Файл: Разработка регламента выполнения процесса «Проведение оценки качества» (Выбор средства для моделирования бизнес-процессов).pdf

Для получения экспертных оценок значимости критериев была построена матрица с перечнем объектов сравнения. Попарно сравнивались критерии по отношению к поставленной цели, и была заполнена матрица парных сравнений (табл. 4).

Таблица 4

Матрица парных сравнений критериев

Для каждой такой матрицы был найден вектор значений критериев y₁, ..., y_n по формуле:

.

Затем нормализовали этот вектор:

где – нормализованный коэффициент значимости, показывающий вклад каждого критерия в достижение цели.

Индекс согласованности (ИС) дает информацию о степени нарушения согласованности.

Индекс согласованности вычисляется по формуле:

где ,

.

Величина ИС сравнивается с той, которая получилась бы при случайном выборе количественных суждений из шкалы, и образовании обратно симметричной матрицы. Значения случайной согласованности (СС) для идеальных матриц разного размера приведены в табл. 5.

Таблица 5

Значения случайной согласованности для матриц разного размера

Отношение согласованности (ОС) дает представление о верности сделанных суждений:

При этом, если

ОС ≤ 0,1 матрица, безусловно, согласованна;

0,1<ОС ≤ 0,2 согласованность матрицы приемлема;

ОС > 0,2 согласованность матрицы не приемлема.

ОС = 0,1, следовательно, матрица, безусловно, согласованна.

Было проведено аналогичное попарное сравнение альтернатив по каждому критерию в отдельности. Для этого для каждого критерия была заполнена матрица альтернатив (табл. 6-12):

Таблица 6

Матрица парных сравнений альтернатив по 1-му критерию

Таблица 7

Матрица парных сравнений альтернатив по 2-му критерию

Таблица 8

Матрица парных сравнений альтернатив по 3-му критерию

Таблица 9

Матрица парных сравнений альтернатив по 4-му критерию

Таблица 10

Матрица парных сравнений альтернатив по 5-му критерию

Таблица 11

Матрица парных сравнений альтернатив по 6-му критерию

Таблица 12

Матрица парных сравнений альтернатив по 7-му критерию

Заключительным этапом выбора оптимального CASE-средства является определение глобального приоритета альтернатив с учетом весов всех критериев (табл. 13).

Таблица 13

Определение глобальных приоритетов альтернатив

В результате проведенного анализа выявилось, что наилучший инструмент проектирования модели – это ERwin/BPwin, так как именно оно имеет максимальное значение глобального приоритета.

1.3. Моделирование бизнес-процессов «как есть»

Для обеспечения эффективного функционирования процесса контроля качества на предприятиях организуется отдел контроля качества (ОКК) и лаборатория, независимые от других производственных подразделений.

В состав ОКК, как правило, входят инженера по качеству и контролеры, осуществляющие контроль на производственных участках. В состав лабораторий входят специалисты, которые проводят непосредственно испытания образцов с использованием испытательного и измерительного оборудования.

ОКК играет особую роль в обеспечении предотвращения и профилактики брака и несет ответственность за достоверность результатов контроля, не допуская поставки брака потребителям. Но, тем не менее, надо отметить, что ОКК не несет полную ответственность за качество продукции, эта функция лежит и на работниках производства. Поэтому в работу по контролю качеству должен быть вовлечен весь персонал. На рабочих местах непосредственно исполнителям необходимо следить за работой оборудования, параметрами технологических процессов, контролировать соответствие продукции эталонным образцам на определенных этапах производства и отбраковывать несоответствующую продукцию.

Основная функция сотрудников, участвующих в процессе контроля качества, – это проведение испытаний и сравнение полученных результатов с заданными (установленными) требованиями с последующим определением их соответствия.

Среди различных методов контроля качества, применяемых в компаниях, статистические методы являются наиболее популярными. Контрольные карты, контрольные листы, а также причинно-следственные диаграммы были использованы в этих компаниях, для анализа и интерпретации данных, относящихся к качеству продукции. Статистические методы не только просты в использовании, но и предоставляют набор мощных инструментов для решения проблем, достижения стабильности процессов. Контрольный лист является наиболее широко используемые методы SPC в промышленности, особенно для контроля производственного процесса. Осуществление выборки также применяется совместно с статистическими методами для повышения результативности процесса и улучшения качества продукции. Исследование предприятия А показало, что осуществление контроль качества в значительной мере опирается на статистический приемочный контроль. В подобных компаниях отбор проб играет важную роль в утверждении или отклонении, особенно при большом ассортименте. Однако на отбор проб нельзя полностью полагаться, так как использование системы распознавания вместо предубеждающего подхода обходится предприятию дороже. Зачастую выборка обеспечивает недостоверную информацию. Однако данный метод остается существенным и важным видом проверки качества для большинства компаний. Исследования показали, что среди наиболее используемых методов контроля качества был осмотр для отбора проб.

Инструменты статистического управления процессами (SPC) применяются на различных этапах производства. Например, рабочие собирают данные о производимых изделиях и процессах с помощью контрольных карт, подходящих под ситуацию, например, NP карт. Они необходимы для определения стабильности производственного процесса. Если есть какие-либо данные выше верхнего предела управления, будут приняты корректирующие меры. Далее, корневые причины для особых вариаций будут идентифицированы с использованием причинно-следственной диаграммы (диаграмма Исикавы) во время мозгового штурма сотрудников. Кроме SPC, ппредприятияя также практикуют FMEA (анализ видов и последствий отказов). Это позволяет определить и принять предубеждающие действия в борьбе с ожидаемыми трудностями в производственном процессе. Необходимость применения обуславливается выявлением главной причины отказов в изготовлении детали и необходимостью аналитически классифицировать неисправности. Применение FMEA приводит к систематическому решению проблем для различных задач в производственном процессе, включая дефекты отливки формы, непотребный внешний вид изделия, дисфункцию детали и т. д. Эффективность контроля качества с использованием FMEA была доказана путем анализа производительности до и после применения FMEA.