企业诊断：用诊断改变规划过程(编辑修改稿)

企业诊断：用诊断改变规划过程(编辑修改稿)内容摘要：

，而且在以后的六十多年时间里，业绩都持续超过福特。 从人类社会发展和无数企业的兴衰中我们可以看 到，在原有基础上的完善只能导致进步，而无法导致变革，真正的变革，只有来源于对传统观念、习惯的怀疑和挑战，突变的思想使我们不断地在将传统打破的基础上，通过创新来实现划时代的变革。 没有突变的思想，我们就没有创新的动力；就无法彻底打破传统的束缚。 突变的困难在于对旧有观念的放弃，难在对旧有模式的打破。 虽然人们都明白一张白纸更容易写字的道理，但如果真的让你忘记，甚至否定过去的经验，重新开始，却绝非易事。 在一九二七年首映的《爵士歌手》宣布了有声电影时代的到来。 过去，电影是无声的，如今电影有声音。 这一点质变，许多电影 明星和导演都受到了深远的影响。 他们中有些人顺应时代地变了；有些人试图调适，但失败了。 还有些人坚持旧的做法，在面对重大的环境变迁时，采用拒绝承认的态度，而为了使自己的行为合理化，他们质疑的是为何每个人都想看“会讲话的电影”。 直到一九三一年，卓别林仍在抗拒有声电影的趋势。 那一年，他在接受采访时表示“我认为有声电影还有六个月好活。 ”卓别林对观众的惊人魅力及其艺术造诣，使他即便到了三十年代结束，都仍能够拍出成功的影片。 然而，即使是卓别林，也无法同样坚持下去。 最后，在一九四零年的《大独裁者》里，他终于同意“开口说话 了”。 同有声电影的出现一样，当造船设计的标准化、冷冻货运船的出现，以及可以轻易装卸货物的货柜技术的发展，使全球的航运业在十年多的时间里，发生了巨大的变化，有些港口顺应形式的变了，有些则尝试性的进行改变，但失败了；还有许多港口坚决拒绝这股潮流。 最后，新科技终于导致全球货运港的重整。 通过上面的例子，我们想要说明的是，即便是在形式已经明朗的情况下，人们依然不愿放弃自己旧有的习惯，或者是希望通过调和来化解矛盾，即便是象卓别林着样的艺术大师也不能例外。 由此我们可以想见，在企业诊断和规划的过程中，方案为企业带来的不 仅是形式和程序上的变革，更为重要的是对思想观念和行为习惯的变革，对旧有模式的变革，如果放弃突变的思想，想要在企业的实态和理想之间寻求一种调和，是不可能使企业摆脱旧的轨迹而踏上成功之路的。 这也正是我们不断强调突变的重要性的原因所在。 第四节 诊断的要领 在前面的小节中，我们讨论了规划、诊断的作用和思想，在下面的两节中，将为大家介绍的是诊断在实际中的运用，包括诊断的要领、常用的方法和工具。 本节首先要讨论的是诊断的要领，即对在诊断和规划开始前和进行的过程中，对要点和可能出现的问题作出详细的说明。 诊断的要领包括：  对 诊断目的的确定  确定需要什么数据  资料的来源  数据的分析和结论  诊断问题与解决问题  反馈的重要性 对 诊断 目的 的界 定 诊断是 规划的过程中 一个完整的工作阶段。 诊断的目的是深入而细致地 了解企业 面临的问题 10 和追求的目的， 并且 识别 出 引起和影响这些问题的因素和要点，为找到解决问题的方法准备所有必要的信息。 诊断的另 一个同样重要的目的是研究提出的问题与组织 期望 达到的目 标 和结果之间的关系，同时对企业 进行革新和有效解决问题的潜力 进行分析。 在开始诊断之前，首先 应该从在头脑中建立一个清淅的概念框架。 在没有这样一个概念框架的情况 下进行规模大、耗资多的调查 ，对企业来说， 是一项冒险的事情。 在任何一个组织中 进行诊断 ， 都 会遇到许多重要程度有差别、性质不同的问题：技术性的 、人为的、显而易见的和隐藏的、意义重大的和微不足道的、现实的和潜在的。 在诊断过程中，会听到许多关键性的意见，如主要问题是什么，如何处理这些问题 等等。 这些意见对于了解情况来说必不可少，但同时也给诊断和规划活动带来很多的 风险。 过于受其他人意见影响以及收集一些令人感兴趣却不必要的情况， 可能会使你迷失方向，出现诸如 遗漏了基本事实，忽视了复杂问题的某些重要方面 ， 或将注意力集中在新的 机会 而忘记了诊断的最初目的等。 企业 的问题 通常 可以通过以下五个主要方面或特征来确认： （ 1） 本质或特性。 必须描述问题的本质或特性（如业绩差、缺少有能力的职员、缺乏怎样利用闲散资金的想法、改进售后服务的愿望等等）。 必须确定用来进行对比的标准是什么以及如何去证明这个标准是合理的。 我们凭什么说工作成绩差。 按照什么标准认为差。 问题的各种不同的症状也必须被描述出来。 （ 2） 组织机构中的位置和实际怕处的场所。 在什么机构单位（科、部、子公司）以及处于什么样的场所（车间、住宅、商店、办公室）才能观察到这个问题。 其他还 有哪些单位受到或者可能受到影响。 问题是如何扩散的。 它影响到外部的关系了吗（例如同顾客或供应商）。 （ 3） 问题的 所有权。 哪些人 —— 经理、专业技术人员、工人受到总是的影响并首先对解决这些问题感兴趣。 谁最可能制造麻烦。 （ 4） 绝对量和相对量。 采用绝对的术语（如损失的工作时间或金钱、生产能力中未充分利用的量、潜在的将来利益）表示问题如何重要。 采用相对的术语（如与其他问题或总成交量作比较）表示问题如何重要。 它怎样影响出现问题的单位和 有问题 的人。 对于整个组织来说它具有怎样的重要性。 这些问题解决后，这个组织实 际上将会得到什么。 （ 5） 时间观点。 问题从何时开始存在。 它已经被观察到一次、几次、还是经常发生。 它出现的频率如何。 它的发展趋势是什么：问题已经得到控制，还是更加严重或者减轻了。 对这个问题将来的变化趋势能做出什么预测。 我们正预见将来的问题吗。 此外，诊断还将确立以下目的：  问题出现的原因；  其他重要的联系；  客户解决问题的潜力；  进一步行动的可能方向 诊断有时被认为 仅仅是 对大量资料的收集、分解和分析，其中包括许多与本项任务目的无关的资料。 其实 ，这是一个误解。 当然， 没有资料和事实就没有诊断。 但 实际上， 诊 断包含的内容比资料收集和分析要多得多；有效的诊断限于经过选择的资料，并且始终集中在项目的目的上。 诊断的目的既不是为了研究，也不是为了确定过去失误的责任。 而 是动员对某一问题采取行动。 这种行动将改进组织的 旧有 情况。 11 确定需要什么数据 在诊断中，数据收集工作往往都是耗费时间的，并且成本很高。 在诊断开始之前，你有必要了解将要收集那些数据及其原因。 求知欲很强的人很容易沿着一条死胡同走下去，并且花费很高的成本去收集数据，尽管这些数据同手头的问题没有什么关系。 因此，数据收集过程应当直接指向诊断和规划活动的目的，以及为了作出决策所必须形成的假设。 在此基础上，需要草拟一份所需数据的详细说明，然后开始收集。 在项目开始之初，你 需要了解的可能是企业的经营环境。 数据收集工作是开放型的，既要关注事实，也要关注各种观点。 接下来，在进一步确定范围的阶段，你将产生并修正假设（值得注意的是，作为数据工作的成果，你同样希望修订自己的假设）。 一旦你已经的出了一张假设的简单列表，那么你的数据收集工作就可以集中在那些能够验证所选假设的基础之上。  数据的详细说明 收集大量数据时，你必须了解：  你需要哪些数据。  数据采用什么样的形式 —— 比如，衡量数据的单位是什么。  你在哪里能找到这些数据 但你开始诊断工作时，详细、准确地说明所需的数据尤其显得重要。 否则 ，很可能因为不同的人对问题和所需数据的不同理解，导致收集到的数据不能产生应有的作用。 为了说明数据收集过程，我们来看一个例子。 假设你是一家工厂的主管，要调查的问题是延时成本过高，你可能会选出如下几个导致这一问题的几个假设：  工人要做的工作太多；  工人工作不够努力；  工人不够熟练；  工作缺乏计划；  加班工资高。 不同的人对数据的详细说明可能是不同的，关键是一些人分不清假设和关键问题，他们混淆地把两者都叫做“问题”。 我们倾向于把假设和关键问题区分开来 ,尽管这一关键问题可能仅仅是对假设的倒转。 比如：“工人要做的 工作太多”这一假设的关键问题可以是“工人的工作太多吗。 ” 如果假设的表达非常泛泛，那么关键问题就特别有用，而且在调查结社是否正确之前，也必须对关键问题予以明确。 关键问题的多少取决于某一假设的抽象程度。 下面就是一个抽象程度不断增加的例子： SPOT是一个小的，好玩的，毛绒绒的东西 SPOT是一条小狗 小狗是一种宠物 宠物是一种动物 “ SPOT”是一个特殊的、具体的想法。 “动物”是比较泛泛的和抽象的概念。 SPOT的假设远远要比泛泛的动物的假设更容易验证。 因此，“关键问题”的技巧可以用来减少一个假设的抽象程度。 例如你可以就质量问题的出“质量较差”的假设。 这一般来说很抽象，并且难以验证，但是通过关键问题可以使之更具体，如： 12  废品率高于行业平均水平吗。  顾客由于质量问题退过货吗。  质量标准是不是太高。 一旦关键问题表达出来，数据的详细说明也就可以准备好了，一份数据的闲暇说明确定了以下一些因素：  需要什么数据  采取什么形式  在哪里能得到这些数据 比如在前面所举的例子中，可以对数据进行这样的详细说明： 数据 形式 来源 检验 目前的加班工资 小时工资，变动的基础 人事部门 目前加班工资的发放 按级别，部门和工作类别分 人事部门 相符合吗。 是否取得了地方或行业的批准 批准文件 人事部门 可比较的当地公司有哪些 竞争劳动力的对手有哪些 当地的商业协会 人事部门 其他公司的加班工资如何支付 按级别、部门和工作类别分 公司的人事部门 人才交流中心 数据的详细说明也应能验证：哪里有所需要的原始数据，你或许会希望有多个数据来源。  妥协经常是必要的 数据的收集既耗费时间，也耗费金钱。 你可能常常在确定了充分不要的数据之后，又不得不进行折衷，原因是有些数据很难或根本不可能收集到。 例如，也许你想知道世界上所有的 小器件供应商的时常价格，但是在客户资料中查不到，而且制造商本身也不愿提供。 这样一来，你就会收集不到信息。 或许你回折衷一下，用定性的信息代替定量的数据，或在缺少关键数据的情况下得出观点或意见。 资料的来源 总的说来，三种形式 数据会通过三种形式表现出来 ：  记录；是以可阅读的或者可以转录的形式贮存的各种情况。 包括各种文档（档案、报告、出版物），计算机文件、胶卷、缩微胶片、磁带、图画、图片、图表等。 记录中的情况可通过检索和研究获得  事件和环境；即可以观察到的活动和他们周围的环境。 因此，这种情况可以通过观察得知 ，并把观察到的结果记录下来。  记忆。 所有储存在人们头脑中的信息。 这一知识宝库包含各种已经得到充分证明的情况、经验、意见、观念、印象、成见和见闻。 所有这些资料都是以看不见的文字、数字和图画的形式储存在人们的头脑中，然而却可以通过面访，发放 结构性问卷 ，专题报告等方式得到它们。 这些来源中的任何一种，可能是内部的（在既定组织内），或外部的（出版物、统计报告、关于客户和竞争对手的数据、局外人士的意见）。 资料收集可能是一个冗长的过程。 在复杂的情况中应当遵循某些逻辑，例如保证每一步骤（收 13 集营销和销售资料）都为下一步 骤（收集生产资料）提供信息等等。  需要注意的问题 许多记录是不可靠的，实际上歪曲了实际情况。 这种情况十分普遍，例如对有故障、停转及被淘汰的机器的记录，原材料可能没有用于指定的产品等。 工厂计划和设计应该安排资料更新，但实际上 很少能够做到。 组织和操作手册也许还保留着一些早已弃之不用的有关程序的详细说明。 如果输入不完整和不可靠的数据，即使相当高水平的计算机系统也可能提供误导的资料。 如果存有疑虑，在使用之前应对现有记录加以核实。 数据分析和结论 数据收集过程积累的事实必须经过加工处理够，才能得出结论，最理想的情 况是，每一个假设都有对或错的结论。 一个被证明的假设就是一个结论，因此经过全面研究所得出的结论就是一系列被证明过的假设。 同咨询专家所做的一样，你的结论必须经得住考验，就象洋葱表皮的每一层一样。 揭开一层会发现下一层和第一层一样好，揭开第二层会发现第三层，以此类推。 例如，据说有一位国际型大公司的前任首席执行官，当你向他提出某项建议时，他会诊断建议中的某一部分问：“为什么。 ”。 然后在就你回答中的某一点，问“为什么。 ”。 接着再就你再次回答中的某一点再问：“为什么。 ”。 如果你对这三个层面的回答令人满意，他会认为你对整 个问题都经过了深思。