Документ 570476

На правах рукописи
Абалдова Светлана Юрьевна
МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И СРЕДСТВА ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ
СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА
ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Специальности:
08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики
08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством
(стандартизация и управление качеством продукции)
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата экономических наук
Иваново - 2012
2
Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический
университет»
Научный руководитель:
доктор технических наук, профессор
Волынский Владимир Юльевич
Официальные оппоненты:
доктор экономических наук, профессор
Карякин Александр Михайлович
(ФГБОУ
ВПО
«Ивановский
государственный
энергетический университет им. В.И. Ленина», декан
факультета экономики и управления)
доктор технических наук, профессор, заслуженный
деятель науки и техники РСФСР
Пирогов Константин Михайлович
(ФГБОУ
ВПО
«Ивановский
государственный
университет», профессор кафедры информационных
технологий в экономике и организации производства)
Ведущая организация:
ФГБОУ ВПО «Белгородский государственный
технологический университет имени В.Г. Шухова»
Защита состоится «2» июня 2012 года в 9 час. 00 мин. на заседании диссертационного
совета Д 212.063.04 при ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химикотехнологический университет» по адресу: 153000, г. Иваново, пр. Фридриха Энгельса, д.7,
ауд. Г 121.
Тел.: (4932) 32-54-33 e-mail: nvbalabanova@mail.ru
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Ивановский
государственный химико-технологический университет».
Сведения о защите и автореферат диссертации размещены на официальном сайте
ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет»
http://www.isuct.ru
Автореферат разослан «____»____________________2012 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Н.В. Балабанова
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. В настоящее время на российских промышленных
предприятиях из года к году повышается интерес, как к внедрению систем менеджмента
качества (СМК), так и к адекватной оценке их результативности в процессе
функционирования. Оценка результативности позволяет количественно определить степень
выполнения запланированной деятельности и используется в процессе анализа СМК со
стороны руководства как один из источников информации, характеризующих состояние
системы. В тоже время на сегодняшний день не существует единого критерия оценки
результативности СМК, поэтому каждое предприятие индивидуально выбирает критерии и
способы определения этих показателей.
Процесс оценки результативности СМК предприятия представляется достаточно
сложной и многоуровневой задачей в виду того, что включает в себя оценку
результативности не только по большому массиву показателей, но и по нескольким уровням
системы: процесс→группа процессов→ СМК. В связи с этим задачу оценки
результативности СМК как задачу принятия решений можно отнести либо к классу задач
поддержки принятия решений в условиях риска, когда возможные исходы есть функция
вероятностного распределения, либо к классу задач в условиях неопределенности, когда
исходная информация является неточной, неполной или недостоверной.
Существующие подходы к оценке результативности СМК в основном ограничиваются
мониторингом и анализом динамики показателей результативности. Они ориентированы на
аддитивное свертывание частных критериев результативности по каждому процессу в один.
Это в свою очередь ограничивает руководство предприятия в адекватном анализе
результативности СМК и принятии решений по ее совершенствованию.
В этих условиях большое практическое значение для предприятий приобретает задача
разработки комплексного подхода к оценке результативности СМК промышленного
предприятия учитывающего специфику измеряемых показателей, многоуровневость
системы, способной абстрагироваться от субъективной оценки значимости бизнеспроцессов. Привлечение математического моделирования к выбору рационального числа
показателей результативности и анализу динамики состояния системы, представляется
необходимым и поможет в формировании адекватных управленческих решений в области
управления качеством.
Степень изученности проблемы. Основополагающей идеей диссертационного
исследования является необходимость разработки комплексного подхода к измерению
результативности СМК промышленного предприятия на основе методов экономикоматематического моделирования с целью дальнейшего совершенствования СМК и
повышения конкурентоспособности предприятия. В связи с вышеизложенным, автор в своих
исследованиях опирался на труды ведущих отечественных и зарубежных ученых:
- в области теоретических и методических аспектов управления качеством, экономики
качества, системного подхода к управлению качеством в организации - Ю. П. Адлера, Г.Г.
Азгальдова, В.Г. Версана, Б.И. Герасимова, А.В. Гличева, Е.А. Горбашко, В.В. Окрепилова,
К. М. Пирогова, В.Е. Швец. В числе зарубежных авторов, исследовавших те или иные
вопросы в этой области следует назвать - Р. Акоффа, Э. Деминга, Дж. Джурана, П. Друкера,
К. Исикаву, Р. Каплана, Д. Нортон, А. Фейгенбаума, Дж. Харрингтона и др. Теоретические
подходы и инструментарий измерения результативности СМК нашли отражение в
исследованиях А.С. Баранова, В.А. Лапидуса, В.В. Мирошникова, В.А. Самородова, К.М.
Рахлина, Ф.М. Русинова, Н.В. Терещенко.
-в области моделирования, анализа и прогнозирования параметров сложных систем –
Р.Беллмана, В.В. Глухова, А.М. Карякина, М.С. Красса, Т.Саати, П.Фишберна, Р.Р. Ягера и
др.
4
- в области теории нечетких множеств – А.Н. Аверкина, И.З. Батыршина, А. Л.Заде, А.
Кофмана, А.В. Леоненкова, Б.Г. Миркина, Д.А. Поспелова, В.Г. Чернова, С.Д. Штовбу, Р.Р.
Ягера и др.
Эти разработки, несомненно, имеют большое теоретическое и практическое значение.
Тем не менее, наличие ряда исследований по рассматриваемой теме не исключает
необходимости дальнейшего развития ее теоретических и методических положений,
обобщения практического опыта, имеющегося в обозначенной области. Анализ работ,
опубликованных по теме исследования, показывает, что в большинстве источников
обсуждаются лишь отдельные аспекты изучаемой проблемы; общепризнанной, нормативно
закрепленной методики оценки результативности СМК не существует, не решены многие
вопросы, связанные с разработкой интегрального показателя, характеризующего процессы
системы менеджмента качества промышленного предприятия.
Проведенный анализ современного состояния экономико-математических моделей
оценки результативности СМК предприятия показал, что на сегодняшний момент для оценки
результативности доминируют аддитивные модели, отличающиеся высокой размерностью и
субъективностью оценки влияния исходных параметров на интегральный показатель
результативности всего предприятия.
Таким образом, по рассматриваемой проблеме существует значительный резерв для
научных изысканий.
Целью диссертационной работы является разработка комплекса экономикоматематических моделей, методов и средств, способствующих совершенствованию процесса
оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия и
повышающих адекватность принятия управленческих решений в области качества.
В соответствии с обозначенной целью в диссертационной работе поставлены и решены
следующие задачи:

провести анализ экономической категории «результативность» применительно
к качеству, систематизировать существующие методические подходы к оценке
результативности СМК предприятия и оценить адекватность (применимость)
действующего инструментария;

провести системный анализ и дать экспертную оценку результатов
исследования системы менеджмента качества промышленного предприятия с целью
определения ключевых критериев результативности бизнес-процессов;

разработать комплексный подход к оценке результативности СМК на основе
многоуровневого мониторинга бизнес-процессов системы менеджмента качества
промышленного предприятия;

усовершенствовать методику и алгоритм оценки результативности
функционирования бизнес-процессов и СМК предприятия;

разработать и реализовать алгоритм оптимизации набора показателей
результативности процессов СМК на основе кластерного анализа;

разработать математическую модель оценки результативности СМК
предприятия на основе теории нечетких множеств;

разработать систему поддержки принятия решений в области управления
качеством.
Объект исследования - машиностроительные предприятия, осуществляющие
управление бизнес-процессами на основе требований международных стандартов ИСО 9000.
Предмет исследования – экономико-математические модели и методы оценки
результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия.
Основные методы исследования. В работе над диссертацией были использованы:
 общетеоретические методы: теория менеджмента, теория принятия решений, теория
управления качеством; теория систем и методы системного анализа, методы нечеткой
логики;
5
 специализированные экономико-математические методы: теория нечетких множеств,
статистические методы, кластерный анализ.
Информационной базой исследования явились материалы международных
стандартов ИСО 9001 и 9004 версии 2008г, сведения официальных статистических органов
Ивановской
области,
финансовые
и
аналитические
обзоры
деятельности
машиностроительных предприятий Ивановской области, материалы периодической печати
по исследованиям проблем качества, монографии, информационные ресурсы сети Интернет,
материалы научно-практических конференций и т.д.
Обработка
статистической
информации
проводилась
с
использованием
инструментальных средств: пакетов статистического анализа данных «Statistica»,
стандартных средств анализа данных «MS Excel» и специальных пакетов для разработки
нечетких моделей «FuzzyTech» и «MATLAB».
Научная новизна результатов, полученных в диссертационном исследовании
заключается в разработке и обосновании комплексного подхода к совершенствованию
процесса оценки результативности системы менеджмента качества промышленного
предприятия на основе экономико-математических и статистических моделей.
Наиболее значимые результаты, определяющие научную новизну проведенного
исследования и выносимые на защиту, заключаются в следующем:
по специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы
экономики:
1.
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. Особенностью авторского подхода является то, что
возможные значения показателей результативности измеряются не дискретными
величинами, а непрерывно распределяются в интервале от 0 до 2.
2.
Предложен метод оптимизации числа показателей результативности,
позволяющий минимизировать их количество и оценить влияние отдельных процессов
на интегральный показатель результативности системы менеджмента качества.
Отличительной особенностью предложенного метода является то, что при расчете значения
интегрального показателя появляется возможность объективно обосновать разбиение
системы показателей результативности процессов на группы и провести выбор их весовых
коэффициентов.
3.
Разработана иерархическая нечеткая модель, позволяющая провести
оценку результативности как всей СМК промышленного предприятия, так и на уровне
единичных и групповых показателей. Данная модель отличается возможностью
многоуровневого расчета результативности (отдельного процесса, группы процессов и всей
системы), что позволяет владельцам процессов повысить оперативность и объективность
принятия управленческих решений в области управления качеством.
по специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством
(стандартизация и управление качеством продукции):
1.
Разработан формализованный подход к оценке результативности СМК,
отличающийся от традиционного подхода многоуровневой структурой формирования
результирующего показателя. Посредством применения формализованного подхода
получены четыре независимые модели оценки результативности, которые позволяют
осуществить последовательный переход от аддитивной модели к более адекватной модели с
минимальным числом доминирующих показателей результативности процессов.
2.
Разработан подход к оценке текущего и прогнозного состояния СМК
предприятия с учетом динамики изменения показателей результативности процессов,
отличающийся возможностью оценить не только значение интегрального показателя,
6
характеризующего состояние системы, но и рассчитать обобщающие показатели скорости
изменения системы и ускорения, а также получить объективные данные об уровне
устойчивости СМК промышленного предприятия.
Область исследования. Содержание диссертационного исследования соответствует п.
1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа
микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и
предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления,
способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования
инвестиционных решений», п. 2.3. «Разработка систем поддержки принятия решений для
рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех
уровнях» паспорта ВАК РФ специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные
методы экономики.
А также п. 13.4. «Организационно-экономические проблемы формирования и
мониторинга систем менеджмента качества предприятия (организации)», п.13.5 «Анализ и
оценка результативности и эффективности систем менеджмента качества предприятия
(организации)» паспорта ВАК РФ специальности 08.00.05 – Экономика и управление
народным хозяйством: стандартизация и управление качеством продукции.
Теоретическая значимость работы заключается в обосновании инструментария
математического моделирования и развитии существующих методологических подходов для
оценки результативности СМК промышленных предприятия.
Практическая значимость работы. Предложенный в работе комплекс экономикоматематических и статистических моделей может быть использован на всех уровнях
управления предприятием для оценки текущей результативности отдельных бизнеспроцессов, групп процессов и всего СМК, а система поддержки принятия решений (СППР) для повышения оперативности и объективности вырабатываемых решений по управлению
деятельностью предприятия.
Предложения, рекомендации и выводы диссертационного исследования ориентированы
на широкий круг специалистов, обеспечивающих совершенствование системы менеджмента
качества и повышение эффективности хозяйственной деятельности промышленных
предприятий.
Разработанные подходы включены в процесс обучения студентов дневной и заочной
форм по специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии» и направлению
080200 «Менеджмент» в рамках дисциплины «Управление качеством».
Предложенная методика оценки результативности СМК промышленного предприятия
и система поддержки принятия решений были приняты к внедрению на
машиностроительных предприятиях ОАО «Автокран» и ОАО «МК КРАНЭКС» (г.Иваново),
что подтверждено Актами приемки и внедрения научно-технической продукции.
Применение в практике функционирования промышленных предприятий результатов
диссертационного исследования позволит повысить результативность и эффективность их
систем менеджмента качества, а также улучшить качество производимой продукции и
оказываемых услуг.
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.).
7
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
8
(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.
Анализ бизнес-процессов
предприятия и оценка
показателей результативности
Определение допустимых
интервалов значений показателей
и их нормирование
Математическая модель на основе
аддитивного свертывания
критериев
Многофакторный анализ данных и
оптимизация числа показателей
результативности
Нечетко-множественная модель
Экспертная оценка значимости
показателей результативности
бизнес-процессов
Кластеризация показателей
результативности
(метод k-средних)
Разработка информационнологической модели и базы данных
о результативности бизнеспроцессов
Экспертная оценка значимости
бизнес-процессов
Анализ результатов
кластеризации и минимизация
числа показателей
Разработка архитектуры и
формирование базы правил
системы нечеткого вывода
Экспертная оценка значимости
групп бизнес-процессов
Трехуровневая модель
аддитивного свертывания
критериев
Определение функций
принадлежности и их терм
Модель на основе
кластерного анализа
данных
Модель с
привлечением
разностных аналогов
производных
Анализ результатов нечеткого
вывода и оценка адекватности
Формирование базы
управленческих решений
Расчет интегрального показателя
результативности и выработка решений по
повышению эффективности работы СМК
Лингвистическая нечеткая модель
на основе алгоритма Мамдани
9
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 « k i » процессов. Каждый из процессов « j »
характеризуется « xi » показателями, в количестве « mij ». Сводный интегральный показатель
результативности СМК, получаем на основе групповых показателей результативности
процессов, «взвешенных» с учетом их значимости.
ki
mij



IR1    Li     ij    ijp  xijp 
i 1 
j 1 
p 1


c
(1)
где Li ,  ij ,  ijp - 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:
10
 для показателей, имеющих прямую зависимость роста значения показателя от роста
степени качества, предлагается использовать формулу (2):
xm
(2)
p x1  2
M m
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):
xm
(3)
px2  2  2
M m
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:
x  xi
xij*  ij
(4)
i
где x ij - исходное значение i - го показателя в j - м году, xi - среднее значение i - го
показателя,  i - среднее квадратичное отклонение i - 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
11
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:
n
1
(5)
IR3  n
ki  xi ,

i 1
 ki
i 1
где xi - значения выбранных показателей; n - количество полученных кластеров; ki - число
показателей в i -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:
yi t  , zi t  с применением следующих формул:
  xi t   xi t  t 
yi t 
t
yi t   yi t  t 
z i t  
t
(6)
(7)
где yi - разностный аналог первой производной исследуемых показателей; zi - разностный
аналог второй производной исследуемых показателей; t - 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:
y t   y
~
yi t   i  y  i
i
(8)
z t   z
~
zi t   i  z  i
i
(9)
где y i , z i - средние значения показателей;  i( y ) ,  i( z ) - среднеквадратичные отклонения
показателей.
Третий этап: кластеризация нормированных показателей. Предлагается использовать
разработанную выше методику исчисления интегрального показателя, но применительно к
12
массивам значений  yt  и zt . Критерием выбора количества кластеров является
максимальное из минимальных значений F-статистик.
Искомое количество кластеров определяем по формуле:




n  k : max min Fi k  
i
x


(10)
На четвертом этапе производится исчисление интегральных показателей скорости
IR 4 и ускорения - IR 4 (разностные аналоги первой и второй производных показателей
результативности СМК) по формулам:
IR 4 
n1
1
n1
 ki
k
i
 yi
(11)
k
 zi
(12)
i 1
i 1
IR 4 
n2
1
n2
k
i 1
i 1
i
i
где n1 и n2 - количество полученных кластеров; ki - число показателей в i -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
13
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
Прирост объема
производства основных
использования
методов
и
моделей
теории
видов продукции, %
нечетких множеств при разработке
системы.
Этап 2. Построена модель оценки
3
результативности СМК на основе теории
нечетких множеств. Для этого были
2
решены следующие задачи:
1
1. Методом нечеткой кластеризации
выделены возможные состояния СМК
(рис. 3). Проведена качественная и
Выполнение плана
количественная оценка каждого состояния
Выполнение целей в
организационно-технических
области качества, %
мероприятий, %
по
всему
набору
показателей
результативности
СМК
Рис. 3. Результаты кластеризации показателя оценки
машиностроительного
предприятия.
состояния СМК за период с 2003 по 2010г.
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 20032008 года. Деятельность предприятия в целом, а также в области качества за эти периоды
характеризуется устойчивым и удовлетворительным состоянием системы менеджмента
14
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.
Х1
….
Х4
База
Знаний
11
Х5
Х6
Х7
База
Знаний
12
Y12
Y11
Х8
Х9 Х10
Х11 …. Х18
Х19 …. Х25
Х26 …. Х31
Х32 …. Х35
База
Знаний
14
База
Знаний
15
База
Знаний
16
База
Знаний
17
Y15
Y16
Y17
База
Знаний
22
База
Знаний
23
База
Знаний
24
База
Знаний
13
База
Знаний
21
Y13
Y14
Y22
Y21
База
Знаний
31
Y23
Y24
Y31
IR
Рис.4. Иерархическая модель системы нечеткого вывода для оценки
результативности СМК предприятия
Элементы дерева логического вывода интерпретируются как:
 корень дерева IR - интегральный показатель оценки результативности СМК;
 терминальные вершины – влияющие на оценку результативности показатели
процессов  X 1, X 2,, X 31 ;
 нетерминальные вершины 1, 2 и 3-го уровня – продукционные базы знаний по
процессам
База знаний 11,, База знаний 17 , по группам процессов
База знаний 21,, База знаний 24 и всего СМК База знаний 31 ;
 дуги, выходящие из нетерминальных вершин 1, 2 и 3-го уровня – значения
показателей результативности процессов - Y 11,, Y 17 , групп процессов Y 21,, Y 24 и всего СМК - Y 31 .
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  X 1, X 2,, X 31 и
«устойчивая», «не устойчивая» и «сверх устойчивая» для всех Yij .
15
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 бизнеспроцессов и руководство предприятия. Общая
Рис. 5. Информационная
структура информационной системы поддержки
структура разработанной системы
поддержки принятия решений в
принятия решений приведена на рис.5.
области оценки результативности
Лицо, принимающее решение (ЛПР) может
СМК
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.
Объект исследования
Ручной ввод данных
СУБД
Иерархичная база
знаний (правил)
Сервер базы данных
Нечеткая модель
Блок выдачи советов
Лицо принимающее решение
Основные результаты работы.
1. Проведена систематизация научной литературы в области методологии оценки
результативности СМК предприятия, выявлено, что исходные данные для оценки
результативности характеризуются разной размерностью, субъективностью нормирования,
малой выборкой и объемом синтетических, семантических и прагматических знаний, что
позволило выбрать в качестве основных методов анализа и моделирования –
многофакторный анализ данных и теорию нечетких множеств.
16
2. Проведен системный анализ СМК промышленного предприятия, определены
ключевые показатели оценки результативности бизнес-процессов, выявлено, что для
машиностроительных предприятий их число в среднем составляет от 30 до 35.
3. Разработан новый многоуровневый подход к оценке результативности СМК на основе
мониторинга бизнес-процессов и комплекса экономико-математических и статистических
моделей.
4. Получена усовершенствованная методика и разработан алгоритм оценки
результативности СМК, позволяющие вести оценку как на уровне отдельного взятого
бизнес-процесса, группы бизнес-процессов, так и всей системы без учета их субъективной
значимости. Расширена точность значений показателей в рамках установленных условий,
что позволяет наиболее точно оценивать результативность бизнес-процессов и дает
возможность принимать наиболее обоснованные управленческие решения. Для полноты
анализа состояния системы менеджмента качества, введены две характеристики, являющиеся
разностными аналогами первой и второй производных исследуемых показателей. С
помощью предлагаемых показателей можно получить объективные данные об уровне
устойчивости системы менеджмента качества предприятия и о динамике ее развития.
5. Разработан
подход
позволяющий
оптимизировать
число
показателей
результативности процессов СМК на основе кластерного анализа. Применение данного
подхода дает возможность отказаться от субъективности разбиения системы показателей на
группы и выбора их весовых коэффициентов, а так же выделить минимальную по количеству
группу доминирующих показателей. В результате проведенных вычислений удалось
сократить число показателей с 35 до 14.
6. Разработана нечеткая модель, характеризующаяся иерархичностью и позволяющая
исключить субъективный фактор при определении весомости отдельных показателей при
оценке результативности СМК. Для повышения наглядности и прозрачности расчетов
предусмотрена оценка промежуточных показателей результативности по процессам и
группам процессов, что в свою очередь повышает гибкость ее настройки и адекватность
расчетов. Оценка промежуточных значений по каждому процессу дает возможность
владельцам данных процессов оценить их результативность и своевременно принимать
правильное управленческое решение в области качества. Полученное множество трехмерных
поверхностей нечеткого вывода дает возможность детально анализировать зависимость
результативности любого процесса от показателей, группы процессов и от отдельного
процесса.
7. Разработана СППР, которая включает комплекс информационного, программного и
эргономического обеспечения. Данная система позволяет осуществлять сбор и хранение
первичной информации, ее обработку и расчет результативности СМК на всех уровнях
управления, а так же формирует альтернативные варианты управленческих решений по ее
совершенствованию и повышению эффективности хозяйственной деятельности
промышленных предприятий.
8. Проведена экспериментальная апробация и оценена адекватность предложенных
экономико-математических и статистических моделей по данным машиностроительных
предприятий. Разработанная методика оценки результативности была принята к внедрению
на ОАО «Автокран» (г. Иваново), а СППР была принята к внедрению на ОАО «МК
КРАНЭКС» (г.Иваново), что подтверждено соответствующими Актами приемки и внедрения
научно-технической продукции.
СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ
ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Публикации в журналах по списку ВАК РФ
1. Абалдова, С. Ю. Кластерный анализ показателей результативности системы
менеджмента качества машиностроительного предприятия / С. Ю. Абалдова, М. Б.
Ермолаев, В. Ю. Волынский // Известия высших учебных заведений. Серия:
17
Экономика, финансы и управление производством. – 2011. – № 02. – С.157 – 160. –
0,25 п.л.
2. Абалдова, С. Ю. Разработка системы нечеткого вывода оценки результативности
системы менеджмента качества предприятия на основе алгоритма Мамдани / С. Ю.
Абалдова, В. Ю. Волынский // Известия высших учебных заведений. Серия:
Экономика, финансы и управление производством. – 2011. – № 02. – С.86 – 93. – 0,5
п.л.
Прочие публикации
1. Абалдова, С. Ю. Реализация процессного подхода в соответствии с требованиями
стандартов ИСО серии 9000 / С. Ю. Абалдова // Сборник научных трудов вузов
России «Проблемы экономики, финансов и управления производством» (Вып. 24). –
Иваново: ИГХТУ, 2008. – С. 98 – 99. – 0,13 п.л.
2. Абалдова, С. Ю. Принятие управленческих решений на основе системы
сбалансированных показателей / С. Ю. Абалдова // Сборник статей VII
Международной научно – методической конференции «Современный российский
менеджмент: состояние, проблемы, развитие». – Пенза: [Б.и.], 2008. – С. 5 – 7. – 0,19
п.л.
3. Волынский, В. Ю. Новый подход к оценке результативности системы менеджмента
качества машиностроительного предприятия / В. Ю. Волынский, С. Ю. Абалдова //
Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и
управления производством» (Вып. 26). – Иваново: ИГХТУ, 2009. – С. 103 – 104. – 0,13
п.л.
4. Волынский, В. Ю. Анализ практики реализации методических подходов к оценке
результативности систем менеджмента качества / В. Ю. Волынский, С. Ю. Абалдова //
Фундаментальные исследования. – 2009. – № 3. – С. 112 – 115. – 0,25 п.л.
5. Абалдова, С. Ю. Совершенствование системы управления на основе внедрения СМК /
С. Ю. Абалдова // Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции
«Резервы экономического роста предприятий и организаций», (январь 2009г.) – Пенза:
[Б.и.], 2009. – С.5 – 7. – 0,19 п.л.
6. Волынский, В. Ю. Модель оценки результативности системы менеджмента качества
машиностроительного предприятия на основе метода нечеткой кластеризации / В. Ю.
Волынский, С. Ю. Абалдова // Сборник научных трудов вузов России «Проблемы
экономики, финансов и управления производством» (Вып. 27). – Иваново: ИГХТУ,
2009. – С. 166 – 173. – 0,5 п.л.
7. Волынский, В. Ю. Нечеткая модель оценки результативности системы менеджмента
качества промышленного предприятия / В. Ю. Волынский, С. Ю. Абалдова //
Материалы международной научной конференции «Новые информационные
технологии и менеджмент качества» (Турция ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», 21 – 28
мая 2010 г.). – М.: ООО «Арт-Флэш», 2010. – С. 159 – 161. – 0,2 п.л.
8. Абалдова, С. Ю. Разработка нечеткой экспертной системы оценки управления
качеством машиностроительного предприятия / С. Ю. Абалдова, В. Ю. Волынский //
Сборник тезисов докладов международной научно-практической конференции
«Инновационное развитие экономики России: ключевые проблемы и решения» (28 –
30 октября 2010г.). – Иваново, ГОУВПО Ивановский государственный химикотехнологический университет, 2010. – С. 225 – 227.– 0,2 п.л.
9. Волынский, В. Ю. Специфика построения иерархической базы знаний о
результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия / В.
Ю. Волынский, С. Ю. Абалдова // Известия высших учебных заведений. Серия:
Экономика, финансы и управление производством. – 2010. – № 04. – С. 63 – 67. –
0,31п.л.