How to Make Chance Manageable : Statistical Thinking and Cognitive Devices in Manufacturing Control

The industrial enterprise is an excellent place to view a great diversity of forms of control: control of finances and accounts, controls on the material operations of fabrication, of logistics, and control of people at every level. Managerial knowledge seeks very explicit control objectives and their study is thus particularly fruitful for one interested in the history of techniques and in the sociological aspects of control. These modes of control are embodied in often very complex plans and devices which exist, at one and the same time, as ideas (they have been conceived by humans, they are founded on certain bodies of knowledge), and in material form.

Des objets qui solidifient une théorie : l'histoire du contrôle statistique de fabrication

Nous proposons ici d'aborder le problème de la naissance et de la diffusion des savoirs en gestion sous un angle un peu inhabituel : celui des objets à travers lesquels le savoir acquiert une certaine matérialité. Dans ce domaine, la tradition consiste plutôt à étudier les idées : comment elles naissent, comment on éprouve leur pertinence, en quoi les avantages qu'elles apportent peuvent expliquer leur succès, etc. On se concentre sur le contenu de la pensée, présupposant que c'est dans sa qualité et sa pertinence que réside la valeur des méthodes de gestion. Sans vouloir nier l'importance des idées, il est cependant fécond d'examiner le rôle que jouent les objets matériels, aussi bien dans la construction des idées que dans leur diffusion et dans leur mise en oeuvre dans le monde des entreprises

Le contrôle de qualité dans l'armement au début du XXè siècle : comment passer de la théorie des probabilités à la pratique industrielle ?

De nombreux travaux ont été consacrés à la “révolution probabiliste” dans les sciences, exactes ou humaines , mais très peu se sont intéressés à la mise en oeuvre de ces nouveaux modes de pensée dans l'organisation industrielle et dans la gestion des entreprises. Les possibilités d'application y sont nombreuses, depuis les études de marché et la prévision des ventes jusqu'à la planification des opérations et ce qu'on a appelé la recherche opérationnelle. Le domaine de l'organisation militaire et des industries d'armement a souvent été un terrain d'expérimentation de ces méthodes. C'est particulièrement le cas en France pour ce qui concerne le contrôle statistique de la qualité, domaine que deux “artilleurs”, un officier et un ingénieur, ont défriché, parmi les tout premiers, en mobilisant les outils et modes de pensée du raisonnement probabiliste

Savoir organisationnel, savoir théorique et situation : le contrôle statistique sur échantillons

Statistical quality control is a set of management methods which rely upon two kinds of knowledge : theoretical knowledge whose nature is mathematical, and organizational knowledge which provides links between the former and the situation of usage. Starting from a hypothesis according to which theoretical knowledge can’t be put to use without taking a real shape, by means of some devices, we draw upon historical examples to analyze the interrelation between the two kinds of knowledge. We show how they combine with each other to produce a host of operational management tools. Our concept of organizational knowledge explains why the same statistical technique, namely sampling analysis, happens to take so many different shapes (particularly as sampling tables) used for such various purposes.Le contrôle statistique de qualité est un ensemble de méthodes de gestion qui mettent en jeu deux types de savoirs : des savoirs théoriques, de type mathématique, et des savoirs organisationnels qui font le lien entre les premiers et les situations d'utilisation. Partant de l'hypothèse qu'un savoir théorique nécessite une forme concrète pour être utilisé, nous analysons, sur des exemples tirés de l'histoire, les relations entre ces deux types de savoirs, montrant comment ils se composent pour donner une gamme d'outils de gestion opérationnels. Le concept de savoirs organisationnels permet d'expliquer comment une même technique statistique, le jugement sur échantillon, peut prendre différentes formes concrètes (en particulier les tables d'échantillonnage) et être utilisée à des fins très variées

Sur les aspects logiques de l'interprétation des signes chez Peirce et Eco

On ne peut entrer dans l'oeuvre de Peirce sans un fil conducteur, et la logique est celui qui me convient le mieux. Il n'est certainement par possible de « lire Peirce ». D'abord, la quantité : ses écrits représenteraient approximativement cent quatre volumes de 500 pages chacun... Ensuite, le caractère inachevé, répétitif mais toujours renouvelé, « non clos », quasi-infini, de son oeuvre. Il préférait très souvent écrire un nouveau texte plutôt que reprendre un texte existant. Il n'a jamais publié de livre « de synthèse », ne supportant apparemment pas de voir sa pensée figée dans un état bien déterminé. Un spécialiste français a relevé 76 définitions du signe dans ses écrits

The fact-theory dialogue in an industrial context: the case of statistical quality control

Statistical control of quality provides a useful example of the way in which industry practices a pragmatic- scientific approach for managing production operations. Knowledge, applied to action, has circumscribed theories with means–end constraints, feedback deadlines, and information economies. These have, surprisingly, led to further original and fruitful theoretical questions. Moreover, the need to adapt scientific methods to a little-qualified workforce produced innovative cognitive tools. This paper studies these aspects of the knowledge-creation process in an industrial activity and shows that the metaphor of a ‘dialogue’ organized between facts and theory is, in this context, more accurate than the model of hypothesis testing and planned experiment.Le contrôle statistique de qualité constitue un exemple intéressant de mise en oeuvre d'une approche scientifique pragmatique pour gérer les opérations de fabrication industrielle. Les contraintes de l'action en milieu industriel se reportent sur la connaissance en termes de ressources, de délais et de coût de l'information. De façon surprenante, ces contraintes ont conduit à formuler des questions théoriques nouvelles et fécondes. En outre, la nécessité d'adapter les méthodes scientifiques à une main d'oeuvre peu qualifiée a suscité le développement d'outils cognitifs innovants. Le présent article étudie ces différents aspects des processus de création de connaissance en milieu industriel et montre que la métaphore d'un 'dialogue' organisé entre les faits et la théorie est, dans ce contexte, plus adapté que le modèle du test d'hypothèse et de l'expérimentation planifiée

Le tournant gestionnaire d'un grand système technique : le contrôle de la navigation aérienne fait ses adieux à l'Etat

Ce papier analyse certains changements importants dans le système mondial du contrôle de la navigation aérienne (ATC = Air Traffic Control) qui visent, dans de nombreux pays, à rendre plus efficaces les organisations fournissant le service ATC. Deux méthodes complémentaires sont utilisées pour apprécier la signification de ces changements. La première s'appuie sur les débats soulevés par l'évolution en cours ; elle montre la complexité du problème, sa nature multi-disciplinaire, et la “path-dependancy” du résultat final, comme conséquence de processus de négociation. La seconde méthode considère l'ATC comme un “grand système technique” et recadre le débat actuel en prenant en compte l'histoire du système et ses relations avec le système plus large du transport aérien commercial. Les changements en cours apparaissent alors comme un moyen détourné de mettre en place, à travers des méthodes normatives d'organisation et de gestion, une forme de contrôle des compagnies aériennes commerciales sur les organisations ATC, que j'appelle alignement. Mon but est ici d'illustrer sur un exemple la fécondité du croisement de plusieurs approches : d'un côté, l'analyse en situation et la vision historique, de l'autre l'analyse organisationnelle et la théorie des grands systèmes techniques

Signes matériels et pluralité des codes

L'organisation d'une entreprise présente toujours un aspect matériel qui engendre des effets d'organisation éventuellement différents de ceux souhaités, par le fait que les choses physiques sont traitées, par les personnes, comme des signes et interprétées. On prend ici l'exemple du contrôle de la qualité dans une petite usine de caoutchouc. On étudie d'abord les signes sur lesquels se fonde l'opérateur sur machine pour gérer la qualité, signes qui se révèlent matériels plutôt que symboliques. On décrit aussi l'attitude mentale, le regard, qu'il faut conquérir pour arriver à voir l'organisation sous sa face matérielle et pour devenir réceptif aux codes utilisés par autrui. Ensuite, on élargit le champ d'observation à d'autres fonctions de l'atelier (chef d'équipe, technicien des moules, responsable qualité...), ce qui amène le constat d'une pluralité de codes ou schémas d'interprétation. Dès lors se pose la question de leur coordination ; on identifie le rôle important des référents matériels qui permettent d'articuler ces codes dans des situations concrètes. Enfin, les codes doivent être considérés comme des entités ouvertes, qu'un travail collectif délibéré peut faire évoluer

L'enquête en gestion de la qualité dans l'industrie: une approche sémiotique

Industrial quality control is an interesting domain for studying knowledge and knowing because it involves a strong theoretical dimension (mathematical statistics) together with industrial work practices. Methods for statistical quality control have been developed in the years 1920s to address the problems of mass production which made impossible the inspection of each product individually. To make those mathematical methods usable by ordinary workers on the shopfloor, graphical tools have been developed ("Shewhart control charts"), which translate formal statements into metaphorical representations drawn from ordinary life. Thus, "monitoring an industrial process" becomes, on the chart, "keeping a point within two limiting lines", the point being representative of a sample drawn according to a pre-defined procedure. This graphical tool is an artefact which endows the mathematical theory with a social life. These statistical procedures are designed to be "optimal" from an economical point of view, for example by minimizing the cost of sampling to acquire a given amount of information, or by evaluating and balancing the risks of making a bad decision of type I as opposed to a bad decision of type II in a statistical test. These procedures thus appear to bear all the intelligence that is needed in the situation. We might thus ask what amount of intelligence is left to the worker's care in practice. An answer resides in another aspect of quality control which I call "the inquiry" : it consists in finding the causes and remedies for quality defects observed during production. This aspect does not usually pertain to statistical theory, at least to the theory of sampling and hypothesis testing. Obviously, there is a lack of conceptual articulation between these two aspects of quality control. In this paper, I propose to conceptualize the inquiry by means of semiotics, relying on work by Charles S. Peirce and Umberto Eco. In case of quality defects of significative importance according to statistical criteria, the control chart gives a signal which is an index, in Peircean terms. The inquiry can be conceptualized as a process of semiosis which enriches this index sign into full triadic signs. The semiosis develops mainly trough abduction, and we find useful work on this topic by Eco. As an example, this conceptualization helps to clarify the meaning of a management tool widely used in industrial operations management, known as the "Deming Cycle"

How to Make Chance Manageable : Statistical Thinking and Cognitive Devices in Manufacturing Control

The industrial enterprise is an excellent place to view a great diversity of forms of control: control of finances and accounts, controls on the material operations of fabrication, of logistics, and control of people at every level. Managerial knowledge seeks very explicit control objectives and their study is thus particularly fruitful for one interested in the history of techniques and in the sociological aspects of control. These modes of control are embodied in often very complex plans and devices which exist, at one and the same time, as ideas (they have been conceived by humans, they are founded on certain bodies of knowledge), and in material form