Предпосылки адаптации имитационного моделирования на основе бинарного алгоритма Такаги–Сугено для повышения эффективности корпоративной системы менеджмента качества

Введение

Эффективное функционирование и достижение целей организацией любого размера и формы обеспечивается способностью управлять изменениями и возникающими в результате рисками и неопределенностями, которые вносят коррективы в существующие бизнес-процессы. Подходы к управлению в условиях быстро меняющихся факторов окружающей среды должны обеспечивать гибкость системы управления и направлены на принятие правильных управленческих решений в условиях ограниченной и неоднозначной информации. Использование процессного подхода как системы взаимосвязанных процессов позволяет организации управлять отношениями и взаимозависимостями между системными процессами таким образом, чтобы можно было улучшить общие результаты деятельности организации [1].

Многие исследования посвящены формированию методологических подходов к вопросу оценки эффективности систем менеджмента качества [2 – 4], которые в большинстве случаев предполагают оценку эффективности системы через достижение установленных критериев процесса, целей в области качества и результатов внутренних аудитов. Однако использование «классических» подходов в рамках оценки эффективности вертикально интегрированной корпоративной системы менеджмента качества (КСМК) металлургического холдинга не позволяет учесть специфику показателей, в том числе отраслевых особенностей, многоуровневое формирование значений критериев и влияние изменений.

В этих условиях большое практическое значение для предприятий приобретает задача разработки комплексного подхода к оценке эффективности системы менеджмента качества (СМК) с использованием математического моделирования для анализа достижения критериев результативности и анализа состояния системы в динамике на основе методов нечеткой логики [5 – 9]. Кроме того, в работе [10] представлен подход к интеграции методов бережливого производства и целей производственного процесса с использованием нечеткой логики. Модель с нечеткой логикой включает в себя двенадцать общих методов бережливого производства, три контрольные переменные (время настройки, частота ошибок и техническая готовность) и пять целей производственного процесса, которые реализуются через целевые переменные «каждая деталь, каждый интервал», общую эффективность оборудования, время выполнения заказа, уровень качества и службу доставки. Показана базовая структура нечеткой логики и моделирования производственного процесса. В статье [11] рассматривается работа отдела по работе с персоналом компании по реализации систематического процесса оценки и отбора наиболее квалифицированных кандидатов из числа претендентов на определенную должность в организации на основе нечетких множеств. Оценка эффективности системы управления предприятием может быть реализована в среде моделирования AnyLogic [12 – 15].

Методы исследования

Объектом исследования является металлургическое предприятие, являющееся производителем и поставщиком стальных труб, трубных решений и вспомогательных услуг на территории Российской Федерации. Компания производит готовые трубы, в том числе специальные трубы и трубопроводные системы, а также другую продукцию для энергетической, химической, машиностроительной, строительной и других отраслей. На сегодняшний день КСМК компании, отвечающая требованиям стандартов ISO 9001:2015, ГОСТ Р ИСО 9001–2015, СТО Газпром 9001–2018 и API Spec Q1, объединяет более десяти производственных площадок, а также два научно-исследовательских центра в России.

Вертикально интегрированная процессная модель компании КСМК (табл. 1) построена по дивизиональному принципу. Сквозные процессы на корпоративном уровне включают в себя единые требования к подразделениям и предприятиям через единые цели в области качества, процессы и их критерии.

Процессная модель компании включает в себя три уровня.

• Головная компания реализует функции управления корпоративными процессами и централизованно контролирует их реализацию. Целью корпоративных процессов является стратегическое планирование и определение ключевых показателей, дивизиональное управление в рамках СМК.

• Дивизиональный уровень управления в СМК осуществляет планирование и управление дивизиональными процессами, развертывание целевых показателей, выполнение корпоративных требований с учетом региональной специфики размещения производственных площадок и отраслевых особенностей.

• Производственный уровень осуществляет оперативное управление локальными процессами предприятия с учетом потребностей подразделений, внедрение и достижение целевых показателей по процессам предприятия.

Оценка эффективности процессов СМК осуществляется на основе установленных на корпоративном уровне технологических критериев. Для каждого процесса определяется количество критериев и их целевые значения.

Каждому критерию присваивается весовой коэффициент для каждого отдельного процесса ∑K_i = 1. Эффективность критерия рассчитывается по отношению фактического значения показателя к плановому значению, максимально возможному значению R_k = 1. В общем случае расчет эффективности каждого процесса (табл. 2) проводится по формуле

где R_P – эффективность процесса; Rk_i – эффективность критерия; K_i – весовой коэффициент i-го критерия.

Следует отметить, что определение фактической ценности эффективности по каждому отдельному критерию корпоративного процесса рассчитывается как среднее арифметическое критериев эффективности аналогичных локальных процессов всех предприятий, входящих в рассматриваемую группу компаний.

Для применения алгоритма будем рассматривать показатели эффективности критериев процесса как входные нечеткие лингвистические переменные; эффективность процесса КСМК – в качестве выходной нечеткой лингвистической переменной. Фактическое значение критерия эффективности определим как x_i.

Особое внимание следует уделить определению остаточного риска недостижения целевого значения критерия эффективности y_i для каждого критерия, который формируется как произведение вероятности наступления рискового события и тяжести последствий. Каждой величине остаточного риска присваивается весовой коэффициент B_i. Пороговые уровни для предпосылок каждого из правил находятся с помощью минимальной операции. Результирующие пороговые уровни α_i приняты соответствующими значениям остаточного риска недостижения целевого значения критерия эффективности. Отдельные выходы правил z_i для критериев вычисляются, опираясь на обобщенный опыт [19; 20], по формуле

где A_i – весовой коэффициент критерия эффективности процесса, определяемый экспертным методом.

Следующим шагом является определение четкого значения выходной переменной для остаточного риска неэффективности отдельного процесса на основе формулы

Эффективность процесса R_P определена как R_P = 1 – R_PC. Расчет эффективности СМК с учетом использования алгоритма Такаги-Сугено проводится по формуле (1). Вывод об эффективности сделан на основе шкалы градации эффективности КСМК, представленной в табл. 3.

Результаты работы и их обсуждение

Для реализации процесса оценки эффективности КСМК была разработана модель в среде AnyLogic, которая позволяет визуализировать и упростить работу с данными при оценке эффективности работы компании. Интерфейс приложения показан на рисунке.

Интерфейс содержит элементы для управления входными данными критериев эффективности процессов и остаточными значениями риска отказа отдельных процессов. Рассчитанные значения эффективности процесса по методологии СМК и с использованием алгоритма Такаги-Сугено отображаются в соответствующих окнах интерфейса модели, и для каждого метода строится диаграмма оценки эффективности процесса. Общие значения производительности отображаются в интерфейсе программы. По методологии КСМК эффективность составила 0,81, а по методике оценки эффективности КСМК с использованием алгоритма Такаги-Сугено – 0,92.

Полученные в результате моделирования диаграммы производительности процессов КСМК позволяют сделать вывод об эффективности таких процессов, как ДП-15 «Работа с обращениями и жалобами потребителей. Анализ удовлетворенности потребителей», ДП-6 «Планирование производства. Контроль исполнения производственных программ», ДП-12 «Управление человеческими ресурсами» и ДП-8 «Система технического контроля», рассчитанных с использованием алгоритма Такаги-Сугено, которые увеличились по сравнению с результатами расчетов по методике, применяемой в Группе компаний. На рост показателей эффективности повлияло введение индикатора остаточного риска по этим процессам. В свою очередь, процессы КП-4 «Совершенствование СМК» и КП-2 «Внутренний аудит» получили более низкие баллы при расчете в соответствии с алгоритмом Такаги-Сугено, что может быть признаком наличия организационных недостатков или особенностей расчета, степень влияния рисков на эти процессы незначительна.

Выводы

Использование методики расчета эффективности процессов корпоративной системы менеджмента качества на основе алгоритма Такаги-Сугено позволяет:

– учитывать качественные аспекты, влияющие на эффективность процессов корпоративной системы менеджмента качества, такие как внешние и внутренние факторы, риски;

– детально проанализировать систему показателей, характеризующих эффективность и устойчивость корпоративной системы менеджмента качества, и на основании полученных результатов внести в нее соответствующие изменения;

– комплексно оценивать эффективность каждого процесса СМК, степень влияния рисков на недостижение целевых значений критериев эффективности, а также их влияние на оценку эффективности системы в целом.