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不怕複杂系统,从日常中得到解决方法


2020-06-14


不怕複杂系统,从日常中得到解决方法

团片来源:unsplash

複杂系统的基本特性是,你无法只透过思考就找出所有问题。複杂性会引起非常奇怪且少见的交互作用,会出现什幺样的错误链事先根本无法预料。

在它们瓦解之前,複杂系统发出警讯透露这些交互作用,至于如何解开,系统本身会给我们暗示。只不过我们往往未能注意到那些暗示。只要结果顺利,我们就会以为系统运作良好──即使成功纯粹来自运气也一样,这叫做结果偏误。

让我们举个例子,假设有个名为史蒂芬.费雪的专案经理负责推出某科技公司的新平板电脑,产品上市的几个月以前,负责该平板相机设备的工程师跳槽到别家公司,因此团队进度落后。为节省时间,史蒂芬决定略过相机设计备案的评估流程。

我们进行了一项实验,要80位商学院学生评估史蒂芬的表现,先让他们阅读史蒂芬的故事,并分别给予三种不同结果。在成功案例中,平板大卖,没出现任何问题。

在惊险案例中,推案成功的原因纯粹因为幸运:相机的设计造成平板过热,但处理器刚好能够透过更新来控制温度,平板依旧大卖、业绩亮丽。在失败案例中,相机导致平板过热──但这一次处理器无法更新,过热成为大问题,平板销售状况不理想。

学生评估史蒂芬的表现(以及一群NASA工程师参与类似研究,评估一艘无人太空船)时,事件的结果决定他们的评估内容。

平板大卖时,史蒂芬得到高分。即使他的成功纯粹因为运气,人们也认为他能力强、聪明、值得重用。只有在平板上市失败时,人们才质疑他的决定。只要计画不惨败,人们不会在乎史蒂芬是不是光凭运气。好运气和好表现没有差别。

还记得骑士资本公司5亿美元的交易损失吗?它肇因于一个简单的错误:一位资讯科技员工忘了把新电脑编码複製到公司所有的八台伺服器上。在过去的某一刻,一定也有员工犯过同样类型的错误,只不过他们运气好,在任何坏事爆发之前,就把问题修复了。

他们以为系统运作顺利;毕竟,他们成功避免了灾难的发生。可是,事实上,每次推出新软体都像掷骰子一样。我们日常生活也是如此。

在马桶满出来以前,我们认为马桶偶尔堵住只不过是小小的不方便,而非警告。或者我们无视于车子的小小警讯(像是换档不顺或轮胎慢慢在漏气),而不会进修车厂检查。

要管理複杂性,就得从系统透露给我们的资讯中学习,像是小错误、惊险情况或其他警讯等等。每一段故事都让我们离有效的解决方案更近。其实已经有部分公司思考出如何从小错与险兆中学习。

研究人员将这种学习过程称为异常化(anomalizing),过程如下:

第一步是搜集资料34 ─搜集脱险报告并测量出错的事物。

例如,航空公司需要搜集的不仅包括差点失误的报告,还有直接来自班机的数据。

其次,问题需要修复─脱险报告不该滞留在意见箱里惹尘埃。
例如,伊利诺州一家医院里,护士差点混淆了同一间病房两名病患的用药。两位病患姓氏很像,医生开给他们的药品名称也类似─ Cytotec(喜克溃)和Cytoxan(环磷醯胺)。
她及时发现错误,并提交脱险报告。院方的因应方式是将两名病患分开,让下一位护士不会再犯同样错误。

第三步是深入了解、处理根本原因。
某社区医院的品质经理注意到某个单位重複发生给药错误。团队没有将这些错误视为一连串独立的事件,而是深入钻研,了解根本问题。结果他们发现,护士站在走廊準备药物时,不断被其他事情打断。
为此,主管设立一个不受打扰的专门準备药物的房间。我们了解问题后,就需要知道惊险状况不是什幺祕密,应该要分享出去─可以流传至全公司,或者像《回电》刊物一样,与整个产业分享。
分享失误的做法,等于清楚昭告业界,犯错是系统中正常的一部分,而且能帮助我们为将来可能遇到的问题做好準备。

最后一个步骤,我们需要确保回应警讯的做法能实际奏效。
例如,有些班机会多指派一位机师上机,在驾驶舱内观察执勤的机组员,留意是否有漏掉检查项目或弄乱流程等情事。这项做法让航空公司得以查核他们自己的解决方案。

有些事情会在混乱中错失,就像捷运的例子;有时候,应该要使用某个解决方案的人甚至不知道有其存在。查核还能协助确保对策不会比灾难糟糕,像是修复做法让情况更加複杂,或者额外监督造成太多伪阳性反应等等。

组织文化是一切的核心。
就像曾担任航空公司机长的事故调查员班.伯曼告诉我们:「如果你把传令兵打死,就没有人告诉你系统中发生了什幺错误和状况。」
透过公开分享失败和几乎失败的故事─不责备也不报复─我们能创造一个将错误视为学习契机的文化,而不是告密的动机。

【书籍资讯】
《系统失灵的陷阱》

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