Основні положення моделювання систем забезпечення якості управління в економіці

Созінов Андрій Сергійович

Великий внесок у розробку теорії управління якістю внесли зарубіжні і вітчизняні вчені. Роботи російських учених П. Л. Чебишева і О. М. Ляпунова є теоретичною основою вибіркового контролю якості. Великий внесок у розробку застосовуваних у даний час систем управління якістю внесли вітчизняні вчені І. Г. Венецкій, А. М. Длин, американські вчені У. А. Шухарт, Е. Демінг, А. Фейгенбаум. [48]

Сучасне управління якістю виходить з того, що діяльність з управління якістю не може бути ефективною після того, як продукція вироблена, ця діяльність повинна здійснюватися під час виробництва продукції. Важлива також діяльність щодо забезпечення якості, яка передує процесу виробництва.

Якість визначається дією багатьох випадкових, місцевих і суб'єктивних факторів. Для попередження впливу цих факторів на рівень якості необхідна система управління якістю. При цьому потрібні не окремі розрізнені і епізодичні зусилля, а сукупність заходів постійного впливу на процес створення продукту з метою підтримки відповідного рівня якості.

Управління якістю неминуче оперує поняттями: система, середа, мета, програма та ін

Розрізняють керуючу та керовану системи. Керована система представлена різними рівнями управління організацією (фірмою і ін структурами). Керуюча система створює і забезпечує менеджмент якості. [48]. Поява міжнародних стандартів ISO серії 9000 на системи якості з'явилося подальшим розвитком теорії і практики сучасного менеджменту якістю.

З кінця 80-х років підприємства країн з ринковою економікою стали займатися розробкою, впровадженням і сертифікацій систем менеджменту якості. Сформувався системний підхід до менеджменту якості.

Серйозне увага стала приділятися не тільки якості продукції, але і якості надання послуг. Це обумовлено тим, що минуле десятиліття у багатьох країнах з ринковою економікою характеризується бурхливим зростанням сфери послуг. При цьому надання послуг не протиставляється виробництва продукції.

Система управління якістю продукції спирається на наступні взаємопов'язані категорії управління: об'єкт, цілі, фактори, суб'єкт, методи, функції, засоби, принцип, вид, тип критеріїв та ін

Під управлінням якістю продукції розуміють постійний, планомірний, цілеспрямований процес впливу на всіх рівнях на фактори та умови, забезпечує створення оптимальної якості продукції та повноцінне її використання [52, с. 28].

Система управління якістю продукції включає наступні функції:

1. Функції стратегічного, тактичного і оперативного управління.

2.Функції прийняття рішень, керуючих дій, аналізу та обліку, інформаційно-контрольні.

3. Опції спеціалізовані та загальні для всіх стадій життєвого циклу продукції.

4. Функції управління з науково-технічним, виробничим, економічним і соціальних факторів і умов.

Стратегічні функції включають:

прогнозування та аналіз базових показників якості;

визначення напрямків проектних і конструкторських робіт;

аналіз досягнутих результатів якості виробництва;

аналіз інформації про рекламаціях;

аналіз інформації про споживчий попит.

Тактичні функції:

управління сферою виробництва;

підтримку на рівні заданих показників якості;

взаємодія з керованими об'єктами і зовнішнім середовищем.

Система управління якістю продукції представляє собою сукупність управлінських органів і об'єктів управління, заходів, методів і засобів, спрямованих на встановлення, забезпечення і підтримка високого рівня якості продукції. У зв'язку з цим, при проектуванні та аналізі систем управління, в тому числі і системами управління маркетинговими процесами, провідну роль починають грати методи моделювання таких систем. Так як врахувати значну кількість параметрів, які впливають на забезпечення якості систем управління можна тільки шляхом застосування різних чисельних методів.

Імітаційне моделювання (simulation) є одним з найпотужніших методів аналізу економічних систем. У загальному випадку, під імітацією розуміють процес проведення на ЕОМ експериментів з математичними моделями складних систем реального світу.

В Нині процеси прийняття рішення в економіці спираються на досить великий арсенал економіко-математичних методів [41,42]. Ці роботи є введенням в економіко-математичне моделювання і можуть служити навчально-практичною допомогою з системного дослідження об'єктів імітаційного моделювання складних економічних систем (підприємств, банків, транспортних, видобувних та енергетичних систем) та процесів прийняття рішень (політичних, економічних, соціальних, екологічних). Питанням моделювання економічних систем також присвячені роботи В.І. Малихіна [53], Е.В. Бережний [11].

Системне дослідження будь-якої проблеми починається з її розширення до сукупності взаємопов'язаних проблем, тобто знаходження системи проблем, пов'язаних істотно з досліджуваної проблемою, без урахування яких вона не може бути вирішена [68]. Поняття системи давно стало звичним терміном. Ми використовуємо його кожного разу, коли необхідно описати будь-яке складне явище або об'єкт, що володіє багатьма складовими частинами різного призначення, які пов'язані між собою загальними законами функціонування. [41]. Ми говоримо "система управління підприємством" і маємо на увазі: сукупність осіб і підрозділів адміністративного апарату управління (директор, головний інженер, плановий відділ, відділ праці та заробітної плати, начальники виробничих підрозділів і т.п.); поєднання різних рівнів та видів субординації між ними, зумовлене конкретними завданнями кожного підрозділу; структуру інформаційних зв'язків і взаємозв'язків, необхідних для функціонування всієї системи управління відповідно до загальної метою управління підприємством.

При економіко-математичному моделюванні поняття системи дається в більш формалізованому вигляді, очищеному від змістовних характеристик елементів, відносин порядку і зв'язків між ними. Розглянемо логічну послідовність визначень, з яких випливає поняття системи [41].

Першим, самим елементарним рівнем опису системи є безліч елементів або різноманітність елементів множини. Під різноманітністю елементів множини розуміють сукупність будь-яких об'єктів, які є складовими частинами системи. Вище ми перераховували сукупність елементів, що входять в систему управління підприємством. Народне господарство теж є системою і складається з безлічі різноманітних елементів або об'єктів, таких, як галузі, що керують органи, органи матеріально-технічного постачання і т.п.

Якщо все розмаїття елементів безлічі розосередити в певному порядку, тобто порядок з яких-небудь ознаками, наприклад за розв'язуваним завданням, підпорядкованості, відповідальності і т.п., то отримаємо упорядковану сукупність елементів множини. Наприклад, у системі народного господарства кожна галузь має певні завдання та цілі. Отже, частково впорядкованої сукупності елементів системи народного господарства можна назвати опис галузей у певній послідовності. Такі описи, наприклад, дає Держкомстат Росії при складанні звітів про діяльність галузей народного господарства

Доповнення упорядкованого безлічі елементів сукупністю зв'язків і взаємозв'язків утворює деяку організацію. Таким чином, під організацією розуміють сукупність різноманітності елементів множини, відносин порядку і зв'язків між елементами.

Системою [41] будемо називати організацію, що утворить цілісну єдність і має загальну мету функціонування. Організація стає системою тільки при наявності загальної мети функціонування для усіх її елементів. З цього визначення системи бере свою назву системний підхід - метод дослідження організацій, що мають загальну мета. Поняття організації і системи відносні, так як елементи і зв'язку між ними завжди можуть бути агрегований в більші і розчленовані на більш дрібні. Тому в залежності від ступеня дроблення елементів і зв'язків усередині кожної організації і системи в них завжди можна виділити інші організації та системи.

Якщо в системі змінюються відносини порядку між елементами або взаємозв'язки, то кажуть, що система змінює свою структуру. Наприклад, на підприємстві відбулася реорганізація апарату управління, змінена відповідальність і підпорядкованість з метою скорочення числа проміжних ланок проходження інформації. Підприємство випускає одну і ту ж продукцію, мета функціонування підприємства залишилася колишньою. У цьому випадку в наявності зміна структури системи управління підприємством.

Таким чином, під структурою системи будемо розуміти спосіб її існування, фіксує цілком певні пріоритети та взаємозв'язку її елементів. Для кожної системи можна побудувати кілька типів структур.

Поняття структури можна використовувати не тільки для системи, але і для організації. Структура організації - це спосіб складання організації з її елементів.

Після визначення проблеми, отриманої на етапі формування системи, наступним за важливості етапом аналізу стає виявлення цілей.

Найбільш важким і найбільш творчим етапом системного аналізу є формування альтернатив і пошук самої кращої альтернативи в заданому безлічі за допомогою критеріїв. Від критеріїв потрібно як можна більшу схожість з цілями, щоб оптимізація за критеріями відповідала максимального наближення до мети.

Наступний етап - процес створення моделі реальної системи та проведення експериментів на цієї моделі з метою зрозуміти поведінку системи та оцінити різні стратегії, що забезпечують функціонування даної системи. У процесі досліджень модель безперервно корегується і модифікується, щоб відображати тільки ті аспекти, які відповідають завданням дослідження.

Кінцева мета системного аналізу - зміна існуючої ситуації відповідно до поставленими цілями. Тому остаточне судження про правильність та корисності системного аналізу або про його неправильності можна зробити на підставі результатів його практичного застосування.

З створенням методології системного підходу і появою сучасних ЕОМ при проведенні досліджень став доступний той рівень складності математичних моделей, що визначається поняттям "імітаційна модель". Враховуючи, що побудову та аналіз останнього не є традиційним в галузі управління маркетингом підприємства, хоча роботи в цьому напрямку ведуться, зупинимося докладніше на основних принципах, вживане апараті та методику використання імітаційного моделювання.

Під моделлю розуміється подання об'єкта, системи або якого-небудь поняття в деякій формі, відмінній від форми їхнього реального існування. Вона служить засобом, що допомагає в поясненні, розумінні чи удосконаленні системи. Так як імітація є одним з видів моделювання, спочатку розглянемо ряд загальних питань побудови моделей.

Серед численних функцій моделей у якості основних можна відзначити такі, як засіб осмислення дійсності, засіб спілкування, засіб навчання та тренаж, інструмент прогнозування, засіб постановки експериментів та ін Всі ці функції, у свою чергу, породжують два типи моделей:

описові;

розпорядчі.

В першому випадку модель служить для пояснення і кращого розуміння об'єкта, а по друга модель дозволяє передбачити характеристики об'єкта, що визначають його поведінку. Модель розпорядчого типу, зрозуміло, є і описової, але не навпаки. Вже в перших роботах з кібернетики Н. Вінера [18], А.А. Ляпунова [51] та інших проблеми моделі були сформульовані дуже строго і послідовно, а в подальших дослідженнях розроблені як теоретично, так і практично.

Класифікація моделей може бути здійснена численними способами, кожен з яких служить визначеної мети. Серед типових груп моделей, які можуть бути покладені в основу системи класифікації, наступні [17,43]:

статичні і динамічні (в останньому випадку вхідні і вихідні змінні моделі є функціями часу);

дискретні (значення змінних моделі беруться тільки з кінцевого безлічі) і безперервні (з безперервністю змінних);

детерміновані і стохастичні (моделювання складних систем з урахуванням випадкових збурюючих факторів);

натурні, аналогові, математичні та ін

В останньому варіанті класифікації зручно представляти моделі у вигляді безперервного спектру (від точних моделей або макетів реальних об'єктів до абстрактних математичних моделей). Максимально схожими на реальний досліджуваний об'єкт виявляються натурні моделі. До них відносяться як макети в натуральну величину (наприклад, наземна модель космічного корабля), так і зменшені або збільшені моделі об'єктів, виконані в певному масштабі.

Більше абстрактними є аналогові моделі, у яких властивість одного реального об'єкта представляється іншим властивістю аналогічного за поведінку об'єкта. Аналогову модель іншого типу представляє будь-який графік, де відстань між точками відображає такі характеристики реального об'єкта, як час, кількість одиниць, приріст грошових коштів, збільшення числа покупців і т. п. Ще одним прикладом є різного роду схеми.

Подальше збільшення рівня абстрактності призводить до моделювання, часто званому іграми (планувальні, військові, управлінські). Тут у взаємодію вступають люди і машинні компоненти. Так, наприклад, у ділових іграх людина взаємодіє з інформацією, яка надходить від ЕОМ, яка моделює всі інші властивості системи, і приймає рішення на основі отриманої інформації. Продовжуючи процес збільшення ступеня абстрактності, приходимо до повністю машинному моделюванню.

Вершиною цього процесу є математичні моделі, в яких для представлення вихідного об'єкта використовуються символи, а не фізичні пристрої. Звичайним прикладом таких моделей є різного роду рівняння: алгебраїчні, диференціальні, різницеві і т. п. У такому ж вигляді записуються і імітаційні динамічні моделі.

В свою чергу, математичні моделі можуть класифікуватися по цілому ряду ознак. Так, наприклад, за характером відображення властивостей реального об'єкта вони поділяються на функціональні моделі, що відображають процеси функціонування об'єкта і часто мають вигляд рівнянь, і на структурні моделі, що відображають тільки структурні (зокрема, геометричні), де властивості об'єкта і часто представляються у вигляді різних графів.

Тепер звернімося безпосередньо до процесу моделювання. Він включає в себе етапи створення моделі реальної системи, проведення на цій моделі експериментів з метою осмислення поведінки системи, оцінки різних стратегій управління системою і пр. Все це підказує низку істотних рис, якими має володіти хороша модель. Так, їй слід бути:

простий і зрозумілою для користувача;

цілеспрямованої;

надійної в експлуатації (в сенсі наявності гарантій від абсурдних результатів);

зручною в управлінні та обігу (спілкування з нею має бути легким);

повної з точки зору можливостей вирішення головних завдань;

адаптивної (легкий перехід до інших модифікацій та оновлення даних);

що допускає поступові зміни (будучи спочатку простою, вона може у взаємодії з користувачем ставати все більш складної).

Необхідність виконання більшості цих вимог очевидна, разом з тим слід враховувати, що вони часто суперечать один одному. Так, вимога повноти може входити в суперечність з простотою і цілеспрямованістю моделі. На практиці вдаються до розумного компромісу в залежності від цілей розв'язуваної?? адачі.

В числі зазначених вимог, одним з найбільш важливих вимог є властивість цілеспрямованості моделі. У зв'язку з цим слід звернути пильну увагу на цілі і завдання, які повинна вирішувати ця система, а також на відповідність моделі та вихідного об'єкта.

Перераховані вище критерії відносяться до моделей довільного виду. Основними вимогами, що пред'являються до математичних моделей, є адекватність, універсальність, економічність. Перше з них відображає ступінь збігу передбачених з допомогою моделі значень параметрів об'єкта з дійсними значеннями цих параметрів і добре зв'язується з забезпеченням прийнятної точності.

Універсальність визначається можливість застосування моделі до аналізу численних однотипних об'єктів для багатьох режимів їх роботи.

Основоположником імітаційного динамічного моделювання в економіці по праву вважається Дж. Форрестер [96,97,98]. У цих монографіях він не тільки розробив технологію побудови імітаційних моделей (кібернетика підприємства), а й зумів реалізувати їх на ЕОМ, створивши спеціальну мову динамічного програмування DYNAMO. Надалі технологія Дж. Форрестера застосовувалася і застосовується при рішенні задач управління підприємством, галуззю і т.п. За тридцять років, що минули з моменту створення динамічного імітаційного моделювання воно стало необхідним інструментом в економіці та екології.

Сутність методу імітаційного динамічного моделювання полягає в наступному: модель являє собою систему рівнянь, що зв'язують між собою основні обрані нами основні змінні моделі, що називаються рівнями моделі і темпами (що характеризують швидкості зміни рівнів моделі з часом). Процес моделювання в цьому випадку полягає у вирішенні цієї системи рівнянь на комп'ютері. При використанні методу імітаційного моделювання динамічного пріоритетним завданням є розробка моделі, встановлення зв'язків між змінними та складання рівнянь функціонування цієї моделі.

Згідно визначенню Дж. Форрестера [96]: Імітаційне моделювання - це процес створення моделі реальної системи та проведення експериментів на цій моделі з метою зрозуміти поведінку цієї системи і оцінити різні стратегії, що забезпечують її функціонування. Процес розробки імітаційної моделі включає в себе кілька етапів:

визначення проблеми;

визначення чинників, які взаємодіють при виникненні спостережуваних симптомів;

виявлення причинно-наслідкових зв'язків;

формулювання загальних правил, по можливості що пояснюють, яким чином на основі наявних потоків інформації

побудова математичної моделі, що включає правила прийняття рішень, джерела інформації та взаємодія компонентів системи;

перевірка адекватності моделі реальному об'єкту (у нашому випадку масової фізичної культурі в муніципальній освіті); перебудову в рамках моделі організаційного взаємодії і правил прийняття рішень (у нашому випадку, певних педагогічних впливів) для досягнення бажаного результату.

Процедура побудови імітаційної моделі представлена на Ріс.1.4

Алгоритм імітаційного моделювання схематично можна подати так:

1. Постановка задачі і визначення типу моделі.

На цьому етапі головним є здатність формулювати проблему. Постановка завдання, як правило, є безперервним процесом, що не припиняються в ході дослідження. Нова інформація, що стосується обмежень завдань і можливих альтернативних варіантів, періодично використовується для оновлення формулювання та постановки завдання.

2. Формулювання моделі.

3. Перевірка моделі.

Тут важлива "правдивість результатів", функціональна корисність моделі, а не доказ справедливості самої структури моделі. Необхідно також встановити вихідні припущення, на основі яких будувалася дана модель. При оцінці адекватності моделі необхідно виконати серію перевірок. Наприклад, слід переконатися у відсутності абсурдних відповідей, якщо параметри моделі будуть приймати граничні значення. Використовуються також такі методи оцінки адекватності, як перевірка вихідних припущень і перевірка перетворень інформації від входу до виходу.

4. Експериментування і аналіз чутливості.

Так як практично в будь-якої моделі є параметри, що задаються з невисокою точністю, важливо визначити ступінь чутливості результатів до їх варіації. При сильному впливі похибки вихідних даних на результат може бути поставлена задача визначення вихідних даних з більш високою точністю.

5. Реалізація задуму та документування.

Сформульовані вище положення носять самий загальний характер. При розробці кожної конкретної моделі слід враховувати високу ступінь індивідуальності процесу моделювання. На думку Р. Шеннона [103], "... моделювання - це мистецтво, а не наука. Не існує твердих і легких правил щодо того, чого не слід або що слід робити для побудови моделі ".

Список літератури

Для підготовки даної роботи були використані матеріали з сайту http://www.marketing.spb.ru/