Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия (стр. 4 )

Этап 4. Расчет интегрального показателя:

, (5)

где - значения выбранных показателей; - количество полученных кластеров; - число показателей в -м кластере.

Анализ кластерных образований позволил выявить особенности распределения показателей и характер вхождения показателей в кластеры. Метод, основанный на многомерном анализе данных, более компактен в использовании, базируется на количественных, а не на экспертных оценках, что позволило сделать вывод о его превосходстве перед второй методикой (IR2). Кроме того, разработанный нами метод помог решить и важную прикладную задачу выделения показателей-индикаторов (типичных представителей кластеров) при определении результативности СМК предприятия.

4. Разработан подход к оценке текущего и прогнозного состояния СМК предприятия с учетом динамики изменения показателей результативности процессов (по специальности 08.00.05).

В практике функционирования СМК больший интерес представляют динамические характеристики исследуемой системы. Предлагается рассмотреть первую и вторую производные функции, описывающие динамику изменения показателей результативности процессов. Расширенная модель оценки результативности СМК с привлечением разностных аналогов первой и второй производных исследуемых показателей представляет последовательность выполнения следующих этапов.

Этап 1: Формирование массива значений разностных аналогов первой и второй производных показателей: , с применением следующих формул:

(6)

(7)

где - разностный аналог первой производной исследуемых показателей; - разностный аналог второй производной исследуемых показателей; - период времени между моментами регистрации показателей; i=1,…,n – количество показателей результативности процессов.

Этап второй: нормировка полученных значений разностных аналогов первой и второй производных исследуемых показателей по формулам:

(8)

(9)

где , - средние значения показателей; , - среднеквадратичные отклонения показателей.

Третий этап: кластеризация нормированных показателей. Предлагается использовать разработанную выше методику исчисления интегрального показателя, но применительно к массивам значений и Критерием выбора количества кластеров является максимальное из минимальных значений F-статистик.

Искомое количество кластеров определяем по формуле:

(10)

На четвертом этапе производится исчисление интегральных показателей скорости - и ускорения - (разностные аналоги первой и второй производных показателей результативности СМК) по формулам:

(11)

(12)

где и - количество полученных кластеров; - число показателей в -м кластере.

Таким образом, с помощью рассмотренной системы показателей результативности процессов можно получить объективные данные об уровне устойчивости системы менеджмента качества предприятия, о динамике ее развития, а также вполне достоверно судить о ее качестве.

5. Разработана иерархическая нечеткая модель, позволяющая провести оценку результативности как всей СМК промышленного предприятия, так и на уровне единичных и групповых показателей (по специальности 08.00.13).

Выбор математического аппарата, теории нечетких множеств, для оценки результативности СМК обуславливается характером и спецификой предметной области. Классическая логика, лежащая в основе используемых сейчас методов оценки деятельности предприятия в области качества, оперируя жесткими, однозначными понятиями, имеет четыре основных недостатка: во-первых, она не учитывает всего множества возможных значений изучаемых показателей; во-вторых, она становится неэффективной, когда входная информация – разнородная (представлена как в числовой, так и лингвистической форме), плохо структурированная или противоречивая; в-третьих, такая логика имеет существенные ограничения при моделировании; в-четвертых, не всегда инструменты предоставляют результаты, учитывающие субъективность оценки.

Такие ограничения особенно актуальны, когда эксперт анализирует выполнение показателей, которые по определению являются уникальными и по всем четырем параметрам не укладываются в рамки жесткого логического анализа, что и требует применения более гибких инструментов оценки.

Построение модели оценки СМК с применением теории нечетких множеств проводилось в несколько этапов. Собственно апробация проводилась на данных за прошлые периоды функционирования СМК машиностроительного предприятия.

Этап 1. Проведен системный анализ процессов деятельности предприятия в контексте оценки результативности системы менеджмента качества, построены диаграммы нотаций IDEF0 и DFD. В результате системного анализа бизнес-процессов и потоков данных были выявлены основные процессы, нуждающиеся в автоматизации, и необходимые хранилища данных, которые предлагается реализовать при разработке информационного обеспечения проектируемой системы поддержки принятия решений.

Предложенную модель реляционной базы данных, включающей данные по значениям показателей результативности процессов и групп процессов (рис. 2), предлагается интегрировать в корпоративную базу данных, так как очевидно, что это повысит скорость обмена данными и соответственно работы всей системы, по сравнению с использованием автономной базы данных службы менеджмента качества.

Рис. 2. Реляционная модель базы данных

Определены функции разрабатываемой системы поддержки принятия решений:

·  мониторинг текущего состояния процессов, групп процессов и всей СМК предприятия;

·  хранение информации по результатам предыдущих измерений и предоставление ее в табличном виде;

·  анализ состояния объекта по показателям результативности процессов;

·  расчет результативности групп процессов, отдельных процессов и СМК в целом;

·  формирование управленческих решений по всем уровням управления СМК на основе данных о результативности.

Обоснована необходимость использования методов и моделей теории нечетких множеств при разработке системы.

Этап 2. Построена модель оценки результативности СМК на основе теории нечетких множеств. Для этого были решены следующие задачи:

1. Методом нечеткой кластеризации выделены возможные состояния СМК (рис. 3). Проведена качественная и количественная оценка каждого состояния по всему набору показателей результативности СМК машиностроительного предприятия.

В результате кластеризации выделены три возможных состояния системы, характеризуемые лингвистическими переменными «устойчивое», «неустойчивое», «сверх устойчивое», определены центры кластеров и рассчитана степень принадлежности каждого состояния системы каждому из кластеров.

Первый кластер соответствует значению IR за 2009 год, где наблюдаются низкие значения показателей результативности по процессам. Если рассматривать изменение IR за период с 2003 по 2010 г., то можно выделить 2009 год, который является посткризисным годом. В этот год многие запланированные показатели функционирования системы менеджмента качества не выполнялись. Ко второму кластеру относятся значения IR за 2003-2008 года. Деятельность предприятия в целом, а также в области качества за эти периоды характеризуется устойчивым и удовлетворительным состоянием системы менеджмента качества на предприятии. Третьему кластеру соответствует значение IR за 2010 год и оценивается как «сверх устойчивое» состояние. Это объясняется выходом машиностроительного предприятия на полную, близкую к проектной, производственную мощность и соответственно стабильным положением в области качества, характеризующимся высокими значениями показателей результативности процессов, выделенных в рамках СМК.