CC BY
9416. Gun G.S., Chukin M.V., Rubin G.Sh. Quality management in hardware production.
Metallurgicheskie processy i oborudovanie [Metallurgical processes and equipment], 2013, no. 4 (34), pp. 106-112.
17. Brinza V.V., Korovin A.V., Losickij A.F. i dr. Technical Complex smelter: modeling development prospects. Nacionalnaja metallurgija [National Metallurgy], 2003, no. 1, pp. 87 - 94.
/
УДК 658.562: 65.018.2 Бринза В.В.
С -\
МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ
КОМПАНИИ КАК ОБЪЕКТ ПРОГНОСТИЧЕСКОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ
Аннотация. В статье рассмотрена деятельность основных подразделений технического комплекса предприятия, действующего в составе одного из ведущих отечественных металлургических холдингов, с позиций наличия резервов повышения результативности политики в области качества. Исследования проводили применительно к будущим состояниям рассматриваемой организационно-технической системы, достигаемым при дополнительной поддержке отдельных ее элементов в исходном состоянии. В этой связи оправданным оказалось привлечение к исследованию метода качественного моделирования, базирующегося на аппарате взвешенных ориентированных графов.
Анализ результатов моделирования подтвердил ключевую роль системы менеджмента качества в эффективной деятельности технического комплекса предприятия. Во-первых, все её функциональные составляющие значимо реагируют на изменение трендов развития каждого из основных инженерно-технических подразделений. Во-вторых, дополнительная поддержка большинства составляющих СМК обусловливает усиление обратных связей, корректирующих прямые управленческие влияния, что обеспечивает дополнительное повышение уровня совокупности показателей деятельности технического комплекса. Выявлена составляющая системы менеджмента качества, востребованность которой применительно к рассматриваемым в статье условиям работы предприятия должна быть значимо расширена - разработка и совершенствование статистических методов контроля и управления качеством продукции.
Активное использование полученных результатов дает возможность максимально реализовать потенциал управления рассматриваемой организационно-технической системы в прогнозируемой перспективе, что обеспечит повышение конкурентоспособности производимой металлопродукции на отечественном и зарубежных рынках.
Ключевые слова: металлургическая компания, менеджмент качества, технический комплекс предприятия, прогноз, метод качественного моделирования, вычислительный эксперимент, резервы повышения конкурентоспособности
Эффективность деятельности современных промышленных компаний во многом определяется техническим уровнем производства, восприимчивостью к прогрессивным технологическим идеям, степенью и скоростью внедрения инноваций в бизнес-процессы, результативностью политики в области качества. Развитию перечисленных приоритетов способствует разработка и реализация систем менеджмента качества компаний, адекватных их целям и задачам. В значительной степени под-
держка направлений деятельности, связанных с менеджментом качества, отведена техническому комплексу, который объединяет деятельность основных инженерно-технических подразделений. В этой связи определение ключевых составляющих функционирования структуры технического комплекса с позиций достижения максимальной результативности проводимой политики в области качества является актуальной задачей для промышленных компаний, стремящихся повысить конкурентоспо-
собность производимой продукции на отечественных и зарубежных рынках.
Методология решения указанной задачи следует из принципов менеджмента
качества, положенных в основу действующих стандартов на системы менеджмента качества серии ISO 9000, базирующихся, прежде всего, на процессном и системном подходах [1]. Конкретизацию этих подходов в исследованиях и совершенствовании систем управления различными организационно-техническими структурами осуществляют, привлекая значительное число методов [2-5]. Однако основное большинство данных методических инструментов способствуют получению оценок состояния составляющих деятельности объектов управления, зафиксированных, в основном, в течение текущего периода. Между тем установление резервов результативности политики в области качества промышленных компаний предпочтительно с использованием знаний об их будущих состояниях при реализации различных сочетаний исходных управляющих воздействий и выборе на этой основе сочетаний, максимизирующих основные показатели рассматриваемых организационно-технических систем. Это обусловливает необходимость разработки совокупности прогнозов альтернативных будущих состояний рассматриваемых структур, в отношении которых осуществляются различные варианты политики в области качества. Поэтому наряду с общими рекомендациями по улучшению менеджмента качества, содержащимися в [1], именно сравнительные прогнозные оценки различных вариантов дифференцированной поддержки составляющих рассматриваемой системы, полученные с заданными упреждениями, могут дать информацию о предпочтительных сочетаниях направленных на них управляющих воздействий в необходимом объеме.
Методика исследований. Представляется, что среди различных методов прогнозирования развития сложных организационно-технических систем необходимые возможности для решения поставленной
задачи имеет метод качественного моделирования, базирующийся на аппарате взвешенных ориентированных графов [6]. Перечисленные в табл. 1 возможности, обеспечиваемые применением современной модификации данного метода, с достаточной полнотой обеспечивают реализацию процессного и системного принципов с их распространением на будущие состояния систем.
Настоящая работа содержит результаты применения указанного варианта прогностического моделирования к системе менеджмента качества технического комплекса металлургической компании, занимающей одну из ведущих позиций среди отечественных производителей стали и проката. В работе использован опыт предыдущих исследований, который накоплен при моделировании ряда других аналогичных организационно-технических систем [7-10].
При построении модели функционирования технического комплекса предприятия учитывали его структурную схему, укрупненный вариант которой представлен на рис.1.
Данная структурная схема с некоторыми вариациями близка особенностям функционирования технических комплексов всех основных отечественных предприятий - производителей металлопродукции. В составе модели учитывали взаимодействие 38-ми структурных элементов - направлений деятельности технического комплекса, составляющих его потенциала, технического уровня производственной инфраструктуры предприятия, во многом, формируемого как результат суммарного действия всех основных подразделений технического комплекса, а также интегральной оценки результативности деятельности рассматриваемого комплекса - его репутации.
Формирование структуры модели, отображающей деятельность технического комплекса предприятия как сложной организационной системы, должно быть также дополнено учетом влияния на него факторов внешнего воздействия [11], которое
учитывается введением в состав модели пытывают основные воздействия глобаль-
факторов, воспроизводящих администра- ной внешней среды.
тивное и финансовое воздействие со стороны топ-менеджмента компании, а также руководства комплекса. Последние факторы, в свою очередь, непосредственно ис-
Рис. 1. Укрупненная схема функционирования технического комплекса металлургического предприятия (в скобках приведено число составляющих для различных направлений деятельности технического комплекса, учитываемых
в составе разработанной модели)
Таблица 1
Особенности метода качественного моделирования при прогнозировании развития сложных организационно-технических систем
Характеристики метода Достигаемые результаты
Периоды упреждения Получение взаимосвязанных краткосрочных (3-5 лет), среднесрочных (5-7 лет), долгосрочных (7-10 лет), даль-несрочных (10-20 лет и более) прогнозов развития систем
Внешняя среда Учет взаимосвязей рассматриваемой сложной системы с факторами внешней среды
Масштаб Достижение разноуровневых прогнозов развития систем (на мега-, макро-, мезо-, микроуровнях)
Содержательность Число учитываемых взаимодействующих факторов системы составляет от десятков до нескольких сотен
Достоверность Обеспечение максимальной объективности результатов прогнозирования и оценки их достоверности по нескольким независимым признакам
Сопоставимост ь Одновременное рассмотрение и сопоставимость факторов и прогнозируемых показателей различной природы (различной размерности)
Чувствител ьность Определение слабых сигналов, характеризующих потенциальные угрозы развитию рассматриваемой системы
Многосценарность Генерация многосценарных прогнозов развития моделируемой системы для основных ожидаемых сочетаний элементов внешней среды
Оценка рисков Оценка последствий действия основных рисков, конфликтов, нестабильности внешней среды
Ключевые факторы Выявление ключевых факторов и «черных» дыр
Композиционность Малозатратность дополнения, перестроения и объединения моделей
Взвешенный ориентированный граф, используемый в методе качественного моделирования для отображения рассматриваемой организационно-технической системы, восстанавливается заданием вершин, которыми являются ее основные составляющие, перечень их групп приведен на рисунке. Для конкретизации структуры графа требуется также информация о составляющих развития моделируемой системы к моменту начала моделирования, а также об их динамических характеристиках - исходных импульсах. Кроме того необходимо определение наличия и ориентации действующих взаимодействий между составляющими системы (дуг и петель в терминах теории графов), их инерционно-
сти и интенсивности (веса). Перечисленную информацию о структуре взвешенного ориентированного графа в рамках метода качественного моделирования как альтернативы количественным методическим подходам рационально выявлять на основе использования процедуры коллективной экспертизы. В этом случае процесс получения требуемых результатов не сопряжен со значительными расходами и осуществим в течение достаточно короткого времени. Для реализации экспертизы предварительно разработали анкеты, имеющие матричный вид и содержащие перечни всех основных составляющих моделируемой системы в исходном состоянии (как факторов), фиксируемых в строках, и в ре-
зультативном состоянии (как показателей), фиксируемых в столбцах. В частности, для организационно-технической системы, представленной на рисунке, характер факторного влияния на каждый из показателей экспертизы отмечали в ячейках, расположенных на пересечении соответствующих строк и столбцов матричной анкеты, что приводит размерности матрицы, равной 38х38. К экспертизе привлекали 7 руководителей и высококвалифицированных специалистов технического комплекса предприятия, что явилось компромиссом между стремлением минимизировать ошибки получаемых обобщенных оценок за счет расширения группы привлекаемых экспертов и ограниченной численностью наиболее компетентных сотрудников, имеющих максимальный опыт разноплановой работы в рамках различных направлений функционирования комплекса.
Исходные экспертные оценки степени влияния факторов на показатели системы, а также оценки исходных уровней и исходных импульсов факторов преобразовывали к числовому безразмерному виду с использованием специально разработанных шкал [7; 9]. При этом устанавливали, что значения факторов и показателей, равное 1,000, условно характеризует их «средний» уровень, значения, более низкие, чем средний уровень, отображаются с убыванием в полуинтервале от 1,000, а значения, более высокие - в полуинтервале с возрастанием от 1,000. Более подробное соответствие экспертных оценок состояния различных направлений деятельности технического комплекса и их числовых эквивалентов производили в следующей последовательности: «максимально высокое» - более 1,85; «очень высокое» -1,85.. .1,66; «устойчиво высокое» -1,65...1,51; «высокое» - 1,50.1,41; «почти высокое» - 1,40.1,35; «близкое к высокому» - 1,34.1,28; «значимо выше среднего» - 1,27.1,21; «выше среднего» -1,20.1,15; «несколько выше среднего» -1,14.1,10; «чуть выше среднего» -1,09.1,04; «среднее» - 1,03.0,97; «чуть ниже среднего» - 0,96.0,91; «несколько
ниже среднего» - 0,90.0,86; «ниже среднего» - 0,85.0,80; «значимо ниже среднего» - 0,79.0,73; «близкое к низкому» -0,72.0.66; «почти низкое» - 0,65.0,60; «низкое» - 0,59.0,50; «устойчиво низкое» - 0,49.0,35; «очень низкое» - 0,34.0,15; «максимально низкое» - меньше 0,15. Нетрудно убедиться, что характер приведенного соответствия экспертных и числовых оценок следует логистической зависимости, которая используется в преобразовании субъективной информации к объективному виду [12]. Использование подробного сопоставления перечня экспертных оценок и их числовых эквивалентов обеспечило достижение высокой точности результатов, получаемых в ходе компьютерных расчетов. Кроме того использование преобразованных безразмерных значений факторов и показателей дает возможность непосредственного сопоставления всех основных составляющих структуры моделируемой организационной системы.
Полученные исходные данные о структуре взвешенного ориентированного графа, отображающего особенности функционирования технического комплекса металлургического предприятия, использовали для получения информации о будущих состояниях данной организационной системы. Определение результатов осуществляли на базе прогнозной компьютерной системы, разработанной в программной среде Borland Kylix 3 Open Edition (на языках С++ и Object Pascal).
Достоверность результатов компьютерного определения динамики составляющих технического комплекса предприятия, полученных методом качественного моделирования, устанавливали по степени их сходимости, устойчивости, взаимосвязанности. Дополнительно устанавливали непротиворечивость результатов, соответствующих действующему состоянию рассматриваемой организационно-технической системы, очевидным факторным влияниям.
Прогнозирование трендов развития направлений деятельности технического комплекса. Полученный инерцион-
ный прогноз развития основных направлений деятельности технического комплекса показывает, что в сравнении с другими направлениями, деятельность по поддержке системы менеджмента качества, в целом, характеризуются достаточно высоким исходным уровнем, значимо превышающим условно среднюю величину, задаваемую 1,00. Усредненная прогнозируемая динамика факторов этой группы отображается монотонно растущим трендом (табл.2, строка 5). Выявленный характер прогнозируемого изменения уровня составляющих деятельности специалистов технического комплекса предприятия, способствующих совершенствованию системы менеджмента качества, дает возможность предположить, что среднесрочные темпы их развития будут превышать рост других групп направлений деятельности инженерно-технических подразделений (табл.2, строки 1-5). Действительно, наименьшая степень развития прогнозируется для работ по обоснованию новых и совершенствованию действующих технологий производства металлопродукции, а также для направлений, связанных с обеспечением высокого научно-технического и инновационного потенциала предприятия (табл.2, строки 3,4).
Более подробное рассмотрение результатов прогнозирования развития деятельности, формирующей поддержку системы менеджмента качества предприятия, определяет различный вклад ее отдельных составляющих в обобщенную достаточно высокую оценку. Наибольшая доля при формировании этой оценки в течение будущего среднесрочного периода привносится аудитом системы менеджмента качества (табл.2, строка 5.3), а также работами по подготовке и сертификации системы качества, процессов и продукции (табл.2, строка 5.2). Несколько менее весомый но также значимый вклад в совершенствование системы менеджмента качества по результатам моделирования получается от следующих направлений деятельности:
разработка нормативных и методических документов системы менеджмента
качества в соответствии с требованиями МС ИСО 9000 (табл.2, строка 5.1);
организация работы с потребителями продукции (табл.2, строка 5.4);
разработка корректирующих и предупреждающих мероприятий (табл.2, строка 5.5);
• обеспечение информационного развития системы менеджмента качества, формирование банков научно-технической информации и нормативной документации (табл.2, строка 5.6);
организация деятельности по выполнению в подразделениях технического комплекса требований МС ИСО 9002 (табл.2, строка 5.8).
В сравнении с вышеперечисленными направлениями заметно меньшее развитие прогнозируется по отношению к разработкам статистических методов контроля и управления качеством металлопродукции (табл.2, строка 5.7). Согласно полученному прогнозу данный показатель в действующих условиях может достичь условно среднего уровня развития только к концу рассматриваемого периода упреждения. Между тем в [1] статистическим методам в менеджменте качества отведена одна из ключевых позиций для выявления и прослеживания изменчивости в характеристиках выпускаемой продукции и используемых при ее производстве процессах. В соответствии с [1] именно «применение статистических методов помогает измерять, описывать, анализировать, интерпретировать и моделировать такую изменчивость даже при относительно ограниченном количестве данных. Статистический анализ таких данных может помочь лучше понять природу, масштаб и причины изменчивости, способствуя решению и даже предупреждению проблем, которые могут быть результатом такой изменчивости, а также постоянному улучшению». По-видимому, наряду с другими причинами недостаточно активное привлечение статистических методов специалистами технического комплекса не дает возможности существенно повысить технический уровень основных действующих на предприятии технологи-
ческих процессов производства чугуна, стали, проката, продукции повышенной степени готовности, измеряемый для момента начала моделирования экспертной оценкой «несколько ниже среднего», а к концу достигающий «среднего» уровня в рамках используемой экспертной шкалы (табл.2, строка 2). Между тем на фоне отмеченной выше прогнозируемой ограниченной результативности направлений деятельности подразделений технического комплекса, связанных с обеспечением высокого научно-технического и инновационного потенциала предприятия (табл.2, строка 3), а также отсутствием резервов значимого приращения кадрового и ресурсного потенциала в течение периода упреждения (табл.2, строки 6 и 7), полномасштабное внедрение в практику деятельности технического комплекса современных статистических методов явилось бы значимым резервом роста технического уровня действующих производств и дополнительного повышения конкурентоспособности выпускаемой металлопродукции.
Резервы значимого повышения востребованности указанного инструмента системы менеджмента качества в деятельности технического комплекса предприятия определимы из результатов компьютерного эксперимента, в котором осуществлено моделирование среднесрочных последствий дополнительной поддержки каждой из составляющих рассматриваемой организационно-технической системы в исходном состоянии на уровень разработки и использования в производственной практике статистических методов контроля и управления качеством продукции. Результаты моделирования получали в ходе вычислительного эксперимента, в котором поочередно увеличивали исходные импульсы для каждой из составляющих деятельности технического комплекса. Степень дополнительного приращения исходных импульсов выбирали равной протяженности минимального интервала каждого из уровней оценок в пределах используемой в работе экспертной шкалы, что соответствует значению разности 0,05 в
пределах шкалы, с помощью которой осуществляли преобразование экспертных оценок в числовой вид.
Обобщение результатов прогностического моделирования показало существенные различия в последствиях локальной поддержки составляющих структуры моделируемой организационно-
технической системы на уровень развития статистических методов контроля и управления качеством металлопродукции в пятилетней перспективе. Наиболее значимое относительное влияние на рассматриваемый элемент системы менеджмента качества выявлено со стороны групп факторов, представляющих разработки новых и совершенствование действующих технологий производства металлопродукции (27% от суммарного факторного влияния), а также других направлений деятельности, связанной с обеспечением функционирования системы менеджмента качества (22%). Меньшая, но также значимая степень воздействия на уровень развития данного показателя в среднесрочном будущем зафиксирована со стороны его уровня, достигнутого к моменту начала моделирования (10%), внимания руководства компании, дирекции технического комплекса (9%), потребности в статистических методах со стороны фактора, представляющего метрологическое и испытательное обеспечение производства (9%), а также направления деятельности, представляющего информационно-техническое обеспечение функционирования действующей инфраструктуры предприятия (8%). Дополнительные импульсы, прилагаемые к другим группам направлений деятельности технического комплекса, представленным на рисунке, как показали результаты моделирования, не оказывают на уровень разработок в области статистических методов контроля и управления качеством значимого влияния и оцениваются 5-ю...2-мя процентами от общего суммарного факторного действия.
Таблица 2
Инерционный среднесрочный прогноз развития составляющих деятельности технологического комплекса металлургического предприятия
Номер п/п Группы составляющих деятельности Годы прогнозирования:
0 1 2 3 4 5
1 МЕТРОЛОГИЧЕСКОЕ И ИСПЫТАТЕЛЬНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВА 1,049 1,059 1,083 1,098 1,123 1,146
2 ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА МЕТАЛЛОПРОДУКЦИИ 0,934 0,957 0,962 0,980 0,994 1,016
3 КООРДИНАЦИЯ РАБОТ ПО ПОВЫШЕНИЮ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА 0,944 0,949 0,954 0,960 0,969 0,979
4 ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ 0,925 0,934 0,953 0,971 0,993 1,018
5 ПОДДЕРЖКА СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА: 1,042 1,059 1,076 1,096 1,120 1,145
5.1 Разработка документов системы менеджмента качества в соответствии с требованиями МС ИСО 9001 1,042 1,063 1,078 1,101 1,124 1,151
5.2 Подготовка и сертификация системы качества, процессов и продукции 1,095 1,114 1,130 1,153 1,177 1,204
5.3 Аудит системы менеджмента качества 1,140 1,162 1,181 1,206 1,233 1,264
5.4 Организация работы с потребителями продукции 1,028 1,042 1,062 1,079 1,103 1,127
5.5 Разработка корректирующих и предупреждающих мероприятий 1,086 1,102 1,109 1,132 1,148 1,172
5.6 Информационное развитие системы менеджмента качества, формирование банков документации 1,031 1,040 1,074 1,092 1,125 1,154
5.7 Разработка статистических методов контроля и управления качеством продукции 0,904 0,927 0,941 0,955 0,975 0,993
5.8 Организация деятельности по выполнению требований МС ИСО 9002 1,007 1,018 1,035 1,053 1,074 1,097
6 КАДРОВЫЙ ПОТЕНЦИАЛ ТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА 0,884 0,891 0,897 0,907 0,917 0,929
7 РЕСУРСНЫЙ ПОТЕНЦИАЛ ТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА 0,899 0,900 0,901 0,902 0,903 0,904
8 РУКОВОДСТВО ТЕХНИЧЕСКИМ КОМПЛЕКСОМ ПРЕДПРИЯТИЯ 1,032 1,054 1,089 1,118 1,158 1,200
Определение ключевой роли системы менеджмента качества в развитии показателей деятельности технического комплекса. Методология качественного моделирования может быть использована для определения «внутреннего» потенциала развития организационно-технической системы за счет установления составляющих ее деятельности, наиболее значимо изменяющихся в среднесрочной перспективе при повышении интенсивности исходного воздействия факторов системы. Результаты соответствующего многофакторного компьютерного эксперимента, представленные в табл. 3, характеризуют существенные различия в восприимчивости межфакторных воздействий основным перечнем направлений деятельности инженерных подразделений технического комплекса. Наиболее чувствительным к изменению степени влияния со стороны большинства структурных факторов проявился показатель, характеризующий квалификацию специалистов - работников данного комплекса. Среди составляющих кадрового потенциала комплекса выявлена также множественность причин изменения уровня работ, связанных с совершенствованием организации труда, подбором и мотивацией персонала. Среди направлений деятельности инженерных подразделений, наиболее полно демонстрирующих значимый рост под действием основного перечня факторов рассматриваемой организационно-технической системы, зафиксированы все составляющие поддержки системы менеджмента качества (в порядке убывания по признаку множественности значимых факторных воздействий):
разработка корректирующих и предупреждающих воздействий;
организация работы с потребителями продукции;
• обеспечение информационного развития системы менеджмента качества; формирование банков научно-технической информации и портативной документации;
организация работы по выполнению в техническом комплексе требований МС
ИСО 9002 и других документов системы качества;
• аудит системы менеджмента качества;
• организация подготовки и сертификации системы качества, процессов и продукции;
разработка статистических методов контроля и управления качеством металлопродукции;
разработка нормативных и методических документов системы менеджмента качества в соответствии с требованиями МС ИСО 9001.
Составляющие других направлений деятельности технического комплекса в списке показателей, претерпевающих значимое изменение под дополнительным действием различных факторов, представлены в значительно меньшем числе (табл.3). В частности, информационно-техническое обеспечение функционирования действующей инфраструктуры компании может быть развито путем дополнительного многофакторного воздействия на его следующие составляющие:
разработка и обеспечение подразделений компании нормативно-технической и технологической документацией на новые виды продукции и процессы, контроль документооборота;
обеспечение подразделений компании отечественной и зарубежной документацией.
Ресурсный потенциал технического комплекса при дополнительных исходных импульсах, придаваемых значительному числу факторов, повышается за счет множественной восприимчивости их воздействий со стороны деятельности, связанной с компьютеризацией труда его специалистов.
Резервы повышения уровня координации деятельности служб и производств компании в области повышения ее научно-технического потенциала при изменении интенсивности множества исходных факторных воздействий в значительной степени реализуются значимым изменением нижеперечисленных составляющих:
работ по определению, планированию и координации направлений технического развития производства;
формирования и контроля выполнения программы организационно-технических мероприятий по повышению эффективности деятельности компании, а также экспертизы и контроля выполнения НИОКР.
Повышение уровня метрологического и испытательного обеспечения производства, в первую очередь, может быть реализовано при дополнительной поддержке большинства факторов рассматриваемой организационно-технической системы, влияющих, в том числе, на ее составляющую, связанную с метрологическим обеспечением производства, включая управление КИП.
Наконец, ожидаемо значимо реагирует на дополнительные изменения абсолютного большинства факторов технического комплекса компании ее техническая дирекция.
В целом, результаты многофакторного компьютерного эксперимента показали, что среди направлений деятельности технического комплекса металлургического предприятия максимальную восприимчивость к изменению структурных факторов данной организационно-технической системы претерпевают все основные составляющие системы менеджмента качества. Основная роль этих видов деятельности проявляется вследствие того, что они активно воспринимают изменения не только прямых влияний, направленных на их поддержку и развитие, но и опосредованных многофакторных воздействий, проявляясь наиболее множественной реакцией на из-
менения основных факторов управления. С другой стороны, в ходе определения перечня факторов технического комплекса, оказывающих на составляющие его деятельности наиболее множественное значимое влияние, что также осуществлено в ходе серии компьютерных экспериментов, к данной группе управляющих воздействий опять-таки отнесено большинство (пять из восьми) факторов, реализуемых системой менеджмента качества. К тому же, возможность значительного увеличения востребованности еще одной из составляющих системы менеджмента качества, связанной с разработкой и использованием статистических методов контроля и управления качеством продукции, как показано в данной статье, дает возможность еще более полного использования потенциала СМК для усиления обратных связей в структуре управления техническим комплексом предприятия.
Таким образом, составляющие СМК аккумулируют множественное действие на них основных структурных элементов функционирования технического комплекса предприятия и в последующем передают структуре комплекса совокупность скорректированных сигналов, направленных на его ускоренное развитие. Действующая в подобном режиме система менеджмента качества является ключевым звеном в контуре прямых и обратных управленческих связей между факторами и показателями как элементами рассматриваемой структуры. Наличие отмеченного управленческого механизма создает необходимую основу для реализации компанией эффективной политики в области качества.
Таблица 3
Показатели деятельности технического комплекса металлургического предприятия, множественно изменяющиеся в среднесрочной перспективе при дополнительной поддержке основных факторов его структуры
Ранг показателей Наименование показателей Число факторов, при дополнительной поддержке которых показатели изменяются (в %) на: Общее число значимо
>5 4,9...4,0 3,9...3,0 2,9.2,5 влияющих факторов
1 Квалификация специалистов 33 5 0 0 38
2 Разработка корректирующих и предупреждающих мероприятий 6 25 4 1 36
Организация работы с потребителями продукции
3 2 23 10 1 36
4 Информационное развитие системы качества, формирование банков документации 1 23 9 2 35
Руководящее влияние на подразделения технического комплекса его дирекции
5 1 19 15 0 35
6 Организация работы по выполнению требований МС ИСО 9002 4 24 5 1 34
Совершенствование организации труда, подбор, развитие и мотивация персонала
7 1 0 8 25 34
8 Аудит системы менеджмента качества 2 8 19 3 32
Разработка нормативно-технической и технологической документации на новые виды продукции и процессы, контроль документооборота
9 1 3 26 2 32
10 Организация подготовки и сертификации системы качества, процессов и продукции 1 5 21 4 31
Обеспечение подразделений предприятия отечественной и зарубежной документацией
11 1 1 26 3 31
12 Финансовые ресурсы компании, выделяемые для поддержания деятельности тех. комплекса и реализации политики в области качества 1 0 5 25 31
Компьютеризация труда специалистов технического комплекса
13 1 0 18 11 30
14 Разработка статистических методов контроля и управления качеством продукции 1 0 6 21 28
Координация направлений технического
15 развития производств, планирование тем- 1 0 16 7 24
пов их развития
16 Метрологическое обеспечение производства, включая управление КИП 1 0 6 17 24
Формирование и контроль комплексной программы повышения эффективности производства продукции (Приказ №1), экспертиза и контроль НИОКР
17 1 0 13 9 23
18 Разработка нормативных и методических документов системы менеджмента качества в соответствии с требованиями МС ИСО 9001 1 0 5 16 22
Список литературы
1. ГОСТ ISO 9000 - 2011. Межгосударственный стандарт Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. М.: Стандартин-форм, 2012. 32 с.
2. Современное управление. Энциклопедический справочник. Том 1. М.: «Издатцентр», 1977. 584 с.
3. St.G. Powell . Management science. The art of Modeling with Spreadsheets/ St.G. Powell, K.R. Baker. 3-rd Ed - NJ: John Wiley&Sons LTD, 2009. 527 p.
4. Мухин В.И. Исследование систем управления. Анализ и синтез систем управления. М.: Экзамен, 2002. 304 с.
5. Кричевский М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте. СПб.: Питер, 2005. 304 с.
6. Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986, 496 с.
7. Бринза В.В. Прогнозирование результатов технического перевооружения предприятий / Бринза В.В., Юрьев А.Б., Коровин А.В., Кузнецов И.С.//Национальная металлургия. 2002. №4. С.46 -56.
8. Бринза В.В. Технический комплекс металлургического завода: моделирование перспектив развития / Бринза В.В., Коровин А.В., Лосицкий
A.Ф. и др. // Национальная металлургия. 2003. №1. С. 87 - 94.
9. Рождественский В.В. Оптимизация последовательности этапов реконструкции многостадийного производства / Рождественский В.В., Бринза
B.В., Котрехов В.А.// Цветные металлы. 2007. №10.
C. 14 - 23.
10. Бринза В.В. Первое в России промышленное производство сверхпроводящих материалов: прогнозирование потенциала развития / Бринза В.В., Шляхов М.Ю., Зернов С.М. и др.// Экономика в промышленности. 2011. №4. С. 33 - 47.
11. Смирнов Э.А. Основы теории организации. - М.: Аудит. ЮНИТИ, 1998. 375 с.
12. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1977. 591 с.
References
1. GOST ISO 9000 - 2011. Mezhgosudarstvennyj standart Sistemy menedzhmenta kachestva. Osnovnye polozhenija i slovar [ Internation-
al standart ISO 9000 Quality management systems -Fundamentals and vocabulary (IDT)]. Geneva, Switzerland, ISO, 2005, 38 p.
2. Sovremennoe upravlenie. Jenciklopedicheskij spravochnik [Modern management. Encyclopedic Reference]. Moscow: Publishing center, 1977, T.1, 584p.
3. Powell St.G., Baker K.R., Management science. The art of Modeling with Spreadsheets. 3 -rd Ed/ St.G. Powell, K.R. Baker - NJ: John Wiley&Sons LTD. 2009, - 1009 p.
4. Muhin V.I. Issledovanie sistem upravlenija. Analiz i sintez sistem upravlenija [Research of management system: Textbook]. Moscow: Exam, 2002, 384 p.
5. Krichevsky M.L. Intellektua'nye metody v menedzhmente [Intellectual methods in management]. SPb. Peter Publisher , 2005, 304 p.
6. Fred S.Roberts. Diskretnye matematicheskie modeli s prilozhenijami k socialnym, biologicheskim i jekologicheskim zadacham [Discrete Mathematical Models mith application to social, biological and environmental problems]. Moscow: Science, 1976, 559 p.
7. Brinza V.V., Uriev A.B., Korovin A.V. Forecasting of results of plant reequipment . Nacionalnaja metallurgija [National metallurgy]. 2002, no. 4, pp. 49 - 56.
8. Brinza V.V., Korovin A.V., Losicky A.F. Technical complex of metallurgical plant: modeling of development Nacionalnaja metallurgija [National metallurgy]. 2003, no. 1, pp. 87 - 94.
9. Rozhdestvenskij V.V., Brinza V.V., Kotrehov V.A. Optimization of the sequence of stages of reconstruction of multi-stage production. Cvetnye metally [Non-ferrous metals]. 2007, no. 10, pp. 14 - 23.
10. Brinza V.V., Shljahov M.Ju., Zernov S.M. i dr. The industrial production of superconducting materials first in Russia: Forecasting of potential of development. Jekonomika v promyshlennosti [The Economics of the industry]. 2011, no. 4, pp. 33 - 47.
11. Smirnov Je.A. Osnovy teorii organizacii [Foundation of the organization theory]. Moscow: Audit., UNITY, 1998, 375 p.
12. Martino Dzh. Tehnologicheskoe prognozirovanie [Technological Forecasting for Decision Making]. Moscow: Progress, 1977, 591 p.
