Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия




Скачать 318.28 Kb.
НазваниеМетоды, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия
страница2/3
Дата конвертации19.01.2013
Размер318.28 Kb.
ТипАвтореферат
1   2   3
Апробация работы. Основные теоретические положения диссертации отражены в различных научных сборниках и журналах, докладывались на международных, всероссийских и региональных научно-практических конференциях: VII Международной научно-методической конференции «Современный российский менеджмент: состояние, проблемы, развитие» (г.Пенза, апрель 2008г.); IV Всероссийской научно-практической конференции «Резервы экономического роста предприятий и организаций» (г.Пенза, январь 2009г.); Международной научной конференции «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (Турция, май 2010 г.); научно-практической конференции «Инновационное развитие экономики России: ключевые проблемы и решения» (г.Иваново, 28-30 октября 2010г.).

Публикации. По результатам диссертационного исследования опубликовано 11 работ общим объемом 3 п.л. (вклад автора 2,1 п.л.), из них 2 работы объемом 0,75 п.л. (вклад автора 0,4 п.л.) в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и 3 приложений. Работа изложена на 227 страницах машинописного текста, содержит 25 таблиц и 43 рисунка. Список литературы включает 206 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цель и задачи работы, указаны предмет и объект исследования, сформулированы положения, содержащие элементы научной новизны, обоснованы теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе «Современное состояние теории и практики оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия» проведено исследование терминологических основ оценивания результативности и эффективности системы менеджмента качества, рассмотрены основные подходы к оценке результативности СМК. Даны классификация и анализ наиболее известных российских и зарубежных методик и выявлены проблемы, возникающие при оценке деятельности предприятия в области качества.

Наиболее распространенными методиками оценки результативности СМК, применяемыми на промышленных предприятиях в настоящее время, являются методики, основанные на простом статистическом анализе данных, на балльных и индексных оценках, а также на соотношении плановых и фактических значений показателей результативности процессов. Очевидно, что такие подходы не могут в полной мере адекватно отразить предметную область исследования, учесть все процессы и связи, существующие в многоуровневой системе промышленного предприятия, что в свою очередь ограничивает руководство в адекватном анализе результативности СМК и принятии решений по его совершенствованию.

Кроме того, как в любой системе управления, в системе менеджмента качества присутствует высокая доля субъективных оценок и качественных характеристик, что существенно затрудняет получение объективной оценки состояния системы традиционными методами.

Во второй главе «Экономико-математические методы и модели в анализе результативности систем менеджмента качества» приводится обоснование выбора математического аппарата, используемого для разработки СППР. Предлагается авторский комплексный подход к оценке результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия. Данный подход позволяет получать взаимосвязанные математические модели оценки результативности СМК.

В третьей главе «Совершенствование методологии оценки результативности СМК промышленного предприятия» разработана методика и алгоритм оценки результативности СМК на основе аддитивной свертки показателей результативности по каждому процессу, выделенному в рамках СМК. Предложена модель оценки результативности СМК машиностроительного предприятия на основе нормирования значений показателей процессов, являющихся критериями результативности процессов и дальнейшая оптимизация показателей с применением многомерного анализа данных. Для учета динамических характеристик развития системы качества предлагается расширенная модель оценивания результативности СМК с привлечением разностных аналогов первой и второй производных функций, описывающих динамику изменения показателей процесса.

В четвертой главе «Оценка результативности СМК как элемент системы поддержки принятия решений для повышения эффективности управления бизнес-процессами предприятия» проведен системный анализ СМК и построены диаграммы бизнес-процессов (нотаций IDEF0) и диаграммы потоков данных (DFD), в результате которых были выявлены основные процессы, которые необходимо включить в базу данных. Построена многоуровневая база знаний в виде продукций, основанная на экспертных оценках специалистов машиностроительного предприятия. Определены и построены функции принадлежности по всем входным и выходным переменным. Методом функционально-стоимостного анализа определены временные и финансовые затраты для процесса оценки результативности СМК машиностроительного предприятия. Сформирована база управленческих решений по повышению результативности всех бизнес-процессов в зависимости от получаемых значений единичных показателей результативности. Разработана система поддержки принятия решений по повышению эффективности управления качеством для машиностроительного предприятия.

В заключении были сформулированы основные выводы и практические рекомендации по результатам проведенного исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Разработан формализованный подход к оценке результативности СМК, отличающийся от традиционного подхода многоуровневой структурой формирования результирующего показателя (по специальности 08.00.05).

В диссертационной работе предложен многоуровневый подход к оценке результативности систем менеджмента качества, представляющий комплекс взаимосвязанных экономико-математических и статистических моделей, позволяющих проводить оценку результативности СМК предприятия. Комплексный подход к оценке результативности СМК предприятия представлен на рис.1.



Рис. 1. Комплексный подход к оценке результативности СМК предприятия


В основе разработанных моделей оценки результативности СМК предприятия лежат два этапа. На первом этапе формируется перечень бизнес-процессов и показателей результативности процессов, выделенных в рамках СМК предприятия. На втором этапе определяются нормированные значения показателей процессов, обеспечивающие возможность исчисления их фактической результативности.

Традиционно методика оценки результативности СМК основывается на аддитивной свертке критериев, имеющий, как правило, один уровень. В диссертационной работе предлагается увеличить число уровней за счет разбиения показателей качества на отдельные процессы и группы процессов. Тем самым оценка показателей позволит учитывать даже незначительный вклад каждого из них в обобщенный интегральный показатель результативности всей системы менеджмента качества.

На основе предложенного в работе комплексного подхода (рис.1) предполагается на первом этапе применить математическую трехуровневую модель расчета интегрального показателя результативности СМК на основе метода аддитивной свертки частных критериев результативности по каждому процессу в один. При этом рассматривается «c» групп процессов, каждый из которых содержит «» процессов. Каждый из процессов «» характеризуется «» показателями, в количестве «». Сводный интегральный показатель результативности СМК, получаем на основе групповых показателей результативности процессов, «взвешенных» с учетом их значимости.

(1)

где , , - веса групп процессов, процессов и показателей результативности.

Расчет показателей результативности процессов проводится балльным методом. При этом выполнение показателя относительно нормированного значения, принятого в качестве критерия результативности процесса, приравнивается к одному баллу, невыполнение показателя считается равным нулю, а перевыполнение – два балла. Учитывая балльную оценку каждого показателя и весовые коэффициенты показателей, процессов и групп процессов рассчитывается интегральный показатель результативности СМК предприятия.

Для качественной оценки деятельности предприятия в области качества разработана шкала интерпретации значений интегрального показателя результативности СМК, что позволит руководителям предприятия оперативно принимать управленческие решения в области качества.


2. Предложен подход нормирования значений единичных показателей результативности бизнес-процессов, который позволяет учитывать даже незначительный вклад каждого из них в обобщенный интегральный показатель всей системы менеджмента качества (по специальности 08.00.13).

Предложенный подход нормирования значений единичных показателей процессов, позволит отойти от конкретного нормированного значения, являющегося критерием результативности показателей. На практике, задавая условие результативности для каждого показателя, можно избежать повторения ошибки при выборе его нормированного значения и более гибко вести расчет фактических значений показателей, тем самым, учитывая даже незначительный вклад каждого из них в обобщенный интегральный показатель системы менеджмента качества предприятия.

Для этого перед расчетом интегрального показателя проводится предварительное преобразование исходных данных. Все показатели результативности процессов СМК предприятия нормируются с помощью линейного преобразования:

  • для показателей, имеющих прямую зависимость роста значения показателя от роста степени качества, предлагается использовать формулу (2):

(2)

где m – минимальное значение показателя, соответствующее наихудшему значению показателя за рассматриваемый период; М – максимальное значение показателя, соответствующее наилучшему значению показателя за рассматриваемый период; x - исходное значение показателя результативности процесса.

  • для показателей с обратной зависимостью, где рост значения показателя сопровождается снижением качества, применим формулу (3):

(3)

В результате такого линейного преобразования возможные значения показателей перестают быть дискретными {0, 1 , 2}, а непрерывно распределяются в промежутке [0;2], где 0 соответствует худшему значению показателя, а 2 наилучшему. Тем самым интегральный показатель качества, рассчитанный с учетом применения условия результативности (IR 2) более тонко реагирует на изменения частных показателей.


3. Предложен метод оптимизации числа показателей результативности, позволяющий минимизировать их количество и оценить влияние отдельных процессов на интегральный показатель результативности системы менеджмента качества (по специальности 08.00.13).

Оптимизация числа показателей результативности на основе многофакторного анализа данных (рис. 1) позволяет провести расчет интегрального показателя результативности СМК на основе выделения показателей - типичных представителей процессов. Данная модель базируется на кластерном анализе данных (показателей результативности процессов) и позволяет вычленить доминирующие показатели при оценке результативности СМК предприятия, тем самым сузить границы анализа. Еще одно достоинство приведенной процедуры связано с тем, что при расчете значения интегрального показателя появляется возможность отказа от субъективности разбиения системы показателей на группы, а также выбора весовых коэффициентов.

Многофакторный анализ данных, основанный на кластеризации показателей результативности процессов, позволяет оценить не только текущее значение интегрального показателя, характеризующего состояние системы, но и рассчитать его прогнозное значение.

В качестве инструментального средства для этого предлагается использовать кластерный анализ.

Ниже представлены основные этапы разработанной методики.

Этап 1: Нормировка исходных данных по формуле:

(4)

где - исходное значение - го показателя в - м году, - среднее значение - го показателя, - среднее квадратичное отклонение - го показателя.

Этап 2. В качестве метода кластеризации использовался метод k- средних с использованием вкладки Cluster Analysis ППП «STATISTICA». При этом в качестве критерия выбора числа кластеров использовали принцип максимина F-статистик, при котором наилучшим считается такое разбиение на кластеры, которому соответствует максимальное из минимальных значений F-статистик.

Этап 3. В качестве типичного представителя каждого кластера выбираем показатель результативности, от которого евклидово расстояние до центра соответствующего кластера является минимальным. Таким образом, вычленение типичных представителей кластеров позволило оптимизировать число показателей. В результате реализации на практике данной методики, применительно к данным конкретного предприятия было выделено шесть групп показателей с типически сходной динамикой.

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.

2. Определена архитектура системы нечеткого вывода для оценки результативности СМК предприятия. Учитывая специфику накапливаемых знаний в области оценки результативности СМК, предложено использование продукционной формы их представления. В силу того, что оценка результативности СМК рассматриваемого предприятия предлагается проводить на нескольких уровнях – по процессам, группам процессов и в целом по всему предприятию, то архитектуру продукционной модели представления знаний предлагается сформировать как иерархическую (рис. 4). Особенность предлагаемой иерархической архитектуры нечеткой системы состоит в формировании нечеткого вывода для промежуточных переменных с последующей передачей четких значений этих переменных в системы более низкого уровня иерархии. В таких системах выход одной базы знаний подается на вход другой, более высокого уровня иерархии.



Рис.4. Иерархическая модель системы нечеткого вывода для оценки
результативности СМК предприятия


Элементы дерева логического вывода интерпретируются как:

  • корень дерева - интегральный показатель оценки результативности СМК;

  • терминальные вершины – влияющие на оценку результативности показатели процессов ;

  • нетерминальные вершины 1, 2 и 3-го уровня – продукционные базы знаний по процессам , по группам процессов и всего СМК ;

  • дуги, выходящие из нетерминальных вершин 1, 2 и 3-го уровня – значения показателей результативности процессов - , групп процессов - и всего СМК - .

3. В терминах нечеткой логики описаны входные, выходные и промежуточные переменные модели оценки результативности СМК. Входы и выход нечеткой модели рассматриваются как лингвистические переменные, значения которых определяются следующим терм – множеством: «низкий», «средний», «высокий» для и «устойчивая», «не устойчивая» и «сверх устойчивая» для всех .

4. Разработка базы знаний нечеткой системы проводилась с привлечение экспертов нескольких машиностроительных предприятий. Для всех 12-ти созданных блоков продукционных правил применялась операции агрегирования подусловий методом min-max.

5. Детальный анализ разработанной нечеткой модели проводился при построении множества трехмерных поверхностей нечеткого вывода. На основании анализа рассчитанных значений показателей результативности процессов была определена шкала интерпретации результативности процессов, групп процессов и всего СМК машиностроительного предприятия.

В заключительной части работы предложена информационная система компьютерной поддержки процесса принятия решений в области менеджмента качества на основе методов анализа иерархий и теории нечетких множеств. Пользователями ее являются менеджеры по качеству, руководители бизнес-процессов и руководство предприятия. Общая структура информационной системы поддержки принятия решений приведена на рис.5.

Лицо, принимающее решение (ЛПР) может задавать предполагаемые изменения, значений ряда показателей, обусловленные выбором определенного варианта принимаемого решения или влиянием факторов внутренней и внешней среды. СППР осуществляет преобразование оценок и выполняет расчет нового значения IR, соответствующего выбранной альтернативе, и при желании может проанализировать его аналогично анализу текущего состояния. Ожидаемое для анализируемого сценария изменение результативности СМК предприятия, выраженное через интегральный показатель, позволяет судить о целесообразности принятия того или иного управленческого решения и максимизировать его качество с учетом установленных ограничений. При моделировании сценариев СППР учитывает наличие взаимосвязей и степень управляемости различных критериев для определения их совокупного влияния на значение IR.

Для оценки эффективности предложенной СППР в области качества использовался системный анализ. В результате были сделаны следующие выводы:

  • значительно сократилось время принятия решений как оперативных, так и стратегических. На отдельных этапах работы время принятия оперативного решения сократилось в 10 раз, время принятия стратегических решений так же уменьшилось за счет сокращения количества уровней организационной структуры;

  • сократился штат малоквалифицированного персонала – сокращения должностей, занимавшихся рутинной работой, за счет проработанного интерфейса и расширенных возможностей самой системы;

  • появилась возможность повышения оплаты труда высококвалифицированным сотрудникам за счет снижения трудозатрат, средний оклад специалистов в службе менеджмента качества стал примерно 1,5 - 2 раза выше.

1   2   3

Похожие:

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconОрганизационный потенциал промышленного предприятия и методы его оценки с целью повышения качества менеджмента
Охватывает ряд аспектов деятельности, оказывающих влияние на эффективность компаний

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconЮ. А. Безруких (к э. н., старший преподаватель)
Особенности формирования системы показателей для оценки результативности системы менеджмента качества управляющей организации жилищно-коммунального...

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconПрограмма занятий
Системный подход к менеджменту организации. Менеджмент качества и его интеграция с менеджментом организации. Модели менеджмента....

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconПроблемы создания единой системы менеджмента качества образования в нияу мифи
Рассмотрены основные принципы функционирования сетевого университета в свете внедрения и совершенствования системы менеджмента качества....

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconСистемы менеджмента качества предприятия пищевой промышленности (на примере ОАО «кондитерская фирма «такф») издательство тгту
Экономический анализ системы менеджмента качества предприятия пищевой промышленности на примере ОАО

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconСистемы качества: Системы управления качеством
Задачи и методы реализации процессного подхода при создании системы менеджмента качества

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconКачества продукции промышленного предприятия
В статье рассмотрены вопросы, способствующие концентрации организационно-экономических мероприятий по формированию знаниевых резервов...

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconМоделирование системы оценки интеллектуального потенциала персонала предприятия
Целью исследования является обобщение существующих методов оценки интеллектуального капитала, персонала предприятия, анализ возможности...

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconМетодические рекомендации по организации функционирования системы менеджмента качества в коммерческом банке
Взаимосвязь системы менеджмента качества и стандартов качества банковской деятельности арб 33

Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия iconПрограмма совершенствования системы менеджмента качества ООО «Декор Сервис»
Целью данной работы является анализ качества управлением предприятия и программа совершенствования систем менеджмента качества на...


Разместите кнопку на своём сайте:
lib.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©lib.convdocs.org 2012
обратиться к администрации
lib.convdocs.org
Главная страница