РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

36 МЕНЕДЖМЕНТ

Компетентность / Competency (Russia) 8/2021

DOI: 10.24412/1993-8780-2021-8-36-41

Разработка системы показателей качества для повышения конкурентоспособности предприятия

Разработана и предлагается к рассмотрению классификация показателей функционирования предприятия легкой промышленности, обеспечивающих повышение качества и потребительской ценности выпускаемой продукции. Результаты исследования могут представлять практическую ценность для предприятий отрасли. УДК статьи 658.562

Е.Ю. Тараненко1

Высшая школа печати и медиатехнологий Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна (ВШПМ СПбГУПТД), канд. экон. наук, доцент, tarlen2004@list.ru

Е.А. Банцер2

ВШПМ СПбГУПТД, katrin.bancer@gmail.com

1 заведующая кафедрой, Санкт-Петербург, Россия

2 старший преподаватель кафедры, Санкт-Петербург, Россия

Для цитирования: Тараненко Е.Ю., Банцер Е.А. Разработка системы показателей качества для повышения конкурентоспособности предприятия // Компетентность / Competency (Russia). — 2021. — № 8. DOI: 10.24412/1993-8780-2021-8-36-41

ключевые слова

потребительская ценность, качество, классификация показателей, диаграмма Исикавы, диаграмма Парето, ABC-анализ, коэффициент альфа Кронбаха

условиях нестабильности конъюнктуры рынка и большой доли импорта товаров легкой промышленности отечественным предприятиям данного сектора экономики важно поддерживать высокий уровень конкурентоспособности и потребительской ценности своей продукции. Чтобы сохранить целевого потребителя, им необходим постоянный мониторинг качества готовой продукции и производственных процессов. Это позволяет локализовать точки снижения потребительской ценности производимого продукта, выяснить первопричины их появления и определить соответствующие бизнес-процессы. Поскольку от данных бизнес-процессов зависит эффективность деятельности организации, при разработке стратегии развития предприятия именно они должны быть детально изучены в первую очередь [1].

Повышение качества готовой продукции — сложная системная задача, которая решается на основе сбора, обработки и анализа информации с применением методов математической статистики1, необходимых для контроля производственного процесса, а также его корректировки и улучшения. Выбор инструментов и последовательность их применения зависят от особенностей производственного процесса и решаемых задач.

Цель представленной работы — разработка классификации показателей, обеспечивающих эффективность производственного процесса и качество выпускаемой предприятием продукции.

Задачи исследования:

► определить наиболее значимые виды несоответствий, возникающих в ходе жизненного цикла продукции;

► выявить основные бизнес-процессы, отвечающие за их возникновение;

► классифицировать технико-экономические показатели качества данных бизнес-процессов;

► провести ранжирование отобранных показателей по степени их влияния на качество выпускаемой продукции.

Для решения поставленных задач на предприятии легкой промышленности был проведен сбор данных о всех зафиксированных видах несоответствий, влияющих на качество продукции и уровень потребительской ценности результатов функционирования организации.

Для идентификации потенциальных причин, прямо или косвенно влияющих на возникновение дефектов производства и отделки тканей, была построена причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы), проведены группировка причин по смысловым и причинно-следственным блокам и ранжирование причин внутри каждого из них (рис. 1).

Исследование проводилось в течение года, и по его результатам удалось выявить и ранжировать все типы ошибок, встречающихся в производстве (табл. 1).

Были установлены факторы, оказывающие влияние на качество производимой предприятием продукции. Для выявления ключевых позиций и распределения усилий по устранению возникающих несоответствий был проведен ABC-анализ, позволивший сформировать группу А — 20 % факторов с 80 % влияния, группу В — 30 % факторов с 15 % влияния и группу С — 50 % факторов с 5 % влияния. Для выявления факторов группы А (позволивших сосредоточить внимание на немногочисленных, но сущест-

Компетентность / Competency (Russia) 8/2021

DOI: 10.24412/1993-8780-2021-8-36-41

МЕНЕДЖМЕНТ 37

Технология

Человек

Нарушение режима опаливания и отваривания ткани при предварительной отделке

Затек краски вследствие продолжительного нахождения ткани в красящем растворе

Разнооттеночность рулона

Дефекты заключительной отделки вследствие неравномерного увлажнения ткани

Игнорирование непосредственных обязанностей

_Отсутствие мотивации и контроля работников

Неодинаковая степень прижатия валов при плюсовании

Несогласованные с менеджером действия

Недостаточное удаление примесей при белении

Неправильная подготовка_ ткани к процессу обработки

Загрязнение красителя

Недостаточный нагрев валиков при каландрировании

Ошибки

при цветоделении при печати на ткани

Отсутствие повышения квалификации, недостаточность навыков

Рис. 1. Диаграмма Исикавы [Ishikawa diagram]

Ошибки персонала при формировании технического задания

Несоответствие заказа требованиям заказчика

Отклонение по структуре

производственной

программы

Неравномерность выполнения плана

Дефекты производства и отделки тканей

Несвоевременное диагностирование и устранение неполадок

Растраф (смещение) рисунка на ткани при неправильной установке валов печатной машины

Неправильная установка шаблона при печати на ткани

Пятна при белении и крашении ткани

Накопление грязи на отжимных валах

Неправильная эксплуатация оборудования

Нарушение условий хранения материалов^ промежуточной и готовой продукции

Большая потеря времени (неэффективность)

Порча готовой продукции на складе

Ошибки при отгрузке готовой продукции

Нарушение температурного режима в процессе мерсеризации ткани

Отсутствие делегирования менеджером полномочий и обязанностей персоналу

Перерасход материалов

Неточный расчет необходимого количества материалов

Поставка полуфабрикатов ненадлежащего качества

Полосатость вдоль или поперек рулона

Неоднородность применяемого слоя

Оборудование

Окружающая среда

Материалы

Таблица 1

Результаты регистрации данных по типам несоответствий [Results of the registration data on the types of inconsistencies]

z E E z Тип несоответствия [Type of mismatch] % от общего кол-ва ошибок [Percentage of total errors]

1 Несоответствие заказа требованиям заказчика, 31,20

приводящее к потере рабочего времени на переделку

2 Перерасход материалов вследствие неточного 20,55

расчета необходимого количества

3 Порча готовой продукции на складе 20,20

4 Нарушение условий хранения материалов, 7,25

промежуточной и готовой продукции

5 Несвоевременное диагностирование и устранение 1,75

неполадок

6 Поставка полуфабрикатов ненадлежащего качества 1,70

7 Загрязнение красителя 1,60

8 Ошибки при отгрузке готовой продукции 1,50

9 Неправильная установка шаблона при печатании 1,50

на ткани

10 Отклонение по структуре производственной 1,40

программы вследствие неравномерности выполнения плана

11 Ошибки персонала при формировании 1,30

технического задания как результат несогласованных с менеджером действий

12 Большая потеря времени (неэффективность) 1,20

13 Нарушение температурного режима в процессе 1,05

мерсеризации ткани

14 Растраф (смещение) рисунка на ткани при 1,00

неправильной установке валов печатной машины

Z E E z Тип несоответствия [Type of mismatch] % от общего кол-ва ошибок [Percentage of total errors]

15 Отсутствие повышения квалификации, недостаточность навыков 0,85

16 Неоднородность применяемого сырья при производстве тканей 0,85

17 Накопление грязи на отжимных валах 0,75

18 Ошибки цветоделения при печати на ткани 0,70

19 Отсутствие мотивации и контроля работников 0,60

20 Неправильная подготовка ткани к процессу обработки 0,50

21 Недостаточное удаление примесей при белении 0,40

22 Недостаточный нагрев валиков при каландрировании 0,40

23 Отсутствие делегирования менеджером полномочий и обязанностей персоналу 0,35

24 Игнорирование работниками непосредственных служебных обязанностей 0,30

25 Неправильная эксплуатация оборудования 0,30

26 Дефекты заключительной отделки вследствие неравномерного увлажнения ткани 0,30

27 Разнооттеночность рулона вследствие неодинаковой степени прижатия валов при плюсовании ткани 0,15

28 Нарушение режима опаливания и отваривания ткани при предварительной отделке 0,15

29 Затек краски вследствие продолжительного нахождения ткани в красящем растворе 0,10

30 Прочие ошибки 0,10

38 МЕНЕДЖМЕНТ

Компетентность / Competency (Russia) 8/2021

DOI: 10.24412/1993-8780-2021-8-36-41

Машины и аппараты текстильной и легкой промышленности [Machines and apparatus textile and light industry]

Рис. 2. Диаграмма Парето несоответствий, выявленных в процессе функционирования предприятия [Pareto diagram of inconsistencies identified during the operation of the enterprise]

венно важных проблемах [2]), была построена диаграмма Парето (рис. 2) и определена группа Парето-образу-ющих наименований ошибок процесса, устранение которых значительно повысило качество производственного процесса и потребительскую ценность продукции. Важнейшие из них:

1. Ошибки, допущенные при принятии заказов, ведущие к потере рабочего времени (31,2 %). Причины — поспешность при оформлении заказов, низкий уровень конструкторской и технологической документации, а также средств технологического оснащения в ходе технологической подготовки производства.

© https://vuzopedia.ru/storage/app/uploads/public/5b5/8dd/a98/5b58dda98fa78720782650.jpg

Компетентность / Competency (Russia) 8/2021

DOI: 10.24412/1993-8780-2021-8-36-41

МЕНЕДЖМЕНТ 39

2. Перерасход материалов (20,55 %). Основная причина — использование расходных материалов низкого качества, что обусловлено недобросовестной работой поставщиков и неэффективной организацией снабженческой деятельности предприятия.

3. Порча готовой продукции на складе (20,2 %) и нарушение условий хранения материалов, промежуточной и готовой продукции (7,25 %). Обусловлены длительным хранением сырья на складе, снижающим его качественные характеристики. Целевое направление оптимизации — повышение эффективности отдела снабжения и складского хозяйства.

В результате анализа причин возникновения основных видов несоответствий было установлено, что качество продукции можно улучшить повышением качества планирования, работы службы снабжения, дисциплины поставщиков, уровня технологичности продукции и процессов предприятия. Методы организации производственного процесса необходимо выстраивать именно в этих направлениях, ориентируясь на достижение высокого ка-

чества выпускаемой продукции и конкурентоспособности предприятия [3]. В этой связи предлагалось проанализировать показатели качества, отвечающие за данные сферы деятельности предприятия.

Были разработаны классификация показателей деятельности предприятия в перечисленных направлениях, произведена их экспертная оценка ведущими специалистами ряда аналогичных предприятий, и анкета, предлагающая поставить от 1 до 5 баллов каждому фактору, влияющему на качество продукции. Оценка «1» соответствовала «не имеет особого значения», оценка «5» — «очень важный». Полученные результаты были введены в программу SPSS для дальнейшей обработки. В первую очередь необходимо было удостовериться, что полученные оценки пригодны для дальнейшего использования (табл. 2). Для этого потребовалось рассчитать коэффициент альфа Кронбаха (коэффициент а) для каждого фактора по формуле (1).

kr

а =—----г-,

1 + (k -1) r

(1)

Таблица 2

Надежность результатов [Reliability of results]

Факторы [Factors] Среднее шкалы при удалении пункта [Average scale when deleting an item] Дисперсия шкалы при удалении пункта [Scale variance when deleting an item] Скорректированная корреляция элемента и суммы [Adjusted element and sum correlation] Альфа Кронбаха при удалении пункта [Cronbach’s alpha when deleting an item]

Отклонение по структуре программы 43,36 5,296 0,301 0,777

Уровень технологичности по показателю удельной трудоемкости контроля продукции 43,20 6,245 0,224 0,698

Уровень технологичности по показателю выхода годной продукции 43,60 5,224 0,211 0,732

Уровень технологичности по показателю коэффициента применяемости (уровень унификации) 43,28 5,879 0,381 0,712

Коэффициент выполнения плана по качеству 42,80 6,286 0,421 0,701

Коэффициент порчи товаров на складе 43,36 5,011 0,243 0,712

Коэффициент неравномерности поступления на склад заказов 43,12 8,012 0,041 0,825

Коэффициент ошибок при отгрузках 43,22 5,889 0,396 0,779

Темп роста поставки продукции ненадлежащего качества по каждому поставщику 43,04 6,121 0,307 0,738

Коэффициент нерациональности перевозок грузов между складами предприятия 43,41 7,917 0,038 0,818

Коэффициент использования площади склада 43,18 6,518 0,227 0,691

40 МЕНЕДЖМЕНТ

Компетентность / Competency (Russia) 8/2021

DOI: 10.24412/1993-8780-2021-8-36-41

Таблица 3

Ранжирование факторов качества [Ranking quality factors]

Фактор [Factor] Ранг [Rank] Среднее [Average] Стандартное отклонение [Standard deviation]

Темп роста поставки продукции ненадлежащего качества по каждому поставщику 1 4,80 0,404

Коэффициент выполнения плана по качеству 2 4,56 0,501

Отклонение по структуре программы 3 4,42 0,642

Коэффициент ошибок при отгрузках 4 4,40 0,639

Коэффициент порчи товаров на складе 5 4,38 0,635

Коэффициент использования площади склада 6 4,32 0,683

Уровень технологичности по показателю удельной трудоемкости контроля продукции 7 4,24 0,771

Уровень технологичности по показателю коэффициента применяемости (уровень унификации) 8 4,24 0,822

Уровень технологичности по показателю выхода годной продукции 9 4,18 0,748

Статья поступила в редакцию 5.07.2021

где k — число факторов;

r — средний коэффициент корреляции между парами пунктов.

Коэффициент альфа является мерой внутренней согласованности, или однородности измеряемой шкалы. Как правило, он лежит в пределах от 0 до 1, однако может иметь и отрицательные значения. Чем ближе коэффициент к 1, тем выше уровень согласованности системы показателей в данном случае [4].

Анализируя полученные данные, можно сделать вывод, что факторы 7 и 10 (коэффициент неравномерности поступления на склад заказов и коэффициент нерациональности перевозок грузов между складами предприятия соответственно) не согласуются с остальными, поскольку их корреляции с суммарной шкалой равны 0,041 и 0,038, в то время как остальные факторы коррелируют с показателем 0,2 и выше. Коэффициент а показывает, что надежность шкалы будет около 0,82, если удалить любой из этих

двух факторов, и соответственно было принято решение убрать их из рассмотрения.

Далее состоялось ранжирование факторов качества (табл. 3).

Показательно, что все факторы получили высокие средние оценки: самая низкая «4» из пяти возможных. Это означает, что предложенные для анкетирования факторы были выбраны правильно. Это подтверждает и высокий коэффициент альфа Крон-баха. Анкетирование также показало, что все факторы были высоко оценены, следовательно, они действительно влияют на качество продукции предприятия.

Таким образом, результаты проведенного исследования показали, что разработанная классификация действительно повышает качество и эффективность производственных процессов предприятия легкой промышленности, его конкурентоспособность и уровень потребительского спроса на выпускаемую продукцию. ■

Список литературы

1. Минько Э.В. Менеджмент качества продукции и процессов: учебное пособие / Э.В. Минько, А.Э. Минько. — Саратов: Ай Пи Эр Медиа, 2017.

2. Кузьмина О.Н. Функционально-стоимостный анализ в решении организационно-управленческих задач. Теоретические основы и методика проведения: монография / О.Н. Кузьмина, Т.А. Корнеева, Г.А. Шатунова. — М.: Инфра-М, 2019.

3. Кантор В.Е. Модель процесса повышения качества печатной продукции как составляющая системы производственного менеджмента на основе применения инструментов статистического регулирования / В.Е. Кантор, Е.Ю. Тараненко // Проблемы современной экономики. — 2019. — № 2(70).

4. Мойзес Б.Б. Статистические методы контроля качества и обработка экспериментальных данных: учебное пособие /

Б.Б. Мойзес, И.В. Плотникова, Л.А. Редько. — Томск: Томский политехнический университет, 2016.

Kompetentnost / Competency (Russia) 8/2021

ISSN 1993-8780. DOI: 10.24412/1993-8780-2021-8-36-41

MANAGEMENT 41

Development of Quality Indicators System to Enterprise Improve Competitiveness

E.Yu. Taranenko1, Graduate School of Printing and Media Technologies of St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design (GSPMT SPbSUITD), Assoc. Prof. PhD, tarlen2004@list.ru E.A. Bantser2, GSPMT SPbSUITD, katrin.bancer@gmail.com

1 Head of Department, St. Petersburg, Russia

2 Senior Lecturer of Department, St. Petersburg, Russia

Citation: Taranenko E.Yu., Bantser E.A. Development of Quality Indicators System to Enterprise Improve Competitiveness, Kompetentnost / Competency (Russia), 2021, no. 8, pp. 36-41. DOI: 10.24412/1993-8780-2021-8-36-41

Improving the quality of finished products is a complex system task. It is solved on the basis of collecting, processing and analyzing information using methods of mathematical statistics. Among them, such as ABC analysis, Pareto diagram, Ishikawa causal diagram, etc., necessary for monitoring the production process, as well as its adjustments and improvements. We have developed a classification of indicators of the functioning of a particular enterprise that ensure an increase in the quality and consumer value of the products produced. To do this, we identified the most significant inconsistencies that arise during the product life cycle, identified and analyzed the main business processes responsible for their occurrence, ranked the selected indicators according to the degree of their impact on the quality of products. The results of the study showed that the classification developed by us really improves the quality and efficiency of production processes of a light industry enterprise, its competitiveness and the level of consumer demand for its products.

References

1. Min’ko E.V. Menedzhment kachestva produktsii i protsessov: uchebnoe posobie [Product and process quality management: study guide], Saratov, IPR Media, 2017, 369 P.

2. Kuz’mina O.N. Funktsional’no-stoimostnyy analiz v reshenii organizatsionno-upravlencheskikh zadach. Teoreticheskie osnovy i metodika provedeniya [Functional and cost analysis in solving organizational and managerial problems. Theoretical foundations and methodology], Moscow, Infra-M, 2019, 102 P.

3. Kantor V.E. Model’ protsessa povysheniya kachestva pechatnoy produktsii kak sostavlyayushchaya sistemy proizvodstvennogo menedzhmenta na osnove primeneniya instrumentov statisticheskogo regulirovaniya [A model of the process of improving the quality of printed products as a component of the production management system based on the use of statistical regulation tools], St. Petersburg, Problemy sovremennoy ekonomiki, 2019, no. 2(70), pp. 78-82.

4. Moyzes B.B. Statisticheskie metody kontrolya kachestva i obrabotka eksperimental’nykh dannykh [Statistical quality control methods and experimental data processing], Tomsk, Tomskiy politekhnicheskiy universitet, 2016, 119 P.

key words

consumer value, quality, classification of indicators, Ishikawa diagram, Pareto diagram, ABC analysis, Cronbach's alpha coefficient

Как подготовить статью для журнала «Компетентность»

Оригинал статьи и аннотацию к ней необходимо передать в редакцию в электронном виде (на магнитном носителе или по электронной почте komp@asms.ru). При передаче информации по электронной почте желательно архивировать файлы. В названиях файлов необходимо использовать латинский алфавит. Допускаемые форматы текстовых файлов — TXT, RTF, DOC.

Допустимые форматы графических файлов:

► графики, диаграммы, схемы — AI 8-й версии (EPS, текст переведен в кривые);

► фотографии — TIFF, JPEG (RGB, CMYK) с разрешением 300 dpi.

К каждой статье необходимо приложить сведения об авторах — фамилия, имя, отчество, ученая степень, ученое звание, место работы и должность, телефон служебный и домашний, адрес электронной почты.