Диссертация (Повышение эффективности систем менеджмента качества на основе совершенствования процессов взаимодействия с потребителем), страница 8

В то же время требования потребителейккачествухарактеристикамивыражаютсяпроцессов.ожиданий потребителяименноПоэтомунеизмеримымиперевод(нечёткими)размытых,нечёткихв измеримые значения показателей качествапродукции остаётся слабым местом этого метода.Для устранения такого дефекта результативного взаимодействия СМКпредприятия и потребителя в последнее время всё большее применениенаходят методы нечёткой логики [67,73]. Впервые термин нечёткая логика(fuzzy logic) был введен американским профессором Лотфи Заде в 1965 году45в работе «Нечёткие множества» в журнале «Информатика и управление».Очевидной областью внедрения алгоритмов нечёткой логики являютсявсевозможные экспертные системы, в том числе:- нелинейный контроль за процессами (производство);- самообучающиеся системы (или классификаторы), исследованиерисковых и критических ситуаций;- распознавание образов;- финансовый анализ (рынки ценных бумаг) ;- исследование данных (корпоративные хранилища);- совершенствование стратегий управления и координации действий,например сложное промышленное производство.В Японии это направление переживает настоящий бум.

ЗдесьфункционируетInternationalспециальноFuzzyсозданнаяEngineeringResearchлабораторияLaboratoryПрограммой(LIFE).forэтойорганизации является создание более близких человеку вычислительныхустройств. LIFE объединяет 48 компаний, в числе которых находятся:Hitachi, Mitsubishi, NEC, Sharp, Sony, Honda, Mazda, Toyota. Из зарубежных(не японских) участников LIFE можно выделить: IBM, Fuji Xerox.К деятельности LIFE также проявляет интерес NASA.Мощь и интуитивная простота нечёткой логики как методологииразрешения проблем гарантирует ее успешное использование во встроенныхсистемахконтроляианализаинформации.Приэтомпроисходитподключение человеческой интуиции и опыта оператора.

В отличие оттрадиционной математики, требующей на каждом шаге моделированияточных и однозначных формулировок закономерностей, нечёткая логикапредлагает совершенно иной уровень мышления, благодаря которомутворческий процесс моделирования происходит на наивысшем уровнеабстракции,прикоторомпостулируетсялишьминимальныйнаборзакономерностей.46Нечёткие числа, получаемые в результате “не вполне точныхизмерений”, во многом аналогичны распределениям теории вероятностей, носвободны от присущих последним недостатков: малое количество пригодныхк анализу функций распределения, необходимость их принудительнойнормализации,обоснованиясоблюдениеадекватноститребованийматематическойаддитивности,трудностьабстракцииописаниядляповедения фактических величин.

В пределе, при возрастании точности,нечёткая логика приходит к стандартной, Булевой. По сравнению свероятностным методом, нечёткий метод позволяет резко сократить объемпроизводимых вычислений, что, в свою очередь, приводит к увеличениюбыстродействия нечётких систем.К сожалению, широкому применению нечётких систем препятствуюттакие недостатки как:- отсутствие стандартной методики конструирования нечётких систем;- невозможностьматематическогоанализанечёткихсистемсуществующими методами;- применение нечёткого подхода, по сравнению с вероятностнымподходом, не приводит к повышению точности вычислений.Выводы.

Из анализа современных методов использования мненийпотребителястановитсяпри проектировании и разработке новых видов продукцииочевидным,чтоглавнойпроблемойявляетсяпереводкачественных показателей ожиданий потребителя в конкретные техническиехарактеристики изделия СБТ. По мнению исследователей этой проблемынаиболее результативным на сегодняшний день, как показывает практика,является метод развёртывания (структурирования) функции качества –Quality Function Deployment, QFD – однако и он не удовлетворяетразработчиков новой продукции из-за слишком большой неопределённостипроцесса перевода качественных показателей в технические характеристики.В настоящее время идёт поиск способов улучшения QFD в этой части,47разработка более совершенных моделей получения сведений от потребителяи их соответствующей обработки.Анализлитературныхисточниковпоказывает,чтооднойизсовременных и уже апробированных технологий решения указаннойпроблемы является теория управления нечёткими множествами данных(нечёткая логика).

Применение положений этой теории в определённойстепени позволяет формализовать процессы структурирования функциивходных качественных переменных как нечётких множеств и превращенияихввыходныеуправляющиекомандывзаданныхинтервалахколичественных значений параметров технического устройства для целей егопроектирования.Следовательно, производители СБТ нуждаются в стандартизованной,основанной на применении технологии управления нечёткими множествамиприразвёртываниифункциикачества,методикисовершенствованияпроцессов взаимодействия с потребителем для результативного управленияпроцессамиразработкиипроектированияперспективныхобразцовпродукции в эффективной СМК предприятия, производящего СБТ.На основе изложенного, с целью повышения конкурентоспособностипродукции производства сложной бытовой техники, становится необходимойразработкаподобнойпоследовательныхметодики.задачДляэтоготребуетсярасчётно-теоретическогорешитьпланарядиэкспериментального характера, включая подтверждение дееспособностиразрабатываемой методики.48ГЛАВА 2.

Исследование ожиданий потребителей СБТ и их QFD-анализ2.1. Новый подход к реализации типовой методологии QFDкак модели преобразования требований потребителяв параметры качества ожидаемого продуктаОрганизации зависят от своих потребителей и поэтому должныпонимать настоящие и будущие потребности потребителя, выполнять ихтребования и стремиться превзойти ожидания потребителя. Ориентация напотребителя – первый из принципов всеобщего управления на основекачества (TQM), последовательное (от версии к версии) внедрение которыхв международных стандартах серии ISO 9000 продолжено и в новой версии2015 года [1–3].

На мировом рынке лидируют те компании, которыесоответствуют или опережают требования потребителей [4].В данной главе исследования ожиданий потребителя основывалисьв первую очередь на методологии QFD. Существует большое числопубликаций,иллюстрирующихпримененияданногометодав промышленных компаниях, сервисных организациях, образовательныхучреждениях (например, [5–25]). К сожалению, в большинстве своем, этозарубежный опыт.Компании, которые использовали QFD, уменьшили свои циклы разработки, улучшили качество и снизили цены, использовали QFD для помощив создании конкурентных преимуществ даже в условиях глобальногоэкономическогокризиса.Внекоторыхорганизациях,поддерживаяи повышая качество разработок, QFD помогло уменьшить время разработкина 40 %, а затраты на разработку – на 60 %.На рис.

2.1 приведена системная модель трёх составляющих QFD.Модель показывает критические факторы или предпосылки, которыеявляются входом для процесса осуществления QFD, различные компонентыQFD и выигрыш, который получит организация от осуществления QFD.ВходПроцедурыВыходУсловия и процедурыподготовкик проведению QFDПроцедуры обработкиданныхПотенциальные выгодыот QFD- Политика руководства- Общая матрицапланированияпотребительскихтребований- Приближениек потребителю- Поддержка высшимруководством- Обширное обучениеи подготовка- Опыт команднойработы- Отсутствие страха- Управление,основанное на фактах- Матрицаструктурированияхарактеристик готовойпродукции- План процессаи диаграммы контролякачества- Технический прорывк цели- Улучшениегоризонтальных связей- Повышение надёжностипроцессов- Адресность улучшений- Рабочая инструкция- Целевой характер усилий- Домик качества- Снижение числакритических инженерныхизменений- Снижение целевых затрат- Снижениенепредвиденных затрат- Приближениек тотальному качествуУменьшение количестварекламаций и претензийРис.

2.1 Системная модель технологии QFDК сказанному в предыдущей главе об этом методе необходимодобавить следующее: поскольку QFD – это структурированный подходк интеграции требований потребителя с разработкой технических условий напродукт или услугу с целью преобразования потребительских требованийв параметры планирования, разработки и производства, чрезвычайноважным становится интерфейс между потребителем и разработчикомпродукции.50С этих позиций преимущества метода состоят в том, что разработкасконцентрирована на требованиях потребителя, который устанавливаетприоритеты в деятельности разработчика и уменьшает срок разработки; QFDпомогает уменьшить риск неправильного толкования потребительскихтребований.

«Девиз» QFD – разрабатывать ту продукцию, которую хочетпотребитель.Однако помимо большого количества выгод от использования QFD,как и в любом другом методе есть ряд связанных с ним ограничений наприменение. Например, для реализацииQFD требуется очень многовремени и любая попытка получения мгновенных результатов вероятнеевсего обернётся разочарованием от полученного эффекта; существуетметодическая разобщённость взаимодействия специалистов-экспертов отразработчика продукции с участниками фокус-групп от потребителей, чтоповышаетобъективностьрезультата,ноусложняетпроцедурыформализации этого взаимодействия и т.д.