Учебной программы дисциплины

Санкт-Петербург

2008

УДК 65.23-80; 30-607

 ВБК681.0.03

В18

Рецензенты:

кафедра «Менеджмент качества» Санкт-Петербургского Электротехнического университета (ЛЭТИ);

доктор технических наук, профессор Е.Г.Семенова

Утверждено редакционно-издательским советом университета в качестве учебно-методического пособия

Варжапетян А.Г.

В18   Управление качеством: учебно-методическое пособие /

А.Г. Варжапетян. - ГУАП. СПБ., 2008. -

 с: ил.

ISBN 5-8080-0138-9

В учебно-методическом пособии рассмотрен современный этап развития обеспечения и постоянного повышения качества всех сторон существования процессов- систем – продукции в мировой системе отношений. Рассмотрены основные принципы менеджмента качества, провозглашенные международными стандартами ИСО 9000. 

Пособие соответствует требованиям Государственного образова­тельного стандарта. Предназначено для студентов высших учебных заведений заочной формы обучения по специальности  080507 «Менеджмент организаций».

 

                                                                                  УДК 65.23-80; 30-607

 ВБК681.0.03

 

© ГУАП, 2008
ISBN 5-8080-0138-9                       © А.Г. Варжапетян  2008

ПРЕДИСЛОВИЕ

Цели и задачи дисциплины

   Современные требования, предъявляемые к качеству аппаратуры заставляют разработчиков уделять большое внимание вопросам международной стандартизации, сертификации, квалиметрическим и чисто организационным проблемам.

  Цель дисциплины - изучение основ теории качества на современном этапе взаимозависимости и взаимопроникновения экономик различных стран.

 Указанная цель предполагает решение следующих основных задач:

- сформировать у студентов понимание роли качества в современном обществе, роль международной стандартизации на базе стандартов ISO – 9000, смысл и значение идеологии всеобщего обеспечения качества.

- дать знания по основным понятиям и терминам теории качества, системам менеджмента качества, видам и системам сертификации, основным методам статистической оценки качества и статистическим шкалам.

- дать сведения о принципах и  методах современной теории качества, (оценке функции потерь качества, динамическом менеджменте качества, использовании информационных технологий )

Изучение дисциплины базируется на физико-математической подготовке и знаниям по вычислительной технике, полученными студентами на ранних курсах.

Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В процессе изучения дисциплины «Управление качеством» студенты приобретают фундаментальные знания в области назначения, обеспечения и повышения характеристик качества продукции и процессов ее создания и овладевают основными методами и инструментами обеспечения качества

По результатам изучения дисциплины «Управление качеством» специалист должен:

ЗНАТЬ цели и особенности   применения методов управления   качества при проектировании и производстве продукции, связь этих методов с процессами проектирования и производства .

УМЕТЬ систематически совершенствовать свои знания в области управления качеством на основе учебного процесса, а также самообразования путём отслеживания новых публикаций в периодической научно-технической литературе и новых появлений на сайтах Интернета.

ПОЛУЧИТЬ ПРАКТИЧЕСКИЕ НАВЫКИ в использовании семи простейших методов управления качеством и семи новых инструментов качества; использовании методов управления качеством на основе международных и российских ГОСТ

ИМЕТЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ о более сложных методах управления качеством, построенных на использовании информационных технологий.

Пособие состоит из:

Учебной программы дисциплины

2. Содержания разделов программы

3. Тем контрольных работ

4. Экзаменационных вопрсов

5. Списка рекомендованной литературы

 

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Введение

Предмет и задачи дисциплины. Информационные потоки в менеджменте качества. Основные определения, оптимизация показателей качества.

 

Тема 1.1 Средства и методы обеспечения качества.

Системный подход при обеспечении качества, свойства и принципы системного подхода. Системы качества, структура и задачи перспективной системы обеспечения качества. Предпланирование эксперимента, формализация и статистические шкалы. Основы квалиметрии, порядок составления деревьев цели, виды квалиметрических оценок.

 

Тема 1.2 Основы стандартизации

Стандартизация - методическая и организационная основа обеспечения качества. Международная стандартизация, стандарты ИСО-МЭК. Научные и теоретические основы стандартизации, параметрические ряды, экономическая эффективность. Государственная система стандартизации России.

 

Тема 1.3 Основы сертификации

Современное состояние и тенденции развития. Виды сертификации, аттестации и аккредитации. Международная сертификация. Законы и нормативные  акты России по сертификации.

 

Тема 1.4 Статистические методы обеспечения качества

Область применения математической статистики, выборочные статистики и статистическое оценивание. Контроль и регулирование качества, особенности выборочного контроля, экспериментальная оценка характеристик качества.

 

Тема 1.5  Качество целевого функционирования

Определение качества целевого функционирования - КЦФ сложных систем, методы оценки коэффициентов значимости. Имитационное моделирование КЦФ. Языки описания качества дискретных систем.

 

СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ ПРОГРАММЫ

ВВЕДЕНИЕ

 Комментарий. Ввиду ограниченности объемов пособия материал разделов содержит лишь основные и достаточно краткие сведения о сути рассматриваемых вопросов. Более подробные сведения приведены в рекомендуемых литературных источниках. Кроме того современное состояние ряда вопросов следует отслеживать по публикациям в периодических изданиях.

Современный научно-технический прогресс уверенно продвигает человечество от постиндустриального к информационному сообществу. Проектирование информационных систем управления - как технических, так и социально-управленческих и хозяйственных всё больше включает в себя методы системного подхода и средства информационных технологий. Развитие современного мирового сообщества не мыслится без использования самых совершенных форм производства, производственных отношений и эффективных методов менеджмента. Новые идеи менеджмента организаций приводят к новой системе производственных отношений (бережливое производство, конкурентный инжиниринг, проектирование по методу шести сигм и многое другое). Новые методы и инструменты управления качеством представляют собой сплав идей, приводящих к успеху в современном конкурентном рыночном мире.

Все научные направления такие как, прогнозирование и диагностика, компьютерное проектирование и моделирование, системный анализ, принятие решений, менеджмент качества не мыслятся без использования информационных технологий. Недаром лейтмотивом научно-технической революции ХХ1 века являются понятия: -

« Информационные технологии - Менеджмент - Качество».

Эти понятия основываются в первую очередь на системности представлений и использованию, в обязательном порядке, системного и процессного подходов.

Специальность 080507 «Менеджмент организаций» является сегодня одной из самых востребованных бизнесом и производством. Количество выпускников специальности гораздо меньше потребного числа. Поэтому у выпускников весьма велики возможности карьерного роста. Однако, при этом нельзя забывать, что только целеустремленное и эффективное обучение, позволит вам стать компетентными специалистами.

      В настоящем учебном пособии только намечены вехи сложного пути получения необходимых компетенций за время обучения в университете, все остальное зависит от вашего трудолюбия, любознательности и целеустремленности. Приведенная в конце пособия литература должна стать вашей настольной литературой, а основные принципы менеджмента качества стандартов ИСО 9000 вашими жизненными принципами.

Идеология менеджмента качества четко отслеживает тенденции развития общества и глобального рынка в условиях НТР ХХ1 века. Поэтому некоторые современные идеи, описываемые в пособии могут потерять свою актуальность к моменту окончания вами университета. Чтобы этого не произошло внимательно следите за публикациями в научно-технической периодике. К их числу можно отнести ежемесячные НТ журналы:

· Методы менеджмента качества

· Стандарты и качество

· Топ- менеджер

Вся существующая нормативная документация по качеству, и, в первую очередь, новая редакция международных стандартов ИСО 9000:2000 и стандарта России ИСО 9000-01 направлены на поддержку новых тенденций. Одной из самых эффективных форм совершенствования качества выпускаемой продукции является идеология инжиниринга качества, включающего набор методов и средств, способствующих созданию продукции, полностью отвечающей запросам и пожеланиям потребителей.

На взгляд автора, изложение материала необходимо предварить перечнем используемых в пособии терминов. Это тем более важно, что Интернет, к услугам которого охотно обращаются студенты, перегружен публикациями и терминологией, основанными на стандартах ИСО 9000-94, которые с января 2003 года потеряли юридическую силу, что вносит определенную путаницу. Так, основополагающее определение «качество» имеет принципиальное отличие в стандартах 1994 и 2000 годов. Кроме того, сама идеология применения стандартов, также претерпела изменения. Поэтому, для настоящего пособия важно дать стандартизованные определения главных понятий, используемых в управлении качеством. Источником нижеприведенных терминов являются:

1. ГОСТ Р ИСО 9000-2001. Системы менеджмента качества.

2. МС ИСО 19011- 02. Руководящие материалы по аудиту систем менеджмента качества.

Глоссарий

1. Инжиниринг - применение научных принципов к проектированию и разработке машин, аппаратов, производственных процессов и методов их использования отдельно или в комбинации и прогнозу поведения перечисленного в специфических условиях эксплуатации при учёте функционального назначения и экономичности. Инжиниринг качества предусматривает всё вышесказанное применительно к задачам планирования, проектирования и менеджмента качества.

2. Информация - Общенаучное понятие, включающее обмен сведениями между различными субъектами и объектами.

3.  Качество - степень соответствия собственных характеристик объекта запросам и ожиданиям. Ранее в ГОСТ ИСО 8402-94 определение звучало следующим образом: “Совокупность характеристик объекта, относящихся к его способности  удовлетворять установленные и предполагаемые потребности ”.  

4. Качество потребителя (on –line quality) – качество, направленное на удовлетворение запросов заказчика (функции, свойства, цвет, дизайн и т. д.) после поступления на рынок.

5. Качество изготовителя (off - line quality) - качество, направленное на планирование и формирование характеристик и их значений с учётом особенностей проектируемой системы до поступления на рынок.

6 - Компетентность – выраженная способность применять свои знания и умения, характеризующая возможность реализовывать свой человеческий потенциал для профессиональной деятельности.

7. Компетенция – способность человека реализовывать свою компетентность на практике, обобщенные способы действий по применению знаний, умений и навыков в определенной области.

8. Менеджмент - совокупность принципов, методов и средств управления, направленных на достижение поставленной цели .

9. Менеджмент качества - скоординированная деятельность по разработке политики и целей и достижению этих целей, которые должны быть измеряемыми, перспективными и достижимыми.

· Продукция - результат процесса.

· Процесс - система деятельности, использующая ресурсы для преобразования входа в выход.

· Система - объект, состоящий из взаимосвязанных или взаимодействующих частей.

· Системность - философская категория, связанная с цельным, гносеологическим представлением мира.

· Системный анализ - совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по проблемам сложных систем, опирающаяся на системный подход. Иногда используется как синоним системного подхода.

· Системный подход - методология научного познания системности, связывающая целостность объекта и различных его связей в едином концептуальном описании.

Рассмотрим несколько подробней составляющие НТР 21-го века.

Информационные технологии. Современные информационные технологии вторгаются во все сферы человеческой деятельности и позволяют интегрировать все этапы жизненного цикла любого процесса. Во всем мире активно используются методы CALS, CASE, IDEF, ERP - технологий. Существует множество фирм, разрабатывающих интеллектуальные информационные системы и большое разнообразие программного обеспечения.

Таблица 1. Сравнение производств

№№ п/п	Вид Функция	Массовое традиционное	Современное - ЛИН (методы МК)
1	Формула производства	Создать - испытать - наладить производство	Оптимизировать -одобрить - подтвердить
2	Критерий Производства	Стабильность в границах допуска	Значение функции потери качества
3	Форма управления	Бихевеаристическое - цель - результат (сверху -вниз )	Программное (проектное), горизонтальное
4	Вовлечённость Персонала	Раздельные функции менджера и изготовителя	Менеджер и изготовитель- члены одной команды
5	Участие высшего руководства	Арбитраж и контроль	Участие в разделении труда
6	Квалификация персонала	Низкая или средняя	Высокая , непрерывное обучение
7	Использование CALS -технологий	Среднее	Высокое
8	Оборудование	Высокопроизводительное , специализированное , со средним уровнем переналадки	Высокопроизводительное , высокоспециализированное , с высоким уровнем переналадки
9	Использование ресурсов	Малорациональное	Высокорациональное
10	Экономическая эффективность	Эффективное	Высокоэффективное

Современные методы менеджмента. Современный бизнес и производство не мыслится без развития современных методов менеджмента. Командно-административная система ушла в прошлое и ей на смену пришло программное (проектное) управление, когда топ -менеджер из верховного владыки превращается в члена команды. Меняется и само производство, на западе бурно развивается идея “Lean production”- бережливого производства, которое в русской периодике обозначается аббревиатурой ЛИН. Дадим определение этому понятию:- ЛИН - высокотехнологичное, компьютеризированное, быстропереналаживаемое производство, позволяющее повысить качество при одновременном снижении всех издержек.

      Современное производство приводит к появлению идей ситуационного менеджмента (case mаnаgment) при управлении по горизонтали. Также отходят в прошлое идеи допускового контроля, переходя к проектированию на цель. В таблице 1 дано сравнение традиционного и современного производств (ЛИН) по ряду параметров

Качество. Качество, как философское понятие, системно по своей сути и относится ко всем проявлениям природы и человеческой деятельности, как это показано на рис.1

Рис.1 Кругооборот (системность) качества

Качество, являясь всеобъемлющим философским понятием, включает в себя характеристики вида: эффективность, надежность, живучесть и т.п. Однако, исторически в конце Х1Х века появилось понятие эффективность, а в середине ХХ века понятие надежность, что иллюстрируется на рисунке 2.

Надежность вошла в обиход после Корейской войны из-за резкого возрастания элементов систем управления.

К появлению понятия качества в начале 70-х годов ХХ века привели,   следующие причины:

1. Усложнение объектов, появление новых материалов, технологий, изделий

2. Сглаживание социального неравенства, потребность в хороших товарах

3. Возросшая конкурентная борьба, становление мирового рынка и появление сетевого рынка

4. Управление качеством со стороны потребителя и/или заказчика

 Две последние причины требуют определенных комментарий

Рассмотрим зависимость эффективности деятельности организации от разных причин. На рис.3 приведена зависимость, так называемых, «конкурентных ножниц». Из рисунка 3 очевидно что, как поспешный выход на рынок, так и длительный этап совершенствования объекта не может повысить эффективность деятельности. Поэтому грамотный менеджер всегда должен принимать решения с определенной степенью риска.

                                              

Становление методов менеджмента качества. Всю деятельность по обеспечению качества можно разделить на три периода (см. таблицу 2) (Л.6,7)

Относительность понятия «качество». Качество - внутренняя определенность рассматриваемого явления, процесса или продукции. Если меняется внутренняя определенность, то меняется качество. Вследствие этого непосредственно качество измерить не возможно, а можно лишь измерять отдельные внешние проявления качества – его свойства: количественные – параметры и качественные - альтернативы.

   Таблица 2. Периоды обеспечения

№№	Период	Основные достижения	Основоположник
1	Отбраковка ( до 20-х годов ХХ-го века)	Использование калибров Конвейер, выходной контроль Нормирование труда, кадровый менеджмент	Г. Леланд Г. Форд У. Тейлор
2	Регулирование и управление	Контрольные карты 1920г.	В.Шухард
3	Постоянное повышение	Программа МК 1950г. Ориентирование на заказчика Ноль дефектов 1964 г. TQM 1975 г. ИСО 9000:2000	Э.Деминг Й. Джуран Ф. Кросби А.Фейгенбаум

Отметим ряд особенностей свойств.

1. Свойства объекта и моделей его описывающих различаются между собой по качественному признаку. Так протяженность объекта отличается от его свойства инертности (способность сохранять состояние покоя или равномерного прямолинейного движения). Оба они отличаются от цены, внешнего вида и так далее.

2. Объектом познания может быть и само свойство, причем метод его изучения также строится по принципу от грубой модели, к более точной, от простых свойств к более сложным.

3. Каждое свойство может быть выражено, в большей или меньшей степени, то есть иметь свою оценку лучше количественную.

Красиво – некрасиво; дешево – дорого; степень нагретости; габаритные размеры и так далее.

4. Любое свойство может рассматриваться лишь в том случае, если оно проявляется. В то же время различные проявления одного и того же свойства необходимо сравнивать между собой. Сравнение единственный способ получения представления о количественной характеристике проводимых либо экспериментально (что не всегда возможно), либо теоретически, что возможно при наличии определенных условий.

5. Получение посредством сравнения информации о количественной характеристике того или иного свойства называется измерением. Используя измерительную информацию можно вычислить количественные характеристики таких свойств объектов познания, которые не поддаются измерению (макромир, микромир, прогноз на будущее и так далее).

6. Характеристика свойства определяется мерой этого свойства.

Так, например, меры физических измеримых свойств называются физическими величинами (масса, время, длина, телесный или плоский угол, скорость и так далее).

В экономике меры называют экономическими показателями (объем производства, цена, трудозатраты).

В математике мерами свойств законов распределения являются их моменты (числовые характеристики).

В качестве –  мерами являются характеристики качества.

Работы по обеспечению качества необходимо начинать с начальных этапов жизненного цикла любого изделия. Принято считать, что стоимость деятельности по управлению качеством, начиная с этапа разработки равна условной единице стоимости. При начале деятельности по управлению качеством с этапа производства – десяти условным единицам стоимости, а с этапа эксплуатации ста таким единицам. Таким образом,  качество стоит тем дороже, чем позже начинают им заниматься.

Сделаем важные замечания, которые присущи процессу оценивания характеристик качества продукции:

· Качество всегда относительно, поэтому комплексный абсолютный показатель безразмерен, так как он сравнивается с эталоном или базой, имеющим ту же размерность. Возможные варианты относительной оценки качества на различных этапах жизненного цикла приведены в таблице 3.

Следует отметить, что приведенные этапы практически охватывают возможные варианты оценок, начиная от разработки нового изделия, его поставки, контроля в процессе производства и аттестации. Может оказаться, что характеристики оцениваемого изделия превышают характеристики эталона, в этом случае оцениваемое изделие становится эталоном.

 

Таблица 3 Варианты оценки качества на различных этапах ЖЦ

Цель оценки КП	Базовые показатели (эталон)
1. Выбор варианта при разработке нового изделия	Техническое задание или условия контракта
2. Контроль КП при поставке	ГОСТ, технические условия или иная нормативная документация
3. Анализ динамики текущего производства	Показатели предыдущего периода
4. Аттестация КП	Эталон (база) или лучший мировой образец

· Основные характеристики могут изменяться на различных этапах существования продукции, например при появлении первых телевизоров, их основной характеристикой стала новизна, при появлении цветных телевизоров, основной характеристикой стал престиж, в настоящее время при развитии телевидения и выравнивании технических характеристик, мерилом становится надежность и экономичность.

· Характеристики качества изделия имеют тенденцию к уменьшению при неизменности начальных технических характеристик, в связи с появлением новых более совершенных изделий, которые становятся эталоном.

· В силу разнородности характеристик качества, их коэффициенты значимости различны. Однако, при этом, всегда выполняется условие, что сумма коэффициентов значимости всегда равняется единице. Причем это условие соблюдается на всех уровнях иерархии. Так, если коэффициент значимости, какого либо сложного свойства равен 0,5, то коэффициенты значимости более простых свойств в сумме равны 0,5. 

Принцип управляемости

Создаваемая система должна быть способной изменять свою фазовую траекторию под воздействием сигналов управления. При этом возникает необходимость создания в системе модулей управляемых контуров, представляющих собой механизмы управления в виде управляющих и управляемых частей, соединённых прямыми и обратными связями. На рис.6  приведена структура модуля управляемого контура

 

Рис.6 Структура модуля управляемого контура

Y - управляющая часть надсистемы НС , у - управляемая часть исследуемой системы ИС , ПС - прямая связь , ОС - обратная связь.

Смещение вниз по вертикали характеризует иерархию подчинённости, смещение вправо по горизонтали представляет иерархию по времени, т.е. любые действия с ИС возможны , когда НС ей будет поставлена цель. Параметры цели передаются по прямой связи ПС, по линии обратной связи передаётся информация о выполнении цели. Исходя из сказанного проектируемая система должна быть представлена иерархией управляемых контуров, что приводит к следующему принципу.

4. Принцип связанности

Исследуемая система должна быть управляемой по отношению к надсистеме и управляющей по отношению к подсистемам.   Принцип связанности реализует одно из главных концептуальных свойств кибернетики и заставляет определять для любой большой системы механизм связанности надсистемы, исследуемой системы и подсистем, связанных прямыми и обратными связями в единичный контур управления. Исследуемая система руководствуется внешними критериями, задаваемыми надсистемой и формирует выходные критерии для подсистем. Исследуемая система при распределении заданных для неё ресурсов решает прямую задачу оптимизации, а именно стремится оптимизировать стратегию выполнения заданных внешних критериев.

5. Принцип моделируемости

Исследуемая система должна содержать механизм прогнозирования её поведения во времени , позволяющий оптимизировать её фазовую и выходную траектории.

Таким механизмом являются математические модели, позволяющие либо непосредственно оценить ситуацию, либо прибегнуть к помощи имитационного моделирования.

6.  Принцип симбиозности

Исследуемая система должна строиться с учётом объединения в контуре управления естественного и искусственного интеллектов. При этом человек воспринимается как звено системы управления, играющее главенствующую роль. Человек создаёт концепцию системы, её модель, анализирует их качество, принимает решения. Проникновение информационных технологий в процессы исследования, проектирования и управления РЭС изменили роль искусственного интеллекта, так как часто возникают ситуации, когда человек превращается в управляемое звено, принимая и перерабатывая решения, выданные искусственным интеллектом в процессе управления. Последовательная смена приоритетов человека и ЭВМ в процессе управления характерна для современного этапа использования информационных технологий.

7. Принцип оперативности

Реакция на изменение параметров функционирования должна происходить своевременно, т.е. в реальном масштабе времени.

Естественно, что значимость рассогласования во времени изменения сигнала и реакции на это изменение неравноценна на разных этапах функционирования системы. Так при посадке самолёта время рассогласования не допустимо, а при полёте с помощью автопилота это время может быть достаточно большим. Поэтому в системе должен присутствовать механизм регулирования работы в реальном масштабе времени, сочетающий в себе оперативность информации в виде образов и точность информации в виде буквенно-цифровых таблиц.

Б). Шкала предпочтения - ШП

Данная шкала (рис. 10 Б), также имеет разные названия, сохраняя единый смысл (шкала порядка, рангов, предпочтений). При измерениях по этой шкале используется главный принцип квалиметрии - принцип попарного сопоставления.

Логику измерений по шкале предпочтения можно записать в виде:

Q_i ‹ или › Q _j ,                                                      2 

где: Q_i - характеристика измеряемого объекта,

  Q _j - характеристика другого объекта из сравниваемого подмножества j = 1,2,… n.

Полученное подмножество Т можно разложить по оси качества либо по признаку возрастающего предпочтения Q ₁ › Q ₂ › Q ₃ …,либо по признаку убывающего предпочтения Q ₁ ‹ Q ₂ ‹ Q ₃ …. Выбор порядка предпочтения зависит от целей исследования.

В нашем примере с телевизионным контролем за признак предпочтения можно выбрать простоту устранения дефекта, создав ряд: устранение скола фанеровки, сведение лучей, замена кинескопа. При выборе из ряда аналогичных приборов, для установки одного из них на борт самолета, можно избежать точного определения веса, просто попарно сопоставляя приборы на рычажных весах. И когда масса m_i какого-то из них оказывается меньшей, то, естественно, что именно он будет выбран для летательного аппарата. Напомним, что количество топлива увеличивается в пропорции 10 литров на 1 кг аппаратуры для самолета и 100 литров на 1 кг для ракеты.

Аксиоматика шкал предпочтения усложняется незначительно.

1.Если t ₁ , t ₂ Î T , а t ₁ J t ₂ , то либо t ₁ П t ₂, либо t ₂ П t ₁ , и тогда получаем свойство связности.

2. Если t ₁ , t ₂ Î T , а t ₁ П t ₂ , то t ₂   t ₁ и тогда получаем свойство асимметрии.

3. Если t ₁ , t ₂ , t ₃ Î T, а t ₁ П t ₂ и при этом t ₂ П t ₃, то t ₁ П t ₃ и тогда получается известное уже свойство транзитивности.

Расстановка объектов в порядке убывания или возрастания их показателей называется ранжированием и при этой процедуре используется, как это было отмечено выше, принцип попарного сопоставления. Психологи утверждают, что такой принцип лежит в основе любого выбора, то есть сравнивать размеры попарно всегда проще, чем сразу определить их место на шкале предпочтения. Для облегчения измерения по шкале предпочтения (порядка) некоторые точки на ней можно закрепить в качестве опорных (реперных). Студенческие знания оцениваются по этой шкале, а сами цифры носят название баллов.

В качестве примеров можно рассматривать таблицу интенсивности землетрясений по 12-ти балльной шкале MSK – 64 (не путать с 7-ми балльной шкалой Рихтера и 10-ти балльную таблицу твердости минералов по шкале Роквелла.

По шкале предпочтения сравниваются размеры, которые сами остаются неизвестными. Ранжированный ряд может быть получен в результате опытов, расчетов или их комбинации, в результате сравнения принимается решение какой размер больше, меньше или равен. В отличие от теоретического сравнения экспериментальное сравнение является случайным, то есть решение может быть правильным или неправильным. На правильность решения оказывает влияние наличие помех. Отметим, что помехи могут быть как аддитивными, так и мультипликативными. Помеха измерению является предметом самостоятельного изучения, большинство измерений связано с введением поправки корректирующей ошибку, вызванную помехой. При использовании шкал предпочтения введение поправки бессмысленно, так как эта шкала определяет только логические операции, при этом, отсутствует масштаб, и не могут выполняться никакие арифметические действия. Баллы нельзя складывать, вычитать, перемножать или делить. Поэтому, несмотря на малую информативность шкал предпочтения, они, тем не менее, находят широкое применение при оценках в трудно формализуемых областях: в социальной сфере, искусстве, гуманитарных науках, при органолептических экспертизах, при визуальном контроле и т.д.                                             

Рис.11. Структурная схема средства измерения  

Структурную схему средства измерения по шкале предпочтений можно представить в виде, приведенном на рис.11.

Представленная на рисунке схема состоит из компаратора (устройства сравнения) и решателя (устройства принятия решения). Чаще всего в роли компаратора при оценивании по шкале предпочтений выступает человек. При автоматизации процесса это может быть ЭВМ.

Шкала предпочтений является вторым представителем непараметрических шкал. В шкале не проводится действий между несколькими объектами одновременно, а рассматриваются только парные соответствия.

В). Шкала дистанций - ШД

Шкала дистанций, как и две предыдущие, имеет разные названия в разных литературных источниках, при сохранении единой логики. Она носит название шкалы дистанций, разности, интервалов. Шкала (рис.10 В) позволяет определять разность между размерами, которые сами остаются неизвестными, так как в шкале не вводится понятия начала отсчета. В шкале вводятся соотношения между несколькими объектами, поэтому аксиоматика этих шкал достаточно сложна и не будет рассматриваться в пособии. Единственное, что нужно отметить, что оператор D, обозначающий величину дистанции, в записи t ₁ t ₂ D t ₃ t ₄ указывает, что разность t ₁ – t ₂ предпочтительнее, чем t ₃ – t ₄.

Модель теоретического сравнения размеров одной меры представлены в виде

Q_i – Q_j = D Q_ij.                      3

При этом с размером Q_j сравниваются все размеры Q_i. Представим, что имеется ранжированный ряд Q ₅ Q ₄ Q ₃ Q ₄ Q ₅ , порядок появления измерений не имеет значений, так как всегда их можно перенумеровать в порядке возрастания или убывания.  На рис.12 представлен набор пяти дистанций, в качестве Q_j выбран 3-ий размер, если бы мы выбрали Q ₄, произошло бы смещение нуля вправо. То есть точка нуля выбирается произвольно. Следовательно, разность между дистанциями (интервал) может принимать как отрицательные, так и положительные значения. Само понимание начала отсчета произвольно и полностью зависит от желания исследователя или постановки задачи.  

 

                                                                                        

Рис. 12. Пример построения шкалы дистанций.

Приведем несколько примеров шкалы дистанций.

1. Необходимо измерить высоту здания от основания фундамента. При этом, совершенно не важно от какого уровня вести отсчет, от уровня моря или от той отметки по высоте, на которой находится здание.

2. Расстояние по окружности между противоположными концами диаметра не зависит от начала отсчета.

3. Перепад температур не зависит от выбора разных температурных шкал:

Цельсия 100⁰ - (между таянием льда и кипением),

Реомюра 80⁰,

Фаренгейта 180⁰ ,

 Кельвина – 0 отсчета равен - 273,16 ⁰.

Деление шкалы интервалов на равные части – градации, устанавливает на ней масштаб и позволяет выразить измерение в числовой мере, то есть мы измеряем число градаций укладывающихся в интервале D Q_j. Для удобства измерений и повышения точности можно использовать различные градации:

1) равномерная градация на основе арифметической прогрессии, когда диапазон измерений не велик,

2)  градация на основе геометрической прогрессии, с целью укрупнения масштаба удаленных измерений,

3) градация на основе логарифмической шкалы при большом диапазоне значений и возможности линеаризации характеристик и применения принципа аддитивности,

4) градации на основе вероятностных законов распределения,

5) градация на основе комбинации различных СШ,

6) градация на основе ряда предпочтительных чисел. На шкале интервалов определены такие действия как сложение и вычитание, то есть можно определить, на сколько один размер отличается от другого. Так на рис. 12.

Q ₅ – Q ₄ = D Q ₅ - D Q ₄ ,

Q ₅ – Q ₂ = D Q ₅ – (- D Q ₂ ).

Так как начало отсчета неопределенно, умножение и деление на шкале интервалов не производится.

Структурная схема средства измерения представлена на рис. 13.

Отсчетное устройство

Компаратор

                                                                                             

Q_i                                                                                             

Q_j                                                                                             

 

Рис.13. Структурная схема средства измерения

 

В устройстве сравнения осуществляется операция (3)

Q_i – Q_j = D Q_ij .

Компаратор выполняет те же функции, что и в шкале предпочтений, отличие состоит в том, что дистанция Q_j , с которой производится сравнение, устанавливается один раз. Отсчетное устройство служит для определения разности между измеряемым объектом и базовым размером Q_{j .} Главным элементом отсчетного устройства является градуированная шкала, осуществляющая преобразование D Q_ij D Q_{i г}. Цена деления шкалы называется градуировкой. При реальных измерениях на объект воздействует много факторов, учет их совместного воздействия невозможен, поэтому появляется случайное слагаемое. Пусть измеряем разницу веса D m = m ₁ – m ₂, но на самом деле m ₁ – m ₂ = D m – M, правая часть должна быть преобразована отсчетным устройством в масштаб принятой градуировки. Но так как, в самом преобразовании могут быть ошибки, то получим Х= D m – M – Н, где Х- отдельно взятое показание средства измерения называемое отсчетом – х по шкале интервалов, а Н- аддитивно взятое случайное слагаемое, характеризующее ошибку измерения.

Если удается получить представление о законах распределения M и Н или оценить их средние значения, тогда в показание средства измерений вносится поправка . Так как поправка не является случайной, то она задает смещение D m = х + Q (показание + поправка). Поправка может быть положительной (например, когда часы отстают) или отрицательной (часы спешат).

В общем случае внесение в показание х поправки Q обеспечивает правильность результата измерений. Достаточно вспомнить соотношение между понятием категоричности и надежности статистических оценок. Результат измерений при этом остается случайным и мы никогда не получим точечного категорического ответа, а всегда получим доверительный интервал в котором будут находиться значения.

Г). Шкала отношений - ШО.

Эта шкала также имеют различные названия, - шкала пропорциональности, подобия, отношений, но чаще всего в литературе применяется последнее название. В этой шкале - ШО (рис.10 Г) полагают, что неизвестный размер сравнивается с известным размером и выражается через него в кратном или дольном отношении. В ШО вводится понятие начала отсчета - нулевой точки. Измерения по шкале отношений отвечают на вопрос « во сколько раз больше?» и поэтому позволяют осуществлять все возможные арифметические действия. Шкала отношений не имеет отрицательных значений и лежит в диапазоне от 0 до ∞.

При сравнении двух размеров по ШО следуют отношению:                                                                                                                                                                        Q _I / Q_j = q_ij                   4                                      

Размер Q_j стоящий в знаменателе выступает в качестве единицы измерения, поскольку частное от деления q_ij показывает в размере Q_i . Для обеспечения единства измерений в качестве Q_j выбирается узаконенная единица [ Q ], то есть .

       Все сказанное о помехах выше, применимо и для ШО, т.е. поправка также суммируется или вычитается из измерения

                   Q = X ± Q .

       Пример. Точность рулетки 0,1%, измеряется длина комнаты 500 см., длина рулетки 10 м. Ошибка при измерении составит величину                  Q =1000 см. * 0,001 = 1 см, и тогда с учетом поправки измерения будут лежать в диапазоне - 559 ¸561 см.

Из этого примера, очевидно, что на результат измерения влияет точность средства измерения. Если в ШО за начало отсчета принять абсолютное значение нуля (абсолютная температура, абсолютно черное тело, абсолютное поглощение электромагнитного излучения, скорость света и т.п.), то осуществляется переход к абсолютной шкале. Некоторые авторы выделяют этот тип шкал в отдельный класс. В данном пособии будем использовать только 4 типа СШ, рассмотренных выше.

ТЕХНИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ.

Его главные составляющие: технические регламенты, стандартизация и сертификация, в тесном единении с метрологическим обеспечением являются важнейшими инструментами менеджмента качества (Л7,8).

Техническое регулирование - правовое регулирование отношений в области установления, применения и исполнения обязательных требований к продукции, процессам производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, а также в области установления и применения на добровольной основе требований к продукции, процессам производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, выполнению работ или оказанию услуг и правовое регулирование отношений в области оценки соответствия .

В ходе многочисленных процессов менеджмента качества возникают проблемы упорядочивания или регулирования различных отношений, которые возникают при:

1) разработке, принятии, применении и исполнении обязательных требований к продукции, процессам производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации;

2) разработке, принятии, применении и исполнении на добровольной основе требований к продукции, процессам производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, выполнению работ или оказанию услуг;

 3) оценке соответствия.

Решение этих проблем осуществляется на основе технического регулирования.

Цели технического регулирования отражаются в специальном документе - техническом регламенте, который устанавливает обязательные для применения и исполнения требования к объектам технического регулирования: продукции, в том числе зданиям, строениям и сооружениям, процессам производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации. Технический регламент - это документ, который принят международным договором Российской Федерации, ратифицирован в порядке, установленном законодательством Российской Федерации и имеет силу закона (Закон РФ «О техническом регулировании» № 184 от 1 июля 2003 г.)

Основными общими принципами технического регулирования, которые должны реализовываться, являются:

1) применение единых правил установления требований к продукции, процессам производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, выполнению работ или оказанию услуг;

2) соответствие технического регулирования уровня развития национальной экономики, развития материально-технической базы, а также уровню научно-технического развития;

3) независимость органов по аккредитации, органов по сертификации от изготовителей, продавцов, исполнителей и приобретателей;

4) единая система и единые правила аккредитации;

1) единства правил и методов исследований (испытаний) и измерений при проведении процедур обязательной оценки соответствия;

2) единство применения требований технических регламентов независимо от видов или особенностей сделок;

3) недопустимость ограничения конкуренции при осуществлении аккредитации и сертификации;

4) недопустимость совмещения полномочий органа государственного контроля (надзора) и органа по сертификации;

5) недопустимость совмещения одним органом полномочий на аккредитацию и сертификацию;

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ

  Одной из главных задач обеспечения и постоянного повышения характеристик качества продукции и процессов является использование методов и средств теории вероятностей и математической статистики. Мощным инструментом регулирования и управления качеством служит набор методов, входящих в понятие FMEA ( Failure Mode and Effects Analysis) – анализ видов отказов и их воздействий. Все эти методы невозможно применять без начальных знаний основ математической статистики. Поэтому в данном разделе приводятся необходимые начальные сведения по математической статистике (Л.2,4).

    Теория вероятности выводит свойства реального физического процесса из математической модели, т.е., определяет какой процент интересующих наблюдений, находится в выборке.

   Теория математической статистики устанавливает свойства математической модели на основании данных наблюдения, т.е. распространяет данные выборки на всю генеральную совокупность.

  Статистика позволяет оценить случайность или закономерность проведенных измерений за счет описания массива экспериментальных данных, оценивания характеристик (моментов или статистик) массива данных и принятия решений на основе определенных статистик.

В теории математической статистики одним из основополагающих понятий является выборка, характеризующаяся объемом, функцией распределения членов выборки и правилами создания. Обычно стараются создавать репрезентативную (представительную) выборку, т.е. такую, когда любая комбинация из равного числа элементов генеральной совокупности имеет равную вероятность образовать выборку. Обычно, отдельное значение случайной переменной обозначается через x, а ее реализацию через X . С этих позиций, генеральная совокупность представляет собой множество всех возможных реализаций случайной переменной, а выборка представляет n- мерную реализацию, состоящую из n- исходов. 

Каждая переменная x с определенной вероятностью может принять какое либо значение, тогда накопленное распределение вероятностей F ( x ), чаще всего называемое функцией распределения может быть записано в виде:

                         F ( x ) = P ( X x ).                                                                    4

В случае дискретной случайной переменной ( количество дефектных деталей, количество обслуженных посетителей и т.п.) соответствие между x_i и вероятностью (относительной частотой ) f ( x_i ) представляется в виде полигона частот или гистограммы. Ломаная линия, соединяющая середины верхней части прямоугольников гистограммы, площадь под которой примерно равна единице, называется функцией вероятности или частотной функцией. Выражение для функции распределения может быть записано в виде:

.                                                                     5                            

 

На рисунке 14 дана иллюстрация гистограммы и полигона частот

Рис.14. Иллюстрация гистограммы и полигона частот

Для непрерывной случайной переменной функция распределения запишется в виде:

                                                                                        6

где f ( t ) плотность вероятности.

         В том случае, когда необходимо рассмотреть изменение случайной переменной в интервале от а до b выражение (6) примет вид:

                 P ( a ≤ X ≤ b ) = F ( b ) – F ( a ) =                                            7

т.е. вероятность события на этом интервале равна площади под кривой функции распределения в заданных пределах. Чаще всего, функция распределения, определяемая в пределах, носит название закона распределения. Подробнее о законах распределения следует читать в специальной литературе по математической статистике или в ППП «Статистика» или в главе МАТЛАБ по статистике.

Подводя итог сказанному, следует запомнить, что любая случайная переменная полностью определяется функцией или законом распределения!

Однако при проведении эксперимента или оценке характеристик качества, когда получена начальная выборка, состоящая из какого-то числа данных, нельзя судить о возможном распределении. Поэтому, на основе полученной выборки следует оценить числовые характеристики (статистики) распределения вероятностей, называемые моментами E порядка k , которые представляют собой математическое ожидание М вида:

                             E = M ( X - x ) ^k , k = 1,2,3,…                                               8

Следует иметь в виду, что для обозначения характеристик - генеральной - ГС и выборочной совокупностей - ВС, применяются различные символы, которые представлены в таблице 5.

В соответствии с этими символами будут приводиться все дальнейшие обозначения.

 

      Таблица 5. Обозначения, применяемые для статистик ГС и ВС

Совокупность	Среднее	Дисперсия	Стандартное	Корреляция	Объем	Размах
Генеральная		D, V			N	---
Выборочная		S, s2	s	r	n	R

В таблице 6 приведены основные статистики (моменты), для начальной оценки экспериментальных данных.

Таблица 6. Определение четырех моментов распределения

Моменты	Применимость	Статистика	Значение
Е1	Меры  положения	Среднее: -арифметическое, -геометрическое, - гармоническое. Медиана. Мода.	Математическое ожидание  среднего значения-М Срединное значение,квантиль1/2 Максимум распределения
Е2	Меры  рассеяния	Дисперсия. Стандартное отклонение. Размах.	Отклонение от М, D = M ( x - )2 Корень квадратный из дисперсии R = x max - xmin
Е3	Меры формы	Асимметрия	Отсутствие симметрии  относительно нормального распределения- N
Е4		Эксцесс	Различие между N и  распределением x , плоско или островершинность

     В задачах оценки качества чаще всего применяются четыре непрерывных законов распределения: Муавра - Лапласа - Гаусса (нормальное или N -распределение, Стьюдента (Госсета)(t - распределение), Пирсона - Хельмерта (  - распределение), Фишера (F- распределение). Применимость этих распределений представлена в таблице 7.

   Нормальное распределение зависит от математического ожидания и стандартного отклонения, остальные три от числа степеней свободы - ЧСС, обозначаемой  или r . ЧСС статистически определяется числом независимых (свободных) наблюдений и равно объему выборки минус число статистик, оцениваемых по данной выборке, тогда

                            = n - m ,                                                                          9    

 где m- число определяемых статистик. Чем меньше , тем сильнее отклонение от нормального распределения и хвосты распределений больше.

Таблица 7. Применимость различных распределений

F	Назначение	Сходимость к N	Статистика f(x)
N	Описание членов  ГС или ВС	---
t	Сравнение средних  значений ГС и ВС	Симметрично, похоже  на N ,зависит от , сходится к N при  =10
	Сравнение  дисперсий  ГС и ВС	Зависит от ,сходится к N при 50
F	Определение принадлежности разных выборок к ГС	Асимметрично, зависит от , сходится к N при  специальных условиях

При увеличении номера момента, число статистик возрастает, так при определении дисперсии таких статистик одна - среднее значение, и  =n -1 , при рассмотрение принадлежности двух выборок одной ГС, =n - 2 и т.д.

В последней графе таблицы 7 приведены аналитические выражения для статистик.

Статистические критерии.

Статистическая надежность. Статистика, определяемая по выборке, является только средней оценкой искомого параметра ГС, которая должна быть дополнена интервальной оценкой, называемой доверительным интервалом. Его величина зависит от соответствующего коэффициента и позволяет судить насколько надежно высказывание о том, что интервал содержит параметр ГС. Вероятность попадания в интервал называется статистической надежностью S . Значение  1- S называется уровнем значимости  или вероятностью ошибки или превышения уровня.

Таблица 8. значения интервала для N-распределения

Уровень  значимости	Статистическая надежность S	Доверительный  интервал
0,1= 10%	0,9=90%
0,05=5%	0,95= 95%
0,01=1%	0,99=99%
0,0027 =0,27%	0,9973=99,73%

Примечание:

 1. В последней строке таблицы приведены знаменитые , перекрывающие 99,73% наблюдаемого числового ряда. Следует понять и запомнить, что ширина интервала тем больше, чем выше статистическая надежность!

2. Не путать диапазон  или шесть сигма, с широко применимым ныне в теории обеспечения качества методом шести сигм - МШС! В МШС на самом деле идет речь о диапазоне 12 сигма и это будет более подробно рассмотрено ниже.

Вероятность не превышения уровня ошибки определится из выражения:

,                                                                  10

где: , приводя нормальное распределение к стандартному, с нулевым средним значением и стандартным отклонением равным единице. Следует запомнить простое правило: если n раз высказывается утверждение, что неизвестный параметр лежит в доверительном интервале, то в среднем следует ожидать ошибок! В таблице 8 приведены значения доверительного интервала для четырех наиболее часто применяемых значений статистической надежности для стандартного нормального распределения.

Локальное вмешательство:

• обычно осуществляется людьми, занятыми в процессе и близкими к нему

1. обычно нужно примерно для 15% всех возникающих в системе проблем и все

следствия из этого правила;

4. неэффективно или ухудшает ситуацию, если в про­цессе отсутствуют специальные причины вариаций, и, напротив, эффективно, если они присутствуют.

 Вмешательство в систему:

5. почти всегда требует действий со стороны высшего менеджмента;

6. обычно нужно примерно для 85% всех возникаю­щих в процессе проблем;

7. неэффективно или ухудшает ситуацию, если в про­цессе присутствуют специальные причины вариа­ций, и, напротив, эффективно, если они отсутст­вуют.

Когда люди не понимают теории вариабельности, они:

8. видят тенденции там, где их нет, и не видят их там, где они есть;

9. пытаются объяснить естественный разброс как особые события;

10.необоснованно обвиняют и/или вознаграждают со­трудников;

11.не могут эффективно спланировать будущее и улучшать систему;

12.часто следуют знаменитому правилу: «хотели как лучше, а получилось как всегда».

КОНТРОЛЬНЫЕ КАРТЫ

Контрольная карта Шухарта — ККШ это операциональное определение статистической управляемости про­веса. Рассмотрим подробно способ ее построения, начнем с цели. Каждый процесс, каков бы ни был его масштаб, как известно, имеет выходы. Измерение значений этих выходов несет информацию о текущем состоянии процесса и о реакции потребителя на его результаты. Трудность, однако, состоит в том, что измерение выходов приходится проводить систематически, поскольку ситуация все время меняется и однократные результаты измерений мало что дают. Такое постоянное слежение за показателями выходов называется мониторингом. Его осуществление предполагает ответы на ряд ключевых вопросов:

• Какие показатели надо подвергать мониторингу?

• Сколько таких показателей надо измерять?

3. Каким образом измерять каждый выбранный показатель, т. е. какие для этого нужны характеристики?

I. Как часто надо измерять каждый показатель?

II. С какой точностью надо измерять каждый показатель?

6. Как лучше анализировать результаты измерений?

Попробуем ответить на них последовательно.

1. Как выбрать показатели, требующие измерения? Всякое измерение несет информацию, которую, однако, предстоит извлечь. Результаты наблюдений или измерений, каков бы ни был их источник, можно называть «данными». Тогда обработка и представление этих данных дают «информацию». Сопоставление полученной информации с выдвинутыми гипо­тезами ведет к «фактам». Факты создают возможность для «интерпретации». Наконец, систематизация фактов, их упорядочение дают «знания». На основе фак­тов и знаний принимаются «практические решения». Их реализация может войти в противоречие со зна­ниями, что приведет к их пересмотру. Либо напротив, результаты (т. е. данные) могут согласовываться со знаниями и служить их дополнительным подтверждением, что, конечно, вовсе не означает их абсолютной истинности.

Итак, в результате измерений получаем дан­ные, выраженные числами и/или словами. Мир бук­вально наводнен данными. К сожалению, большая их часть не анализируется, значит, они не превращаются в информацию. Причина этого проста. Как правило, организации стараются измерять все, что только воз­можно. Чем больше, тем лучше, считая, что знания «карман не тянут». На самом деле имеет смысл измерять только то, из чего собираются извлечь ин­формацию, нужную для принятия решений. Кроме того, благостную картину — чем больше данных, тем лучше — омрачают еще несколько обстоятельств. Среди них проблема измеримости показателей, про­блема инерционности системы измерений и, как обычно, проблемы экономики.

Увы, далеко не все, поддается измерению. Уже давно американский ста­тистик Ллойд Нельсон заметил, что «наиболее важ­ные факторы, необходимые для управления любой организацией, как правило, неизвестны и количест­венно неопределимы». Выходит, что те пока­затели, которые хотелось бы знать больше всего,- как раз ускользают от измерения. Как, например, из­мерить имидж организации? Или ожидаемый объем продаж? Конечно, иногда есть косвенные признаки, по которым можно судить о том, что не поддается прямому измерению. Но косвенные изме­рения обладают совсем иными свойствами, чем пря­мые. Их труднее интерпретировать, и они, как прави­ло, гораздо менее точны. Кроме того, могут быть и такие показатели, о существовании которых обычно даже не подозревают.

Инерционность, несомненно, одно из негативных свойств измерений. Но ее проявления могут быть раз­личны. Если пытаться построить шкалу инерционно­сти измерений, то на одном краю мы получим «свет далекой звезды», т. е. результаты измерения показателей, относящихся к далекому прошлому, ставшие доступными только теперь. Такие показатели часто называют запаздывающими (например, годовые отче­ты о финансовых результатах хозяйственной деятель­ности организации). А на другом краю шкалы — да­лекие прогнозы. Результаты, отсчитываемые от теку­щего времени (от момента, когда происходит регистрируемое событие) и до дальних прогнозов, называ­ются опережающими. Обычно запаздывающие пока­затели измеряются надежно и интерпретируются лег­ко. Только интересны они, главным образом, с исто­рической точки зрения. С опережающими показателями — одна морока, но они отражают то, что происходит сейчас или про­изойдет, возможно, в будущем. Ими можно воспользоваться, чтобы вмешаться в происходящие события во время, чтобы скорректировать ход событий в же­лаемом направлении.

Наконец, экономически невыгодно измерять много показателей, поскольку любое измерение связано с затратами, а ресурсы ограниченны. Значит, придется включить в мониторинг небольшое число измеримых показателей, причем, обычно и запазды­вающих, и опережающих.                                                                                                                                     

Но это еще не все. Почему надо иметь результаты измерения тех или иных показателей? Чем, по существу, определяется наш интерес? Есть два источника, из которых этот интерес черпается. Первый, и главный — это требования потребителей, внешних или внутренних. Второй — потребности самих процессов. Так, в каждом действии каждого процесса важно измерять, по крайней мере, три показателя: затраты, продолжительность (время) и вариабельность.                                                                                                                            

Даже с учетом всего сказанного выше нет уверенности, что составленный вами список конкретных показателей действительно наилучший из возможных. Дело в том, что различные показатели могут быть связаны друг с другом, т. е. быть коррелированными. А это — признак избыточности информации. В таких случаях можно избавиться от измерения некоторых показателей без существенного ущерба для получае­мой информации. Правда, для анализа взаимосвязей между показателями и принятия решений о том, ка­кими из них можно пренебречь, нужны специальные методы, обсуждение которых лежит за рамками дан­ного пособия.

2. Сколько показателей надо измерять? Дело не сводится только к экономическим ограничениям. Если показателей несколько, то приходится принимать од­но из следующих решений. Можно попытаться все показатели «обобщить», свернуть и превратить в единственный показатель, учитывающий все. Это весьма соблазнительно и всегда технически возможно, причем не единственным способом. Но это всегда вы­зывает возражения, часто очень существенные.

Можно считать все показатели независимыми и вести по каждому из них контрольную карту. В прин­ципе это возможно, но получается громоздко и созда­ет серьезные трудности при принятии решений. Можно ранжировать показатели и в каждый мо­мент времени следить только за теми из них, что представляются критически важными. По мере разре­шения проблем, связанных с этими показателями, следует переключаться на другие, важность которых тем временем возрастает. И так все время.

Можно, наконец, «пуститься во все тяжкие» и раз­работать многомерную контрольную карту. Такие кар­ты действительно существуют. Это увлекательная область математической статисти­ки. Что же касается практики, то здесь пока достиже­ния гораздо скромнее, поскольку не удается преодо­леть технические трудности, связанные с их построе­нием и использованием. Ограничимся толь­ко одномерными картами, т. е. картами, на которых осуществляется мониторинг во времени только одно­го показателя.

3. Каким образом измерять (характеризовать) каж­дый выбранный показатель? Мало выбрать показатель, надо еще суметь его измерить. Собственно, когда выбран показатель, это сначала означает, что его как-то назвали. Например, при измерении «температуры в печи» ее можно измерять с помощью термопары, зачеканенной в под этой печи (т. е. в дно), а можно — оптическим пирометром, визированным на свод печи (т. е. на потолок). Название одно и то же, а результаты могут оказаться совершенно разными. И их интерпретация — тоже. Поэтому одного названия недостаточно. Нужно еще операциональное опре­деление. Такое определение предполагает, что по­строен алгоритм данного измерительного процесса, выбрано соответствующее оборудование и, возможно, уже обучены люди, которым предстоит вести измерения. Дело усложняется тем, что любой показатель может иметь сколько угодно измерителей. Выбор конкретного измерителя — это, в сущности, искусство. Остается уповать на непрерывное совершенствование  самого измерительного процесса. Это тем более важ­но, что со временем совершенствуются и приборы, и методы, и процедуры.

4. Как часто надо измерять каждый показатель? Частота измерений зависит от многих обстоятельств. Самое главное — временные свойства самого процес­са. Частота измерений должна быть увязана со ста­бильностью процесса и его временными особенностя­ми. Ответить на вопрос, сформулированный в заглавии данного пункта, на самом деле может лишь вла­делец процесса, причем не сразу, а после осуществления мониторинга процесса в течение некоторого времени. К сожалению, этот вопрос не допускает форма­лизованного ответа. Кроме особенностей процесса, приходится учитывать еще ряд обстоятельств. Одно из них — свойства измеряемого показателя. Дело в том, что некоторые показатели принимают дискретные значения. Например, при измерении некоторого по­казателя качества продукции результат может пред­ставляться только одним из двух значений: «годное» или «брак». Таких значений может быть не обязатель­но два, важно, что они дискретны. Тогда измеряемый показатель называется «качественным признаком» или «атрибутом». Измерение атрибутов сопровождает­ся, как правило, отнесением найденного числа негод­ных объектов к некоторому их числу, называемому обычно партией. В этом случае частота измерений зависит от частоты предъявления партий на контроль. Важно отметить, что измерение «качественных признаков» требует, вообще говоря, большего числа измерений, чем для переменных, измеряемых в не­прерывных шкалах. Кроме того, атрибуты требуют контрольной карты несколько иного типа. Непрерывные шкалы в определенном смысле более информативны и благодаря этому требуют меньшего объема измерений.

Частота измерений определяется еще соображениями, связанными с зависимостью последующих измерений от предыдущих (это называется автокорреля­цией измерений во времени). Понятно, что чем жест­че взаимосвязи, тем реже надо делать измерения.

Каждое измерение не только содержит информа­цию, но и требует затрат. Особенно, если процесс измерения связан с разрушением самого объекта измерения. Тогда следует учитывать стоимость разру­шенного объекта.

Исходные данные для построения карты

Ведение ККШ предусматривает три этапа:

1. построение;

2. использование;

3. корректировка (после которой в цикле повторяют­ся снова использование и корректировка).

Построение карты начинается со сбора и предва­рительного анализа информации. Для этого опреде­ленным способом собираются или заимствуются из архива 100—120 результатов измерений выбранного показателя, выполненных подряд в конкретном про­цессе. Числа 100—120 измерений — это некоторое обобщение прак­тического опыта. Конечно, может случиться, что их окажется мало, тогда придется добавить.

Постоянство мониторинга, в конечном счете, решающее ус­ловие успеха. Всякий результат /-го измерения x_t можно предста­вить как сумму некоторого «истинного» значения  которое обычно неизвестно, и ошибки , связанной с данным результатом:

X_i = +

Итак, определяем некоторый важный для нас показатель х и начаем измерять его значения с опре­деленной частотой, получив в результате набор чисел Xj, x ₂ , ..., х_n- и т. д. Вследствие вариабельности, которая формально выражается уравнением для /-го измере­ния х _i все или почти все эти значения различны. Однако, упорядочив все значения х от мини­мального Х _min до максимального х_тах, или, что то же самое, по убыванию, то получим последовательность, называемую вариационным рядом. Разность между наибольшим и наименьшим значениями в вариацион­ном ряду называется выборочным размахом и обозна­чается обычно латинской буквой R ( R = x_max — x_min).

Внутри этого диапазона различные значения х бу­дут попадаться с различной частотой. Эту ситуа­цию принято отображать в виде картинки, которая называется гистограммой, что рассмотрено выше

            Группу измерений, относящуюся к одному мо­менту времени, принято называть подгруппой. Рас­смотрим сначала вопрос об объеме подгрупп. Действительно, если брать группы по одному измерению, то не будет информации о вариациях внутри группы.      По мере роста числа измерений в подгруппе будут идти два «встречных» процесса. С одной стороны, бу­дет повышаться качество (т. е. точность и достовер­ность или надежность) оценок внутригрупповой ва­риации, что очень хорошо. Но, с другой стороны, будет расти вероятность того, что в ход процесса вме­шается какой-нибудь источник дополнительной ва­риации, который исказит оценку.

   Выходит, что нужен компро­мисс. Как правило, используются группы объемом 4 или 5 измерений. Такой выбор обусловлен не только здравым смыслом, но еще и некоторыми статистическими соображениями. Опыт показывает, что если усреднять 4—5 результатов, под­чиняющихся практически ка­ким угодно произвольным зако­нам распределения, то сред­нее будет вести себя так, как будто оно подчиняется нормальному рас­пределению. Это радикально упрощает статистический ана­лиз средних значений.

. Сколько же таких подгрупп нам нужно взять? Практика показывает, что менее чем по 20—25 средним трудно судить о вариабельности системы. Отсюда легко подсчитать, что для построения ККШ нужно от 80 до 125 значений.

Интерпретация ККШ

Прежде всего, отметим, что ККШ вообще и карты средних значений, в частности, распространены дос­таточно широко. Установление причин позволяет ответить на ключевой вопрос о том, кто должен дей­ствовать (если надо) и в каком направлении Будем обсуждать проблемы ин­терпретации ККШ не для вмешательства в процесс, а лишь с целью извлечения из данных информации, требуемой для принятия решений на основе фактов (что соответствует одному из фундаментальных принципов современного ме­неджмента качества).

   Смысл интерпретации контрольной карты за­ключается в поиске источников улучшения либо системы в целом, либо конкретных процессов. Кроме того, интерпретация ККШ может привести к одному из двух утверждений: процесс статистически не  управляем (специальные причины вариаций не выявлены) или процесс статистически управляем (специальные причины вариаций выявлены). Ситуации, характеризуемые этими двумя призна­ками представлены в табл. 11.

Рассмотрим действия, к которым приводят реше­ния, отмеченные в каждой из четырех четвертей (квадрантов) этой таблицы. Для удобства будем дви­гаться от конца к началу. В четвертом квадранте табл. 11 показано, что потребитель неудовлетворен и процесс нестабилен. Другими словами: производится брак и процесс непредсказуем. Д. Уилер называет это состояние «состоянием хаоса». В этом состоянии линейный персонал и производственные руководите­ли должны приложить максимум усилий для обнару­жения и исключения всех специальных причин ва­риаций, чтобы перевести процесс в одно из состоя­ний, характеризуемых первой строкой табл. 11.

Таблица 11. Возможные состояния процесса

Состояние процесса	Состояние потребителя
	Удовлетворен	Не удовлетворен
Стабилен (управляем)	1	2
Не стабилен ( не управляем)	3	4

Здесь промедление смерти подобно. Пока процесс не станет управляемым, трудно предпринять что-либо, направленное на повышение удовлетворенности потребите­ля, поскольку невозможно предсказать, что произой­дет с процессом в следующий момент времени. Кроме того, может оказаться, что после устранения специ­альных причин вариаций, состояние процесса вообще перейдет в состояние, характеризуемое квадрантом 1. В третьем квадранте табл. 11 отражено состояние, когда процесс неуправляем, а потребитель не прояв­ляет признаков беспокойства, по крайней мере, пока. Иными словами, брака нет, но процесс непредсказуем (Д. Уилер называет этот случай «на грани хаоса»). В этой ситуации надо срочно добиваться управляемости таким же образом, как это показано в квадранте 4. Отсутст­вие управляемости мешает определить минималь­ную цену продукции или услуги, т. е. цену, при которой работа не будет осуществляться себе в убыток.

Во втором квадранте показано состояние, когда требуются совершенно иные действия. Здесь выход процесса можно прогнозировать с разбросом, кото­рый зависит от того, как устроена система. Но, раз потребитель неудовлетворен, значит, та цель, на кото­рую настроен процесс, не соответствует его ожидани­ям. Другими словами, процесс предсказуем, но часть продукции не соответствует требованиям потребителя. Д. Уилер назвал такое состояние «пороговым». В этом случае уже высшее руководство компании искать такие пути и способы улучшения системы, которые смогли бы повысить удовлетворенность потребителя.

Первый квадрант — самый желанный. Все доволь­ны. Процесс предсказуем, и выход брака исключен. По классификации Д. Уилера это — «идеальное состояние». По­иск улучшений — вечный процесс. Данная ситуация отличается только тем, что отсутствуют стрессовые ситуации, и можно действовать спокойно и плано­мерно, а не в обычном для наших предприятий авральном режиме.

Рис. 31  Диаграмма Кано

Неудовлетворенность. Это такая характеристика, которая воспринимается потребителем как должное и вызывает неудовлетворенность при её отсутствии. Примерами такой характеристики является отсутствие инструкции по эксплуатации, царапины или щербины на поверхности или отсутствие дополнительных аксессуаров, характерных для подобной продукции. Потребитель считает, что ожидаемое качество не подтверждается. Задача производителя сократить число дефектов настолько, чтобы потребитель не попадал в состояние неудовлетворенности. Жалобы потребителей являются первичным источником информации о текущем состоянии продукции.

Удовлетворенность Эта характеристика относится к понятию требуемого качества, поскольку отвечает запросам потребителя. Причем превышение номинальных характеристик: емкости, скорости, среднего времени между отказами всегда воспринимается положительно, как и снижение продажной цены. Эти характеристики служат реперными точками при сравнении с продукцией конкурента.

Восхищенность. Это та группа характеристик, которая является приятной неожиданностью для потребителя. Отсутствие этих характеристик не удивит потребителя, так как он их и не ожидал. Эта группа характеристик относится к категории «неожидаемого качества». Поэтому при диалоге с потребителем эти характеристики не обсуждаются. Каждая такая характеристика уникальна и является техническим достижением, которое впоследствии в рекламной компании является аргументом против конкурента. Эта группа характеристик является ещё не выявленным запросом потребителя (держатель для жидкостей в автомобиле, кнопка запоминания в телефоне, графический интерфейс в ЭВМ и т.д.). Скрытые возможности во многом зависят от развития технологий и, в первую очередь, информационных.Восхищенность зачастую ведет к открытию новых сегментов рынка, давая преимущества перед конкурентом. Как только появляется нововведение, так сразу конкурент пытается повторить его на более высоком уровне, что придаёт динамизм в развитии составляющих качества и способствует дальнейшему прогрессу.

   Из модели Кано следует два важных вывода:

- Первое, параметры удовлетворенности потребителей не эквивалентны не только потому, что некоторые параметры важны только для некоторых потребностей, но также и потому, что значимость этих параметров достигается разными путями.

- Второе, стратегия качества старой продукции, приводящая к нареканиям потребителей, становится недееспособной. Необходима новая стратегия, которая не следует за запросами потребителя, а опережает их.

Задачи менеджеров различного уровня. Задачи, решаемые на каждом уровне управления различны, Рассмотрим цели, стоящие перед различными категориями управленцев и преимущества, предоставляемые конкурентным инжинирингом качества. Общая идея такого рассмотрения представлена на рис.19.

 

 

Рис.19 Цели и задачи конкурентного инжиниринга качества

Эти три группы преимуществ, каждое из которых имеет по две составляющих, позволяют получить 8 типов стратегий, например «стратегические, внутренние, измеряемые преимущества».

Каждая из стратегий может  иметь свои преимущества и свою область применения. Например, остановившись на стратегии типа «тактические, рыночные, не измеряемые преимущества», придётся ждать, когда продукция попадёт на рынок, будет принята потребителем и продана. Потребности бизнеса, технические и экономические возможности организации и другие факторы приведут к необходимости выбора для начала внедрения СФК краткосрочных стратегий типа «тактические, внутренние, измеряемые» и последующих долгосрочных стратегий типа «стратегические, рыночные, не измеряемые».

В таблице 13 приведены все 8 возможных стратегий, содержащие возможные преимущества использования каждой из них. Если для продукции организации происходит сужение рынка, и прибыли падают, а процесс разработки дорог и длителен, то необходимо начинать думать о внедрении методов принятия решений на основе конкурентного инжиниринга качества - КИК. Пример многих зарубежных фирм говорит о том, что они начинали с обучения персонала разных подразделений, имеющихся в организации. Однако не меньшее значение приобретают оценка структуры управления организацией, выбор типа менеджмента и стиля исполнения.

      Таблица 13 Стратегии КИК

Тип стратегии	Преимущества стратегии
Стратегическая Рыночная, Измеряемая	Большой процент продукции, находящий рыночный спрос. Короткое время выхода на рынок, благодаря стабильному и чётко определённому жизненному циклу
Тактическая, Рыночная, Измеряемая	Большой объём продаж и значительный сегмент рынка. Хорошая реклама новой продукции. Низкая стоимость гарантийного обслуживания
Стратегическая, Рыночная, Не измеряемая	Повышение репутации фирмы за счёт учёта запросов потребителя и поставки продукции и сервисных услуг в соответствии с пожеланиями потребителя
Тактическая, Рыночная, Неизмеримая	Возрастание готовности потребителя внести свой вклад в улучшение существующей и новой продукции, выпускаемой фирмой
Стратегическая, Внутрифирменная, Измеримая	Повышение квалификации персонала при тщательном изучении ГП и информации о возможностях конкурентов. Улучшение процесса деятельности фирмы
Тактическая, Внутрифирменная, Измеримая	Повышение способности формализации, как запросов потребителя, так и информации о конкурентах, стабилизация характеристик, сокращение времени и цены
Стратегическая, Внутрифирменная, Неизмеримая	Учёт запросов потребителя при технологической подготовке, уточнение информации, уменьшение неразберихи, использование систем качества.
Тактическая, Внутрифирменная, неизмеримая	Улучшение межфункциональных связей, понимание командой запросов потребителя, определение характеристик продукции, командный дух

Ряд организаций имеют два вида структур управления: формальную (официальную) и неформальную, не оговорённую документами, поэтому важно определить - в какой среде будет внедряться КИК. Может оказаться, что для какого-либо проекта сотрудник, стоящий выше по формальной иерархии может отчитываться перед сотрудником, стоящим ниже по иерархии. Подобные примеры можно множить (старшинство по знаниям, возрасту, положению в команде и т.д.). Организация может быть единой или разбитой на ряд самостоятельных команд или автономных отделов. Примером такого состояния можно считать структуру производственных холдингов, объединяющих юридически и хозяйственно самостоятельные предприятия. Вкладывая средства в становление КИК, надо чётко понимать - с какой структурой управления придётся иметь дело.

Действительно, организация может быть единым юридическим лицом или иметь несколько самостоятельных фирм, разнесённых территориально. Очевидно, что внедрение КИК произойдёт быстрее и эффективнее для централизованной организации.

Структура управления в организации решающее влияние на принятие того или иного стиля менеджмента из имеющихся альтернатив. В организации нового типа управления, менеджер никогда не отдаёт приказа на исполнение, а ищет совместно с командой пути решения. Он должен объяснить исполнителям преимущества новых методов и инструментов; заинтересовать членов команды в их использовании. Применение методов планирования процессов должно осуществляться совместно и менеджерами, и исполнителями.

Эффективность внедрения новых принципов управления организацией в значительной мере зависит от следующих факторов:

· Командная работа;

· Многофункциональная структура команд;

· Обучение и тренинг;

· Вовлечённость сотрудников во все фазы процесса;

Использование организацией всех перечисленных факторов позволит создать благоприятную почву для внедрения КИК.

Таким образом, прежде чем давать команду на внедрение СМК необходимо тщательно взвесить следующие обстоятельства:

· Какова цель внедрения СМК или КИК? Какие преимущества это даст организации?

· Область применения: - для каких процессов и продукции следует использовать КИК и на каком этапе?

· Масштаб применения: экспериментировать в одном направлении? Внедрять для всех направлений? Сохранять КИК при смене продукции?

Практически для любой организации существуют проблемы, которые не менее важны, чем ограниченность ресурсов, большая зависимость от потребителя, наличие многих конкурентов.

Первой  из них является понимание условий ведения бизнеса, т.е. определение сочетания «рынок – потребитель», как объективной реальности, представляющей наилучшую возможность вести бизнес или требующей дополнительных усилий для его осуществления и влияющей на характеристики деятельности организации (длительность жизненного цикла продукции, норма прибыли). Последнее обстоятельство предполагает тщательное планирование всех этапов ЖЦ, что и реализует процесс КИК.

Вторая относится к выяснению отличий продукции организации от продукции конкурента. Это необходимо знать для составления программы развития и планирования усилий команды. КИК позволяет наилучшим образом балансировать между запросами потребителя и их отношением к продукции конкурента.

Третья относится к определению характеристик, по которым потребитель будет судить о степени удовлетворения его запросов. В процессе КИК используются методы последовательного анализа и управляемого эксперимента для оценки возможной реакции потребителя. При этом определяется значимость таких измерений и их влияние на конечную оценку потребителем.

Четвёртая касается определения того, какая из новых характеристик ведёт к увеличению цены. Эта проблема достаточно сложна и не может быть оценена напрямую, хотя надо всегда стараться оправдать в глазах потребителя увеличение цены.

Пятая требует пояснения преимущества новых характеристик продукции по сравнению с продукцией конкурента, имеющейся на рынке, но эта проблема полностью лежит в сфере деятельности менеджеров по сбыту и рекламе.

Шестая  уточняет параметры продукции, влияющие на выбор потребителя и оценку этой реакции. Решение этой проблемы заключается в оптимальном сочетании отличительных особенностей, функций и стоимости продукции.

Ультимативное внедрение КИК мало что дает, так как нужно общее понимание преимуществ СМК или КИК. Само внедрение будет зависеть от уровня внедрения КИК (корпорация, отдел, отдельный проект) культуры организации, уровня менеджмента и т.д. В таблице 14 представлены эти составляющие.

На уровне корпорации в процессе участвует вся организация, что требует наличия менеджеров высочайшего уровня и целеустремлённости. При этом должно обеспечиваться на высоком уровне одновременное прохождение большого числа проектов. Ключом к решению этой задачи является чёткое планирование, тренинг, высококвалифицированные исполнители, следование принципам системы «точно в срок» и хорошее программное обеспечение КИК. Противоположным является применение КИК на уровне отдельных проектов. Отличием его является уменьшенное потребление ресурсов и меньшие амбиции менеджеров. Выбор небольшого числа проектов может быть полезным, как для приобретения опыта, так и для получения эффективных результатов. Специалисты, получившие неоценимый опыт, станут проводниками идей КИК. Поэтому внедрение КИК на уровне проектов используют многие компании.

Внедрение на уровне отделений или отделов занимает среднее положение между рассмотренными уровнями и по статистике применяется наиболее часто Выбор варианта внедрения зависит, таким образом, не только от позиций фирмы, но и от возможности долгосрочного инновационного инвестирования. Многие инвесторы вначале изучают восприятие новых технологий и лишь после этого начинают их широкое внедрение.

Таблица 14 Влияние культуры организации на внедрение КИК

Подразумеваемые возможности	Структура управления	Структура организации	Стиль менеджмента	Стиль исполнения
Все функции одинаково значимы	Формальная иерархия	Централизованная с сильными связями	Директивный	Многофунциональная команда
Уровень           корпорации
Уровень отделений и отделов
Уровень отдельных проектов
Одна наиболее значимая функция	Неформальное управление (на основе знаний)	Децентрализованная со слабыми связями	Не директивный	Индивидуальный

Уровень культуры

                                                             Структура

Многолетнее изучение отношения людей к инновациям позволило выявить тенденцию. Эта тенденция имеет примерно нормальное распределение и в начале 90-х годов ХХ века Джеффри Мур (рис.32) разделил людей на новаторов –1 , ранних пользователей –2 , раннее большинство – 3 , позднее большинство – 4 , рутинёров – 5

 

 

                                                                                                                                                               

                                                                                                           

                                                                                                    

                                                                                                    

     1     2         3               4

 

Малое время внедрения                   большое время внедрения

        инноваций                                        инноваций

 Рис. 32.  Распределение людей по их отношению к инновациям

   По Муру это распределение должно показывать наличие свободного пространства между каждыми группами, напоминающего, что надо предпринимать какие то усилия, для перевода людей, например, из рутинёров, в людей принимающих прогресс хотя бы и с запозданием. Наиболее критичные пространства находятся 1-ой и 2-ой группами и между 2-ой и 3-ей. Эти разрывы Мур назвал «пропастью». Поэтому при внедрении КИК необходимо помнить, что существуют разрывы и необходимо находить пути их устранения. Переход от новаторского отношения к желанию быстрейшего использования необходимо подкрепить ясным и чётким показом  преимуществ КИК и его влияния на стабильность производства и возможность достижения запросов потребителя. Построение моста через пропасть между 2-ой и 3-ей группами требует также больших усилий. Желание быстрейшего использования продиктовано стремлением изменить производство при одновременном снижении стоимости разработки, повышения качества и быстрейшем выходе на рынок, т.е. стремление к радикальным изменениям старого метода производства. Раннее большинство хочет усовершенствовать производство, но не за счёт ломки, а за счёт эволюционного развития, что характерно для большинства российских организаций. Специалисты пытаются изыскать возможности в уже существующих структурах, или возражают против спешки, или находят доводы против, а не за способы движения вперёд.

При внедрении новых технологий и СМК (или КИК), существует ряд ключевых моментов, которые необходимо помнить:

· Внедрение новых технологий подобно жизненному циклу продукции, который начинается с зарождения и идёт последовательно через все этапы к старению.

· Необходимы усилия, чтобы преодолеть барьеры между этапами, причём пропасть между 2-ой и 3-ей группами настолько значительна, что нужны усилия и менеджеров и самих участников проекта.

· Программа внедрения СМК или КИК в любой организации требует специально запланированных мероприятий по преодолению разрывов, позволяющих за счёт показа очевидных преимуществ КИК переубедить сомневающихся членов команды.

Компьютеризация методов ИК.

 Прикладные программы. Даже такое беглое  упоминание о различных методах и инструментах ИК показывает, что методы исследования и обеспечения качества требуют серьезных знаний по применению современных теоретических методов (системного анализа, методов оптимизации, принятия решений и т.п.).  При этом исследователям приходится проводить многочисленные рутинные расчеты, поэтому во всем мире разрабатываются многочисленные компьютерные программы, призванные ускорить цикл исследований и повысить их эффективность. использования информационных технологий, проведения сложных аналитических расчетов.

Для расчетов и обработки данных, полученных в ходе получения данных о качестве широко применяются:

1. Известные пакеты прикладных программ – Матлаб, Статистика
2. Специальные пакеты для задач качества – Minitab, QStat
3. Специализированные программы практически для каждого инструмента менеджмента качества

Ниже рассмотрены программы (Л.3), разработанные на кафедре «Инноватики и управления качеством» ГУАП, программы разработаны для ОС Windows 2000, XP.

1. Робастное проектирование. Программа позволяет работать с ортогональными матрицами на двух уровнях изменения факторов L4, L8, L16, L32; и на трех уровнях изменения факторов L9, L18, L27; вводить тип целевой функции, характер отклика (статический или динамический), шумовые факторы. Программа осуществляет расчет отношения «сигнал / шум», вид верификационного уравнения, выбор наилучшего сочетания факторов. Данные могут быть представлены в табличном или графическом виде. Системные требования : ЭВМ 486 и выше, 1Мб памяти.

2. Структурирование функции качества. Программа позволяет вводить требования ГП, определять их важность, устанавливать ХК, получать зависимости между запросами и параметрами ( ЧТО от КАК), определять корреляционные связи (КАК от КАК), проводить оценку конкурентов (КАК от СКОЛЬКО), формировать целевые значения для удовлетворения запросов потребителей (КАК от КАКИМ ОБРАЗОМ), вычислять приоритеты, воспроизводить дом качества (без крыши – подматрица 6) и отдельные подматрицы. Системные требования Pentium II, HD 2Mb.

3. Кластерный анализ. Программа позволяет   разделять на классы - кластеризовать множество значений признаков, определить для выделенного класса статистическую характеристику – расстояние Махаланобиса, произвести процедуру бенчмаркинга среди исследуемых альтернатив и лучшую выбрать для осуществления процедуры СФК и/или робастного проектирования. Системные требования аналогичны п.2.

Имитационное моделирование. Учитывая важность этого раздела, он выделен в отдельный подпараграф 2.5.5. Подробно сведения об имитационном моделировании приведены в ( ).

Имитационное моделирование

Недостатки ИМ

1. Самым существенным недостатком является невозможность получения точечной оценки исследуемых характеристик, так как в результате ИМ можно оценить только математическое ожидание и дисперсию.

2  Потеря общности результатов, так как при ИМ оценивается конкретная система

3 Трудности оптимизации, так как ИМ отвечает на вопрос что будет в случае «если...», но не определяет, будут ли эти условия наилучшими.

4 . Трудности с оценкой адекватности ИМ.

5 . Создание ИМ сложной системы длительно по времени и требует значительных денежных средств.

Несмотря на эти недостатки всё большое число исследователей прибегает к использованию ИМ в силу достоинств, указанных выше. Необходимо при этом отметить, что для составления сложной ИМ необходим опыт и приобретаемые на практике навыки. Это необходимо учитывать, чтобы при первых неудачах не наступило разочарование в возможностях ИМ.

Ж.Структура объектов

Транзакты. В модели эти динамические элементы обозначаются Xакт или просто X с его идентификационным номером – ИН (IN). ИН задаётся в порядке появления транзактов в модели, когда в МФ существует несколько источников транзактов, то назначение ИН не меняется (в порядке появления Xакт).. Каждый Xакт находится в исследуемый момент времени в текущем блоке (Current Block) и делает попытку войти в следующий ожидаемый блок (Next Block Attempted). При прохождении Xакт через последовательность ОБ МФ от момента зарождения до момента терминирования может возникнуть четыре ситуации:

1. Задержка Xакт при входе в ОБ (например, ADVANCE),

1. Препятствие входу Xакт (блокирование) в следующий ОБ (например SEIZE),

2. Уничтожение (терминирование) Xакт при попадании в ОБ TERMINATE,

3. Возвращение Xакт к началу МФ при появлении ОБ TRANSFER вместо ОБ TERMINATE

Две последние ситуации не могут возникать одновременно, так терминирование происходит при выходе Xакт из системы (обслуженный покупатель, посланное сообщение, прошедший пункт контроля автомобиль и т. д.) В случае, когда Xакт не покидает систему, а возвращается к началу, используется ОБ TRANSFER, изменяющий направление движения (например, клерки в нотариальной конторе представляют собой Xакт, но подготовив один документ и подписав его у менеджера возвращаются на рабочее место для подготовки нового документа). Как только Xакт прекращает движение (две первые ситуации), сразу начинается движение следующего транзакта, становящегося активным, Отсюда следует правило, которое неуклонно соблюдается при моделировании: В каждый момент времени в модели движется только один X акт! Xакт может иметь один или больше атрибутов (атрибут - характеристика относящаяся к отдельному транзакту: цвет, тип, число покупок и т.д.), одни из атрибутов вводятся программой, например ИН, другие назначаются исследователем, например тип движущегося по дороге транспортного средства. В случае когда надо рассмотреть людей и предметы, представляемых транзактами, то скорее всего в МФ надо их представить отдельными цепочками ОБ.

Ресурсы. В отличии от транзактов ресурсы (устройства, памяти) неподвижные, постоянные объекты, которые за время одного прогона ИМ остаются неизменными. Ресурсы используются транзактами для решения задачи, определённой исследователем. Xакт соревнуются между собой за использование ресурсов, ожидают их освобождения предыдущим Xакт, для реализации задачи моделирования могут потребовать несколько разных ресурсов. Ресурсы также могут быть людьми (число кассиров в банке), или предметами (станок, автомат на АЗС), возможно сочетание ресурсов в одной модели.

В МФ используются:

 операторы блоков (блоки) –ОБ,

 операторы управления –ОУ,

 операторы описания -  ОО.

Каждая из этих групп операторов имеет свой набор характеристик, определяющих их индивидуальные особенности

ОБ характеризуются размещением, действием (названием совершаемой операции) и операндами. Рассмотрим их подробнее:

- Размещение - каждый ОБ занимает, предназначенную ему позицию и нумеруется самой программой, начиная от 1 и далее в порядке их появления в МФ. Исследователь не имеет возможности присваивать номера ОБ, но при необходимости может давать имя (присваивать ярлык) ОБ одинакового названия, для их чёткого различения. Особенно это важно при изменении последовательного движения транзактов или при возвращении к уже пройденному участку МФ.

- Код действия - каждый ОБ обозначается ключевым словом, уточняющим характер операции, совершаемой ОБ в процессе ИМ. Ключевые слова типа GENERATE, TERMINATE, ADVANCE, SEIZE (см. приложение П.1) обязательно пишутся прописными буквами и могут быть сокращены до четырёх символов, например, GENE, TERM и т.д. Ошибки в написании ОБ приводят к появлению в листинге сообщений об ошибках компиляции и процесс моделирования не начинается.

- Операнды – каждый ОБ имеет от одного до нескольких операндов, дающих информацию, на которой основано действие ОБ. Операнды обозначаются A,B,C… Отсутствие операнда на назначенном ему месте определяется значением по умолчанию, чаще 0, а иногда . Нередко бывают ситуации, когда часть операндов задаётся в явном виде, а часть используется по умолчанию.

ОУ и ОО. Структура этих операторов схожа со структурой ОБ, только вместо номера строки размещения первой характеристикой является ярлык (label). Вторая и третья характеристики совпадают по смыслу (код действия и операнды).

- Ярлык для ОУ в некоторых случаях требуется, а в некоторых является не нужным, а для некоторых ОУ и ОО он просто не предусмотрен.

- Код действия –каждый ОУ обозначается ключевым словом, определяющим результат исполнения этого ОУ, ОО также представляет ключевое слово, несущее информацию при трансляции модели, но не влияющую на процесс моделирования.

- Операнды ОУ имеют нуль или несколько операндов. Они также обозначаются А,В,С… и для определённых типов операторов задаются в явном виде, а в большинстве применяются по умолчанию.

Приведя эти начальные соображения по структуре объектов, перейдём к представлению структуры МФ, которую можно представить в виде 3-х укрупнённых модулей рис.38.

Рассмотрим более подробно отличительные черты приведенноё структуры, Жирным шрифтом выделены блоки, без которых процесс ИМ не может быть осуществлён.

1. Всегда, в любом случае на первом месте модуля задания стоит ОУ SIMULATE, который даёт команду на компиляцию МФ, отсутствие этого ОУ приводит к машинной ошибке и процесс ИМ не начинается.

2 ОУ START даёт команду на исполнение МФ, при этом счётчик свершений -СС устанавливается в начальное значение, инициализируется ОБ GENERATE, т.е начинают поступать транзакты, которые движутся последовательно блок за блоком.

3. ОУ END, стоящий обязательно последним в МФ прекращает процесс ИМ, выполняя две операции: - сигнализируя о том, что МФ физически кончился и прекращая исполнение МФ, даёт команду о возвращении в командную оболочку.

Рис.38 Укрупнённая структура модельного файла:

1 - модуль задания,  2 - модуль исполнения, 3 - модуль управления.

Таким образом любой МФ состоит из этих трёх обязательных модулей.

3. Модуль задания(описания) может включать кроме обязательного SIMULATE, стоящего на первом месте, необходимое для процесса ИМ число ОУ и ОО. Порядок их расположения в принципе не важен, так как симулятор располагает их в необходимой последовательности. Следует учесть, что операторы модуля описания не исполняются, а лишь задают параметры и структуру модели.

4. Модуль исполнения включает необходимое число исполняемых ОБ. В модуле исполнения на первом месте стоит ОБ GENERATE, если в МФ предусмотрено исследование нескольких типов транзактов, то в каждой из параллельных ветвей МФ предусмотрен свой ОБ GENERATE, при использовании временного таймера также используется ОБ GENERATE. Число ОБ в модуле исполнения зависит от сложности и логики модели. Этот модуль является главным и в результате его исполнения собирается вся необходимая информация

5. Модуль управления, начинается с ОУ START и заканчивается ОУ END, между ними может быть необходимое число ОУ, а в некоторых случаях и ОБ GENERATE.

Операторы этого модуля не исполняются, а задают команды на выполнение действий с модулем исполнения.

Примечание: Для лучшего восприятия МФ, при текстовом написании каждый модуль может иметь собственное имя (допускается написание имени на русском языке).

Е. Пример - Модель контроля качества

• Постановка задачи.

Собранные телевизоры проходят через группу контрольных постов выходного контроля. Если телевизор не проходит выходной контроль, то он отправляется на участок подрегулировки, и после успешного завершения этой операции возвращается в очередь телевизоров, ждущих выходного контроля. Прошедшие выходной контроль телевизоры поступают на склад готовой продукции. Эта схема представлена на рис. 40. Телевизоры поступают на выходной контроль каждые 5.5 2 минуты, на котором находится два контрольных поста, время проверки 10 3 минуты. С вероятностью 12 % телевизоры не проходят выходной контроль и отправляются на подрегулировку. Время подрегулировки 30 10 минут. Как перед постами выходного контроля, так и перед регулировщиком могут скапливаться телевизоры, необходимо определить число потребных стеллажей для хранения поступающих телевизоров. Процесс моделирования прекращается после проверки 100 телевизоров. В качестве дополнительного условия рассмотрим возможность получения результатов нескольких последовательных реплик в одном цикле ИМ, что достигается размещением в модуле управления ОУ CLEAR.

Таблица определений

Обозначения примера сведены в таблице 17.  Временная дискрета: 1 минута.

Таблица 17 . Определения примера

Объекты GPSS/H	Объекты системы
Транзакты Фрагмент 1 Фрагмент 2	Готовые телевизоры Телевизоры после подрегулировки
Устройства ADJUSTER	Регулировщик
Очереди ADJUSTQ LASTTEST	Очередь на подрегулировку Общая очередь на контроль
Памяти TESTERS	Два контролёра

Модельный файл

*                 Модуль описания

SIMULATE                          Пример. Модель контроля качества

*                                                                Временная дискрета: 1 минута

TESTERS STORAGE   2                 контролёры выходного контроля

*                 Модуль исполнения

*      Фрагмент 1 общий выходной контроль

GENERATE 5.5,2           поступление готовых телевизоров, один за другим

RETEST QUEUE       LASTTEST   организация очереди контроля

ENTER                    TESTERS    запрос контролёра

DEPART     LASTTEST   выход из очереди контроля

ADVANCE   10,3            время контроля

LEAVE                    TESTERS    освобождение контролёра

TRANSFER .120,,ADJUSTIT       12% на подрегулировку

TERMINATE 1                 оставшиеся 88% на упаковку

*      Фрагмент 2 осуществление подрегулировки

ADJUSTIT QUEUE       ADJUSTQ   организация очереди подрегулировки

SEIZE         ADJUSTER запрос регулировщика

DEPART     ADJUSTQ   выход из очереди подрегулировки

ADVANCE   30,10           время подрегулировки

RELEASE   ADJUSTER освобождение регулировщика

TRANSFER ,RETEST     возврат на общий контроль

*                 Модуль управления

START        100             СС=100, проведение первой реплики

CLEAR                                           удаление информации для второй реплики

START        100             СС=100. проведение второй реплики

CLEAR                                           удаление информации для третьей реплики

START        100             СС=100, проведение третьей реплики

CLEAR                                           удаление информации для четвёртой реплики

START        100             СС=100, проведение четвёртой реплики

CLEAR                                           удаление информации для пятой реплики

START        100             СС=100, проведение пятой реплики

                   END                                   окончание процесса ИМ

Итоговый отчёт

Отчёт имеет стандартный вид, но в связи с тем что в рамках одного процесса ИМ проводилось 5 реплик, для каждой из реплик даётся свой вариант отчёта в рамках одного листинга. Основные результаты сведены в таблицу 18, которая в столбцах содержит информацию по 5 проведенным репликам. Для точного сбора информации проведите ИМ в пакетном режиме и оцените полученные результаты по файлу с вашим именем, имеющим расширение.lis.

 Таблица 18. Перечень основных данных 5-ти реплик примера

Объекты	Основные данные пяти реплик
	Реплика 1	Реплика 2	Реплика 3	Реплика 4	Реплика 5
Время	586.13	607.43	588.46	549.62	590.64
Устройство Использование Число входов Среднее время	0.706 14 29.56	0.659 13 30.79	0.738 15 28.92	0.206 5 28.22	0.627 13 28.23
Память Использование Число входов Среднее число	0.978 115 9.95	0.965 117 10.02	0.978 116 9.96	0.952 106 9.87	0.965 114 10.01
Очереди LASTTEST Максимум Среднее Число входов Нульвходы ADJUSTQ Максимум Среднее Число входов нульвходы	6 2.24 120 10   3 0.603 14 5	6 1.335 123 14   4 1.28 16 5	6 2.676 120 8   3 0.587 15 5	3 0.644 107 24   1 0.033 5 4	4 1.388 117 13   2 0.421 13 4

 

Выводы и обсуждение

На основании примера можно сделать несколько важных выводов:

А. Для проведения нескольких реплик в пакетном режиме необходимо внести изменения только в модуль управления. Комбинация ОУ CLEAR и START позволяет проводить столько независимых реплик, сколько раз использована эта комбинация. При этом обнуляются все данные предыдущей реплики за исключением положения ГСЧ и ИН транзактов. Если обратиться к таблице 18, то имеющийся разброс данных как раз и говорит о независимости реплик.

Б. Если при использовании ОБ TRANSFER в статистической форме, пересылка по пути с большей вероятностью осуществляется к следующему последовательному ОБ (ОБ TERMINATE), то операнд В у ОУ может отсутствовать, а ОБ, к которому идёт пересылка при этом не имеет ярлыка, что видно из МФ.

В. Отвечая на вопрос примера относительно мест на стеллажах, очевидно, что при максимальном числе членов очереди для общей очереди необходимо 6 мест, а для подрегулировки достаточно 3. Однако если оценивать среднее содержание, то необходимо гораздо меньше мест. Поэтому этот вопрос должен решаться с учётом условий производства и является компетенцией менеджера, а результаты ИМ служат основанием для принятия решения.

 

ТЕМЫ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ

3.1     Современные методы менеджмента качества

3.2*    Принципы бережливого производства (на примере конкретных организаций)

3.3*    Метод шести сигм (на примере конкретных организаций)

3.4* Системный подход при повышении качества (на примере конкретных организаций)

3.5*   Системы менеджмента качества (на примере конкретных организаций)

3.6*   Статистические шкалы (примеры практического использования)

3.7    Закон о техническом регулировании

3.8 Международная стандартизация

3.9 Система российской стандартизации

3.10 Сертификация качества продукции

3.11* Регулирование производства с помощью контрольных карт (на примере конкретных организаций)

3.12 Обеспечение качества сложных систем

3.13 Определение коэффициентов значимости при оценке качества сложных систем

3.14* Конкурентный инжиниринг качества (на примере конкретных организаций)

3.15* Применение инструментов качества при проектировании и производстве (на примере конкретных организаций)

3.16* Информационные технологии при постоянном повышении качества

Примечание:

1. Категорически запрещены контрольные работы, основывающиеся на использовании МС и ГОСТ ИСО 9000-94.

2. Темы, отмеченные звездочкой *, могут соответствовать неограниченному числу индивидуальных контрольных работ, описывающих специфику практического применения на конкретных предприятиях

3. Темы контрольных работ выбираются в полном соответствии с приведенным выше списком. Индивидуальные темы, отличающиеся, от приведенного списка согласуются с ведущим преподавателем.

4. В качестве исходного материала следует брать публикации в технической литературе после 2002 года.  Публикации в Интернете использовать крайне осторожно, обращая внимание на даты библиографических ссылок.

 

 

ВОПРОСЫ ДЛЯ ЭКЗАМЕНА ИЛИ ЗАЧЕТА

4.1 Факторы, приведшие к появлению проблемы качества

4.2 Относительность качества

4.3* Понятия системного подхода (системность окружающей среды, познавательной и практической деятельности)

4.4 Сферы среды

4.5* Качество изготовителя и потребителя

4.6* Статистические шкалы (свойства, особенности, область применения)

4.7* Основные представления о квалиметрических оценках

4.8* Основные термины качества (качество, процесс, продукция, виды менеджмента качества)

4.9* Основные определения математической статистики (вероятность, функция распределения, виды выборок, моменты распределений, доверительная вероятность, распознавание статистических гипотез)

4.10* Особенности статистического управления процессами качества (контрольные карты, их классификация, порядок оценки результатов, корректирующие действия)

4.11* Инструменты обеспечения и исследования качества (классификация, общие понятия, сфера использования)

4.12* Использование информационных технологий при обеспечении качества (специализированные пакеты, имитационное моделирование)

Примечание: Все вопросы, отмеченные * включают в себя группу подвопросов, расшифровываемых в скобках

 

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

Основная литература:

1. ГОСТ Р ИСО 9000-2001 Основные положения и словарь

2.  ГОСТ Р 50779.11-2000     (ИСО 3534-2-93) Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения

3.  Варжапетян А.Г., и др. Менеджмент качества М. Вузовская книга. 2004 , 357 с.

проектирование систем М. Вузовская наука 1999, 380

4. Варжапетян А.Г. Квалиметрия СПб ГУАП, 2005, 176 с.

5. Варжапетян А.Г. Имитационное моделирование М. Вузовская книга . 2007,422 с.

6. Окрепилов В.В. Управление качеством 

   СПб. Наука. 2000 920

Дополнительная литература:

7. Глудкин О.П. Всеобщее управление качеством . М. Радио и связь. 1999, 705 с.

8. Основы обеспечения качеством п/р Азарова В.Н., М. ЕЦК, 2000

9. Федюкин В.К. Квалиметрия и технические измерения М. Филин .2003, 347 с.

10. Статьи  в технических журналах:

- Менеджмент качества

- Стандарты и качество

- Топ-менеджер

- Качество. Инновации. Образование

11. Публикации в Интернете

 

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

Предисловие………………………………………………………………………….3

1. Учебная программа дисциплины……………………………………………..4

2. Содержание разделов программы……………………………………………5

2.1 Введение………………………………………………………………………….5

2.2 Средства и методы обеспечения качества…………………………………10

   2.2.1 Системный подход при обеспечении качества………………………10

   2.2.2 Системы менеджмента качества……………………………………….16

   2.2.3 Формализация и статистические шкалы………………………………19

2.3 Основы технического регулирования, стандартизация, сертификация. 25

      2.3.1 Техническое регулирование……………………………………………. .25

   2.3.2 Сущность, цели и принципы стандартизации………………………. 25

   2.3.3 Сертификация и подтверждение соответствия……………………… 26

2.4 Статистические методы……………………………………………………….. 41

      2.4.1 Основные понятия математической статистики…………………….. 41

   2.4.2 Определение неизвестной функции распределения……………….. 47

   2.4.3 Определение неизвестной случайной величины…………………… 55

   2.4.4 Статистическое управление процессами обеспечения качества.. .59

   2.4.5 Контрольные карты………………………………………………………. 61

2.5 Качество целевого функционирования……………………………………...71

   2.5.1 Отличительные черты систем……………………………………………71

   2.5.2 Классификация систем с позиции КЦФ………………………………..72

   2.5.3 Конкурентный инжиниринг качества……………………………………77

   2.5.4 Инструменты инжиниринга качества………………………………….. 83

   2.5.5 Компьютеризация методов инжиниринга качества…………………..84

   2.5.6 Имитационное моделирование………………………………………….85

 

3. Темы контрольных заданий…………………………………………………….99

4. Вопросы для экзамена или зачета……………………………………………100

5. Рекомендуемая литература……………………………………………………..101

Санкт-Петербург

2008

УДК 65.23-80; 30-607

 ВБК681.0.03

В18

Рецензенты:

кафедра «Менеджмент качества» Санкт-Петербургского Электротехнического университета (ЛЭТИ);

доктор технических наук, профессор Е.Г.Семенова

Утверждено редакционно-издательским советом университета в качестве учебно-методического пособия

Варжапетян А.Г.

В18   Управление качеством: учебно-методическое пособие /

А.Г. Варжапетян. - ГУАП. СПБ., 2008. -

 с: ил.

ISBN 5-8080-0138-9

В учебно-методическом пособии рассмотрен современный этап развития обеспечения и постоянного повышения качества всех сторон существования процессов- систем – продукции в мировой системе отношений. Рассмотрены основные принципы менеджмента качества, провозглашенные международными стандартами ИСО 9000. 

Пособие соответствует требованиям Государственного образова­тельного стандарта. Предназначено для студентов высших учебных заведений заочной формы обучения по специальности  080507 «Менеджмент организаций».

 

                                                                                  УДК 65.23-80; 30-607

 ВБК681.0.03

 

© ГУАП, 2008
ISBN 5-8080-0138-9                       © А.Г. Варжапетян  2008

ПРЕДИСЛОВИЕ

Цели и задачи дисциплины

   Современные требования, предъявляемые к качеству аппаратуры заставляют разработчиков уделять большое внимание вопросам международной стандартизации, сертификации, квалиметрическим и чисто организационным проблемам.

  Цель дисциплины - изучение основ теории качества на современном этапе взаимозависимости и взаимопроникновения экономик различных стран.

 Указанная цель предполагает решение следующих основных задач:

- сформировать у студентов понимание роли качества в современном обществе, роль международной стандартизации на базе стандартов ISO – 9000, смысл и значение идеологии всеобщего обеспечения качества.

- дать знания по основным понятиям и терминам теории качества, системам менеджмента качества, видам и системам сертификации, основным методам статистической оценки качества и статистическим шкалам.

- дать сведения о принципах и  методах современной теории качества, (оценке функции потерь качества, динамическом менеджменте качества, использовании информационных технологий )

Изучение дисциплины базируется на физико-математической подготовке и знаниям по вычислительной технике, полученными студентами на ранних курсах.

Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В процессе изучения дисциплины «Управление качеством» студенты приобретают фундаментальные знания в области назначения, обеспечения и повышения характеристик качества продукции и процессов ее создания и овладевают основными методами и инструментами обеспечения качества

По результатам изучения дисциплины «Управление качеством» специалист должен:

ЗНАТЬ цели и особенности   применения методов управления   качества при проектировании и производстве продукции, связь этих методов с процессами проектирования и производства .

УМЕТЬ систематически совершенствовать свои знания в области управления качеством на основе учебного процесса, а также самообразования путём отслеживания новых публикаций в периодической научно-технической литературе и новых появлений на сайтах Интернета.

ПОЛУЧИТЬ ПРАКТИЧЕСКИЕ НАВЫКИ в использовании семи простейших методов управления качеством и семи новых инструментов качества; использовании методов управления качеством на основе международных и российских ГОСТ

ИМЕТЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ о более сложных методах управления качеством, построенных на использовании информационных технологий.

Пособие состоит из:

Учебной программы дисциплины

2. Содержания разделов программы

3. Тем контрольных работ

4. Экзаменационных вопрсов

5. Списка рекомендованной литературы

 

12345678910Следующая ⇒

Поделиться: