Применяется для анализа возможности решения некоторой сложной проблемы

Анализ может осуществляться в разных аспектах, например, для:

- выявления тех подпроблем, совокупность которых отражает сущность сложной исходной проблемы (в этом случае дерево представляет собой дерево проблем);

- определения набора средств, с помощью которых может быть обеспечено решение исходной проблемы (дерево становится деревом средств или деревом мероприятий);

- обозначения или иерархического упорядочения тех целей, для достижения которых выполняется некоторый проект или программа (дерево целей);

- выбора оптимального набора средств, обеспечивающих решение исходной сложной проблемы (дерево решений);

- распространения ресурсов (например, финансовых), выделяемых для решения отдельных подпроблем сложной проблемы (дерево относительных важностей);

- прогнозирование возможности решения отдельных подпроблем сложной проблемы (дерево прогнозов).

Применяются и другие виды деревьев: дерево свойств, дерево показателей, дерево классификационное, дерево дефектов, дерево полезностей, дерево функций, дерево взаимосвязей, дерево ресурсов.

Практически все перечисленные выше виды деревьев могут рассматриваться как частные случаи дерева проблем.

Поскольку оно наиболее часто используется на практике, последующий материал будет излагаться на наиболее часто встречающемся дереве проблем.

В современных условиях древовидные структуры наиболее часто и широко используются в системном анализе, прогнозировании, квалиметрии и в теории принятия решений.

Основное понятие – свойство (представлено одной из ветвей дерева).

Свойства бывают сложные (делимые на менее сложные) и простые (элементарные, неделимые).

В дереве проблем аналогом свойства является – проблема, в дереве целей – цель, в дереве ресурсов – ресурс и т.д.

Кроме сложных и простых в дереве свойств могут присутствовать так называемые квазипростые свойства.

Это свойства, которые в силу того, что они являются сложными, могут быть разделены на группы менее сложных, однако нет необходимости подвергать их такому делению, поскольку известна функциональная или корреляционная зависимость между таким сложным свойством и группой менее сложных свойств.

В дереве свойств качество, как наиболее сложное свойство рассматривается в виде ствола дерева, который условно считают расположенным в 0-м ярусе дерева (рисунок 8.3). Это сложное свойство делится на менее сложные свойства, каждое из которых, в свою очередь, делится на еще менее сложные и т.д.

Причем свойства более низкого (К-1)-го яруса являются обобщающимися для соответствующих свойств последующего К-го яруса (К=1,2,…m, где m – номер самого высокого (последнего) яруса дерева свойств).

Кроме приведенных выше, в дереве свойств применяются и другие термины. Например:

- группа свойств – совокупность менее сложных свойств, на которую непосредственно раскладывается сложное свойство;

- высота дерева - общее число ярусов в дереве;

- полное дерево – такое дерево, на самом высоком ярусе которого расположены только простые или сверхпростые свойства;

- неполное дерево – дерево, разветвленное не до самого высокого яруса (т.е., имеющее на нем хотя бы одно сложное свойство);

- усеченное дерево – это полное или неполное дерево, из которого, в соответствии со спецификой конкретной, решаемой с помощью дерева задачи можно исключить одно или несколько свойств.

При построении (синтезе) деревьев в системном анализе, исследовании операций, чаще всего используют так называемое нижестороннее дерево (т.е. дерево, растущее вниз (рисунок 8.4 а)). Реже верхнестороннее дерево (рисунок 8.4 б) или правостороннее (растущее слева направо рисунок 8.4 в). Совсем редко применяют левосторонее (т.е. растущее влево рисунок 8.4 г).

На практике применяются три основные формы изображения дерева:

1) табличная форма (рисунок 8.5 а), дающая возможность компактно (но не совсем наглядно) изобразить взаимосвязи элементов дерева;

2) строгая графовая форма рисунок 8.5 б)

3) нестрогая графовая форма (рисунок 8.4 а-г).

Строгая графовая форма используется чаще всего в прогнозировании и исследовании операций.

Правила, регламентирующие выбор типа дерева:

- полное дерево при применении точного метода решения задачи (решение задачи количественного сравнения двух объектов по их качеству с минимальной погрешностью);

- усеченное дерево при применении шкалы рангов (если количественные результаты сравнения объектов по качеству допустимо выразить в шкале рангов).

- неполное дерево при применении упрощенного метода решения задачи.

Каждое свойство, входящее в группу свойств должно быть необходимым для адекватного описания связанного с этой группой сложного свойства, расположенного на дереве свойств на один ярус ниже, и, одновременно, количество этих свойств должно быть достаточным для обеспечения выше адекватного описания.

Число свойств в группе должно быть минимальным, не более семи-девяти.

Правильное построение дерева – важное условие, в решающей степени влияющее на достоверность получаемой при оценивании качества объекта информации.

Предположим, что фактор «много бракованных деталей, получаемых по внешнему заказу» на диаграмме зависимостей является наиболее важным фактором. В этом случае проблемой, требующей решения, будет «Снижение брака деталей, получаемых по внешнему заказу». Меры, применяемые для решения возникшей проблемы, выбираются с учетом самых разных факторов, таких как руководство фирмой, на которой размещен заказ, уровень техники на фирме-заказчике, уровень техники контроля и т.д.

На рисунке 8.6 приведена древовидная диаграмма, на которой представляется телефонный автоответчик.

В правой части диаграммы обычно приводится оценка мер по их важности и подробное пояснение способа выполнения намеченной меры.

МАТРИЧНАЯ ДИАГРАММА

В матричной диаграмме подобно «дому качества» из «голоса заказчика» противопоставляются требования к продукции с точки зрения заказчика и с точки зрения продавца.

В отдельных клеточках матрицы оценивается взаимовлияние.

Эта диаграмма выражает соответствие определенных факторов и явлений различным причинам их появления и средствам устранения их последствий, а также степень взаимных зависимостей этих факторов, причин их возникновения и мер по их устранению.

На рисунке 8.7 приведена наиболее часто матричная диаграмма.

Приводимая ниже матричная диаграмма используется для идентификации подпроцессов в процессе поступления материалов, когда возникают потери качества. Подпроцессы процесса поступления материалов оцениваются по отношению к ресурсам, необходимым для выполнения этих подпроцессов, и типам наблюдаемых потерь качества.

Рис. 8.7 Матричная диаграмма для идентификации подпроцессов в процессе поступления материалов.

На основании приведенных данных можно решить, часто ли возникает отклонение от требуемого уровня качества, выраженное в том или ином явлении, какая причина оказывается наиболее важной в возникновении этого отклонения, какой процесс оказался источником этого отклонения и т.д.

Таким образом, эта диаграмма дает возможность определить меры для уменьшения отклонения от требуемого уровня качества изделия, т.е. для уменьшения процента брака.

СТРЕЛОЧНАЯ ДИАГРАММА

Стрелочная диаграмма используется на этапе составления оптимальных планов тех или иных мероприятий после того, как определены проблемы, требующие решения, намечены необходимые меры, определены сроки и размечен ход осуществления запланированных мер, т.е. после составления первых четырех диаграмм.

Стрелочная диаграмма наглядно показывает взаимозависимость процессов и событий. Так, например, с помощью диаграммы можно планировать сроки оказания услуги (Рис.8.8).

ДИАГРАММА ПЛАНИРОВАНИЯ ОЦЕНКИ ПРОЦЕССА (PDPC)

Как и при анализе FMEA при осуществлении отдельных шагов уже заранее исследуются потенциальные препятствия и определяются соответствующие контрмеры.

Эта диаграмма применяется для оценки сроков и правильности осуществления программы и возможности корректирования тех или иных мероприятий в ходе их выполнения в соответствии со стрелочной диаграммой в случаях решения сложных проблем в области научных разработок, в области производства при хроническом появлении брака, при получении крупных заказов со стороны и т.д.

В этом случае вначале составляют программу и, если на промежуточных этапах ее реализации возникнут отклонения от намеченных пунктов, сосредотачивают внимание на мероприятиях, приводящих процесс в соответствие с программой.

В тех случаях, когда в ходе выполнения программы складывается непредвиденная ситуация, которую совершенно нельзя было учесть заранее, необходимо составить новую программу, лишенную прежних недостатков.

В работах по корректированию процесса должны участвовать не только непосредственные исполнители, но и другие лица и подразделения, имеющие отношение к этой области.

Это позволяет не упустить время и добиться наибольшего эффекта в реализации планов.

На рисунке 8.9 приведен пример диаграммы PDPC, которая была использована при осуществлении одной из задач в области научных разработок.

Рис. 8.9 пример диаграммы PDPC

АНАЛИЗ МАТРИЧНЫХ ДАННЫХ

Это метод представления в нескольких двухмерных плоскостях

Анализ матричных данных соответствует методу анализа составляющих, типичным примером которого является метод многофакторного анализа.

Пусть, например, требуется определить 234 числовых данных, относящихся к 9 факторам, на которых может сказываться брак, для 26 видов изделий, изготавливаемых литьем по корковым формам, с целью снижения брака (таблица 8.1).

Результаты анализа этих данных представлены на рисунке 8.10. Разными по размеру черными кружками на рисунке показан процент брака для отдельных видов изделий.

Результат анализа показал, что к составляющим первого порядка важности относятся такие факторы, как вес, площадь заглушки, отношение веса к площади заглушки, диаметр выводной трубки, а к составляющим второго порядка важности – расход материала на единицу готовой продукции, форма.

Таблица 8.1 – Исходные данные для анализа матричных данных

Факторы	Изделия
А-101	А-102	А-103	…	А-126
1. Внешний диаметр 2. Вес 3. Площадь 4. Расход материала на единицу готовой продукции 5. Число штук на форму 6. Число этапов сборки 7. Вес на площадь заглушки 8. Форма 9. Диаметр трубки	х11 х21 х31   х41 х51 х61 х71 х81 х91	х12 х22 х32   х42 х52 х62 х72 х82 х92	х13 х23 х33   х43 х53 х63 х73 х83 х93	… … …   … … … … … …	х1-26 х2-26 х3-26   х4-26 х5-26 х6-26 х7-26 х8-26 х9-26

Из рисунка 8.10 можно сделать вывод, что процент брака высок для факторов первого порядка важности, матричные данные для которых оказались в отрицательных плоскостях. После проведения специальных мероприятий, направленных на снижение брака, процесс производства был стабилизирован.

Каждый из семи инструментов можно применять по одному, но они построены таким образом, что взаимодействуют, и из этого складывается дополнительная польза.

СХЕМА ПОТОКА

Схема потока – это образное представление различных этапов процесса, полезное для рассмотрения возможностей улучшения благодаря подробному знанию действительного режима функционирования процесса.

Изучая каким образом взаимосвязаны различные этапы процесса, часто становится возможным обнаружить потенциальные источники проблем.

Схемы потоков могут применятся ко всем аспектам процесса, начиная с этапа продвижения материала до этапов продажи или обслуживания продукции.

Схема потока реализуется с помощью хорошо известных символов.

Схема потока применяется для описания существующего процесса или для создания нового.

Для описания существующего процесса необходимо:

- определить начало и конец процесса;

- проследить весь процесс от начала до конца;

- определить этапы процесса (действия, решения, входные данные, выходные данные);

- выбрать вид схемы потока для отображения потока;

- улучшить схему потока на базе этого выбора;

- проверить схему потока по сравнению с реальным процессом;

- датировать схему для консультаций и последующего использования.

Эта схема служит эталонным документом, согласно которому протекает процесс и может быть использована для определения возможностей для улучшения.

Дата добавления: 2014-01-03