Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ методов самооценки организаций 9
1.1. Методологические основы самооценки 9
1.1.1. Эволюция понятия качество 9
1.1.2. Всеобщее управление качеством, премии в области качества, стандарты ISO 11
1.2. Системы самооценки организаций 13
1.3. Методы экспертных оценок 20
1.3.1. Средние значения, медиана и мода множества 22
1.3.2. Парные сравнения 24
1.3.3. Согласованность ответов экспертов 26
1.3.4. Кластеризация ответов экспертов 29
1.3.5. Общее мнение экспертной группы и весовые коэффициенты объектов 31
1.4. Задача распределения ресурсов 34
1.5. Постановка цели и задач исследования 37
2. Формализация процедуры самооценки организации .39
2.1. Формальная иерархическая структура взвешенных критериев самооценки деятельности организации 39
2.2. Оценка описательных формулировок 49
2.3. Определение приоритетов направлений деятельности организации50
2.4. Выводы 64
3. Определение стратегии организации на основе анализ результатов самооценки 65
3.1. Предварительная обработка результатов самооценки 65
3.2. Специальный алгоритм распределения ресурсов 77
3.3. Выводы 93
4. Применение программного комплекса проведения самооценки организации 95
4.1. Структура программного обеспечения 95
4.2. Добавление и оценка формулировки 101
4.3. Определение относительной значимости направлений 105
4.4. Проведение самооценки в организации и анализ ее результатов... 115
4.5. Выводы 122
Заключение 123
Библиография 126
Приложения
- Всеобщее управление качеством, премии в области качества, стандарты ISO
- Оценка описательных формулировок
- Специальный алгоритм распределения ресурсов
- Определение относительной значимости направлений
Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время для определения уровня развития организации и выявления приоритетных направлений ее деятельности используются различные методы математического моделирования. Рациональной основой построения математических моделей самооценки организации является схема оценочных критериев модели совершенствования деятельности организаций, принятая в России в 1996 году. Она представляет собой перечень универсальных правил проведения оценочных мероприятий, которые не зависят от формы собственности и отраслевой принадлежности организации, охватывают все направления ее деятельности, в том числе напрямую не связанные с технологическим процессом выпуска конечной продукции. Отсутствие формального описания модели совершенствования деятельности организаций обуславливает тот факт, что существующие подходы к моделированию самооценки не опираются на полную структуру критериев, которая в силу универсальности является громоздкой, основаны на непосредственной оценке руководством заданных направлений деятельности организации без учета их относительной значимости. Выявление приоритетных областей для улучшения выносится за рамки самооценки и решается как отдельная задача с применением методов математического моделирования, теории оптимизации, календарного, объемного планирования и т.д. В большинстве случаев анализ результатов самооценки сводится к графической перегруппировке оценочных критериев с использованием различных диаграмм, что позволяет определить направления деятельности, где необходимо добиться улучшения, но не выдать конкретные рекомендации по необходимым корректирующим воздействиям. Поэтому актуальной является задача моделирования перспективной стратегии развития организации для совершенствования процедуры самооценки и определения приоритетов направлений развития на основе анализа ее результатов с использованием базы знаний, аккумулирующей опыт экспертов и организаций в области качества.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является моделирование перспективной стратегии развития на основе приоритетов направлений деятельности организации, позволяющие упростить процедуру самооценки организаций по структуре оценочных критериев модели совершенствования деятельности организаций, учитывать изменения и весовые коэффициенты составляющих модели, а также принимать максимально объективные решения при определении перспективной стратегии развития организации. В соответствии с данной целью были поставлены и решались следующие задачи:
формализовать структуру оценочных критериев модели совершенствования деятельности организаций;
разработать и реализовать механизм формирования базы знаний, аккумулирующей опыт экспертов и организаций в области качества и позволяющей проводить самооценку организаций;
разработать метод распределения ресурсов в рамках направлений деятельности организации, требующих развития по результатам самооценки, учитывающий приоритеты составляющих оценочной структуры и позволяющий определить перспективную стратегию развития организации;
реализовать разработанные методы и алгоритмы в виде программного комплекса проведения самооценки организаций на основе формализации иерархической структуры взвешенных критериев и анализа ее результатов для определения приоритетных направлений развития.
Методы исследования. В работе использованы положения теории экспертных оценок, элементы теории вероятностей и математической статистики, теории оптимизации, методы кластерного анализа, а также методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.
Научная новизна. В диссертационной работе получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
формальная иерархическая структура взвешенных критериев самооценки организации, отличающаяся нормированием приоритетов направлений ее деятельности;
метод определения весовых коэффициентов направлений деятельности организации, учитывающий переменную составляющую их приоритетов;
математическая модель распределения ресурсов, отличающаяся использованием весовых коэффициентов оценочных критериев в задаче определения приоритетных направлений развития организации, а также учетом обобщенного критерия качества распределения ресурсов;
метод распределения ресурсов по критерию максимальной эффективности от вложения на основе относительной значимости составляющих иерархии оценочных критериев.
Практическая ценность работы. На основе разработанных методов и алгоритмов с использованием web-технологий создан интерактивный программный комплекс проведения самооценки организаций по иерархической структуре взвешенных критериев. Использование этой системы позволяет сократить время проведения самооценки, получить более объективную общую оценку, на основе аккумулирования опыта экспертов и организаций в области качества. Подсистема анализа результатов самооценки позволяет определить приоритетные направления деятельности организации с учетом значимости составляющих оценочной иерархии, а также провести распределение капитальных вложений по критерию максимальной эффективности от вложения в направления деятельности, признанные нуждающимися в развитии.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы использовались для обучения и повышения квалификации экспертов, участвовавших в оценке предприятий в рамках конкурса на премию Администрации Липецкой области по качеству в 2006 году. Результаты диссертационной работы в составе программного комплекса проведения самооценки организаций внедрены и используются в ООО «Липецкая городская энергетическая
компания» и ЗАО «Промсвязь-Инвест». Результаты исследования используются в учебном процессе Липецкого филиала Международного института компьютерных технологий при изучении студентами специальности «230101 Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» дисциплин «Метрология, стандартизация и сертификация», «Моделирование», «Основы теории принятия решений», при прохождении производственных практик, выполнении курсовых и дипломных работ. Положения работы поддержаны грантом РФФИ №07-07-96403.
Апробация работы. Теоретические и практические результаты, полученные в процессе исследования, докладывались и обсуждались на VII Международной конференции «Современные сложные системы управления» (30 мая-2 июня 2005 г., ВГАСУ, г. Воронеж), на конференции «Теория активных систем» (16-18 ноября 2005 г., Институт проблем управления РАН, г. Москва), на Международной научно-технической конференции «Творческое наследие профессора В. Ф. Прейса» (2-3 марта 2006 г., ТулГУ, г. Тула), на XIV Международной студенческой школе-семинаре (май, 2006 г., г. Судак), на 2-ой международной школе-семинаре молодых ученых «Проблемы экономики и менеджмента качества» (25-30 сентября 2006 г., ТГТУ, г. Тамбов).
Публикации. Основные результаты диссертационного исследования получены автором лично и отражены в 13 публикациях, в том числе 3 работы в изданиях, рекомендуемых ВАК для опубликования основных научных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук. В [122] приводятся формальная иерархическая структура взвешенных критериев самооценки деятельности организации. В [124] описывается математическая модель распределения ресурсов с использованием весовых коэффициентов оценочных критериев. Функциональная структура программного комплекса проведения самооценки организаций описываются в [126]. Подход к автоматизации проведения самооценки организации на основе иерархии оценочных критериев описан в [51, 52]. Механизм определения относительной важности направлений деятельности организации приводится в [47, 123, 125]. Пример рас-
чета весовых коэффициентов направлений деятельности организации на основе обработки экспертной информации приводится в [49]. Механизм анализа результатов самооценки организации, а также определение приоритетных направлений деятельности для вложения ресурсов по критерию максимизации суммарной эффективности вложений описаны в [50, 53]. Программная реализация разработанных подходов подтверждена авторским свидетельством об отраслевой регистрации разработок [120]. Подход к выявлению избыточности иерархии оценочных критериев приводится в [48].
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка из 176 литературных источников и семи приложений. Основная часть работы изложена на 125 страницах машинописного текста, содержит 39 рисунков и 46 таблиц.
Всеобщее управление качеством, премии в области качества, стандарты ISO
Основы TQM закладывались более 80 лет назад такими учеными как Элтон Мэйо, П. Друкер, Джозеф Джуран [45, 64, 73, 76, 82, ПО, 168]. Сегодня внедрение TQM проводится через реализацию восьми принципов общего менеджмента [160, 167, 171]. В теории и практике TQM специалисты используют комплекс методов управления: экономический, социальный, экологический, организационный, проектный, коммерческий, а также методы технического анализа, информационной логистики, промышленной логики, статистические методы [109, ПО, 111, 175]. Идеология и принципы TQM дали начало процессу формирования сложных оценочных структур, объединяющих в себе критерии всестороннего анализа организации. Национальные конкурсы на соискание премий в области качества проводятся более чем в 30 странах мира [85]. Наиболее известные из них [37, 83, ПО]: премия Деминга [14] (Япония) - 1951 г; премия Болдриджа [164] (США) - 1987 г.; Европейская премия качества [174] -1991 г.; премия Правительства РФ в области качества [35, 131] - 1996 г. Хронологическая последовательность вышеперечисленных наград соответствует их идеологической преемственности. Остановимся более подробно на каждой из них.
В 1950 г. Э. Деминг разработал программу менеджмента качества из 14 пунктов [63], предложил принцип постоянного улучшения качества, а также сформулировал теорию, известную в настоящее время как «цикл Деминга» [110]. Премия Деминга [14, 62, 135, 156] (Deming Application Prize - DAP) была утверждена в 1951 г. Положение о премии содержит 48 оценочных показателей, сгруппированных по 10 критериям.
Национальная премия Малькольма Болдриджа [101, 156, 164] (Malkolm Baldrige National Quality Award - MBNQA) в области качества была учреждена в США 20 августа 1987 г. [99]. Основой стала премия Э. Деминга. Используются 32 показателя, сгруппированных в 7 критериев с различной весовой значимостью [110]. Европейская премия качества [119, 156] (European Quality Award - EQA) учреждена в 1992 г. Европейским фондом управления качеством [174]. В основу EQA положена логика RADAR (Results - результаты; Approach - подход; Deployment - развертывание; Assessment - оценка; Review - анализ и пересмотр) [8]. Претенденты оцениваются по 1000-балльной системе и 9 группам критериев с различной значимостью. Для группировки использованы такие понятия, как «результаты» и «возможности», пропорционально составляющие по 50%.
Задачи масштабного контроля качества конечной продукции были поставлены и решались в России начиная с середины XX века [13, 109, 111, 145, 152]. Многие идеи ушли за рубеж, откуда позже доработанные вернулись. 12 апреля 1996 г. [131] в России утверждена Премия Правительства РФ в области качества, которая вручается с 1997 г. [35, 156]. Критерии Премии разбиты на две группы [35, 80, 101] и соответствуют EQA. Она позиционируется как эффективный инструмент управления и стимулирования к развитию большинства отраслей экономики [9, 10, 11]. Участникам рекомендовано пользоваться материалами «Руководства» [136]. Конкурсы на вручение Премии Правительства РФ проводятся [35, 130, 132, 156, 162] в промышленности, медицине, образовании [149, 150], авиа- и приборостроении, в сфере информационных технологий и др. как на федеральном так и на региональном уровне [95].
В 1987 г. технический комитет ISO/TK 176 Международной Организации по Стандартизации (IOS, International Organization for Standardization [167]) утвердил первую версию универсальных стандартов сертификации систем качества: ISO (от греч. isos - «равный») 9000/87. Методологической базой стандартов стал подход TQM. Стандарты ISO задают методологию функционирования системы качества, которая должна обеспечивать высокое качество продукции и услуг [41, 84, 143]. Существуют переведенные на национальные языки и адаптированные версии стандартов ISO [55, 56, 57]. В отдельных случаях соблюдение требований стандарта обязательно для организаций [129]. Ос новным нормативным документом по проведению сертификации по стандартам ISO в России является закон о техническом регулировании [157].
Методики статистического контроля качества, заложенные в стандарты ISO, в достаточной степени разработаны [89, 100, 105, 153], созданы мощные программные продукты, содержащие весь необходимый математический аппарат для решения задачи повышения качества готовой продукции. Выпуском подобного обеспечения занимается фирма StatSoft [173].
Самостоятельное определение руководством уровня развития всего множества процессов внутри организации обычно называют самооценкой организации или самооценкой. Для проведения этого сложного мероприятия необходима некоторая мера или эталонная величина. Обычно используется схема оценочных критериев национальной премии в области качества или один из международных стандартов на сертификацию СМК [ПО]. Полный цикл процесса самооценки состоит из нескольких этапов: внутренняя самооценка; внешняя часть процесса самооценки; выработка планов совершенствования деятельности организации.
Приведем примеры существующих подходов к моделированию самооценки организации.
В 90-х гг. XX в. профессорами Гарвардского университета Д. Нортоном и Р. Капланом [169] была разработана Система Сбалансированных Показателей (Balanced ScoreCard - BSC) [72, 106], которая позволяет согласовать действия подразделений и сотрудников для повышения эффективности работы организации в целом. В BSC выделены четыре направления самооценки [72] (финансовые и нефинансовые показатели): финансы; рынок / клиенты; бизнес - процессы; обучение / развитие.
Система ориентирована на процессы, обеспечивающие удовлетворенность потребностей клиента. Она не содержит конкретного перечня показателей. Вместо этого руководству организации предоставляется возможность разрабатывать собственные показатели эффективности [134].
Существует ряд близких по структуре моделей BSC [137]. К достоинствам таких систем относят их относительную простоту, ориентированную, прежде всего, на некрупные организации. К недостаткам относят их узкую направленность - обычно они конкретизируют отдельные части структуры оценочных критериев премий по качеству, а также отсутствие учета социального аспекта бизнеса.
В Российском государственном технологическом университете им. К.Э. Циолковского разработана «система самооценки предприятий, которая основана на использовании электронной анкеты» [33]. Реализован критериальный подход. За основу взяты требования из ГОСТ Р ИСО 9001-2001 [56]. Для визуализации результатов используется лепестковая диаграмма, осями координат которой являются значения основных критериев оценки предприятия. При прохождении самооценки последовательно заполняются ответы на вопросы анкеты. По результатам самооценки возможно самостоятельное определение руководством приоритетных направлений для улучшения. Предусмотрена возможность изменения количества вопросов, значений коэффициентов значимости вопросов и весовых коэффициентов ответов, изменения текстов вопросов. Анализ результатов самооценки возлагается на руководство, возможно сравнение результатов текущей самооценки с предыдущими результатами.
Оценка описательных формулировок
При построении базы знаний существует две ситуации, в которых нужно определить итоговое мнение экспертной группы: переоценка существующей уже однажды оцененной формулировки; учет мнений эксперта при переоценке весов направлений. Опишем решение задачи для каждого из перечисленных случаев. Приведем распространенные примеры усреднения оценок. Для вычисления оценки учащегося за четверть, полугодие или год в системе среднего образования используется последовательное усреднение с округлением результата. В отдельных ВУЗах действует 100-балльная рейтинговая система оценок, при которой общая оценка студента есть средневзвешенная (вес пропорционален количеству часов в образовательном стандарте) сумма его оценок по всем предметам. Такие подходы являются верными в предположении, что экспертная оценка учащегося преподавателем - число. Однако понятно, что оценка преподавателя это, прежде всего, показатель качественного уровня знаний учащегося. Применительно к решаемой задаче это означает, что эксперты выставляют оценки описательным формулировкам именно в шкале качественных признаков, а точнее в порядковой шкале. Важным является тот факт, что оценка эксперта, например, «35 баллов» это не число в обычном представлении. Это качественный признак, числовое обозначение уровня развития направления деятельности организации. Шкала могла бы быть и другой, однако качественный уровень при этом никак не меняется.
Пусть получены оценки экспертов Ух,У2,...,Уп, упорядоченные по критерию неубывания для формулировки, существующей в базе знаний. Тогда при нечетном п медианой множества будет элемент с номером W. . При четном п можно использовать: левую медиану; правую медиану; среднее арифметическое левой и правой медианы. Выбор в пользу одного из трех приведенных выше вариантов сложно обосновать полностью. Остановится на регулярном использовании в рамках одной задачи левой или правой медианы практически невозможно. Можно отдать предпочтение тому или другому варианту, но не обосновать преимущество одной величины над другой. Что касается использования среднего арифметического левой и правой медианы, то, как уже отмечалось, оценки экспертов по своей природе не допускают применения этой операции. В настоящей работе предлагается формировать совокупное мнение экспертов по оценке одной формулировке только при их нечетном количестве. Поэтому при четном п предыдущая общая оценка не меняется и констатируется необходимость опроса еще одного эксперта. Таким образом, оценка для формулировки это не некая средняя величина, а мнение одного из членов экспертной группы.
Накопленная производственная информация и проставленные оценки для каждой формулировки составляют основу базы знаний. Однако от экспертов в результате опроса получены, помимо непосредственной оценки формулировок, матрицы, описывающие их суждения о значимости направлений. Эти данные требуют специальной обработки (рис. 2.4).
Классическая схема обработки данных предполагает на нулевом этапе применение процедур по выявлению в них некоторой, заранее предполагаемой структуры. Если необходимая структура не выявлена, то применяют методики приведения данных к необходимому виду. Речь идет, например, об отсеве грубых погрешностей перед вычислением статистических характеристик выборки, генерирование дополнительных данных, для обеспечения статистической значимости, кластеризация данных и т.д. В настоящей работе процедура кластеризации применяется для выделения доминирующего кластера ответов экспертов.
Напомним, что после проведения опроса, имеется множество ответов экспертов, каждый из которых матрица отношений. Обычно проверяется согласованность в группе ответов с помощью той или иной методики (п. 1.3.3), после чего, если согласованность не выявлена, проводят кластеризацию. Применение теории случайных толерантностей и люсианов (п. 1.3.3) нецелесообразно, так как в них сделаны предположения о предельных переходах, неприменимые в рамках решаемой задачи. Свойства статистик получены в предположении верности гипотезы согласованности. Приведение полученных ответов экспертов к толерантностям невозможно без потери части информации.
Применение же коэффициента конкордации, как отмечено в п. 1.3.3, не во всех случаях дает адекватный ответ относительно согласованности. Так, если мнения сгруппированы вокруг нескольких центров, то гипотеза о равномерности отвергается с помощью коэффициента конкордации и суждения экспертов автоматически признаются согласованными, что неверно.
На основании вышеизложенного, предлагается этап проверки согласованности мнений экспертов предварять процедурой кластеризации, с тем, чтобы выявить доминирующую группу экспертов. Опрос экспертов является заочным и анонимным. Предполагается равенство мнений экспертов между собой. Поэтому будем считать искомым тот кластер, куда попадет большее количество ответов.
Остановимся на использовании метода полных связей, так как при этом будет получаться наиболее сильное сходство между объектами внутри найденного кластера. На начальном этапе считаем каждый ответ эксперта отдельным объекта. Добавление объекта в кластер происходит только в случае, когда расстояние (1.4) от него до каждого элемента кластера меньше величины переменной «Пороговое значение» (п. 4.1) (рис. 2.6). Переменная «Пороговое значение» изменяется в интервале от 0 до 1 и задает процент от величины М(М -1) - максимальное расстояние между ответами экспертов, где М - размерность матрицы ответа эксперта (количество направлений деятельности в текущем подкри-терии). Строго говоря, указанная переменная равна d = уМ{М -1), где у є [0;l]. Однако, так как размерность матрицы величина постоянная для каждой группы ответов экспертов, то задается только коэффициент у.
Специальный алгоритм распределения ресурсов
Как отмечалось в п. 1.2, во всех современных системах результаты самооценки требуют дополнительной ручной обработки. В подсистеме распределения капитальных вложений руководителю организации предлагается задать число баллов, ниже которого уровень развития направления считается неудовлетворительным. Используются баллы стандартной шкалы оценок. Обычно руководитель организации это сделать может, поскольку описание структуры оценочных критериев дает хорошие ориентиры. Например, оценка по направлению деятельности «50 баллов» из 100 возможных является достаточно хорошей в современных условиях России. Напомним, что иерархию оценочных критериев иногда называют «моделью идеального предприятия», что определяет максимальную оценку в ней скорее как ориентир в развитии, а не объективную реальность.
Предлагается ввести следующее условие: цель организации состоит в максимизации суммарной эффективности от распределения выделяемых средств. Достаточно естественное условие, если учесть, что самооценка проводилась в полном соответствии со структурой оценочных критериев. Напомним, что на каждом из трех уровней иерархии - направление деятельности, подкритерий, критерий - существует набор корректирующих весов. Развитие направления при переходе с одного уровня на следующий характеризуется приростом оценки организации в целом. Он равен приросту в оценке направления, умноженного на относительные веса направления, подкритерия и критерия. Будем считать этот показатель важностью или приоритетностью направления. Отсортированный по нему в порядке убывания список слабых направлений дает руководству перечень наиболее приоритетных из них. Таким образом, развитие слабых направлений деятельности отвечает принципам гармоничного развития организации, а концентрация усилий на наиболее важных из них позволяет организации вести это развитие с максимальной эффективностью. Руководство организации предоставило матрицу затрат на развитие выявленного перечня слабых направлений. Таким образом, переход направления на один уровень вверх будет охарактеризован количеством необходимых для этого ресурсов. Предоставляет руководство также и данные по общему количеству свободных ресурсов. В этом случае предлагается критерием для распределения считать прирост в оценке по модели, отнесенный к объему вкладываемых ресурсов. Отметим, что по структуре это показатель согласуется с понятием экономической эффективности. Задавшись целью максимизировать этот показатель суммарно от вложения всех ресурсов можно построить алгоритм распределения.
Экстремальная задача в постановке (3.11) - (3.12) это задача распределения капитальных вложений или задача распределения ресурсов. В п. 1.4 указывают ся недостатки классических алгоритмов для решения задачи распределения ресурсов в постановке (3.11)-(3.12) и приводится обоснование необходимости разработки специального алгоритма для решения задачи распределения капитальных вложений в рамках настоящей работы. Отметим, что, используя информацию из матриц затрат (3.6) и (3.6 ), можно построить как минимум три различных процедуры распределения ресурсов по критерию оптимальности (3.11) с учетом ограничений (3.12). Перечислим их:
1. Используются элементы матрицы (3.6 ), которые характеризуют необходимые ресурсы для перехода на один уровень. Рассчитывается матрица эффективностей таких переходов. На каждом шаге алгоритма выбирается направление, поднятие которого на один уровень дает максимальный прирост эффективности. Матрица затрат и матрица эффективностей в течение работы алгоритма не меняются.
2. Используются элементы матрицы (3.6), которые характеризуют необходимые ресурсы для развития направления с нулевого уровня до текущего. На каждом шаге алгоритма выбирается такое направление, поднятие которого на произвольное (допустимое) число уровней обеспечивает максимальный прирост в эффективности. Матрица затрат и матрица эффективностей не пересчитывается, поэтому после однократного развития направление исключается из дальнейшего рассмотрения.
3. Используются элементы матрицы (3.6). На каждом шаге алгоритма выбирается такое направление, поднятие которого на произвольное (допустимое) число уровней обеспечивает максимальный прирост в эффективности. Матрица затрат и матрица эффективностей пересчитывается после развития направления.
У всех трех алгоритмов условие останова - отсутствие ресурсов на развитие очередного направления. Для того чтобы показать достоинства и недостатки каждого подхода построим алгоритм для каждого случая и проведем распределение одинакового объема ресурсов. Допустим после проведения самооценки и задания порогового значения получен список направлений, требующих развития, а также составлена матрица затрат (3.6) (рис. 3.3) и для каждого направления посчитан обобщенный вес (3.2).
Матрица затрат (рис. 3.5) построена в соответствие с текущим состоянием базы знаний, то есть для направлений З.в.1 - 4.6.1 существует формулировка, оцененная экспертами в 50 баллов, для направлений 4,6.5 - 5.6.2 максимальный уровень ограничивается 40 баллами. Для каждого направления, требующего развития, в базе знаний существуют формулировки, описывающие его последовательные качественные уровни. Подробный анализ этих формулировок организацией позволил определить необходимые элементы матрицы затрат. Формулировки, качественный уровень которых находится ниже текущего уровня развития направления, в расчет не принимаются.
Определение относительной значимости направлений
Вашему вниманию предоставляется опросная форма, в которой направления деятельности предприятия попарно сопоставляются в рамках каждого подкритерия Модели. Она составлена для определения относительной значимости направлений. Если Вы уделите время и заполните эту форму, то Ваше мнение будет учтено при наполнении совокупной базы знаний. Составление такой базы позволит сделать ряд шагов в направлении автоматизации процесса самооценки, заочной экспертизы организаций и формализации Модели в целом.
В результате получены (рис. 4.7) 3 кластера суждений экспертов (э1, э2, э4, э5, э7, э8), (эЗ, эб) и (э9, эЮ). В условиях равенства между собой значимости экспертов доминирующим признаем первый из трех перечисленных кластеров, так как в него попало максимальное количество ответов. Для проверки согласованности мнений экспертов с помощью коэффициента конкордации необходимо преобразовать их ответы в ранжирования.
По матрицам ответов экспертов из доминирующего кластера определим соответствующие ранжирования. Для этого посчитаем число ответов «более значим», «менее значим» и «одинаковы по значимости» («1», «0» и «-1» соответственно) для каждого направления и отсортируем строки в полученной матрице по убыванию одновременно по трем полям (табл. 4.6 - 4.11). Таким образом, по каждому направлению деятельности организации учитывается количество всех видов ответов эксперта. Рассчитаем медиану Кемени для всех возможных значений переменной «Поиск в группе». Переменная «Поиск в группе» равна «-1». Будем искать общее мнение группы в пространстве ранжирований (п. 2.3). По матрицам ответов экспертов (э1, э2, э4, э5, э7, э8) используя выражение (2.6) рассчитаем матрицу потерь (табл. 4.13). Таблица 4.13 Матрица потерь в пространстве ранжирований Направление 3.6.1 3.6.2 3.6.3 3.6.4 3.6.5 3.6.6 3.6.7 3.6.8 3.6.1 0 3 1 0 0 0 0 0 3.6.2 9 0 5 0 0 2 0 1 3.6.3 И 7 0 0 0 4 0 0 3.6.4 12 12 12 0 2 6 0 6 3.6.5 12 12 12 10 0 11 4 7 3.6.6 12 10 8 6 1 0 2 4 3.6.7 12 12 12 12 8 10 0 10 3.6.8 12 И 12 6 5 8 2 : 0 Сумма элементов, лежащих над главной диагональю, 68. Упорядочим строки и столбцы матрицы потерь так, чтобы сумма наддиагональных элементов была минимальна. Опуская промежуточные вычисления, в результате получим матрицу, определяющую результирующее ранжирование (табл. 4.14). Таблица 4.14 Матрица потерь с минимальной суммой наддиагональных элементов Направление 3.6.1 3.6.2 3.6.3 3.6.4 3.6.6 3.6.8 3.6.5 3.6.7 3.6.1 0 3 1 0 0 0 0 0 3.6.2 9 0 5 0 2 1 0 0 3.6.3 11 7 0 0 4 0 0 0 3.6.4 12 12 12 0 6 6 2 0 3.6.6 12 10 8 6 0 4 1 2 3.6.8 12 11 12 6 8 0 5 2 3.6.5 12 12 12 10 11 7 0 4 3.6.7 12 12 12 12 10 10 8 0 Сумма элементов, лежащих над главной диагональю, 48. Никакая допол нительная перестановка строк и столбцов этого значения не уменьшит, т.к. минимальный из элементов, лежащих ниже главной диагонали, равен максимальноному из элементов, лежащих выше главной диагонали. Последовательность строк соответствует результирующему ранжированию. Тогда можно получить отношение (табл. 4.15) по этому ранжированию.
В подсистеме проведения самооценки пользователь класса «представитель организации» по каждому направлению деятельности реализует последовательный выбор формулировки, наиболее точно описывающей реальную ситуацию в организации. Направления деятельности определяются структурой оценочных критериев и наполняются экспертами содержательными формулировками в подсистеме формирования базы знаний. Таким образом, реализуется отличительная особенность разрабатываемого подхода от существующих.
Топ менеджер организации не ставит сам себе оценку по той или иной шкале, исходя из возможно неверных предпосылок и представлений. Перед ним не ставится задача определить, на каком уровне находится направление деятельности организации. Он может не быть экспертом в этой области. Напротив, предлагается задача сравнительного сопоставления предлагаемых описаний с реальной ситуацией, объективной информацией о которой он располагает. Существуют связи со следующими подсистемами (п. 4.1): подсистема аутентификации; подсистема формирования базы знаний; подсистема распределения капитальных вложений - тип связи информационный, передаются результаты проведенной самооценки, то есть вы 115 бранные руководством формулировки по каждому направлению деятельности (на рис. 4.2 связь «10»). Результирующая сумма баллов учитывает относительные веса всех составляющих оценочной схемы и соответствует реальной оценке деятельности организации.
В качестве примера рассмотрим процесс проведения самооценки в организации с использованием базы знаний. Отметим, что оценка будет проводиться и использованием схемы, актуальной в Липецкой области в настоящее время (март 2007г.). Численность организации более 250 человек, т.е. при оценке за-действуются все составляющие иерархии.
После прохождения регистрации представителю организации было предложено ознакомиться с формулировками по каждому направлению деятельности, а также выбрать из них такую, которая максимально близко описывает реальную ситуацию в организации. Выделено 177 направлений. При работе с базой знаний представителем организации были выбраны формулировки по 106 направлениям, т.е. примерно 60% от общего числа. По оставшимся 40% направлений не нашлось формулировок достаточно близко описывающих процессы организации. В этой части было предложено внести собственные формулировки в базу знаний для последующей оценки экспертами. После составления таких формулировок, они были внесены в базу знаний и получили экспертную оценку. Отметим, что полный набор из 177 описательных формулировок составляет отчет о работе организации и в силу значительного объема в настоящей работе не приводится.
