Im RAhmen des 12. Netzwerktreffens der deutschsprachigen TOC-Experten, -Anwender und -Interessenten fand der Experten-Workshop mit Eli Schragenheim zum Thema Learning from Experience statt. Hannah Nowak berichtet:
Erwartung und die Wirklichkeit – nicht immer stimmen sie überein und ein „fehlerhaftes“ Paradigma (Annahme, die von vielen Personen in der Organisation für wahr gehalten und geteilt wird) kann schon mal zu Überraschungen führen. Diese könnte dann ein Impuls sein, um einen Veränderungs- und / oder Lernprozess einzuleiten..
Um das fehlerhafte Paradigma zu erkennen und dann zu korrigieren, bedarf es eines Kontrollsystems. In der Flugsicherung ist das wohlbekannt – kommt es zu einem Beinahezusammenstoss, wird dieser genau untersucht. Warum konnte es dazu kommen? Wie wird das in Zukunft verhindert? So wird die hohe Zuverlässigkeit der Flugleitung sichergestellt. Wichtig ist aber auch hier: Fokus bewahren! Wenn man versucht aus allem zu lernen, lernt man nichts. Nur Fehler mit schwerwiegenden Auswirkungen sind es wert, im Detail analysiert zu werden.
Warum wir nicht aus Fehlern lernen wollen
Es gibt gute Gründe, warum wir dazu neigen, nicht aus Fehlern zu lernen:
In der Politik und in Großunternehmen ist es üblich, dass Personen, die einen großen Fehler gemacht haben, gehen müssen. Eigentlich ist das ein Fehler, da diese Person denselben Fehler bestimmt nicht noch einmal machen würde, jemand neuer jedoch schon. Außerdem wäre es sinnvoll gewesen, die Erfahrung der Person zu nützen um die systemische Ursache des Fehlers zu finden.
Manager befinden sich hier in einem Dilemma: Sollen Fehler bestraft werden oder nicht?
Der Umgang mit Überraschungen
Die TOC Denkprozesse basieren auf der Analyse der gemeinsamen Ursache vieler Symptome (UDEs). Bei einer Überraschung gibt es nur dieses eine Symptom.
Prozess aufsetzen, um Überraschungen zu identifizieren; Team bestimmen, das für die Analyse einer Überraschung zuständig ist;
Gap verbalisieren: Der Ursache-Wirkungszusammenhang der Überraschung ist nicht generisch => Vergangenheitsform
Hypothesen möglicher Ursachen entwickeln; Brainstorming; Ursache-Wirkungsdiagramm für jede Hypothese bis zum Gap;
Jede Hypothese durch Fakten prüfen. Nicht auf die Intuition verlassen, das fehlerhafte Paradigma ist Teil der Intuition. - Es ist einfacher, eine Ursache zu falsifizieren, als ihre Existenz zu beweisen. Daher empfiehlt sich eine Vorgangsweise nach dem Ausschlussprinzip bei der Prüfung der Hypothesen.
Die bestätigte Hypothese ist die operative Ursache. Deren systemische Ursache (Paradigma) muss nun gefunden werden (Ursache-Wirkung „nach unten“ verfolgen). - Es gibt zwei Kategorien operativer Ursachen: entweder waren die Erwartungen falsch, oder irgendetwas ging ausnahmsweise schief in der Durchführung (die Erwartungen waren korrekt).
Paradigma aktualisieren mit der Dilemma-Wolke
Wirksamkeit des neuen Paradigmas prüfen (FRT) und verbessern (NBRs)
Das Gelernte generalisieren, neue notwendige Prozesse einführen
Info-Dokument über die Analyse erstellen: - Die gesamte Organisation soll verstehen, was warum wie geändert wird. - Stärkt positive Fehlerkultur: Fehler sind eine Gelegenheit, um fehlerhafte Paradigmen zu korrigieren!
Beispiel: Die neue Super-Suppe
Ein Lebensmittelhersteller engagiert einen italienischen Spitzenkoch, um eine neue Suppe zu kreieren. Das Ergebnis des Geschmackstests der neuen „Honigsüß-Suppe“ sind 5,85 von 10 Punkten. Das Unternehmen bringt eigentlich nur Produkte auf den Markt, die mindestens 6 Punkte erreichen. Der CEO beschließt, sie trotzdem auf den Markt zu bringen, und die Suppe wird ein Riesenhit. Hier ist eindeutig ein Gap zwischen Erwartung und Realität.
Die wahrscheinlichste Hypothese war ein Fehler in den Daten oder deren Berechnung, doch sie stellte sich als falsch heraus. Bei der Untersuchung der Daten wurde jedoch entdeckt, dass 20% der Tester 10 Punkte gegeben hatten, und 25% nur 1 Punkt. Daher entstand im Durchschnitt ein niedriges Ergebnis, obwohl 20% begeistert waren. Wenn 20% des Marktes die Suppe immer und immer wieder kaufen, ist das ein großer Anteil. Wenn die Testgruppe eine geeignete Stichprobe ist, kann das den Erfolg erklären.
Um diese neue Hypothese zu prüfen, wurden Bewertungen alter Produkte herangezogen und überprüft, ob deren Erfolg akkurater vorhergesagt werden konnte, wenn man den Anteil höchster Bewertungen statt des Durchschnitts heranzog. Dies bestätigte sich, also entstand folgendes Bild:
