Уровень качества процессов является одной из важнейших экономических категорий в современном мире. При анализе качества процессов у фирмы появляется возможность вовремя предупредить негативные отклонения в производстве и организовать необходимые мероприятия, для корректировки процессов. Целью данной работы было выявление особенностей наиболее эффективных и популярных методов анализа качества процессов, в том числе и статистических. Рассмотрим основные выводы, сделанные в процессе написания работы.
В первой главе были систематизированы методы анализа процессов, а конкретно было определено, что существует две основных группы методов анализа качества: систематические и несистематические. На практике чаще всего используются первые, так как их результаты хорошо интерпретируются и при правильном использовании являются довольно точными. Кроме того, систематические методы анализа также можно разделить на группы: анализирующие качество процесса, взаимосвязи между переменными и сущность отклонений. У каждой группы есть свои особенности применения. Так, методы, относящиеся к первой группе, в большей степени зависят от процесса наблюдения, то есть от способа получения данных для анализа и их качества. Применение методов из второй группы зависит от типа данных и какую именно взаимосвязь нужно проверить - между эндогенной и экзогенной переменной или между экзогенными переменными.
Кроме того, стоит отметить, что, благодаря развитию современных технологий, начинает набирать популярность автоматизированный сбор данных, автоматизированные системы, в которые уже встроены все принципы применения статистических методов анализа производственных процессов. Это позволяет еще точнее и оперативнее контролировать процесс.
Также была рассмотрена методология «Шесть сигм». Методология, основываясь на комплексе статистических методов, включает пять взаимосвязанных этапов Define-Measure- Analyze-Improve-Control (DMAIC). Основным направлением методологии «Шесть сигм» является идея о постоянном совершенствовании процессов и снижении количества бракованных изделий. Такие улучшения могут осуществляться за счет радикальных изменений, то есть реинжиниринга процессов или за счет незначительных постоянных усовершенствований (подход Кайдзен). Преимуществами данного метода являются возможность стандартизировать результаты технологических операций и повысить качество продукции, а также относительно низкая стоимость внедрения. Недостатками являются необходимость в дополнительном обучении сотрудников, а также узость предмета исследования методологии (внимание акцентируется в основном только на технологических операциях). Данная методология позволяет сменить полный контроль на выборочный без снижения уровня качества. Поэтому в настоящее время, она является одним из наиболее популярных комплексных методологий. Чаще всего в России её внедрением занимаются банки.
Во второй главе было проиллюстрировано практическое применение таких статистических методов анализа, как «Контрольные карты», стратификация данных, метод Парасурмана, однофакторный дисперсионный анализ, расчетный показатель DPMO и Z-оценки, а также подтверждены три поставленные гипотезы, а именно: при анализе информации за несколько периодов существует вероятность некачественных результатов анализа из-за занижения/завышения средних и контрольных показателей разных периодов; в некоторых случаях необходимо сегментировать факторы, влияющие на качество процесса, и проводить анализ раздельно, во избежание искажения результата; анализ качества всех процессов в совокупности может привести также к искажению результатов этого анализа из-за наличия в нем невзаимосвязанных процессов. При помощи метода «Контрольные карты» было выяснено, что в двух кейсах, а именно при анализе рекламаций компании International Paper и отклонений в кейсе «Excel Logistics Services», ситуация не находится в состоянии статистического контроля. Также были выявлены ситуации, когда значения показателей выходили за пределы контрольных границ и наблюдалась тенденция при анализе рекламаций. В рамках описания второго кейса был проведен опрос методом Парасурмана и проанализированы его результаты. Также было выявлено, что исследуемой столовой характерны факторы, не удовлетворяющие ожидания потребителей, а при расчете показателя DPMO оказалось, что качество процесса предоставления услуг в столовой находится на критическом уровне. Также при применении однофакторного дисперсионного анализа обнаружилось, что необходимо раздельно учитывать ответы респондентов в опросе исходя из половой принадлежности.
По итогам проделанной работы можно сделать вывод о том, что статистические методы анализа качества процессов, основанные на теории вероятностей и математике, дают довольно точную оценку уровня качества, позволяют прогнозировать его значение, тем самым решая ряд проблем на предприятии. Таким образом, все задачи, поставленные в начале работы, выполнены. Также была достигнута цель выпускной квалификационной работы - выявление особенностей наиболее эффективных и популярных методов анализа качества процессов, в том числе и статистических.

Купить