戴明经典质量实验之 - 红珠实验，于混沌中找出路

质量优势

此前我写过一篇《质量人都必须知道的经典 - 戴明漏斗实验》，论坛的很多朋友都很感兴趣，于是我就把戴明的另外一个经典质量实验也写了一篇介绍文章，全文如下，供大家参考。

著名的质量管理大师戴明设计过两个经典的质量实验，一个是漏斗实验，另一个就是今天要介绍的红珠实验。

*戴明红珠实验




在日常的生产一线管理中，以下现象屡见不鲜：

• 在员工评价中，将员工按优劣顺序排序
• 简单以员工的产出绩效来决定报酬
• 给工人加薪或处罚，当作是对他们的表现进行奖励与惩罚
• 只要求执行，不给工人提改善建议的机会
• 管理者认为过去表现最佳的工人，在将来也应该要有最佳的表现
  

戴明通过一个简单的红珠实验，揭示了一线管理工作中的基本思路，如何于混沌中找出路。

红珠实验非常简单，基本步骤介绍如下：

• 将8000个白珠子和2000个红珠子充分混合在一起
• 使用一把有着50个小孔的铲子去铲这些混合好的珠子
• 拿出铲子，每个孔里都会有一粒珠子，分别数一数白色和红色的珠子各有多少个并记录，白色珠子越多则绩效越好
• 换人重复上述操作并记录，共四个人，此时第一轮实验结束
• 按照上述流程，重复四轮
  

接下来，我将使用一个在线红珠实验模拟器来演示实验过程。

模拟器界面

设定白球8000个，红球2000个，四位操作人员，最多可重复10次




第一轮模拟

点击“Simulate Round”，系统随机模拟出每个操作人员铲球的结果。




重复模拟得到共四组数据




实验到此就结束了，有几个问题需要大家的思考：

• 第四位员工铲出了41颗白珠子，比最少的第三位员工多了9颗。问题：我们在工作中是不是会表扬第四位员工，批评第三位员工？
• 还是第四位员工，他在前两轮表现得非常出色，得到了13颗和12颗白珠子，但后两轮都只得到了8颗。问题：我们在工作中是不是会认为这位员工绩效下降了？
• 员工们的表现差异很大，每次铲出的白珠子从5颗到13颗不等，分布很广。问题：我们这时是不是会认为整个工艺过程不稳定？改善没思路？
  

带着这些问题，我们再来看一张图：

点击模拟器中的“Show Chart”按钮，系统自动生成了一张大家熟悉的控制图。
Mean均值：9.13
Upper Control Limit控制上限：17.32
Lower Control Limit控制下限：0.93
结论：

• 整个过程是受控的，稳定的
• 员工之间的表现差异与他们本身的能力无关，是系统决定的！
  

红珠实验总结

• 员工的绩效波动，很多情况下是系统决定的，与员工的努力程度无关
• 在过程已经受控的情况下，员工无法对整体产生显著的影响
• 与其所有精力放在内部过程上，不如跳出既定框架。改善来料的质量，使得白珠子的比例更高，那么所有员工的绩效都会提升
  

现场管理者在面临绩效提升挑战时，不应该只盯着员工的表现，而应该退后一步，分析整个系统的问题，输入的问题，只有这样，我们才能得到更多的白珠子，于混沌中找到出路。

*本文中的“红珠实验”是使用在线模拟工具完成的，地址如下，这是一个不错的工具，推荐大家去试用。
http://www.symphonytech.com/redbeads.htm

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unstoppable

你好，麻烦作者看看，这个解释是不是混淆了，红珠子和白珠子的阐述方面，因为文中上部分提及白珠子数量越多，绩效越好；

实验到此就结束了，有几个问题需要大家的思考：
第四位员工铲出了41颗白珠子，比最少的第三位员工多了9颗。问题：我们在工作中是不是会表扬第四位员工，批评第三位员工？
还是第四位员工，他在前两轮表现得非常出色，得到了13颗和12颗白珠子，但后两轮都只得到了8颗。问题：我们在工作中是不是会认为这位员工绩效下降了？
员工们的表现差异很大，每次铲出的白珠子从5颗到13颗不等，分布很广。问题：我们这时是不是会认为整个工艺过程不稳定？改善没思路？

zealer1228

zealer1228 发表于 2023-1-17 17:14
这个试验挺有意思的。

现场管理者在面临绩效提升挑战时，不应该只盯着员工的表现，而应该退后一步，分析整个系统的问题，输入的问题，只有这样，我们才能得到更多的白珠子，于混沌中找到出路。

说得好！！！

yejun308

南门吹雪 发表于 2017-12-19 15:56
员工的绩效波动，很多情况下是系统决定的，与员工的努力程度无关

这个我感觉有点问题。 ...

人家已经说了是在很多情况下，没那么绝对。

yangjg

年终了，希望大家都能拿到更多的白珠子！！

刘卫东

南门吹雪

员工的绩效波动，很多情况下是系统决定的，与员工的努力程度无关

这个我感觉有点问题。

南门吹雪

yejun308 发表于 2017-12-19 16:01
人家已经说了是在很多情况下，没那么绝对。

同意

斯普林特

CR1233

nanfeng36

很有意思的试验

皮卡丘