CC BY
4
МАШИНОСТРОЕНИЕ И МАШИНОВЕДЕНИЕ
MACHINE SCIENCE AND BUILDING
УДК 658.5.011
doi: 10.21685/2072-3059-2023-3-9
Разработка универсального алгоритма внедрения проектов по бережливому производству на промышленном предприятии
Е. С. Захарова1, И. Т. Назарова2, С. В. Чекайкин3
1,2,3Пензенский государственный технологический университет, Пенза, Россия 1stek90513@mail.ru, 2uncate@yandex.ru, 3cheksv@mail.ru
Аннотация. Актуальность и цели. Применение систем бережливого производства на промышленных предприятиях позволяет сократить потери при производстве и приводит к получению качественного продукта по возможно низкой цене. Существует ряд проблем, с которыми сталкиваются организации на этапе внедрения инструментов бережливого производства, и которые не только тормозят сам процесс, но и могут привести к отказу от дальнейших мероприятий. Материалы и методы. Рассмотрена разработка алгоритма внедрения проектов по бережливому производству применительно к предприятию АО «Завод ГРАЗ». Предложенный алгоритм включает два направления: подготовка и обучение персонала и диагностика деятельности и внедрение улучшений на предприятии. При этом оба направления не являются взаимозаменяемыми и должны внедряться параллельно. Результаты. Показано, что алгоритм основан на установленных количественных уровнях поэтапного перехода, позволяющих оценить результативность процесса внедрения улучшений бережливого производства, а также быстро адаптировать процессы улучшений качества для конкретных проектов. Выводы. Описанный способ оценки результативности позволяет оценить не только общий результат, но каждое отдельное мероприятие, что дает ясную картину причин, по которым конечная цель не достигнута. Алгоритм является универсальным и может быть адаптирован под любое предприятие. Ключевые слова: системы бережливого производства, алгоритм внедрения, критерии оценки, условия, инструменты бережливого производства, обучение, бережливое производство
Для цитирования: Захарова Е. С., Назарова И. Т., Чекайкин С. В. Разработка универсального алгоритма внедрения проектов по бережливому производству на промышленном предприятии // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2023. № 3. С. 119-130. doi: 10.21685/2072-3059-2023-3-9
Developing universal algorithm for the implementation of projects for lean production in an industrial enterprise
E.S. Zakharova1, I.T. Nazarova2, S.V. Chekaykin3
123Penza State Technological University, Penza, Russia 1stek90513@mail.ru, 2uncate@yandex.ru, 3cheksv@mail.ru
© Захарова Е. С., Назарова И. Т., Чекайкин С. В., 2023. Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License / This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.
Abstract. Background. The use of lean manufacturing systems in industrial enterprises reduces production losses and leads to a quality product at the lowest possible price. There are a number of problems that organizations face at the stage of implementing lean manufacturing tools, which not only slow down the process itself, but can also lead to the abandonment of further activities. Materials and methods. The article considers the development of an algorithm for the implementation of lean manufacturing projects in relation to the enterprise "Zavod GRAZ" JSC. The proposed algorithm includes two areas: training and education of personnel and diagnostics of activities and implementation of improvements in the enterprise. Results. It is shown that the algorithm is based on the established quantitative levels of a phased transition, which allow assessing the effectiveness of the process of implementing lean manufacturing improvements, as well as quickly adapting quality improvement processes for specific projects. Conclusions. The described method of performance evaluation allows you to evaluate not only the overall result, but also each individual event, which gives a clear picture of the reasons why the final goal was not achieved. The algorithm is universal and can be adapted to any enterprise.
Keywords: lean production systems, implementation algorithm, evaluation criteria, conditions, lean production tools, training, lean production
For citation: Zakharova E.S., Nazarova I.T., Chekaykin S.V. Developing universal algorithm for the implementation of projects for lean production in an industrial enterprise.
Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki = University proceedings. Volga region. Engineering sciences. 2023;(3):119-130. (In Russ.). doi: 10.21685/2072-3059-2023-3-9
Введение
Эффективные рыночные отношения требуют высокой конкурентоспособности российских предприятий. На современном этапе экономического развития важным условием достижения лидирующих позиций является равновесие между высоким качеством продукта и его себестоимостью [1, с. 17]. Важнейшим и эффективным фактором здесь становится система бережливого производства (СБП), основной целью которой является минимизация затрат на производство посредством оптимизации технологического процесса.
Концепция бережливого производства включает в себя целый набор методов и инструментов: синхронизированное поточное производство, принцип «точно в срок», технология эффективного рабочего места, всеобщий уход за оборудованием и др. [2, 3]. При этом внедрение СБП предполагает фактически переход предприятия на новый уровень развития, а потому невозможно без вовлечения в процесс всех сотрудников, участвующих в производстве [4]. Как показывает практика, именно от готовности и заинтересованности персонала зависит успешность реализации проектов по бережливому производству.
В России наибольшее применение концепция бережливого производства нашла на крупных предприятиях машиностроительной отрасли [5]. При этом ряд исследований [5-8] показывает, что проблемы внедрения СБП оказывают сильный тормозящий эффект для развития данной концепции на отечественных предприятиях, а в некоторых случаях даже приводят к отказу от дальнейшего использования.
Сотрудники отдела качества предприятия АО «Завод ГРАЗ», проведя анализ основных проблем внедрения и организации бережливого производства на промышленных российских предприятиях, изложены в многочисленных работах по этой тематике, а также в нормативных документах [5, 7, 9-24],
пришли к выводу, что слепое заимствование опыта других организаций не принесет необходимого эффекта. Поэтому целью данной работы стала разработка универсального для всех процессов на предприятии АО «Завод ГРАЗ» алгоритма совершенствования механизмов внедрения СБП, позволяющего более успешно и в кратчайшие сроки внедрять эту систему на предприятии.
Описание предлагаемого алгоритма внедрения бережливого производства
В данной статье мы не будем подробно рассматривать инструменты системы бережливого производства и мероприятия по их внедрению, так как подробно с ними можно ознакомиться в ГОСТ Р 56407-2015 «Бережливое производство. Основные методы и инструменты», а остановимся на сути предлагаемого подхода и его опробовании.
Предлагаемый алгоритм включает две ветви, разработка и внедрение которых обычно тесно взаимосвязаны.
Первая ветвь - повышение эффективности обучения как высшего руководящего состава, так и сотрудников среднего руководящего звена методическим подходам внедрения и реализации СБП (рис. 1), также донесение до каждого рабочего сути системы бережливого производства и планируемых изменений, касающихся непосредственно того или иного отдела. На этом этапе важно, чтобы обучение персонала проходило по единой системе, а в дальнейшем своевременно обновлялось.
Организация 5ффек™внопо и <ачестве-1ного обучения согруднлкоЕ с привлечением опытных консультаитое
I
Вжднол тест по СБП 1
Обучение руководящего состава мегоялческлч псд/сдам по вн^зрениюСБП
Формирование команд и лвдероз дня реализации улучие-мй в тсдраэдепе-мях
4
Обучение лидеров рабочих групп по упу<- шен и ю качества
т
Реализация прое<лов
Рис. 1. Алгоритм повышения эффективности обучения высшего руководящего состава и сотрудников среднего руководящего звена (составлен автором)
Первая часть предлагаемого алгоритма имеет два блока условий, изображенных в виде ромбов (рис. 1). Для удобства оценки выполняемости поставленных условий принят коэффициент правильности ответов К.
Все коэффициенты, упомянутые в работе, определялись экспертным методом, который заключается в следующих шагах:
1. Предварительный этап.
1.1. Выбор состава и численности экспертной группы.
1.2. Выбор способа опроса экспертов.
1.3. Выбор способа назначения балльных оценок весомости.
1.4. Выбор способа выполнения контрольной операции.
1.5. Составление анкеты.
1.6. Опрос экспертов и получение индивидуальных оценок.
2. Проверка индивидуальных оценок каждого эксперта на внутреннюю непротиворечивость (индивидуальная воспроизводимость) и, в случае обнаружения противоречий, повторный опрос.
3. Проверка согласованности индивидуальных оценок между собой (согласованность мнений экспертов или межэкспертная воспроизводимость) и выявление выпадающих индивидуальных оценок или отдельных внутренне согласованных групп оценок («еретиков» и «школы»).
В случае обнаружения «еретиков» или «школ» выполняют последовательно следующие действия:
3.1 Проводят собрание экспертной группы, на котором обсуждают обнаруженные разногласия и выполняют повторное назначение оценок.
3.2 Если оценки вновь рассогласованы, то принимают решение выполнять дальнейшую разработку в нескольких вариантах - по числу обнаруженных согласованных групп оценок. Если это решение не может быть выполнено, то расформировывают имеющуюся экспертную группу, выбирают другой способ ее формирования и вновь формируют экспертную группу.
4. Определение обобщенных значений коэффициентов весомости [12].
Коэффициент К фактически показывает эффективность проведенного
обучения и находится после тестирования путем деления количества правильных ответов на общее количество вопросов. Далее коэффициент К сравнивается с пороговым значением, которое устанавливается комиссией, включающей руководство и экспертов с учетом специфики предприятия.
Следовательно, если значение коэффициента К достигло установленного значения или оказалось больше, то можно переходить к следующему этапу, если нет, то придется возвращаться назад.
Так, если условие 1 выполняется, то руководство готово к изменениям, если условие 2 выполняется, то лидеры тоже готовы к изменениям.
Если, например, условие 2 не выполнено, т.е. коэффициент меньше установленного уровня, то проводится беседа с сотрудником, который предварительно был выбран лидером, для выявления объективных или субъективных причин, приведших к такому результату, после чего принимается решение о пересмотре лидерского состава команды.
Однако стоит иметь в виду, что для успешной работы руководители и лидеры должны не только владеть базовыми знаниями, но и быть заинтересованными в достижении поставленных целей. Заинтересованность персонала целесообразно оценивать на стадии выбора лидеров.
Вторая ветвь алгоритма внедрения СБП включает в себя подробную диагностику производственной деятельности предприятия на основе изменяющейся ситуации на рынке, выбор подразделений или проектов, в которых необходимо провести улучшения, и составление планов и реализацию этих улучшений (рис. 2).
Рис. 2. Алгоритм диагностики производственной деятельности предприятия и внедрения улучшений на основе изменяющейся ситуации на рынке (составлено автором)
В данном направлении представлено также два блока условий, обозначенных в виде ромбов (рис. 2). Аналогично предыдущему направлению для оценки результативности приняты количественные характеристики: для условия 3 - 100 % соблюдение сроков; для условия 4 коэффициент результативности должен быть не менее 0,8.
Выполнением условия 3 является проверка соблюдения сроков реализации каждого проекта, при этом все мероприятия, утвержденные в плане мероприятий по улучшению, разделяются на однородные группы. Необходимо отметить, что если какая-либо небольшая группа мероприятий отклоняется от утвержденных сроков, но при этом основной проект будет выполнен в срок, то данное отклонение корректируется на месте без вынесения его для анализа на последующих этапах, что позволяет оперативно перейти на следующий этап с выполнением 100 % сроков реализации.
Если же отклонение от сроков имеется у большой группы, то необходимо не только корректировать мероприятия, но, возможно, пересматривать их содержание, уточнять ресурсы, и, следовательно, изменять сроки реализации.
Прохождением условия 4 для следующего этапа улучшения или поддержания СБП является оценка результативности каждого проекта, равная
80 % [12]. Коэффициент результативности проекта - количественная характеристика, получаемая путем сложения результатов по улучшению выбранных показателей с учетом веса, т.е. степени их влияния. В общем виде коэффициент результативности проекта находится по формуле
Kres = IV + IlVl + InVn , (1)
где In - индекс, учитывающий результативность конкретного мероприятия; Vn - вес или коэффициент важности, принимающий значение от 0 до 1.
Результативность мероприятий принимает значения от 0 до 1 и рассчитывается исходя из сложившейся ситуации:
- если цель достигнута или перевыполнена, то I = 1;
- если целевое значение не достигнуто, но и ухудшения ситуации не произошло, то расчет ведется по формулам:
I = (2)
P
где P и Pi - цель и результат, соответственно;
P
' = v (3)
если произошло ухудшение показателя, то результативность оценивают по формулам:
I =f-i; (4) P
I = — -1. (5)
P
Формулы (2) и (4) используют в случаях, когда в ходе улучшений числовое значение показателя необходимо увеличить. В обратной ситуации пользуются формулами (3) и (5).
В случае выполнения условия 4 переходим в фазу непосредственной организации и поддержания системы бережливого производства. В противном случае необходимы анализ проблем и корректирующие мероприятия. На данном этапе стоит иметь в виду, что при большом количестве показателей, входящих в коэффициент результативности, небольшое ухудшение одного из них может не повлиять на конечный положительный результат. Однако для более эффективной работы и предупреждения возможных потерь целесообразно выявить причины ухудшения этого показателя и минимизировать их.
Практическое приложение разработанного алгоритма
Практическое применение вышеизложенного алгоритма рассмотрим на примере инструмента Total Productive Maintenance (TPM) или всеобщего ухода за оборудованием на предприятии АО «Завод ГРАЗ».
В ходе анализа деятельности предприятия были выделены следующие направления для улучшений:
- оптимизация работы сервисного отдела;
- минимизация времени простоя оборудования;
- предупреждение поломок;
- оптимизация запасов расходных материалов и запасных частей;
- сокращение рисков аварий.
В качестве экспериментальной зоны для опробования алгоритма был выбран участок плазменной резки сварочно-заготовительного цеха.
Для оценки готовности руководства и лидеров проводилось внешнее обучение с последующим тестированием начальника цеха, мастера участка и бригадиров.
При составлении плана мероприятий указывались сроки мероприятий, а также периодичность их оценки.
Результативность разработанных мероприятий оценивали через 6 месяцев. Исходные данные для оценки результативности проектов представлены в табл. 1.
Таблица 1
Результаты улучшений по выбранным показателям*
Показатель До улучшений (Ро) Цель (P) После улучшений (Р1) Вес (V) Результативность улучшений (I)
Время простоя за отчетный период, ч 900 300 400 0,25 0,75
Доля внеплановых ремонтов, % 90 10 10 0,2 1
Доля брака, % 2 1 1,1 0,2 0,91
Эффективность оборудования, % 40 80 65 0,25 0,81
Организация рабочего места Не внедрена система 5S Соблюдение системы 5S Соблюдение системы 5S 0,1 1
*составлено автором.
Таким образом, результативность проекта Ке = 0,8. Как видно из табл. 1, не все улучшения достигли цели, однако это не повлияло на положительный конечный результат всего проекта. Для дальнейшего планирования стоит в первую очередь проанализировать причины, по которым отдельные цели не были достигнуты. Такими причинами в том числе могут быть неадекватные цели или сроки.
Результат достижения цели, как показывает опыт применения изложенного алгоритма, достигается не сразу после первого проекта, так как каждая причина ухудшения результата при реализации первого проекта анализируется, принимаются корректировочные действия, что позволяет следующим проектам учесть эти мероприятия, и уже к четвертому проекту стабильно выходить на требуемый уровень.
Возможности предлагаемого алгоритма в области оценки результативности системы бережливого производства
Исследование предприятий машиностроительной отрасли, внедряющих систему бережливого производства, показывает, что все предприятия применяют соответствующую нормативную документацию и рекомендации Федеральных центров компетенций. Первостепенная роль отводится обучению руководства и сотрудников как движущей силе всех процессов на производстве. Второе место занимает внедрение системы 5S [11, 13-15]. Мы считаем, что целесообразно выделить несколько инструментов бережливого производства применительно к данному предприятию и проводить их внедрение параллельно.
В литературе описаны методики оценки эффективности проектов по бережливому производству с использованием контрольных карт, с точки зрения удовлетворенности потребителей, улучшения финансовых показателей [16, 17], однако такие подходы требуют накопления данных за длительный период времени. Оценка экономической эффективности в целом показательна, но не дает представлений о том, какие именно мероприятия не достигли своей цели, что важно для дальнейшего планирования.
Предложенный нами алгоритм позволяет не только организовать процесс внедрения проектов по бережливому производству, но и оценить их результативность на разных этапах. При этом методика подсчета результативности дает как общую картину успешности всего проекта, так и отдельных его мероприятий.
Для эффективного использования представленного алгоритма руководству и сотрудникам АО «Завод ГРАЗ» необходимо грамотно и правильно применять инструменты СБП, однако это возможно только в том случае, если они смогут разобраться и правильно оценить возможности каждого инструмента и его влияние на производственные, технологические процессы, бизнес-процессы, качество, безопасность.
Заключение
Таким образом, в статье рассмотрена разработка универсального алгоритма внедрения проектов по бережливому производству применительно к предприятию АО «Завод ГРАЗ». В то же время его применение возможно для других промышленных предприятий с учетом особенностей производства. Алгоритм основан на установленных руководством предприятия количественных уровнях поэтапного перехода, позволяющих оценить результативность процесса внедрения улучшений СБП, а также корректировать или устранять возникающие противоречия в процессе внедрения, обеспечивая при этом быструю адаптацию результатов внедрения СБП на предприятии АО «Завод ГРАЗ».
Список литературы
1. Скударь Г. Бережливое производство. Основные понятия. Инструменты бережливого производства. М., 2017. 170 с.
2. Недбайлюк Б. Е., Антонова И. И., Антонов С. А., Кудряшов В. Н., Галявиев Л. Х. Методы бережливого производства в непрерывных производственных процессах // Актуальные проблемы экономики и права. 2011. № 1. С. 102-110.
3. Манн Д. Бережливое управление бережливым производством. М. : Стандарты и качество, 2009. 208 с.
4. Степанова К. М., Сущев А. К. Организация улучшения процессов производства автокомпонентов на основе внедрения методов бережливого производства // Современные материалы, техника и технологии. 2019. № 1 (22). С. 64-69.
5. Маркова Н. А. Марков Д. А. Проблемы внедрения концепции бережливого производства на предприятиях // Управленец. 2018. Т. 9, № 6. С. 40-48.
6. Науменко Е. Ю. Проблемы внедрения бережливого производства в России и рекомендации по их устранению // Международный научный журнал «Инновационная наука». 2017. № 04-1. С. 143-145.
7. Абуладзе Л. К. Необходимость внедрения концепции «Бережливого производства» в машиностроительные предприятия // Столыпинский вестник. 2022. № 3. С. 1432-1439.
8. Нигматзянов А. З., Пермяков А. С. Перспективы бережливого производства в России // Вестник науки и образования. 2018. № 18-1 (54). С. 65-67.
9. Кондратьев Э. В., Новиков К. В. Непрерывное совершенствование в современном производстве // Методы менеджмента качества. 2015. № 10. С. 4-11.
10. Луйстер Т., Теппинг Д. Бережливое производство: от слов к делу. М. : РИА «Стандарты и качество». 2008. 132 с.
11. Белыш К. В. Комплексный подход к внедрению и оценке эффективности проектов по бережливому производству на промышленном предприятии // Вопросы инновационной экономики. 2018. Т. 8, № 3. С. 513-530.
12. Владимиров А. И., Кершенбаум В. Я., Хвастунов Р. М., Хлопов В. Н. [и др.]. Методы квалиметрии в машиностроении : учеб. пособие / под ред. В. Я. Кершенбау-ма, Р. М. Хвастунова. М. : АНО «Технефтегаз», 1999. 212 с.
13. Белыш К. В. Алгоритм формирования производственной системы на российских предприятиях // Мотивация и лидерство в бережливых организациях : сб. ст. 2-й Междунар. конф. Ижевск, 2016. С. 116-123.
14. Кожабаева Н. М. Методики внедрения принципов бережливого производства // Российское предпринимательство. 2011. № 8 (2). С. 62-68.
15. Орлов Г. В., Аракелян Д. С., Ткаченко И. К. Система 5S как основа бережливого производства // Международный научный журнал «Инновационная наука». 2022. № 6-2. С. 43-48.
16. Грезина Л. А. Оценка эффективности внедрения системы бережливого производства на промышленном предприятии // Вестник Академии знаний. 2021. № 47 (6). С. 96-102.
17. Котляр К. А., Бабанова Ю. В., Антонян Р. С. Обоснование экономической эффективности внедрения бережливого производства // Экономика и право. 2021. Т. 31, № 5. С. 813-819.
18. Lean Production Systems. URL: https://brainmass.com/business/lean-manufacturing/lean-production-systems-520621
19. What is Lean in Retail Project Management? URL: https://projectmanagersuccess.com/ methodology/lean-in-retail/
20. Дунаева К. В. Формирование стратегической концепции развития корпоративной информационной системы промышленных предприятий // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2021. Т. 10, № 3 (55). С. 81-85. doi: 10.46548/21vek-2021-1055-0015 EDN: COACRW.
21. Баранчиков А. И., Нгуен Н. З. Разработка алгоритма создания моделей анализируемых информационных структур // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2020. Т. 9, № 1 (49). С. 38-42. EDN: LERXMJ.
22. Алекин Д. Ю., Сорокин А. В., Яговкин Г. Н. Подготовка оперативного персонала к оптимизации рабочих функций // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоя-
щего плюс. 2020. Т. 9, № 2 (50). С. 44-47. doi: 10.46548/21vek-2020-0950-0008 EDN: SDLABD.
23. Вайнилович Ю. В. Технология комплексного повышения эффективности управления IT-проектами на основе эволюционного моделирования // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2020. Т. 9, № 3 (51). С. 10-15. doi: 10.46548/21vek-2020-0952-0001 EDN: QASJUS.
24. Котов Н. А., Погорелов В. И. Определение характеристик автоматизированной системы для внедрения в производственные процессы // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2018. Т. 7, № 1 (41). С. 6-10. EDN: YTXPBW.
References
1. Skudar' G. Berezhlivoe proizvodstvo. Osnovnye ponyatiya. Instrumenty berezhlivogo proizvodstva = Lean. Basic concepts. Lean Manufacturing Tools. Moscow, 2017:170. (In Russ.)
2. Nedbaylyuk B.E., Antonova I.I., Antonov S.A., Kudryashov V.N., Galyaviev L.Kh. Lean manufacturing methods in continuous manufacturing processes. Aktual'nye prob-lemy ekonomiki i prava = Current problems of economics and law. 2011;(1):102-110. (In Russ.)
3. Mann D. Berezhlivoe upravlenie berezhlivym proizvodstvom = Lean management of lean manufacturing. Moscow: Standarty i kachestvo, 2009:208. (In Russ.)
4. Stepanova K.M., Sushchev A.K. Organization of improvement of production processes of auto components based on the introduction of lean production methods. So-vremennye materialy, tekhnika i tekhnologii = Modern materials, equipment and technologies. 2019;(1):64-69. (In Russ.)
5. Markova N.A. Markov D.A. Issues of implementing the concept of lean production at enterprises. Upravlenets = Manager. 2018;9(6):40-48. (In Russ.)
6. Naumenko E.Yu. Issues of implementing lean manufacturing in Russia and recommendations for eliminating them. Mezhdunarodnyy nauchnyy zhurnal «Innovatsionnaya nauka» = International scientific journal "Innovative Science". 2017;(04-1):143-145. (In Russ.)
7. Abuladze L.K. The need to introduce the concept of "Lean Manufacturing" into machine-building enterprises. Stolypinskiy vestnik = Stolypin bulletin. 2022;(3):1432-1439. (In Russ.)
8. Nigmatzyanov A.Z., Permyakov A.S. Prospects for lean manufacturing in Russia. Vestnik nauki i obrazovaniya = Bulletin of science and education. 2018;(18-1):65-67. (In Russ.)
9. Kondrat'ev E.V., Novikov K.V. Continuous improvement in modern production.
Metody menedzhmenta kachestva = Quality management methods. 2015;(10):4-11. (In Russ.)
10. Luyster T., Tepping D. Berezhlivoe proizvodstvo: ot slov k delu = Lean manufacturing: from words to deeds. Moscow: RIA «Standarty i kachestvo». 2008:132. (In Russ.)
11. Belysh K.V. An integrated approach to the implementation and evaluation of the effectiveness of lean production projects at an industrial enterprise. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. = Issues of innovative economics. 2018;8(3):513-530. (In Russ.)
12. Vladimirov A.I., Kershenbaum V.Ya., Khvastunov R.M., Khlopov V.N. et al. Metody kvalimetrii v mashinostroenii: ucheb. posobie = Qualimetry methods in mechanical engineering: textbook. Moscow: ANO «Tekhneftegaz», 1999:212. (In Russ.)
13. Belysh K.V. Algorithm for forming a production system at Russian enterprises. Moti-vatsiya i liderstvo v berezhlivykh organizatsiyakh: sb. st. 2-y Mezhdunar. konf. = Motivation and leadership in lean organizations: proceedings of the 2nd Internationa conference. Izhevsk, 2016:116-123. (In Russ.)
14. Kozhabaeva N.M. Methods for implementing lean manufacturing principles. Rossiyskoe predprinimatel'stvo = Russian entrepreneurship. 2011;(8):62-68. (In Russ.)
15. Orlov G.V., Arakelyan D.S., Tkachenko I.K. The 5C system as the basis of lean manufacturing. Mezhdunarodnyy nauchnyy zhurnal «Innovatsionnaya nauka» = International scientific journal "Innovative Science". 2022;(6-2):43-48. (In Russ.)
16. Grezina L.A. Assessing the effectiveness of implementing a lean production system at an industrial enterprise. Vestnik Akademii znaniy = Bulletin of the Academy of Knowledge. 2021;(47):96-102. (In Russ.)
17. Kotlyar K.A., Babanova Yu.V., Antonyan R.S. Justification of the economic efficiency of implementing lean manufacturing. Ekonomika i parvo = Economics and law. 2021;31(5):813-819. (In Russ.)
18. Lean Production Systems. Available at: https://brainmass.com/business/lean-manufacturing/lean-production-systems-520621
19. What is Lean in Retail Project Management? Available at: https:// projectmanagersuccess.com/methodology/lean-in-retail/
20. Dunaeva K.V. Formation of a strategic concept for the development of a corporate information system for industrial enterprises. XXI vek: itogi proshlogo i problemy nasto-yashchego plyus = The 21st century: results of the past and problems of the present plus. 2021;10(3):81-85. (In Russ.). doi: 10.46548/21vek-2021-1055-0015 EDN: COACRW.
21. Baranchikov A.I., Nguen N.Z. Development of an algorithm for creating models of analyzed information structures. XXI vek: itogi proshlogo i problemy nastoyashchego plyus = The 21st century: results of the past and problems of the present plus. 2020;9(1):38-42. (In Russ.). EDN: LERXMJ.
22. Alekin D.Yu., Sorokin A.V., Yagovkin G.N. Preparing operational personnel to optimize job functions. XXI vek: itogi proshlogo i problemy nastoyashchego plyus = The 21st century: results of the past and problems of the present plus. 2020;9(2):44-47. (In Russ.). doi: 10.46548/21vek-2020-0950-0008 EDN: SDLABD.
23. Vaynilovich Yu.V. Technology for comprehensively improving the efficiency of IT project management based on evolutionary modeling. XXI vek: itogi proshlogo i problemy nastoyashchego plyus = The 21st century: results of the past and problems of the present plus. 2020;9(3):10-15. (In Russ.). doi: 10.46548/21vek-2020-0952-0001 EDN: QASJUS.
24. Kotov N.A., Pogorelov V.I. Determining the characteristics of an automated system for implementation in production processes. XXI vek: itogi proshlogo i problemy nasto-yashchego plyus = The 21st century: results of the past and problems of the present plus. 2018;7(1):6-10. (In Russ.). EDN: YTXPBW.
Информация об авторах I Information about the authors
Екатерина Сергеевна Захарова магистрант, Пензенский государственный технологический университет (Россия, г. Пенза, ул. Гагарина, 11)
E-mail: cnitstek90513@mail.ru
Ekaterina S. Zakharova
Master's degree student, Penza State Technological University (11 Gagarina street, Penza, Russia)
Инна Таджиддиновна Назарова
кандидат технических наук, доцент кафедры технического управления
Inna T. Nazarova
Candidate of engineering sciences, associate professor of the sub-department of technical quality management, Penza State Technological university (11 Gagarina street, Penza, Russia)
качеством, Пензенский государственный технологический университет (Россия, г. Пенза, ул. Гагарина, 11)
E-mail: uncate@yandex.ru
Сергей Васильевич Чекайкин
кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой технического управления качеством, Пензенский государственный технологический университет (Россия, г. Пенза, ул. Гагарина, 11)
E-mail: cheksv@mail.ru
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов / The authors declare no conflicts of interests.
Поступила в редакцию / Received 25.05.2023
Поступила после рецензирования и доработки / Revised 06.07.2023 Принята к публикации / Accepted 19.08.2023
Sergei V. Chekaikin
Candidate of engineering sciences, associate professor, head of the sub-department of technical quality management, Penza State Technological university (11 Gagarina street, Penza, Russia)
