авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 ||

«0 Е.И.НЕСТЕРОВА КВАЛИМЕТРИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМАХ КАЧЕСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ И ОРГАНИЗАЦИЙ КИНЕМАТОГРАФИИ ...»

-- [ Страница 3 ] --

IDEF3, в этом стандарте предлагаются методы документирования процессов, составляющих систему, с использованием диаграмм потоков событий (Work Flow Diagram, WFD), эти методы позволяют указывать взаимосвязи между процессами, отражать функции системы в их временной последовательности;

IDEF4, рассматриваемые в рамках этого стандарта средства позволяют наглядно отображать структуру анализируемых объектов и взаимосвязи между составляющими элементами;

а также стандарты IDEF5, IDEF6, IDEF8 – 14. Все перечисленные методики и стандарты были разработаны в США, но в настоящее время им пытаются придать статус международных стандартов.

Графический язык IDEF0 прост и логичен.

Основой является понятие функционального блока (Activity Box). Функциональный блок графически изображается в виде прямоугольника и подразумевает конкретную функцию, процесс рассматриваемой системы, по требованиям стандарта название каждого функционального блока должно быть сформулировано глаголом. Каждая из четырех сторон функционального блока имеет своё определенное значение (рис. 5.1), при этом верхняя сторона имеет значение “управление” (Control), левая сторона имеет значение “вход” (Input), правая сторона имеет значение “выход” (Output), нижняя сторона имеет значение “механизм, ресурсы для преобразования” (Mechanism).

Управление преобразованием Взод (метериальный, информационный) Преобразование характеристики Выход (материальный, информационный) Механизмы, ресурсы преобразования Рис. 5.1. Описание процесса системы с использованием методов стандарта IDEF Вторым “китом” методологии IDEF0 является понятие интерфейсной дуги, (Arrow). Также интерфейсные дуги часто называют потоками или стрелками. Интерфейсная дуга отображает элемент системы, который обрабатывается функциональным блоком или оказывает иное влияние на функцию, отображенную данным функциональным блоком.

Графическим отображением интерфейсной дуги является однонаправленная стрелка. Каждая интерфейсная дуга должна иметь свое наименование (Arrow Label). По требованию стандарта наименование должно быть оборотом существительного.С помощью интерфейсных дуг отображают различные материальные или информационные объекты, в той или иной степени определяющие процессы, происходящие в системе.

“Источником” (началом) и “приемником” (концом) каждой функциональной дуги могут быть только функциональные блоки, при этом “источником” может быть только выходная сторона блока, а “приемником” любая из трех оставшихся.

Необходимо отметить, что любой функциональный блок по требованиям стандарта должен иметь, как минимум, одну управляющую интерфейсную дугу и одну исходящую, т.е. каждый процесс должен происходить по каким-то правилам (отображаемым управляющей дугой) и должен выдавать некоторый результат (выходящая дуга), иначе его рассмотрение не имеет никакого смысла.

IDEF0-модели Обычно несут объемную информацию, и для того, чтобы ограничить их перегруженность и сделать более удобными, в стандарте приняты ограничения сложности моделей процессов:

количество функциональных блоков на диаграмме не должно быть больше трех-шести, шесть блоков заставляет разработчика учитывать иерархическую структуру системы, а наличие трех блоков гарантирует, что в системе достаточно процессов, чтобы оправдать ее создание;

количество подходящих к одному функциональному блоку (выходящих из одного функционального блока) интерфейсных дуг не должно быть больше четырех.

Разумеется, строго следовать этим ограничениям вовсе необязательно, однако, как показывает опыт, они являются весьма практичными в реальной работе.

Использование методов функционального моделирования для разработки систем качества способствует системной упорядоченности и структуризации анализируемого перечня и взаимосвязей процессов, составляющих систему качества конкретного предприятия или организации.

Теоретическими основами оценки стабильности выходных качественных характеристик продукции или услуг, т.е. стабильности функционирования системы качества на предприятии или в организации, могут быть методы статистического контроля процессов [11,12], теория параметрической надежности, метод анализа видов и последствий отказов (дефектов) (Failure mode and Effects Analyses, FMEA), являющийся разделом методологии вероятностной оценки риска (Probabilistic Risk Assesment,PRA) [13].

FMEA-анализ представляет собой технологию анализа возможности возникновения дефектов и их влияния на потребителя. FMEA-анализ в настоящее время является одной из стандартных технологий анализа качества изделий и процессов, поэтому в процессе его развития выработаны типовые формы представления результатов анализа и правила его проведения.

FMEA-анализ позволяет выявить именно те дефекты, которые обуславливают наибольший риск потребителя, определить их потенциальные причины и выработать корректирующие действия по их устранению еще до того, как эти дефекты проявятся и, таким образом, предупредить затраты на их исправление.

Целью FMEA-анализа процесса производства является обеспечение выполнения всех требований по качеству процесса производства и сборки путем внесения изменений в план процесса для технологических действий с повышенным риском.

FMEA-анализ бизнес-процессов обычно производится в подразделениях, выполняющих данный бизнес-процесс. Целью этого вида анализа является обеспечение качества выполнения бизнес-процесса.

Выявленные в ходе анализа потенциальные причины дефектов и несоответствий позволят определить причину неустойчивости системы. Выработанные корректирующие мероприятия должны обязательно предусматривать внедрение статистических методов, в первую очередь для тех операций, где выявлен повышенный риск.

FMEA-анализ включает определенные этапы:

построение компонентной, структурной, функциональной и потоковой моделей объекта анализа (процесса системы качества);

возможно использование моделей, построенных другими методами;

исследование моделей, т.е. определение номенклатуры потенциальных дефектов для каждого процесса;

определение причин потенциальных дефектов;

потенциальные последствия дефектов для потребителя;

анализ возможностей контроля появления дефектов;

разработку методик проведения метрологических или квалиметрических процедур для оценки результатов анализируемых процессов;

количественные оценки риска и последствий дефектов на основе экспертных методов, учитывающих степень последствий для потребителя;

частоту возникновения дефекта, вероятность не обнаружения дефекта, итогового риска потребителя ;

разработку корректирующих мероприятий и последующий анализ.

5.3. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ СИСТЕМ КАЧЕСТВА Рекомендации стандартов ISO, относящиеся к «измеримости целей в области качества», могут быть выполнены на основании процессного подхода, на котором формируется сама система качества. Поскольку в этом случае деятельность предприятия, организации представляется в виде совокупности процессов, выходные характеристики всей совокупности процессов определяются, в свою очередь, выходными характеристиками отдельных процессов.

В то же время необходимо иметь в виду, что введение процессного подхода требует мощного информационного обеспечения, поскольку цена количественных оценок (особенно, основанных на экспертных методах), невелика, если за ними не стоят достоверная модель расчета и возможность получения обширных статистических данных. Причем, чем более точна и подробна расчетная модель, тем более сложно получить все необходимые данные для расчетов с использованием такой модели.

Качество процесса характеризуется результативностью, эффективностью и адаптивностью [11]. Результативность процесса отражает степень соответствия значений фактических выходных характеристик заданным требованиям, т.е. степень реализации запланированной деятельности и достижения запланированных результатов. Эффективность процесса определяется соотношением между достигнутым результатом и использованными ресурсами, т.е.

минимумом затрат или минимизацией времени выполнения работ. Адаптивность процесса – приспосабливаемость к изменениям условий производства, эта характеристика связана со временем отклика на изменения. Анализ вышеприведенных характеристик показывает, что обеспечение и стабильность обеспечения заданных качественных характеристик выпускаемой предприятием продукции или оказываемой организацией услуги, в первую очередь, связаны с таким свойством процессов и системы процессов в целом, как результативность.

В стандартах ISO подчеркивается важность определения результативности действующей системы качества для совершенствования деятельности организации в области качества, но не предлагается какой- либо определенный алгоритм ее оценки, поэтому задача анализа результативности на каждом конкретном предприятии должна быть решена как теоретически, так и практически [14].

Показатели результативности процессов системы качества – это количественные характеристики каких либо свойств, являющиеся результатами измерения, оценки или расчета. Конкретный перечень показателей результативности определяется для каждого процесса и решение этой задачи носит название формирования сбалансированной системы показателей (Balanced Score Card, BSC) [15].

Показатели результативности должны отражать степень достижения наиболее значимых качественных характеристик, а не каких-то второстепенных показателей. Это простое и очевидное требование, которое не всегда легко выполнить. Например, для оценки результативности процесса управления кинотехнологическим оборудованием рекомендуется и применяется показатель, характеризующий степень соблюдения графика технического обслуживания и ремонта. Этот показатель не имеет никакого отношения к стабильности работы оборудования, можно безукоризненно выполнять графики, а оборудование работать не будет [15,16]. Также показатели безопасности, надежности, управляемости процессов, конечно, не являются показателями их результативности.

Желательно, чтобы получение данных для оценки результативности процессов происходило одновременно в процессе проведения внутреннего аудита, это не усложнит организационную структуру предприятия.

Поэтому на выбор показателей результативности отдельного процесса также оказывают используемые на предприятии или в организации методы измерения, оценки, контроля. Если эти вопросы не были достаточно хорошо проработаны до внедрения системы качества, можно использовать рекомендации, разработанные соответствующим техническим комитетом ISO/ТК «Руководящие указания по статистическим методам, применяемым в рамках ISO 9001;

2001 (Guidance on statistical techniques for ISO 9001;

2001) [17].

Как известно, измерение выходных характеристик отдельных процессов предполагает не однократные измерения, а получение определенного объема статистических данных. В свою очередь, систематическое слежение за выходными показателями называется мониторингом [18]. Одним из наиболее распространенных и наглядных инструментов для фиксации и визуализации результатов мониторинга процесса является карта Шухарта.

Контрольные карты Шухарта [19] предназначены для статистического анализа и управления качеством процесса. Контрольные карты используют для оценки того, находится или не находится исследуемый процесс в статистически управляемом состоянии, какова вероятность того, что выходной параметр процесса не будет соответствовать требуемому значению, какова вероятность возникновения отказов и нарушений на выходе данного процесса и т.д. На одной карте может быть отображен только один показатель, изменяющийся во времени. Для достаточно надежного статистического анализа количество точек должно быть достаточно большим, от 30 и выше.

На рис.5.1. приведен пример использования карт Шухарта, когда выходной параметр анализируемого процесса принимает количественные значения. Можно использовать контрольные карты для качественных параметров (годен – не годен, высшая категория – первая – вторая), при этом подсчитывается число объектов, попадающих в ту или иную категорию. Контрольные карты параметров, которые могут принимать только два значения, также называют картами по альтернативному признаку [20-22].

Рис.5.2. Описание выходных характеристик x процессов с использованием контрольных карт Шухарта: а - - номинальное значение выходного параметра процесса x ном const ;

b – номинальное значение выходного параметра описывается линейной функцией;

c – номинальное значение процесса является случайной функцией;

x в ;

x н - предельно допустимые значения выходного параметра Если на контрольной карте процесса не указываются предельные значения параметра, такая карта называется картой «динамики процесса» (х- картой).

Более интересны с точки зрения оценки их выходных характеристик, карты «управляемости процессов». К таким картам относятся карта средних арифметических значений ( X - карты);

карта медиан ( X - карта);

карта стандартных отклонений (S- карта);

карта размахов или диапазона рассеяния (R- карта).

Рассмотренные методы оценки выходных характеристик процессов удобны тем, что получаемые вероятностные характеристики отдельных процессов при последующем анализе позволяют оценивать результативность всей совокупности процессов, составляющих систему качества.

Тем не менее, возможно использование методики непосредственного расчета результативности отдельного n Рп Ф / П, где Ф K фi - среднее процесса [23], i значение фактических значений K фi контролируемого показателя;

i –номер измерения (отсчета);

П – требуемое значение параметра. Для окончательного вывода о результативности данного процесса методика предполагает применение «квалиметрической шкалы значимости» процесса, приведенной на рис. 5.3.

Рис.5.3. Квалиметрическая шкала значимости процесса: Рн =0 – процесс не функционирует;

0 Рн 0,3 - процесс не результативен и требует вмешательства высшего руководства;

0, 3 Р н 0, 6 - процесс не результативен требует разработки значительных корректирующих действий;

0,6 Рн 0,9 - процесс результативен, но требует незначительных корректирующих действий;

0,9 Рн 1 - процесс результативен, но нужны предупреждающие действия;

Р н 1 процесс результативен и не требует разработки каких- либо действий Данная методика носит искусственный характер и, хотя и предполагает аналогичный подход к оценке результативности системы качества, т.е. всей совокупности процессов, ее использование не позволяет получить такие же понятные и логичные результаты, которые получаются, например, при использовании вероятностного подхода к оценке результативности систем качества.

5.4. ЭКСПЕРТНО - АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ СИСТЕМЫ КАЧЕСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИИ Поскольку в системах качества предприятий и организаций необходимо использовать оценочные процедуры для определения результативности процессов преобразования характеристик изделий, услуг, основными требованиями к методам оценки преобразований, происходящих в системах качества, являются использование системного и процессного подходов.

Выполнение требований системного подхода не представляет больших сложностей, по сути, заключается в учете нескольких формальных положений, которые должны быть учтены при разработке системы качества на каком-то конкретном предприятии или в организации. В общем случае, к этим положениям относятся такие, как целостность (взаимосвязанность всех элементов системы), неаддитивность, эмержентность (как правило, целевые функции отдельных элементов обычно не совпадают с целевой функцией системы в целом), синергичность, мультипликативность, принципы взаимодействия системы и среды (системы качества формируются на основе принципа открытых систем, так же, как и любые информационные системы), иерархичность, адаптивность, наличие обратных связей и т.п. Необходимо иметь в виду, что при сочетании различных факторов, конкретных условий некоторые из перечисленных положений могут не иметь практического смысла.

Как было сказано выше, использование рекомендуемого международными стандартами на системы качества процессного подхода целесообразно не только при формировании и разработке системы качества для конкретного предприятия, но также предоставляет возможности использования определенных экспертно аналитических моделей для количественных оценок преобразований характеристик Процессы менеджмента:

Административная деятельность, управляющие и корректирующие действия Бизнес-процессы:

Контрольные процед Кинопоказ, рекламная Заключение деятельность, Контроль качеств контракта на показ кинопоказа, контр оказание дополнительных фильма внесеансного услуг обслуживания Обеспечивающие процессы:

Эксплуатация зданий,транспортная деятельность, приобретение и сервисное обслужив оборудования, подготовка технического персонала, финансовая деятельность, выполнен нормативно- технических документов Рис.5.4. Схема сети процессов, составляющих систему качества кинотеатра Разработка политики, целей в области качества,P Создание и совершенствование СМK,P12.

Распределение ответственности и полномочий,P13.

Анализ Управление Обеспечение деятель- документацией процессов обмена ности,P15 P информацией,P Управленческая деятельность P1 P11 P12 P13 ( P14 P15 P16 ) Оказание основных образовательных услуг: Бизнес процессы, - довузовская подготовка;

P31 P3,, P4,,P -отбор абитуриентов;

P -учебно-организационная Измерения и деятельность;

P улучшения, P6,, P7, -воспитательная работа;

P -распределение выпускников,P Научная деятельность,P Мониторинг и Дополнительное образование,P измерение удовлетворенности потребителей (аудиты, Менеджмент ресурсов, аттестации, анализ востребованности P P P P выпускников),P 2 21 22 Анализ данных,P7.

Управление персоналом,P21 Корректирующие и Управление инфраструктурой),P управляющие действия, Управление производственной средой,P Рис.5.5.. Взаимосвязь процессов системы качества вуза: P вероятностно- статистический параметр, определяющий стабильность отдельного процесса (вероятность отсутствия нарушений);

стабильность системы в целом может быть определена как Pвых ( 1 P1 2 P2 )( 3 P3 4 P4 5 P5 )( 6 P6 7 P7 ), где i - весомость (смысловая или финансовая) отдельного процесса при параллельной взаимосвязи процессов изделий, выпускаемых предприятием, или услуг, оказываемых организацией.

Чтобы более наглядно показать обобщенный алгоритм экспертно- аналитического метода оценки результативности систем качества предприятий и организаций кинематографии, целесообразно выделить определенные этапы.

1. Разработка структуры процессов системы качества.

Схема сети процессов, составляющих деятельность конкретного предприятия или организации, может быть разработана с применением элементов информационных технологий функционального моделирования, приведенных в предыдущем параграфе.

Примеры реализации процессного подхода для кинематографических предприятий приведены на рис.5.4 5.5 [24].

2. Экспертный квалиметрический анализ.

Метод оценки результативности систем качества предприятий и организаций кинематографии должен быть комплексным и предоставлять возможность проведения подробного экспертного квалиметрического анализа и синтеза полученных результатов с помощью какой-либо расчетной модели.

Вопросы использования субъективных квалиметрических методов, как функциональных (интеллектуальных, логических), так и психофизических, были рассмотрены в предыдущих главах. Следует более подробно рассмотреть роль и место этих методов в общей структуре оценочной модели.

Субъективные квалиметрические экспертизы целесообразны для сравнительного анализа выходных характеристик какого-либо элемента или процесса, входящих в систему качества, и последующего выбора той или иной модели изделия, измерительного средства, процесса.

Так использование методов функциональной квалиметрии позволяет формировать требуемые функциональные модели определенного типа (кинотехнологического, аудиовизуального или, в общем случае, мультимедийного) оборудования, киновидеотехники с учетом номенклатуры и иерархии функциональных или квалиметрических характеристик, их весомости, обменных соотношений между ними и т.д., проводить сравнительный квалиметрический анализ имеющихся марок с использованием разработанной функциональной модели, выбирать нужные конструктивные решения на основе проведенного анализа.

Аналогичные квалиметрические процедуры целесообразны для решения вопросов, связанных с выбором того или иного технологического метода, производственного процесса, позволяют проводить сравнительную квалиметрическую оценку выходных характеристик изделий, изготовленных с использованием различных технологий. Например, квалиметрический анализ, связанный с выбором отображающего устройства (монитора), предполагает проведение сравнительной оценочной процедуры используемых в настоящее время технологий изготовления жидкокристаллических мониторов или плазменных панелей и т.п., предполагающей учет степени важности той или иной характеристики, количественные и качественный уровни характеристик, обеспечиваемые различными технологиями производства и тестирования и т.д..

Не следует также забывать, что экспертные квалиметрические методы все более широко проникают в различные сферы услуг. Это касается не только привычных для кинематографии услуг по кинопоказу (и ряда дополнительных услуг, оказываемых кинотеатрами, а в настоящее время – мультимедийными комплексами) или ремонту и техническому обслуживанию аудиовизуальной техники, но и, например, разнообразных услуг, оказываемых операторами связи.

Для того чтобы провести сравнительный квалиметрический или функциональный анализ однотипных видов услуг, необходимо сформировать перечень выходных квалиметрических характеристик.

Пользоваться перечнем параметров услуг, приведенных в стандартах [25], как правило, не получается, поскольку в них из общего перечня параметров трудно выделить технические, физические, субъективные параметры. Для того чтобы сформировать набор оцениваемых выходных качественных характеристик услуги, приходится проводить соответствующую субъективную квалиметрическую экспертизу. Например, по результатам такой экспертизы для одной из наиболее важных на сегодняшний день услуг операторов связи, которой является «Выделенная линия интернет по волоконно оптической связи», был сформулирован перечень из пяти обобщенных выходных функциональных параметров (стабильность связи, удобство эксплуатации линии, удобство выполнения подключения, удобство оплаты, качество сервиса). Затем для каждого параметра были сформированы субъективные оценочные шкалы, для получения шкал отношений было использовано преобразование шкал порядка в шкалу заметности ухудшений, а затем в относительную шкалу.

Коэффициенты весомости выходных функциональных параметров были определены также по результатам экспертного опроса с использованием метода парных сравнений. Далее использовались расчетные процедуры, описанные в п.4.2 и 4.5.

В качестве завершающего шага сравнительного квалиметрического анализа целесообразно использовать расчетную процедуру, позволяющую получить интегральную (комплексную) квалиметрическую оценку [26-29]. При этом можно использовать различные расчетные модели: для приближенного анализа могут быть применены аддитивные модели в виде средневзвешенных значений частных или обобщенных параметров, для более точной оценки могут быть использованы характеристические функции, но при этом надо иметь в виду, что более сложная структура модели также требует большего объема и номенклатуры данных, которые должны быть учтены в расчетах.

3. Выбор критериев результативности отдельных процессов.

Выбор того или иного критерия для оценки результативности отдельного процесса определяется совокупностью факторов. Одним из решающих факторов является вид итоговой расчетной модели, с использованием которой рассчитывается результативность всей системы качества. Если такой моделью является аналитическое выражение, позволяющее определять вероятность возникновения нарушений, несоответствий или, наоборот, вероятность возникновения нарушений, дефектов или несоответствий в системе, тогда критериями результативности каждого отдельного процесса также должны быть вероятностные характеристики.

Количественный анализ уровня качества или потерь качества основывается на статистических данных о процессе. При невозможности количественного описания процесса целесообразность использования этого процесса исчезает. Для количественной оценки отдельного процесса системы качества может быть использована величина отклонения фактических значений от требуемых. Причины отклонений качества от заданного уровня связаны с отклонениями, возникающими в отдельных процессах.

Выходные характеристики процессов, составляющих систему качества, представляют собой случайные стационарные сигналы, их корреляционная функция определяется математическим ожиданием произведения значений реализаций в моменты t и t+ y R ( ) (t ) y (t ) M N ( t )].

lim [y (t ) y i i N i N Для приближенного описания случайных функций (процессов), также как и для описания случайных величин, используют числовые характеристики, причем, эти числовые характеристики являются функциями времени. Наиболее часто используемыми вероятностными характеристиками являются математическое ожидание, дисперсия, автокорреляционная функция, взаимно корреляционная функция. Как правило, характер статистики по значениям выходных параметров процессов, составляющих системы качества, дискретен. Поэтому для количественного описания процессов системы целесообразно использовать не аналоговые выражения вероятностных характеристик случайных функций, а их оценки - результаты определения значений вероятностных характеристик по ограниченной совокупности выборочных данных [ X ( t )] g [ X ( t )], где g[ X (t )] - оператор, представляющий собой преобразования, лежащие в основе определения вероятностной характеристики массива выборочных данных.

Оценкой математического ожидания случайной функции является ее среднее значение n x (t ) i j i x (t j ), n где xi(t) – реализация, фрагмент, зафиксированный в i-м эксперименте ;

xi(tj)- мгновенное значение функции;

n – количество реализаций.

Оценкой дисперсии является ее эмпирическое значение n ) x(t j )] [ x (ti j 2 (t j ) i.

n Для каждой пары моментов времени автокорреляционная функция равна корреляционному моменту, статистическая оценка которого n [ x (t ) x(t )][ x (t ) x(t 2 )] i 1 1 i i R ( t1, t 2 ), n Аналогичная оценка может быть определена для взаимно корреляционной функции, которая определяет x(t) статистическую связь двух сигналов и R xy (t1t 2 ) M [ X (t )Y (t )] T y(t+) lim 1 / 2T x(t ) y (t )dt, T T В таблице 5.1 представлены виды оценок вероятностных характеристик, используемых при различных способах представления случайного процесса (ансамблем реализаций или последовательностей).

4. Расчет итоговой результативности системы качества.

Анализируя структуру процессов системы качества, можно оценить степень достижения заданного значения целевой функции (уровня качества) или представить структуру потерь качества в каждом отдельном процессе и в целом..

Обобщенной моделью результативности системы качества, в этом случае, может быть функция потерь качества для системы y f ( x1,..., x n ), где x1,..., xn комплексные элементарные показатели потерь качества на выходах элементарных процессов, f- функция связи, отражающая взаимодействие процессов всех уровней.

Вероятность P(x) безошибочного преобразования входной характеристики x определяется вероятностью того, что значение помехи h не выйдет за значение выходной характеристики x. Например, при нормальном законе распределения вероятности появления помех, дифференциальная функция распределения их вероятности Таблица 5. Виды оценок вероятностных характеристик процессов Суть оценки Представление случайного Представл процесса ансамблем реализаций последова n Усреднение [ X ( t )] lim 1 / n g [ x i ( t )] [ X ( t )] lim значений по i n n реализациям Усреднение T [ X (t )] li [ X (t )] lim 1 / T g[ xi (t )]dt значений во времени T T T [ X (t )] Мгновенная [ X ( t )] lim 1 / nT g [ x i ( t )] dt оценка 0 i 1n n T h ], p (h ) exp[ 2 2 (h ) ( h ) где (h) – среднеквадратическое значение помехи.

Тогда вероятность правильного преобразования входной характеристики p ( x) P ( x / 2 h x / 2) x / 2 x / 1 / 2 2 ( h ) h p ( h ) dh e dh, ( h ) x / 2 Ф [ x / 2 2 ( h ) ] где Ф –функция Лапласа.

Возможен обобщенный вероятностно- статистический подход к оценке качества функционирования системы.

Пусть Q –показатель качества функционирования системы в -м состоянии. Тогда мгновенный уровень качества системы в момент времени ti будет равен Q ( t i ) h ( t i ) Q, где h (ti ) вероятность того, что система находится в -м состоянии в момент времени ti;

– дискретные уровни качества системы.

Также может быть использован вероятностный анализ структурной схемы сети процессов. Соединение процессов в цепь преобразований называется структурной схемой. По характеру расположения процессов схема может быть:

последовательной, при этом вероятность n отсутствия дефектов на выходе составляет Pвых Pj ;

j j – доля n параллельной, P вых P, j j j j-й объема деятельности, приходящегося на параллельный процесс;

параллельной с резервированными процессами, Pвых Pj.

В зависимости от взаимодействия процессов различают структурные схемы прямого и компенсационного преобразования (с контрольными процедурами, т.е. обратными связями). Количественное описание таких схем может быть основано на последовательном расчете вероятности наличия дефектов до и после каждого процесса контроля. Для i- той ветви сети процессов, в которой после каждого процесса следует однократный контроль, вероятность появления дефектов Qiвых [1 (1 Qвх )(1 i )] i Qвх i i i, где i – вероятность возникновения дефектов в i-м процессе;

i - вероятность появления дефектов и нарушений в процессе контроля;

Qвх- вероятность появления дефектов на входе сети процессов системы качества.

Вероятность возникновения дефектов для цепи из n параллельных ветвей n n i Q выхi i i [1 (1 Q вх )( 1 i )].


Q вых i 1 i При 1 ;

1 ;

Q вх i n i i (Q i ).

Q вых вх i Совокупность рассмотренных в работе методик проведения разнообразных квалиметрических процедур, как психофизических, относящихся к оценке характеристик изображения, так и логических, интеллектуальных, позволяющих решать проблемы, связанные с оценкой определенного набора функций, обеспечиваемых изделиями или услугами, а также лежащие в основе этих методик теоретические положения и соответствующие информационные теории, формируют методологию экспертной квалиметрии систем качества в кинематографии. Практическая целесообразность рассмотренных вопросов заключается в необходимости разработки количественных методов оценки преобразований качественных характеристик изделий, услуг, происходящих в системах качества, которые могут быть применены на предприятиях и в организациях кинематографии, в частности, для решения проблем, связанных с сертификацией этих систем качества.

Данная работа дополняет и предлагает детальную проработку общего методологического подхода к формированию систем качества на предприятиях и в организациях кинематографии (также как в аналогичных областях), к оцениванию преобразований, происходящих в этих системах.

ЛИТЕРАТУРА Глава 1. Нестерова Е.И. Методология экспертной квалиметрии и сертификации систем качества в кинематографии// СПб.: Политехника, 2005.- 248 С.

2. Нестерова Е.И.Значение методов экспертной квалиметрии для тестирования изображения// Деп. статья в ВИНИТИ.- №270-В2007 от 20.03.2007.

3. Нестерова Е.И. Роль субъективных оценок при тестировании различных видов изображений//Научно технический журнал «625»-2007.-№3.-С.97-101.

4. Шадрин А. Качество и стандартизация в условиях рынка//Стандарты и качество.-2006.-№11.-С18 23.

5. ОСТ 19-238-01. Кинотеатры и видеозалы.

Категории. Технические требования. Методы контроля и оценки.

6. Кинцис Ю.Ю. Современные мультимедийные проекторы. Тестирование и субъективная оценка качества изображения// Техника кино и телевидения.-2002.-№3.

Сравнительные тесты. Видеопроекторы- Stereo & 7.

Video, январь 2005.- www.stereo.ru/test.php?article_id.

Качество видео. - www/cgwiki.ru/index.php?title.

8.

9. Быков Р.Е. Основы телевидения и видеотехники:

Учебник для вузов.//М: Горячая линия.- Телеком,2006. 399 с.

10. Кривошеев М.И. Основы телевизионных измерений.- М.: Радио и связо,1989.-608 с.

11. Певзнер Б.М. Качество цветных телевизионных изображений// М.:Радио и связь,1988.-223 с.

12. ОСТ 58-3-01. Оборудование цифровое для формирования телепрограмм. Основные параметры.

Методы измерений.

13. ГОСТ 26320-84. Оборудование телевизионное студийное и внестудийное. Методы субъективной оценки качества цветных телевизионных изображений.

14. Бритиков А., Мкртумов А., Немцова С., Цветков О. Метрологические аспекты нормирования комплекса параметров изображения и звука в телевизионном вещании. - www.groteck.ru.

15. Сравнительные тесты. TV от 24 по 29 - Stereo & Video, октябрь 2005. – www. stereo.ru/test.php?article_id.

16. Татарников О. Цифровые фотокамеры. – http://www.lib.csu.ru/dl/bases/prg/KOMPRESS/articles.

17. Потребитель. Фототехника и видеокамеры.

Бюджетные цифровые фотокамеры. – http://foto.potrebitel.ru/index.phtml?action=model.

18. Татарников О. Тестирование ЖК- мониторов с большим экраном. – http://compress.ru/Archive/CP/2002/1/39.

19. Татарников О. Тестирование 15-дюймовых ЖК мониторов. – http://www.lib.csu.ru/dl/bases/prg/kompress/articles.

20. Бабенков М. Тестирование 17- дюймовых ЖК мониторов. – http://gct.ru/labs.php?s=monitorelt&f=index.html.

21. Тестирование струйных принтеров. – http://goozeppe.boom.ru/pr.htm.

22. Пахомов С., Самохин С. Web – камеры. – http://zs2002.narod.ru/Test/200111web.

23. Кравчук В. Методика тестирования компьютерных видео – аудиорегистраторов. – http://articles.security bridge.com/articles/10/11399.

24. Нестерова Е.И. Психофизические квалиметрические экспертизы: обобщенный алгоритм экспериментальной оценки коэффициентов чувствительности к частным характеристикам//Проблемы развития кинематографа и телевидения: Сб.научн. тр./ СПб.: СПбГУКиТ, 2007.- Вып.20.

25. Коломенский Н.Н., Кулаков А.К., Нестерова Е.И.

Корреляция между квалиметрическими параметрами цифрового изображения// Проблемы развития техники и технологии кино и телевидения: Сб. научн. тр./ СПб.:

СПбГУКиТ, 2003.- Вып.16.-С.10-16.

26. Нестерова Е.И. Информационно- измерительные технологии на предприятиях кинематографии// Учебное пособие/ СПб.: СПбГУКиТ,2006.- 160 С.

Глава 1. Гусев А.Н.,. Измайлов Ч.А., Михалевская М.Б.

Измерение в психологии//М.:1998.-С.10-16.

2. Нестерова Е.И. Критерии выбора экспертов// Проблемы развития техники и технологии кино и телевидения: Сб. научн. тр./ СПб.: СПбГУКиТ, 2003. Вып.16.-С.16-21.

Алексеев В. Использование NOIR-матрицы (с 3.

какими переменными вы имеете дело?)//Методы менеджмента качества.-2004.-№3.-С.57-58.

4. Антипин М.В. Интегральная оценка качества телевизионного изображения. - Л.:Наука,1970.

5. Похилько В.И., Федотова Е.О. Техника репертуарных решеток в экспериментальной психологии личности//Вопросы психологии.-1984.-№3.-С.151-157.

6. Панкова Л.А., Петровский А.М., Шнейдерман М.В. Организация экспертизы и анализ экспертной информации/ Л.А.Панкова и др.- М.: Наука- 1984.- 120 С.

7. Орехов Н.А.., Левин А.Г., Горбунов Е.А.

Математические методы и модели в экономике:

Учеб.пособие для вузов/ Под ред.проф.Н.А, Орехова.- М.:

ЮНИТИ-ДАНА. - 2004.-302 с.

8. Заде Л.Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений/М.:Мир,1976.-100 с.

9. Яхъяева Г.Э Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие/Г.Э. Яхъяева. - М.: Интернет Университет Информационных Технологий;

БИНОМ.

Лаборатория знаний, 2006.-316 с.

10. Коханенко И.К., Акперов И.Г.,Пищик В.И.


Технология «fuzzy logic» при оценке качества услуг//Методы менеджмента качества.- 2004.-№5.-С.28 34.

11. Бушуева М.Е., Беляков В.В. Многокритериальная оптимизация контролепригодности диагностических систем в условиях нечеткого состояния технического объекта//Труды 3-го совещания по проекту НАТО StP 973799 Semiconductors/Н.Новгород:НГТУ,2006.

12. Гличев А.В., Рабинович Г.О., Примаков М.И., Синицын М.М. Прикладные вопросы квалиметрии/А.В.Гличев и др. - М: Издательство стандартов,1983. - С.136.

13. Азгальдов Г.Г. Определение ситуации оценивания качества//Стандарты и качество.-1995.-№9.

14. Минько Э.В. Качество и конкурентоспособность/Э.В.Минько, М.Л.Кричевский. – СПб.: Питер,2004. – 268 С.

15. Тульчин Л.Г. Оценка качества электроизмерительных приборов/ Л.Г.Тульчин, А.М.Хаскин, В.Д.Шаповалов.- Л.:Энергоиздат.- 1982. 216 С.

16. Певзнер Б.М.Качетво цветных телевизионных изображений/ Б.М. Певзнер М.: Радио и связь.- 1988.- С.

17. Комар В.Г. Количественные критерии качества изображения для оценки кинематографических систем//Техника кино и телевидения.-2000.-№10.

18. Гребенников О.Ф. Основы записи и воспроизведения изображения.-М.:Искусство,1982.

19. Коломенский Н.Н. Новый интегродифференциальный критерий оценки качества изображения и звука кинематографических и кинотелевизионных систем // Техника кино и телевидения. – 1992. - N5.

http://www.statsoft.ru/ 20. Нейронные сети// home/textbook/modules/stneunet.html.

21. В.В.Круглов, В.В.Борисов Теория искусственных http://www.socioego.ru/ нейронных сетей// teoriya/istoch/neyron/sod.html.

22. Б.Р.Левин Теория случайных процессов и ее применение в радиотехнике.- М.: Изд.Советское радио,1957, - 495 с.

23. Нестерова Е.И. Требования к математическим моделям, описывающим системы менеджмента качества предприятий и организаций кинематографии// Проблемы развития техники и технологии кино и телевидения: Сб.

научн. тр./ СПб.: СПбГУКиТ, 2004.- Вып.17.-С.16-21.

24. Нестерова Е.И. Математическая модель квалиметрической оценки в виде характеристической функции случайной переменной// Проблемы развития техники и технологии кино и телевидения: Сб. научн. тр./ СПб.: СПбГУКиТ, 2004.- Вып.17.-С.21-26.

25. Нестерова Е.И. Вид квалиметрической модели в зависимости от характера случайной переменной // Проблемы развития кинематографа и телевидения: Сб.

научн. тр./ СПб.: СПбГУКиТ, 2006.- Вып.19.-С.66-69.

26. Нестерова Е.И. Практические аспекты применения интегральных квалиметрических моделей //У Всероссийская НТК «Современные промышленные технологии»: Тез.докл./Н.Новгород: Нижегородский научный и информационно-методический центр «Диалог»,2006.- С.19.

Глава 1. Нестерова Е.И. Программное обеспечение субъективных квалиметрических экспертиз// ХУ Всероссийская НТК Межгегионального Верхне Волжского отделения Академии технологических наук Российской Федерации «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве»: Тез.докл./ Н.Новгород,2005.- С.9.

2. Нестерова Е.И. Психофизические квалиметрические экспертизы: обобщенный алгоритм экспериментальной оценки коэффициентов чувствительности к частным характеристикам//Проблемы развития кинематографа и телевидения: Сб.научн. тр./ СПб.: СПбГУКиТ, 2007.- Вып.20.

3. Нестерова Е.И. Методика оценки коэффициентов чувствительности к частным параметрам, определяющим качество изображения// Вестник Тамбовского гос.техн.университета/ Тамбов, 2006.-№4.-С.1290-1295.

4. Нестерова Е.И., Усачева Е.В. О некоторых закономерностях субъективной оценки изображения и звука// Проблемы развития техники, технолгии и экономики кино и телевидения: Сб. научн. тр./ СПб.:

СПбГУКиТ,1999.- Вып.11.-С.55-58.

5. Забродин Ю.М. Процессы принятия решения на сенсорно–перцептивном уровне // Проблемы принятия решений. М., 1976. -с. 33–55.

6. Бардин К. В. Проблема порогов чувствительности и психофизические методы. М., 1976.

7. Светс Д., Тэннер В., Бердзалл Т. Статистическая теория решений и восприятие. — В кн.: Инженерная психология. М., «Прогресс», 1964, с. 269 — 335.

Atkinson R. C., Juо1a J. F. Search and decision 8.

processes in recognition memory. In: D. H. Кrantz, R. C.

Atkinson, R. D. Luce, P. Suppes (Eds). Contemporary Developments in Mathematical Psychology. W. H. Freeman, San Francisco, 1974.

9. Нестерова Е.И. Разработка методов и средств повышения функциональной и технологической точности кинообъективов / Автореферат диссертации на соискание ученой степени к.т.н. – Ленинградский институт киноинженеров,1992.

Глава 4.

1. Заде Л.А.Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений/ М.:

Мир,.- 1976.

2. Р.Беллман, Л.Заде. Вопросы принятия решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений./ М.: Мир,1976.

3. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии// Учеб. пособие./М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. - 2005. – 304 с.

4. Паклин Н. Нечеткая логика - математические основы. http://www.basegroup.ru/fuzzylogic/math.htm.

5. Саати Т. Принятие решений.Метод анализа иерархий//М.: Радио и связь.-1993.

6. Шукуров.К. Луч света в темном зале. Тест видеопроекторов стоимостью $2000-5500 //Журнал "Потребитель Video&Audio".- 2005 г. - №: 35.

Кузнецоа А.И., Шуметов В.Г. Expert Decide для 7.

Windows 95,98,NT,2000,Me. Версия 2.2. //Руководство пользователя./Орел: ОРАГС.-2001.

8. ОСТ 19-238-01. Кинотеатры и видеозалы.

Категории. Технические требования. Методы контроля и оценки.

9. Коломенский Н.Н. Новый интегродифференциальный критерий оценки качества изображения и звука кинематографических и кинотелевизионных систем // Техника кино и телевидения. – 1992. -N5.

10. Нестерова Е.И. Расчет интегродифференциального показателя качества услуг по киновидеообслуживанию с помощью электронных таблиц// Проблемы развития кинематографа и телевидения: Сб. научн. тр./ СПб.:

СПбГУКиТ, 2006.- Вып.19.-С.74-79.

11. Нестерова Е.И. Методика оценки качества услуг по киновидеообслуживанию зрителей// Деп. статья в ВИНИТИ.- № 1627-В2006 от 28.12.06.

12. Нестерова Е.И. Экспериментально- расчетные методы оценки весовых коэффициентов параметров, определяющих качество услуг по киновидеообслуживанию зрителей// Деп. статья в ВИНИТИ.-№1626-В2006 от 28.12.06.

13. Антипин М.В. Интегральная оценка качества телевизионного изображения. - Л.:Наука,1970.

14. Нестерова Е.И. Интеллектуальные квалиметрические экспертизы: методика определения коэффициентов весомости технических параметров на основании требований нормативно- технических документов// Проблемы развития кинематографа и телевидения: Сб.научн. тр./ СПб.: СПбГУКиТ, 2007. Вып.20.

15. Нестерова Е.И. Методика определения весовых коэффициентов частных квалиметрических параметров на основании требований нормативно- технических документов (НТД)// Х1Х Всероссийская НТК «Информационные технологии» в науке, проектировании и производстве»: Тез.докл./Н.Новгрод: Нижегородский научный и информационно-методический центр «Диалог»,2006.-С. 22-23.

16. Нестерова Е.И.Экспертная квалиметрия:

коэффициенты весомости обобщенных характеристик//ХV111 Всероссийская НТК «Информационные технологии» в науке, проектировании и производстве»: Тез.докл./ Н.Новгород: Нижегородский научный и информационно-методический центр «Диалог»,2006.- С.23.

17. Нестерова Е.И, Проблемы, возникающие при оценке весовых коэффициентов обобщенных характеристик в квалиметрических экспертизах// Проблемы развития кинематографа и телевидения:

Сб.научн. тр./ СПб.: СПбГУКиТ, 2007.- Вып.20.

18. Нестерова Е.И., Щербакова Е.В. Использование методов экспертной интеллектуальной квалиметрии для оценки качества услуг по кинопоказу на примере кинотеатров сети «Кронверк Синема»/ Нестерова Е.И., Щербакова Е.В.;

СПбГУКиТ.- Санкт-Петербург,-9с:ил. Деп. в ВИНИТИ 08.05.2007, №509-В2007.

Глава 5.

1. Стандарты фильмопроизводства: очевидная необходимость// Мир техники кино.-2007.-№3.

2. Горячев А. Почему не работают стандарты ИСО в России//Стандарты и качество.- 2006.- №11.- С.13-17.

3. Селезнев Н. Минусы и плюсы стандартов ИСО серии 9000// Стандарты и качество.-2006.-№11.- С.24-25.

4. Версан В. Стандарт ИСО 9001:его роль в стандартах ИСО 9000 версии 2008 года// Стандарты и качество.-2006.-№7.-С.66-68.

5. Шалаев А. Отраслевые стандарты на системы менеджмента качества: перспективы развития//Стандарты и качество.-2006.-№5.-С.62-64.

TL9000// http:// iso90002000.narod.ru/ 6.

InfTech/Telecommunications/TL9000/index.html.

THX// 7. Стандарт многоканального звука http://edeon.by.ru/video/sound/thx.shtml.

8. Р.50.1.028:2001. Рекомендации по стандартизации.

Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования.

9. Мартынов Д. Функциональное моделирование – для анализа материально – информационных систем// Стандарты и качество.-2006.-№6.- С.68-72.

10. Горюнова С.М., Дресвянников А.Ф., Гафурова К.Х. Использование методологии функционального моделирования для описания процессов лаборатории// Партнеры и конкуренты. Методы оценки соответствия. 2006.-№6.-С.32-37.

11. Федюкин В.К. Управление качеством процессов// В.К.Федюкин/СПБ.: Питер. – 2004.- 208 с.

12. Миттаг Х.-Й. и др. Статистические методы обеспечения качества// Х.-Й.Миттаг, Х.Ринне./М.:

Машиностроение.-1995.-616 с.

13. Анализ видов и последствий потенциальных отказов (FMEA)// Пер.с англ. И.Рыбакова /Н.Новгород.:

Приоритет.- 2003 г.- 86 с.

14. Терещенко Н.В., Яшин Н.С. Модель комплексной оценки результативности СМК// Методы менеджмента качества.-2006.-№4.

15. Хьюберт К. Универсальная система показателей деятельности//К.Хьюберт/М.: Изд..дом Вильямс.-2004. 504 с.

16. Гончаров Э.Н. Измерение результативности//Стандарты и качество.-2006.-№3. С.89-91.

17. Коломенский Н.Н., Кулаков А.К., Нестерова Е.И.

Методы оценки технологической и функциональной точности киновидеооаппаратуры.//Учебное пособие/ СПб.: СПбГУКиТ,2007.- 164 С.

18. Адлер Ю.П., Шпер В.Л. На пути к статистическому управлению процессами//Методы менеджмента качества.-2003.-№3.-С.23-32.

19. ГОСТ Р 50779.40 – 96. Статистические методы.

Контрольные карты Шухарта.

20. ГОСТ Р 50779.11 -2000. Статистические методы.

Статистическое управление качеством. Термины и определения.

21. ГОСТ Р 50770.50-95. Статистические методы.

Приемочный контроль качества по количественному признаку. Общие требования.

22. ГОСТ Р 50779.51. Статистические методы.

Непрерывный приемочный контроль качества по альтернативному признаку.

23. Самородов В.А. Процедура вычисления результативности системы менеджмента качества промышленного предприятия//В.А.Самородов/Труды ТГТУ:Сб.научных статей.-Тамбов.-2004.-Вып.16.-С.96 100.

24. Нестерова Е.И., Щербакова Е.В.К вопросу об использовании процессного подхода при разработке систем качества в кинематографии// Проблемы развития кинематографа и телевидения: Сб. научн. тр./ СПб.:

СПбГУКиТ. - 2005.- Вып.18.-С.9-13.

25. Убайдуалаев Р.Р. Волоконно-оптические сети// М.:

Эко-трендз. - 2000.

26. Нестерова Е.И. Сертификация в кинематографии.

Состояние. Перспективы// Техника и технология.- 2004. №3.- С.16-17.

27. Нестерова Е.И. Использование математических методов при формировании и функционировании систем менеджмента качества в кинематографии// Техника и технология.- 2004.- №5.-С.31-32.

28. Нестерова Е.И. Об универсальном подходе к формированию систем менеджмента качества в кинематографии// Техника и технология.-2005.- №2. С.16-18.

29. Нестерова Е.И. Количественные оценки преобразований в системах качества // ХУ Всероссийская НТК «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве»: Тез.докл./ Н.Новгород: Нижегородский научный и информационно методический центр «Диалог», 2005.- С.36.



Pages:     | 1 | 2 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.