Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические основы оценки качества деятельности организаций на основе развития инструментов и методов менеджмента качества 11
1.1. Обеспечение качества деятельности организаций научно – образовательного комплекса и его оценка 11
1.2. Развитие инструментов и методов оценки качества на основе математических методов многомерной статистики 43
Выводы по главе 1 71
Глава 2. Разработка комплексной методики оценки качества деятельности организаций научно-образовательного комплекса 73
2.1. Разработка составляющих комплексной методики оценки качества деятельности организаций научно-образовательного комплекса 78
2.2. Разработка методики риск-ориентированного подхода в оценке качества деятельности организации 103
Выводы по главе 2 110
Глава 3. Апробация комплексной методики оценки качества деятельности организаций научно-образовательного комплекса 112
3.1. Апробация составляющих комплексной методики оценки качества деятельности организации 115
3.2. Апробация методики анализа рисков в оценке качества деятельности организации 146
Выводы по главе 3 152
Заключение 154
Список литературы 166
- Развитие инструментов и методов оценки качества на основе математических методов многомерной статистики
- Разработка составляющих комплексной методики оценки качества деятельности организаций научно-образовательного комплекса
- Разработка методики риск-ориентированного подхода в оценке качества деятельности организации
- Апробация методики анализа рисков в оценке качества деятельности организации
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Достижения ведущих научно-технологических лидеров в большой степени определяются эффективной интеграцией науки и образования, поэтому данный вектор развития нашел отражение в законодательных актах Российской Федерации по вопросам интеграции образования и науки и государственной политике в области образования и науки. Научно-образовательный комплекс (НОК) является одним из важнейших комплексов экономики страны, поскольку наука и образование – это два равноправных партнера, обеспечивающих государство новыми знаниями и высокопрофессиональными кадрами.
За последние годы наметились положительные тенденции в
поддержке организаций НОК: действует целый ряд федеральных целевых
программ, проводятся конкурсы научных мегагрантов, продолжается
реализация проекта повышения конкурентоспособности ведущих
университетов Российской Федерации среди ведущих мировых научно-образовательных центров и др. Однако остро стоит вопрос эффективного использования ресурсов государства, поэтому на первый план выдвигается задача оценки качества деятельности организаций НОК.
На подтверждение качества работы организации ориентированы
Международные стандарты ИСО серии 9000. Так, в стандарте ГОСТ Р
ИСО 9001-2015 «Система менеджмента качества. Требования»
подчеркивается, что внедрение системы менеджмента качества (СМК) –
«стратегическое решение, направленное на улучшение показателей
деятельности и формирование платформы для устойчивого развития
предприятия. Внедрение СМК обеспечивает конкурентные преимущества:
выпускаемая продукция и предоставляемые услуги отвечают не только
нормативным требованиям, но и требованиям потребителей, существенно
повышается эффективность управления». В соответствии с требованиями
стандарта организация должна анализировать и оценивать результаты
деятельности, а также результативность действий, предпринятых в
отношении рисков и возможностей. Использование максимума
регистрируемых данных не гарантирует правильность результата.
Требуется серьезный научный подход, привлечение разделов
фундаментальной математики, к числу которых относится многомерный статистический анализ. Вместе с тем, в настоящее время нет общепринятой методики оценки качества деятельности организаций НОК.
Дальнейшая разработка подходов, принципов и методик оценки качества позволит сформировать эффективную модель управления качеством деятельности организаций НОК. В этой связи тема данного диссертационного исследования, посвященного разработке научных основ повышения качества деятельности организаций НОК на основе
комплексного оценивания, построенного на базе использования математических методов многомерного статистического анализа, является актуальной. На проведение первого этапа исследований был получен грант по итогам конкурса Правительства Санкт-Петербурга для студентов и аспирантов вузов, отраслевых и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга.
Степень разработанности научной проблемы. Проблемы оценки и управления качеством деятельности организаций рассматриваются многими учеными. Фундаментальный вклад в развитие теоретической и методологической базы данной проблемы внесли Э. Деминг, Дж. Джуран, Ф.Б. Кросби, Т. Саати, Г. Тагути, Ф.У. Тейлор, А. Фейгенбаум и др. На решение проблем менеджмента качества ориентированы исследования Г.Г. Азгальдова, Ю.П. Адлера, В.Н. Азарова, А.Г. Варжапетяна, А.В. Гличева, Е.А. Горбашко, М.А. Катанаевой, Т.И. Леоновой, В.В. Окрепилова, М.З. Свиткина, А.И. Субетто, В.К. Федюкина, А.П. Ястребова и др. Вопросы оценки качества деятельности организаций рассмотрены в работах исследователей: Л.Н. Альперина, В.И. Галеева, Е.А. Горбашко, Т.Ю. Дворук, B.C. Дубинина, Т.П. Калиты, С.Н. Кузьминой, В.П. Семенова, Д.В. Маслова, Т.А. Салимовой, С.А. Степанова, Л.Е. Скрипко и других.
Анализ трудов отечественных и зарубежных ученых показал, что в настоящее время еще не в полной мере исследованы вопросы управления качеством деятельности организаций НОК. Значимость теоретических и практических вопросов повышения качества деятельности организаций и недостаточная разработанность многих аспектов определили актуальность исследования.
Целью диссертационного исследования является разработка научно-методических подходов и практических рекомендаций по повышению качества деятельности научно-образовательных организаций на основе комплексной методики оценки качества деятельности и риск-ориентированного подхода.
Для достижения цели исследования необходимо решить следующие
задачи:
1. Уточнить содержание обеспечения качества деятельности научно-
образовательных организаций, определить подходы к оценке и
совершенствованию качества деятельности организаций НОК.
2. Изучить особенности интеграции России в единое европейское
образовательное пространство; разработать рекомендации по
обеспечению качества подготовки специалистов научных и
образовательных организаций как ключевого ресурса системы
менеджмента качества организаций НОК.
3. Определить возможности развития инструментов качества за счет
использования математических методов многомерной статистики и их
приложений; разработать методику оценки качества деятельности
организаций НОК и их структурных подразделений и алгоритм ее
реализации.
4. Разработать процедуру оценки рисков и составления планов
реагирования на риски в рамках системы менеджмента качества научных
и образовательных организаций в соответствии с новыми требованиями
ГОСТ Р ИСО 9001-2015.
5. Провести апробацию разработанных методик и рекомендаций в
организациях НОК, подтвердить их работоспособность как инструмента
системы менеджмента качества.
Объектом исследования являются организации научно-
образовательного комплекса.
Предмет исследования составляют теоретические и методические вопросы, методы и инструменты оценки качества деятельности организаций НОК.
Теоретической и методологической основой диссертационной работы являются фундаментальные и прикладные исследования ведущих ученых в области менеджмента качества, в частности, работы по оценке качества деятельности организаций, включая организации сферы науки и образования.
Методологическую основу диссертации составили научные методы, включая системный анализ и синтез, математические методы многомерной статистики и статистический анализ, методы кластеризации, ранжирования, анализа иерархий, факторного и корреляционно-регрессионного анализа.
Информационной базой исследования послужили законодательные
акты и нормативно-правовые документы Российской Федерации,
касающиеся вопросов управления качеством, международные стандарты,
документы Федерального агентства по техническому регулированию и
метрологии, материалы Минобрнауки России, информационно-
аналитические материалы и статистические данные, представленные в открытых источниках, а также материал, полученный автором при проведении исследований в научных и образовательных организациях.
Обоснованность и достоверность результатов диссертационного
исследования определяется использованием общепризнанных разработок
авторитетных отечественных и зарубежных ученых в области управления
качеством; обеспечивается корректным использованием методов
математической статистики, проверкой разработанных методик на большом количестве статистических данных, непосредственным участием
автора в проведении сбора, обработки и анализа исходной информации; подтверждается практическими расчетами и корректными методами их представления, успешной апробацией разработанных методик и рекомендаций.
Представленная работа соответствует паспорту научной
специальности и содержанию направлений исследований по
специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством
(стандартизация и управление качеством продукции) ВАК Министерства
образования и науки РФ (экономические науки) в части подпунктов:
п.п. 13.15 «Организационно-экономические основы обеспечения
самооценки предприятий в управлении качеством продукции (услуг)»;
п.п. 13.28 – «Оценка качества продукции (услуг) и систем управления
организацией как субъекта экономической деятельности»; п.п. 13.34 –
«Организационно-экономические аспекты совершенствования
инструментария обеспечения качества продукции (услуг)».
Научная новизна результатов диссертационного исследования
заключается в разработке научно-методических вопросов оценки качества
деятельности организаций, формировании комплексной методики оценки
качества деятельности организаций НОК и развитии риск-
ориентированного подхода для совершенствования системы менеджмента качества организаций.
К основным результатам, определяющим научную новизну
диссертационного исследования, можно отнести следующие
положения, полученные лично соискателем:
-
Уточнено содержание обеспечения качества деятельности организаций научно-образовательного комплекса (НОК), понятие которого введено для акцентирования внимания на лидирующую роль интеграции науки и образования в современной экономике знаний; сформулирован подход к оценке и совершенствованию качества деятельности организаций НОК с учетом особенностей вхождения России в единое европейское образовательное пространство и применения моделей систем менеджмента качества, включая самооценку на базе критериев Премии по качеству (Business Excellence).
-
Расширена область инструментов для оценки качества деятельности организаций за счет комплексного использования математических методов многомерной статистики, в том числе методов кластерного анализа, анализа иерархий, факторного анализа, корреляционно-регрессионного анализа и их приложений, позволяющих построить объективную методику оценки качества для обоснованного ранжирования и анализа деятельности организаций со стороны
руководства; выявлены и обобщены особенности применения методов математической статистики.
-
Разработана комплексная методика оценки качества деятельности организаций НОК и алгоритм ее реализации, который базируется на интеграции трех разработанных методик: методики внутреннего рейтинга, позволяющей ранжировать подразделения для выявления отстающих; методики построения паспорта подразделения как совокупной характеристики эффективного использования ресурсов и методики оценки результативности деятельности организации в соответствии с требованиями мониторинга Минобрнауки России.
-
Разработана методика риск-ориентированного подхода в оценке качества деятельности, дополняющая комплексную методику за счет своевременной идентификации рисков на этапе анализа текущего состояния организации и предотвращения или минимизации рисков на этапе принятия управленческих решений. На основе матрицы вероятности и последствий разработана процедура оценки рисков и составления планов реагирования на риски в рамках системы менеджмента качества в соответствии с требованиями ГОСТ Р ИСО 9001-2015; определен процесс управления рисками.
-
Проведена апробация разработанных методик и экспериментально подтверждена возможность их использования в практике российских научных и образовательных организаций с целью оценки и повышения качества деятельности.
Теоретическая значимость диссертационного исследования состоит в развитии научно-методических подходов в оценке качества деятельности организации с использованием математических моделей; формировании комплексной методики оценки качества деятельности организаций, работающих в сфере науки и образования.
Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что теоретические положения и методические рекомендации, полученные автором с учетом рекомендаций стандартов ИСО серии 9000 в версии 2015 года, могут быть использованы для формирования эффективной модели управления качеством деятельности организаций НОК и, при перенастройке параметров среды организации, определяющих показатели качества, – для повышения качества деятельности организаций любых видов деятельности.
Разработанные методики и рекомендации успешно апробированы и
внедрены в ряде организаций НОК: Всероссийский научно-
исследовательский институт метрологии имени Д.И. Менделеева (ВНИИМ им. Д.И. Менделеева), Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ), Санкт-Петербургский государственный
экономический университет (СПбГЭУ), Санкт-Петербургский
национальный исследовательский университет информационных
технологий, механики и оптики (Университет ИТМО), что подтверждается актами об использовании и внедрении результатов диссертационного исследования и полученными практическими результатами.
Материалы диссертационного исследования могут быть
использованы в преподавании дисциплин по направлению «Управление качеством» и реализации программ дополнительного образования.
Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования докладывались, обсуждались и получили одобрение на конференциях разного уровня: международных – «Системный анализ и управление» (Санкт-Петербург, 2015, 2016); «Высокие интеллектуальные технологии и инновации в национальных исследовательских университетах» (2012, 2013); VII International Conference «International Cooperation in Engineering Education» (2012); с международным участием – «Неделя науки СПбПУ» (Санкт-Петербург, 2010, 2011, 2012, 2014); всероссийских – «Фундаментальные исследования и инновации в национальных исследовательских университетах» (Санкт-Петербург, 2011, 2012); а также на Семнадцатой Санкт-Петербургской Ассамблее молодых ученых и специалистов (2012) и Политехническом фестивале для студентов и молодых ученых (2012).
Публикации по теме исследования. По теме исследования за период с 2009 года по настоящее время опубликовано 38 научных работ общим объемом 210,9 п.л. (личный вклад – 16,35 п.л.), в т.ч. 11 статей в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России.
Структура диссертации. Структура диссертации отражает
Развитие инструментов и методов оценки качества на основе математических методов многомерной статистики
В условиях глобализации экономики невозможно обойтись без интернационализации опыта в сфере менеджмента качества. Повышение качества деятельности организаций выступает действенным инструментом устойчивого развития и обеспечения конкурентоспособности страны. Успехи мировых научно-технологических лидеров во многом определяются эффективной интеграцией науки и образования, поэтому данный вектор развития нашел отражение в законодательных актах Российской Федерации по вопросам интеграции образования и науки и государственной политике в области образования и науки, в частности, в Федеральном законе от 1 декабря 2007 года № 308-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации по вопросам интеграции образования и науки»; в Указе Президента России от 7 мая 2012 года № 599 «О мерах по реализации государственной политики в области образования и науки» и др.
Отправной точкой процессов интеграции науки и образования в современном понимании можно считать Постановление Правительства Российской Федерации от 5 сентября 2001 года № 660 «О федеральной целевой программе «Интеграция науки и высшего образования России на 2002-2006 годы»». Основные направления реализации Программы – это обеспечение взаимодействия организаций науки и высшего образования; развитие новых форм научно-образовательной деятельности. Программные мероприятия ориентированы на решение ключевых задач государственной политики: повышение эффективности использования и развитие научно-технического потенциала страны, удовле творение кадровых потребностей современной экономики и формирование нового мышления в постиндустриальном обществе на базе объединения интеллектуальных и материально-технических ресурсов сферы науки и высшего образования. В Программе подчеркивалось, что «поскольку высшие учебные заведения и научно-исследовательские организации находятся в ведении нескольких органов государственной власти, проблема их интеграции имеет межведомственный характер, и ее решение может быть достигнуто только программно-целевыми методами». Постановлением Правительства Российской Федерации от 12 октября 2004 года № 540 ФЦП «Интеграция науки и высшего образования России» была преобразована в федеральную целевую научно-техническую программу «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники».
Базовыми для реализации государственной политики в области образования и науки, в том числе интеграции образовательного и исследовательского процессов, являются ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2007–2013 годы и «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2014–2020 годы.
Для разработки программ федеральной поддержки науки и образования Указом Президента Российской Федерации от 8 ноября 2001 года № 1301 был образован «Совет при Президенте Российской Федерации по науке и высоким технологиям», преобразованный Указом Президента Российской Федерации от 30 августа 2004 года № 1131 в «Совет при Президенте Российской Федерации по науке, технологиям и образованию», а Указом Президента Российской Федерации от 28 июля 2012 года № 1059 – в «Совет при Президенте Российской Федерации по науке и образованию». Основная задача Совета: подготовка предложений Президенту Российской Федерации по определению приоритетных направлений и механизмов развития науки и образования в Российской Федерации, а также мер, направленных на реализацию государственной политики в сфере науки и образования.
В документах, размещенных на сайте Совета при Президенте РФ по науке и образованию, отмечается: «Наука и образование – это два равноправных партнера, сохранивших высокий потенциал для обеспечения государства новыми знаниями и высокопрофессиональными кадрами. При этом практическое применение научных разработок и знаний определяет достижение конечной цели деятельности субъектов интеграции – науки и образования. Промышленность должна быть заинтересована в использовании достижений науки, получении кадров, способных обеспечивать реализацию этих достижений. Необходимо добиться такого взаимодействия, чтобы отношение промышленности, бизнеса являлось главным индикатором «эффективности интеграции», качества подготовки кадров, степени ориентации науки на реальное производство.
У бизнеса все более усложняются вопросы кадрового обеспечения высокотехнологичных производств, обостряются также проблемы закупки зарубежных технологий, внедрение которых обеспечит конкурентоспособность на рынке; зарубежные фирмы не заинтересованы уступать как российский, так и зарубежный рынок и т.д. Бизнес вынужден обращаться к образованию и науке: он начинает оказывать поддержку структурам интеграции науки и образования, создавать негосударственные образовательные учреждения, участвовать в финансировании научных и научно-технических программ и проектов. Процесс идет крайне медленно, но есть основания полагать, что органы государственной власти рано или поздно создадут в России условия, когда бизнесу будет выгоднее быть полноправным участником интеграции науки и образования.
Интеграция науки и образования является важным фактором, обеспечивающим, с одной стороны, приток кадров в научные организации, с другой – повышение качества образовательного процесса за счет привлечения ведущих ученых к преподавательской деятельности, а также повышение уровня исследований, проводимых как в научных организациях, так и в образовательных учреждениях». В условиях обострения конкуренции на мировых рынках, особенно высокотехнологичных, интеграция науки и образования способна обеспечить не только сохранение уже достигнутых результатов, но и значимые позитивные сдвиги в глобальном позиционировании страны.
Разработка составляющих комплексной методики оценки качества деятельности организаций научно-образовательного комплекса
Методы, применяемые для оценки качества, лежат в основе упорядочения информации об СМК, на основе которой вырабатываются управленческие решения по улучшениям, направленные на повышение эффективности и результативности деятельности организации, ее подразделений и процессов.
Методы различаются по своей природе, сложности, процедурам оценок показателей качества, способам обработки и представления результатов оценок. В сою очередь, показатели качества могут относиться к объектам, явлениям, событиям, процессам, деятельности организации в целом, что вызывает необходимость применения разнообразных методов их оценки. Так, для оценки уровня качества продукции в соответствии с рекомендацией ГОСТ 15467-79 требуется сравнить совокупность показателей ее качества с совокупностью базовых показателей качества эталонного или базового образца, для чего применяется метод метрологических оценок (измерительный), модельно-расчетный (детерминированный – с использованием зависимости оцениваемого показателя качества от показателей, определяемых другими методами, или стохастический – основанный на моделировании случайного процесса формирования показателей качества). Для получения оценок показателей качества объектов нечисловой природы применяется метод экспертных оценок, основанный на анализе суждений (качественных и количественных оценок) экспертов, обладающих глубокими знаниями и практическим опытом в определенной сфере. Для установления взаимных зависимостей между различными показателями качества может применяться гипотетический метод, определяющий научную гипотезу – предположения о функциональной либо статистической связи исследуемых параметров или показателей качества объекта исследования. Широко применяются квалиметрические методы, основанные на расчете обобщенного показателя качества путем свертки (обычно линейной) первичных показателей с весовыми коэффициентами, назначаемыми экспертным методом. В отдельную группу методов выделяются статистические. Это связано с тем, что в большинстве случаев значения первичных данных являются случайными величинами. На основе статистических методов для оценки показателей качества решаются задачи определения законов распределения и доверительных границ и интервалов для параметров распределения оцениваемого первичного показателя качества, определения коэффициентов корреляции между разными показателями качества, определения влияния исследуемых первичных показателей на изменение оцениваемого обобщенного показателя качества. Вид распределения вероятностей для различных показателей качества определяется на основе анализа факторов, от которых зависит исследуемый показатель, после чего выдвигается гипотеза о виде распределения обобщенного показателя качества, которая проверяется по статистическим критериям.
Говоря об оценке качества деятельности организации, нельзя забывать, что это - интегральный показатель, основанный на оценках большого числа первичных показателей, многие из которых - нечисловой природы. Поэтому при оценке качества деятельности организации целесообразно использовать как методы математической статистики, так и методы экспертных оценок.
Необходимость применения статистических методов также вызвана изменчивостью показателей практически всех процессов деятельности организации даже в условиях очевидной стабильности [16, 54, 70, 90, 91]. Статистические методы позволяют лучше использовать имеющиеся данные для принятия решения и, тем самым, способствуют повышению качества деятельности организации. Далее рассмотрены возможные пути развития инструментов менеджмента качества, представлены результаты обзора методов математической статистики, которые могут быть использованы при разработке методик мониторинга и анализа данных функционирования СМК.
К числу наиболее удачных примеров сделать оценку качества понятной и общедоступной следует отнести предложение в 1950-х годах Японским союзом ученых и инженеров семи простых инструментов контроля и управления каче 45 ством: диаграмма рассеяния (Scatter Plot), причинно-следственная диаграмма (Cause and Effect Diagram), диаграмма Парето (Pareto Chart), контрольный лист (Check Sheet), гистограмма (Histogram), контрольная карта (Control Chart), диаграмма потока (Flow Chart). Эти инструменты не потеряли своей значимости и в настоящее время. Фактором, который может сдерживать их использование, является применимость большинства описанных методов (исключая, возможно, только диаграмму рассеяния) для обработки одномерных статистик. В оценке качества сложных систем, к которым относятся организации, итоговые показатели определяются многомерными массивами данных, и для их обработки требуется применение методов многофакторного статистического анализа, которым посвящен следующий параграф.
Семь инструментов контроля качества использовались для анализа данных и информации о производственных процессах. В дальнейшем число инструментов увеличилось, добавились диаграмма сродства (Affinity Diagram), диаграмма связей (Interrelationship Diagram), древовидная диаграмма (Tree Diagram), матричная диаграмма (Matrix Diagram), стрелочная диаграмма (Arrow Diagram), диаграмма процесса осуществления программы (Process Decision Program Chart – PDPC), матрица приоритетов (Matrix Data Analysis). Эти инструменты получили название семи новых инструментов контроля качества. В дополнение к этому перечню следует добавить появившиеся во второй половине XX века методы организации производства: концепция «точно в срок» («Just-inime»), японские принципы системы непрерывного совершенствования Кайдзен, распространение «кружков качества», концепции «Нуль дефектов» («Zero Defects»), «Шесть сигма».
Разработка методики риск-ориентированного подхода в оценке качества деятельности организации
Если каждый объект представляет собой отдельный кластер, расстояния между этими объектами определяются выбранной мерой. При связывании нескольких объектов необходимо определить правило объединения или связи для двух кластеров. Основные правила объединения: можно связать два кластера вместе, когда любые два объекта в двух кластерах ближе друг к другу, чем соответствующее расстояние связи. Этот метод называется «методом одиночной связи», согласно которому для определения расстояния между кластерами применяется «правило «ближайшего соседа», формирующее кластеры, сцепленные только отдельными элементами, случайно оказавшимися ближе остальных друг к другу; альтернативный метод - «полной связи», основанный на использовании соседей в кластерах, которые находятся дальше всех остальных пар объектов друг от друга.
Идейно близким к кластерному анализу является дискриминантный анализ. Здесь число и общие свойства кластеров задаются априори, и каждый конкретный объект нужно отнести к тому или иному кластеру.
Квалиметрический анализ трактуется как метод исследования, который позволяет количественно оценивать качество объекта (и его отдельные свойства), недоступные для метрологических методов измерения [4]. К числу таких объектов отнесены одушевленные и неодушевленные объекты, предметы или процессы деятельности. Следовательно, квалиметрия может быть рассмотрена как один из методов оценки качества деятельности организаций.
Основные методологические принципы квалиметрии: Показатель любого обобщения, кроме самого нижнего (исходного) уровня, предопределяется соответствующими показателями предшествующего иерархического уровня (под самым низким иерархическим уровнем показателей принимаются единичные показатели простейших свойств, формирующих качество; показателем качества высшего уровня является интегральный показатель). При определении комплексного показателя качества каждый показатель отдельного свойства должен быть скорректирован коэффициентом его весомости. Все свойства, характеризующие качество, образуют иерархическую структуру в виде дерева свойств. Для сопоставления по относительной важности всех свойств, входящих в «дерево свойств», используются безразмерные коэффициенты весомости G,, для которых принимается интервальное ограничение: 0 Gt 1 и ZJG, = 1. Значения коэффициентов весомости определяются с помощью разновидностей экспертного или аналитического методов. Главная задача, которая обычно решается эмпирически, - разработка алгоритма преобразования параметров объекта в показатели его качества и, в частности, поиск минимальной совокупности показателей, удовлетворяющих требованиям необходимости, достаточности и независимости, которые формируют качество объекта. Простейшим способом комплексной оценки качества является расчет среднего геометрического: Ко=п га Пки (1.18) где n – число учитываемых свойств, характеризующих качество. Способом расчета комплексной оценки с учетом весомостей показателей качества является метод среднего взвешенного: га К=2ІРУХМУ (1.19) где Ру абсолютный показатель свойства; Му весомостьу-го свойства. В случаях невозможности метрологической оценки в квалиметрии предлагается применять экспертные методы приведения результатов оценки к цифре.
Экспертные методы являются частью группы методов активизации интуиции и опыта специалистов (МАИС) и подробно рассмотрены в литературе по системному анализу [138]. Кроме того, помимо экспертных оценок широко известны методы «оцифривания» мнений, впечатлений, ощущений, основанные на теории нечетких множеств, изложенной в серии работ американского математика Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) в 1965-1973 гг. Методы квалиметрии «не до конца аналитичны», т.е. требуют участия в получении итоговых оценок человека. Однако все известные методики, применяемые для получения количественной оценки сложных систем, в составе которых имеются социо-компоненты или, иными словами, результаты интеллектуальной деятельности людей, на каком-то из этапов оценки включают экспертизу, основанную на опыте и интуиции экспертов. Одним из наиболее показательных примеров может служить модель оценки совершенства организации на базе критериев Премий по качеству – Business Excellence, Malcolm Baldridge [136]. Это замечание в полной мере относится к методу анализа иерархий Т. Саати, рассматриваемому далее.
Метод анализа иерархий напрямую не относится к методам математической статистики, но подразумевает их применение. Тем не менее, при принятии решений относительно ранжирования сложных объектов, в число которых входят подразделения организаций, требуется максимально «обойти» субъективизм. Для этого необходимо свести процедуру принятия решения к простому выбору альтернатив, заранее сформированных с применением математизированного аппарата многокомпонентного анализа. В этом помогает метод анализа иерархий (Analytic Hierarchy Process).
Метод анализа иерархий (МАИ) был предложен в конце 1970-х гг. американским математиком Томасом Саати [102]. Сущность метода состоит в декомпозиции проблемы на более простые составляющие части и поэтапном установлении приоритетов оцениваемых компонент с использованием парных (попарных) сравнений. МАИ включает в себя процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений.
Анализ проблемы принятия решений в МАИ начинается с построения иерархической структуры. Простота реализации метода заключается в использовании линейной иерархии, восходящей от одного уровня элементов к последующему. Эта структура должна, по возможности, отражать понимание проблемы лицом, принимающим решение.
Апробация методики анализа рисков в оценке качества деятельности организации
Во взаимодействии с процедурами факторного анализа проводится корреляционный анализ исходной совокупности данных, которые в общем случае являются случайными величинами. Корреляционный анализ тесно связан с регрессионным анализом (более общим статистическим понятием является корреляционно-регрессионный анализ), с его помощью определяется необходимость включения тех или иных факторов в уравнение множественной регрессии, а также оценивается полученное уравнение регрессии на соответствие выявленным связям. Корреляция определяет степень, с которой значения двух переменных «пропорциональны» друг другу. Прямая пропорциональность означает линейную зависимость. Если график зависимости аппроксимируется прямой линией (с положительной или отрицательной первой производной), это означает высокую степень корреляции. Показатель (коэффициент) корреляции может принимать значения от –1 до +1 (знак «+» означает прямую связь пере тем теснее менных, «–» означает обратную). Чем ближе коэффициент к линейная связь. При значении коэффициента корреляции менее 0,3 связь оценивается как слабая, от 0,31 до 0,5 – как умеренная, от 0,51 до 0,7 – как значительная, от 0,71 до 0,9 – как тесная, от 0,91 и выше – как очень тесная. Нулевой коэффициент соответствует отсутствию корреляционной связи.
Регрессионный анализ – метод моделирования (аппроксимации) исходных данных и исследования их свойств. Целью регрессионного анализа является аналитическое представление зависимостей различных показателей и определение показателей точности представлений этих зависимостей после того, как в результате корреляционного анализа установлен факт их взаимосвязи (см. 1.2). Построение уравнения регрессии сводится к оценке ее параметров. Для этого подбирается класс функций, связывающий результативный показатель y и аргументы (показатели, переменные) x1, x2,...xk , отбираются наиболее информативные аргументы, вычисляются оценки неизвестных значений параметров уравнения связи, затем проверяется точность (оценивается качество) полученного уравнения.
Оценивание качества уравнения регрессии состоит в проверке гипотезы о статистической незначимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи на основе F-критерия (Фишера). Для этого выполняется сравнение значений фактического Fфакт. и табличного Fтабл. критерия на заданном уровне значимости (обычно 0,05), о чем упоминалось в главе 1.
Корреляционно-регрессионный анализ позволяет разработать модели зависимостей, которые впоследствии могут применяться для прогнозирования изменений в деятельности организации и структурных подразделений, направленных на совершенствование и повышение качества деятельности. Такой анализ целесообразно проводить с использованием пакета Statistica. Целью является построение и анализ регрессионных моделей, по которым выявляются значимые и зависимые переменные и строятся уравнения регрессии. Примеры обработки массивов исходных данных на основе перечисленных выше методов приведены в главе 3.
Как показано в главе 1, в условиях рыночной экономики предприятия большое внимание уделяют поддержанию конкурентоспособности своей продукции (услуг). Эта задача успешно решается путем внедрения СМК, в результате чего повышается эффективность управления, формируются конкурентные преимущества и обеспечивается устойчивое развитие предприятия [86]. Эффективным инструментом формирования СМК является выполнение требований международных стандартов серии ISO 9000 [36 - 39, 83, 84, 123].
При разработке международного стандарта ISO 9001:2015 был использован риск-ориентированный подход к созданию СМК, что является одним из ключевых изменений в новой версии стандарта [37]. Основы управления рисками в неявном виде присутствуют в предыдущей версии стандарта и просматриваются в требованиях к планированию, анализу и улучшению. В новой версии данный подход встраивается в СМК в целом, а учет рисков при принятии решений превращает предупреждающие действия в часть процессного подхода. Мероприятия, связанные с управлением рисками, создают основу для повышения результативности СМК, достижения более качественных результатов и предотвращения неблагоприятных последствий. Организации необходимо определить риски и возможности, подлежащие рассмотрению, а также планировать и осуществлять действия по их уменьшению и оценивать результативность этих действий.
Системный подход к управлению рисками развивается с начала 2000-х годов. Основные международные стандарты: Risk Management Standard (FERMA, 2002), A Enterprise Risk Management (COSO, США, 2004), Australian/New Zealand Risk Management standard AS/NZS 4360 (Австралия и Новая Зеландия, 2004), BS 31100, Code of practice for risk management (Британия, 2007). Стандарт ISO 9001:2015 не предусматривает проведения всесторонней оценки рисков и не требует обязательного использования стандарта ISO 31000 «Менеджмент рисков - Принципы и руководство» [40].
Цель риск-ориентированного подхода в оценке деятельности организации можно обозначить как выявление негативных факторов и угроз на ранней стадии и оперативное применение эффективных мер реагирования. Для обеспечения качества деятельности и дальнейшего развития любой организации требуется действенного система управления рисками, базирующаяся на своевременной идентификации, предотвращении или минимизации рисков. Рассмотрим организационные вопросы применения риск-ориентированного подхода при создании СМК. Сначала проводится качественный анализ рисков, который позволяет определить типы рисков, оказывающих наибольшее воздействие на деятельность организации. Качественный анализ используются как основа для количественного анализа. Количественный анализ проводится с использованием статистических, аналитических методов, методов экспертных оценок, методов аналогов и др.