Statistische kwaliteitsbeheersing
DR. J. E. ANDRIESSEN *
Sinds de produktiviteitsgroei in de Industrie in de jaren zeventig sterk is teruggelopen, verliezen de
gevestigde opvattingen over organisatie en besturing van de produktie steeds meer terrein. Langzamerhand is een klimaat ontstaan waarin men ontvankelijk is geworden voor alternatieven. Vooral
door de bijdrage ervan aan het economische succes van Japan is de laatste jaren ook in het Westen
veel aandacht ontstaan voor de z.g. Statistische kwaliteitsbeheersing volgens de beginselen van prof.
Deming. In dit artikel wordt uiteengezet wat deze combinatie van Statistische technieken en management-filosofie inhoudt, welke organisatie zich voor toepassing ervan lenen en welke bezwaren er tegen worden ingebracht. De auteur acht de resultaten die met Statistische kwaliteitsbeheersing kunnen worden bereikt, veelbelovend en beveelt aan dat ook in Nederland meer initiatieven worden genomen om tot toepassing ervan over te gaan.
Inleiding
Het inleidende verhaal over de Statistische kwaliteitsbeheersing
(skb) wordt langzamerhand wat bekender, maar dient toch even te
worden verteld. Toen generaal MacArthur het in Japan voor het
zeggen had, liet hij rond 1950 voor de economische opbouw een
aantal experts naar dat land komen. Onder hen bevond rich prof.
W. Edwards Deming, een tot dat moment in de Verenigde Staten
weinig opgevallen statisticus. Deze zat nog vol van in de tweede wereldoorlog opgedane ervaringen met kwaliteitscontrole in de Amerikaanse oorlogsindustrie 1). Inmiddels had hij daaraan ook enkele
rudimenten van een management-filosofie toegevoegd. Hij bracht
deze boodschap aan de Japanners, op wie de woorden van de in eigen land nauwelijks geeerde profeet blijkbaar een diepe indruk
maakten. Het resultaat was dat grote delen van het Japanse bedrijfsleven de skb van Deming gingen toepassen, dat zijn technieken op
de scholen werden geleerd en dat kwaliteit en produktiviteit van de
Japanse Industrie tot een niveau werden gebracht dat op den duur
het Westen ging verbazen.
Zo langzamerhand hebben we zoveel analyses gehad van het Japanse wonder, b.v. de discipline, de aanvankelijk lage lonen, de vrij
grote harmonic tussen arbeid en kapitaal, de trots van het vakmanschap en noem maar op, dat het ver doorgevoerde proces van kwaliteitsbeheersing wel werd opgemerkt, maar eenvoudigheidshalve
aan het rijtje werd toegevoegd. Doch naarmate vooral de Amerikanen het Japanse bedrijf sleven beter zijn gaan kennen, zijn ze geneigd
te stellen dat de Japanners de draad van een allesomvattende kwaliteitsbeheersing weer hebben opgepikt, daar waar zij (de Amerikanen) hem in de jaren vijftig hadden laten schieten, om er vervolgens
een indrukwekkend breiwerk van te maken.
Toen aan het eind van de jaren zeventig de Verenigde Staten konden terugzien op een decennium van zeer geringe produktiviteitsverbetering en zij bovendien geconfronteerd werden met een vloedgolf van goede en goedkope Japanse produkten, namen enkele ondernemingen de beshssing het management-systeem van Deming
een kans te geven. Dat was een moedige stap, want om volledige
controle te krijgen over gecompliceerde produktieprocessen moet
men een lange weg gaan. Het vereist een grote inzet, vanaf de top
van de onderneming tot op de fabrieksvloer, niet voor een paar
maanden maar voor verscheidene jaren. Het gaat in tegen gevestig-
de opvattingen dat werknemers en leiding tegengestelde belangen
hebben, dat de werknemers niet geinteresseerd zijn in kwaliteit en
produktiviteit en dat het management alleen maar jaagt op stijgende
kwartaalresultaten. Bovendien was er niemand om het nieuwe, gecompliceerde systeem uit te leggen en de omvangrijke training van
de betrokkenen ter hand te nemen. Toch is het met name in New
England van de grond gekomen in een vrij grote reeks van bedrijven, in grootte varierend van enkele honderden tot vele duizenden
werknemers. Vooral het oude industriegebied ten noorden van Boston geldt thans als het centrum van dit nieuwe bedrijfsevangelie. Op
de verklaring daarvoor komen wij nog terug aan het einde van dit
artikel.
Skb houdt veel meer in dan alleen kwaliteitscontrole en men kan
daarom beter van statistisch bedrijfsbeheer spreken. Het is een
mengsel van een aantal Statistische technieken en een managementfilosofie. Omdat bijna alle aanhangers beginnen met het laatste en er
dan van alles bijhalen, is het in het begin moeilijk te ontdekken
waarom het precies gaat. Bovendien verdwijnt soms de grote lijn
achter een vloedgolf van voorbeelden en niet altijd overtuigende
uitspraken. Deming, die nu ruim tachtig jaar oud is en nog met groot
elan als een soort goeroe van de beweging optreedt, is daaraan zelf
mede schuldig. Zijnrecenteboek Quality, productivity and competitive position 2) is geen idealc inleiding voor een door tijdgebrek geplaagde manager of een naar systematiek zoekende student. Maar
er is inmiddels toch voldoende materiaal voorhanden op basis waarvan enige orde in het geheel kan worden aangebracht. Anders dan
gebruikelijk komt in het navolgende eerst de techniek aan de orde,
waardoor later de hoofdh’jnen van de filosofie wat gemakkelijker
kunnen worden uiteengezet.
* De auteur is voorzitter van de Raad van Bestuur van de Koninklijke Emballage Industrie Van Leer BV.
1) Massachusetts Institute of Technology, Center for Advanced Engineering
Study, 1982.
2) De oorsprong daarvan ligt nog verder weg, in het bijzonder in het werk van
Shewart, Dodge en Roenig in de jaren twintig en dertig in de laboratoria van
Bell (Western Electric — AT and T). Zij kwamen tot Statistische technieken,
die bruikbaar bleken bij de verbetering van kwaliteit en produktiviteit. Later
werden deze verder uitgewerkt door W. Edwards Deming en J. M. Juran.
744
L
Kwaliteitsvariatie en statistieken
in kaart, dan vindt hij doorgaans dat zowel bijzondere als gewone
oorzaken (dit onderscheid tussen z.g. ,,special” en ,,common cau-
De essentie van skb is dat zij beoogt variaties beter onder controle
te brengen. Op rich zullen in elk technisch of andersoortig proces
ses” is in de skb van grote betekenis) deze afwijkingen van de normen veroorzaken 4). Tot de bijzondere oorzaken kunnen worden
schommelingen optreden rond de gespecificeerde kwaliteit of ver-
gerekend onnauwkeurige meetapparatuur, onjuist afgestelde machines, te kort schietende training van bepaalde mensen, of ook wel
eiste eigenschap. Variaties zijn onvermijdelijk, doch zij zijn volgens
gecompliceerde systemen versterkt op elkaar in. Vandaar dat er in
onze moderne samenleving zoveel mis gaat. Als in een ingewikkeld
geheel toevallige factoren. Zij moeten eerst met statistische
hulpmiddelen worden opgespoord en daarna geelimineerd.
Wat dan overblijft is een proces dat nog wel variaties vertoont,
geheel elf deelbewerkingen van elkaar afhankelijk zijn (b.v. elf op-
maar doorgaans blijven deze volgens de control charts binnen be-
eenvolgende stappen in het gereed maken van een zeker produkt)
paalde grenzen. De resultaten zijn waarschijnh’jk nog niet acceptabel, doch de situatie is wel onder controle gekomen. Dat wil zeggen
dat de overgebleven kwaliteitsvariaties volkomen willekeurig zijn en
op die grond dus statistisch voorspelbaar. Natuurlijk blijft het noodzakelijk het verloop van de gebeurtenissen te volgen op de control
charts, die overal in de f abriek of het kantoor zijn aangebracht. Maar
Deming c.s. vaak of onvoldoende onder controle, of zij spelen in
en als elke deelbewerking een kans op afkeuring heeft van 5%, dan
is de waarschijnlijkheidsfactor voor een goede afloop maar
(0,95)u = 0,57. Kan men dit voor alle elf stappen terugbrengen tot
1%, dan wordt die kans 0,89, dus aanzienlijk beter.
Door scherpe kwaliteitsinspectie aan het eind en in bepaalde tussenfasen kan men trachten alle fouten uit te selecteren, maar dat is
duur en het kwaad is dan al geschied. Skb is er nu op gericht om onontkoombare variaties voorspelbaar en dus beheersbaar te maken
en vervolgens de bandbreedte daarvan te verkleinen. Een tweede
essentieel beginsel is dat men dit niet overlaat aan gespecialiseerde
kwaliteitscontroleurs, doch iedereen erbij betrekt. Dus alle werknemers, van de top tot op de fabrieksvloer, worden ingeschakeld, eerst
ingrijpen is alleen noodzakelijk als bepaalde variabelen buiten de
vastgestelde onder- of bovengrenzen komen.
Het zij herhaald dat een dergelijk proces weliswaar beheerst is,
maar dat er nog te grote kwaliteits- en andere afwijkingen kunnen
optreden, zulks als gevolg van de gewone oorzaken (,,common causes”). Van deze laatste geeft Deming o.a. als voorbeelden: een slecht
ontwerp van het produkt of produktieproces, te kort schietende su-
bij het verzamelen van de vereiste statistische gegevens en later bij
pervisie (vaak als gevolg van een ongelukkige werkverhouding tus-
de nodige controles.
De gebruikte statistische hulpmiddelen om de kwaliteit zichtbaar
zijn:
sen produktiewerkers en voorlieden), onjuiste werkomstandigheden (slecht licht, onvoldoende ventilatie, herrie enz.), inkomend
materiaal dat niet aan de specificatie beantwoordt e.d. Het is de taak
van het management successievelijk al deze oorzaken aan te
— histogram: een diagram dat voor een bepaald kenmerk de fre-
pakken.
te maken zijn conventioneel en nogal elementair 3). Te noemen
quentieverdeling aangeeft (een Gauss-curve is b.v. een histogram van een bijzondere gedaante);
— Pareto-diagram: een blokdiagram dat zekere eigenschappen
rangschikt naar de mate waarin zij voorkomen;
— diagram van oorzaak en gevolg: een soort visgraat waarin alle re-
levante oorzaken en effecten in een lijnenspel worden weergegeven;
— flow-chart: beeldt uit hoe b.v. produktiestromen verlopen;
Op dit punt wordt dan een uitspraak gedaan die alle aanhangers
van de skb delen, nl. dat fouten, te grote kwaliteitsafwijkingen e.d.
voor 85% de schuld zijn van het management en maar voor 15%
van de overige werknemers. Dit is tamelijk origineel in een tijd waarin zovelen nog de oude Taylor napraten. Deze meende tamers al vele jaren terug dat ongemteresseerdheid van de werknemers, geringe
betrokkenheid bij de arbeid en onvoldoende vakmanschap de oorzaken zijn van de meeste ontsporingen in het maatschappelijke
— run -chart: grafische weergave van het verloop van een variabele
in de tijd;
— control-chart: hetzelfde, voor een kortere periode, waarbij bo-
voortbrengingsproces.
Echter, volgens Deming bevindt de gewone werknemer zich bin-
vendien in de grafiek de statistisch berekende boven- en ondergrenzen alsmede de mediaan en soms de ,,range” (afstand tussen
kwaliteitsverschillen voorspelbare variaties vertonen, dan kan hij er
weinig meer aan doen om de afwijkingen geringer te maken. De fou-
hoogste en laagste waarden) worden getekend;
ten liggen dan aan het systeem, aan de gewone oorzaken en het is de
— scatter-diagram: een puntenwolk waaruit correlatie tussen twee
variabelen kan worden berekend.
Wanneer iedereen bij de skb moet worden betrokken, is natuurlijk een zekere training noodzakelijk. Voor de direct produktieve
werknemers beperkt zich dit tot enkele uren waarin hen met name
wordt geleerd waarnemingen te doen voor control-charts. Later
zullen zij dit zelf moeten toepassen, want in fabrieken met skb vindt
men overal dergelijke grafieken, die iedereen zelf invult.
Van de managers wordt uiteraard meer verlangd. Zij moeten
leren de statistische data te interpreteren, maar belangrijker nog is
dat zij later de gevonden variaties moeten inperken door betere produktiebeheersing, nieuwe engineering-technieken e.d.
Ten slotte is er nog een derde categoric bij de skb betrokken, nl.
statistische experts. Zij spelen een rol bij de training en houden zich
daarnaast vooral bezig met de statistische analyse van meer gecompliceerde verbanden. Van groot belang zijn daarbij de z.g. experimenten, waarbij men voor een ingewikkelde situatie van allerlei
oorzaken en gevolgen (natuurlijk uitgebeeld met een visgraat) met
nen het systeem. Is dit eenmaal onder controle gebracht, zodat de
taak van het management aan het systeem te werken, d.w.z. de gewone oorzaken op te sporen en de situatie te verbeteren. Doet men
dit systematise!!, dan kan niet alleen de kwaliteit, doch ook de kwantiteit met sprongen omhoog gaan.
Vooral in dit opzicht zou er een verschil bestaan tussen Japans en
b.v. Amerikaans management. Vraagt men een doorsnee Amerikaanse manager of hij problemen heeft in zijn fabriek, kantoor of bij
de inkoop, dan zal hij als alles normaal verloopt doorgaans ontkennend antwoorden. Intussen is de uitval misschien wel 7%, krijgt
30% van de klanten de bestellingen te laat binnen, zijn de voorraden
twee weken te hoog, worden de facturen gemiddeld een maand te
laat betaald en is er voortdurend strijd met de leveranciers over te
grote toleranties in het binnenkomend materiaal en te late leveringen daarvan. De Japanse manager zal dit alles zien als een onvoldoende beheerst proces of als een situatie waarin nog vele gewone
oorzaken moeten worden opgespoord en verbeterd. Hij gaat dan
ook nooit probleemloos naar zijn werk.
de hulp van meer geavanceerde statistische methoden kan vinden
welke variabelen de grootste importantie hebben. Vooral bij vraagstukken op het gebied van onderzoek en ontwikkeling kan dit soort
3) Al eerder is opgemerkt, dat deze technieken al veel langer bekend zijn, ook
statistische experimenten van doorslaggevende betekenis zijn.
in Nederland. Zie b.v. J. M. Juran, Quality control handbook, McGraw Hill,
Werken in en aan het systeem
1951 en Western Electric, Statistical quality control handbook, Western
Electric, 1956. Een moderne versie vindt men in het in Japan zeer bekende en
in het Engels vertaalde boek: K. Ishikawa, Guide to quality control, Asian
Productivity Organization, vierde druk, 1981. In Nederland houdt de Stichting Kwaliteitsdienst voor de Industrie KDI zich met deze materie bezig, o.a.
hangers bij eerste onderzoek een nogal chaotisch beeld. Er is een
door het organiseren van cursussen, waarbij in het bijzonder materiaal van Juran wordt gebruikt. Evenals Western Electric hebben Philips en Akzo het no-
nstop and go”-toestand, gepaard gaande met allerlei kwaliteitsverschillen. Die vereisen een voortdurend ingrijpen, hetgeen niet zelden op intuitieve manier gebeurt. Brengt de statisticus een en ander
tie van dr. ir. B. Veen.
4) Juran spreekt nog duidelijker van sporadische en chronische oorzaken.
Veel produktieprocessen vertonen volgens Deming en zijn aan-
ESB 24-8-1983
dige gedaan op het gebied van de statistische kwaliteitscontrole. Bekend is
voorts het Handboek kwaliteitsbeleid, Kluwer, Deventer, 1983, onder redac-
745
Hoe te beginnen?
missarissen) volledige betrokkenheid bij het systeem en geef het’
de nodige tijd om effectief te worden;
De vraag kan gesteld worden hoe de skb in een onderneming in
gang kan worden gezet. Voor zover daarop een antwoord komt,
— hecht minder aan oude gewoonten, zoals massa-inspectie (te laat
want bij de meesten is het niet al te systematisch en dus met vallen en
en te duur), het najagen van kwartaalcijfers (financiele gegevens
bieden niet voldoende inzicht in het bedrijf en hebben bovendien
opstaan gepaard gegaan, geldt onder meer het volgende. Het is verstandig om al in het begin de hulp in te roepen van een of enkele sta-
een ,,expost”-karakter), verbaal geweld in discussies en vergaderingen (laat statistische data spreken) en het schuiven van de
tistici, die als katalisator kunnen optreden. Vervolgens moet een
schuld voor fouten op de werknemers (85% van wat misgaat ligt
aan het systeem en het is de taak van het management dit te verbe-
omvangrijk en tijdrovend trainingsproces in gang worden gezet,
waarbij voor verschillende niveaus cursussen van ongelijke duur en
diepgang worden gegeven. Er wordt aangeraden om dan eerst enke-
teren).
le bijzonder slecht lopende zaken aan te pakken, want het eerste suc-
Wij zouden onvolledig zijn als we Demings beroemde veertien
punten zouden vergeten. Zij volgen hier verkort en in een wat logischer rangschikking. Na het voorgaande lijkt commentaar
overbodig:
ces kan vaak een doorbraak betekenen. Daarna worden doorgaans
werkgroepen gevormd die een aantal problemen bij de kop nemen,
b.v. kosten van overtijd, ,,scrap”-reductie, voorraadvermindering
e.d. Alles wordt statistisch doorgelicht en op grond van de verkregen data kan met de hulp van de statisticus naar oplossingen worden
gezocht.
Van belang daarbij schijnt de z.g. ,,imagineering” te zijn, d.w.z.
het zich voorstellen hoe de situatie zou kunnen zijn als enkele dingen
beter gingen. Welke omstandigheden daarvoor moeten worden gewijzigd, kan weer met statistische analyse en wellicht enige statistische ,,experimenten” worden uitgemaakt. Vervolgens kan een programma worden opgemaakt van mogelijk uit te voeren acties.
De meeste ondernemingen die de stap hebben gezet, verzekeren
dat beginsuccessen na de tijdrovende uitleg en training doorgaans
haalbaar zijn. Daarna vangt een periode aan waarin steeds nieuwe
problemen worden gesteld, hetgeen de indruk kan wekken dat de
weg eindeloos is. Maar intussen kan de skb een levensstijl worden of
zelfs een verslaving, vooral wanneer zich successen gaan aftekenen.
Die zijn niet zelden van een ongekende orde van grootte; zo meldde
— wees constant in Uw doelstellingen ter verbetering van produkt
en service;
— leer de nieuwe management-filosofie;
— zoek problemen en werk continu aan het systeem;
— pas moderne trainingstechnieken ,,on the job” toe;
— hertrain employees altijd als er veranderingen zijn in het produkt, materialen, methoden of machines;
— laat iedereen deelnemen aan statistische cursussen, aangepast
aan elk niveau;
— maak gebruik van statistisch talent in de onderneming en zoek
raad bij een statisticus met bedrijfservaring;
— verbeter het toezicht;
— vermijd vrees bij de werknemers;
— stop alle slogans, doelstellingen e.d. op het gebied van de pro-
een van de betrokken ondernemingen dat gedurende een periode
van twee jaar de produktiviteit met 3% permaandwas toegenomen.
Daar komt nog bij dat skb de effectiviteit van vergaderingen kan
vergroten. Op den duur worden argumenten zonder kwantitatieve
onderbouw niet meer geaccepteerd; flow-charts, Pareto-diagrammen en control-charts gaan over de tafel. Men gaat een gemeen-
schappelijk jargon gebruiken en de discussies worden zakelijker. De
kans wordt groter dat de feiten het winnen en niet de argumenten
van degenen met de grootste welsprekendheid of de meeste macht.
Bovendien kunnen de betreffende statistische data veel eerder ter
beschikking komen dan de normale financiele gegevens, hetgeen
het beleid slagvaardiger maakt.
De op skb geente management-filosofie
Het wekt de schijn dat de techniek van skb al zoveel omvat dat
voor de ermee verbonden management-filosofie maar weinig woor-
den overblijven. Misschien is dit een reactie op de soms wat al te uitbundige wijze waarop Deming en de zijnen hun boodshap brengen.
Toch is het juist het onlosmakelijke verband tussen techniek en management-stijl, die de skb in zijn moderne versie onderscheidt van
hetgeen vroeger al op dit gebied bekend was. Vandaar dat, als ge-
—
—
—
—
duktiviteit, waarbij de werknemer niet precies wordt verteld hoe
dit te verwezenlijken;
wees kritisch ten aanzien van produktie- en werkstandaards;
sloop de muren tussen afdelingen (figuurlijk);
stop het kopen bij de goedkoopste aanbieder; vereis vooral voor
kritische onderdelen statistische bewijzen van toegepaste procescontrole;
verminder het aantal leveranciers.
Toepassingsgebieden en bezwaren
Al in het begin is erop gewezen dat skb een veelomvattend en
veeleisend programme is. De hoofdlijnen daarvan zijn geschetst,
doch de toepassingsgebieden zijn achterwege gebleven. M. Tribus
stelt dat deze overal zijn, niet alleen in de industrie, maar ook in de
diensrverleningssector, de overheid, het onderwijs e.d. Voorbeel-
den zullen we hier maar niet geven, want die zijn in overvloed te vinden bij de aanhangers van skb. Het is zelfs zo dat de casuiistiek hun
geschriften wat overwoekert. Wel kan nog de vraag worden gesteld
of zich bij praktische toepassing ook bezwaren hebben voorgedaan.
Voor zover daarover wordt gesproken, kunnen de volgende vier bezwaren worden genoemd.
Sommigen die oppervlakkig van het systeem kennis nemen, re-
zegd, misschien beter van statistisch bedrijfsbeheer kan worden gesproken.
In wezen gaat het bij de principiele achtergrond om een vijftal
ageren met: dat is niets voor mij, bij ons gaat het anders. Het is aardig
kenmerken:
industrielen, onderwijzers en ambtenaren die zich aan deze uitspraken bezondigen, terecht te wijzen.
om te lezen hoe Deming c.s. op een dergelijke opmerking als terriers
reageren. Met soms zeer treffende voorbeelden weten ze bankiers,
Anderen menen dat zij al zoiets doen. Zij passen b.v. werkoverleg
• vergeet de opvatting dat er een soort „ trade-off’ zou bestaan tussen kwaliteit en kwantiteit. Integendeel, als men op dejuiste wijze
toe of hebben kwaliteitskringen (quality circles) geiinstalleerd.
de nadruk legt op kwaliteit, dan volgt de produktiviteit vanzelf;
Voorop gesteld moet worden dat skb en kwaliteitskringen wel het
• vergroot de verantwoordelijkheid van degenen die binnen het
woord kwaliteit gemeen hebben, maar toch iets anders inhouden.
systeem werken. Geef hen training in het gebruik van eenvoudige
Het eerste is een veelomvattend management-systeem, het andere
een overlegstructuur gericht op een systematische discussie van oor-
statistieken. De populariteit van voetbalpool en bingo toont dat
mensen niet tegen cijfers zijn; leer ze getallen toepassen in hun
baan;
• laat management constant aan het systeem werken. Train het om
op basis van statistische gegevens voortdurend verbeteringen
voor te stellen. Verschaf hun hiertoe de hulp van statistische experts. Stimuleer de ,,imagineering”, d.w.z. het voorstellingsvermogen, hoe de dingen zouden kunnen zijn in een staat van perf ectie, waarna het gemakkelijker wordt problemen te identificeren
en oplossingen te bedenken;
• verlang van de topleiding (raad van bestuur, directie en zelfs com746
zaken en gevolgen van bepaalde feilen. In de Verenigde Staten heb-
ben de kwaliteitskringen niet veel uitgehaald en het oordeel daarover is dan ook in het algemeen niet zo positief. In Nederland is dat
wat beter. Deming is er weinig enthousiast over, maar sommige volgelingen achten kwaliteitskringen een nuttige aanvulhng. Doch alleen dan wanneer iedereen getraind is in skb en de discussie in de
kringen met behulp van de vereiste statistische methoden kan worden gevoerd.
De onkunde over skb is nogal groot. De officiele bedrijfswetenschap, zoals die op de ,,schools for business administration” wordt
gedoceerd, weet er nauwelijks iets van 5). Vakverenigingen zijn ook
slecht op de hoogte. Voor zover ze met skb in aanraking komen in
bepaalde ondernemingen, nemen ze in het algemeen een neutraal
standpunt in. Soms wordt het verwijt geuit dat de mensen meet worden opgejaagd en dat ze bovendien tijd moeten nemen om cijfertjes
in te vullen die mogelijk tegen hen worden gebruikt. Een ander argument is dat, als skb succes zou hebben, de werkloosheid zou kunnen toenemen.
Een laatste punt is dat de meest specifieke klachten van het middenkader komen, dat trouwens bij elke vernieuwing van bedrijfsmethoden in de verdrukking geraakt. Op hen rust immers de grootste
last van de veranderingen en bovendien breken zij vaak het slechtst
met de sleur van oude gewoonten. In de theorie en toepassing van
skb wordt daarom veel aandacht geschonken aan de training en motivering van dit middenkader. Desondanks kunnen of willen enkelen niet aan de verandering meewerken. Vooral als dit verborgen
wordt gehouden en men wel lippendienst verleent aan de nieuwe
zaak, kan dit de doorwerking belemmeren of zelfs ernstig in gevaar
brengen.
Lawrence (Mass.)
Hoort men over skb spreken en ziet men de toepassing daarvan in
een aantal Amerikaanse fabrieken, dan wekt dit werkelijk de indruk
meer te zijn dan de zoveelste ,,gimmick” op het gebied van modern
bedrijfsbeleid. Interessant is vooral de aanpak in Lawrence (Mass.)
— een stad ten noorden van Boston — gelegen in New England,
waar destijds de industriele revolutie in Amerika begon. Na de
tweede wereldoorlog heeft de teruggang van de conventionele industrie, met name op het gebied van de textiel, er diepe sporen achtergelaten. Zozeer zelfs, dat Lawrence in Amerikaans onderzoek de
naam heeft gekregen een van de minst geaccepteerde woonoorden
in de Verenigde Staten te zijn met grote werkloosheid en wat daar-
mee gepaard gaat.
In 1978 heeft de burgemeester van Lawrence een opmerkelijk
initiatief genomen door werkgevers, werknemers en de overheid uit
te nodigen om gemeenschappelijk de teruggang te bestrijden. Na
een valse start is men op de geschriften van Deming gestoten en men
is daarmee met groot enthousiasme aan het werk gegaan. Ruim
twintig ondernemingen — varierend van een gigantische fabriek van
Western Electric tot een oude nog in leven gebleven textielf abriek —
hebben zich gecommitteerd voor de skb. Een klein instituut (GOAL
– Growth Opportunity Alliance of Greater Lawrence) is ingesteld
dat met enkele medewerkers adviezen geeft en cursussen organiseert. Thans, na enkele jaren, lijkt het wel of geheel Lawrence tot skb
is bekeerd. Er is trouwens een olievlekwerking vanuit gegaan, want
ook buiten Lawrence gelegen bedrijven hebben zich laten overtuigen. Genoemd kunnen worden: Ford, General Motors, Container
Corporation of America, Continental Group, Gillette, ITT, Honeywell, Wang, Westinghouse e.a.
Het is een voorbeeld dat in Nederland navolging verdient. Enkele
pioniers zijn er al, in Nederland Volvo en Nashua (een dochter van
een van de eerste ondernemingen in de Verenigde Staten die onder
de vroegere president-directeur Conway met skb zeer veel heeft bereikt) en in Belgie Bekaert. De Vereniging voor de Metaal- en Elek-
trotechnische industrie FME, die een ,,fact-finding”-missie naar de
Verenigde Staten heeft gezonden (ondergetekende maakte daarvan
deel uit), denkt aan de verbreiding van de skb binnen de metaaundustrie. Bij de herstructurering van de industrie in ons land zouden
verdere initiatieven op dit gebied welkom zijn. En waarom zou een
bepaalde stad of streek het voorbeeld van Lawrence niet kunnen
volgen?
J. E. Andriessen
5) M. Tribus (directeur van het Center for Advanced Engineering Study van
MIT) is een van de weinige vertegenwoordigers van de officiele wetenschap
die zich voor skb heeft ingezet. Hij heeft op dit gebied verschillende publikaties verricht. Binnenkort verschijnt een boek van hem onder de titel: Management systems of people and machines for quality and productivity.
ESB 24-8-1983