# Заметки пакета O04-OPM-LEAN-PDSA

## Прочитано перед началом
`W/WORKER.md`, `W/SCHEMA.md`, `brief.md` — полностью. `I2-OA-10` (Kaizen Institute KAIZEN™ Cycles, `B/01 Реестры/iteration2-v0.1/approaches.jsonl`) прочитан целиком как база для углубления. `W/m0/early_candidates.jsonl`, `W/known-records.jsonl`, `W/known-url-map.jsonl` проверены на дубли по ключевым словам (kaizen/pdsa/pdca/deming/lean/siemens/amberg/toyota/hoshin) — совпадений с новыми URL и организациями не найдено; три записи про Siemens в `known-records.jsonl` (Schaeffler×Siemens Industrial Copilot, Siemens legacy-code modernization, Siemens Нанкин) — другие заводы/процессы, не пересекаются с Amberg.

## Очередь поисков (использовано 6 из 12)
1. `Danaher Business System AI PDCA artificial intelligence 2025` — общие материалы Danaher/DBS, конкретного PDCA+AI кейса с процессом не найдено (только назначение Chief AI Officer). Недобор — не создавалась карточка.
2. `Toyota Production System AI PDCA kaizen 2025 case study` — дал ключевую находку: статью The Future Factory (Daniel Camara) с явным PDCA-циклом → досье D02.
3. `hoshin kanri artificial intelligence case study named company` — именованного кейса hoshin kanri + ИИ не найдено (только общие материалы про hoshin kanri без ИИ). Недобор зафиксирован, карточка не создавалась.
4. `Kaizen Institute Digital KAIZEN computer vision client case study named company` — повтор next_action из I2-OA-10; клиент по-прежнему анонимизирован (Kaizen Institute скрывает имена в кейсах: "blister packs", "municipal water supply" без названия компании). **Обновление I2-OA-10 не сделано** — второй адресный поиск подряд не дал именованного клиента (рулило правило "после двух пустых адресных поисков — недобор и дальше"), апдейт approach-карточки не создан, т.к. существенно нового по сравнению с уже записанным в I2-OA-10 `next_action` не появилось.
5. `Siemens Amberg electronics plant AI x-ray inspection defect prediction OEE` — дал HBR sponsor-контент Siemens (2021) и, что важнее, ссылку на академическую статью van Giffen et al. (Wiley ISJ 2025).
6. `"Culture Clash of AI Adoption" Siemens Amberg Giffen abstract` — нашёл открытую страницу-абстракт на сайте Университета Мюнстера (полный текст на Wiley/ResearchGate заблокирован).

## Открытия (использовано 8 из 24, без учёта скопированного pdsa.html)
`raw/pdsa.html` — скопирован из `P00-probe-sonnet/raw/`, не засчитан. Далее: `lei-ai-plot.html` (curl, ok), `futurefactory-tps-ai.html` (curl, ok), `leantomatoes-toyota-ai.html` (curl, ok), `wiley-isj-amberg.html` (curl → Cloudflare-заглушка, +1 открытие; WebFetch того же URL → HTTP 403, +1 открытие, обе неудачи засчитаны), `researchgate-amberg.html` (curl → анти-бот заглушка "Temporarily Unavailable"), `muenster-amberg.html` (curl, ok — дал полный абстракт с авторами/DOI), `hbr-siemens-selflearning.html` (curl, ok).

## Недоборы и решения
- **Кайдзен-институт (I2-OA-10)**: за 2 адресных поиска не найден именованный клиент Digital KAIZEN (computer vision) — институт последовательно анонимизирует клиентов во всех найденных кейсах. Апдейт-карточка не создана (нет существенно нового материала сверх уже зафиксированного в I2-OA-10).
- **Hoshin kanri + ИИ**: за 2 поиска не найден именованный кейс. Недобор зафиксирован, карточка не создавалась.
- **Danaher Business System + AI/PDCA**: конкретного описания процесса не найдено (только назначение Chief AI Officer, общий маркетинг). Недобор, карточка не создавалась.
- **Toyota no-code ML (Google Cloud)** — упомянуто у независимого блогера (`leantomatoes-toyota-ai.extract.txt`, Richard Steel) с конкретными цифрами (10 000+ часов, 1200+ работников на 10 заводах), но это вторичный источник; поиск первоисточника (вероятно, блог Google Cloud ~2023) не проводился — вне бюджета и вне основного фокуса пакета (PDSA/PDCA, не эта инициатива). Записано в `open_questions` досье D02 как незакрытый вопрос, отдельная карточка не создана.
- **Полный текст van Giffen et al. 2025 (Wiley ISJ)**: недоступен в этой сети — Cloudflare JS-челлендж на Wiley (curl и WebFetch — оба неудачны), анти-бот заглушка на ResearchGate. Обход не предпринимался. Использован только абстракт со страницы Университета Мюнстера (`wi.uni-muenster.de`), которая оказалась читаемой и дала полные метаданные (6 авторов, DOI, журнал, год, peer-reviewed: Yes).

## Важное методическое наблюдение (для координатора)
Ни один из прочитанных первичных материалов о конкретных компаниях (Siemens/HBR — F08; van Giffen et al. abstract — F07) не называет цикл PDCA/PDSA/SDCA применительно к описанному ИИ-внедрению. Термин PDCA явно и многократно используют только сторонние консультанты (The Future Factory — F03; и, короче, Richard Steel — F04), описывающие чужие компании. Это прямое подтверждение калибровки I3-1 п.7 и I3-4 п.3: "рамка предписывает" ≠ "компания сделала" — отражено в досье D02/D03 как явное расхождение (см. `open_questions` D02 и `q8`/`repeat_cycle` D03).

Deming Institute (F01) — единственный источник, который сам явно и содержательно разграничивает PDSA (Study) и PDCA (Check); ни один из найденных в этом пакете кейсов с ИИ не использует именно язык PDSA/Study — все используют PDCA/Check-язык (Future Factory) или вообще не называют цикл (Siemens). Это зафиксировано как открытый вопрос в D01.

## Дубли/связи
Проверено: `grep -ril` по организациям (Siemens, Amberg, Deming Institute) в `cards.jsonl` других пакетов этой итерации — совпадений не найдено. `known-records.jsonl` содержит 3 других кейса Siemens (Schaeffler Industrial Copilot; модернизация legacy-кода; завод в Нанкине) — другие площадки/процессы, отмечены в `related_ids` досье D03 только как контекст, не как та же практика.

## Бюджет
Поиски: 6 / 12. Открытия: 8 / 24 (плюс 1 скопированный файл, не засчитан).