Алгоритм кратного роста. Как масштабировать бизнес быстрее рынка, делая меньше

Глава 1. Этап 1: подвергай сомнению каждое правило

Чтобы стать ведущим автопроизводителем мира, компании Tesla был нужен Китай – и для производства машин, и для их продажи. Никакой загадки в этом не было. Китай к тому времени превратился в крупнейший автомобильный рынок планеты. А с его мощными цепочками поставок и квалифицированными работниками, мы не сомневались, завод Tesla там быстро станет нашим самым эффективным предприятием. Со стратегической точки зрения китайский завод был просто необходим.

Но была одна загвоздка. Китайцы требовали долевого участия в иностранных предприятиях. Мировые производители так стремились закрепиться на китайском рынке, что охотно принимали это условие. У General Motors, Microsoft, Airbus, Volkswagen и многих других в Поднебесной работали совместные предприятия. Если бы Tesla строила завод, Илону, похоже, пришлось бы потесниться и впустить одобренного государством партнера.

Но Илон ни в коем случае не хотел на это соглашаться. В 2015 году он отправил меня в Пекин с заданием добиться разрешения на строительство завода, на 100% принадлежащего Tesla.

Он действовал в соответствии с первым шагом Алгоритма: подвергай сомнению каждое правило. Правила и нормы можно изменить, а порой и обойти. С точки зрения Илона Маска, любое правило сужает возможности, сковывает инновации, ограничивает рост тесными рамками. Правда, иногда такой подход мешает ему разглядеть пользу отдельных правил, но ведь и усомниться в их необходимости порой не вредно.

В большой организации бывает так, что начинания, рожденные из хороших идей, со временем превращаются в правила, а правила, в свою очередь, – в требования. Поэтому, наталкиваясь на ограничение, мы устраивали небольшое расследование. Стоило копнуть, и выяснялось: то, что выглядело правилом, на деле оказывалось рекомендацией, обычаем или соглашением.

Законы, конечно, не нарушишь (особенно законы физики), но далеко не всякое правило – закон, и далеко не всякое идет от государства. Иные исходили от поставщиков, диктовавших нам, что можно и чего нельзя делать с их оборудованием. При ближайшем рассмотрении эти инструкции часто оказывались всего лишь личным мнением какого-нибудь инженера компании-поставщика – мнением о том, что разумно или принято. Никакого железного правила за этим не стояло.

Случалось, кто-то из наших инженеров настаивал, будто новый подход опасен. Мы относились к этому одновременно со всей серьезностью и критичностью. Правы ли они? Есть ли данные, которые подтверждают их слова?

Корпоративная культура расширяет горизонты, когда видит в каждом «нет» возможное «да». Так рождаются прорывы – и большие, и совсем маленькие.

Илон верил, что мы найдем способ обойти китайское законодательство об иностранной собственности. Ведь это давало правительству Китая больше возможностей контроля. Что еще более важно – оно давало право на доходы от этой собственности. Но Tesla, чтобы выстоять против гораздо более крупных и щедро финансируемых соперников, нуждалась в полном объеме денежного потока с этого рынка.

С точки зрения Илона, ничто не мешало китайским чиновникам сделать исключение. Мне предстояло убедить их в этом – добиться действительно масштабного исключения.

Прилетев в Пекин, я встретился с местными коллегами. Робин Рен – уроженец Шанхая, учившийся вместе с Илоном в Пенсильванском университете, – возглавлял операции Tesla в Китае. Инженер Том Чжу отвечал за розничный бизнес компании в стране. А Грейс Тао, в прошлом телеведущая новостей, поддерживала связи с государственными органами.

Команда была великолепная: у нее были нужные связи, и мне изложили приоритеты китайского правительства. Последнее прежде всего стремилось к росту занятости, а рабочие места мы могли пообещать в избытке. Следовало также понимать, чего Китай жаждет больше всего. Недавно обнародованный пятилетний план словно был написан под Tesla. Он предусматривал развитие именно наших ключевых направлений: электромобилей, аккумуляторов, чистой энергии. На переговоры мы шли с отличными картами на руках.

Я летал туда примерно на неделю каждый месяц. Переговоры шли в кабинетах, за обедами и даже ночами в барах. Процесс растянулся на четырнадцать месяцев, но в итоге мы получили добро на первый в Китае автозавод, на 100% принадлежащий нам – иностранцам. Полная финансовая собственность осталась у нас, хотя китайский народ, как было определено Коммунистической революцией 1949 года, сохранял формальное право собственности на землю под заводом.

Мы добились того, что не удалось ни одной другой западной компании: ни Apple, ни GM, ни Ford, ни Procter and Gamble. Китайское подразделение Tesla получило право распоряжаться собственными денежными потоками и не делиться прибылью, что позволяло финансировать революцию электромобилей по всему миру.

Чжу руководил строительством нашего исполинского завода – Гигафабрики «Шанхай». Первые Model 3 сошли с ее конвейера в конце 2019 года (вскоре после того, как я ушел из компании).

Успех в Китае, казалось, подтверждал мысль Илона: даже из самых незыблемых правил бывают исключения.

Куда труднее добиться исключений из законов физики. Но и эти ограничения можно оспорить. Полупроводниковая промышленность вот уже более полувека упирается в атомные пределы. Но физикой многие просто пытались прикрываться. Вспомните неудачливых авиаторов XIX века. Не сумев поднять свои летательные аппараты в воздух, они просто пожимали плечами и говорили: «Что ж, с гравитацией не поспоришь».

Однако правильные летательные аппараты смогли побороть гравитацию. Величайшие прорывы рождаются из сомнений в правилах, кажущихся незыблемыми, многие из которых просто притворяются физическими или химическими ограничениями.

Об этом я и думал как-то прекрасным летним днем в Калифорнии. Рядом стоял Даг Филд, наш руководитель инженерного направления. С галереи мы смотрели вниз на цеха огромного сборочного завода во Фримонте, занимавшие более 46 гектаров. Перед нами стояла пугающая задача: вдвое урезать производственные затраты. По словам Илона, это не терпело отлагательства, если мы хотим, чтобы Tesla победила на мировых рынках, особенно в Китае – самом большом и самом конкурентном из всех.

Половину гигантского пространства, на которое мы смотрели, занимал кузовной цех. Именно здесь легионы роботов сваривали около трехсот деталей в основном несущем каркасе машины – шасси. Одни только эти трудяги составляли больше половины наших капитальных затрат. И даже на заводе, где правили роботы, расходы на заработную плату упрямо не хотели снижаться. Чтобы все машины работали в такт, наши инженеры-робототехники без конца вкалывали сверхурочно.

Было просто необходимо, чтобы десятки роботов действовали слаженно. Добиться этого невероятно сложно, так что мы постоянно сталкивались со сбоями. Малейшая задержка в обмене сигналами между двумя машинами могла расстроить весь процесс. Отсюда – хронические дефекты качества: зазоры между дверьми и кузовом и тому подобное.

Кузовной цех тянул производительность вниз и дальше по сборочной линии. Этой темой я занимался еще за десятилетия до знакомства с Илоном и его Алгоритмом. В те времена, когда мы с Дэйвом Голдбергом консультировали мясоперерабатывающий бизнес в Айове, нам приходилось работать с директором завода в Сторм-Лейк. Его наставник в MIT – израильский профессор по имени Эли Голдратт – как раз писал книгу о тех самых производственных проблемах, над решением которых мы бились. Голдратт присылал главы по мере их написания директору, а тот передавал их нам с Голди.

Книга Голдратта называлась «Цель»[1] и стала настоящим откровением. Она научила нас упрощать сложные задачи, сосредоточиваясь на ограничениях. «Главное, – писал Голдратт, – выискивать в производственном процессе узкие места. Почему? Потому что процесс не может идти быстрее, чем самая медленная его ступень. Это и есть ограничение. И его нужно устранить, иначе процесс невозможно ускорить».

Верный признак узкого места – гора материалов или полуфабрикатов на той или иной стадии технологического процесса. Каждое узкое место требует принятия решения по его устранению. Одни решения просты, другие, мягко говоря, нет. Даже само по себе пристальное наблюдение за тем, что плохо работает, и внедрение улучшений дают впечатляющий рост производительности. Это сосредоточивает внимание на главном и заодно убирает лишнюю сложность. На сходных принципах построен и кайдзен – процесс непрерывного улучшения, разработанный Toyota в прошлом веке.

Простота тем и хороша, что приживается где угодно. Простые, убедительные идеи вроде «выискивай ограничения и устраняй их» работают практически в любой сфере человеческой деятельности.

Взяв на вооружение подход Голдратта, мы смогли в кратчайшие сроки сделать завод в Сторм-Лейк самым продуктивным и прибыльным в компании. Перенося полученные уроки на другие заводы, мы с Голди заработали в Bain[2] репутацию специалистов по производству.

Философия Голдратта прекрасно сочетается с Алгоритмом Илона Маска, особенно в том, что касается простоты и узких мест. Но что делать, когда узким местом оказывается половина всего производственного процесса – целый кузовной цех?

Я спросил Дага:

– Нет ли способа избавиться от этой половины производства целиком – со всеми затратами и проблемами с качеством?

Он какое-то время смотрел вниз, на работу кузовного цеха. Потом сказал:

– Дай я съезжу домой и подумаю.

На следующий день он пришел и прокатил по столу игрушечную машинку Matchbox. Перевернул крохотную модельку и показал ее днище. В отличие от наших автомобилей, кузов игрушки состоял из одной металлической детали, отлитой в форме. Машинка Matchbox собиралась всего из двух отливок – верхней и нижней. Именно поэтому Mattel могла выпускать игрушку за пару долларов.

Все, разумеется, знали, что игрушечные машинки можно отливать. Несколько капель расплавленного металла – и готово. Но настоящие автомобили – совсем другое дело. С самой зари автомобилестроения производители настаивали на сварке крупных и тяжелых элементов. Сварные швы, как считалось, добавляют прочности и поглощают энергию удара.

Литье применяли только для мелочей. Браться за крупные отливки казалось безрассудством и опасным занятием. Даже брызги жидкого металла могут убить или тяжело ранить рабочего. Колоссальное тепло крупной отливки могло вообще расколоть или взорвать форму. Именно этот вполне реальный страх удерживал автопроизводителей от экспериментов с большими отливками. Всякий, кто отважился бы бросить вызов общепринятой мудрости, рисковал устроить смертельный пожар.

Но со времен Генри Форда многое изменилось. Наука шагнула далеко вперед во многих областях, от металлургии до робототехники. И может быть, то, что когда-то казалось невозможным, даже немыслимым, – например, отлить шасси, – теперь стало не таким уж фантастическим.

Даг знал многое о прогрессе в сталелитейной отрасли. Целое столетие та заливала тонны расплавленной стали в слитки, а позднее – в толстые слябы[3]. Затем металл прокатывали в листы. Процесс был дорогой и долгий.

В конце 1980-х годов руководство быстрорастущей сталелитейной компании Nucor из Шарлотта решило выкинуть из этой цепочки целый этап. Замысел был такой: лить расплавленную сталь в литейную машину нового типа, которая сразу превращала бы ее в листовой прокат. Это шло вразрез с привычной логикой. При температуре почти 1650 °C расплавленная сталь ведет себя своенравно. Она плещется и пузырится. Однако команде Nucor вместе с немецкой машиностроительной фирмой SMS Group удалось добиться цели. Их технология литья тонких слябов дала им фору перед всей отраслью. Сегодня эта технология стала стандартом в компаниях по всему миру.

Дагу, катавшему по столу машинку Matchbox и излагавшему свои доводы, было ясно: крупные детали отлить можно. Оставалось лишь сообразить, как это сделать.

И мы начали экспериментировать. На заднем дворе завода лежала груда алюминиевых колесных дисков, забракованных из-за царапин. Мы попросили двух инженеров расплавить их в небольшой плавильной печи. Уже на первом шаге Даг и его команда отливали детали значительно крупнее игрушки. Однако мы продолжали – отливки становились все крупнее, пока, наконец, не получились первые элементы шасси.

Результат превзошел все ожидания. Мы начали строить заводы в Шанхае и в Остине, где вместо кузовного цеха стояли крупные литейные машины. Наше шасси теперь состояло из трех деталей вместо трехсот. Это разом упростило все: от цепочки поставок до контроля качества. Производство стало не только дешевле, но и быстрее, а качество – устойчивее.

Пока я пишу эти строки, в мире наблюдается нехватка такого литейного оборудования. Tesla уже оснастила им свои заводы, а конкуренты все еще ждут своей очереди, отчаянно пытаясь нас догнать.

Одна эта инновация дала команде Tesla запас в пять-семь лет перед остальной отраслью. Она положила конец хроническим задержкам и проблемам с качеством. И все это благодаря тому, что мы разом избавились от кузовного цеха со всеми его роботами.

Пример с литьем ярко иллюстрирует первый шаг Алгоритма: подвергай сомнению каждое правило. Даг усомнился в вековом правиле, требовавшем существования кузовного цеха на любом автозаводе. Но, как и многие истории в моей книге, эта вполне пригодна для иллюстрации и других шагов Алгоритма – устранения лишних этапов и упрощения процессов, – которые работают вместе. Они не только обеспечивают эффективность и прорывы, но и формируют культуру вопросов и экспериментирования.

Когда Даг выдвинул свою радикальную и потенциально опасную идею, он понимал: его не поднимут на смех и не одернут, а если доводы окажутся убедительными, ему дадут возможность идею реализовать. Это краеугольный камень культуры Tesla.

Свобода нужна для инноваций и для сверхбыстрого роста. Все понимают и принимают, что какая-то часть усилий уйдет впустую. В конце концов, только терпя неудачи, мы можем убедиться, что приблизились к краю возможного.

За два года до прихода в Tesla у меня были проблемы со сном. Как и многие родители, я переживал из-за сына-подростка, который вот-вот собирался получить водительские права. Я представлял, как мой шестнадцатилетний ребенок сидит за рулем, слышит жужжание и тянется за телефоном. Воображение тут же рисовало картины одну ужаснее другой. Отвлечение во время вождения уносило больше жизней на дорогах, чем алкоголь. Мне отчаянно хотелось защитить сына, а заодно и всех людей: от друзей в машине до ребенка, который мог выскочить за мячом на проезжую часть.

– Должно же быть приложение, – рассуждал я, – которое отключает телефон водителя во время езды!

Этого хотели миллионы родителей – казалось бы, дело очевидное. Однако, проведя небольшое расследование, я выяснил, что такого приложения нет. Я узнал, что разговоры о такой технологии ведутся давно, чуть ли не с момента появления iPhone от Apple.

Стив Джобс предвидел, как сильно пассажиры в машине будут полагаться на свои телефоны – для навигации, переписки, развлечений. Он задал вопрос: «Можно ли отключать переписку именно у водителя, не мешая телефонам пассажиров?» Ему ответили, что точность GPS – всего десять метров. А значит, определить, какой телефон в машине принадлежит водителю, невозможно, и Apple ничем тут помочь не может. Пассажиры могут зависать в своих телефонах сколько угодно, а водителям остается уповать на собственное благоразумие. Из-за этого родители вроде меня не спали ночами.

Общепринятый вывод о неразрешимости задачи действовал как железное правило или регламент: это невозможно.

Я еще не был знаком с Алгоритмом, но уже понимал, как бывает полезно ставить под сомнение всякое правило, требование или ограничение. Где складывается консенсус о том, что нечто невозможно, там и начинаются прорывы.

Я не отступал. Должен же быть способ опознать телефон водителя и заблокировать на нем все, кроме навигации, пока машина в движении. Я разговаривал с технологами и руководителями страховых компаний, но особых поводов для оптимизма они не давали. В разговорах в том числе звучали идеи с использованием GPS или RFID-меток (радиочастотной идентификации). Идей хватало, но гарантии в том, что будет выделен именно телефон водителя, не давала ни одна из них.

Задача казалась мучительно неразрешимой. Водитель садится в машину и кладет телефон в подстаканник. Пассажир делает то же самое. Как приложению отличить один телефон от другого? Мой близкий друг Дэвид Пратт из Progressive[4] рассказал мне, что одна лаборатория в Стэнфорде какое-то время билась над этим, но в конце концов сдалась и заключила, что решения не существует.

Очевидное отсутствие решения превратило проблему в негласное правило: этого сделать нельзя. Правило это было таким же ясным – и как будто таким же неоспоримым, – как китайский закон против полного иностранного владения заводами или инженерная норма, по которой крупные элементы шасси не изготавливаются литьем.

Согласно Алгоритму, мы оспариваем допущения: снова и снова задаем вопрос «почему», ища решение. Я осознавал, что не всегда это к чему-то ведет. Но также понимал, что мои шансы будут выше, если я подключу к поиску умных людей.

К счастью, я имел возможность привлекать лучшие интеллектуальные ресурсы. Будучи наставником в гарвардском центре предпринимательства под названием iLab, на одном из питч-вечеров я познакомился с командой во главе с аспирантом-физиком из MIT Брэдом Кордовой. Я спросил Брэда, не возьмется ли он за эту задачу. Он согласился, и мы объединили силы.

Брэд представил те самые два телефона в подстаканниках: один – водителя, другой – пассажира. Чем они различаются? Когда лежат рядом – практически ничем.

Он задумался: а есть ли что-то, отличающее один телефон от другого до того, как они оказались на своих местах в машине? Различаются ли их пути? Тут-то его и осенило.

С помощью датчиков движения, встроенных в сами телефоны, он восстановил траекторию каждого из них при посадке в машину – и увидел красноречивую, безошибочно узнаваемую картину. Садясь за руль, водитель вынужден протискиваться за рулевую колонку, и это движение оставляет характерный след. По этому следу телефон можно опознать как «водительский» и блокировать на нем все, кроме навигации, как только машина трогается или набирает определенную скорость. Следующий шаг – превратить вождение в игру: поощрять водителей сниженной страховкой за то, что они не отвлекаются на сообщения и не пользуются интернетом за рулем.

Решение выглядело элегантным. Оно не опиралось ни на GPS, ни на стороннее устройство и не требовало раскрытия личных данных водителя.

Мы тут же запатентовали технологию и назвали ее TrueMotion. Я показал ее Дэвиду Пратту, который в Progressive вел проект страхования на основе индивидуального поведения водителя. Вместо привычных метрик: возраста и истории вождения – его команда искала способы оценивать водителей по их реальному поведению за рулем.

Дэйв сразу оценил потенциал нашей технологии. Да, она позволяла приложению блокировать телефон водителя в дороге, но этим ее возможности не ограничивались. Стоило страховщику определить, какой телефон у водителя, – и этот телефон превращался в источник потока поведенческих данных. Страховщик мог бы предлагать скидки тем, кто согласится на такое наблюдение. И все это через приложение в телефоне – просто и недорого. Это решение к тому же было куда более масштабируемым, чем поштучная установка приборов мониторинга в машины тех клиентов, которые на это соглашались.

Кстати, эту модель сегодня применяет в собственном страховом бизнесе Tesla. Компания собирает поминутные данные с каждого автомобиля своей глобальной сети и оценивает риск с невиданной точностью.

Однажды днем Дэйв собрал группу высших руководителей Progressive и вывел их на парковку посмотреть демонстрацию нашей технологии. Они пытались всеми правдами и неправдами ее обмануть – и не смогли. С парковки они ушли воодушевленными, видя массу возможностей. Через несколько недель Progressive стала нашим первым клиентом.

Вскоре мы объединили TrueMotion с более зрелой компанией Cambridge Telematics. Сегодня эта технология широко используется в страховой отрасли для оценки риска отдельных водителей. Она учитывает множество факторов, в том числе сколько раз за поездку телефон отвлекает водителя.