Анастасиади Г.П. Конспект лекций по курсу управление качеством

Подождите немного. Документ загружается.

Таким образом, создание эффективных систем качества возможно, но очень

трудно, создатели таких систем редкость, но они есть и действуют, системы создаются и

распадаются – это нормальный процесс. К сожалению, в России условия для их создания

неблагоприятны по различным факторам, в том числе и по недоверию большинства

населения в результативность упорного труда. Можно перефразировать пословицу –

оставь надежду всякий, входящий в среду управления вообще и качеством в

частности. Возможно, единственным, согревающим душу менеджера фактором является

азарт принятия удачных решений. Перечисленные выше, основные направления

деятельности в области качества имеют цель не столько научить управлению качеством,

сколько показать его сложность и неопределенность для начинающих управленцев.

Сами же системные модели возникают не только в окружающей человека среде, но

существуют и развиваются в человеческом сознании при воздействии обучения и практики.

Наиболее эффективный вариант – это поиск совпадения системной модели деятельности

и представлений человека о способах управления такой деятельностью. Наверное,

проще было бы сказать, что тех, кто умеет петь, лучше не заставлять танцевать – не будет ни

песен, ни танцев.

Контрольные вопросы к главе 3.

1. Когда возникает проблемная ситуация? Ответ: после ощущения, что что-то не так,

решения о необходимости действия и выявления конкретной проблемы.

2. Что такое система вообще, система качества?

Ответ: Система – это выделенная часть среды, сохраняющая с ней связи и состоящая из

взаимосвязанных элементов. Система – это средство для достижения цели. Система

качества – это совокупность организационной структуры, процессов, процедур и

ресурсов, необходимых для обеспечения общего руководства качеством.

3. Что такое модель в виде “черного ящика”?

Ответ: это выделенная часть среды с установленными входами и выходами, по

воздействию на которые, можно судить о структуре и отношениях внутри.

4. Чем определяется моральное старение продукции? Ответ: повышающимися

требованиями общества и прогрессом в конкретной и смежных отраслях.

Глава 4. ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА, ИХ ОЦЕНИВАНИЕ И ИЗМЕРЕНИЕ

Множественность показателей качества. Эксперимент и модель, роль измерений.

Измерительные шкалы и действия с результатами: номинальная (классификационная),

порядковая (ранговая), порядковая с реперными точками и модифицированная. Шкалы

интервалов (температурные) и абсолютные. Расплывчатое описание ситуаций.

Регистрация результатов измерений.

Показатели качества

Качество, как совокупность свойств, представляет собой сложное понятие, стандарты

ИСО–8402 (1988 г.) или ИСО-9000 (2001 г.) предусматривает до 70 терминов, относящихся

к качеству продукции и услуг. Показатели качества группируют по факторам производства

или стадиям жизненного цикла. Первые означают экономические ресурсы – земля, капитал,

труд, предпринимательские способности. Вторые – проектирование, изготовление,

испытание и эксплуатация (потребление).

Количество продукции (Q) взаимосвязано с показателем качества (ПК) при этом

объем потребления (V) выступает как параметр для данных условий (Q=V/ПК),

ограничителем является возможности производства и условия равновесия рынка.

Существует принципиальное различие во влиянии технического прогресса на эту

взаимосвязь. При фиксированных материальных и интеллектуальных ресурсах зависимость

количества и качества обратно пропорциональная (рис. 6, кривая 1). В индустриальных

странах повышение качества стимулирует развитие науки, одновременно совершенствуются

производительные силы, способные производить продукцию более высокого качества в

большем количестве, наглядным примером этого является производство компьютеров (рис.

6, кривая 2). При полностью открытом рынке происходит его глобализация –

производители, ушедшие вперед, разоряют отставших, у которых данная отрасль исчезает

(рис. 6, кривая 3), пример тот же. При повышении качества продукции (ПК

>ПК

) кривые

спроса и предложения смещаются вправо по оси количества (рис. 7), т.е. производитель

готов предложить продукцию более высокого качества за меньшую цену, а потребитель за

цену, которую он готов заплатить, получает продукцию более высокого качества.

1 2

ПK

Рис. 6. Зависимость количества продукции (Q) от уровня качества (ПК): 1 – при

фиксированных ресурсах; 2 – с учетом влияния качества на научно–технический прогресс; 3

– собственное производство при глобализации рынка (действие монополистов).

Равновесие рынка смещается, причем увеличение количества продукции более

высокого качества сопровождается снижением цены (Ц), стимулом является максимизация

выручки и суммарной прибыли. Примером этого является рынок компьютеров и внешних

устройств к ним. Так, компьютеры серии Pentium и принтеры в 2010 году дешевле, чем

компьютеры серии 486 и принтеры HP400 в 1996, несмотря на значительное

усовершенствование техники, предлагаемой производителями в 2010 году и падение

покупательной стомости доллара.

Показатели качества (ПК) принято подразделять на единичные, групповые и

комплексные. По комплексным показателем, определяемым в безразмерном виде по

совокупности единичных и групповых, на основе соглашения, принимают решение об

уровне качества (классе или сорте).

В промышленности принято подразделять продукцию по видам и применять

групповые показатели качества (табл. 1). В конкретных областях показатели сводятся к

единичным, и далее, к конкретным свойствам, например, конструкционные материалы

оценивают по прочностным и пластическим свойствам, электротехнические – по

электропроводности или магнитным свойствам. Технический уровень продукции

устанавливают без учета экономических показателей.

ПК

Рис. 7. Влияние качества на равновесие рынка – увеличение выручки:

ПК

<ПК

>Ц

;

>Ц

Единая система показателей качества определяется стандартизацией в зависимости

от назначения и условий эксплуатации. Применяются также интегральные показатели

качества в виде отношения суммы полезного эффекта к затратам при создании и

эксплуатации, возможно, что такая характеристика имеет большее значение, чем средняя

температура в больнице, но меньше, чем доход в конвертируемой валюте.

Для подтверждения соответствия показателей качества установленным требованиям

существуют специальные государственные и международные организации, заслуживающие

доверие потребителей, которые проводят сертификацию продукции. Под сертификацией

подразумевают действия третьей стороны, доказывающие, что обеспечивается необходимая

уверенность в том, что должным образом идентифицируемая продукция, процесс, услуга

или система качества соответствует конкретному стандарту или нормативному документу.

Таблица 1

Групповые показатели качества, применяемые для промышленной продукции

Показатели качества Продукция, расходуемая при

использовании

Продукция, расходую–

щая свой ресурс

Сырье,

топливо

Материалып

родукты

Расхо-

дуемые

не ремон-

тируемые

Ремон-

тируемые

1. Функциональной

пригодности

2. Надежности –

Безотказность –

Долговечность –

Ремонтопри-

годность –

Сохраняемость

3. Эргономичность

–

(+)

–

4. Эстетичность

5. Технологичность –

в производстве –

при применении

6. Ресурсопотребле-ния

7. Безопасности

8. Экологичности

(+)

Например, пищевые продукты сертифицирует санитарный надзор, лекарства –

Минздрав, автомашины – ГАИ и т.д. Международные организации по сертификации:

плавсредств – регистр Ллойда, воздушного гражданского транспорта – ИКАО и т.д.

Системы качества начинали формироваться в 50-е годы 20-го века, хотя в военной

промышленности они существовали и раньше. Условно, в соответствии с временными

периодами, можно выделить 4 уровня по требованиям к качеству:

1) выполнение требований нормативных документов – 50-е гг;

2) удовлетворение различных потребностей за счет изготовления комбайнов (кухонных,

прачечных, уборочных – пылесос, краскораспылитель и т.д.) – 60-е гг.;

3) рыночный подход, обеспечивающий повышение качества с одновременным снижением

цены и увеличением выручки (прибыли), например, конкуренция в автостроении – 70-е гг.;

4) формирование и удовлетворение скрытых (латентных) потребностей (персональные

компьютеры, видео) – 80-е гг.

Современные требования к качеству формируются в 4 этапа – ощущение качества,

представление качества, количество качества (квалиметрия), мера (достаточность) качества.

Измерения качества.

Любое измерение связано с моделью процесса, эта модель не должна быть сложнее,

чем измерение, и наоборот, расстояние между Петербургом и Москвой нет смысла измерять

в метрах. Эксперимент без теории это только факты, а теория без эксперимента

бессмыслица (Н. Бор). Современное представление об эксперименте включает ряд

основных понятий [2].

1. Существуют явления в принципе не допускающие числовой меры (например,

количество любви), но которые можно фиксировать в “слабых”, “качественных” шкалах и

эти результаты учитывать в моделях, получая полезные результаты. Качественные шкалы,

по существу, определяют не столько функциональную зависимость измеряемой величины от

аргумента сколько знаки первой и второй производных: возрастающая или убывающая

функция; имеет предел или стремится к бесконечности; обращена выпуклостью к оси

аргумента или от нее.

2. Расплывчатость некоторых наблюдений является их природным свойством,

которому придана строгая математическая форма и разработан механизм их обработки.

Показатели качества относятся, в большинстве случаев к этой категории величин, поскольку

принадлежность продукции к тому или иному классу (сорту) условна, особенно для

потребителя, который не обладает средствами для надежной оценки свойств продукта и

вынужден принимать оценку производителя или органа сертификации, ответственность

которого сосредоточена на показателях безопасности и безвредности. В рыночной

экономике доверие оказывается тем важнейшим фактором, который обеспечивает согласие

потребителя с заявленным производителем уровнем качества. Это согласие измеряется

спросом на продукцию и полученной производителем выручкой.

3. Хотя точность измерений является важной характеристикой, погрешности, включая

сторонние помехи, небрежность или ошибки оператора и т.п. являются неотъемлемым,

естественным неизбежным свойством процесса измерения. Опыт и анализ аварий и

техногенных катастроф показывает, что их главной причиной являются небрежность и

ошибки операторов. Для этого достаточно ознакомиться с заключениями экспертов о

причинах аварий на транспорте (авиакатастрофы) или на производствах повышенной

опасности (авария на 4 блоке Чернобыльской АЭС (1986 год)) или на химическом заводе в

Бхопале (Индия, 1984* год)). Поэтому важнейшей проблемой разработки продукции

является ограничение возможности принятия решения оператором, даже если это летчик 1

класса или высококвалифицированный физик.

4. Статистические измерения, т.е. измерение распределения вероятностей по

реализации случайных процессов, представляет важный класс измерений, поскольку

большинство входов и выходов носит сигнальный характер. Особенностью распределения

вероятностей является возможность установления по реализации случайного процесса

конкретных показателей качества (свойств) при заданном уровне дефектности, этот процесс

является основным при разработке показателей свойств в стандартах, нормативах и

технических требованиях. Основной задачей деятельности по интегральной

(потребительской) оценке качества является формирование из расплывчатых наблюдений

статистических выборок за счет объективного подбора группы квалифицированных

независимых экспертов. Последующая обработка выборки позволяет установить показатели

качества для фиксированной (заданной) вероятности.

Сравнение величин теоретическим путем измерением не является.

Измерение – это алгоритмическая операция, которая данному наблюдаемому состоянию

объекта, процесса, явления ставит в соответствие определенное обозначение: число, номер

или символ. Такое соответствие содержит информацию о наблюдавшемся объекте,

количество информации зависит от степени этого соответствия и разнообразия вариантов.

Переработка информации измерением не является.

Методы измерений включают: инструментальные; автоматические – без участия

человека; автоматизированные, при которых считывание может производить человек;

экспертные, с количеством экспертов от 1 до референдума; органолептические с

использованием органов чувств живых существ.

Таким образом, имеется существенное различие между измерением и теоретической

оценкой. Измерение включает экспериментальные (в том числе экспертные) и

вычислительные операции и завершается определением степени приближения найденного

значения к истинному значению величины. Теоретическая оценка, в рамках принятых

допущений, может быть проведена с практически неограниченной точностью.

Теоретическая оценка и измерение не заменяют, а дополняют друг друга при исследовании

процесса или явления. Так большинство удаленных планет Солнечной было открыто на базе

расчетов с использованием закона всемирного тяготения (И. Ньютон 1687 г.), но расстояния

и размеры Солнца и Луны были оценены еще египетскими жрецами (по тени при затмении).

Измерительные шкалы.

Аксиомы измерений состояний:

1. А=В или А

≠

В;

2. если А=В, то В=А;

3. если А=В и В=С, то А=С.

Здесь символ «=» обозначает отношение эквивалентности, если рассматриваются числа –

равенства.

Номинальная шкала (шкала наименований), ее примером являются имена,

географические названия, адреса и т.д. По этой шкале можно выполнять только операции

совпадений или несовпадений, результат записывается с помощью единичной функции –

={1: x

; 0: x

≠

}. С результатами этой операции можно выполнить другие

преобразования – сосчитать количества и частоты совпадений, сравнить частоты между

собой и т.д. Примерами номинальной шкалы являются адреса домашние, складские (но не

координаты), отношения родства и др.

Порядковые шкалы – подчиняются аксиомам упорядоченности:

4. если A>B, то B<A;

5. если A>B и B>C, то A>C.

Примерами является нумерация очередности, призовые места, оценки на экзамене. Имеются

также шкалы слабого и частичного порядка, включающие пограничное равенство.

Характерной чертой порядковых шкал является отсутствие информации о дистанции между

сравниваемыми показателями. Поэтому нельзя определить среднее результатов, однако

можно установить предпочтительность, вводя аргумент t=x

–x

и функцию C(t)={1: t>0; 0:

t<0}, что позволяет установить предпочтительность x

перед x

. Число R

∑

C(x

–x

), где

n – число сравниваемых объектов (1

≤

n) называется рангом i – объекта. Итак,

измерения в ранговых шкалах позволяют выполнять операции вычислений совпадений d

рангов R

. С этими числами далее уже можно работать произвольно. Примером ранговой

шкалы являются звания в армии или шкала по оплате труда – единая тарифная сетка (18

разрядов).

Модифицированные порядковые шкалы. Примером является шкала твердости по

Моосу (1811 год). Шкала твердости по Моосу включает 10 градаций, составленных по

минералам:

тальк гипс кальцит флюорит апатит ортоклаз кварц топаз корунд алмаз

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Применяемое в технике измерение твердости в дробных единицах не имеет оснований,

размер шкалы, определенный твердостью алмаза – около 200 ГПа, ни в какой пропорции не

распределяется по указанным реперным точкам.

Аналогично определена сила ветра по Бюфорту –– 0 (штиль), 6 – сильный ветер, 12 –

ураган. Такие же проблемы возникают при оценке силы землетрясений (по шкале Рихтера)

или оценок знаний учащихся и студентов (по шкалам конкретного преподавателя).

В социологических исследованиях, к которым относятся проблемы качества, часто

оказывается полезным указать, хотя бы приблизительно, предпочтения, которые можно

интерпретировать как расстояние между рангами (классами, сортами). Пусть имеется 4

предмета, их сначала необходимо упорядочить в порядке предпочтения Д

≤

А и

приписать им любые значения от 1 до 10, допустим

А В С Д

8 6 3 2

Затем уточняем, что важнее; например, А важнее, чем В, С и Д вместе, следовательно

можно записать

А В С Д

8 4 2 1

Если В важнее, чем С и Д на этом можно остановиться.

Шкалы интервалов. Данные измерений, зафиксированные в протоколе,

принадлежат определенной измерительной шкале. При их обработке нужно следить, что бы

над ними выполнялись только те действия, которые допустимы для данной шкалы. Если в

совокупности объектов известны расстояния между любыми двумя из них, то расстояние

следует выражать в одних единицах, тогда равные интервалы, где бы они не находились,

будут измеряться равными по длине отрезками. Примерами таких величин, которые по

физической природе либо не имеют абсолютного нуля, либо допускают свободу выбора в

установлении начала отсчета и поэтому измеряются в интервальных шкалах, являются

время (от Рождества Христова, от даты рождения пророка Магомета и др.), температура

(шкалы Цельсия, Фаренгейта и др), расстояния на местности (от Рима, Москвы и т.д.),

высоты и глубины (от уровня моря) и др.

В интервальной шкале единственной (первоначальной) операцией над результатами

наблюдений является определение интервала между ними. Над интервалами можно

производить любые действия.

Абсолютная шкала – это такая, в которой имеется и абсолютный нуль и абсолютная

единица, такая шкала является единственной, уникальной, она позволяет производить над

результатами нелинейные преобразования, ее можно использовать в качестве показателя

степени или аргумента логарифма. Термодинамическая шкала температур, по существу

является шкалой интервалов, она имеет условный абсолютный нуль, но не имеет

абсолютной единицы, хотя может быть представлена в виде абсолютной шкалы

применением множителя 1/Т*, где Т* – критическая температура, например, плавления или

кипения.

Применяется также другое определение критической температуры T*=Q/k, где Q –

характеристическая энергия процесса, например тепловой эффект плавления или кипения, k

– постоянная Больцмана.

Расплывчатое описание ситуаций. Измерительные шкалы, рассмотренные выше,

основаны на свойстве эквивалентности и результаты однозначны: равно – не равно,

принадлежит – не принадлежит. В реальной жизни часто встречаются ситуации, когда

тождество или различие двух состояний нельзя утверждать с полной уверенностью. В

комнату вошел невысокий полный молодой человек по фамилии Чичиков. Фамилия этого

человека нам говорит больше чем, все остальное. В любой аудитории практически есть

люди, которых можно отнести к этой категории, а можно и не отнести. Итак, расплывчатое

множество (невысоких полных молодых) состоит из неопределенного числа элементов Х:

признаки, по которым элементы включаются в расплывчатое множество А, не позволяют

однозначно отделить все элементы, входящие в него, от элементов, ему не принадлежащих;

по крайней мере некоторые элементы можно считать как относящимися к множеству, так и

не входящими в него. Считается, что для каждого элемента Х можно задать число m

(Х),

при этом 0

≤

(Х)

≤

1, выражающее степень принадлежности этого элемента к

расплывчатому множеству, и называемое функцией принадлежности. Если функция m

(Х)

принимает значения 0 или 1, множество перестает быть расплывчатым. Если хотя бы один

элемент имеет функцию принадлежности m

(Х), отличную от 0 или 1 множество является

расплывчатым. Для расплывчатых множеств имеются такие же правила по действиям, что и

для обычных по условиям равенства, дополнения, пересечения, объединения, алгебраической

суммы и др.

В жизни мы часто встречаемся с расплывчатыми неопределенными ситуациями,

можно даже сказать, что жизнь состоит, в основном, из них. Понятно, что “узким” местом

является установление функции принадлежности. Как и в жизни существует несколько

подходов к определению функции m

(Х):

1) эвристический подход, когда субъект сам определяет, как он понимает степень

принадлежности (например, к бедным, обеспеченным, богатым); функции, задаваемые

разными людьми будут сильно различаться, что отражает различие в понимании

расплывчатого термина;

2) статистический подход, при котором m

(Х) определяется усреднением функций

задаваемых разными экспертами;

3) частичное задание m

(x) поясняющими примерами (например, для нескольких значений

х) и последующее дополнительное определение всей функции подходящим методом;

4) интегральное определение типа задания пессимистической и оптимистической границ

функции m

(x).