LAMDA——知识工作者的PDCA

什么是 LAMDA?

 

 

什么是 LAMDA? LAMDA 是一个用于发现问题、积累知识的改进环路。Dr. Allen C. Ward发现美国工程师在尝试使用Plan-Do-Check-Act环时，常常是一种不恰当的使用模式：在Plan的投资方式不正确，而Do和Act的重点也不明确。这反映出两个问题：（１）在ＰＤＣＡ环中，对于Ｐ和Ｃ这两个阶段，人们需要很更多的指导；（２）对于Do和Act，人们也常常感觉迷惑。如下图所示：

为了解决这两个问题，他发明了这个LAMDA环。LAMDA通过明确的步骤来解决第一个问题，并消除了第二个问题，如下图所示：

Look: “Go And See”

“Look”这个环节的目的是：确保我们得到解决某个问题最真实的信息。我们既需要报告中那些明确的信息（经过加工处理过的结果信息），也需要现场第一手知识（真实的过程信息）。我们经常只看明确的结果信息，而没有花时间亲自去看看到底发生了什么。甚至，我们公司的风气可能并不鼓励我们到生产车间，或亲自动手试一试。然而，当我们得到的都是二手信息时，我们已经失去了找到更有价值的内在原因的机会。

 

Ask: Ask “Why?” and “Who?”

 

我们自己获取事实真象之后，需要来回答两个问题：

1. 这种事情为什么会发生？
2. 谁可能了解有用的信息?

我们可以利用像根因分析、鱼骨图或5个Why这样的工具来帮助我们回答“为什么”这个问题。

当回答“谁？”这个问题时，我们需要研究：谁以前看到过这个问题？谁以前解决过这个问题？谁是解决这个问题的专家？

Model: 开发模型使知识可视化

 

在建模环节中，我们要从 Look和 Ask这两个环节得到的信息中总结并抽取知识，使之可视化。表格、结构图、白板、图表等都可以做为可视化的方式。这些模型有助于我们更深入的讨论。因为当参与讨论的人寻求问题的解决方案时，这些模型有助于确保所有参与讨论的人对问题理解的一致性。

 

Discuss:

我们与哪些人讨论我们的模型呢？

1. 应用某解决方案后，工作可能会受到影响的人。
2. 在“问”那一环节我们识别出来的遇到过该问题的专家。
3. 可以对进一步行动做出决定的人。

当我们经过这么多轮的讨论后，我们就对该问题和相应的解决方案达成了共识。当得出结论后，我们会推荐一系列将要采取的行动，并放在一起制订一个实施计划。之后，就是我们做出决定的时刻啦。

Act:

 

一旦计划完成，就开始按计划实施。

 

Look Again:

 

检查结果，并与我们的期望对比。之后，我们可能会开始我们新一轮的LAMDA 环解决新的问题或做进一步的改进。

现实中的LAMDA: 会有小闭环

 

在现实世界中，LAMDA环很少按这个固定顺序进行。比如，我们在建模环节时发现一些有趣的内容后，可能会让我们回过头再到现场去看看。我们与某个人讨论我们的模型时，他可能会建议以另一种方式问“为什么”。因此我们可能在“建模”和“讨论”之间循环几次。而每次讨论都会澄清我们的模型。每次的小闭环都会加深我们对问题的理解，直到我们有足够的信息来决定下一步该怎么做。

 

与我们自己将模型尽善尽美相比，最好还是尽早拿着我们的粗略模型去找人讨论。这些讨论会不断提炼问题模型，并开发潜在的解决方案。再做进一步的讨论提炼这些模型，直到我们找到相对稳定的候选方案。

清晰路线的使决策者就可以深度理解问题并对候选方案满意。一旦决策者满意后，这个LAMDA环就可以从Look-Ask-Model-Discuss到Act了。对于一个紧急且较小的问题，一个小时之内可能就会走过一个完整的LAMDA环，而对于复杂问题可能需要几周的时间，同时，它可能需要多个小的LAMDA环来找到某些具体问题的答案。

 

现实中的LAMDA：嵌套的LAMDA环

一个较大的问题需要很多小的LDMDA环来解决。比如，我们可能需要做些试验来验证我们对某个根因的假设是否成立，或对某个方案做个模拟来验证它的可行性。

 

比如对于“怎样进行产品组合会满足我们2010年的成长目标？”这样一个大的LAMDA环来说，我们可能需要很多小的环来回答。例如，我们如何让客户在早期设计阶段就参与进来？什么样的技术进步将导致未来的性能提升？

下一步：

现在，你如何应用LAMDA环来解决你的问题呢？你到现场看什么？你会问谁？你打算怎么问“为什么”？你会创建什么样的模型？你会和谁讨论你创建的模型？