielen. Wenn das nicht funktioniert, weil jeder Musiker nur selber gut dastehen möchte, geht das zu Lasten des Orchesters. Auch eine Firma bildet mit ihren Zulieferen, Kunden, Angestellten, Anteilseignern usw. ein System, wo man die Zusammenarbeit der Elemente als Wirtschaft bezeichnen kann. Wie beim Orchester kann der Versuch, die einzelnen Elemente ohne Beachtung des Systems zu optimieren, das System zu zerstören. Aus diesem Grund hat Deming als Ziel für ein System vorgeschlagen, daß auf lange Sicht alle Beteiligten gewinnen sollen. In diesem Zusammenhang beschrieb er das herkömmliche Vorgehen einer Firma mit dem Versuch, ein größeres Stück vom Kuchen zu bekommen. Stattdessen sollte angestrebt werden, einen größeren Kuchen zu machen.
2. Wissen über Variation: Im statistischen Sinn wird mit Variantion die Streuung von Werten bezeichnet. Diese Variation bzw. Streuung kann man bei Personen, Produkten, Resultaten, Dienstleistungen usw. antreffen. Wissen über die Variation ist aus folgenden Gründen wichtig:
   • Für die Produktion ist es wichtig, daß die Ergebnisse möglichst gleich bleiben. Je weiter man von einem optimalen Wert abweicht, desto schlechter ist das. Ein Zug sollte z.B. möglichst zur selben Zeit ankommen.
   • Die Ergebnisse eines Prozesses weisen an sich eine Streuung auf. Wenn die Streuung verringert werden soll, muß der Prozeß geändert werden. Beim Zug im Beispiel kann man davon ausgehen, daß er im Normalfall dieselben Zeiten fährt. Es ist also nicht ratsam, jede einzelne Fahrt als Sonderfall zu behandeln.
   • Ein ungewöhnliches Ergebnis weist auf ein besonderes Ereignis hin. Wenn ein Zug, der normalerweise 5 Minuten Verspätung hat, 50 Minuten zu spät ankommt, was sonst nicht vorkommt, dann liegt eine besondere Ursache vor, die sich ermitteln läßt.
   • Wenn ein gewünschtes Ziel außerhalb des Vermögens eines Prozesses liegt, dann läßt es nicht erreichen. Wenn ein Zug grundsätzlich 15 Minuten zu spät kommt, dann kann man nicht erwarten, daß er pünktlich ist.
   • Damit man weiß, was ein Prozeß leisten kann, muß er stabil sein, d.h. frei von besonderen Vorkommnissen. Je mehr sich die Verspätungen eines Zuges in einem bestimmten Rahmen bewegen, desto leichter kann man die Zugverbindung untersuchen und verbessern.
3. Theorie des Wissens: Damit man sich die Welt erklären und die Folgen einer Tat abschätzen kann, benötigt man eine Theorie. Auch das Management muß bei einer Maßnahme wissen, was bei deren Durchführung passiert. Daher ist Management auch die Kunst der Vorhersage. Eine Theorie ist auch nötig, um Fallbeispiele und Erfahrungen beurteilen zu können, da Beispiele selbst keine Theorie schaffen, sondern höchstens widerlegen können. Auf einer Fläche addieren sich die Winkel eines Dreieckes zu 180°. Auf einer Kugel funktioniert diese Theorie jedoch nicht. Schließlich sorgt das Wesen der Theorie dafür, daß alles, was beobachtet oder gemessen wird, keinen “wahren” Wert besitzt, da der Wert von der Beobachtungs- bzw. Meßmethode abhängt.
4. Psychologie: Da Arbeit mit Menschen zu tun hat, muß man begreifen, daß das Miteinander eine entscheidende Rolle in einer Gemeinschaft spielt. Genauso muß man die Tatsache berücksichtigen, daß es zwischen den Individuen Unterschiede gibt. Dies drückt sich z.B. in der Art aus, wie sie etwas lernen können (einige lernen durch Lesen, andere durch Bilder usw.). Besonders wichtig ist jedoch der Unterschied zwischen intrinsischer und extrinsischer Motivation. Intrinsische Motivation ist Motivation aus der Achtung für sich selbst und andere. Extrinsische Motivation ist der Versuch, durch Belohnung und Bestrafung zu motivieren. Das Problem mit extrinsischer Motivation ist, daß sie zu Lasten der intrinsischen Motivation geht, da Belohnungen und Strafen dazu motivieren, daß Belohnungen erhalten und Bestrafungen vermieden werden, mit allen Konsequenzen. Der amerikanische Pädagoge Alfie Kohn legt in seinen Artikeln dar, daß auf diese Weise Schulnoten und sogar Lob schädlich sein können.

Das System of Profound Knowledge kommt durch das Zusammenwirken dieser vier Elemente zustande.

Um das System of Profound Knowledge zu begreifen und umsetzen zu können braucht man weder ein Systemanalytiker noch ein Statistiker noch ein Philosoph noch ein Psychologe zu sein. Das System zeigt auf, wie man eine Organisation beurteilen und wie sie im Idealfall aussehen sollte. Daraus ergeben sich die zur Umformung nötigen Schritte und Werkzeuge. Wenn das System of Profound Knowledge auf freiwilliger Basis erlernt wird, werden somit auch die für die Umformung nötigen Kenntnisse bereitwillig erlernt.

Gleichzeitig ist das System of Profound Knowledge hilfreich, um Methoden des Qualitätsmanagements von den 7 Qualitätswerkzeugen (Q7) (bzw. “7 grundlegenden Werkzeugen“)bis hin zu Six Sigma einzuführen oder zu begreifen. Gerade bei “Modeerscheinungen” ist es wichtig, die Voraussetzungen für eine gelungene Durchführung sowie ihre Stärken und Schwächen zu begreifen. Deming erwähnte in diesem Zusammenhang, daß beim Versuch, das “japanische Geheimnis” zu erlernen, Exkursionen unternommen wurden. Dabei erfuhr man beispielsweise, daß dort Qualitätszirkel üblich sind. Das Fehlen einer Theorie führte dazu, daß dann die Qualitätszirkel zu Hause eingeführt wurden, ohne daß man deren Voraussetzungen oder die Bedeutung begriff. Als sie dann nicht den erwarteten Erfolg zeigten bzw. Probleme verursachten, wurde die Aufmerksamkeit auf die aktuelle “Methode des Tages” gerichtet.

In einem gewöhnlichen Betrieb werden die Prinzipien der vier Elemente auch ohne Kenntnis ihres Zusammenwirkens mehr oder weniger stark beachtet. Auch wenn die Kenntnis der Interaktion zu einer wirksamen Umsetzung im Qualitätsmanagement fehlt, so sind die Voraussetzungen soweit gegeben. In der IT-Welt verhalten sich die Dinge ähnlich bis auf eine Sache: Die Variation wird in einem gewöhnlichen IT-Betrieb nicht beachtet. Wie auch aus einem Diskussionsbeitrag hervorgeht, hat auch Deming dem Verständnis der Variation eine besondere Bedeutung beigemessen und die Vermutung dessen Verfassers bestätigt, daß 70 bis 80 % seiner Vorträge darauf beruhten.

Um ein Mißverständnis auszuräumen: In der IT-Branche werden sehr wohl statistische Methoden angewendet. Internet-Nutzungsstatistiken sind nur ein Beispiel von mehreren. Das Problem mit diesen Beispielen ist aber, daß sie entweder in externen Bereichen wie z.B. Marketing verwendet werden oder, sofern sie intern gebraucht werden, das Vorhandensein einer allgemeinen Variation ignoriert wird. Ein Beispiel dafür ist eine Mitarbeiterbeurteilung, bei welcher eine Rangliste erstellt wird und die Position bzw. die Leistungen ausschließlich auf den jeweiligen Mitarbeiter zurückgeführt werden. Dabei hat Deming festgestellt, daß die Leistungen zu 94 % vom System und nur zu 6 % vom Einzelnen abhängen. Statistische Methoden, welche im Rahmen des Qualitätsmanagements auf eine Optimierung eines IT-Betriebes als System abzielen, scheinen wenig verwendet zu werden.

Über die Gründe kann ich nur Mutmaßungen anstellen. Ein Grund kann sein, daß die IT-Welt mit ihrer Programmierungsarbeit sich als logisch arbeitendes System ansieht, wo jede Abweichung eine spezielle Ursache hat (eine Sichtweise, die nach Deming einen unkalkulierbaren Schaden verursacht). Ein damit zusammenhängender Grund kann sein, daß die IT-Branche sich als Pionier begreift und alles, was sie braucht, selber entwicklen muß. Aus anderen Branchen ist das Not-Invented-Here-Syndrom bekannt, wo Gruppendenken dazu führt, daß Erkenntnisse aus anderen Gruppen nicht übernommen werden.

Es gibt aber Hoffnung. Einerseits gibt es auch in der IT-Welt Leute, welche die Bedeutung der Variation für das Programmieren erkennen. Einer davon ist David J. Anderson, der die Theory of Constraints zur Verbesserung des Projektmanagements in der Softwareentwicklung verwendet und dabei auch die Variation beachtet. In seinem Blog liefert er Beispiele für allgemeine und spezielle Ursachen in der IT-Branche. Diese kann man mit statistischen Methoden analysieren.

Andererseits braucht eine kleine Firma kein aufwendiges System wie Six Sigma, dessen Einführung mit großem Aufwand verbunden ist und daher oft mehr Schaden als Nutzen anrichten kann. Wenn man damit anfängt, bestehende Probleme mit einfachen Methoden wie den sieben Qualitätswerkzeugen zu lösen und dabei das System of Profound Knowledge berücksichtigt, kann man die Wirksamkeit des Qualitätsmanagements vermitteln und weitergehende Methoden wie die Neuen Sieben Qualitätswerkzeuge einführen. Auf diese Weise arbeitet man sich von der Lösung lokaler Probleme vor zur Verbesserung des gesamten Systems (wobei die lokalen Probleme in Hinblick auf das System betrachtet werden müssen).

Falls jemand weitere Beispiele kennt, wo statistische Methoden in einem IT-Betrieb verwendet werden könnten oder es schon praktische Anwendungen gibt, so möchte ich gerne davon hören.

• ZDNet.be: “In unserer eigenen kleinen IT-Welt befinden wir uns nach all den Jahren noch immer in einer USA-Mentalität der 50er Jahre, was Qualität angeht.” – Der belgische Unternehmensberater Peter Hinssen wartet auf einen W. Edwards Deming für den IT-Sektor. (niederländisch)