Od definicji cechy do zarządzania jakością

Vol. LIV (2013) PL ISSN 0071-674X

O D DEFINICJI CECHY D O ZA R ZĄ D ZA N IA JAKOŚCIĄ1

TADEUSZ BORYS

K atedra Z arządzania Jakością i Środow iskiem U niw ersy tetu E konom icznego w e W rocławiu e-mail: tadeusz.borys@ue.wroc.pl

ABSTRACT

T. Borys. From the definition of a feature to quality management. Folia O econom ica Cracoviensia 2013, 54: 65-79.

The p a th p re se n te d in th e h ereb y p a p e r "from th e definition of a feature (characteristic) to q u al­ ity m a n ag em en t" illustrates th e im p o rtan ce of qalim etric stream in influ en cin g th e existing status of system ic a p p ro a c h to quality m anagem ent. O n e c an n o t u n d e re stim a te th e significance of p re ­ sen ted in th e s tu d y conclusion follow ing w h ich the criteria for distin g u ish in g w h a t is q u an tity a n d quality specific b ased o n m easurability are far from con trastin g q u an tity a n d quality. A n im p o rtan t role in this ev o lution is p layed b y statistical m e th o d s a n d especially these defined as statistical pro­ cess control. Cracow School of Statistics a n d , in particular, th e concepts b y Professor A ndrzej Iwasie- w icz re p re se n t significant achievem ents in this field.

STRESZCZENIE

N akreślona w tym artykule d ro g a „od definicji cechy do zarząd zan ia jakością" u k azu je w ażność n u rtu k w alim etrycznego w u k ształto w an iu obecnego sta n u system ow ego podejścia d o z a rząd za­ nia jakością. T rudno przecenić znaczenie zaw artej w tej pracy konkluzji, że kryteria rozróżniania tego co ilościowe i jakościow e o p arte n a m ierzalności nie m ają nic w sp ó ln eg o z przeciw staw ia­ niem sobie ilości i jakości. Ewolucja system ow ego podejścia d o zarządzania jakością u ja w n ia swój w y raźn ie m o d u ło w y charakter. Ważne miejsce w tej ewolucji m ają m e to d y statystyczne, a zw łasz­ cza te, k tóre określa się n azw ą statystyczna kontrola jakości. Z naczące osiągnięcia m a tu K rakow ska Szkoła Statystyczna, a w szczególności koncepcje prof. A ndrzeja Iwasiewicza.

1 Niniejszy artykuł naw iązuje w swoich najważniejszych fragm entach do dorobku Profesora Andrzeja Iwasiewicza, którego znałem osobiście, i z którym miałem wielokrotnie zaszczyt dyskuto­ wać, zwłaszcza w latach 80. i 90., o wielu trudnych problemach teoretycznych związanych z pom ia­ rem jakości i z tworzącą wówczas swe podw aliny kwalimetrią. Warto tu podkreślić, że prace naukow e PROFESORA jako wybitnego przedstawiciela Krakowskiej Szkoły Statystycznej, zawsze spotykały się z bardzo dobrym odbiorem. W swoich pracach Profesor Iwasiewicz korzystał z dorobku tej Szkoły, w n o ­ sząc do niego znaczący i nowatorski wkład metodologiczny. W zakresie statystycznych i ekonomicznych aspektów zarządzania jakością PROFESOR był i jest nadal niekwestionow anym autorytetem n auko­ wym. Zawdzięczam Profesorowi Andrzejowi Iwasiewiczowi wielu cennych, twórczych inspiracji, które w dużym stopniu nakreśliły moją drogę naukow ą „od definicji cechy do zarządzania jakością".

66

KEY WORDS — SŁOWA KLUCZOWE feature, quantity, quality, m a n a g e m e n t

cecha, ilość, jakość, zarządzanie

1. W S T Ę P

Celem ogólnym tej pracy jest ukazanie ważności n u rtu kw alim etrycznego opar­ tego na fundam entach statystyki w szerokim kontekście n a u k o zarządzaniu, w których problem y zarządzania jakością m ają już swoją u g ru n to w an ą pozycję. Celem szczegółow ym jest podkreślenie i uzasadnienie „źródłow ego" charak­ teru pojęcia cechy statystycznej jako konstruktora kategorii jakości, podlegającej w procesie historycznym kolejnym zaw ężeniom i rozszerzeniom interpretacyj­ nym. Ich obrazem jest ewolucja zarządzania jakością, od wąsko rozum ianej in­ spekcji i kontroli jakości, po szeroką filozofię kom pleksowego zarządzania jako­ ścią (TQM) i koncepcję doskonałej organizacji.

2. C E C H Y I Z M I E N N E STA TY STY C ZN E

Cecha jest pojęciem uniw ersalnym — nie tylko p rzynależnym statystyce. Jest często teoretycznie i praktycznie w ykorzystyw ana w niem al każdej nauce (filozo­ fii, psychologii, socjologii, prakseologii, naukach ekonomicznych, przyrodniczych itp.). W wielu naukach na fundam encie cechy tw orzone są „num eryczne" sub- dyscypliny wyspecjalizow ane w pom iarze kategorii i zjawisk specyficznych dla określonej dyscypliny naukow ej, np. ekonom etria, psychom etria, naukom etria itp. Znaczenia cechy dla określania sedna wielu n a u k tru d n o przecenić. Pojęcie to m oże, niestety też podlegać p ew n em u „rozmyciu" zwłaszcza wtedy, gdy za­ ciera się różnicę m iędzy nią samą, a jej wartością (realizacją), lub gdy — jak np. w naukach technicznych lub tow aroznaw czych — w p row adza się obok term inu cecha także pojęcie właściwości czy atrybutu.

N ależy zatem podkreślić, że cecha jest pojęciem abstrakcyjnym , właściwo­ ścią zbioru (klasy) obiektów i m ożna ją definiować w różnych, nie wykluczają­ cych się konwencjach. W kategoriach logicznych jest po prostu definicją p ew ­ nego pojęcia, np. ciężaru, w zrostu, niezaw odności, p ro d u k tu krajowego brutto itp., zaś w kategoriach teorii informacji — zbiorem „(...) informacji jednakow ego typu o obiekcie badanym "; Baborski (1979), s. 39, czyli form ą opisu grupow ego. Zawsze je d n a k trzeba przyjąć p ew n ą um ow ę, jakie inform acje o obiektach uznaje się za informacje jednego typu. Bardzo intuicyjna i elem entarnie prosta jest też definicja cechy w ujęciu teorii mnogości. Jest to odw zorow anie zbioru obiektów w zbiór ich obrazów (wartości); zob. Borys (1984), s. 93; czyli:

f: E Q — zbiory, (1) gdzie: f — cecha określona na zbiorze obiektów E; Q — zbiór obrazów (ilościo­ w ych lub jakościowych) zbioru obiektów E.

Cecha — jako specyficzna funkcja o nieznanej na ogół postaci analitycznej — jest zatem w yrazem wiedzy ogólnej (treści grupow ej, abstrakcyjnej) o obiek­ cie badań — por. Borys (2000), s. 21-31. W form ule (1), jak widać, ogólne pojęcie cechy jest — co jest częstą praktyką w statystyce — utożsam iane z cechą prostą,

dającą jednow ym iarow y opis w ybranego aspektu n a tu ry obiektów. W odróż­ nieniu od tej cechy — cecha złożona jest z kolei jednoznacznym odw zorow aniem zbioru obiektów w zbiór w ielow ym iarow ych obrazów.

Połączenie cechy z k onkretnym obiektem następuje p oprzez jej realizację

(wartość, stan, obraz). Realizacja cechy w yraża in n y niż cecha poziom infor­ macji — wiedzę szczegółową (treść konkretną, em piryczną, opis jednostkowy). Ważne są tu jednak dwie uwagi. Po pierw sze — realizacja cechy może być w y­ rażona w postaci informacji w p ew n y m języku. Informacja ta jest nazw ą reali­ zacji. Jest oczywiste, że np. wartość cechy „wzrost" m oże mieć nazw ę „185 cm" lub „1850 mm". Przez odpow iednią translację lub przeliczenia, różne nazw y tej samej realizacji sprow adza się do postaci um ożliwiających ich porów nanie. N a d ru g ą w ażną kwestię zwrócił uw agę A. Iwasiewicz w pracy: Statystyczna kon­ trola jakości w toku produkcji; system y i procedury, Iwasiewicz (1985), podkreślając konieczność odróżnienia cechy od zm iennych, bow iem na jednej cesze m ożna określić kilka zm iennych. To spostrzeżenie w ynika stąd, że tw orzenie obrazów tej samej cechy m oże odbywać się w różny sposób, tzn. poprzez różne zm ienne (różne skale pom iarowe). N a przykład — cecha płeć tw orzy obrazy obiektów (osób) na ogół p oprzez zm ienną dychotom iczną: K — kobieta i M — m ężczy­ zna, ale m oże też tw orzyć obrazy p oprzez bardziej zagęszczoną skalę pom ia­ ro w ą (lepsza, gorsza płeć, nasycenie cech m ęskich lub kobiecych) — por. rys. 1, a także Sm oluk (1996).

Źródło: opracowanie w łasne

68

Problem y te to znane i już dobrze opisane w literaturze statystycznej p ro ­ blem y w zm acniania lub osłabiania skal pom iarow ych stosow anych dla pom iaru/ oszacowania wartości określonej cechy. Poza form alnym aspektem tego procesu pow staje tu często w ażne zagadnienie n atu ry aksjologicznej — chodzi o to, jakie skutki społeczne generuje określone wzm ocnienie skali? Jako przykłady m ożna tu przytoczyć w zm ocnienie skali dychotom icznej dla płci poprzez w ykorzysta­ nie skali rangow ej (wejście na, w dużym stopniu patologiczne, pole walki płci). Rodzi to w ażny problem m erytoryczny przyporządkow ania np. różnym zjawi­ skom społecznym właściwej dla nich — z etycznego p u n k tu w idzenia — skali pom iarowej (zmiennej).

3. C E C H Y A JA K O Ś Ć

— JA K O Ś Ć K A T E G O R IĄ M IE R Z A L N Ą C Z Y N IE M IE R Z A L N Ą ? Nie każda cecha zw iązana jest z jakością. Kryteriów klasyfikacji cech jest wiele. Cechy m ożem y dzielić m.in. na proste i złożone, opisowe i liczbowe (w edług róż­ nych stopni/skal pom iarow ych), stałe i zm ienne, determ inistyczne i losowe, pier­ w otne i w tórne, preferencyjne i neutralne, znam ienne (specyficzne) i ogólne. Jed­ n ak podziałem , który od wielu lat budzi największe kontrow ersje jest podział na cechy jakościowe i ilościowe. W wielu dziedzinach w iedzy kategorie te przeciw­ staw ia się sobie w pojęciach: „ilościowe", „jakościowe", np. badania jakościowe i ilościowe czy jakościowe i ilościowe podejście badawcze.

W yjaśnienie i zrozum ienie p o dstaw tego przeciw staw iania, a jednocześnie względności tych kategorii jest ogrom nie w ażne przede wszystkim dla „odsłania­ nia" istoty (strony) jakościowej przedm iotu bad ań wielu dyscyplin naukowych. Decyduje bowiem o sposobie ujm ow ania zagadnień jakości przez naukę i p rak­ tykę. Z p rzeglądu literatury wynika, że w zasadzie w najw iększym uproszczeniu m ożna wyróżnić dw a podstaw ow e podejścia do odróżniania opisu ilościowego od jakościowego o fundam entalnie różnej zasadności.

W podejściu pierwszym rozróżnianie tego co ilościowe i jakościowe opiera się na stopniu mierzalności stanów cechy. W tym ujęciu pojęcie cechy jakościowej, n a­ zywanej też „atrybutem ", używ a się najczęściej jako synonim u term inów : „cecha niem ierzalna", „cecha niew ym ierna" lub „cecha opisowa". Po uw zględnieniu słusznego założenia, że nie m a zjawisk niem ierzalnych, bow iem są one zawsze m ierzalne w jakim ś stopniu, za cechy jakościowe uznaje się te cechy, których wartości pochodzą ze skal „słabych" (cechy o słabej mierzalności). Jest to często spotykana w pracach statystycznych sugestia kojarzenia ilości i jakości nie z alter­ natyw nie rozum ianą mierzalnością (m ierzalny — niem ierzalny), lecz ze stopnio­ w aną mierzalnością (słaba — skale nom inalna i rangow a; m ocna — interw ałow a i stosunkow a); Steczkowski (1981). Zatem w tym ujęciu pojęcie cechy ilościowej

„cecha liczbowa" bądź jako taka cecha, której wartości pochodzą ze skal „moc­ nych". Stosując więc pew ien skrót myślowy, nasuw a się więc następujący w n io ­ sek: cecha jakościowa = cecha nom inalna lub cecha porządkow a, zaś cecha ilo­ ściowa = cecha interw ałow a lub stosunkowa.

Takie ujęcie spotykane jest dość często w pracach z zakresu statystyki, zwłaszcza statystyki opisowej. Dotyczy to zwłaszcza prac starszych, m.in.: Z. Peukera (1972), Z. Rogozińskiego (1976), K. Kukuły (1998), R. Grupińskiego (1981) czy Sawickiego (1982). R eprezentatyw na dla tego ty p u określeń jest defi­ nicja w edług której: „Cechy, które m ożna wyrazić liczbowo, nazyw am y cechami ilościowymi, (...) cechy, których wartości nie m ożna wyrazić liczbowo, nazyw am y cechami jakościowymi" — Sawicki (1982), s. 13. W statystyce probabilistycznej (matem atycznej) om aw iany podział cech jest zwykle pomijany. Rozważa się tam przede wszystkim podziały cech w edług stopnia mierzalności oraz podział cech w edług kryterium zm ienności wartości, a zwłaszcza podział cech (zm iennych lo­ sowych) na skokowe i ciągłe. Z eksponow ania na pierw szym planie klasyfikacji cech podziału na ilościowe i jakościowe rezygnuje się rów nież w now szych p ra­ cach ze statystyki opisowej.

Scharakteryzow ane podejście nasuw a następujące refleksje:

— po pierwsze — podziały na cechy opisow e i liczbowe, m ierzalne lub niem ie­ rzalne, bądź w ed łu g „mocy" skali pom iarow ej, są to podziały o jasno sfor­ m ułow anych p o dstaw ach klasyfikacyjnych; w pierw szym p rzy p ad k u ch o ­ dzi tu o sposób (liczbowy lub opisowy) w yrażania stanów cechy, w drugim o stopień m ierzalności wartości cechy; te jasno określone kryteria oparte na m ierzalności nie m ają nic w spólnego z przeciw staw ianiem sobie ilości i jako­ ści;

— po drugie — takie rozróżnianie tego co ilościowe i jakościowe tw orzy nieko­ rzystne dla nauki o jakości skojarzenia, a przede wszystkim sugestię, że ja­ kość jest to kategoria z n atu ry niem ierzalna i tajemnicza, co jest w yraźnym anachronizm em w kontekście traktow ania jakości jako kategorii strategicznej praw ie dla wszystkich system ów zarządzania, nie tylko w skali m ikroekono­ micznej; zatem w yrzucanie ze statystyki podziału cech na ilościowe i jako­ ściowe lub „chowanie" tych kategorii w naw ias (jako synonim ów ) p rzy okazji podziału na cechy m ierzalne i niem ierzalne, w świetle dorobku kwalimetrii nie m a elem entarnego uzasadnienia;

— po trzecie — wnioski płynące z aktualnego stanu kwalimetrii, które zostaną dalej szerzej przedstaw ione, są dla statystyki, szanującej na ogół słusz­ nie tradycją uśw ięcone podziały i konw encje term inologiczne, od wielu lat tru d n e do przyjęcia; wnioski te oznaczają bowiem , że cechy jakościowe, np. „niezaw odność", „płeć", „brawa", „koszty eksploatacji", m ogą być zarów no opisow e, jak i liczbowe, m ierzalne lub niem ierzalne, wartości tych cech m ogą pochodzić zarów no ze skal słabych, jak i m ocnych, m ogą być stałe lub zm ienne skokowo lub ciągle, m ogą być jedno- lub wielowymiarowe.

70

Czym zatem jest cecha jakościowa w ystępująca w roli głów nego „kon­ struktora" kategorii „jakość"? Pytanie to jest pytaniem o ogólny sens jakości jako przedm iotu badań. Jest niezwykle ważne, ponieważ pojęcie to odnoszone jest nie­ mal wyłącznie do w yrobów (towarów, produktów czy usług), a m a przecież od­ niesienia bardziej uniwersalne. W odpow iedzi w arto, przy odróżnianiu tego co ilościowe i jakościowe, wrócić do intuicyjnych, a także filozoficzno-logicznych p odstaw tego odróżnienia. W języku polskim term in „jakość" pochodzi od słów „jak", jaki", tw orzących pytanie: „jaki jest obiekt lub zbiór obiektów?" lub ina­ czej — „jaka jest n atu ra badanego obiektu lub zbioru obiektów?" w odróżnieniu od pytania: „ile jest obiektów?" Pierwsze pytanie określa zatem jakościowy aspekt zbioru obiektów, pytanie drugie — aspekt ilościowy; por. Borys (1984), s. 8-9.

Interpretacja pierw szego pytania nie jest w nauce i w praktyce jednoznaczna. W tym właśnie tkwi od lat źródło braku porozum ienia w definiow aniu jakości, lecz zarazem także realna, choć nadal niedoceniana, możliwość jej uporządkow a­ nia i zmniejszenia „szum u informacyjnego". Można bowiem przyjąć, że wszystkie dotychczas sformułowane definicje jakości m ożna przydzielić do jednej z dwóch in­ terpretacji:

— niewartościującej (opisowej, nieoceniającej), — wartościującej (preferencyjnej, oceniającej).

Kluczowe znaczenie m a tu interpretacja niewartościująca, czyli p o d posta­ w ione wcześniej pytanie podkładanie następującej opisowej, niewartościującej treści: „jaka jest natu ra (istota) obiektu lub zbioru obiektów?". To właśnie ta inter­ pretacja tw orzy bardzo klarow ne podstaw y rozróżnienia cech ilościowych od ja­ kościowych, polegające na przeciw staw ianiu liczebności zbioru obiektów (ich ilo­ ści) ich naturze (istocie). Interpretacja niewartościująca jakości inform uje zatem 0 podobieństw ach lub różnicach jakościowych obiektów, ukazując obiekty mniej (np. parasolka i sam ochód) lub bardziej podobne p o d w zględem jakościowym (np. sam ochód osobowy i ciężarowy). Jest ona rozpoznaw alna przez definiowa­ nie jakości jako zbioru cech lub zbioru właściwości. Ta g ru p a definicji m oże mieć 1 często m a także postać bardziej rozbudow aną. Tak ogólne ujęcie kategorii jako­ ści pozw ala łatwo dostrzec aspekty jakościowe każdego obiektu: w yrobu (usługi), środowiska, idei filozoficznej, gm iny czy życia.

Zatem m ożna przyjąć, że cecha jakościowa (kwalitatywna) jest to cecha, której realizacje w yrażają natu rę obiektów, a cecha ilościowa (kwalitatywna) jest to cecha, której realizacje w yrażają liczebności (moce) zbioru obiektów i jego podzbiorów (podzbiorowości, próbek). Ilustrują to dw a kolejne zapisy formalne:

fkw®: Q - X® — zbiory,

(

)

fk: Q ={E;} — zbiory, (3) E; ^ E ; — elem ent (podzbiory),

gdzie:

fkw® — j -ta cecha jakościowa (kwalitatywna) określona na zbiorze obiektów E; xit(j) = f(j)(eit) — w artość (liczba lub w yrażenie słowne) cechy fkw® zaobserw ow ana w obiekcie eit czyli xit(j) to f®(eit);

i — w ym iar przestrzenny (i-ty obiekt); t — w ym iar czasowy;

j — w ym iar rodzajow y (j-ta cecha);

Q — zbiór obrazów jakościowych zbioru obiektów E;

fk — cecha ilościowa (kw antytatyw na) określona na zbiorze obiektów E; E; — i-ta wartość cechy ilościowej (moc/liczebność podzbioru Ei);

Q — zbiór obrazów ilościowych zbioru obiektów E.

W interpretacji drugiej (wartościującej), przyporządkowującej pytaniu: „jaki jest obiekt lub zbiór obiektów?" treść: „jaka jest ocena obiektu czy zbioru obiek­ tów?", m ożliwe jest wykorzystanie — w zależności od „ducha" języka — zaw ę­ żonych lub rozszerzonych skal ocen. W pierw szym p rzy p ad k u typow ym np. dla języka angielskiego (quality) czy francuskiego (qualite), „jakość" oznacza p o ­ zytyw ną ocenę, czyli wyraz uznania dla obiektu, jego użyteczności, doskonałości, poziom luksusu czy ocenę stopnia zaspokojenia potrzeb itp. Jest to interpretacja czę­ sto spotykana w teorii i języku potocznym, kiedy używa się np. zwrotów: „nie ilość, lecz jakość" lub „ta rzecz m a jakość". W drugim przypadku jakość wykorzystuje całą skalę ocen, czyli ocena może być pozytyw na lub negatyw na2. Przeciwstawianie ilo­ ści i jakości może się przejawiać wówczas w zwrocie: „nie ilość, lecz dobra/wysoka jakość", „lepsza/wyższa lub gorsza/niższa jakość", „dobra/wysoka lub zła/niska ja­ kość" (por. rys. 2).

Jakość jako ocena negatywna (-) lub pozytywna (+)

Skala ocen

I w

Jakość jako ocena pozytywna (+)

Źródło: opracowanie w łasne (por. też Borys (1984), s. 139).

Rys. 2. D w ie interpretacje w artościujące jakość 2 Taka interpretacja jest typow a dla języka polskiego.

Z ustaleń tych w ynika oczywisty wniosek, że praktycznie wszystkie cechy, którym i się statystyka zajmuje, są to cechy jakościowe, a cechy ilościowe są nadal ukryte w statystyce p o d kategorią mocy zbiorów i nie w ystępują w tym sensie w żadnej oficjalnie uznanej przez statystykę klasyfikacji cech.

Przykłady interpretacji wartościującej i opisowej w definiow aniu jakości przedstaw ia tabela 1.

Tabela 1 Definicje jakości — podejście w artościujące i opisow e

Podejście w artościujące: jakość = ocena Podejście opisow e: jakość = zbiór cech Jakość to:

• stop ień , w jakim zbiór in h e re n tn y c h w ła ­ ściwości spełnia w y m ag an ia — S y s te m y ... (2001),

• stopień, w jakim zbiór w łaściw ych dla p ro ­ d u k tu lu b u słu g i ch arak tery sty k spełnia sform ułow ane oczekiw ania — R. K araszew - ski (2000),

• stopień osiąganej przez przedm iot doskona­ łości — Platon — H am rol (2005),

• stopień, w jakim zestaw naturalnych właści­ wości w yrobu, usługi, system u lub procesu spełnia w ym agania klienta lub innych stron zainteresow anych — G rudow ski (2003).

• zespół sw oistych cech odróżniających dany przed m io t od innych przedm iotów tego sam ego rodzaju — Arystoteles — H am rol (2005),

• zbiór cech, których w artości opisują naturę w zględnie je d n o ro d n eg o zbioru obiektów — Borys (1984).

Źródło: opracowanie własne.

4. EW OLUCJA ZA RZĄ DZA NIA JAKOŚCIĄ — O D INSPEKCJI JAKOŚCI D O KO NCEPCJI ORGANIZACJI DO SKO NA ŁEJ

U znanie jakości za kategorię strategiczną dla organizacji (nie tylko gospodarczej) stało się podstaw ą system ow ego podejścia do zarządzania jakością, rozum ianego jako „wykonywanie funkcji zarządzania w stosunku do jakości jako systemu zarzą­ dzanego i jakości jego składników"; Ham rol (2005), s. 98. Można też przyjąć jeszcze prostszą definicję: zarządzanie jakością jest to zarządzanie, którego przedm iotem jest jakość. Jest to prosta modyfikacja ogólnej definicji zarządzania z ukierunkow a­ niem jej na pojęcie jakości. Jej sens oddaje też definicja w edług n o rm y P N -E N ISO 9000:2001, określająca system zarządzania jakością jako system do kierow ania or­ ganizacją i jej nadzorow ania w odniesieniu do jakości — zob. System y... (2001). M ożna przyjąć, że w zasadzie w każdej organizacji m a miejsce zarządzanie jako­ ścią, ale nie w każdej zarządzanie to m a charakter systemowy.

Współczesna filozofia systemowego zarządzania jakością stawia na pierwszym miejscu klienta i to jem u podporządkow yw ane są wszystkie obszary funkcjonowa­ nia organizacji, czyli: polityka jakości, cele jakościowe firmy, planowanie ich osią­ gania przez bieżący nadzór i stałe doskonalenie firmy. Z pow yższych rozw ażań w ynika, że zarządzanie jakością to działanie zw iązane z przepływ em informacji i podejm ow aniem decyzji w procesach planow ania, organizow ania, m o ty w o ­ w ania i kontroli wszystkich działań w taki sposób, żeby w ich w yniku pow stał obiekt (wyrób, usługa) zaspokajający określone potrzeby. Jakość nie istnieje w oderw aniu od klienta, dla którego wyrób lub usługa są przeznaczone i jak się wydaje, takie prześw iadczenie legło u podstaw rozw oju system ow ego podejścia do zarządzania jakością.

Zarządzanie jakością w ujęciu historycznym przechodziło wyraźnie już zaryso­ w aną ewolucję. Istnieje dość powszechna zgodność co do wyróżniania głównych etapów rozw oju system owego podejścia do zarządzania jakością. Istnieje też zgodność co do „punktu zerowego", który poprzedził mniej lub bardziej kom ­ pleksowe i systemowe podejście do zarządzania jakością, czyli czasów obowiązy­ w ania rzymskiej zasady caveat emptor („niech odbiorca strzeże się sam"), gdy p o ­ tencjalny nabyw ca mógł obejrzeć tow ar i spraw dzić, lecz gdy zdecydow ał się na zakup, sam ponosił konsekwencje swojego w yboru. Właściwości w yrobów nie były bow iem ani określone, ani tym bardziej gw arantow ane.

Etapy tw orzenia kolejnych m odułów zwiększających kom pleksowość syste­ m ow ego podejścia do zarządzania jakością ukazuje rys. 3.

Etap szczególnie intensyw nego rozw oju inspekcji jakości, sięgający początków XX wieku, miał swoje źródło w coraz silniejszym w pływ ie cechów rzem ieślni­ czych na określanie i utrzym yw anie poziom u jakości w yrobów p rzy dominacji produkcji w ykonyw anej na indyw idualne zam ówienie. N a w adliw ą pracę nie było miejsca, gdyż spow odow ałaby pow ażn y uszczerbek na honorze rzem ieśl­ nika, a także ściągnęłaby n a niego dotkliwe kary (Menedżer... (2000), s. 169).

Etap dom inacji kontroli jakości w yrobów zw iązany jest p rzed e wszystkim z rozw ojem produkcji masowej. Szybko wzrastającej wydajności pracy nie d o ­ trzym yw ała kroku jakość, za którą odpow iedzialność uległa rozmyciu. W celu załagodzenia frustracji klienta rozw iązyw ano ten problem p oprzez w ym ianę lub napraw ę w yrobu w adliw ego w ram ach gwarancji. Świadczenia gw arancyjne oznaczały jed n a k dodatkow e koszty. Aby je utrzym ać na określonym poziomie, w prow adzono nieznane do tej pory rzem iosłu stanowisko kontrolera jakości. D o­ konyw ał on kontroli w celu oddzielenia w yrobów o niskiej jakości od w yrobów o zaakceptow anej jakości, a następnie je wycofywał, kierował do n ap raw y lub na sprzedaż po niższej cenie. Za w yższą fazę tego etapu należy uznać przenie­ sienia nacisku z kontroli gotow ych w yrobów na kontrolę procesów, a więc na za­ pobieganie błędom — na działania profilaktyczne. Jakość p o d d an o kontroli p o ­ przez nadzór n a d um iejętnościam i pracowników, przez w ym agania ustalone na piśmie, przez pom iary i standaryzację.

74

Koncepcje wspom agające doskonalenie organizacji: m. in. cykl doskonalenia PDCA, Kaizen, Modele Doskonałości oraz trzy m odele zarządzania m ające w swojej nazw ie ujaw nioną doskonałość: D oskonała Firm a Innowacyjna, Filozofia Perfekcyjnego Zarządzania oraz Piram ida Zarządzania Doskonałego

T Q M (1 9 8 0 ) - KOM PLEKSO W E ZA RZĄ D ZA N IE JA K O ŚCIĄ ^ dom inujące formy: zogniskow ana wizja, ciągłe doskonalenie, wewnętrzni klienci, m iary działalności, zapobieganie, stosowanie zarządzania w przekroju całej firmy i zniesienie barier m iędzy działami, przywództwo w kierow aniu

A

QA (1950) - ZAPEW NIENIE JA KOŚCI ^ dom inujące cechy: certyfikaty III strony, audyty systemu, planow aniejakości, analiza kosztów jakości, kontrola nad procesami, analiza postaci i skutków uszkodzeń (FM EA) i operacje pozaprodukcyjne

A

QC (1910) - KONTROLA JA K O ŚCI ^ dom inujące cechy: K sięgajakości, dane o działalności, samokontrola, badania wyrobów, planow aniejakości, stosowanie m etod statystycznych, kontrola dokum entacji

QI (1910) - INSPEKCJA JA KOŚCI ^ dom inujące cechy: odzyskiwanie, sortowanie, korygow anie błędów i identyfikacja źródeł niezgodności

Źródło: opracowanie w łasne przy wykorzystaniu także D ahlgaard (2000), s. 18.

Rys. 3. M o d u ło w y ch arak ter ew olucji system ow ego podejścia d o zarząd za n ia jakością

Zw iązane to było z in tensyw n y m rozw ojem m etod statystycznej kontroli ja­ kości (SKJ), a zwłaszcza z w prow adzeniem przez W. Shew harta kart kontrolnych jako w ażnego narzędzia tej kontroli. U dow odnił on, że tylko zastosowanie staty­ styki um ożliwia panow anie n ad procesami i daje realną możliwość przew idze­ nia tego, jaki p ro d u k t będzie na wyjściu procesów, i co najw ażniejsze, m etody statystyczne zapew niają ekonomiczność zarządzania przedsiębiorstw em . Swoje dośw iadczenia i przem yślenia opublikow ał m.in. w serii gazetek "Bell System Technical Journal".

Istota koncepcji Shew harta polega na adaptacji dla celów przem ysłow ych, wykorzystyw anej w doświadczalnictwie rolniczym, idei dekompozycji zm ienno­ ści na dw ie składowe: losową, której przyczyny są zazwyczaj tru d n e do pełnej identyfikacji ze w zględu na ich d u żą ilość i stosunkow o niewielkie, krótkotrw ałe oddziaływ anie oraz nielosową, której przyczyny są łatwiejsze do identyfikacji ze w zględu na ich stosunkow o silne i często długotrw ałe oddziaływanie. Za praw i­ dłow ą strukturę obserw ow anych w procesie zm ienności Shew hart przyjął taką, w której nie w ystępuje składow a nielosowa, a proces o takiej zmienności określił, jako proces p od kontrolą, zob. Myszewski (1998), s. 46. Dla potrzeb analizow a­ nia zmienności procesów Walter Shew hart stw orzył w 1924 roku karty kontrolne,

zw ane także kartami sterowania jakością lub po prostu kartami Shewharta. Stały się one z czasem podstaw ow ym narzędziem kontroli zmienności p aram etrów p ro ­ cesu ze w zględu na losowe przyczyny (w granicach przypadkow ych zm iennych właściwych procesowi, ale w przedziale dopuszczalnych błędów). Ich budow a oparta jest na statystyce m atem atycznej, a ściślej biorąc na rozkładzie norm al­ n ym (krzywej Gaussa). Istota sterow ania procesem w g kart kontrolnych polega na założeniu, że proces pow inien utrzym yw ać się w granicach określonych tole­ rancji.

Należy tu przypom nieć znaczące osiągnięcia Krakowskiej Szkoły Statystycz­ nej w rozw oju m etod SKJ, a zwłaszcza profesorów J. Steczkowskiego, K. Zająca oraz A. Iwasiewicza. Szczególnie now atorskie podejście do problem ów staty­ stycznej kontroli jakości w idać w dw óch pracach prof. A ndrzeja Iwasiewicza, w w ydanej w 1985 roku przez PW N książce: Statystyczna kontrola jakości w toku produkcji; system y i procedury, i w w ydanej drukiem rozpraw ie habilitacyjnej Pro­ blemy niepełnej sprawności w statystycznej kontroli jakości — Iwasiewicz (1987).

Pierw sza praca to owoc wieloletnich studiów prof. Iwasiewicza n a d w łasno­ ściami i funkcjonow aniem statystycznej kontroli jakości traktow anej w katego­ riach statystycznych p rocedur decyzyjnych oraz n a d proceduram i kontrolnym i, stosow anym i zarów no w system ach z w yodrębnionym blokiem kontrolnym , jak i w system ach kontroli opartych na samokontroli z weryfikacją jej skuteczności. W pracy tej Autor zasygnalizow ał wiele now ych, a niekiedy kontrow ersyjnych problem ów, które następnie zostały szerzej naśw ietlone i istotnie rozw inięte w innych pracach Profesora, a także w pracach innych autorów. Do problem ów tych należy zaliczyć przede wszystkim:

— nie tylko, o czym już w spom niano, w ażne rozróżnienie m iędzy cechami i zm iennym i, ale także rozdzielenie pojęć cech użytkow ych od cech d iagno­ stycznych, co zostało w ykorzystane do w yróżnienia jakości użytkowej i jako­ ści diagnostycznej,

— ujęcie procesu kontroli jakości jako procesu diagnostycznego, — analizę aspektów ekonom icznych różnych p rocedur kontrolnych,

— w skazanie konieczności oceny spraw ności diagnostycznej stosow anych p ro ­ cedur kontrolnych w aspekcie odróżnienia wadliwości rzeczywistej od p o ­ zornej; odróżnienie tych dw óch rodzajów wadliwości to z pew nością sp o ­ strzeżenie prekursorskie.

Ten ostatni problem stał się w iodącym zagadnieniem drugiego dzieła prof. Iwasiewicza o przyw ołanym już tytule: Problemy niepełnej sprawności w statystycz­ nej kontroli jakości. Jej głów nym przedm iotem są w ybrane zagadnienia teore­ tyczne i aplikacyjne statystycznej kontroli jakości, głów nym zaś celem — próba zintegrow ania ocen jakości p ro d u k tó w w trzech sferach: produkcji, obrocie to ­ w arow ym i w procesach użytkow ania (konsumpcji). Praca ta, która ukazała się na przełom ie lat 80. i 90. była wielce pozytyw nym i raczej w yjątkow ym przykła­ dem integracji i oparcia m etodologicznego SKJ na ogólnych podstaw ach

kwali-m etrycznych, a przede wszystkikwali-m u d a n ą próbą złagodzenia dysproporcji w ro z­ w oju teoretycznych po d staw SKJ, zwłaszcza w odniesieniu do stan u w iedzy o własnościach i funkcjonow aniu p rocedur kontrolnych, realizujących czynności zw iązane z pozyskiw aniem i przetw arzaniem informacji o użyteczności p ro d u k ­ tów.

Należy też podkreślić, że zagadnienia te rozw ażane były rów nież w aspek­ cie ekonom icznym — kategoriach kosztów zw iązanych z funkcjonow aniem p ro ­ cedur kontrolnych, jak i strat zw iązanych z niepełną lub n ieznaną spraw nością tych procedur. A przecież w praktyce nieznajom ość poziom u spraw ności diagno­ stycznej procedur kontrolnych jest zjawiskiem częstym, pow odującym ogrom ne trudności z rozpoznaniem źródeł ponoszonych strat oraz z oszacow aniem ich poziom u.

Rozwijane, rów nież przez polskich statystyków podejście, określane jako SKJ, zostało w pełni w ykorzystane na etapie form ułow ania globalnego już podejścia do zarządzania jakością — podejścia, które od drugiej w ojny światowej jest nie­ ustannie wzbogacane w ram ach koncepcji globalnego (kompleksowego) zarządza­ nia przez jakość (TQM — Total Quality Management). Należy jed n a k zauw ażyć, że mniej więcej do połow y lat 80. ubiegłego wieku większość m etod zarządzania jakością zw iązana była głównie z zarządzaniem operacyjnym. Powstanie i rozwój TQM ułatwił przejście zagadnień jakości na wyższy poziom — poziom zarządza­ nia strategicznego w organizacji.

W ostatnich latach TQM rozszerza znacznie zakres dotychczasow ych kon­ cepcji zarządzania jakością. Proces ten polega na stw arzaniu w arunków , które sprzyjają wysokiej jakości. Koncepcja ta dotyczy wszystkich obszarów p rze d ­ siębiorstwa i stanow i obecnie kom pleksowe już ujęcie projakościowych działań w firmie. Jest now ym sposobem myślenia i działania, które m a na celu kreow anie zdolności p rodu cen ta do spełnienia oczekiw ań konsum enta, obecnie i w p rzy­ szłości. Co jest niezw ykle istotne, TQM w ykracza już poza zadania dotyczące za­ pew nienia i doskonalenia jakości sam ych produktów .

TQM charakteryzują obecnie trzy konstytutyw ne cechy: koncentracja dzia­ łalności przedsiębiorstw a na potrzebach klienta, kom pleksow y styl m yślenia oraz w spółdziałanie wszystkich pracow ników przedsiębiorstw a. Koncepcja ta to przede wszystkim specyficzny rodzaj kultury przedsiębiorstw a, bazującej na um iejętności pracy zespołowej. Jest to pew n a filozofia, a nie technika, którą da się w prow adzić w drodze rozporządzenia czy też przejąć od innych. Zrozumieli to Japończycy i adaptow ali tę koncepcję do swoich potrzeb. Nie zrozum ieli tego Am erykanie, próbując kopiować Japończyków. Skutkiem tego są często bardzo pow ierzchow ne diagnozy np. typu: T Q M udaje się tylko w Japonii, bo oni mają od­ mienną kulturę, zob. W awak (2006).

Koncepcja TQM od sam ego początku w spom agana jest kom plem entarnym i ideam i i narzędziam i czy zasadam i nawiązującym i do szerokiej Platońskiej inter­ pretacji jakości jako stopnia osiąganej przez dany obiekt doskonałości. To dążenie 76

do doskonałości uwidacznia się przede wszystkim w jednej z kluczowych zasad za­ rządzania jakością — zasadzie ciągłego doskonalenia. Jej w yrazem jest m.in.:

— cykl PDCA z w ażnym udziałem w jego tw orzeniu tw órcy kart kontrolnych W Shew harta oraz W Dem inga, który w trakcie szkoleń prow adzonych w Ja­ ponii w latach 50. ubiegłego wieku nadał cyklowi współcześnie zn an ą struk­ turę; tw orzą ją obecnie cztery etapy: planow anie (ang. plan), w ykonanie (ang.

do), spraw dzanie (ang. check) i działanie (ang. act);

— koncepcja Kaizen, określana jako stopniow e, niekończące się popraw ianie i spełnianie coraz w yższych w ym agań; nazw a tego pojęcia pochodzi od dw óch japońskich słów: „kai" — oznaczającego zm ianę i „zen" — oznacza­ jącego dobrze lub lepiej; Kaizen byw a określany jako koncepcja „parasol" dla wszystkich japońskich rozw iązań zw iązanych z zarządzaniem jakością, a przede wszystkich dla takich jak Total Q uality Control, koła jakości, Just In Time czy K anban — p atrz Skrzypek (2010), s. 13; U rbaniak (2010), s. 70; — m odele doskonałości; ich opracow anie zapoczątkow ała Europejska Fundacja

Zarządzania Jakością (EFQM), istotnie m odyfikując w 2009 roku stw orzony w 1991 roku model; jego istotę w yraża dziewięć kryteriów, w tym pięć opi­ sujących potencjał organizacji i cztery dotyczące w yników jej działalności (EFQM (2009));

— trzy m odele zarządzania mające w swojej nazw ie ujaw nioną doskonałość, a mianowicie: Doskonała Firma Innow acyjna, Filozofia Perfekcyjnego Zarzą­ dzania oraz Piram ida Z arządzania Doskonałego — por. Peters (2000).

5. KILKA KONKLUZJI

1. N akreślona w tym artykule droga „od definicji cechy do zarządzania jako­ ścią" ukazuje ważność n u rtu kw alim etrycznego w ukształtow aniu obecnego stanu system owego podejścia do zarządzania jakością.

2. „Źródłow y" charakter pojęcia cechy statystycznej jako konstruktora katego­ rii jakości w świetle p rzeprow adzonych ro zw ażań nie pow inien już budzić większych wątpliwości. Kategoria ta podlegała jed n a k w procesie historycz­ nym kolejnym zaw ężeniom i rozszerzeniom interpretacyjnym , a także błęd­ nym interpretacjom . Ważne znacznie m a tu, zauw ażona przez prof. Iwasie- wicza, konieczność odróżnienia cechy od zm iennych, poniew aż tw orzenie obrazów tej samej cechy m oże odbyw ać się w ró żn y sposób, tzn. poprzez różne zm ienne (różne skale pomiarowe).

3. Trudno przecenić znaczenie zawartej w tym artykule konkluzji, że kryteria rozróżniania tego co ilościowe i jakościowe oparte na mierzalności nie mają nic w spólnego z przeciw staw ianiem sobie ilości i jakości. Takie rozróżnianie tw orzy tylko niekorzystne dla nauki o jakości skojarzenia, a przede w szyst­ kim sugeruje, że jakość jest to kategoria z n atu ry niem ierzalna i tajemnicza.

78

Konstatacja ta jawi się obecnie jako w yraźny anachronizm w kontekście trak­ tow ania jakości jako kategorii strategicznej praw ie dla wszystkich system ów zarządzania.

4. Ewolucja system ow ego podejścia do zarządzania jakością ujaw nia swój w y­ raźnie m odułow y charakter. Jest to przejście od wąsko rozum ianej inspekcji i kontroli jakości po szeroką filozofię kom pleksow ego zarządzania jakością (TQM) i koncepcje wspom agające TQM, w tym cykl doskonalenia PDCA, Ka­ izen czy m odele doskonałości. Wszystkie te modele, a także wcześnie m oduły (etapy) istotnie wzbogacały kolejne koncepcje zarządzania jakością, a zwłasz­ cza ich instrumentarium.

5. Ważne miejsce w tej ewolucji mają m etody statystyczne, a zwłaszcza te, które określa się nazw ą statystyczna kontrola jakości (SKJ). Znaczące osiągnięcia m a tu Krakowska Szkoła Statystyczna, a w szczególności koncepcje prof. An­ drzeja Iwasiewicza dotyczące problem ów niepełnej spraw ności w staty­ stycznej kontroli jakości. Zostały one ukazane w pracach PROFESORA jako oryginalna próba integrow ania ocen jakości p ro d u k tó w w trzech sferach: produkcji, obrocie tow arow ym i w procesach użytkow ania (konsumpcji).

BIBLIOGRAFIA

Baborski A. (1979), Teoria języków formalnych a modelowanie system ów dynam icznych, Prace N aukow e AE w e W rocław iu, n r 157.

Borys T (2000), Ilość a jakość. Kilka refleksji po latach, w: M iędzy liczbą a treścią (red. A. Iwasiewicz), Wyd. AE w K rakow ie, Kraków.

Borys T (1984), Kategoria jakości w statystycznej analizie porównawczej, Wyd. AE w e W rocław iu, Wrocław.

D ahlgaard J.J., K ristesen K., Kanji G.K. (2000), Podstawy zarządzania jakością, PW N , W arszawa. E F Q M Transition Guide (2009), EFQM, Bruksela.

G rud o w sk i P. (2003), Jakość, środowisko i bhp w systemach zarządzania, AJG, Bydgoszcz. G rupiński R. (1981), Opis sta tystyczn y w badaniach prawnoznawczych, PWE, W arszawa.

H am rol A., M an tu ra W (2005), Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka, PW N , W arszaw a-Poznań. Iw asiew icz A. (1985), Statystyczna kontrola jakości w toku produkcji; system y i procedury, PW N ,

W arszawa.

Iw asiew icz A. (1987), Problemy niepełnej sprawności w statystycznej kontroli jakości, Wyd. AE w Kra­ kow ie, Kraków.

K araszew ski R. (2000), System y zarządzania jakością największych korporacji świata i ich dyfuzja (zjawisko, rozwój, znaczenie), UMK, Toruń.

K ukuła K. (1998), Elem enty statystyki w zadaniach, PW N , W arszawa.

M enedżer jakości (2000), red. J. Bagiński, Politechnika W arszaw ska, W arszawa.

M yszew ski J. (1998), Zarządzanie zmiennością. Systemowe spojrzenie na metody statystyczne w zarzą­ dzaniu jakością, ORGMASZ, Warszawa.

Peuker Z. (1972), Statystyka, PWE, W arszawa.

Peters T.J., W aterm an R.H. (2000), Poszukiwanie doskonałości w biznesie, M edium , W arszawa. Rogoziński Z. (1976), M etody statystyczne w prawoznawstwie, PWE, W arszawa.

S krzypek E. (2010), Kaizen, Problem y Jakości, n r 7.

Sm oluk A. (1996), Pomiar jako zbiór ro zm yty, w: Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych (red. A. Zeliaś), Wyd. AE w K rakow ie, Kraków.

Steczkow ski J., Zeliaś A. (1981), Statystyczne metody analizy cech jakościowych, PWE, W arszawa. S ystem y zarządzania jakością. Podstawy i terminologia (2001), P N -E N ISO 9000:2001.

U rbaniak M. (2010), Kierunki doskonalenia system ów zarządzania jakością, U niw ersy tet Łódzki, Łódź. W aw ak S. (2006), Zarządzanie. Teoria i praktyka, H elion, Gliwice.