Инструменты статистического контроля

Измерительные процессы в блок-схемах бизнес-процессов локомотивного депо

Сбалансированная система показателей работы локомотивного депо

Эта система включает, кроме финансово-экономических, ещё три группы показателей. Вторая группа - показатели удовлетворённости клиентов (потребителей, покупателей) нашей продукцией и услугами. Третья группа относится к характеристикам внутренних бизнес-процессов. Наконец, четвёртая --это показатели возможностей для обучения и роста персонала. Совокупность четырёх множеств как раз и составляют сбалансированную систему показателей. Они соединяют миссию, видение и стратегию организации с оценками результатов текущей деятельности, позволяя тем самым принимать управленческие решения, направленные, если надо, на корректировку ситуации.

Показатели, сформулированные на уровне предприятия, важно ретранслировать на все уровни, вплоть до каждого рабочего места. Для этого вполне подходит процесс, описанный в работе [26]. В таком виде сбалансированные показатели становятся мощным инструментом принятия управленческих решений.

Точность и эффективность таких решений заметно повышаются, если для каждого показателя у нас есть ещё и эталон, то есть такое значение, к которому следует стремиться. Тенденция сама по себе обычно ясна из природы показателя. Ясно, например, что чем выше рентабельность, тем лучше. Но как далеко стоит идти, каких значений достигнуть легко, каких трудно, а к каким, вообще, не стоит стремиться, вот вопросы, для ответов на которые полезно иметь эталоны сравнения. Именно для поиска таких эталонов в начале 80-х годов прошлого века был разработан подход, получивший название бенчмаркинг [49]. В зависимости от ситуации и от уровня амбиций, можно выбирать в качестве ориентиров конкурентов, которые признаны лучшими в классе, то есть в том сегменте рынка, где работаем и мы, либо ближайших к нам по показателям.

Во всех случаях тщательное изучение показателей конкурентов позволяет наметить целевые значения, эталоны для нас. Иногда полезным оказывается сравнение не с прямыми конкурентами, а с организациями, работающими в совершенно других областях бизнеса. Сравнивались, например, медицинские учреждения с фирмой по производству коммуникационного оборудования. Конечно, сравнивать можно не только показатели, но и стратегии, технологии, подходы и т.п. Сама процедура бенчмаркинга представляет собой определённую технологию.

Располагая показателями и их целевыми значениями, мы можем сосредоточиться на самом процессе измерения. Измерение можно определить как приписывание вещам чисел. Ясно, что измерение играет ключевую роль в процессе добывания фактов для принятия решений. Здесь в игру вступают теория измерений и метрология. Теория измерений [50, 51] возникла в связи с тем, что жизнь заставила признать физические измерения слишком узким классом. Важно было включить в рассмотрение измерение психологических характеристик человека, экспертные оценки, да и просто школьные отметки. Всё это привело к разработке достаточно сложной математической теории, важной, однако, для решения проблем, связанных с качеством. Да и не все сбалансированные показатели можно измерить в метрических шкалах, характерных для физических измерений.

Метрология заботится о соблюдении принципа единства измерений, об их сопоставимости, воспроизводимости, точности, правильности и несмещённости. Она определяет правила калибровки, юстировки, настройки измерительных систем [52]. Важно добиться включения метрологии в круг интересов систем качества [53] локомотивного депо, поскольку во взаимоотношениях этих направлений не всё гладко. Кроме того, важно учитывать метрологические характеристики человека как элемента измерительной системы, что часто недооценивается.

Обеспечив надлежащее качество измерений, можно, наконец, приступить к сбору данных (рис. 9.1). Этот шаг предполагает включение измерительных процессов в блок-схемы бизнес-процессов локомотивного депо. Сами же процедуры сбора данных могут опираться на технологии планирования эксперимента в тех или иных модификациях [43, 51], на "пассивный" сбор данных [54] или на имитационное моделирование [55]. Выбор вида измерительных шкал и способа сбора данных влияет на методы обработки и представления данных.

Рис. 9.1. Пример системы для сбора данных в локомотивном депо

Внедрение на сети дорог России единого комплекса автоматизированной системы управления финансами и ресурсами (ЕК АСУФР) на базе средств автоматизации SAP R/3 идет с 1998 г. (Красноярская, Восточно-Сибирская, Октябрьская и др. железные дороги). Департамент финансов ОАО «РЖД» предполагает расширение ЕК АСУФР как за счет освоения новых функций пакета программ R/3, так и за счет тиражирования системы по сети железных дорог России. В настоящее время ЕК АСУФР на дорогах решает бухгалтерские и экономические задачи, автоматизирует работу склада, материально-технического снабжения. Она может решать и многие другие задачи. Например, задачи внедрения системы менеджмента качества локомотивного депо также должны решаться принятыми на железных дорогах методами – в рамках ЕК АСУФР.

Система R/3 компании SAP (Германия) представляет собой пакет стандартных международных приложений;

· Finansial Akkounting (финансовых расчетов и бухгалтерского учета);

· Controlling (управление производством)

· Logistics (логистические операции материальных потоков);

· Human Resources (управление персоналом).

Возможности системы позволяют наилучшим образом использовать ее в локомотивном депо по схеме «Автоматизированное рабочее место (АРМ) – сервер депо».

Модульный принцип построения является одним из преимуществ R/3 (Курунов А.В., рис. 9.2). Модули могут быть использованы как отдельно или совместно друг с другом, так и в комбинации с внешними решениями. Имеющиеся АРМ депо, система автоматической подготовки данных с использованием счетчиков и измерителей и будут составлять основу технического обеспечения СМК депо.

Программное обеспечение СМК на базе R/3 состоит из следующих основных модулей.

1. Модуль взаимодействия с потребителями услуг локомотивной тяги (сбыт CD).

2. Модуль «Эффективное лидерство руководства» (отраслевые решения IS).

3. Модуль Вовлечение работников в сотрудники (управление персоналом HR).

Рис. 9.2. Структура АСМК локомотивного депо на основе системы R/3

4. Модуль Управление бизнес-процессами (поток операций WF).

5. Модуль Системное руководство работой депо (финансыTR, бухгалтерия FI, контролинг CO).

6. Модуль Инжиниринг в депо (система проектов PS).

7. Модуль АСУ СМК на базе R/3.

8. Модуль Долгосрочное материально-техническое снабжение (материальное снабжение MM).

Модульное построение СМК на базе R/3 упрощает процесс освоения и внедрения пакета программ. Модули поддержки принятия решений (СППР), можно отнести к самой высокому уровню сложности. Интегрированная система проектов (модуль PS) обеспечивает решение этой задачи. Модуль позволяет автоматизировать решение задач структурирования, укрупненного и детализированного планирования, реализации проекта и закрытия проектов. Например, эффективность внедрения технических средств ресурсосбережения СМК сможет оценить с большой точностью.

Модуль отраслевых решений (модуль IS) продолжает линию модуля PS, но на более высоком уровне. Использование модуля целесообразно на уровне службы локомотивного хозяйства с выходом на департамент локомотивного хозяйства ОАО «РЖД».

Модуль управления потоками операций (модуль WF) позволяет создать автоматизированную систему контроля процессов и информационных потоков в депо. Практически речь идет об АСУ депо, когда возникновение информации в одном АРМ приводит к принудительным действиям на другом. Например, отрицательный результат в АРМ медицинского контроля должен автоматически запустить в АРМ нарядчика режим поиска локомотивной бригады под поезд, информация об отказе локомотива в поездке, должна инициировать подготовку к внеплановому ремонту, обнаружение дефекта в оборудовании должно приводить к поиску, выдаче и дальнейшему списанию детали на складе. А в случае её отсутствия запрашивать поставщиков.

Анализ функций программного комплекса R/3 говорит о больших возможностях системы. В случае реализации программы ЕК АСУФР целесообразно все стандартные функции СМК депо реализовать с использованием пакета программ R/3.

Для сбора, представления и первичной обработки данных в Японии были разработаны знаменитые "семь простых инструментов статистического контроля качества" [56]. В их число обычно входят: контрольные листки, диаграммы Парето, схемы Исикава, гистограммы, графики, контрольные карты и стратификация (расслаивание) данных. В мире накоплен огромный опыт использования этих методов. Но семью простыми инструментами дело не ограничивается. Как «старые» методы Тагути [57], так и самые новые методы "6 сигм" [58-60] оказывают существенное влияние на обсуждаемый нами седьмой принцип. Конечно, оба этих направления имеют самостоятельное значение, выходящее далеко за рамки обсуждаемых здесь вопросов.

В некоторых случаях приходится проводить "раскопки" в больших массивах данных с использованием всего арсенала современных статистических методов и самые изощрённые компьютерные программы [61]. Кроме того, при регулярных больших потоках данных возникает потребность в разработке и внедрении информационных технологий и информационных систем, число, разнообразие и сложность которых быстро нарастает [62-64]. В связи с системами качества особую роль приобретают так называемые CALS-технологии [65].

Принимать решения на основе фактов - значит отличать достоверные или надёжные факты от ложных, сомнительных фактов или артефактов. Здесь на помощь приходит концепция «статистического мышления», которую У. Шухарт и Е. Деминг разрабатывали на протяжении добрых трёх четвертей 20-го века [66]. Как часто бывает, название этой концепции способно ввести в заблуждение. Дело в том, что речь идёт не столько о применении каких-то статистических методов, сколько о механизмах принятия решений специалистом.

За основу анализа берут представления о вариабельности рассматриваемого процесса и её компонентах. Любой процесс подвержен вариабельности. Но она может иметь разную природу. Если наблюдаемая вариабельность - суть проявления только присущего системе разброса, то можно ожидать, что результаты будут относительно стабильны и предсказуемы. В таких случаях отклонения каких-то показателей от эталонов можно рассматривать как случайные. Тогда в процесс не стоит вмешиваться. Не надо принимать управленческих решений! Это и будет оптимальным решением.

Другое дело, когда на естественный разброс накладывается особая вариабельность, обусловленная действиями людей, участвующих в процессе. Здесь-то как раз управленческое решение было бы вполне уместно. Более того, такое вмешательство приведёт к желанным для нас результатам самым дешёвым и самым быстрым способом. А если нас не устраивает системный разброс, то надо принимать решения не изнутри, а снаружи, меняя саму систему. Такой механизм, основанный на диагностическом анализе с помощью контрольных карт Шухарта, существенно снижает риски принятия неэффективных управленческих решений.

Таким образом, принимая решения на основе фактов, мы снижаем потери от неэффективных управленческих решений и, одновременно, накапливаем информацию, которая постепенно превращается в знания.

Дата добавления: 2014-12-26