Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Статистические системы в управлении качеством промышленных коллекций. Часть 1. Задачи и программные средства управления качеством промышленных коллекц
.pdf
71
водственно-технического назначения и бытовой техники, органолептический и измерительный – на стадиях разработки и производства предметов потребления.
Традиционный – показатели качества определяются должностными лицами (работниками) специализированных экспериментальных лабораторий, полигонов, стендов и расчетных подразделений предприятий – конструкторских отделов, вычислительных центров, служб надежности. Информация о показателях
формируется в процессе испытаний продукции, условия проведения которых должны быть приближены к нормальным или форсированным эксплуатационным, например, в условиях полигонов
автомобильных и тракторных предприятий, испытательных площадок и стендов энергетических турбин авиационных двигателей, телеграфных аппаратов и т.д.
Экспертный – определение значений показателей качества
осуществляется на основе решения, принимаемого группой специалистов-экспертов. В такие группы объединяются специалисты
различных направлений знаний и практических навыков в зависимости от вида оцениваемой продукции. Каждый из членов
группы обладает правом решающего голоса. Этим методом пользуются в тех случаях, когда показатели качества продукции не
могут быть определены более объективными методами.
Социологический – основан на сборе и анализе информации
о мнении фактических или возможных потребителей продукции.
Сбор информации осуществляется в ходе устного опроса или с
помощью распространения анкет, а также путем организации
конференций, выставок, аукционов и т.п.
Методы определения значений показателей качества, входящие во вторую группу, при необходимости могут использоваться
совместно, что повышает достоверность результатов.
На заключительном этапе оценки качества продукции проводятся операции по определению уровня качества.
Экспертные методы
В настоящее время широко распространены экспертные,
маркетинговые, квалиметрические, социологические и иные
опросы, в которых опрашиваемым предлагают выставить баллы
72
объектам, изделиям, технологическим процессам, предприятиям,
проектам, заявкам на выполнение научно-исследовательских работ, идеям, проблемам, программам, политикам и т.п., а затем
рассчитывают средние баллы и рассматривают их как интегральные оценки, выставленные коллективом опрошенных [9, 10].
Методы экспертных оценок (экспертные методы) – это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов. Эти мнения могут быть выражены частично в количественной, частично в качественной форме. Экспертные исследования проводят с целью подготовки информации для
принятия решений. Для проведения работы по методу экспертных оценок создают рабочую группу, которая и организует деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию.
Экспертные оценки бывают индивидуальные и коллективные. Индивидуальные оценки – это оценки одного специалиста.
В сложных случаях обращаются к коллективному мнению (мнению экспертов), когда необходимо выбрать один вариант из нескольких (например, вариант технического устройства).
Известны следующие методы экспертных оценок:
Метод ассоциаций. Основан на изучении схожего по свой-
ствам объекта с другим объектом.
Метод парных (бинарных) сравнений. Основан на сопо-
ставлении экспертом альтернативных вариантов, из которых надо
выбрать наиболее предпочтительные.
Метод векторов предпочтений. Эксперт анализирует весь
набор альтернативных вариантов и выбирает наиболее предпочтительные.
Метод фокальных объектов. Основан на перенесении при-
знаков случайно отобранных аналогов на исследуемый объект.
Индивидуальный экспертный опрос. Опрос в форме интер-
вью или в виде анализа экспертных оценок. Означает беседу заказчика с экспертом, в ходе которой заказчик ставит перед экспертом вопросы, ответы на которые значимы для достижения
программных целей. Анализ экспертных оценок предполагает
индивидуальное заполнение экспертом разработанного заказчиком формуляра, по результатам которого производится всесто-
73
ронний анализ проблемной ситуации и выявляются возможные
пути ее решения. Свои соображения эксперт выносит в виде отдельного документа.
Метод средней точки. Формулируются два альтернативных
варианта решения, один из которых менее предпочтителен. После
этого эксперту необходимо подобрать третий альтернативный
вариант, оценка которого расположена между значениями первой
и второй альтернативы.
Наиболее известные методы экспертных оценок: метод
Дельфи , мозговой штурм и метод анализа иерархий. Каждому
методу соответствуют свои сроки проведения и потребность в
экспертах. В США в 1960-х годах методом Дельфи назвали экспертную процедуру прогнозирования научно-технического развития.
При анализе мнений экспертов применяют самые разнообразные статистические методы. Тем не менее, можно выделить
основные широко используемые в настоящее время методы математической обработки экспертных оценок – это проверка согласованности мнений экспертов (или классификация экспертов,
если нет согласованности) и усреднение мнений экспертов внутри согласованной группы.
Поскольку ответы экспертов во многих процедурах экспертного опроса – не числа, а объекты нечисловой природы, такие как
градации качественных признаков, ранжирование, разбиения, результаты парных сравнений, нечеткие предпочтения и т. д., то
для их анализа оказываются полезными методы статистики объектов нечисловой природы.
Экспертный подход позволяет решать задачи, не поддающиеся решению обычным аналитическим способом, в том числе:
Выбор лучшего варианта решения среди имеющихся.
Прогнозирование развития процесса.
Поиска возможного решения сложных задач.
Технология экспертных систем
Качество промышленных коллекций одежды является комплексной и неформализованной задачей, решение которой осуществляется мероприятиями, направленными на техническое
74
оснащение предприятий, внедрение прогрессивных поточных линий, мер инженерного обеспечения, совершенствование технологии, моделирование и конструирование изделий, внедрение новых материалов и новых видов изделий [6, 7].
В настоящее время, для решения задач такого типа, в самых
разнообразных проблемных областях используется технология
экспертных систем (ЭС).
Цель исследований в области ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для экспертачеловека, получают результаты, не уступающие по качеству и
эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС часто используют термин «инженерия знаний»,
введенный А. Фейгенбаумом как «привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний
экспертов».
Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии
инженерии знаний, получили значительное распространение в
мире. Их важность состоит в следующем:
технология экспертных систем существенно расширяет круг
практически значимых задач, решаемых на компьютерах, и приносит значительный экономический эффект;
технология ЭС является важнейшим средством в решении
глобальных проблем традиционного программирования, отличающихся длительностью и высокой стоимостью разработки сложных приложений;
объединение технологии ЭС с технологией традиционного
программирования добавляет новые качества программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей «прозрачности» приложения; лучшей графики; интерфейса и взаимодействия.
Общепринятая классификация экспертных систем отсутствует, однако наиболее часто экспертные системы различают по
назначению, предметной области, методам представления знаний, динамичности и сложности (рис. 11).
75
Рисунок 11. Классификация экспертных систем
76
Контроль качества на швейных предприятиях выполняет человек-эксперт. Опыт практического использования в других отраслях промышленности доказывает, что по качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям
эксперта-человека. Поэтому правильное распределение функций
между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем в
производство. Одной из задач работы отдела технического контроля является обеспечение развития и совершенствования системы контроля как одного из важнейших элементов управления
качеством продукции на предприятии.
Экспертная система может полностью взять на себя функции,
выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение.
Другими словами, система, требующая принятия решения,
может получить его непосредственно от программы или через
промежуточное звено – человека, который общается с программой. Тот, кто принимает решение, может быть экспертом со своими собственными правами, и в этом случае программа может
"оправдать" свое существование, повышая эффективность его работы. Альтернативный вариант – человек, работающий в сотрудничестве с такой программой, может добиться с ее помощью результатов более высокого уровня.
Переход к экспертным системам позволит значительно усилить интеллектуальный потенциал контролера и сделать необходимые заключения при наличии неформализуемых параметров и
ограничений, характерных для мышления человека.
Очевидно, что контроль качества имеет большое значение
для современного производства, и это особенно актуально для
продукции легкой промышленности, отрасли, в которой традиционно сохраняется значительная доля импорта (в том числе в
области сырья, материалов, оборудования) и, следовательно,
высокая конкуренция среди производителей.
Для «выживания» в условиях рыночной экономики и решения
задачи имортозамещения отечественные организации, занимающиеся производством промышленных коллекций одежды,
77
должны обеспечить уровень качества, не уступающий ведущим
мировым брендам, что невозможно без активного использования
информационных технологий на всех стадиях производства,
включая процесс управления качеством.
Использование современных принципов управления предполагает внедрение на швейных предприятиях статистических инструментов и методов, автоматизации контроля, анализа причин появления несоответствующей продукции, технологии экспертных систем для выявления причин неудовлетворенности
потребителей, потери рынков, появления брака.
Вопросы для самоконтроля
1. Какова цель построения экономико-математических моделей в
оценке качества?
2. Для работы с какими объемами информации оправдано применение
табличного процессора Excel?
3. Какие статистические программные комплексы представлены на
российском рынке?
4. Сформулируйте требования к статистическим программным ком-
плексам общего назначения. Их особенности, достоинства и недостатки?
5. Назовите методы статистического анализа, представленные в со-
временных СПК.
6. Какие методы относятся к методам описательной статистики?
7. Дайте определение дискретной и непрерывной случайной величи-
ны.
8. В каких областях целесообразно использование дискретных и нор-
мальных распределений для анализа и моделирования процессов?
9. Что такое коэффициент корреляции? Какие значения он может при-
нимать?
10. Какова цель регрессионного анализа?
11. Назовите основные средства визуализации данных, представлен-
ные в современных статистических программах.
12. На каких этапах анализа информации целесообразно использова-
ние графической визуализации?
13. Роль контрольных карт в решении задач управления качеством?
14. Что означает термин «инженерия знаний»?
15. Для решения какого типа задач целесообразно использовать тех-
нологию экспертных систем?
78
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Качество продукции относится к числу важнейших показателей деятельности предприятия. Рассмотрев задачи управления
качеством промышленных коллекций и современные подходы к
их решению, можно сделать следующие выводы:
в процессе развития мировой экономики роль качества
непрерывно возрастает. Сегодня на большинстве рынков ситуация складывается таким образом, что если у организации нет
нужного потребителю качества, то можно считать, что у нее нет
никаких аргументов в конкурентной борьбе.
все большее значение приобретает функциональное качество, что требует внедрения новых методов управления, в том
числе информационных технологий для анализа и прогнозирования.
Динамичное развитие финансового рынка в России привело к
значительному спросу на работы по анализу и прогнозу его состояния, развитию систем менеджмента качества. Построение
СМК невозможно без использования инструментов и систем статистического анализа, обеспечивающих автоматизацию сбора
информации, получения математических моделей основных бизнес-процессов и контрольных карт, облегчающих процедуры
контроля качества.
Поэтому потребность в средствах статистического анализа
очень велика, что и послужило причиной для развития рынка статистических программ, на котором предлагаются более тысячи
программ. Различные по объему и качеству реализованной статистики, области возможного применения, пользовательскому интерфейсу, цене, требованиям к оборудованию и т. п., они отражают многообразие потребностей обработки данных в различных
областях человеческой деятельности, в том числе и в промышленном производстве одежды. Использование классических инструментов качества позволяет решить значительную часть проблем предприятия. Поэтому статистические методы – это то
средство, которое необходимо изучать, они – важная составляющая комплексной системы контроля всеобщего управления качеством.
79
Для современных предприятий внедрение информационных
систем и технологий на различных этапах производства, включая
контроль, является серьезным шагом к решению таких ключевых
бизнес-задач, как: снижение общих затрат, повышение скорости
товарооборота, сокращение излишков товарных запасов до минимума, увеличение и усложнение ассортимента продукции,
обеспечение качества, выполнение заказов в срок и обслуживания заказчиков.
Наиболее современным и малоизученным направлением является применение экспертных систем при оценке качества
швейных изделий.
Анализ отрасли позволяет сделать вывод о том, что несмотря
на наличие ряда проблем и ограниченность ресурсов, внедрение
информационных технологий оправдывает финансовые затраты и
ожидания руководства, коллектива, владельцев и инвесторов. Это
достигается за счет повышения удовлетворенности потребителей,
более эффективной координации работы, достижения и поддержания соответствующего уровня качества производимой продукции, а также улучшения деятельности организации в целом.
Необходимо осознать, что сегодня для процветания нашей
страны нет никаких реальных путей, кроме того, при котором на
первое место в стратегии развития экономики будут поставлены
цели достижения высокого качества и конкурентоспособности
отечественной продукции.
80
Библиографический список
Дополнительная литература
1. Азгальдов, Г. Г. Теория и практика оценки качества товаров. Основы квалимет-
рии / Г. Г. Азгальдов. – М. : Экономика, 1982. – 256 с.
2. Агарков, А. П. Управление качеством : учебное пособие / А. П. Агарков. – М. :
Дашков и К, 2007. – 218 с.
3. Вуколов, В. А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим
методам и исследованию операций с использованием пакетов Statistica и Excel :
учебное пособие. – М. : ФОРУМ: ИНФРА-М, 2004.– 464 с.
4. Долгова, Е. Ю. Управление качеством : учебное пособие / Е. Ю. Долгова. –
Омск : ОГИС, 2008. – 201 с.
5. Касаева, Т. В. Совершенствование управления качеством продукции в
швейной промышленности на основе применения статистических методов :
автореф. … дис. канд. техн. наук / Т. В. Касаева. – М., 1987. – 24 с.
6. Коблякова, Е. Б. Основы проектирования рациональных размеров и форм
одежды. – М. : Легкая и пищевая промышленность, 1984. – 208 с.
7. Коблякова, Е. Б., Тузова И. А., Волкова Е. К. Маркетинговые исследования как
основа для формирования структуры промышленной коллекции костюмов // Швейная промышленность. – 1997. – № 3. – С. – 33– 36.
8. Мидлтон, М. Р. Анализ статистических данных с использованием Microsoft
Excel для Office XP / М. Р. Мидлтон; Пер. с англ.; Под ред. Г. М. Кобелькова. – М. :
БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. – 296 с.
9. Номенклатура показателей и методы контроля качества швейных изделий / под
ред. Беляевой С. А. – М. : Легпромбытиздат, 1989. – 39 с.
10. Оценка уровня качества моделей одежды в баллах : методические указания. –
М. : ЦБНТИ, 1989. – 24 с.
11. Практикум по эконометрике : учебное пособие / И. И. Елисеева, С. В. Курышева, Н. М. Гордеенко и др. ; под ред. И. И. Елисеевой. – М. : Финансы и статистика, 2003. – 192 с.
12. Рассказова, М. Н. Имитационное моделирование систем : учебное пособие /
М. Н. Рассказова. – Омск : Омский государственный институт сервиса, 2010. – 80 с.
13. Старовойтова, А. А. Технология изготовления костюма. В 3 ч. Ч. 5 : Технология подготовки и раскроя материалов. Котроль качества швейных изделий : учебное пособие / А. А. Старовойтова, С. В. Воцещук. – Омск : ОГИС, 2010. – 86 с.
14. Техническое регулирование : учебник / под ред. В. Г. Версан. – М. : Экономика, 2008. – 678 с.
15. Филатова, Т. А. Экономико-математические методы в управлении качеством
услуг. [Электронный ресурс] www.rusnauka.com / 10_DN_2012 / Economics/
8_101243.doc.htm (режим доступа 30.10. 2014).
16. Шершнева, Л. П. Качество одежды. М. : Легпромбытиздат, 1985. – 192 с.
17. Горбунов, А. В. Проблемы менеджмента качества в России. [Электронный ресурс]. www.pqm-online.com / publications / MS-4-2007.pdf (режим доступа
30.10.2014).
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]