Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ проблемы управления качеством продукции на промышленных предприятиях 10
1.1. Развитие принципа всеобщего управления качеством 10
1.2. Статистические методы управления качеством 14
1.3. Современные стандарты управления качеством 21
1.4. Анализ методов и моделей управления качеством продукции на металлургических предприятиях в России
1.4.1. Системный подход к управлению процессами планирования и перепланирования 31
1.4.2. Автоматизированные системы управления предприятием и их влияние на качество 36
2. Поиск причин неудовлетворительного качества продукции металлургического предприятия 44
2.1. Концептуальная постановка задачи поиска причин неудовлетворительного качества металлургической продукции 44
2.2. Алгоритм выявления факторов, влияющих на качество продукции 47
Выводы 58
3. Управление процессами планирования и перепланирования для обеспечения своевременной поставки продукции при нечеткости исходной информации в задаче управления качеством продукции металлургического предприятия 59
3.1. Концептуальная постановка задачи управления качеством продукции в процессе планирования 59
3.2. Математическая постановка задачи управления качеством с использованием теории нечетких множеств 71
3.3. Применение методики планирования з
3.4. Математическая постановка задачи качества продукции с точки зрения теории игр 78
3.5. Пример решения задачи планирования с использованием теории множеств 85
3.6. Устойчивость производственного плана 95
Выводы 103
4. Информационно - аналитическая система управления качеством металлопродукции 104
4.1. Концептуальная постановка 104
4.2. Обработка данных 107
Выводы 112
Заключение 113
Список литературы 1
- Современные стандарты управления качеством
- Алгоритм выявления факторов, влияющих на качество продукции
- Математическая постановка задачи управления качеством с использованием теории нечетких множеств
- Пример решения задачи планирования с использованием теории множеств
Современные стандарты управления качеством
Применение статистических методов управления качеством началось в 30-х годах прошлого века в США, где произошло массовое внедрение в управление производством контрольных карт, изобретенных ученым УА. Шухартом [9, 113]. Контрольные карты представляют из себя данные в виде графика в порядке их поступления в ходе технологического процесса[113]. Существенным отличием контрольных карт от простого графика является наличие линий, называемых контрольными границами. Контрольные границы показывают возможную ширину разброса выбранного процесса во времени. На Рис. 1 и Рис. 2 приведены примеры контрольных карт Шухарта.
На первом графике видно, что все точки входят в область, ограниченную контрольными границами. Такой разброс называется неизбежным разбросом показателей качества[111] и не требует вмешательства в ход процесса. На втором графике в двух моментах времени происходит выход за контрольные границы. Такая ситуация свидетельствует о том, что процесс не является устойчивым и имеет устранимый разброс показателей качества [111]. В таком случае необходимо срочно принять меры для поиска причины отклонения и ее устранения.
Пример контрольной карты Шухарта неустойчивого процесса Представление производственных процессов в виде контрольных карт позволяет проанализировать ход выполнения определенного этапа производства и оценить изменения, возникающие в заданный период времени. В дальнейшем контрольные карты Шухарта использовались в различных видах, отличающихся друг от друга характером используемых данных. Вторая половина XX века является наиболее значимой в становлении и развитии модели Всеобщего управления качеством. Идеологом модели TQM в то время являлся Эдвард Уильям Деминг - американский ученый, занимавшийся статистическими методами управления качеством в компании Western Electric. После Второй Мировой войны Деминг был направлен в Японию в качестве консультанта для помощи в развитии экономики этой страны. Япония вышла из войны проигравшей, а разрушенная экономика в купе с низким качеством производимой продукции заводили страну в еще более глубокий экономический кризис. Выходом из сложившейся ситуации был полный пересмотр принципов управления производством.
В 50-е годы Деминг сформулировал 14 постулатов для эффективного развития промышленных компаний Японии [116]: 1. Сделайте своей целью непрерывное совершенствование продукции, чтобы стать конкурентоспособной компанией; 2. Воспримите новую философию - постоянного улучшения всех видов деятельности компании; 3. Не полагайтесь на контроль как средство достижения качества. Качество закладывается с первых этапов создания продукции; 4. Стремитесь к выбору поставщиков не только на основе цены на их продукты; 5. Постоянно улучшая все процессы, вы добьетесь снижения затрат; 6. Постоянно обучайте персонал, включая руководство компании; 7. Перестройте тактику руководства людьми, ориентируя управляющих всех уровней стать для персонала не контролерами, а наставниками; 8. Искорените атмосферу страха, дав каждому возможность наиболее полного проявления личностного потенциала; 9. Устраните барьеры между подразделениями; 10. Откажитесь от пустых лозунгов и призывов; 11. Устраните практику количественных оценок результатов работы, они часто достигаются ценой снижения качества; 12. Дайте возможность работникам гордиться своим трудом; 13.Поощряйте стремление работников к самосовершенствованию; 14.Вовлеките весь персонал компании в работу по ее преобразованию. На основе сформулированных Демингом постулатов и фундаментальных исследований японских ученых, крупные японские производственные компании начали перестраивать свои модели управления в области управления качеством. Особый вклад в развитие управления качеством принесло сотрудничество Деминга с президентом японского союза ученых и инженеров Каору Исикава. Именно Каору Исикава начал в 50-х годах масштабную компанию по обучению всех руководителей высшего уровня методам статистического контроля Ka4ecTBa(SQC). Такой подход дал мощный толчок развитию промышленности в Японии в середине ХХвека. Именно Исикава придумал и внедрил такой инструмент управления качеством, как причинно-следственная диаграмма или диаграмма Исикавы.
Диаграмма позволяет систематизировать и определить фактические причины возникновения проблем качества, а так же выделить среди проблем наиболее существенные и провести поиск их первопричины. Предполагается поэтапное составление диаграммы:
Алгоритм выявления факторов, влияющих на качество продукции
Под информационными системами и информационными технологиями на предприятии понимается комплекс программно-технических средств и методов производства, передачи, обработки и потребления информации.
В операционном и производственном менеджменте и в информационных системах сложилась определенная терминология, относящаяся к корпоративным информационным системам (КИС) предприятия, которые также называют ERP-системами.[80, 109].
ERP-система (Enterprise Resource Planning — система планирования ресурсов предприятия) — информационная система, предназначенная для автоматизации учёта и управления различными ресурсами предприятия. Как правило, ERP-системы строятся по модульному принципу, и в той или иной степени охватывают все ключевые процессы деятельности компании. [18, 67, 82, 84]. В зависимости от особенностей компании, ее структуры, местоположения и размера ERP система имеет определенные настройки, удовлетворяющие всем необходимым ограничениям и позволяющие нормально ей функционировать. ERP-система способна выполнять различные задачи, но основное ее свойство -это систематизация и обобщение всех данных предприятия.
Используемый в ERP-системах программный инструментарий позволяет проводить производственное планирование, моделировать поток заказов и оценивать возможность их реализации в службах и подразделениях предприятия, увязывая его со сбытом [66]. ERP-системы обычно внедряются в крупных организациях, на предприятиях со сложным производством, разветвленной филиальной сетью, большим ассортиментом выпускаемой продукции, повышенным объемом складских операций.
ERP - системы позволяют управлять всеми ресурсами предприятия и моделировать возможности компании. Кроме того, благодаря ERP-системам, все эти процессы становятся прозрачными для руководителей. Набор модулей ERP охватывает все направления деятельности, что позволяет автоматизировать практически все бизнес-процессы. [66, 107]
Развитие ERP-систем Исторически концепция ERP-систем стала развитием более простого алгоритма MRP - Material Requirement Planning (планирование потребности материалов) и MRP II - Manufacturing Resource Planning (планирование производственных ресурсов).
История развития стандарта MRP осуществлялась в три этапа. Первое определение стандарта MRP дал Орлицки [123]. MRP появилось как результат решения компьютерной задачи потребности в материалах в 60 - х годах прошлого века. Стоит отметить, что задачи потребности в материалах решались и до этого, но без использования вычислительной техники. Ручной труд в планировании часто приводил к ошибкам и простою производства из-за нехватки материалов или неправильного планирования. Основой для планирования материалов служил главный календарный план производства и спецификация изделий. Результатом являются заказы по номенклатурным позициям спроса.
С улучшением вычислительной техники стало возможным планирование потребности производственных мощностей и ресурсных ограничений предприятия. Такое дополнение в стандарт MRP получило название Capacity Requirements Planning (CRP).
Для работы MRP и CRP необходимы три массива исходных данных[115, 123, 18]: 1. Главный календарный план производства тот же самый, что используется в MRP. 2. Результат работы MRP в виде заказов по номенклатурным позициям. 3. Данные о рабочих центрах в виде календарного планирования их загрузки. Рабочий центр - это определенная производственная мощность, состоящая из одной или нескольких машин (людей и/или оборудования), которая в целях планирования потребности в мощностях (CRP) и подробного календарного планирования может рассматриваться как одна производственная единица[124]. 4. Данные о технологических маршрутах изготовления номенклатурных позиций. Технологический маршрут представляет собой порядок выполнения технологических операций.
Следующим шагом развития стандарта являлся алгоритм планирования потребности в материалах по замкнутому циклу(С1о8ес1 Loop Material Requirement Planning). Данный стандарт предложен в конце 70-х годов Оливером Уайтом, Джорджем Плосслом и другими. Были добавлены следующие функции[123, 18]: контроль соответствия количества произведённой продукции количеству используемой продукции; составление регулярных отчётов о задержках заказов, объёмах и динамике продаж и поставщиках.
Дальнейшее развитие системы MRP с замкнутым циклом позволило включить в методику планирования кадровые и финансовые ресурсы предприятия. Такая методика получила название MRPII.
Стратегическое планирование, результатом которого является формирование главного календарного плана производства (ГКПП или MPS -Master Production Schedule). ГКПП представляет собой долгосрочное планирование стратегических целей предприятия. В его формировании участвует небольшое число руководителей. Для формирования ГКПП обычно используют математические модели прогнозирования (регрессионный, корреляционный анализ), а так же статистические данные. Горизонт такого планирования составляет от года до двух лет. Сформированный стратегический план предприятия в дальнейшем подлежит декомпозиции на меньшие горизонты планирования и с различной детализацией. Обычно утверждение главного календарного плана происходит с детализацией по месяцам.
Тактическое планирование, которое является уточнением стратегии главного календарного плана производства, результатом этого процесса является формирование детализированного календарного плана производства. В отличие от ГКПП тактическое планирование предусматривает собой краткосрочный план. Детализация планирования на тактическом уровне гораздо выше.
Оперативное планирование. Оперативное планирование представляет собой формирование сменных заданий непосредственно сотрудникам предприятия на производстве. При этом основным стандартом планирования в современных системах управления предприятием на всех уровнях является стандарт MRPII. Стандарт MRPII
Система планирования на основе MRP II должна точно отвечать на вопрос «Что конкретно нужно в определенный момент времени в будущем?», для этого системе необходимо иметь данные о потребности в материалах, производственных мощностях предприятия, спецификации производимой продукции, финансовых потоках и так далее. Планирование в MRP II можно внедрить далеко не на всех предприятиях. По мнению авторов [125, 15] для полноценного функционирования данного стандарта желательны следующие свойства производственных систем:
Математическая постановка задачи управления качеством с использованием теории нечетких множеств
Обеспечение материалами - это первый процесс, который возможно будет влиять на устойчивость производства. При разузловании дерева спецификаций вплоть до материалов, можно однозначно определить количественные показатели всех позиций. Так, например, для изготовления и. нам необходимо будет закупить какие-то материалы m.,j = \,.../i, причем они нам необходимы к определенному сроку, чтоб начать производство и успеть поставить готовую продукцию заказчику. В идеальном случае мы получим необходимые материалы точно в срок, но всегда существует вероятность у поставщика подготовить материалы с некоторым отклонением, поэтому срок выпуска нашей продукции может отодвинуться ровно на столько дней, на сколько, поставщик опоздает с поставкой материалов.
В задаче можно однозначно определить две стратегии: стратегия поставщика и стратегия покупателя. Целевую функцию поставщика можно определить как время поставки материалов, а функцию выигрыша покупателя как время получения материалов, причем первый хочет максимизировать значение, а второй минимизировать при этом не ухудшив заданный уровень качества продукции.
Следует сказать, что для каждой изготавливаемой номенклатурной позиции должен быть описан хотя бы один технологический маршрут ее производства. При многоуровневой спецификации продукта, технологических маршрутов, применяемых при изготовлении готовой продукции, для которой описана данная спецификация, должно быть как минимум столько, сколько изготавливаемых номенклатурных позиций имеется в списке компонентов этого готового продукта плюс как минимум один технологический маршрут для этой готовой продукции. Технологический маршрут, в свою очередь, состоит из технологических операций (или просто операций), представляющих собой работы, состоящие из одного или нескольких элементов работ, обычно в основном выполняемая на одном рабочем месте. Каждая технологическая операция выполняется на одном рабочем центре. Рабочий центр - это производственная ячейка, в которой выполняются операции технологического маршрута.
При планировании производства изделии осуществляется планирование загрузки рабочих центров. Основная проблема тут стоит в оптимальном использовании рабочих центров, ведь простой оборудования несет в себе убытки, а при полной загрузке не остается возможности работать сверх плана. Дополнительные мощности оборудования и персонала необходимы, например, при срыве плана производства, чтоб успеть точно к сроку выгрузки готовой партии изделий заказчику.
Обозначим г = (/;,../;) - вектор, состоящий из набора рабочих центров, координаты которого могут варьироваться от 0 до 1, показывая тем самым процент использования мощностей каждого оборудования для изготовления одной единицы изделия.
Устойчивость производственного процесса тут может быть связана с планированием использования мощностей. Таким образом, для управленца необходимо сделать правильный выбор в планировании загрузки рабочих центров.
Главный календарный план производства - календарный план (график) выпуска готовой продукции с указанием объемов и сроков выпуска. Планирование производства Во всех вышеперечисленных пунктах были рассмотрены отдельные пункты планирования. Теперь нам необходимо все параметры объединить в одну рекомендацию. Другими словами ответить на вопросы: «что?», «как?» и «к какому сроку производить?».
Конечно запланированные мероприятия, отмеченные в главном календарном плане производства, могут отличаться от фактических, ведь причин для этого может быть достаточно. Большинство систем планирования базируются на стандарте MRPII, но данный стандарт дает лишь рекомендации, основное же решение принимает руководство предприятия. Все рекомендации существующих систем не позволяют отследить возможности срыва плана производства. Поэтому хотелось бы получить дополнительный аппарат, позволяющий учитывать проблемы, которые могут возникнуть на разных этапах производственного процесса.
Процесс планирования производства является сложной и трудоемкой задачей. Решение этой задачи осуществляется в условиях неполноты исходной информации [43, 59, 11].Однако, современные системы, работающие на алгоритмах MRPII, работают только с достоверными данными, что в свою очередь не позволяет учесть возможные изменения во внешней и внутренней среде системы предприятия. Результатом таких изменений могут быть ошибки в планировании и как следствие некачественная продукция или большие издержки. Поэтому необходимо разработать алгоритм планирования, который можно использовать в условиях неполноты информации. Предположим, что предприятию необходимо произвести определенное количество различных изделий к определенному сроку. При планировании с помощью ERP систем[18] можно полагаться только на информацию, которая представлена в цифровом виде: технологический маршрут, загруженность рабочих центров, спецификация и т.д. Такой подход не может учитывать мнение экспертов, а также возможные возмущения системы[36].
В алгоритме планирования с использованием нечетких множеств[43] можно соединить экспертное мнение и алгоритмы информационных систем. При этом в основу положено множество всех возможных вариантов производства определенного вида продукции на имеющихся рабочих центрах. В качестве целевой функции можно выбрать функцию затрат при производстве заданного количества изделий. Необходимо минимизировать эту функцию.
Пример решения задачи планирования с использованием теории множеств
При планировании производства определенного изделия, мы имеем информацию о возможных неустойчивых процессах на некоторых этапах производства. Соответственно как распоряжаться этой информацией зависит только от нас, либо перепланировать весь процесс, что приведет к уменьшению вероятности срыва сроков производства, либо оставить все как есть и согласиться с рисками потери прибыли. Так из существующих возможных вариантов планирования производства с учетом спецификаций, вариаций загрузки рабочих центров и производственных мощностей, технологических процессов можно составить несколько возможных планов производства. В свою очередь планы производства мы можем рассматривать как набор определенных стратегий, с функций выигрыша, отображающую чистую прибыль и уровень риска.
Таким образом, для задачи планирования производства мы можем выбрать оптимальные по Паретто ситуации [14].
Оптимальность по Паретто - это такое состояние производственной системы, при котором значение каждого частного параметра, описывающего состояние системы, не может быть улучшено без ухудшения положения других элементов.
Среди всех таких состояний нам нужно выбрать одну производственную стратегию, которая бы имела наибольшую выгоду для предприятия и была бы устойчивой. Такое состояние системы будет оптимальным по Нэшу [83].
Так, например, при производстве заготовок для вагонных осей выявление дефектов возможно только на стороне заказчика и при обнаружении хоть одной дефектной заготовки вся партия возвращается обратно на завод. В данном случае из-за неправильного планирования и нарушения технологического процесса предприятие несет затраты на выпуск новой партии, транспортировку старой партии обратно на завод, переплавку и другие выплаты, предусмотренные договором.
Задача о вопросе качества производимой продукции имеет множество решений, но ни одно из существующих решений не дает нам сто процентный результат. Во-первых, партии, производимые для потребителей, имеют вероятность содержать в себе бракованные изделия, что в свою очередь приводит к трудностям реализации продукции на рынке. Поэтому для потребителя и производителя встает вопрос о том какую часть бракованной продукции считать приемлемой. Конечно, в идеале хотелось бы получить нулевую вероятность брака. Во-вторых, проблемы могут быть выражены в числовой характеристике определения брака, ведь иногда проблемы изделий могут быть скрыты и только по истечении какого-то времени дадут о себе знать. В третьих, проверка многих изделий металлургии и тяжелой промышленности на брак может быть определена только разрушением определенной выборки изделий из партии, а это несет в себе большие затраты со стороны производителя.
Описанные проблемы не теряют свою актуальность уже долгое время. Остановимся на проблеме реализации партии продукции предприятием. То есть, потребитель, естественно, хотел бы приобрести партию изделий, не содержащую в себе бракованных изделий (в таком случае он бы не нес риск потери вложенных средств), а производитель хотел бы как можно больше снизить затраты на проверку изделий и при этом не потерять клиента. Поэтому вопрос в данной задаче заключается в том, как найти компромисс для двух сторон, чтобы условия сделки были выгодны обеим сторонам, и решение принятое ими, было оптимальным.
1. Рассмотрим первый и самый маловероятный случай. Партия, произведенная для потребителя, не имеет бракованных изделий с вероятностью равной единице, тогда в данной игре выбор стратегий игроков очевиден. Оба будут придерживаться стратегии покупки произведенной партии с нулевой вероятностью брака и нулевым риском для себя.
2. Теперь рассмотрим случай, когда производимая партия имеет бракованные изделия . Предположим, что партия будет иметь число к бракованных изделий, но с точки зрения покупателя он может выбрать определенную стратегию и принять решение закупить изделия, где уровень бракованных больше, чем ожидалось, это будет риск покупателя. С точки зрения поставщика он может пропустить на продажу партию, где уровень брака больше, чем указано в нормативных документах, данная стратегия так же несет в себе риск, который будет выражаться в потере клиента, в данном случае это будет риск поставщика. Стоит обратить внимание, что с экономической точки зрения потеря
Обычно оценка количества бракованных изделий на предприятии дается экспертным путем. покупателя для производителей легкой промышленности не так уж и важна, так как реализация продукции происходит огромному количеству заказчиков. Если рассматривать тяжелую промышленность, то тут потеря клиента означает огромные убытки, так как зачастую предприятия данной группы ориентированы на малое количество клиентов, то есть потеря даже одного клиента может обернуться для производителей банкротством.
С точки зрения предприятия, где брак можно обнаружить визуально, задача не имеет интереса. Если же обратимся к предприятиям, изделия которых можно проверить на брак только разрушением, то тут задача будет гораздо сложнее. С одной стороны, чем больше выборку мы возьмем, тем более точно мы сможем определить качество произведенных изделий, с другой же стороны, разрушение вызывает убытки, так как разрушенная продукция не является пригодной к продаже и в лучшем случае она может идти только на переработку для новой партии.
С точки зрения теории игр, в данной проблеме мы имеем двух игроков А = {1,2} с набором определенных стратегий S1 = { ,..., } и S2 = {sf,..., }, где 1-потребитель, 2-производитель. Обозначим функции выигрыша соответственно
Стратегия производителя заключается в том, чтобы выбрать методику производства, которая будет минимальной по себестоимости и большей вероятностью реализации. На предприятии изготовителе существует множество вариантов производство одного и того же изделия. Например, при изготовлении продукта можно использовать различную спецификацию, в зависимости от этого можно уменьшить себестоимость продукции и соответственно получить низкое качество, или же воспользоваться возможностью варьирования параметрами производства, что в свою очередь так же напрямую будет влиять на качество изготавливаемой продукции и его стоимость