Om de resultaten te krijgen die we willen van een systeem, of om te voorkomen dat het ongewenste gebeurtenissen genereert, moeten we begrijpen hoe het werkt en zich gedraagt in de echte wereld. Dat is precies wat Jidoka doet.

Het belang van Jidoka in systemen

Om de resultaten te krijgen die we willen van een systeem, of om te voorkomen dat het ongewenste gebeurtenissen genereert, moeten we begrijpen hoe het werkt en zich gedraagt in de echte wereld. Dat is precies wat Jidoka doet.

Fouten - laten we ze ongewenste gebeurtenissen noemen - volgen meestal hetzelfde patroon en de analyse ervan identificeert meestal drie voor de hand liggende schuldigen: een defect onderdeel of apparatuur, een persoon die zijn werk slecht doet door verkeerde aannames of verwarring, of informatie die verloren is gegaan, verkeerd is gericht of gewoon verkeerd is. De twee laatste ongunstige gebeurtenissen die ik in een ziekenhuis heb meegemaakt, waren een hartprobleem, onopgemerkt omdat de ECG-machine defect was, en een psychiatrische patiënt die naar een psychiatrische afdeling werd gestuurd met een snel verslechterende longontsteking omdat zijn psychiater zich hem gezond als een paard herinnerde bij hun laatste bezoek drie maanden eerder en er niet aan dacht om te controleren of er iets biologisch mis met hem kon zijn. In beide gevallen was de informatie in het systeem aanwezig maar slaagde er niet in om verbinding te maken met de besluitvormers.

Het vinden van wat er mis is gegaan, is een kwestie van geduldig door elke gebeurtenis heen gaan en opmerken wanneer het daadwerkelijke afwijkt van het verwachte - relatief gemakkelijk te doen achteraf, extreem moeilijk vooraf omdat het onmogelijk is om van tevoren te weten welke variatie welk effect zal hebben. Aandringen op het tot op de letter volgen van elke procedure resulteert meestal in het vastlopen van dingen totdat er helemaal niets meer gebeurt en elke stap oneindig veel tijd en hartzeer kost. Aan de andere kant zijn procedures er om een reden en je weet nooit welke variantie kan of zal leiden tot catastrofale effecten.

Echter, wanneer men vraagt waarom dingen misgingen, zijn de antwoorden onmiddellijk onduidelijker. Weinig mensen begaan daadwerkelijke overtredingen - opzettelijk iets verkeerds doen voor hun eigen gewin. Meestal maken ze fouten, net zoals onderdelen falen bij gebruik en informatie verkeerd wordt gecommuniceerd. Op zoek naar antwoorden leidt vaak tot de “cultuur” of het “systeem”, beide aangedreven door incompetente, immorele of nalatige leiders die herhaaldelijk oproepen voor meer werk aan veiligheid hebben genegeerd of zo hard hebben geduwd voor prestaties dat mensen, begrijpelijkerwijs, zijn gedreven om shortcuts te nemen en - bam. Dergelijke systemische verklaringen zijn ontegenzeggelijk waar in sommige gevallen en er zijn gedocumenteerde gevallen van schadelijke culturen die toxische managers aanmoedigen en mensen pesten om het verkeerde te doen, maar het verkeerde gebeurt ook wanneer de cultuur niet bijzonder slecht is noch geobsedeerd door prestaties. Verklaringen op cultuurniveau zijn boeiend, maar nauwelijks nuttig aangezien niemand precies weet hoe culturen te veranderen anders dan leiders te veranderen - en zelfs dat heeft onverwachte ongecontroleerde effecten (cultuur eet strategie - en leiderschap - als ontbijt, zoals het gezegde luidt).

Wat voor soort “tussenliggende” verklaringen zouden we kunnen opbouwen om falen te verklaren? Als we zowel de “kapot onderdeel, incompetente persoon” als de “cultuur” verklaringen terzijde schuiven, hoe zouden we dan een rationale kunnen opbouwen voor ongunstige gebeurtenissen die beide extremen vermijdt?

We kunnen erkennen dat, ten eerste, systemen een mechanistisch doelgericht aspect hebben - ze zijn in ieder geval zo ontworpen. Ten tweede worden de processen van het systeem altijd geactiveerd in context, in lokale omstandigheden, die kunnen variëren van “onder controle” (ver van de rand van de afgrond) tot “buiten controle” (één stap verwijderd van chaos), en deze lokale omstandigheden zullen aanzienlijk beïnvloeden hoe het systeem presteert. Ten slotte zijn mensen vrijwillige agenten: ze handelen uit eigen wil, volgens hun inzichten, en kiezen ervoor om betrokken te raken of niet, om hun intuïties of gevoelens te uiten of niet, om te handelen of niet. Door te kijken naar hoe deze drie factoren samenkomen, kunnen we een ander beeld schetsen van hoe dingen gebeuren.

Menselijke systemen gedragen zich zelden zoals ze zijn ontworpen, maar zijn desalniettemin ontworpen. Een spoedeisende hulp is ontworpen om patiënten te verwerken op basis van urgentie en pathologietype. Het is niet ontworpen om grote schommelingen in de toestroom aan te kunnen, in tegenstelling tot een supermarktkassa waar meer kassa’s kunnen worden geopend of gesloten afhankelijk van de grootte van de rijen. Systemen hebben een mechanistische “proces” dimensie die hen in staat stelt om één of twee hoofddoelen te bereiken met een lange lijst van beperkingen, zoals regelgeving, budgettoewijzing en beschikbare middelen. Het systeem is bedoeld om generieke gevallen te behandelen en zijn klantenpopulatie in het algemeen tevreden te stellen - dit betekent ook dat het zelden is bedacht om voor jou en je specifieke omstandigheden te zorgen. Het spoedeisende hulppersoneel zal nauwelijks rekening houden met het feit dat je een vlucht moet halen als je klacht er voor hen goedaardig uitziet.

Systemen hebben een basislijn. Ze hebben doelen en subdoelen. Ze hebben gedefinieerde processen en activiteiten om deze doelen te bereiken. Ze hebben controles, om ervoor te zorgen dat prestaties, regelgeving en processen worden uitgevoerd volgens de normen. Ze zijn ontworpen voor gemiddelde gevallen in gemiddelde omstandigheden, met specifieke procedures om met speciale omstandigheden om te gaan (wat ze zelden goed doen). Om te begrijpen hoe het systeem werkt, kunnen we beginnen met het schetsen van zijn mechanische setpoint: wat het in elke omstandigheid zal proberen te bereiken - of het nu gepast is of niet.

Ten tweede worden systemen geactiveerd in lokale omstandigheden. Hoewel het systeem is ontworpen voor gemiddelde omstandigheden, gebeurt het echte leven heel vaak, en zijn de omstandigheden niet wat werd verwacht. Omstandigheden kunnen niet worden gesystematiseerd (en opgenomen in de mechanica van het systeem) juist omdat ze variëren. Men moet vertrouwen op menselijke ervaring en oordeel om de omstandigheden te achterhalen: is het een normale dag of een abnormale? Was de hoofdarts in een goede of een slechte bui? Is de situatie duidelijk of gebeuren er zoveel dingen tegelijk dat iedereen in de war is? Is er snel toegang tot experts die deze omstandigheden begrijpen of worden de mensen aan hun lot overgelaten om zelf beslissingen te nemen? Is er een cultuur van hoge of lage verwachtingen? Enzovoort, de vragen kunnen eindeloos zijn. Lokale omstandigheden zullen zich vertalen in, ten eerste, wrijving: moeilijkheden bij het bereiken van de processtap door ambiguïteit, toeval, onzekerheid, of eenvoudige entropie en alle wildcards die de echte wereld op een proces kan gooien. Wrijving is de sleutel tot het begrijpen van lokale omstandigheden in plaats van a priori ideeën te hebben, omdat wrijving herkenbaar is, en het is mogelijk om te vragen welke omstandigheid deze wrijving veroorzaakt.

Lokaal kan wrijving leiden tot herbestemming: mensen die het systeem aanpassen aan lokale omstandigheden voor hun eigen gebruik. Onderhoud van hetzelfde type apparatuur, bijvoorbeeld, kan sterk variëren afhankelijk van lokale omstandigheden: hoe ver zijn ze van de fabrikant en hoe gemakkelijk is het om deskundige coaching en lokale training te krijgen, hoe graag wil de lokale manager het onderhoudsbudget besteden aan onderhoud of gebruikt ze het voor iets anders, etc. Herbestemming van het systeem is een aanpassing aan lokale omstandigheden waarbij mensen de doelen veranderen om gewoon rond te komen.

Herbestemming is normaal gesproken geleidelijk - het gebeurt niet allemaal in één keer, maar meer in een langzame drift als mensen worden verslagen door lokale omstandigheden en geleidelijk abnormale omstandigheden accepteren als normaal. Gewenning is een drijvende kracht bij mensen en mensen zullen in principe aan alles wennen en stoppen met opgewonden raken door situaties waarvan ze weten dat ze ondraaglijk zouden moeten zijn, maar die routine zijn geworden. Beginnend met wrijving en leidend tot herbestemming, zijn lokale omstandigheden het tweede element dat kan helpen om het gedrag van het systeem te begrijpen, als we er nauwkeurig genoeg naar kijken (en met een open geest).

Ten derde hebben mensen intentionele acties: ze zullen willens en wetens ingrijpen of, omgekeerd, willens en wetens besluiten om dat niet te doen. Stilte of geweld zijn typische reacties op conflicten en frustraties, en mensen kunnen naar verwachting heel verschillend reageren op dezelfde situaties. “Niet sms’en en rijden” is een eenvoudige regel en een no-brainer op het gebied van veiligheid, en toch zullen mensen dat heel verschillend interpreteren afhankelijk van hoe ze zichzelf zien, hun identiteit of gevoel van hun eigen karakter, volgens hun focus op de plek en de logica van de situatie voor hun ogen (lang stuk weg, langzaam verkeer, etc.) en ook volgens hun emotionele toestand - of ze nu gefocust zijn op rijden, zich dood vervelen, of gek worden door een dringend probleem dat nu moet worden opgelost, bijvoorbeeld.

Wij zijn van nature wezens van gemengde gevoelens. Wat we willen verandert van het ene moment op het andere. Wat we 's ochtends denken over een situatie kan 's avonds veranderen. Het is niet toevallig dat de meeste oude filosofieën manieren zoeken om een soort van vrede te vinden - onze geesten zijn gewoon niet zo in elkaar gezet. In onze huidige wereld van machines en systemen behandelen we mensen vaak alsof ze zelf machines waren, die vaste instructies en processen volgen als robots, maar dat vereist extreme druk - het is gewoon niet hoe mensen denken en zich gedragen. Er is geen enkele manier om de complexiteit van menselijk gedrag, motivatie en besluitvorming te beschrijven, maar bij gebrek aan een beter systeem breken we het nog steeds vaak af in de drie eeuwenoude componenten van pathos, logos, ethos:

Pathos: hoe emotioneel opgewonden is de persoon? Zijn ze kalm en redeneren ze dingen door, wegen ze argumenten af en overwegen ze perspectieven? Of zijn ze emotioneel en reduceren ze de situatie tot wat ze nu moeten doen, impulsief en instinctief, gedreven door hun humeur en subjectieve ervaring van nu? Dezelfde persoon zal heel anders reageren afhankelijk van hun emotionele toestand (zich goed voelen/zich ellendig voelen) en hoe intens het is (kalm voelen/emotioneel zijn). Logos: hoe solide is hun logica? Afhankelijk van hun begrip van de situatie (en hoe sterk hun emoties en intuïties zijn), kunnen mensen ofwel logische oorzaak-en-gevolg analyses maken, waarbij hun gedrag logisch zal leiden naar een gewenst doel op basis van feiten, of wilde claims en “hail Mary” intuïtieve sprongen op basis van wankele aannames. Ethos: Hoe verantwoordelijk en betrouwbaar zijn ze over het algemeen? Sommige mensen kunnen meer dan anderen worden vertrouwd om verantwoordelijkheid te accepteren en te doen wat het beste is voor de groep, door samenwerking en wederzijdse steun aan te moedigen in plaats van anderen in de steek te laten door te doen wat het beste is voor hen op het moment - impulsief of nalatig handelen en taken of opdrachten niet voltooien zoals beloofd, en dan anderen de schuld geven van hun tekortkomingen. Kan deze persoon meestal worden vertrouwd - of niet? Met deze drie situationele drijfveren in gedachten, kunnen we nu verder gaan dan de “slechte onderdeel, menselijke fout, verkeerde informatie” analyse van incidenten en dieper kijken naar: 1) Hoe ver van zijn basislijn gedroeg het systeem zich? 2) Wat waren de specifieke lokale omstandigheden? En 3) Wie waren de aanwezige mensen en hoe reageerden ze? Kozen ze ervoor om in te grijpen of niet? Maakten hun interventies zin of niet?

Als we het op deze manier bekijken, kunnen we zien dat een vierde element een kritisch verschil maakt voor de uitkomst: hoeveel begrepen de mensen van hoe het systeem werkt? Systeemkennis van wat de basislijn is en hoe het reageert in verschillende omstandigheden zal zowel de emotionaliteit van de situatie als de logica van de reacties sterk beïnvloeden. Als mensen weten wat het systeem doet, zijn ze meer geneigd om zich in staat te voelen om in te grijpen en dat op een verstandige manier te doen om een ongeluk te voorkomen (of te beperken).

In de meeste ziekenhuisincidenten die ik zie, weten artsen en verpleegkundigen vaak niet hoe de computer- en administratieve systemen werken, en als ze ervoor kiezen om in te grijpen, gaan ze een omweg die dingen erger kan maken - of omgekeerd negeren ze iets dat gedaan zou moeten worden. In het gemiddelde ziekenhuis zullen verpleegkundigen zelden apparatuur isoleren bij het eerste teken van problemen en agressief een onderhoudsoplossing nastreven via het systeem. Ze zijn zo overweldigd door taken en weten dat elke onderhoudsactie waarschijnlijk lang zal duren, dus ze zullen de apparatuur blijven gebruiken tot hij volledig faalt - en voegen onzekerheid en risico toe terwijl ze dat doen. Ze hebben meestal zeer vage mentale modellen van hoe steil apparatuur degradeert (of hoe slecht de impact op de patiënt van kleine meetfouten is) en wat er nodig is om de apparatuur te repareren of te vervangen.

Verkeerde theorieën over hoe dingen werken leiden tot zowel onlogische als meer emotionele reacties omdat mensen zich meer bedreigd voelen door de situatie en intuïtiever zullen reageren - een veelvoorkomend pad naar ongewenste effecten. Wat mensen weten over de systemen die ze gebruiken heeft een significant effect op de uitkomsten op het moment dat het systeem niet langer in zijn basisomstandigheden verkeert.

Bijgevolg kunnen systemen op twee manieren worden ontworpen: ofwel als een zwarte doos waar de gebruiker geen manier heeft om te begrijpen hoe het systeem werkt - de meeste complexe systemen tegenwoordig - of als leermiddelen waar de gebruiker in het systeem kan kijken om het te begrijpen terwijl ze het gebruiken. We hebben gezien dat auto’s van leersystemen, waar autobezitters basisdingen in hun auto’s konden repareren, naar steeds meer zwarte dozen gingen die gemaakt waren om de bestuurder - en inderdaad, in grote mate, de monteur - uit de motor te houden.

Zwarte dozen zijn aantrekkelijk voor systeemontwerpers omdat ze het gevoel hebben - terecht, ongetwijfeld - dat hoe minder mensen met het systeem knoeien, hoe groter de kans dat het zijn basisgedrag bereikt. De veronderstelling hier is om het systeem te gebruiken tot het breekt en dan ofwel onderhoud te bellen of het te vervangen. Deze veronderstelling houdt echter geen rekening met alle tussenliggende toestanden waarin gebruikers zich bevinden wanneer het systeem noch in basisomstandigheden is noch nog catastrofaal is gebroken - precies waar actie een ramp kan afwenden als alleen gebruikers wisten welke acties ze moesten ondernemen.

Jidoka-systemen, met apparaten zoals andon, zijn ontworpen om gebruikers op te leiden. Van Sakichi’s originele automatische weefgetouw dat zou stoppen wanneer een draad in het katoen brak tot de andon-gestuurde fabrieken van vandaag, zijn dergelijke systemen gemaakt om hun eigen abnormaliteit te herkennen, te stoppen en een gebruiker te roepen zodat ze het defecte onderdeel kunnen onderzoeken en vervangen (of de operator opnieuw kunnen trainen). Hierdoor leren deze systemen de gebruikers over zichzelf en hoe ze werken om een nauwkeuriger mentaal beeld te vormen van zowel de basislijn als, door ervaring, hoe het systeem zich gedraagt onder verschillende externe omstandigheden.

Naarmate systemen complexer en geavanceerder worden met steeds nieuwe technologie, moeten systeemontwerpers zichzelf een verdere vraag stellen: hoeveel moeten gebruikers over het systeem leren? Veel managers maken nu deel uit van en zijn verantwoordelijk voor ongelooflijk complexe systemen die zijn ontworpen als zwarte dozen. Managers worden nu getraind om processen te volgen, niet om systeemgedrag te begrijpen, en zeker niet het gedrag van hun eigen systeem. Als gevolg hiervan zijn de resultaten overal twijfelachtig, hoewel systemen in verfijning toenemen - en zeker het gevoel van menselijk handelen en controle neemt snel af.

Lean’s jidoka heeft de wereld meer te leren dan alleen een paar foutbestendige apparaten of slimme manieren om problemen te detecteren voordat ze zich voordoen. Het ging oorspronkelijk over het in staat stellen van machines met enkele aspecten van menselijke intelligentie - namelijk het herkennen van een goed onderdeel van een slecht onderdeel of een gebruikt onderdeel van een geldig onderdeel. Maar door dit te doen, verandert jidoka (elk defect opmerken, elk defect melden, onmiddellijk reageren en de situatie corrigeren) ook de menselijke relatie tot systemen: het creëert onderwijs-/leersystemen waar mensen meer kunnen begrijpen over hoe het systeem werkt en zich gedraagt in de echte wereld, en wat ze eraan kunnen doen om de resultaten te krijgen die ze zoeken. In elk complex systeem, zoals een ziekenhuis of een fabriek waar opzettelijk gedrag de veiligheid beïnvloedt, moeten we meer weten over hoe het systeem werkt, niet minder - om het veiliger te maken.

^Auteur