Пути развития СМК в условиях цифровизации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

12 МЕНЕДЖМЕНТ

Компетентность / Competency (Russia) 6/2020 DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10603

Пути развития СМК в условиях цифровизации

Цифровизация кардинально меняет уклад жизни и людей, и более крупных систем. Выявлены основные тренды совершенствования СМК, определены ее функции и основные проблемы (риски) в условиях цифровизации. Показывается, что в условиях цифровизации СМК должна пройти путь от «описательной», в которой осуществляется выявление негативных и позитивных событий в прошлом, к «когнитивной (самообучающейся)», позволяющей имитировать человеческое мышление и действия

Е.А. Ковригин1

Московский авиационный институт(национальный исследовательский университет), j7eka@yandex.ru

В.А. Васильев2, 3

Высшая школа Российской Федерации, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), д-р техн. наук, профессор, vasiliev@mati.ru

1 аспирант кафедры, Москва, Россия

2 3 заслуженный работник, заведующий кафедрой, Москва, Россия

Для цитирования: Ковригин Е.А., Васильев В.А. Пути развития СМК в условиях цифровизации // Компетентность / Competency (Russia). — 2020. — № 6. DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10603

ключевые слова

система менеджмента качества, цифровизация, современные цифровые технологии, ISO 9000

роведенный анализ [1, 2] понятия современных цифровых технологий позволил сделать вывод, что под ними понимается так называемая концепция «Индустрия 4.0», или «Четвертая промышленная революция».

В условиях цифровизации функционирование СМК обусловливает необходимость разработки и применения качественно новых технологий управления, а также принципиально новых производственных технологий, в основе которых лежат различные подходы и концепции, в частности: роботизация; беспилотные, безбумажные, мобильные, биометрические технологии; киберфизические системы (CPS); 3D-печать (аддитивное производство); технологии открытого производства; нейрокомпьютерные технологии. Данные технологии должны адаптироваться к условиям применения в организации и создаваемой продукции [3].

Основные тренды цифровизации СМК

С учетом требований, предъявляемых государственным стандартом на системы менеджмента качества [4], а также [5, 6], можно выделить следующие основные тренды в цифровизации СМК: 1. Цифровизация проектирования и разработки продукции и услуг (п. 8.3 ГОСТ Р ИСО 9001-2015).

Условно определены пять последовательно повышающихся по эффективности уровней развития процессов цифровизации проектирования производства:

► электронный чертеж;

► электронная 3D-модель и чертеж;

► электронная модель с информацией для изготовления — первоисточник (узаконенный носитель) конструкторской и технологической информации;

► электронная модель и электронный состав, распространенные по всем службам предприятия;

► электронная модель — «цифровой двойник» — компьютерная модель материального или нематериального объекта, который может использоваться для различных целей.

Основой парадигмы цифрового проектирования (и моделирования) является использование сложных мультидисциплинарных математических моделей с высоким уровнем адекватности реальным материалам, конструкциям и физико-механическим процессам (включая технологические и производственные), описываемых уравнениями математической физики, в первую очередь 3D нестационарными нелинейными дифференциальными уравнениями в частных производных [7].

2. Цифровизация производства

(п. 8.5.1 ГОСТ Р ИСО 9001-2015). Цифровое производство — это концепция подготовки производства в единой виртуальной среде с помощью определенных инструментов. Цифровое производство трактуется как определенный тип системы бизнес-процессов (способ комбинирования бизнес-процессов), которое имеет следующие характеристики [8]:

► создание цифровых платформ, своеобразных экосистем передовых цифровых технологий. На основе предсказательной аналитики и больших данных подход позволяет объединить территориально распределенных участников процессов проектирования и производства, повысить уровень гибкости и ка-стомизации;

► разработка системы цифровых моделей новых проектируемых изделий и производственных процессов, чтобы модели отличались высоким уровнем

Компетентность / Competency (Russia) 6/2020 DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10603

МЕНЕДЖМЕНТ 13

адекватности реальным объектам и реальным процессам (конвергенция материального и цифрового миров, порождающая синергетические эффекты);

► цифровизация всего жизненного цикла изделий (от аванпроекта до утилизации). Чем своевременнее вносимые изменения, тем выше экономия на затратах на изделии, а потому приоритетными становятся процессы проектирования.

На этапе формирования цифрового производства образуются новые ключевые компетенции:

► использование системного инжиниринга, когда в каждый момент времени необходимо держать в поле зрения и систему в целом, и ее отдельные элементы;

► формирование многоуровневой матрицы целевых показателей и ограничений как основы нового проектирования, значительно снижающего риски, объемы испытаний и объемы работ, связанных с доработкой изделий и продукции на основе испытаний;

► управление изменениями на протяжении всего жизненного цикла продукта;

► цифровая сертификация, основанная на тысячах виртуальных испытаний как отдельных компонентов, так и всей системы в целом.

3. Цифровизация метрологического обеспечения СМК (п. 7.1.5 ГОСТ Р ИСО 9001-2015).

► Метрология в анализе больших объемов данных. Целью является разработка метрологических методов анализа больших объемов данных и эволюция методов машинного обучения для Big Data с фокусированием на существующих, все более важных метрологических приложениях для промышленности, в которых нужно обрабатывать большие массивы данных и выводить многомерную информацию, например в диагностической визуализации или фотонике [9].

► Метрология коммуникационных систем для цифровизации. В рамках этой темы рассматривается сохранение и метрологическая валидация надежной, защищенной и эффективной комму-

никации в сложных сценариях. Сюда входит прослеживаемость комплексных высокочастотных результатов измерений для сетей 5G, нелинейных и статистических величин высокой частоты, производных данных измерений в цифровых коммуникационных сетях и комплексных антенных системах.

► Метрология для моделирования и виртуальных измерительных приборов. Путем разработки аналитических методов и процедур официального допуска для объединенных в сети и вирту-ализированных измерительных систем активно поддерживается симуляция измерительных комплексов (например, оптическая техника измерения формы или координатно-измерительная техника) в целях планирования и анализа экспериментов, методов и эталонов для автоматизированного управления производством и виртуальных измерительных процессов для автоматической оценки результатов измерения.

4. Цифровизация аналитической деятельности в СМК (п. 9.3 ГОСТ Р ИСО 9001-2015).

► Регистрация и анализ данных. Это одна из задач в системе качества, требующих больших затрат труда [10]. Появление быстродействующих систем хранения и обработки данных позволяет более эффективно, чем это было раньше, решать задачу измерения и регистрации всевозможных и, главное, нужных данных, которые влияют (или могут повлиять) на качество продукции. Использование интернета вещей для измерения функционирования процессов, а также продуктов является обязательным условием формирования источников больших данных. Использование датчиков, установленных на продукции, находящейся в пользовании, обеспечивает передачу производителю на протяжении всего жизненного цикла продукции данных об условиях эксплуатации, функционировании, отказах и т.п. Это позволяет непрерывно улучшать продукцию, предвидеть и предупреждать сбои в ее эксплуатации, снижать затраты на техническое обслуживание. Вместе с этим Big Data способна анализировать дан-

справка

«Индустрия 4.0» —

это собирательный термин для технологий и концепций организации в цепочки создания продукции (изделий), такой как «интернет вещей» (IoT), большие данные (Big Data Analytic, или BDA), 3D-печать, облачные вычисления, искусственный интеллект и киберфизические системы. Четвертая промышленная революция, известная как «Индустрия 4.0», первоначально появилась как проект, созданный повысить конкурентоспособность обрабатывающей промышленности

14 МЕНЕДЖМЕНТ

Компетентность / Competency (Russia) 6/2020 DOI: 10.2441 1/1993-8780-2020-10603

Рис. 1. Виды аналитики на основе больших данных [Types of analytics based on BDA]

Рис. 2.

Последовательность работы с данными нуждаются в предиктивной аналитик [Sequence of working with data in predictive analytics]

ные массивы информации, поступающие из различных источников. Основными источниками больших данных могут быть: заказчики, поставщики (контрагенты), конкуренты, другие предприятия, партнеры, контролирующие органы — внешние источники; продукция, процессы, материалы, сырье, персонал, производственная среда и инфраструктура — внутренние источники информации.

► Мониторинг и контроль процессов СМК. Зачастую для управления процессами в системе менеджмента качества применяется метод статистической обработки данных (статистические методы). С появлением алгоритмов обучения нейронных сетей для этих целей стало возможным применение искусственного интеллекта. Обученная нейронная сеть будет позволять выявлять тренды (тенденции) и изменения в процессах гораздо эффективнее и быстрее, чем человек или автоматизированные комплексы на основе обработки стат-данных.

► Верификация и валидация разработки и проектирования. Многие процессы деятельности организации нуждаются в подтверждении объективности полученных свидетельств соответствия установленным требованиям. Техноло-

Определение проекта

Развертывание

Сбор информации

Моделирование

Анализ данных

Г

Статистика

гия «блокчейн» обеспечивает безопасную, децентрализованную и полностью объективную систему доказательств выполненных требований и позволяет прослеживать изделие во всей цепочке его создания. Создание фиктивных свидетельств или их подмена при такой системе исключается. Кроме того, важная информация может быть получена о поставщиках, потребителях, партнерах, конкурентах, государственных органах и других заинтересованных сторонах. Информация о значимых действиях всех заинтересованных сторон может храниться на базе распределенных реестров с применением указанной технологии. ► Принятие решений, основанных на данных (свидетельствах), в условиях неопределенности (неоднозначности). Государственные стандарты на системы менеджмента качества требуют создания достаточно жестких алгоритмизированных процессов исполнения процедур. Если процесс является сложным и разветвленным, а выполнение операций зависит от меняющихся параметров, необходимо либо регламентировать (прописывать) всевозможные варианты хода течения процесса, либо полагаться на экспертное решение исполнителей процесса. Любая неопределенность может привести к нежелательной ситуации в процессе. Интеграция современных цифровых технологий позволяет решить эту проблему за счет применения предиктивной аналитики. Благодаря инструментам предиктивной аналитики (рис. 1-3) компании могут анализировать и прогнозировать протекающие во времени процессы, выявлять тенденции, предвидеть изменения и, следовательно, более эффективно планировать будущее.

Пути развития системы менеджмента качества в условиях цифровизации

Система менеджмента качества предприятий может отличаться уровнем зрелости [11, 12]. В таблице представлены возможные пути ее развития в условиях цифровизации (к чему она должна стремиться и прий-

Компетентность / Competency (Russia) 6/2020 ^ g*

DOI: 10.2441 1/1993-8780-2020-10603 МСПЕДЖМСП! 19

ти в итоге). Вместе с тем, СМК в условиях цифровизации должна выполнять следующие функции:

1. В режиме онлайн получать, анализировать, структурировать, обрабатывать информацию из внешней и внутренней среды, вырабатывать и предлагать руководителям разных уровней организации варианты возможных решений возникающих ситуационных проблем. Разрабатывать и предлагать методы и средства реагирования на все происходящие изменения для принятия руководством соответствующих решений.

2. Оптимизировать функциональную и организационную структуру организации по направлениям деятельности, составу структурных подразделений, численности и составу персонала в зависимости от принимаемых руководством организации миссии, стратегии, политики и целей.

Прогнозирование настоящего:

► Применение шаблонов текущего поведения

► Использование всего объема имеющихся данных

► Онлайн

/

/

Парадигма 1

Парадигма 2

1 Формирование будущего:

►Генерирование новых

предложений и шаблонов поведения

► Создание новых данных

► Оффлайн

Усилия (затраты) -►

3. Выбирать оптимальные для цифровой экономики технологии разработки и производства продукции, предоставления услуг.

4. Управлять процессами создания продукции и предоставления услуг

Рис. 3. Типы предиктивной аналитики

[Types of predictive analytics]

Таблица

Пути развития СМК в условиях цифровизации [Ways of QMS development in digitalization]

Уровень зрелости СМК [QMS maturity level]

Характеристика [Characteristic]

Описание реализации менеджмента качества [Description of quality management implementation]

Описательная

Выявление негативных и позитивных событий в прошлом (ответ на вопрос: «что случилось?»)

► Регистрация выявленных несоответствий в продукции и процессах с минимальным анализом причин отклонений

► Формальная реализация процессного управления

► Отстающая операционная и финансовая деятельность

► Неполное соответствие производимой продукции текущим требованиям рынка

Оценивающая

Анализ прошлых событий (ответ на вопрос: «что и почему случилось?»)

► Регистрация и анализ выявленных несоответствий с последующим детальным анализом причин отклонения

► Реализация процессного управления

► Отсутствие или формальный (на бумаге или эпизодичный) риск-менеджмент в управлении процессами

► Умеренные показатели операционной и финансовой деятельности

► Соответствие производимой продукции текущим требованиям рынка, несоответствие новым требованиям в будущем

Предсказывающая

Предвидение события в будущем (ответ на вопрос: «что, где и почему случится?»)

► Внедрение инструментов мониторинга текущего состояния процессов и прогнозирования изменений

► Применение статистических методов управления процессами

► Реализация риск-менеджмента в управлении процессами

► Интегрированная СМК в стратегическое управление предприятием

► Средние показатели операционной и финансовой деятельности

► Способность соответствовать и превосходить текущие требования рынка, потенциал соответствовать требованиям будущего рынка

Предписывающая

Аналитика и принятие решений на основе моделирования ситуаций в будущем (аналитическая система, функционирующая на основе Big Data Analytic)

► Интегрированная СМК в стратегическое и оперативное управление предприятием

► Высокие показатели операционной и финансовой деятельности

► Способность соответствовать и превосходить текущие требования рынка, быстро следовать за трансформациями рынка

Когнитивная

Самообучающееся и полностью автоматизированное предприятие (компьютеризация имитации человеческого мышления и действия по отношению к автономному предприятию)

► Автоматизированная, предупреждающая, самокорректирующая, самообучающаяся СМК

► Выполнение сотрудниками в области качества аналитических функций

► Автоматизированная реализация менеджмента качества в процессах предприятия

► Самые высокие показатели операционной и финансовой деятельности

► Способность определять рынки, трансформировать бизнес-модели

л Компетентность / Competency (Russia) 6/2020

10 МЕПЕДтМЕП! doi: 10.24411/1993-8780-2020-10603

(основными бизнес-процессами) с помощью оптимальных для цифровой экономики технологий.

5. Управлять рисками, анализировать и использовать возможности для развития процессов и организации в целом.

6. Обеспечивать результативность и эффективность процессов, проводить мониторинг и постоянные улучшения, необходимые для системы управления.

7. Обеспечивать безопасность производственных процессов.

8. Обеспечивать прослеживаемость разрабатываемой и производимой продукции.

9. Обеспечивать получение, распространение и защиту информации.

10. Управлять несоответствиями и изменениями.

11. Устанавливать связи и формировать Статья поступила условия для результативного и эффек-вредакцию 5.07.2020 тивного взаимодействия с заинтересо-

Список литературы

1. Frank A. & Dalenogare L. & Ayala N. Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in manufacturing companies. Int. Journal of Production Economies, 2019, 210. 10.1016/j.ijpe.2019.01.004.

2. Liao Yo. & Deschamps F. & Rocha Loures E. & Ramos L. Past, present and future of Industry 4.0 — a systematic literature review and research agenda proposal, Int. Journal of Production Research, 2017, 55. 10.1080/00207543.2017.1308576.

3. Сидорин В.В. Система менеджмента качества организации в цифровой экономике // Методы менеджмента качества. — 2018. — № 2.

4. ГОСТ Р ИСО 9001-2015. Системы менеджмента качества. Требования.

5. Указ Президента РФ от 9.05.2017 № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы».

6. Паспорт национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (утв. президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам 24.12.2018 № 16).

7. Новая парадигма цифрового проектирования и моделирования глобально конкурентоспособной продукции нового поколения; http://fea.ru/news/6721 (дата обращения 10.11.2019).

8. Тарасов И.В., Попов Н.А. Индустрия 4.0: трансформация производственных фабрик // СРРМ. — 2018. — № 3(108).

9. Метрология для дигитализации экономики и общества; https://www.ptb. de/cms/ fileadmin/internet/forschung_entwicklung/digitalisierung/METROLOGIJA_ DLJA_DIGITALIZACII_EHKONOMIKI_I_OBSHCHESTVA.pdf (дата обращения 20.11.2019).

10. Цифровая трансформация в менеджменте качества; https://www.comindware.com/ru/blog-цифровая-трансформация-в-менеджмент (дата обращения 12.10.2019).

11. Попова Л.Ф. Стратегия развития менеджмента качества

на отечественных промышленных предприятиях при переходе к «цифре» // Экономический журнал. — 2018. — № 1(49).

12. Васильев В.А., Александрова С.В. Процессный подход к качеству

в цифровой экономике // Избранные научные труды XIII Межд. н.-практ. конф. — 2019.

13. Васильев В.А., Александрова С.В., Александров М.Н. Интеграция менеджмента качества и цифровых технологий // Качество. Инновации. Образование. — 2017. — № 9(148).

ванными сторонами в едином процессе создания конечной продукции.

Проблемы при создании цифровой СМК

так, можно сделать вывод, что цифровизация СМК безусловно пойдет на пользу любой организации, в которой она функционирует. В настоящее время выделяют следующие проблемы при ее цифровизации [13], в частности:

1. Трудности в финансировании, заключающиеся в больших затратах:

► на создание защищенных автоматизированных систем, не допускающих утечки сведений, составляющих коммерческую и/или государственную тайну;

► при создании единой системы электронного документооборота в условиях кооперации предприятий;

► на обслуживание цифровой инфраструктуры.

2. Трудности в кадровом обеспечении:

► недостаток квалифицированных специалистов по анализу сложных многоуровневых систем и специалистов, имеющих опыт работы с Big Data;

► психологическое сопротивление персонала организации, которое проявляется в саботаже создания «прозрачных» систем.

3. Необходимость создания единого «цифрового» реестра выдаваемых электронных сертификатов соответствия.

Выводы

Цифровизация проникает во многие сферы жизни и деятельности человека, в том числе и в СМК организаций. Цифровые технологии, например Big Data, IoT, блокчейн, могут быть интегрированы в СМК и будут полезны предприятию в целом, принося соответствующие выгоды и дивиденды (например, принятие эффективных управленческих решений в условиях неопределенности внешней среды). При этом сама цифровизация требует больших финансовых затрат на создание защищенных автоматизированных систем, не допускающих утечки сведений, составляющих коммерческую и/или государственную тайну. ■

Kompetentnost / Competency (Russia) 6/2020 ISSN 1993-8780. DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10603

MANAGEMENT 17

Ways of QMS Development in Digitalization

E.A. Kovrigin1, Moscow Aviation Institute (National Research University), j7eka@yandex.ru

V.A. Vasil'ev2, 3, Higher School of the Russian Federation, Moscow Aviation Institute (National Research University), Prof. Dr., vasiliev@mati.ru

1 Postgraduate Student, Moscow, Russia

2 3 Honored Worker, Head of the Quality Management and Certification Department, Moscow, Russia

Citation: Kovrigin E.A., Vasil'ev V.A. Ways of QMS Development in Digitalization, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2020, no. 6, pp. 12-17. DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10603

1. Frank A. & Dalenogare L. & Ayala N. Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in manufacturing companies, Int. Journal of Production Economics, 2019, 210. 10.1016/j.ijpe.2019.01.004.

2. Liao Yo. & Deschamps F. & Rocha Loures E. & Ramos L. Past, present and future of Industry 4.0 — a systematic literature review and research agenda proposal, Int. Journal of Production Research, 2017, 55. 10.1080/00207543.2017.1308576.

3. Sidorin V.V. Sistema menedzhmenta kachestva organizatsii v tsifrovoy ekonomike [Quality management system of an organization in the digital economy], Metody menedzhmenta kachestva, 2018, no. 2, 31 P.

4. GOST R ISO 9001-2015 Quality management systems. Requirements.

5. RF President Decree of 9/05/2017 N 203 On the Strategy for the Information Society Development in the Russian Federation for 2017-2030.

6. Passport of the National Program Digital Economy of the Russian Federation (app. by the Presidium of the Council under the RF President for Strategic Development and National Projects on 24/12/2018 N 16).

7. New paradigm of digital design and modeling of globally competitive next generation products; http://fea.ru/news/6721.

8. Tarasov I.V., Popov N.A. Industriya 4.0: transformatsiya proizvodstvennykh fabrik [Industry 4.0: transformation of industrial factories], SRRM, 2018, no. 3(108).

9. Metrology for the economy and society digitalization; https://www.ptb.de/cms/fileadmin/internet/ forschung_entwicklung/digitalisierung/ METROLOGIJA_DLJA_DIGITALIZACII_EHKONOMIKI_I_OBSHCHESTVA.pdf.

10. Digital transformation in quality management; https://www.comindware.com/ru/blog-цм(£>роваfl-транс(£>ормацмfl-в-менецwмент.

11. Popova L.F. Strategiya razvitiya menedzhmenta kachestva na otechestvennykh promyshlennykh predpriyatiyakh pri perekhode k «tsifre» [Quality management development strategy at domestic industrial enterprises in the transition to digital], Ekonomicheskiyzhurnal, 2018, no. 1(49).

12. Vasil'ev V.A., Aleksandrova S.V. Protsessnyy podkhod k kachestvu v tsifrovoy ekonomike [Process approach to quality in the digital economy], Izbrannye nauchnye trudy XIII Mezhd. n.-prakt. konf., 2019, pp. 13-20.

13. Vasil'ev V.A., Aleksandrova S.V., Aleksandrov M.N. Integratsiya menedzhmenta kachestva i tsifrovykh tekhnologiy [Integration of quality management and digital technologies], Quality. Innovation. Education, 2017, no. 9(148).

quality management system, digitalization, modern digital technologies, ISO 9000

The whole world is experiencing a digital boom (that is now commonly called digitalization), which is fundamentally changing the way of life, both for an individual person and for larger systems. This process is of a global (large-scale) nature, which is not bypassed by the Russian Federation, including its industrial enterprises, which have certified (according to ISO 9000 series) quality management systems (QMS). Thus, science is faced with an acute question in the study of the main ways of the QMS development (including determining its place and role in modern conditions and realities). That is the purpose of this article. To achieve this goal, we have used modeling methods, as well as analysis and generalization of information. We have solved the following tasks: the main trends in the QMS development (improvement) were identified, its functions and main problems (risks) in the context of digitalization were determined. Our study has showed that in the context of digitalization, the QMS should go from descriptive, in which the identification of negative and positive events in the past is carried out, to cognitive (self-learning), which allows imitating human thinking and actions.

References

ПОЛИГРАФИЯ АСМС

(499) 175 42 91

верстка и дизайн полиграфических изделий, полноценная цифровая печать, ч/б копирование