CC BY
79
УДК 621:629.42:629.44
А. Л. АХТУЛОВ Л. Н. АХТУЛОВА И. А. ГАДЖИЕВ С. И. ПОДОЛЯК
Омский государственный университет путей сообщения
№
ОЦЕНКА ВНЕДРЕНИЯ БЕРЕЖЛИВОГО ПРОИЗВОДСТВА В ОРГАНИЗАЦИЯХ ПО РЕМОНТУ И ОБСЛУЖИВАНИЮ ОБОРУДОВАНИЯ
В статье рассмотрены основные проблемы эффективного внедрения инструментов бережливого производства в российских промышленных организациях. Особое внимание уделяется двум аспектам: комплексным технологиям, формирующим у работающих философию бережливого производства, и методическому подходу обоснования финансовых результатов при внедрении инструментов бережливого производства.
Ключевые слова: бережливое производство, структурные подразделения организации, интегральные и удельные показатели, модель процесса, параметры ремонтного производства.
Одной из самых востребованных [1 — 4] концепций в организации успешного менеджмента в различных сферах деятельности в настоящее время является бережливое производство (рис. 1).
Оценка эффекта от внедрения бережливого производства в структурных подразделениях организации должна выполняться с учетом планируемого устранения потерь с применением конкретных количественных значений объемных и финансово-экономических показателей.
Фактический эффект от внедрения бережливого производства для структурного подразделения в целом и отдельных производственных участков, цехов структурного подразделения должен оцениваться в виде динамики интегральных и удельных показателей. Интегральными показателями являются [5] объем выполненных работ и суммарные эксплуатационные затраты. Удельными показателями — объем выполненных работ, приходящийся на одного сотрудника (производительность труда); эксплуатационные затраты на выполнение единичной работы; эксплуатационные затраты на содержание помещений, оборудования, инструментов, оснастки для одного производственного участка, цеха; средняя продолжительность полного производственного цикла выполнения работ.
Одним из методов определения зависимостей в системе является модель «чёрного ящика», т.е. такой [6], внутреннее устройство и механизм работы которой являются сложными или неизвестны, но в рамках рассматриваемой задачи неважны.
В данном случае рассматриваемая система, которую представляют как «черный ящик», имеет [6] некий «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы, при этом происходящие в ходе работы процессы визуально не определяются. Тогда предполагается [7], что состояние выходов функционально зависит от состояния
входов. Например, для колёсного цеха в качестве входных параметров можно принять трудовые ресурсы, затраты на энергоснабжение, материальные затраты, а в качестве выхода — отремонтированные (или освидетельствованные) колёсные пары (рис. 2).
Задача сводится к поиску максимума функции Г, зависящей от одной переменной г — количества контролируемых параметров
(1)
где Уп — суммарный эффект и Зп — суммарные затраты образуются за счёт охвата наибольшего количества отказов У
Уп = X у i
Зп = Ё З,
(2)
(3)
где У. — удельный эффект на контроль г-го параметра, а З. — удельные затраты на контроль г-го параметра.
Так как функция эффективности Гп, зависящая от дискретно изменяющегося аргумента г (г = 1, 2, ..., п), является так же дискретной, то условие максимума имеет вид
81
> 0
(4)
где дГ1 — единичное приращение эффективности; д. — единичное приращение числа контролируемых параметров.
Поставленную задачу можно решить графическим путём, выразив З. в процентах
100%
З =
(5)
Р = У п - Зп
1=1
,=1
47
п
Рис. 1. Структура подхода бережливого производства (обведена пунктиром)
Человеческие ресурсы
Затраты на энергоснабжение
Материальные затраты
Процесс работы колесного цеха
Колёсные пары
Рис. 2. Блок-схема модели процесса работы колёсного цеха
Д В С D Е F
I Суммарные затраты времени работников, ч Фонд оплаты труда, руб. Затраты материалов, руб. Затраты на энергию, руб. Себестоимо сть ремонта_руб.
2 Июль 2013 года 31,5-1 4955 52727 3146 6028S
3 Август 2013 года 32,18 5068 53431 3276 62354
4 Сентябрь 2013 года 32.25 5079 53656 35S7 62400
5 Октябрь 2013 года 31,46 4941 53131 3654 61546
6 Ноябрь 2013 года 32,08 5046 54136 3445 61766
7 Декабрь 2013 года 31,93 5016 52956 3264 61645
Рис. 3. Окно ввода данных в таблицу Microsoft Excel
Рис. 4. Окно вызова функции «Корреляция»
где п — наибольшее число контролируемых параметров.
По формулам (1—3) рассчитываются численные значения и строятся зависимости У, З и Р
1 п п п
от количества контролируемых параметров г. Анализ данной зависимости позволяет определить минимальное число контролируемых параметров п .
Для оценки существенности связей вычисляется матрица коэффициентов корреляции вида [8], содержащая г(х,, х) — коэффициенты парной корреляции между параметрами х. и х, (г,] = 1, 2, ..., п). Данный коэффициент определяется из следующего выражения
г (х,, Х] ) =
N N N
N2 XtkX]k -X Xlk -X Xß
к=1_кг!_кг!_
NN
ri X ' V~1 ,k
к=1 к=1
N 2 Xk -2 Xi I N 2 Xi -2 Xi
k=1 k=1
(6)
где N — объём выборки наблюдений; Х,к, Х.к — значение г-го и ]-го параметров при к-ом наблюдении. Общий вид корреляционной матрицы имеет вид
1
Г (xi. X2 ) 1
T (X 2. X1 ) T (xt. X1) T (Xi. X 2 )
T (xn . X1 ) T(xn . X2 )
T (X1. X j ) T (X 2. Xj )
T(xi. Xj )
Г (xn . Xj )
T(X1. Xn ) T (X 2. Xn )
T (xi. Xn )
(7)
Связь считается существенной, если существует статистическая зависимость коэффициента r(x, x.). Расчёт корреляционной матрицы производится на ЭВМ.
Для определения значимости связи между параметрами технологического процесса рассчитаем
1
Таблица 1
Исходные данные для расчета корреляционной матрицы
Параметр Дата Суммарные затраты времени работников, ч Фонд оплаты труда, руб. Затраты на материалы, руб. Затраты на энергию, руб. Себестоимость ремонта, руб.
Июль 2013 г. 31,54 4955 51727 3546 60288
Август 2013 г. 32,18 5068 53431 3276 62354
Сентябрь 2013 г. 32,25 5079 52656 3387 62400
Октябрь 2013 г. 31,46 4941 54731 3654 61546
Ноябрь 2013 г. 32,08 5046 52136 3445 61766
Декабрь 2013 г. 31,93 5016 51956 3864 61645
№
m А В С D Е F
I Сумм арные затраты времени работников, ч Фонд оплаты труда, руб. Затраты материалов, руб. Затраты на энергию, руб. Себестоимо сть ремонта,руб.
2 Июль 2013 года 31,54 4955 52727 3146 60288
3 Август 2013 года 32, IS 5068 53431 3276 62354
4 Сентябрь 2013 года 32.25 5079 53656 3587 62400
5 Октябрь 2013 года 31,46 4941 53131 3654 61546
6 Ноябрь 2013 года 32,08 5046 54136 3445 61766
7 Декабрь 2013 года 31,93 5016 52956 3264 61645
8
3 Столбец 1 Столбец 2 Столбец 3 Столбец 4 Столбец 5
10 Столбец 1 1
11 Столбец 2 0,998561947 1
12 Столбец 3 0,673844602 0,683021915 1
13 Столбец 4 0,043813358 0,054531318 0,46636868 1
14 Столбец 5 0,794233325 0,799310349 0,638749168 0,494695 3 08 1
Рис. 5. Окно результатов расчета корреляционной матрицы
коэффициенты корреляционной матрицы. Полученные коэффициенты позволят отсеять параметры, имеющие наименьшее влияние на исследуемый процесс.
Для упрощения процесса расчета коэффициентов дальнейшие вычисления предложено проводить на персональных ЭВМ с помощью программного обеспечения Microsoft Excel [9].
Для этого необходимо внести данные из табл. 1 в рабочее пространство программы (рис. 3).
Далее в окне программы необходимо открыть вкладку «Данные» и на панели «Анализ» нажать кнопку «Анализ данных». В открывшемся диалоговом окне выбрать инструмент «Корреляция» (рис. 4).
В открывшемся окне вводятся диапазоны ячеек. В поле «Входной интервал» в данном случае необходимо задать диапазон ячеек B2-E7, а в поле «Выходной интервал» — ячейку, с которой начнётся вывод таблицы с результатом, например, А9 (рис. 5).
Следующим шагом необходимо произвести анализ полученных результатов. Таблица, полученная в результате расчета коэффициентов корреляции, представляет собой симметричную матрицу, значения которой одинаковы относительно «диагонали», образуемой ячейками со значением, равным 1. В связи с этим ячейки выше «диагонали» не заполняются. На пересечении каждой строки и столбца находится коэффициент корреляции между соответствующими параметрами. Ячейки выходного диапазона, имеющие совпадающие координаты строк и столбцов, содержат значение 1, так как каждый столбец во входном диапазоне полностью корре-
лируется с самим собой. Любое значение коэффициента корреляции должно находиться в диапазоне —1... + 1 включительно и чем ближе значение к крайнему, тем сильнее наблюдается зависимость.
Связь считается существенной, если имеется статистическая значимость коэффициента r(x,, x).
Значимость коэффициентов корреляции можно проверить по i-критерию Стьюдента
1 (*■, xj )
Sr
(8)
где — средняя квадратичная погрешность выборочного парного коэффициента корреляции.
Величина $ определяется по следующему выражению
1 - г (Xj, Xj )
г (N - 1) '
(9)
где N — количество периодов наблюдения.
Для расчета данного критерия необходимо один из параметров выбрать как результативный у, а оставшиеся будут являться факторными показателями х.. Для данного случая выберем в качестве результативного параметр «Себестоимость ремонта».
Подставив численные значения в формулы 1 и 2, получим численные значения ^критерия (табл. 2).
Далее по табличным значениям определяется критическое значение коэффициента Стьюдента. Определяющими параметрами при этом являются доверительная вероятность и число степеней
4
Таблица 2
Значения критерия Стьюдента
Наименование параметра Суммарные затраты времени работников, ч Фонд оплаты труда, руб. Затраты материалов, руб. Затраты на энергию, руб.
Значение 19,30 19,91 8,84 4,90
Рис. 6. Окно порядка действий при вызове функции «ЛИНЕЙН»
свободы. Первый параметр для экономических расчетов принимается 0,9. Число степеней свободы равно N-1, тогда критическое значение коэффициента Стьюдента принимается равным 2,57.
Поскольку фактические значения из табл. 2 во всех случаях выше критического, связь является надежной, а величина коэффициентов корреляции — значимой.
После сокращения количества параметров до минимума, необходимо на основании имеющейся статистики получить математическую модель исследуемого процесса. Для первого приближения рассматривается линейная модель, построенная на статистической функции «ЛИНЕЙН» Microsoft Excel [9], которая позволяет определить статистические характеристики методом наименьших квадратов и получить линейный многочлен для аппроксимирующей прямой линии. Уравнение для прямой линии имеет следующий вид
у = щх i + щх2 + т3х3 + mlxl + b,
(10)
«Статистические» необходимо выбрать функцию «ЛИНЕЙН» (рис. 6).
В результате проделанных действий открывается окно «Аргументы функций». В поле «Извест-ные_значения_у» вводятся значения результативного показателя, т.е. в рассматриваемом случае это ячейки F2-F7, а в поле «Известные_значения_х» — факторные показатели, т.е. ячейки B2 — B7.
После нажатия кнопки «ОК» в выбранной ячейке (B16) появится значение m4. Для получения оставшихся коэффициентов m3, m2, mt и b, в дополнение к первой, выделяются соседние четыре ячейки (C16 — F16).
Далее необходимо нажать клавишу «F2», затем сочетание «Ctrl + Shift + Ввод». В результате в ячейках C16, D16, E16, F16 появятся рассчитываемые коэффициенты m3, m2, mt и b соответственно. Подставляя их в уравнение 3, получаем уравнение математической модели процесса полного освидетельствования колесной пары.
у = 0,68x + 0,42x + 0,38x + 0,13x4 - 0,15.
(11)
где т — коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной х; х1 — значение параметра «Суммарные затраты времени работников» х2 — значение параметра «Фонд оплаты труда» х3 — значение параметра «Затраты материалов» х4 — значение параметра «Затраты на энергию» Ь — постоянная.
В связи с тем, что параметры процесса имеют разные единицы измерения, необходимо провести нормирование, т.е. разделить каждое значение, относящееся к определенному параметру, на максимальное значение в этом столбце. После проведения нормирования необходимо в окне программы выбрать свободную ячейку и нажать кнопку «Вставить функцию». В открывшемся окне в категории
Данное уравнение отражает зависимость параметра «Себестоимость ремонта» от четырех переменных.
Из уравнения следует что, себестоимость ремонта возрастает на 0,68 % при повышении суммарных затрат времени работников на 1 %, на 0,42 % при повышении фонда оплаты труда на 1 %; на 0,38 % при увеличении количества отремонтированных колесных пар на 1 % и на 0,13 % при увеличении затрат на энергию не 1 %.
Таким образом, как отмечалось в [10], методики оценки, разрабатываемые с целью установления порядка в конкретном производстве, должны как правило включать: из анализа влияния каждого
из параметров на себестоимость ремонта колесных пар следует, что суммарные затраты времени работников являются наиболее существенными. Следовательно, на производстве необходимо добиваться их снижения.
Библиографический список
9. Лялин, B. C. Статистика: теория и практика в Excel / B. C. Лялин, И. Г. Зверева, Н. Г. Никифорова. — М. : Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. - 448 с.
10. Ахтулов, А. Л. Методика оценки качества процессов проектирования сложных технических устройств / А. Л. Ахтулов, А. В. Леонова, Л. Н. Ахтулова // Омский научный вестник. - 2013. - № 3 (123). - С. 87-91.
>
1. Вумек, Д. П. Бережливое производство. Как избавиться от потерь и добиться процветания вашей компании ; пер. с англ. / Д. П. Вумек; Д. П. Вумек, Д. Т. Джонс. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2005. - 470 с.
2. Луйстер, Т. Бережливое производство от слов к делу / Т. Луйстер; Т. Луйстер, Д. Теппинг ; пер. с англ. А. Л. Раскина ; под ред. В. В. Брагина. - М. : Стандарты и качество, 2008. - 130 с.
3. Манн, Д. Бережливое управление бережливым производством / Д. Манн ; под ред. В. К. Брагина. - М. : Стандарты и качество, 2009. - 208 с.
4. Маскелл, Б. Практика бережливого учета: управленческий, финансовый учет и система отчетности на бережливых предприятиях ; пер. с англ. - М. : Ин-т комплексных стратег. исследований, 2010. - 384 с.
5. Стандартизированная работа / Пер. с англ. И. Попеско ; под ред. В. Болтрукевича. - М. : Ин-т комплексных стратег. исследований, 2007. - 152 с.
6. Эшби, У. Р. Введение в кибернетику (An Introduction to Cybernetics) / У. Р. Эшби ; пер. с англ. Д. Г. Лахути ; под ред. В. А. Успенского. - М. : Иностр. лит., 1959. - 432 с.
7. Ахтулова, Л. Н. Разработка методики оценки качества процессов конструкторско-технологической подготовки производства сложных технических устройств / А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова, И. Ф. Иванова, А. В. Леонова // Омский научный вестник. - 2014. - № 3 (133). - С. 82-86.
8. Харченко, М. А. Корреляционный анализ / М. А. Хар-ченко. - Воронеж : ВГУ, 2008. - 31 с.
АХТУЛОВ Алексей Леонидович, доктор технических наук, профессор (Россия), профессор кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство» Омского государственного университета путей сообщения (ОмГУПС); профессор кафедры электроэнергетики Тобольского индустриального института — филиала Тюменского государственного нефтегазового университета (ТИИ ТюмГНГУ); действительный член Международной академии авторов научных открытий и изобретений и Академии проблем качества; почетный работник высшего профессионального образования.
АХТУЛОВА Людмила Николаевна, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры «Экономика транспорта, логистика и управление качеством» ОмГУПС.
ГАДЖИЕВ Ибрагим Азимович, аспирант кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство» ОмГУПС. ПОДОЛЯК Сергей Иванович, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство», декан механического факультета ОмГУПС.
Адрес для переписки: ahtulov-al1949@ yandex.ru
Статья поступила в редакцию 05.11.2014 г. © А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова, И. А. Гаджиев, С. И. Подоляк
Книжная полка
621.74/К70
Коршунов, В. В. Проектирование технологического процесса и модельно-опочной оснастки для изготовления отливок в песчаных формах : учеб. пособие / В. В. Коршунов, Г. С. Гарибян, Н. Н. Петров. -Омск : ОмГТУ, 2014. - 190 с.
Рассматриваются вопросы, связанные с проектированием технологического процесса и модельно-опоч-ной оснастки для изготовления отливок в песчаных формах. Приведены рекомендации по проектированию рабочего чертежа отливки, сборочных чертежей модельных комплектов для изготовления нижних и верхних полуформ, стержневых ящиков. Приведены расчеты, рекомендации, справочные и нормативные материалы. Предназначено для студентов специальности 150204 — «Машины и технология литейного производства» и направления «Машиностроение» профиль подготовки — «Машины и технология литейного производства».
004.3/Ш17
Шакиров, М. Ф. Базовые узлы цифровых устройств в интегральном исполнении : учеб. электрон. изд. локального распространения : конспект лекций по курсу «Схемотехника ЭВМ»/ М. Ф. Шакиров, И. В. Червенчук. - Омск : ОмГТУ, 2014. - 1 о=эл. опт. диск (CD-ROM).
Рассмотрены схемотехнические основы организации базовых функциональных узлов ЦВМ. Объясняются принципы построения дешифраторов, мультиплексоров, регистров, счетчиков сумматоров в интегральном исполнении. Материал иллюстрируется примерами конкретных промышленных разработок, даются общие рекомендации к их использованию. Издание предназначено для самостоятельной проработки лекций по курсу «Схемотехника ЭВМ» и подготовки к экзаменам.
