“人为问题”是因为人吗
摘自《商业评论》，2015.10
企业中大多数问题都可以归结为“人为因素问题”，但这些问并非个人失误造成的，我们需要找到背后的真正原因。
观点概要：
企业中由人为因素造成的问题十分普遍．就连一些被视为机械故障的问题实质上也是由于人为的疏漏引起的。但是管理者需要思考为什么会出现这样的个人失误，擂要探究起因背
后的起因．而不是简单地撤换成普告资任人员。
管理者应拿出分析机械故障时的严谨劲儿来，具体剖析二人为问题”，先采用“经典问题分析法”缩小问题起因的可能范围，再借助“人员绩效模型”锁定具体的人为因素。人员绩效系统模型指出了绩效问题的不同来源—任职者、响应、情境、成果和反馈。
绩效系统模型给盆新培训、纠正人为问题提供了空间．但是这只适用子任职者本身的缺陷问题。绝大部分绩效问题的纠偏行动需要针对系统本身—平衡各种结果、反馈机制、公开目标、目的等。
制药企业中有一项统计数据经常被提及，那就是在所有上报的问题中，有80%都是“人为问题”，也就是人员的绩效缺陷问题。客户内部的估测数据也与此相仿，人为问题占40%到90%之间。
虽然人为因素造成的问题十分普遍，但具体原因集中在以下几个方面：没有遵循标准操作程序(SOP)，遗漏某些步骤或未按照应有的顺序操作，以及文件记录不当。
难道所有这些被归为“人为因素的问题”都是由于某个人的失误引起的吗？回答是：未必。
这真的是人为问题吗
我们来看一下“红色斑点”的案例。在这个案例中，某片剂生产厂在他们的成品出厂检验中发现了“红色斑点”。
经过一番争论，决定将这些斑点送检。检测结果显示，这些红色斑点是含铁氧化物的颗粒，即为：“生锈”。
调查员挠头道：“生锈？我们这儿怎么会生锈？”他们绘制了一幅详细的流程图，思考哪些环节可能会生锈，然后取样送检，但是没有找到任何生锈迹象。
他们将检测范围扩大到进厂原料上，并将所有混合用原料取样送检。调查员在盛装混合用辅料的大桶中发现了少量含铁氧化物颗粒，我们称之为辅料X。他们随后检查了其他盛有辅料X但尚未启封的大桶，结果发现了更多锈迹。“啊哈！”他们想，“我们找到问题根源了，问题不在我们这儿。”
该制药厂向辅料X的供应商正式发函，告知他们这一发现，并且附上图表等证明文件，要求供应商全面分析根本原因，并详细说明将采取怎样的纠偏和预防性措施，以防生锈问题再次出现。
供应商通过正规途径回复了制药厂：“我们通过彻底调查，发现问题的根源在于盛装混合用辅料x的大桶。桶盖内侧生锈，如果操作工合上盖子过于用力，这些生锈碎片会从盖子内侧落人桶里的混合物中。我们将这个问题归结为‘人为问题’。我们将采取的纠偏措施是：重新培训那些员工。”
制药厂颇为震惊，随即致电供应商，询问重新培训的重点是哪方面。供应商的回复是：“告诉员工不要那么用力盖盖子。”
这真的是一个“人为问题”吗？
起因和起因的起因
在“红色斑点”的案例中，显然是人设计了盛装混合用辅料的大桶并设计了使用大桶的程序，这种设计决定了哪怕在正常使用过程中它也会生锈。生锈是一个可以接受的自然现象，无法预防，只能管理。一个更实用的措施是针对生锈本身采取纠偏行动，而不是针对那些开启盖子的操作工。为什么不能安排除锈这项工作呢？为什么不涂抹防锈剂呢？这样，无论用多大力气去盖盖子，也不会出现铁锈坠落到混合物中的情况。这样做才真正找到了起因之起因，并且在第一时间就防止了生锈的形成。
在很多情况下，我们未能采取有效行动并不是因为我们缺乏系统的分析方法，而更多的是出于现实的考量。除锈也许会花费更多的金钱和时间。重新培训操作工及采取适应性措施则简单得多，还省钱，风险也小——至少在短期来看是这么回事。
从一开始就填密行动
即使是典型的“人为问题”也需要得到认真的审视。这些问题可能是遗漏了标准操作程序中的某个步骤，碰错了物体表面又没有立即纠正，没有在正确的时间或以正确的方式录入批量生产信息。既然“机械故障”的问题分析标准要求我们在陈述问题时必须有足够的细节以便后续行动，那为什么“人为问题”的分析就可以不那么具体呢？如果有人漏掉某个步骤，那么是谁？漏掉了哪一个步骤？如果有人碰错了物体表面，那么是谁？哪个表面？这种情况经常发生吗？趋势如何？为何是这个表面？为什么正好发生在那个时间？如果有人没有记录批量生产数据，那么是谁？哪儿？什么时间？
只有准确描述缺陷或偏差、参与人员、参与内容等信息，才能帮助我们直观地掌握和理解已发生的情况。比如：“在34-B的程序中，操作员JW漏掉了步骤3．2．5．4。”“维修技师AR在调整第三条生产线的皮带转速过程中，碰到了15号工作站的喷嘴。”“主管JT以公斤为单位而不是以磅为单位录入批量数据040315B。”这些简明扼要的陈述为后续分析提供了一个很好的起点，指引着我们一路找到问题的根源，并帮助我们从根子上消灭偏差。
起因分析模型
一日可以起步分析，那起因有可能在操作员、维修技师或主管身上，也可能与他们无关。为了确定起因，我们需要一个模型。经典问题分析法需就问题的“特别起因”做出以下提问：
问题是什么？问题不是什么？
问题在哪儿发生？问题不是在哪儿发生的？
问题什么时候发生？问题不是在什么时候发生的？
问题的范围是什么？哪些不属于问题的范围？
使用这个模型会帮助我们将搜索范围聚焦到某个特定的人在某一特定的时间做某件特定的事情，但是这些提问可能没法锁定某个特定的人为因素，为什么？
一旦我们缩小了问题起因的可能范围，我们就需要借助“人员绩效模型”，而不是依靠用于分析机械故障的“因果模型”。按这种观点来看，人员绩效是系统化力量共同推动行为的结果。
这个模型指出了绩效问题的不同来源。我们先从“任职者”开始分析，并且承认某些在岗者并不具备一定的资格。我们可以这样提问来试探情况：“如果他们的工作或生计都取决于这项任务，那这个人能够完成这项任务吗？”如果答案是肯定的，那么这些任职者不存在技能不足的情况。但是对我们每一个人来说，某些任务确实是超出了我们的能力范围，哪怕培训也不能提高我们的绩效。在这种情况下，重新培训并不是一个合适的选项，应该换人。不能指望人们去从事他们没法学会的事情。
下一步我们来考虑“响应”—也就是任职者所采取的具体行动或行为。可以这样提问：“我们是否清楚自己期待任职者表现出怎样的行为？”“我们要求绩效上出现巨大的飞跃，还只是小小的调整？”对此的回应通常会暴露出由于标准操作程序的改变所带来的问题。这也许是标准并不清晰，也许是变化太过剧烈，或者期望不切实际。你可能遇到一个包含57个步骤的标准操作程序，要求你同时进行完全不同的两个步骤，对敏捷度的要求极高。这些标准操作程序执行起来困难重重，并且也难以做到一以贯之。在这种情况下，我们需要修改标准操作程序。如果标准操作程序不修改，那你就经常做培训吧。
为了检视所处“情境”，我们需要了解，对于任职者而言，为了获得你期望的响应而给出的信号是足够清晰、毫不含糊，还是与其他要事和期望混为一谈。在制药企业中，确定某事出现了偏差并且着手分析，这些指引都非常模糊。我们告诉员工质量非常重要，精确也很重要，并且需要将每一个偏差记录下来。但是我们在传达这些信息时，是否做到了让这些信息有“让生产线保持运转”这句话一半的分量？情境因素还包括环境是否支持你期待的行为。在一个没有平整表面、光线暗淡的房间里，你能指望人们完成大量的书写工作吗？在一个需要护目镜和耳塞的地方，你能开好问题解决会议吗？
也许绩效系统模型中最重要的因素是“成果”这一栏。这项因素提醒大家，人们做事的动力来自好的工作结果会得到奖励，而不好的工作结果将受到处罚。管理界的老生常谈是：看你给出了什么奖励，就知道你将获得什么样的成果。
但是这个模型更加微妙。它指出对于个人和组织而言，需要平衡短期结果和长期结果。比方说，某人认为预期结果是消极的或惩罚性的，但如果理性分析告诉他，从长远来看，这可以带来积极成果，那他还是愿意去做这件事。这就是一种典型的取舍：从短期来看，做这件事很痛苦，会让我的生活抓狂，但是从长远来看，如果我无怨无悔地做这件事，对于我的职业发展很有好处。同样的道理也适用于组织。一个为期多年的生产项目如果在头一个月就出现严重问题，那么将某条生产线暂时关闭一段时间的理由是充分的，只要这样做能让整个项目的生产率提升10%a与之相反，在一个为期数月项目的最后一天，为了再做一次全面检验而关闭生产线，则不会带来什么长期利益。
个人和组织之间的结果也需要得到平衡。如果总是以牺牲组织的目标为代价让员工感觉良好，那么组织的运营将难以为继。如果一直以员工承受负面影响为代价来换取组织的发展，员工最终会另谋高就，迫寻他们的个人目标。
某家医疗设备公司发生的订单延期交货一事，说明一旦结果失衡将会带来的影响。我们咨询团队应邀去分析其装运流程，我们发现有大量的订单延期问题。令人吃惊的是，那些订单延期的产品并不是什么特别产品，不过是些日常随处可见的产品，也就是产品组合中销量最高的单品。没有人知道为什么会发生这种事情，直到我们了解到生产部门的奖励机制。原来其产量的奖励机制是基于扭曲的准则，怂恿员工去生产零零星星的精灵古怪的玩意儿。由于生产部门的成果和公司期待的成果不一致，你所奖励的绩效自然就会损害公司利益。
这个模型中最微妙的部分在于如何界定成果。哪些事情属于奖励或惩罚，大家并没有一致的看法。所谓的积极成果一定要得到任职者的认同。让员工与总裁共进午餐的奖励方案也许会吸引很多员工，但同时也会让同样多的员工逃之夭夭。一家客户公司谈到他们曾三次尝试推行这项奖励计划，但每次推行的结果都事与愿违，因为大家并不是普追认可这样的奖励。有时，奖励太轻微（如免费的杂志赌阅），有时奖励太昂贵（5000美元的奖励很容易诱导猖狂的欺诈和腐败行为）。有时，奖励简直是太奇怪了（和总裁分享比萨）。
在制药企业中，系统的自身设计往往会带来这样的后果：惩罚那些发现问题和参与分析问题根源的人。在很多公司里，首先发现偏差的人将成为这个问题的负责人，他需要组建团队，收集数据并进行分析，往往还要撰写调查报告。对于很多人来说，这是负面后果，因为他们在现有职责之外又增添了艰巨的任务。管理层可能会特别关注调查进展，生产部门总是催促尽快完成调查报告并重新开始生产，其他同事可能有抵触情绪，因为他们担心报告会抹黑他们。与其说分析问题原因是一个收集和整理数据的系统流程，还不如说是各方利益斗争的结果。当“夹板”可不好受。综上所述，难怪很多人都不愿出头指出偏差：“问题？我没发现有问题。”
另一方面来说，让某些问题“溜走”，对于个人而言，至少从短期来说，很少有或根本没有负面的后果。生产线上的人很容易并且会经常这么想：“只要这批产品符合规格，谁会知道有一个步骤漏掉了或操作顺序颠倒了？谁知道签字是在生产过程中还是产品检验好之后完成的？还有3到6周的时间才有机会发现这个批次不合规格，还有2到24个月病人才会去投诉。记住：无论是发生过的还是没有发生过的事情都会被忘得干千净净。”
大量的负面后果以及短期内积极成果的缺失，会让人们不愿意报告偏差。某客户公司最近收到一位病人投诉，他在一个封闭的胶囊药瓶中发现了一个一英寸的螺栓。迫踪调查的结果是塞花机上的铰链臂出现了问题，这个铰链臂会在瓶子封装及加盖前使用。这是一种特殊的螺栓，整个工厂只有一种类似的螺栓。可能的原因是，如果螺栓自行松脱，在棉花塞入之前，它可能会坠落到瓶子中。有关细节不值得在此费心，令人震惊的是螺栓上的螺母一直没有找到。一定有人发现了松脱的螺母，他看了看，然后扔到垃圾桶里。他既没有在批次报告中记录这事，也没有报告给其他人。肯定有人注意到塞花机不能正常工作，因为铰链臂上缺了一套螺栓和螺母，他就更换了一套而没有上报发生了什么。当投诉所涉主管被问及她的手下有多大可能性会这么做时，她眼珠转了转说：“不要问，不要说。”
坦率地讲，这些问题与他们又有什么关系呢？
最后，我们还要考虑模型中“反馈”这一因素。如果从来没有人告诉你响应的结果，那么你就会继续做你一直在做的事情，并且会认定这么做是可行的。如果每个人都知道生产部门的平均产量，但没人清楚废品率是多少，这信息就非常清楚了，人们只会关心产量。如果标准操作程序或相关培训材料中没有准确说明你为什么不能漏掉步骤3 ．2．5．4，以及这一步对干研磨、混合和封装的影响，你就没理由特别小心行事。最后，如果你得到的反馈只不过是年底一份大而化之的清单，后面跟着一个不痛不痒的金钱奖励，那还能指望员工行为有何改变呢？
撬动杠杆，改善行动
绩效系统模型给重新培训、纠正人为问题提供了空间，但是这只适用于任职者的缺陷问题，哪怕真是这种情况，也并非时时有效。有些人就是没法培训，有些技能难以迁移，最佳解决方案很少是“大同小异”。相反，绝大部分绩效问题的纠偏行动需要针对系统本身—平衡各种结果、反馈机制、公开目标、目的等。简而言之，解决方案就是管理层必须明确质量是所有因素中最为重要的，这不能只停留在口号和文字上，而是要通过奖励、措施、指标和行为来落实。最后，我们在处理常见的人为问题时，需要像处理极富挑战的机械和生物化学问题一样，高度严谨、精准分析。