Методика управления качеством работы телерадиокомпании Текст научной статьи по специальности «Стандартизация»

Научная статья на тему 'Методика управления качеством работы телерадиокомпании' по специальности 'Стандартизация' Читать статью
Pdf скачать pdf Quote цитировать Review рецензии ВАК
Авторы
Коды
  • ГРНТИ: 84 — Стандартизация
  • ВАК РФ: 05.02.23
  • УДK: 006
  • Указанные автором: УДК: 005.6

Статистика по статье
  • 234
    читатели
  • 38
    скачивания
  • 0
    в избранном
  • 0
    соц.сети

Ключевые слова
  • ИЕРАРХИЯ
  • ПРОЦЕССНЫЙ ПОДХОД
  • УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ
  • НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
  • МЕТОДИКА ШКАЛИРОВАНИЯ
  • HIERARCHY
  • THE PROCESS APPROACH
  • QUALITY MANAGEMENT
  • NEURAL NETWORKS
  • THE TECHNIQUE OF SCALING

Аннотация
научной статьи
по стандартизации, автор научной работы — Маркелова Ирина Сергеевна, Шуршев Валерий Фёдорович

Конкурентоспособность региональной телерадиокомпании зависит от таких показателей, как качество выпусков новостных программ, грамотность и стабильность бизнес-процессов, удовлетворенность зрителей (слушателей). Однако в настоящее время четкой методики повышения эффективности работы региональных телерадиокомпаний нет. Применение принципов системного подхода с использованием методики нейронных сетей позволяет совершенствовать качество работы телерадиокомпаний. Предложенная искусственная нейронная сеть является многослойной и позволяет более наглядно представить иерархическую структуру управления качеством региональной телерадиокомпании. Библиогр. 6. Ил. 3.

Abstract 2010 year, VAK speciality — 05.02.23, author — Markelova Irina Sergeevna, Shurshev Valeriy Fyodorovich

Competitiveness of the regional broadcasting company depends on such indicators as quality of releases of news programs, competence and stability of business processes, satisfaction of spectators (listeners). Thus, at present time there is no right method of increase of an overall performance of the regional broadcasting companies. Application of the principles of the system approach with the use of the technique of neural networks allows to improve the work quality at broadcasting company. The proposed artificial neural network is a multilevel one and it helps to represent a hierarchic structure of quality management at the regional broadcasting company more clearly.

Научная статья по специальности "Стандартизация" из научного журнала "Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика", Маркелова Ирина Сергеевна, Шуршев Валерий Фёдорович

 
Читайте также
Рецензии [0]

Текст
научной работы
на тему "Методика управления качеством работы телерадиокомпании". Научная статья по специальности "Стандартизация"

УДК 005.6
И. С. Маркелова, В. Ф. Шуршев
МЕТОДИКА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ РАБОТЫ ТЕЛЕРАДИОКОМПАНИИ
Введение
Конкурентоспособность региональной телерадиокомпании (ТРК) зависит от таких показателей, как качество выпусков новостных программ, грамотность и стабильность бизнес-процессов, удовлетворенность зрителей (слушателей). Все это обусловливает рейтинг программ и, как следствие, высокие продажи эфирного времени. Однако в настоящее время нет четкой модели повышения эффективности работы региональных ТРК. В связи с вышеизложенным целью исследований являлось создание модели и метода повышения эффективности работы ТРК.
При реализации системного подхода ТРК постоянно совершенствуют качество выпускаемой новостной продукции. Это способствует повышению конкурентоспособности предприятия на внутреннем и внешнем рынках.
Иерархическая структура целей
На рис. 1 представлена иерархическая структура целей в системе [1]. Данная модель отражает эффективную работу ТРК, представленную в виде набора целей [2-5].
Рис. 1. Иерархическая структура целей повышения эффективности работы ТРК
Обозначим глобальную цель как Р0, набор локальных целей первого иерархического уровня - { Р1 }, второго - { Р11} и т. д. Иерархическая структура целей в системе запишется так:
Р0 ^ { Р1 } ^ { Р11}.
Схема на рис. 1 демонстрирует важное свойство управлений в сложной системе, которое состоит в том, что, собранные все вместе, они сами образуют некоторую систему (подсистему), обладающую связями, структурой, иерархией. Такая система управления как бы накладывается на основную и обеспечивает ее превращение в целенаправленную систему [1].
В целенаправленной системе все должно быть подчинено глобальной цели. Если конечная цель не полностью определена, то это может повлечь за собой неясности в структуре и управлении системой и, как следствие, неверные действия в системе. Такие действия могут быть и следствием неверия в конечную цель или в возможность ее достижения [1, 3].
Нейронная сеть иерархической структуры целей
Искусственная нейронная сеть управления качеством работы региональной ТРК будет представлять собой набор нейронов, соединенных между собой. На вход искусственного нейрона поступает множество сигналов, представляющих собой критерии качества (Р^ , Р^). Каждый
сигнал будет являться выходом другого нейрона [6].
Каждый вход умножается на весовой коэффициент А и поступает на суммирующий блок, обозначенный I. Суммирующий блок складывает взвешенные входы алгебраически, создавая выход. Опишем нейронную сеть для ТРК (рис. 2).
ч>
Р
II
I
I
I
I
I
I
ад1
11Р2
11Р3
I
А
А
А
А
А
А
Рис. 2. Нейронная сеть управления качеством работы ТРК
Разработанная нейронная сеть является многослойной и позволяет более наглядно представить иерархическую структуру управления качеством работы региональной ТРК.
Модель иерархической структуры целей
В иерархической модели задача является слабоструктурированной, и критерии качества могут зависеть друг от друга. Выделим оценки критериев К. Критерий К представляет собой лингвистическую переменную. Для расчета критерия эффективности введем для лингвистических переменных шкалу оценок. Критерий К может принимать значения либо в пределах от 0 до 1 (нечеткие переменные), либо Да - 1, Нет - 0 (бинарные переменные) (табл. 1).
Таблица 1
Шкала оценок критериев набора целей второго иерархического уровня
Критерии Оценки критериев
Р-Ц (актуальность) 0,5 < К £ 1 (высокая) 0,5 < К £ 1 (средняя) К = 0 (низкая)
Р12 (оперативность) 0,5 < К £ 1 (высокая) 0,5 < К £ 1 (средняя) К = 0 (низкая)
РЦ (объективность) К = 1 (есть) К = 0 (нет) -
РЦ (достоверность) К = 1 (есть) К = 0 (нет) -
Р15 (лаконичность) 0,5 < К £ 1 (краткий материал) 0,5 < К £ 1 (средний объем материала) К = 0 (развернутый материал)
Р15 (сенсационность) 0,5 < К £ 1 (высокая) 0,5 < К £ 1 (средняя) К = 0 (низкая)
РЦ (дизайн, ведущий) 0,5 < К £ 1 (отвечает современным требованиям) 0,5 < К £ 1 (частично отвечает современным требованиям) К = 0 (не удовлетворяет современным требованиям)
Р/2 (концепция) К = 1 (есть) К = 0 (нет) -
Р2З (аппаратное обеспечение) 0,5 < К £ 1 (полное) 0,5 < К £ 1 (частичное) К = 0 (отсутствие)
Р/4 (программное обеспечение) 0,5 < К £ 1 (полное) 0,5 < К £ 1 (частичное) К = 0 (отсутствие)
РЦ (иерархия) 0,5 < К £ 1 (полная) 0,5 < К £ 1 (частичная) К = 0 (отсутствие)
Р/2 (ИСО) К = 1 (приведена к стандарту) К = 0 (не приведена к стандарту) -
Р41 (медиа-измерения) К = 1 (есть) К = 0 (нет) -
Р42 (социологические исследования) К = 1 (есть) К = 0 (нет) -
Р4з (маркетинговые исследования) К = 1 (есть) К = 0 (нет) -
Р44 (риски) 0,5 < К £ 1 (риски учтены) 0,5 < К £ 1 (неполный просчет рисков) К = 0 (отсутствие учета рисков)
РЦ (РЯ-кампании) 0,5 < К £ 1 (полное проведение РЯ-кампаний) 0,5 < К £ 1 (частичное проведение РЯ-кампаний) К = 0 (отсутствие РЯ-кампаний)
Р// (реклама вещателя) 0,5 < К £ 1 (высокая) 0,5 < К £ 1 (средняя) К = 0 (низкая)
Р/3 (обратная связь) 0,5 < К £ 1 (высокая) 0,5 < К £ 1 (средняя) К = 0 (низкая)
Рб1 (управленческий персонал) 0,5 < К £ 1 (высокий уровень профессионализма) 0,5 < К £ 1 (средний уровень профессионализма) К = 0 (низкий уровень профессионализма)
Р62 (служба новостей) 0,5 < К £ 1 (высокий уровень профессионализма) 0,5 < К £ 1 (средний уровень профессионализма) К = 0 (низкий уровень профессионализма)
РбЗ (техническая служба) 0,5 < К £ 1 (высокий уровень профессионализма) 0,5 < К £ 1 (средний уровень профессионализма) К = 0 (низкий уровень профессионализма)
Рб4 (коммерческий отдел) 0,5 < К £ 1 (высокий уровень профессионализма) 0,5 < К £ 1 (средний уровень профессионализма) К = 0 (низкий уровень профессионализма)
Рб/ (отдел маркетинга) 0,5 < К £ 1 (высокий уровень профессионализма) 0,5 < К £ 1 (средний уровень профессионализма) К = 0 (низкий уровень профессионализма)
Значение критерия К будет соответствовать весовому коэффициенту Хг-. Разница заключатся в том, что К будет являться лингвистической переменной, а весовой коэффициент X -ее числовым отображением.
Критерий оценки глобальной цели Р0 выразим формулой
П
Р0 = 11 • Р,
где Р1 - набор локальных оценок первого уровня; 1 - количество критериев; Х - весовой
коэффициент для набора критериев первого иерархического уровня.
Количество критериев 1 для иерархической структуры целей (см. рис. 1) будет равно 6.
р/ = £ Ч • р$ (к ),
где Р11 - набор локальных целей второго уровня; К - оценки критериев; у - количество критериев второго иерархического уровня для количества 1 -критериев первого уровня; Ху - весовой коэффициент для набора критериев второго иерархического уровня.
В идеальном случае работу ТРК можно считать полностью эффективной, если критерий
эффективности (глобальная цель Р0) равен X = 24,0.
Данное условие выполнимо при оценке критерия К равной 1,0.
Расчет коэффициента эффективности возможен и по выбранному количеству критериев. Например, можно оценить и сравнить работу ТРК по критерию качества информации, критерию качества эффективного управления и критерию качества исследований. При этом существует возможность сравнения только показателя эффективности. Для вычисления предполагаемого рейтинга ТРК следует рассчитать все критерии качества.
Обучение нейронной сети управления качеством на основе ретроспективного анализа ведущих российских телерадиокомпаний
Искусственная нейронная сеть управления качеством работы ТРК обучается посредством некоторого процесса, модифицирующего ее веса.
Если обучение успешно, то предъявление сети множества входных сигналов приводит
к появлению желаемого множества выходных сигналов Р0 .
К разработанной нейронной сети применим стохастический метод обучения, который основан на выполнении псевдослучайных изменений величин весов с сохранением тех изменений, которые ведут к улучшениям.
Для этого в качестве альтернатив рассмотрим ведущие российские телеканалы: «Первый канал» - А1, «Россия» - А2, «НТВ» - А3, «СТС» - А4, «ТНТ» - А5. Критерии качества оценивались экспертами в области телевидения и радио. При расчете допускается погрешность ±0,5.
Таблица 2
Шкала оценки альтернатив
Телеканалы А1 А2 А3 А4 А5
Весовой коэффициент УЯ 20,6 17,2 14,3 11,3 10,6
Весовой коэффициент X для Р0 должен стремиться к 24,0. Соответственно, для достижения идеального результата весовые коэффициенты Ху критериев качества второго иерархического уровня Рз2 должны приближаться к 1,0.
Прогнозирование нейронной сети методикой шкалирования
Прогнозирование - это представление будущих событий ТРК. Целью прогнозирования является уменьшение риска при принятии решений.
Для прогнозирования нейронной сети была разработана шкала внутренних и внешних коэффициентов эффективности ТРК.
Внутренний коэффициент рассчитывается на основе экспертных оценок по табл. 1.
Внешний коэффициент представляет собой рейтинг телеканала, который рассчитывается с помощью медиа-измерений (реор1е-ше1ег) или, если это невозможно в регионах, методом социологического исследования.
Таблица 3
Шкала внешних и внутренних коэффициентов эффективности ТРК
Внутренний коэффициент эффективности Внешний коэффициент эффективности (рейтинг), %
0-2,4 0 7 0
2,5-4,8 11-20
4,9-7,2 21-30
7,3-9,6 31-40
9,7-12 41-50
12,1-14,4 51-60
14,5-16,8 61-70
16,9-19,2 71-80
19,3-21,6 81-90
21,7-24,0 91-100
Коэффициент эффективности «Первого канала» равен 20,6, рейтинг телеканала составляет 81,5 % (рис. 3), что соответствует девятой позиции шкалы внешних и внутренних оценок эффективности (табл. 3).
Недельные аудитории национальных телеканалов Россия. III квартал 2008
Источник: КОМКОН. Исследование Т01-К.шв1а, III квартал 2006
Выборка: россияне в возрасте 10 лет и старше, проживающие в городах
с населением 100 тыс. человек и более
Недельная аудитория телеканала - это количество человек, обычно смотрящих данный телеканал хотя бы один раз в неделю
%
ТВ в целом Первый канал Россия« НТВ СТС ТНТ РЕН-ТВ Культура-Спорт ТВЦ МУЗ-ТВ Домашний ТВ 3 ДТВ
5 канал (Петербург) МТУ 7 ТВ РБК-ТВ
Россия.10* Тыс. чол. % от всего населения

Первый канал 50936 81,5
Россия 45176 72.3
НТВ 37165 59.5
СТС 30768 49.3
ТНТ 27283 43.7
РЕН-ТВ 18161 29.1
Культура 11290 18.1
Спорт 11210 17.9
ТВЦ 11001 17.6
МУЗ-ТВ 10609 17.0
Домашний 10195 16.3
ТВЗ 9034 14.5
ДТВ 8936 14.3
6 канал (Петербург) 6630 10.6
МТУ 6493 10.4
7Т8 3181 5.1
РБК-ТВ 3076 4,9
Рис. 3. Рейтинг российских телеканалов за III квартал 2008 г.
Коэффициент эффективности телеканала «Россия» составляет 17,2, рейтинг равен 72,3 %, что соответствует восьмой позиции шкалы. Весовой коэффициент X телеканала «НТВ» равен 14,3, рейтинг составляет 59,5 % - шестая позиция шкалы внешних и внутренних оценок эффективности. Коэффициент эффективности телеканала «СТС» равен 11,3, рейтинг - 49,3 %, что соответствует пятой позиции шкалы внешних и внутренних оценок эффективности. Телеканал «ТНТ» имеет коэффициент, равный 10,6, при рейтинге 43,7 %, что соответствует пятой позиции шкалы оценок эффективности.
Выводы
1. Методика на основе нейронных сетей позволяет повысить эффективность работы региональной ТРК.
2. Согласно результатам ретроспективного анализа, наблюдается прямая зависимость внутренних оценок критериев эффективности ТРК и внешних (рейтинга телеканала).
3. Для достижения определенного показателя рейтинга нейронная сеть выбирает такие весовые коэффициенты критериев качества, сумма которых соответствует поставленным условиям.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Системный анализ в информационных технологиях / Ю. Ю. Громов, Н. А. Земской, А. В. Лагутин и др.: учеб. пособие. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2004. - 176 с.
2. Ворошилов В. В. Менеджмент средств массовой информации. - СПб.: Изд-во Михайлова В. А., 1999. - 48 с.
3. Ильенкова С. Д., Ильенкова Н. Д., Ягудин С. Ю. Управление качеством: учеб.; под ред. С. Д. Ильенковой. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 198 с.
4. Круглов М. Г., Сергеев С. К., Такташов В. А. Менеджмент систем качества: учеб. пособие. - М.: ИПК «Издательство стандартов», 1997. - 368 с.
5. http://www.iso9000.org/ International Organization for Standardization.
6. Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. Нейросетевые системы управления. - М.: Высш. шк., 2002. - 184 с.
Статья поступила в редакцию 7.06.2010
TECHNIQUE OF MANAGEMENT OF THE WORK QUALITY AT BROADCASTING COMPANY
I. S. Markelova, V. F. Shurshev
Competitiveness of the regional broadcasting company depends on such indicators as quality of releases of news programs, competence and stability of business processes, satisfaction of spectators (listeners). Thus, at present time there is no right method of increase of an overall performance of the regional broadcasting companies. Application of the principles of the system approach with the use of the technique of neural networks allows to improve the work quality at broadcasting company. The proposed artificial neural network is a multilevel one and it helps to represent a hierarchic structure of quality management at the regional broadcasting company more clearly.
Key words: hierarchy, the process approach, quality management, neural networks, the technique of scaling.

читать описание
Star side в избранное
скачать
цитировать
наверх