CC BY
3
УДК 637.071 табл. 3. Библ. 12.
ИСКЛЮЧЕНИЕ НЕТРАНЗИТИВНЫХ ПОДМНОЖЕСТВ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ КОЭФФИЦИЕНТОВ ВЕСОМОСТИ В КВАЛИМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ
Шарапова С.М.
ФГБОУ ВО «Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления»
Ключевые слова: квалиметрия, качество, коэффициент весомости, нетранзитивные подмножества, эксперт
Реферат
Приводятся подходы, позволяющие исключать нетранзитивные подмножества, возникающие при неопределенности в экспертной оценке весомости единичных и/или групповых показателей с целью построения квалиметрических моделей. На примерах моделей комплексной оценки качества мясной продукции рассмотрен метод накопления экспертной информации, основанный на теоретических положениях об использовании многократных измерений.
EXCLUSiON OF iNTRANSiTiVE SUBSETS iN DETERMiNiNG WEiCHT COEFFiCiENTS iN QUALiMETRiCAL MODELS
Sharapova S.M.
East Siberia State University of Technologies and Management
Keywords: quality metering, quality, weight coefficient, intransitive subsets, expert
Summary
In this research approaches which allow to exclude the intransitive subsets arising at indeterminacy in an expert weight assessment of simple and/or group indexes for the purpose of qualimetrical models construction are given. On the examples of complex evaluation models of meat product quality the method of expert information accumulation based on theoretical regulations on multiple measurements usage.
Введение
В условиях рыночной экономики решение вопросов управления качеством мясной продукции сложного ингредиентного состава является ключевой проблемой обеспечения конкурентоспособности предприятий. Качество выпускаемой продукции, подлежащее контролю, зависит от таких факторов, как качество сырья, качество труда, качество технологий и др., каждый из которых сам по себе является комплексным понятием и определяется множеством контролируемых параметров. Ежедневно при производстве продуктов питания проводятся тысячи и тысячи измерений, определяемых классическими аналитическими, инструментальными экспрессными и органолептическими методами, являющихся разновидностью экспертных методов измерений.
Управление таким потоком информации о качестве требует использования квалиметрических моделей, среди которых широко известны модели аддитивного, мультипликативного и смешанного типов. Применение таких моделей обеспечивает преобразование множества единичных и/или групповых показателей качества в комплексный критерий на основе введения коэффициентов весомости [1].
Построение квалиметрических моделей с определением коэффициентов
весомости1 требуется для решения вопросов комплексной оценки качества мясного сырья, пищевых ингредиентов и добавок [2-5].
Коэффициенты весомости широко используют как для формирования интегральных критериев конкурентоспособности продукции, так и более частных задач обработки (свертывания) результатов физико-химических исследований, органолептической оценки мясной продукции и пр. [6-7].
Определение коэффициентов весомости является важным этапом построения любой квалиметрической модели. С одной стороны, от правильности выполнения этого этапа зависят работоспособность и пригодность математического выражения для описания общего качества объектов оценки. С другой стороны, сами значения коэффициентов весомости, как правило, получают путем опроса экспертов, а значит, они сильно зависят от уровня квалификации эксперта.
К сожалению, необходимо признать, что в силу ограниченного наличия специалистов на предприятиях, в некоторых случаях недостаточного внимания к подготовке кадров со стороны руководства и по другим причинам, в качестве экспертов могут быть использованы инженерные кадры с раз-
1 Количественная характеристика значимости данного показателя качества продукции среди других показателей ее качества (определение дано по ГОСТ 15467-79 «Управление качеством. Основные понятия. Термины и определения»)
личным уровнем подготовки, опытом практической работы, с разными сенсорными способностями и т.п. [8-9]
В таких ситуациях при проведении анализа результатов работы экспертов часто выявляются массивы нетранзитивной информации (нетранзитивные подмножества), которые не могут обеспечить выстраивание четкой доверительной взаимосвязи в построении предпочтений между всеми объектами экспертной оценки, отражающие непоследовательность суждений экспертов [10].
Повышение объективности экспертной работы требует того, чтобы нетранзитивная информация была переведена в транзитивную, основанную на логическом построении отношений отношении объектов2.
В настоящей работе рассмотрена возможность применения метода накопления информации для целей исключения нетранзитивных подмножеств при нахождении коэффициентов весомости органолептических характеристик мясной продукции [11-12].
Организация исследований
Поставлена задача разработки ква-лиметрической модели вареных кол-
2 Отношение ахЬ называется транзитивным, если из ахЬ и Ьхс вытекает, что а х с. Например, отношение равенства (а = Ь) транзитивно, так как из а = Ь и Ь = с вытекает а = с. Аналогично, транзитивным является отношение а>Ь. Отношение же аф Ь не транзитивно, так как из а* Ь и Ьф с ещё не вытекает аф с.
2017 | №2 ВСЕ О МЯСЕ
Таблица 1
Форма для попарного сравнения значимости единичных показателей
Показатели П1 П2 П3 П4 П5 П6 П7 предпочтений
1 или 0
П1
П2 П3 П4 П5 П6 П7
Примечание.
Сравните значимость единичных показателей, выполняя попарное сравнение, последовательно заполняя строки таблицы.
Если значимость показателя П1 по Вашему мнению больше, чем значимость показателя П2 (П1^П2), то в соответствующей ячейке указываете «1».
Если значимость показателя П1 по Вашему мнению меньше, чем значимость показателя П2 (П1^П2), то в соответствующей ячейке указываете «0»
басных изделий в целях выбора наиболее перспективных из числа опытных образцов для последующего продвижения на потребительском рынке. Для построения квалиметрической модели были выбраны следующие единичные показатели:
о П1 - привлекательность внешнего
вида батона; о П2 - привлекательность рисунка
и цвета на разрезе батона; о П3 - способность к нарезанию
ломтиками; о П4 - приятность консистенции при
откусывании и разжевывании; о П5 - гармоничность аромата пряностей;
о П6 - выраженность мясного аромата;
о П7 - гармоничность вкусовых характеристик (вкус и послевкусие).
Для определения коэффициентов весомости были отобраны эксперты из числа специалистов предприятия, которые имели опыт работы в составе дегустационных комиссий не менее 3-х лет.
На первом этапе экспертам было предложено сравнить значимость единичных показателей методом попарного сравнения. Для этого была использована анкета, содержащая форму, представленную в таблице 1.
После заполнения приведенной формы экспертами подсчитывали количество предпочтений каждого единично-
Мнение семи экспертов
Таблица 2
Единичные показатели качества Суммарное количество предпочтений
П1 - привлекательность внешнего вида батона 13
П2 - привлекательность рисунка и цвета на разрезе 36
П3 - способность к нарезанию 8
П4 - приятность консистенции 24
П5 - гармоничность аромата пряностей 43
П6 - выраженность мясного аромата 36
П7 - гармоничность вкусовых характеристик 36
Мнение восьми экспертов Таблица 3
Единичные показатели качества Мнение 8-го эксперта Суммарное количество предпочтений
П1 - привлекательность внешнего вида батона 1 14
П2 - привлекательность рисунка и цвета на разрезе 3 39
П3 - способность к нарезанию 5 13
П4 - приятность консистенции 4 28
П5 - гармоничность аромата пряностей 7 50
П6 - выраженность мясного аромата 2 38
П7 - гармоничность вкусовых характеристик
42
го показателя, которое определяли как сумму чисел, указанных экспертами в каждой строке (например: для показателя П 1+1+0+1+0+1 = 4, следовательно, количество предпочтений I экспертом показателя П1 = 4).
Количество предпочтений, полученные по результатам заполнения форм каждым экспертов, анализировали с целью выявления нетранзитивных подмножеств.
Результаты и их обсуждение
Результаты опроса 7 экспертов и значение суммарного количества предпочтений (сумма предпочтений по каждому единичному показателю, присвоенных экспертами) приведены в таблице 2.
В данном случае результат многократной оценки значимости единичных показателей каждым экспертом имел следующий вид:
П3 ■ П1 ■ П4 ■ П2 ~ П6 ~ П7 ■ П5.
По результатам полученного ранжирования было видно, что в информации для определения коэффициентов весомости появилось нетранзитивное подмножество П2 ~ П6 ~ П7.
Для исключения нетранзитивности в экспертизе был привлечен еще один эксперт (8-й), чьи результаты сопоставления значимости единичных показателей и новые значения суммарного рейтинга с учетом мнения 8-го эксперта представлены в таблице 3.
Из таблицы 3 следует, что, с учетом мнения восьмого эксперта, нетранзитивное подмножество было исключено, что дало следующий ранжированный ряд единичных показателей:
П3* П1* П4 ■ П6* П2* П7* П5.
6
ВСЕ О МЯСЕ №2 | 2017
Таким образом, нетранзитивность, выявленная при определении суммы предпочтений потребительских свойств создаваемых колбасных изделий, была исключена путем привлечения еще одного эксперта, т.е. методом накопления квалиметрической информации.
Однако такой подход имел существенный недостаток - введение дополнительного эксперта могло не привести к исключению выявленного нетранзитивного подмножества и/ или привести к появлению новых нетранзитивных подмножеств. Кроме этого, дополнительный эксперт должен был иметь квалификацию и опыт работы, соответствующий уровню уже работавших в комиссии экспертов. Как правило, число специалистов одинакового уровня на предприятии ограничено, а привлечение сторонних экспертов требует дополнительных затрат. Поэтому не исключена возможность исключения нетранзитивных подмножеств и другими альтернативными методами.
Заключение
Представленные результаты работы показали возможность решения актуальной в квалиметрии задачи ранжирования единичных значений по их значимости с целью последующего перехода к определению коэффициентов весомости. Апробация метода исключения нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных оценок - накопления квалиметрической информации с привлечением дополнительных экспертов показала возможность исключения нетранзитивных подмножеств. Исключение нетранзитивных подмножеств в конечном итоге позволит повысить качество обработки результатов экспертных оценок, что в конечном итоге будет способствовать сокращению затрат на создание конкурентоспособной продукции и повышению конкурентоспособности предприятия в целом.
© КоНТАКТЫ:
Шарапова Саяна Mункоевна a shsayanal@gmail.com
список литературы: REFERENCES:
1. Семенова А.А. Разработка метода комплексной оценки качества мяса и мясных продуктов. Автореферат диссертации на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. — М., ВНИИМП — 1993. — C. 21. Semenova A.A. Razrabotka metoda kompleksnoi osenki kachestva myasa i myasnih produktov. [Complex evaluation method development of meat quality and meat products] Avtoreferat dissertacii na soisk. uch. st. kand. tehn. nauk. — M., VNIIMP. — 1993. — S. 21.
2. Семенова А.А. Комплексная оценка функци- Semenova A.A. Kompleksnaya osenka funksional-онально-технологических свойств пищевых no-tehnologicheskih svoistv pishevyh krasitelei dlya красителей для мясопродуктов. / Семенова А.А., myasoproduktov. [Complex assessment of functional Горошко Г.П., Веретов Л.А. // Все о мясе. — processing properties of food dyes for meat products] / 2007. — № 5. — С. 16-20. Semenova A.A., Goroshko G.P., Veretov L.A. // Vsyo o myase. — 2007. — № 5. — S. 16-20.
3. Семенова А.А. Объективная оценка качества шпика. / Семенова А.А., Кузнецова Т.Г., Насонова В.В., Спиридонов К.И., Адылов Ф.В. // Мясная индустрия. — 2016. — № 1. — С. 25-31. Semenova A.A. Obektivnaya osenka kachestva shpika. [Objective evaluation of salted pork fat quality] /Semenova A.A., Kuznetsova T.G., Nasonova V.V., Spiridonov K.I., Adylov F.V. //Myasnaya industriya. — 2016. — №1. — S. 25-31.
4. Семенова А.А. К вопросу стандартизации Semenova A.A. K voprosu standartizacii i osenki и оценки качества шпика. / Семенова А.А., На- kachestva shpika. [To standardization matter and сонова В.В., Гундырева М.И., Спиридонов К.И. // quality evaluation of salted pork fat] /Semenova A.A., Все о мясе. — 2015. — № 1. — С. 4-8. Nasonova V.V., Gundyreva M.I., Spiridonov K.I. // Vsyo o myase. — 2015. — № 1. — S. 4-8.
5. Семенова А.А. Комплексная оценка качества отрубов конины. / Семенова А.А., Хвыля С.И., Сусь И.В., Газизов А.Г. // Все о мясе. — 2011. — № 4. — С. 44-47. Semenova A.A. Kompleksnaya osenka kachestva otrubov konini. [Complex evaluation of horse-flesh junctures quality] / Semenova A.A., Hvilya C.I., Sus I.V., Gazizov A.G. // Vsyo o myase. — 2011. — № 4. — S. 44-47].
6. Чайка Т.Ю. Проблемы формирования интеграль- Chaika T.U. Problemi formirovaniya integralnogo ного показателя конкурентоспособности товаров pokazatelya konkurentosposobnosti tovarov (uslug). (услуг). / Чайка Т.Ю. // Бизнес информ. — 2014. — [Problems of formation of an integral index of compet-№ 8. — С. 198-204. itiveness of goods (services)] / Chaika T.U. // Biznes inform. — 2014. — №8. — S. 198-204
7. ГОСТ 9959-2015 «Мясо и мясные продукты. Общие требования к проведению органолепти-ческой продукции». - М., Стандартинформ. -2016. - С. 20. GOST 9959-2015 «Myaso i myasnie produkti. Obshie trebovaniya k provedeniu organolepticheskoi produksii» [Meat and meat products. Common requirements to carrying out organoleptic production]. — M., Standartin-form. — 2016. — S. 20.
8. Семенова A.A. Сенсорный анализ инструмент Semenova A.A. Sensornii analiz - instrument v up-в управлении качеством. /Семенова A.A., ravlenii kachestvom. [The touch analysis - a tool in Кузнецова Т.Г., Aнисимова И.Г. //Пищевая инду- quality management] / Semenova A.A., Kuznetsova стрия. - 2011. - № 2-7. - С. 50. T.G., Anisimova I.G. // Pishevaya industriya. - 2011. - № 2-7. - S. 50.
9. Семенова А.А. Сенсорный анализ — инструмент управления качеством мясной продукции. / Семенова А.А., Кузнецова Т.Г., Анисимова И.Г. // Все о мясе. — 2010. — № 6. — С. 50-51. Semenova A.A. Sensornii analiz — instrument upravleni-ya kachestvom myasnoi produksii. [The touch analysis — a tool in quality management of meat products] / Semenova A.A., Kuznetsova T.G., Anisimova I.G. // Vsyo o myase. — 2010. — № 6. — S. 50-51.
10. Шишкин И. Ф. О единстве измерений, выполня- Shishkin I. F. O edinstve izmerenii, vipolnyaemih ek-емых экспертными методами / И. Ф. Шишкин // spertnimi metodami [About the unity of measurements Электрика. — 2007. — № 2. — С. 43-48. which are carried out by expert methods] / I. F. Shishkin // Elektrika. — 2007. — № 2. — S. 43-48.
11. Шарапова С.М. Обработка результатов экспертных измерений методом накопления / С.М. Шарапова, Д.Н. Хамханова // Качество образования: системы, технологии, инновации: сб. материалов междунар. науч.-практ. конф. - Барнаул: Изд-во АлтГАУ, 2007. - С. 398-399. Sharapova S.M. Obrabotka rezultatov ekspertnih izmerenii metodom nakopleniya. [Processing of the results of expert measurements by method of accumulation] / S.M. Sharapova, D.N. Hamhanova // Kachestvo obrazovaniya: sistemi, tehnologii, innovasii: sb. materi-alov mezhdunar. nauch.-prakt. konf. — Barnaul: Izd-vo AltGAU, 2007. — S. 398-399.
12. Шарапова С.М., Хамханова Д.Н. Разработка ме- Sharapova S.M., Hamhanova D.N. Razrabotka metodov тодов исключения нетранзитивных подмножеств isklucheniya netranzitivnih podmnozhestv izmerenii измерений / С.М. Шарапова, Д.Н. Хамханова // [Development of methods of an exclusion of intran-Материалы II международной научно-практи- sitive subsets of measurements] / S.M. Sharapova, ческой конференции «Качество как условие D.N. Hamhanova // Materialy I I mezhdunarodnoi повышения конкурентоспособности и путь nauchno-prakticheskoi konferensii «Kachestvo kak к устойчивому развитию». — Улан-Удэ: Изд-во uslovie povisheniya konkurentosposobnosti i put k ВСГУТУ, 2014. — С. 182-191. ustoichivomu razvitiu». — Ulan-Ude: Izd-vo VSGUTU, 2014. — S.182-191.
2017 I №2 ВСЕ О МЯСЕ
