Информационный подход к процессам гарантированного управления качеством продукции гибкого предприятия Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 006.06

ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОДХОД К ПРОЦЕССАМ ГАРАНТИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ ГИБКОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Лысенко И.В., д.т.н., старший научный сотрудник Федерального государственного унитарного предприятия «Российский научно-

технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия» (ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ») Стреха А.А., к.э.н., директор департамента научно-экономических исследований и образовательной деятельности Федерального государственного унитарного предприятия «Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и

оценке соответствия» (ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ») Лукашина Ю.Ю., аспирант ФГБОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет», г. Тамбов

В статье анализируется информационный подход к процессам гарантированного управления качеством продукции гибкого предприятия. Модели качества продукции гибкого предприятия выступают интегральным критерием оценки качества состояния функционирования предприятия и выделяют дифференциальные показатели качества оценки влияния турбулентной экономической среды на состояние функционирования системы менеджмента качества гибкого предприятия и её подсистем на длительном экономическом горизонте развития.

Ключевые слова: устойчивость, управление качеством, гибкое предприятие.

INFORMATION GUARANTEED APPROACH TO THE PROCESS OF PRODUCT QUALITY CONTROL AGILE ENTERPRISE

Lysenko I., Ph.D., a senior fellow at the Federal State Unitary Enterprise «Russian Scientific and Technical Information Center for Standardization, Metrology and Conformity Assessment» (FSUE «STANDARTINFORM»)

Strekha A., Ph.D., director of scientific and economic research and educational activities of the Federal State Unitary Enterprise «Russian Scientific and Technical Information Center for Standardization, Metrology and Conformity Assessment» (FSUE «STANDARTINFORM»)

Lukashina Y., Tambov state technical university, Tambov

The article analyzes the information approach to the processes of guaranteed quality management agile enterprise. Models of quality of production of the flexible enterprise act as integrated criterion of an assessment of quality of a condition offunctioning of the enterprise and allocate differential indicators of quality of an assessment of influence of the turbulent-stability economic environment for a condition offunctioning of quality management system of the flexible enterprise and its subsystems on the long economic horizon of development.

Keywords: stability, quality management, flexible enterprise.

Хаордизм рынка воздействует на позиционирование предприятия в турбулентной рыночной среде, в которой законы конкуренции ориентируют и настраивают каждое предприятие из кластеров «жёстких» и гибких предприятий на определённую конкурентную стратегию [1].

Процесс трансформации качества продукции таких предприятий логично записать в виде следующей модели:

= f (*, в+ , В-) dT (1) ;+(т) > В+ (т): f (К,B+,

В+(т) > В+ (т): f (К,B+,B-) < f (К,B+,B_) В-(т) > В- (т): f (К, B+, B-) < f (К, B+, B-)

(2)

где К - качество продукции; ^ - время; В+ - «вызов» турбо-институциональной внешней экономической среды, стимулирующий развитие качества продукции; В - «вызов» турбо-институциональной внешней экономической среды, тормозящий развитие качества

в* в* -

продукции; + , - оптимальные значения.

При хаордическом управлении качеством продукции модель качества продукции (1) с ограничениями (2) целесообразно записать в виде:

^ = / (*): = / (К, К_)

ОТ , (3)

К+ К

где + и - уровни качества продукции.

Для модели (3) необходимым и достаточным условием инновационного развития качества продукции является неравенство вида { > 0

. Поскольку для гибкого предприятия характерна гармонизация неравновесной и равновесной частей состояния и функционирования открытой системы гибкого предприятия, то модель (1) представим в виде:

— = К -.К

, (4)

где К* - комплексная константа, зависящая от качества конъюнктуры рынка качества продукции и качества ожиданий потребителей;

К" = (1/К)— дт

- относительная скорость роста качества продукции.

К = а- еК т

Качество продукции, как решение модели (4) принимает вид: , где а - стартовое качество продукции. При

т = 1п./к 1 = 1,п

этом устойчивость качества продукции осуществляется за время: ►»»,/" _где _ запланированный рост качества продукции за

счёт применения процессов и процедур неформализованных знаний и умений (рост интеллектуального капитала гибкого предприятия). В точках бифуркаций кривой развития качества продукции наиболее пригодной становится модель вида:

= г (К +, К-)

дт , (5)

К К

где + и - - граничные значения качества продукции. В этом случае качество продукции имеет ограничение О, «снизу» и модель примет вид:

— = К*К (О, - К) дт

(6)

К* > 0;0 < КО*

к *

Для модели (6) относительная скорость роста качества является линейной функцией от качества л :

1 ЪК К \О, - К)

К дт

(7)

Из модели (6) получим:

дК ^ с дК

тг* Т"/»** Т"/»** 1 , 1 , К 1 , . -= K дт I-=Кт + К К =--h а — h-+ — h а = Кт

- к) J К (О - К) О О о - К о

К(О* - К) JK(О* - К) О* О* O* - К O*

аК о.к*т К О,еак'т

О, - К , аК = (О, - К )е К т. К = (а + еО,К т) = О,еО,К т. а+ е

' к = О* , ;

1 + ае_О'Кт

Геометрическим образом модели (8) является 8-о /разная кривая. При этом:

К > 0, К = О,еО'к*т

а) если , то модель имеет вид экспоненты ;

К = 0, к = 0

б) прямые и " служат асимптотами 8-образной кривой развития качества продукции;

( П а ; О" (О К *' а )

в) точка на 8-образной кривой с координатами ' является экстремальной точкой - точкой перегиба.

О* К *т

(8)

Робастность S-образной модели формирования качества продукции гибкого предприятия существенным образом зависит от качества сырья в соответствии с концепцией «6М»: (материалы (materials) - Ml ; машины (mashines) - MrL ; персонал (man) - 3 ; методы

M. M5 M 6

(methods) - 4 ; измерения (metrology) - 5 ; окружающая среда (media) - 6 ) развития предприятия. В связи с этим в научной литературе гибкое предприятие нередко идентифицирует как гармоничное и бережливое предприятие [2, 3], реализующего концепцию

JIT (Just in Time - точно в срок по качеству сырья) и концепцию , снижающие потери гибкого предприятия от брака продукции (отрицательное качество продукции).

В связи с тем, что S-образная модель формирования качества продукции в пределах качества жизненного цикла продукции принадлежит кластеру логистических моделей, то контроль качества сырья производится в логистическом центре гибкого предприятия на базе интегрированной системы менеджмента качества (СМК), включающей в себя автоматизированную систему управления технологическим процессом гибкого предприятия (АСУ ТПГП) и адаптивную (гибкую) систему менеджмента качества со встроенными экстремальными регуляторами, обеспечивающих хаордическое управление качеством продукции, качеством гибкого предприятия и качеством гибкой СМК.

В гибкую интегрированную СМК в качестве подсистемы входит метрологическая СМК индикативного типа на базе микропроцессорных аналитических индикаторов, состояние и функционирование которых обеспечивают модели проведения измерений качества сырья. Качество такой модели находится в области (сегменте) качества, образованной пересечением полей качества метрологии, стандартизации и сертификации (рис. 1).

Структурная схема процессного формирования модели идентификации качества сырья по признаку методики проведения измерений представлена на рис. 2. Процесс, приведённый на рис. 2, реализуется интегрированной гибкой СМК.

Рис. 1. Геометрический образ комплементарного взаимодействия полей качества метрологии, стандартизации и сертификации:

1 - поле качества метрологи; 2 - поле качества стандартизации; 3 - поле качества сертификации; С - сегмент качества модели проведения измерений качества сырья

В этом случае модель качества сырья принимает вид:

Кс = / (Пи,Пн,Пв ), (9)

Кс е [Кст,п,Кс,шх]; ' Пи е [Пит,п,Пишш];

ПН е [ПНтпПИта,]; Пв е [Пвт,п,Пв,ю];

Кс Пи Пн Пв

где - качество сырья; ±±1Л - информативный параметр; ±±гг - неинформативный параметр; ±±к> - влияющий параметр. Общие процессы и процедуры создания таких моделей качества сырья достаточно полно описаны в монографии аналитика Герасимова Б.И [5] без их «привязки» к интегрированным гибким СМК.

А

^-; Б [-?

✓ В ч

ч i к 1 I 2 3 5 У

Рис. 2. Структурная схема процессного формирования модели качества сырья: 1 - построение шкалы косвенного информативного

параметра качества сырья; 2 - измерения, стандартизация и оценка соответствия параметров качества сырья; 3 - измерения, стандартизация и оценка соответствия влияющих параметров качества сырья; 4 - проверка робастности шкалы индикатора качества сырья; 5 - построение модели качества сырья; А, Б, В - платформы метрологии, стандартизации и сертификации

Самооценка пригодности модели (9) в качестве методического инструментария интегрированной гибкой СМК производится на соблюдение институциональных требований документа МИ 2267-2005 «Рекомендация ГСИ. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Метрологическая экспертиза технической документации» [6]. Институциональные требования включают:

- выбор информативных, неинформативных и влияющих измеряемых параметров;

- точность, надёжность и быстродействие измерений;

- пределы соответствия точности, надёжности и быстродействия измерений запланированной точности, надёжности и быстродействия; состояние и функционирование индикаторов контроля качества;

- процессы и процедуры метрологического обеспечения измерений;

- информативность, точность, надёжность и быстродействие модели качества;

- терминосистему процессов и процедур формирования модели качества.

Процессы и процедуры количественного измерения информативных и неинформативных параметров, влияющих величин должны соответствовать институциональным требованиям Р 50.2.008 - 2005 «ГСИ. Методика количественного химического анализа. Содержание и порядок проведения метрологической экспертизы». Данные требования включают:

- терминосистему формирования модели качества сырья;

- выбор индикаторов для измерения информативных и неинформативных параметров влияющих величин;

- соответствие метрологических характеристик индикаторов для измерения информативных и неинформативных параметров, влияющих величин критериям качества по точности, надёжности и быстродействию процессов и процедур измерения качества сырья;

- модель погрешностей индикативного измерения информативных и неинформативных параметров, влияющих величин контроля качества сырья;

- процессы и процедуры менеджмента качества сырья.

Данные институциональные требования также включаются в качестве методического обеспечения интегрированной гибкой СМК гибкого предприятия.

Ценность выше рассмотренных моделей качества продукции и модели качества сырья (реализация компоненты Mj концепции «6М» состояния и функционирования гибкого предприятия) состоит в том, что они выступают комплексом методического обоснования и обеспечения хаордического управления качеством продукции гибкого промышленного предприятия, которое управляется с помощью циклов PDCA и SDCA Э. Деминга [Р - plan (планирование); S - standard (стандартизация); D - do (выполнение); C - control (контроль); A - action (действие)]. Данные модели информативны, робастны и адекватно описывают реальные процессы качества продукции и качества сырья. Их точность, надёжность и быстродействие находятся в комплементарной связи с институциональными требованиями международных стандартов качества (ИСО 9000) и международных стандартов качества метрологии, стандартизации, сертификации и оценке соответствия.

Гибкое предприятие устойчиво одерживает «победу» в конкурентной борьбе благодаря выпуску инновационной продукции, поэтому гибкое предприятие целесообразно представить в виде модели «чёрного ящика» (рис. 3) [7, 8].

Рис. 3. Модель «чёрного ящика» состояния функционирования гибкого предприятия: ГП - гибкое предприятие; П^ - процессы

(10)

состояния и функционирования ГП как института качества инновационной продукции (информационный поток стандартов, регламентов, требований, законов компоненты М4 концепции «6М»); ПГ2 - поток компонентов М2, М4 концепции «6М» развития гибкого предприятия; ПГ3 - поток интеллектуального капитала гибкого предприятия; П1 - технологические параметры; П2 - технико-

экономические параметры; П3 = К - качество продукции

Состояние функционирования гибкого предприятия (см. рис. 3) определяем следующим образом:

Сф =< П1,П2,К >; Сф е Мсф; П е [п1#, Пх *]. п2 е [п2*, п2*] К е [к*, К *].

где Сф - состояние функционирования гибкого предприятия; МсФ - множество состояний функционирования гибкого пред-

П1*,П1* Щ,П2*,П2 *

приятия; 1 1 - минимальное и максимальное значения параметра - минимальное и максимальное значения

п2;к*,К *

параметра 2 * - минимальное и максимальное значения качества продукции.

В границах действия модели (10) целесообразно находить оптимальное решение по управлению качеством инновационной продукции на всех этапах качества жизненного цикла продукции:

Ф (рвне, $вве, К * ) = тах Э; К е Пк;

М SBHC , Sf

М

SBBC .

К = f (У,Сф );Сф е Ссф; у е Му;Сф е f(V),

S S

RHC fífíC

где - состояние функционирования внешней турбо-институциональной среды; ^ - состояние функционирования

М

внутренней турбо-институциональной среды; $вне , $вве - множества состояний функционирования внутренней и внешней турбо-институциональной среды; У - управленческие воздействия; Му - множество управленческих воздействий; Пк - поле качества продукции.

Эффективность состояния и функционирования гибкого предприятия Э как системы аддитивно зависит от эффективности состояния функционирования соответствующих подсистем:

М

ti _

Э = ^ Ki3í9 i = 1, n

i=1

где Э1 - эффективность состояния функционирования ьтой подсистемы гибкого предприятия как системы; - ьтый весовой

Ki

коэффициент; ' , ; п - количество подсистем гибкого предприятия как системы.

Оптимальное управление качеством инновационной продукции гибкого предприятия заключается в нахождении кортежа управленче-

< 7 >е Му, ф Ф(БВНс, 8ВВС, К *) й

ских воздействий ^ ^ максимизирующих функцию при гарантированной вероятности выполнения

всех институциональных требований внешней и внутренней турбо-институциональной среды. На декартовом произведении множеств

М8ВнСхМ8ВВСхПк Ф:Ф(5ВНс, йВВС ,К*):Ф: М^хМШсхПк ^ Кн(У )

, выделим функционал , который

определяет условия формирования управленческих воздействий У е МУ . При этом оптимальное качество инновационной продукции будет соответствовать нормальному запланированному значению на длительном временном экономическом горизонте устойчивого состояния функционирования гибкого предприятия в условиях турбо-институциональной внешней и внутренней экономической среды. При этом в подсистеме моделей интегрированной гибкой СМК формируется: 1) математическое ожидание функционала Ф:

mo(msbhc) = J (м8ВНС,м8ВВС).ф('rnSBHC\MSBBC).

, Ti,i = 1,n ,

2) институциональные требования ' 'по робастности модели качества инновационнои продукции

Ti (МВВНС, МBBBC )> Tconst,i = 1,n Tconst

, где - постоянные нормативные требования робастности модели каче-

и Ti ф (МВВНСХМВВВСХПк )

ства инновационнои продукции; р - функционалы, ограниченные на декартовом произведении

Кн: МВВВСхМВВВсхПк ^ Кн Bepi(M SBHC ), i = 1, n

и отображающие ^СС sbhc . При этом вероятность равна

BePi(MSBHc)= J ФфМвнс^вУ Ai(M )=ГМ \Т(М М ) > T }

АаМ/мШ В m\MSBHC )- \;V1SBHC \lli М SBHC' М SBBc / ~ 1 const J>

S , где

3) последовательность

= {MySBHC jc MSBBC Мо(МуВ1. ) ^ a a = sup МВВсМо(МSBBc)

L J , на которой математическое ожидание лаа L , где j-o-o^ "" ;

4) кортеж управленческих воздействий для обеспечения оптимального качества инновационной продукции по модели

Y: А^о(Мsbbc*) ^ ay.ay = suPmmMo(Msbbc) Пм M_SBHC M ^bc

* * , где J" - пересечение множеств ¿nin^ и .

При реализации вышеперечисленных моделей состояние функционирования интегрированной гибкой СМК идентифицируется комплементарным взаимодействием внешней и внутренней турбо-институциональной средой, которое в свою очередь, формирует расслоенное экономическое пространство [9], содержащего «лабораторное» (объективное) подпространство и «скрытое» (мнимое) подпространство. Применяя теорию расслоенного экономического пространства к процессам качества гибкого предприятия выявляем модель качества продукции следующего типа:

K (w) = Re(w) + iJm(w)

где K(w) - интегральное качество продукции; Re(w) - объективное (реальное) качество продукции; Jm(w) - субъективное

(мнимое), имиджмейкерское качество продукции; i 1; w - частота пульсаций поля качества продукции, которая обеспечивает

робастность процессов качества с учётом комплементарного взаимодействия внешней и внутренней турбо-институциональной экономической среды.

С позиций феноменологического подхода w 0 и модель качества продукции имеет вид комплексного числа:

K = a + ib, (12)

K e[K„K* ];a e[at,a* ];b e[bt,b* ],

SBBB

К Ь й К*,К *

где К - качество продукции; а и Ь - действительная и мнимая часть качества продукции как комплексного числа; - мини-

мально и максимальное значение качества.

На рис. 4 представлен геометрический образ модели качества продукции.

Частота живучести поля качества продукции гармонизирует качество инновационной продукции и через амплитудно-фазовую характеристику модели качества (12) (рис. 5) идентифицирует восходящую ветвь качества жизненного цикла качества продукции (рис. 6).

Феноменологическую комплексную модель качества продукции целесообразно признать базовой моделью качества инновационной продукции, а все остальные модели, рассмотренные выше - адаптированными моделями качества продукции. Такая трансформация моделей осуществляется в ситуационной подсистеме интегрированной гибкой СМК (рис. 7) [10].

Гибкая СМК впоследствии позволяет реализовать более быстрый переход к открытым социодиректным моделям повышения качества продукции [11], реализующим целый ряд преимуществ: возможность более полного информирования клиентов о качестве продукции [12], построение социальных сетей лояльных клиентов, адептов и промоутеров фирмы [13-14], совместное регулирование качества продукции [15], активизацию инновационной активности [16].

Рис. 4. Геометрический образ модели качества продукции: Яе и Jm - действительная и мнимая оси координат; М - длина вектора

ь

( ) ф М = V a2 + b

(модуль); т - угол; *

2 , 7.2 ф arctg a a = M cosф ; b = M sin ф

Рис. 5. Амплитудно-

ф (w) = arctg

М( w) = J Re2(w) + J2m( w )

характеристика модели качества продукции:

Jm( w)

Re(w) ; Re(w) = M(w)cosф (w); Jm = M(w)sinф (w)

Рис. 6. Восходящая ветвь качества жизненного цикла качества продукции: КН - нормативное (планируемое) качество продукции; У - устойчивое состояние функционирования гибкого предприятия

Рис. 7. Структура ситуационной подсистемы интегрированной гибкой СМК: 1 - ситуационная подсистема СМК; 2 - исполнительные механизмы управления; 3 - качество инновационной продукции; 4 - базовая модель качества продукции; 5 - адаптационные модели качества продукции; 6 - лапласовый наблюдатель - TQM навигатор (лицо, принимающее решение)

Литература:

1. Управление качеством / Е.Б. Герасимова, Б.И. Герасимов, А.Ю. Сизикин. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2014. - 216 с.

2. Клевлин А.М., Моисеева Н.К. Организация гармоничного производства / А.М. Клевлин, Н.К. Моисеева. - М.: Омега - Л, 2003. - 360

с.

3. Вумек Джеймс П., Джонс Дэниел Т. Бережливое производство. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. - 473 с.

4. Управление качеством на предприятиях пищевой и перерабатывающей промышленности / А.Н. Австриевский, В.М. Кантере, И.В. Сурков и др. - Новосибирск: Сиб. унив. изд-во, 2007.

5. Герасимов Б.И. Проектирование аналитических приборов для контроля состава и свойств веществ. - М.: Машиностроение, 1984.

- 104 с.

6. Процессный подход в стандартах ИСО серии 9000 и на практике / Колл. авт., под общ. ред. Г.Е. Герасимовой. - М.: ООО «НПК «Трек», 2006. - 168 с.

7. Матвейкин В.Г., Дмитиевский Б.С., Панченко И.С. Построение графа состояний функционирования инновационно-производственной системы // Системы управления и информационные технологии, 2011. - № 1(43). - С. 37-40.

8. Матвейкин В.Г., Дмитиевский Б.С., Панченко И.С. Задача управления инновационно-производственной системой // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-24: Сб. тр. XXIV Междунар. научн. конф. В 10 т. / под общей реакцией В.С. Балакирева. - Пенза: Пенз. гос. технол. академия, 2011. - Т. 8. - Секция 12. - С. 83-84.

9. Ломакин М.И. Оптимальный портфель инвестиционных проектов // Инвестиции в России. 2001. №2. С.43.

10. Сизикин, А.Ю., Герасимов, Б.И. Информационная система менеджмента качества предприятия (организации) / А.Ю. Сизикин, Б.И. Герасимов // Глобальный научный потенциал, 2013. - № 8(29). - С. 97-99.

11. Дрогобыцкая К.С., Докукин А.В., Ершов А.С. Современные социально-информационные факторы совершенствования цепей создания ценности // Транспортное дело России, 2013. - № 4. - С. 162-163.

12. Коровайцев А.А., Ломакин М.И., Докукин А.В. Экономические проблемы взаимосвязи квалиметрии и метрологии на примере измерений параметров качества бытовой аудио- и аудиовизуальной техники // Мир измерений, 2014. - № 1. - С. 37-42.

13. Ломакин М.И., Докукин А.В., Соседов Г.А. Модель измерения влияния в социальных сетях // Компетентность, 2014. - № 7(118).

- С. 34-39.

14. Ломакин М.И., Шинелин Н.В., Докукин А.В., Соседов Г.А. Разработка модели оценки влияния в социальных сетях // Экономика и предпринимательство, 2014. - № 8. - С. 550-554.

15. Докукин А.В., Борцова Д.Э. Нормативно-управленческие резервы качества комплексных товарно-сервисных предложений на потребительском рынке // Транспортное дело России, 2012. - № 6-2. - С. 162-164.

16. Докукин А.В., Дрогобыцкий А.И. Эволюция организационных структур повышения качества управления инновационными компаниями // Транспортное дело России, 2011. - № 4. - С. 142-143.