CC BY
270
УДК 658.562+664.6
НАПРАВЛЕНИЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕРОПРИЯТИЙ ПО
ПОВЫШЕНИЮ КАЧЕСТВА ХЛЕБОБУЛОЧНОЙ ПРОДУКЦИИ
Ю.Е. Гупанова, Дальрыбвтуз, Владивосток
Рассмотрены основные направления оценки эффективности мероприятий в области повышения качества продукции, приведены формы проявления обозначенных направлений. Обоснована возможность применения статистических методов анализа для оценки эффективности повышения качества продукции, рассчитана экономико-математическая модель зависимости уровня качества от основных факторов, определяющих его, обозначены направления ее применения.
Рассмотрение качества как важнейшего резерва роста прибыльности работы предприятия, эффективности производства, производительности труда и конкурентоспособности продукции предполагает оценку эффективности предлагаемых мероприятий по его повышению.
Исследования существующих подходов к определению эффективности качества [1, 2, 3] позволяет говорить о нескольких направлениях такой эффективности:
1) экономическая (коммерческая)
эффективность повышения качества продукции, проявляющаяся в росте прибыли, снижении себестоимости продукции, обеспечении ее конкурентоспособности на рынке, увеличении сбыта, спроса на продукцию, создании положительной репутации продукции и предприятия у потребителей;
2) социальная эффективность,
возникающая в результате соответствия качества продукции потребностям отдельных людей и общества в целом, так как высокое качество продукции является основой высокого качества жизни населения. Поэтому социальный эффект для предприятий хлебопекарной отрасли,
производящих продукцию повседневного спроса, играет очень важную роль и отражается на состоянии всего общества;
3) безопасная эффективность качества, связанная с тем, что недостаточно высокое качество хлебобулочной продукции, причиной которого может быть ненадежность не только в
техническом, физическом, но и в физиологическом, биологическом смысле, может снизить безопасность потребления продукции. Данный вид безопасности для пищевых продуктов является одним из основополагающих аспектов деятельности, требующих обязательного учета.
Формы проявления указанных видов эффективности повышения качества продукции представлены нами на рис. 1.
Рис. 1. Виды эффективности повышения качества хлебобулочной продукции
Необходимо заметить, что на сегодняшний день для отечественных предприятий на первом месте стоит повышение экономической эффективности работы предприятия, полученной от внедрения комплекса мероприятий в области повышения качества.
Для расчета экономической эффективности повышения качества продукции важно правильно определить метод расчета полученного эффекта и оценить целесообразность затрат на качество. При этом для справедливой оценки данных затрат необходима их научно обоснованная классификация, которая должна охватывать все виды
затрат на обеспечение качества продукции на всех стадиях жизненного цикла продукции.
В настоящее время отсутствует единый подход к классификации затрат на качество. Исследование обобщений имеющихся подходов к решению данной проблемы у различных авторов [3, 4] позволяет выявить классификации затрат, приведенные в табл. 1.
Таблица 1
Обобщение классификаций затрат на качество
№ п/п Классификационный признак Виды затрат
1 По эффективности Производительные Непроизводительные
2 По методу определения Прямые Косвенные
3 По периодичности возникновения Текущие Единовременные
4 По целевому назначению Затраты на улучшение качества Затраты на обеспечение качества Затраты на управление качеством
5 По возможности учета Поддающиеся прямому учету Не поддающиеся прямому учету Затраты, учитывать которые экономически нецелесообразно
6 По стадиям жизненного цикла Затраты на качество при разработке Затраты на качество при изготовлении Затраты на качество при потреблении продукции
7 По возможности оценки Планируемые Фактические
8 По характеру структурирования Затраты по предприятию Затраты по производству, цеху, участку Затраты по видам продукции
9 По объектам учета Затраты по продукции Затраты по процессам Затраты по услугам
10 По виду учета Затраты оперативного учета Затраты аналитического учета Затраты бухгалтерского учета Затраты целевого учета
11 По поведению затрат в зависимости от проведенных мероприятий Постоянные Переменные
Анализ данных классификаций показывает, что они не в полной мере отражают вопросы контроля и регулирования затрат. По нашему мнению, данные классификации можно дополнить, разделив все затраты на качество по возможности осуществления их регулирования на регулируемые и нерегулируемые. Причем под регулируемыми затратами необходимо понимать те затраты на повышение качества, которые зависят от менеджера соответствующего уровня и поддаются его регулированию, а под нерегулируемыми затратами - те, величина которых менеджером данного уровня не регулируется, так как это находится вне его компетенции, а контролируется руководителем более высокого уровня управления. Деление затрат на такие группы позволит разграничить ответственность за принимаемые в области повышения качества решения между руководителями различных уровней, создав тем самым благоприятную основу для выделения в учете и контроле центров ответственности, улучшения воздействия механизма мотивации и стимулирования управленческого персонала, а также оценки экономической эффективности отдельных подразделений.
По нашему мнению, целесообразно оценивать эффективность предлагаемых мероприятий по повышению качества на этапе их выдвижения, до момента внедрения в производство. В этом случае необходимо использовать статистические методы для моделирования процесса повышения качества продукции, основанные на составлении модели зависимости уровня качества продукции от основных факторов, влияющих на него.
Для того чтобы составить указанную модель, необходимо представить доступную информацию о качестве (такими показателями являются дефекты и брак, на основе оценки которых рассчитывается уровень дефектности и определяется уровень качества продукции) в виде статистического ряда наблюдений. Очевидно, что показатель качества продукции находится в зависимости от наличия в ней дефектов и брака, поэтому качество есть функция от этих дефектов:
к = Г<32,, с!к~1, (1)
где к - показатель качества продукции; 61, 62, ... 6к - дефекты в продукции.
Так как в практической деятельности сложно однозначно выявить характер влияния дефектов на величину показателя качества, то необходимо ввести коэффициенты регрессии, отражающие такое влияние:
к
/с = ад • с/о + а-| ■ с/-| + а2 ■ с/2 + ... + ■ с/^ = 2 а/ с//, (2)
/=0
где do - фиктивный признак, определяющий свободный член в регрессии и равный 1 для всех наблюдений; ao, a- a2, ... ak -коэффициенты регрессии.
Для нахождения коэффициентов регрессии в практической деятельности используют метод наименьших квадратов, на базе которого проводят регрессионный анализ. Формула с найденными коэффициентами регрессии является математической моделью уровня качества продукции. Ее практическое применение позволит планировать величину показателя качества на основе задания степени влияния дефектов на этот показатель.
Для применения данной статистической модели в деятельности конкретных предприятий необходимо выделить факторы, влияющие на качество продукции.
Результаты наблюдений за производственной деятельностью крупнейших хлебопекарных предприятий Приморского края (ОАО «Владхлеб», ООО «Хлебный дом») [5] позволили заметить, что на качество хлебобулочной продукции влияет большое количество факторов, основными из которых являются уровень материальнотехнической базы (МТБ), качество труда работников, уровень организации производства и качество сырья. На перечисленные факторы приходится в среднем 96,6 % дефектов и брака за анализируемый период (2001-2005 гг.), оставшиеся 3,4 % включают прочие факторы. Для целей точного анализа и снижения погрешности вычислений считаем необходимым включить в регрессионную модель 5 факторных признаков, отражающих не только влияние основных четырех факторов, но и группы прочих факторов, значение которых в отдельные годы возрастало до 4,4 %. Целесообразность выделения данных факторов в модели подтвердили рассчитанные средствами Excel коэффициенты корреляции, показывающие наличие сильной обратной связи между факторными и результирующим признаками. Для моделирования влияния данных признаков на результирующий уровень качества считаем возможным представить уравнение множественной регрессии в линейном виде в силу логичности его экономической интерпретации и адекватного отражения исследуемого процесса.
С учетом изложенного модель множественной регрессии будет иметь следующий вид:
п
к = а0 ■ d0 + а1 ■ сУ1 + а2 ■ d2 + а3 ■ d3 + а4 ■ d4 + а5 ■ d5 = На; dj (З)
/'=0 ’
где do - фиктивный признак, определяющий свободный член в регрессии и равный 1 для всех наблюдений; a0, a-i, a2, a3, a4, а5 -коэффициенты регрессии.
Для решения системы линейных уравнений воспользуемся методом Жордана-Гаусса [6], или методом последовательного
исключения неизвестных, который позволяет за конечное число шагов найти решение системы с помощью средств Microsoft Excel.
В результате проведенных расчетов нами была получена следующая модель уровня качества хлебобулочной продукции:
Л- = 99,231 - 0,012 ^ - 0,007 d2 - 0,009 d3 - 0,015 d4 - 0,001 d5.
(4)
Для применения данной модели на практике необходимо оценить ее адекватность. Для оценки адекватности всей модели использовались такие показатели, как ошибка аппроксимации и F-критерий Фишера-Снедекора. Расчеты показали, что для полученной модели ошибка аппроксимации составляет 8,2 %, что меньше нормативного значения (15 %), поэтому уравнение можно считать адекватным. Кроме этого расчетный F-критерий Фишера-Снедекора составил 229, 206, что больше критического значения (50, 52) для вероятности 0,001 при числе степеней свободы числителя к + 1 = 5+1 = 6 (к - число факторных признаков) и знаменателя п - к - 1 = 10 - 5 - 1 = 4 (п - число наблюдаемых периодов). Данные расчеты позволяют заключить, что полученная статистическая модель адекватно отражает исследуемое явление и может быть применима на практике для оценки эффективности планируемых мероприятий по повышению качества.
Для расширения возможностей экономического анализа по полученной модели регрессии необходимо рассчитать коэффициенты эластичности, показывающие, насколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении факторного на 1 % (табл. 2) по следующей формуле:
к ’
(5)
где dj - среднее значение соответствующего факторного признака; к - среднее значение результативного признака; adj -коэффициент регрессии при соответствующем факторном признаке.
Таким образом, исходя из рассчитанных коэффициентов эластичности видно, что наибольшее влияние на уровень качества оказывает первый фактор - уровень МТБ, по которому следует принимать первоочередные меры, наименьшее воздействие - прочие факторы, которые тем не менее также требуют регулирования.
С помощью полученной таким образом модели можно оценивать результативность мероприятий, планируемых к внедрению, на основе экспертных оценок величины снижения негативного проявления
факторов и просчета предполагаемого эффекта от снижения таких негативных проявлений.
Таблица 2
Расчет коэффициентов эластичности результативного признака
Показатель Й2* сЬ* Й4* **
1. Значение коэффициента регрессии -0,012 -0,007 -0,009 -0,015 -0,001
2. Среднее значение факторного признака, кг 3109,83 2257,02 982,18 553,09 240,37
3. Среднее значение результативного признака, % 99,5877372
4. Коэффициенты эластичности -0,9625 -0,4075 -0,2280 -0,2140 -0,0062
*С - дефекты в продукции, вызванные фактором - уровень МТБ; С2 -дефекты в продукции, вызванные фактором - качество труда работников; -дефекты в продукции, вызванные фактором - уровень организации производства; - дефекты в продукции, вызванные фактором - качество сырья; (С5 - дефекты в продукции, вызванные прочими факторами.
Таким образом, можно получать прогнозную величину уровня качества, которая может стать основой для планирования повышения качества продукции. Так, предположим, что внедрение отдельных мероприятий по повышению качества продукции в 2006 г. позволяет сократить общий объем дефектов по каждому названному фактору на 1 %. Это приведет к повышению уровня качества в целом на (0,9625 + 0,4075 + 0,228 + 0,214 + 0,0062) 1,82 %, что является хорошим показателем. В следующем плановом году эффект от внедрения мероприятий может быть увеличен до 2 % по каждому фактору, что приведет к снижению брака и повышению качества в целом на 3,63 %. Такой подход позволит реализовать исследуемым предприятиям концепцию постоянного улучшения качества своей продукции на основе модели «ноль дефектов». Графическая иллюстрация данного подхода приведена на рис. 2.
Из рис. 2 видно, что прогнозируемое снижение потерь от брака в результате внедрения планируемых мероприятий на 1 % в 2006 и 2007 гг. (рис. 2, а), рассчитанное с применением методов экспертных оценок, приведет к повышению уровня качества в динамике (рис. 2, б), рассчитанного по полученной регрессионной модели, более чем на 3 %, что является показателем эффективности предлагаемых мер и приведет к снижению потерь от брака и низкого качества на предприятиях анализируемой промышленности.
(и
&
ю
н
о
5
6 Р
о
20000
18000
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
18091,5
13895,8
-9420,3» 9326,19231,
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Годы
б
Рис. 2. Динамика прогнозного снижения потерь от брака (а) и их влияние на уровень качества (б)
Таким образом, использование предложенной модели с рассчитанными коэффициентами регрессии, отражающими специфику исследуемых предприятий, позволит гибко и быстро оценивать
возможный будущий эффект от внедрения мероприятий по каждой группе факторов, тем самым указывая на первоочередность отдельных мероприятий, и планировать мероприятия с учетом влияния факторов на результирующий признак - уровень качества продукции.
Библиографический список
1. Кочетов В.В. Методы оценки конкурентоспособности продукции и производства // Стандарты и качество. 2006. № 6. С. 62-64.
2. Нили Э., Адамс К., Кеннерли М. Призма эффективности: карта сбалансированных показателей для измерения успеха в бизнесе и управлении им. Днепропетровск: Баланс-Клуб, 2003. 400 с.
3. Шевченко Д.К., Груздев В.В. Организация и управление качеством: Моногр. Владивосток: Дальрыбвтуз, 1998. 221 с.
4. Рахлин К.М., Чайка В.А. Механизм непрерывного улучшения в российских компаниях // Стандарты и качество. 2006. № 1. С. 80-85.
5. Гупанова Ю.Е. Анализ факторов, влияющих на качество продукции, и выявление закономерностей управления им: Науч. тр. Дальрыбвтуза. Вып. 18. Владивосток, 2006. С. 229-236.
6. Кравченко Л.С., Старовойтова З.П. Решение прикладных задач в пакете Excel: Уч. пос. Владивосток: Дальрыбвтуз, 2004. 91 с.
