CC BY
27
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА ПРОИЗВОДИТЕЛЯ НЕФТЕДОБЫВАЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ В КОНТЕКСТЕ
АДАПТАЦИИ АЛГОРИТМОВ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
1 2 Южакова Ю.О. , Царева С.А.
1Южакова Юлия Олеговна - магистрант;
2Царева Софья Александровна - кандидат химических наук, доцент, направление: управление качеством, кафедра управления качеством, инженерно-экономический факультет, Ярославский государственный технический университет, г. Ярославль
Аннотация: в статье рассмотрено применение метода нечеткой логики Takagi-Sugeno при оценке результативности интегрированной системы менеджмента. Представлен принцип реализации данной методики на примере системы менеджмента АО «НПП «Бурсервис». Проанализированы полученные результаты по оценке результативности системы менеджмента АО «НПП «Бурсервис» по предложенной методике.
Ключевые слова: оценка, результативность, интегрированная система менеджмента, метод нечеткой логики, процесс.
На сегодняшний день, для реализации стратегических задач и определения оперативных мероприятий по их достижению важным для любой компании является адекватная самооценка, т.е. возможность получения достоверной информации о результативности деятельности. Повсеместным решением данной проблемы является внедрение интегрированной системы менеджмента (далее - ИСМ) на предприятии и оценка ее результативности. Однако существуют факторы, связанные с применением на предприятиях методологий оценки, основанных на определении результативности систем менеджмента лишь по приближенным значениям показателей выделенных процессов. Вследствие чего увеличивается влияние субъективности на оценку результативности ИСМ.
Для исключения отмеченной проблемы некоторыми специалистами предлагается применение аппарата теории нечеткой логики. В частности в работе [2] показана оценка результативности системы менеджмента качества предприятия на основе алгоритма Мамдани. Исследования ряда авторов [3, 6] отражают результаты адаптации метода нечеткой оценки качества управления организацией, а именно предоставляет возможность оценки качественных параметров результативности. Также отмечено, что в условиях реализации ИТ-стратегии на предприятиях и организациях, оценка эффективности запланированных мероприятий осуществляется с помощью теории нечетких множеств [4]. Обобщив результаты указанных работ, резюмируем, что методики, основанные на применении нечетких множеств, позволяют устранить фактор субъективной оценки весов всех показателей результативности, как на уровне отдельного процесса, так и на уровне оценки интегрального показателя результативности [2, 5].
Именно адаптации на предприятиях методики оценки результативности ИСМ, основанной на применении метода нечеткой логики Takagi-Sugeno, и посвящена данная статья. В роли объекта исследования была рассмотрена ИСМ АО «НПП «Бурсервис» (далее - «Бурсервис») - это производитель оборудования и инструмента для бурения и капитального ремонта нефтяных и газовых скважин, где внедрена и
успешно функционирует ИСМ на соответствие стандартам ISO 9001:2015, ISO 14001:2015, OHSAS 18001:2007.
Для определения возможности адаптации методики оценки результативности, основанной на алгоритме Takagi-Sugeno, в компании «Бурсервис» необходимо:
1) рассмотреть принцип реализации существующей методики оценки результативности ИСМ «Бурсервис»;
2) рассмотреть области применения алгоритмов нечеткой логики, с целью подбора наиболее подходящего;
3) опробовать применение выбранного алгоритма нечеткой логики при оценке результативности ИСМ «Бурсервис»;
4) провести сравнительный анализ результатов оценки по существующей методики на предприятии с предложенной.
Существующая методика оценки результативности на «Бурсервис» предполагает выделение экспертами (владельцы процессов и его участниками) наиболее важных показателей и представление их в числовом выражении, путем присвоения коэффициентов важности и баллов показателям, их перемножения и дальнейшего нахождение алгебраической суммы полученных оценок показателей. После чего осуществляется проверка удовлетворения полученного значения условию результативности : ХтаХддопi < Pj < Хтj пiдоп.. Условие результативности показателя определяется с учетом установленного целевого и номинального значения на прогнозируемой период, которые в свою очередь определялись исходя из уровня показателя, достигнутого в прошлом году [1].
Большое множество различных методов, использующих в своей основе нечеткую логику, позволяет выбрать для решения любой задачи наиболее подходящий способ. К примеру, метод Tsukamoto возможно применять, только если характеристические функции задача являются монотонными, что делает метод узкоспециализированным. Метод Mamdani является базой построения остальных алгоритмов (в основном в части построения базы знаний и нахождения степеней истинности), однако по отношению к другим алгоритмам имеется недостаток: большое количество входных лингвистических переменных усложняет проработку [5,6]. Для получения четкого выходного значения, при большой выборке входных значений чаще используется алгоритм Takagi-Sugeno. Основное преимущество его применения заключается в том, что правые части правил вывода представлены в виде линейных функций, вследствие чего отсутствует необходимость дефазификации. В сравнении с методом Mamdani данный аспект значительно сокращает затраты времени на дополнительные расчеты.
Рассмотрим применение алгоритма Такаги-Сугено при оценке результативности ИСМ в «Бурсервис». Исходя из принципа оценки результативности ключевых процессов по уровню достижения целей и снижения остаточного риска не достижения целей определяем базу знаний (правило) для решения нашей задачи: ЕСЛИ «достигнутое значение по показателю» = «целевому значению показателя» И «остаточный риск не достижения цели» = «0», ТО «результативность процесса»= «сумме произведений лингвистических переменных».
На основе внедренного в «Бурсервис» процессного подхода, выделено 12 ключевых процессов, представленных в таблице 1. На первом этапе для каждого ключевого процесса определим показатель результативности и его целевое значение
, которое необходимо достичь, а также коэффициент весомости показателя экспертным методом. Показатели результативности процессов в данном случае являются входными нечеткими лингвистическими переменными. В качестве выходной выступает нечеткая лингвистическая переменная «Результативность ИСМ».
Индекс процесса Наименование процесса Целевой показатель результативности Целевое значение, Б! Достигнуто е значение, XI Коэффици ент весомости, Щ
ППр 4.4.01 Стратегическое планирование Повышение генерируемого дохода предприятия ЕВ1Т 4,0 млн. руб 3,0 млн.руб 0,13
ППр 4.4.02 Планирование продаж и операций Выполнение бизнес-плана по выручке 100 % 80 % 0,02
ППр 4.4.03 Управление проектировани ем и разработкой Снижение себестоимости 1 м проходки ПРИ на 30 руб. на 25 руб. 0,13
ППр 4.4.04 Управление производством Увеличение мощности производства породоразрушающ его инструмента 170 шт 170 шт 0,06
ППр 4.4.05 Реализация продукции Повышение уровня обслуживания клиентов по поставкам 100 % 92 % 0,05
ППр 4.4.06 Оказание сервисных услуг Повышение уровня обслуживания клиентов по сервису 100 % 90 % 0,12
ППр 4.4.07 Управление финансами Повышение уровня ликвидности предприятия 100 % 82 % 0,08
ППр 4.4.08 Управление персоналом Повышение уровня удовлетворенност и сотрудников предприятия 100 % 80 % 0,08
ППр 4.4.09 Закупки Уровень обеспеченности производства ключевыми и вспомогательным и МТР 100 % 95 % 0,12
ППр 4.4.10 Управление качеством Снижение доли рекламаций на 5 %> на 2,5 %> 0,1
ППр 4.4.11 Охрана труда и окружающей среды Улучшение уровня условий труда на рабочих местах 100 % 90 % 0,05
ППр 4.4.12 Обеспечение безопасности предприятия Снижение уровня дебиторской задолженности предприятия до 18 тыс. руб. до 25 тыс. руб. 0,06
Далее по итогам года определяем достигнутое значение (таблица 1). По разнице целевого значения и достигнутого значения, определяем остаточный риск не результативности каждого процесса у; и его коэффициент весомости Ь; (таблица 2). Достигнутое целевое значение и оценка остаточного риска являются в данном случае степенями истинности для предпосылок определенного нами правила.
На втором этапе находятся уровни отсечения для предпосылок каждого из правил с использованием операции минимум. Полученные уровни отсечения в данном примере соответствуют значениям, представленным в таблице 2 (графа «остаточный риск не достижению цели, у;»). Далее находим индивидуальные выходы правил для каждого процесса по формуле [5]: = + Ьгу£.
Полученные результаты на втором этапе занесены в таблицу 2 (графа «Индивидуальные выходы (результативность процессов), ».
Таблица 2. Результаты вычисления индивидуальных выходов правил
Индекс процесса Остаточный риск не достижению цели, У; Коэффициент весомости остаточного риска Индивидуальные выходы процессов, Ъ
ППр 4.4.01 25,0 0,18 14,25
ППр 4.4.02 20,0 0,05 1,02
ППр 4.4.03 16,6 0,10 4,92
ППр 4.4.04 0 0,00 6,00
ППр 4.4.05 8,0 0,01 0,05
ППр 4.4.06 10,0 0,11 1,21
ППр 4.4.07 18,0 0,05 0,96
ППр 4.4.08 20,0 0,10 2,06
ППр 4.4.09 5,0 0,07 0,46
ППр 4.4.10 50 0,20 10,01
ППр 4.4.11 10,0 0,02 0,25
ППр 4.4.12 39,0 0,11 7,95
I 213,74 1 -
На третьем этапе определяем четкое значение переменной вывода по остаточному риску не результативности ИСМ (Д и с м) в целом [5]:
осх +ос2 г2 Н-----Ьосп гп 1344,3
йи™ = 2о =-«1+«2 ...+«„-= пз7 = 6'3%
Исходя из этого результативность ИСМ АО «НПП «Бурсервис» составляет: Д егисм = 1 00 - 6,3 = 94,09 %.
После чего, полученное значение Д е ги с м оценивается по шкале значимости, представленной в виде таблицы 3.
Таблица 3. Интервальная шкала оценки результативности процесса [7]
Интервал Описание состояния ИСМ
1,00 - 0,80 ИСМ устойчива. Высокий уровень результативности.
0,80-0,64 ИСМ устойчива. Хороший уровень результативности.
0,64-0,37 ИСМ не устойчива. Удовлетворительный уровень результативности.
0,37-0,20 ИСМ не устойчива. Неудовлетворительный уровень результативности.
0,20-0,00 ИСМ не устойчива. Плохой уровень результативности.
Сопоставляя полученные результаты по действующей методике оценки в «Бурсервис» (результативность ИСМ за 2017 г. составляет - 82 %), с результатами оценки, полученными в данной работе RezHCM = 94,09, видно как оценка из ранга «хороший уровень результативности» перешла в ранг «высокий уровень результативности» (таблица 3). В первую очередь, это связано с тем, что владельцы ключевых процессов опирались лишь на целевое значение, без учета влияния рисков на достижение цели. Помимо этого, при определении целевого значения, не анализировался уровень остаточного риска, который необходимо рассматривать при разработке целей на прогнозируемый период.
Резюмируя, отметим, что приведенная методика позволяет:
1) определить систему показателей, характеризующих устойчивость ИСМ;
2) учитывать качественные аспекты, не имеющие точной числовой оценки;
3) установить взаимосвязь двух аспектов для оценки результативности, как в приведенном примере достигнутое целевое значение и степень снижения риска не достижения;
4) оценить уровень результативности каждого ключевого процессов, как составляющих результативности.
Список литературы
1. Царева С.А., Южакова Ю.О. Особенности оценки результативности интегрированной системы менеджмента на АО «НПП «Бурсервис» [Текст]: сборник статей всерос. науч. конф. 17-18 мая 2018 г. Управление качеством в образовании и промышленности. Севастополь: ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет», 2018. С. 140-146.
2. Абалдова С.Ю. Методы, модели и средства оценки результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия [Текст]: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Иваново, 2012. 18 с.
3. Долятовский В.А. Методы нечеткой оценки качества управления организацией /
B.А. Долятовский, Л.В. Долятовский, М.В. Сидорова // Международное научно -практическое издание «Инжиниринг бизнеса и управление развитием организаций». Серия: управление развитием организации, 2015. № 1. С. 9-18.
4. Бегутова Елена Владимировна. Оценка эффективности реализации итстратегии с использованием теории нечетких множеств // Вестник ОГУ, 2012. № 8 (144). С. 20-26.
5. Абалдова С.Ю. Разработка системы нечеткого вывода оценки результативности системы менеджмента качества предприятия на основе алгоритма Мамдани /
C.Ю. Абалдова, В.Ю. Волынский // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством, 2011. 02. С. 86-93. 0,5 п.л.
6. Рогозин О.В. Анализ алгоритмов нечеткого вывода при решении задачи подбора программного обеспечения в сфере образования / О.В. Рогозин, Е.А. Матвеева // Новые информационные технологии в автоматизированных системах, 2009. № 12. С. 110-123.
7. Копырина Т.О., Курзаева Л.В. К вопросу о реализации алгоритма Мамдани в MATHCAD // Международный студенческий научный вестник, 2017. № 6.
