Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Разработка методов и агоритмов инновационного обеспечения управления качеством тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Матвеева, Карина Владимировна
Место защиты	Иркутск
Год	2010
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Разработка методов и агоритмов инновационного обеспечения управления качеством"

МАТВЕЕВА Карина Владимировна

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АГОРИТМОВ ИННОВАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

Специальность: 08.00.05 - Экономика и управление народным

ХОЗЯЙСТВОМ (стандартизация и управление качеством продукции)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

- 2 ЛЕК 2010

Иркутск -2010

004615603

Работа выпонена, обсуждена и рекомендована к защите на кафедре Управления качеством и механики в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет

Научный руководитель: кандидат экономических наук, профессор

Берегова Галина Михайловна

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Жичкин Александр Михайлович;

кандидат экономических наук, доцент Солодков Михаил Викторович

Ведущая организация: ОАО ИркутскНИИхиммаш

Защита состоится л14 декабря 2010 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.073.08 в Иркутском государственном техническом университете по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, корпус К, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке НИУ ГОУ ВПО Иркутский государственный технический университет, а с авторефератом - на официальном сайте университета vvwvv.istu.cdu.

Отзывы на автореферат отправлять по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, ученому секретарю диссертационного совета ДМ 212.073.08.

Автореферат разослан л12 ноября 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, профессор

Берегова Г.М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования

Проблемы научно-технического прогресса, требования модернизации экономики определяют задачу управления и обеспечения качества как одну из актуальных. Управление качеством представляет собой род хозяйственной деятельности, цель которой - при минимальных затратах добиться значительного, но вместе с тем экономически целесообразного качества изделия или услуг. Именно научно-технический прогресс служит основой интенсификации общественного производства, а значительному повышению качества продукции отводится роль важнейшего фактора в процессе инноваций в различных отраслях экономики.

Инновации в производстве товаров и услуг представляют собой деятельность, или процесс, с помощью которого результаты научно- исследовательской работы внедряются, распространяются в продукты и услуга на рынке; при этом, научный результат или технологическая разработка реализуются с получением инвестиционного, или коммерческого эффекта. Результаты процесса инноваций приносят выгоду не только в виде возврата инвестиций в научно-исследовательскую работу, но и обеспечивают увеличение объема производимой продукции и услуг, повышения их качества и снижения цены. Именно инновации, являются главной движущей силой развития, совершенствования производства, модернизации экономики, создание новых и модернизацию существующих секторов промышленности. Улучшение качества товаров и услуг, совершенствование систем менеджмента качества - это применение методов инноваций для решения задач развития и управления качеством.

Актуальность формулирования, определения, исследования связи и единства проблем совершенствования и управления качеством, а также принципов и агоритмов инновационного обеспечения однозначно определяется требованиями семейства стандартов ИСО 9000, одним из основных положений которых является формирование стратегического бизнес-плана, видения, миссии и политики в области качества, ориентированных на удовлетворение потребителя и обеспечение конкурентоспособности предприятия. Очевидно, что проблемы совершенствования качества, внедрение в этих целях принципов и методов инноваций важны и актуальны; и дожны быть направлены на развитие инновационной активности предприятия и обеспечение эффективного осуществления систематического, целенаправленного планирования, разработки, внедрения и использования методов, принципов и агоритмов инновационного обеспечения совершенствования и управления качеством. Вышесказанное подтверждает актуальность заявленной темы диссертационной работы.

Степень разработанности проблемы

В настоящее время вопросы совершенствования систем менеджмента качества, применение в этих целях наиболее приемлемых, передовых методов, средств и аппарата исследования нашли свое отражение в ряде научных трудов отечественных и зарубежных исследователей. Наиболее изученными специалисты считают вопросы совершенствования и повышения качества систем, разви-

тия подходов к управлению качеством, которые рассматривались в работах русских ученых П.Л. Чебышева и A.M. Ляпунова, В.Н. Азарова, А.М. Длин, В.В. Бойцова; американских ученых У.А. Шухарта, Э. Деминга, А. Фейгенбау-ма, Дж. Харрингтона. Ряд методов и агоритмов совершенствования систем менеджмента качества, обеспечения его управления рассмотрены в работах A.A. Фролова, И.П. Муравьева, Д.А. Поспелова, D.B. Fogel, D.E. Goldberg, Z. Michalewicz, R. Shonkwiler, K.R. Miller, D. Whitley, J.D. Schaffer, L. Whitley, J. Eshelman. В настоящее время данные проблемы являются объектом пристального внимания международных организаций и предприятий. В российской науке методы инновационного обеспечения, математического программирования для обеспечения управления и совершенствования качества рассмотрены в работах A.B. Аттекова, Гакина C.B., Зарубина B.C., Корбута A.A., Финкель-штейна Ю.Ю., В.В. Лесина, Ю.П. Лисовеца, В.Г. Карманова, В.Г. Азарова, П.А. Лонциха, Л.Е. Басовского, В.Б. Протасьева.

При этом, по состоянию на сегодняшний день, отсутствует целостное представление о разработке и применении методов и агоритмов инновационного обеспечения управления качеством. Большинство исследований, результаты которых представлены в публикациях, описывают отдельные элементы связи инноваций и совершенствования качества, основаны на фрагментальном сопоставлении требований стандартов систем менеджмента качества и принципов инноваций, либо без учета такого сопоставления, что накладывает определенные ограничения на использование данных исследований.

Актуальность и недостаточная изученность вопроса разработки методов и агоритмов инновационного обеспечения управления качеством обусловили выбор темы диссертационной работы, определили цель, задачи и поисковый характер исследования.

Целью работы является разработка методов и агоритмов инновационного обеспечения совершенствования и управления качеством в целях реализации основных принципов системы менеджмента качества, совершенствования и модернизации предприятий, ориентации на потребителя и обеспечения его конкурентоспособности.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

- Определены основные условия и параметры разработки методов и агоритмов инновационного обеспечения совершенствования систем менеджмента, позволяющих выпонить анализ политики и целей организации на основании критериев и требований стандарта ИСО 9001:2008.

- Решены задачи математического прогнозирования состояния и инновационного обеспечения систем менеджмента качества, в том числе, трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества. Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности элементов системы менеджмента качества.

- Разработаны модификации классического генетического агоритма для решения задач оптимизации процессного подхода при разработке системы ме-

неджмента качества. Генетические агоритмы применены как процедуры поиска, основанные на механизмах естественного отбора и наследования.

- Разработаны и применены методы математического программирования в задачах инновационного обеспечения совершенствования систем менеджмента качества, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации.

- Рассмотрены методы мониторинга состояния систем менеджмента качества, позволяющие снижать потери продукции; повышать производительность, эффективность, надежность, экологическую безопасность. Предложены экспертные системы. Одним из путей развития экспертных систем без участия человека является применение нейронных сетей.

Объектом исследования являются предприятия и организации, решающие задачу разработки, внедрения и совершенствования систем менеджмента качества, а также реализующие инновационный подход в системах менеджмента.

Предметом исследования являются инновационные методы и агоритмы, используемые для обеспечения управления качеством; подходы и математические модели для обеспечения надежности и совершенствование систем менеджмента, основанные на реализации эволюционных агоритмов в задачах управления и оптимизации систем качества.

Область исследования. Тема диссертации соответствует паспорту номенклатуры специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (стандартизация и управление качеством продукции): п. 13.22 - теоретические и методологические основы инновационного обеспечения управления качеством на предприятии.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

- Сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии, условия и параметры разработки методов и агоритмов инновационного обеспечения качеством различных систем.

- Предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющих решить задачу бизнес-планирования и формирования политики предприятии и организаций на основании критериев и требований стандарта ИСО 9001:2008.

- Предложены аналитические методы прогнозирования надежности элементов системы менеджмента качества; решена задача трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества.

- Разработан адаптированный подход и методы анализа модификации генетического агоритма для решении задач оптимизации процессного подхода систем менеджмента. Применены генетические агоритмы, как процедуры поиска, основанные на механизмах естественного отбора и наследования.

- Предложено прогнозирование параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейросетей. В качестве одного из путей развития экспертных систем предложено применение нейронных сетей. Построены сетевые агоритмы классификации объектов управления на основе итерацион-

нот метода. Предложен граф вычисления сложной функции, задаваемой с помощью суперпозиции некоторого набора простых.

- Разработаны и решены методы и задачи математического программирования в случае инновационного обеспечения систем менеджмента качества, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации и применения эволюционного-программирования.

Методы исследования, достоверность и обоснованность. Формирование теоретических положений и разработка на их основе методологических основ; применения методов инноваций для решения задач развития и управления качеством стали возможными благодаря системному подходу при использовании методов анализа и синтеза систем менеджмента, методов реинжиниринга, применения статистических инструментов менеджмента, экономического и финансового анализа, методов и принципов решения оптимизационных задач, обращению к методам нелинейного и многокритериального программирования, методов статистического, сравнительного анализа; процессного и системного подходов. Достоверность и обоснованность применяемых методов подтверждается их широким использованием в самых различных прикладных исследованиях, а также в производственной практике при разработке, внедрении и сертификции систем менеджмента качества.

Практическая значимость результатов проведенного исследования заключается в возможности использования разработанной модели исследования, анализа и синтеза систем менеджмента качества, применения предложенной совокупности теоретических положений, методов решений проблем управления качеством в различных системах менеджмента, применения разработанных агоритмов инновационного обеспечения управления качеством, которые могут быть применены в различных организациях при совершенствовании управления, создания и улучшения систем менеджмента качества.

Апробация и внедрение результатов работы. Основные научные положения и результаты исследования были представлены на научно-практических конференциях: Международный симпозиум Качество, инновации, образование и САЬ8-технологии, Хорватия (2005); III Международная конференция Проблемы механики современных машин, Улан-Удэ (2006), VI Международная научно-практическая конференция Проблемы качества машин и конкурентоспособности, Брянск (2008), IV Международная конференция Проблемы механики современных машин, Улан-Удэ (2009).

Результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, внедрены ОАО Саянскхимпласт, ЗАО ИРМЕТ (дочерняя компания ОАО Иркутскэнерго), ООО Завод цветных металов и материалов ДУНГАН ДАЦЗИû Китай (акты о внедрении).

Основные результаты диссертационной работы доложены, обсуждены и получили положительную оценку на расширенном заседании кафедры управления качеством и кафедр факультета бизнеса и управления Иркутского государственного технического университета (7 сентября 2010 г.).

Результаты диссертационной работы использовались при разработке курсов Основы обеспечения качеством, Проблемы качества и технология ин-

жшшринга, Аудит и сертификация, читаемых в ГОУ ВПО Национальном исследовательском Иркутском Государственном Техническом Университете (справка о внедрении).

Публикации по теме диссертации. По теме диссертационной работы автором опубликовано 8 научных работ общим объемом 39,2 пл., из них 4 в научных журналах из списка, рекомендованного ВАК, 3 монографии в соавторстве, общий авторский вклад 19,4 п л.

Объем и структура работы. Диссертация включает введение, три главы, заключение, библиографический список, включающий 101 наименование работ отечественных и зарубежных авторов, приложения. Общий объем диссертации 178 страниц, работа содержит 38 рисунков и 21 таблицу.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении диссертации обоснована актуальность темы исследования, поставлены цель и задачи диссертационной работы, определены объект и предмет исследования, теоретические и методологические основы, определена научная новизна, практическая значимость работы, представлена информация об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе Аналитические методы прогнозировании надежности элементов системы менеджмента качества дастся обоснование необходимости разработки модели, представленной аналитическими выражениями показателей вероятности. Предложен подход выбора закона распределения случайной величины при условии соответствия его заданному критерию качества. Приводятся результаты классификации критериев и целей разрабатываемой системы менеджмента качества при решении задачи стратегического планирования, разработки видения, миссии и политики в области качества и результаты трендового прогнозирования параметров процессов как инструмента управления качеством. Дается анализ применения критериев модели делового совершенства для определения критериев качества.

Во второй главе Инновационное обеспечение качества при использовании методов мониторинга, экспертных оценок н нейронных сетей рассмотрены методы мониторинга состояния систем менеджмента качества, позволяющие снижать потери продукции; повышать производительность, эффективность. Проанализированы экспертные системы. Одним из путей развития экспертных систем является применение нейронных сетей. Предложены базовые задачи для нейронных сетей и основные методы настройки сетей для их решения. Рассмотрены методы формирования нейронных сетей как решение задачи оптимизации.

В третьей главе Современные агоритмы оптимизации в задачах управления качеством изучены генетические агоритмы и традиционные методы оптимизации. Для повышения эффективности работы основного агоритма, предложены несколько его модификаций, связанных с преобразованием функции приспособленности путем ее масштабирования. Разработана схема решения в случае многокритериальной оптимизации и методов нелинейного

программирования. Приведены примеры оптимизации функции с помощью программы Flex Tool. Предложены методы оптимизации, сформулированные на основе использования подходов математического программирования.

В заключении излагаются основные научные результаты, полученные автором в ходе диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Предложены аналитические методы прогнозирования надежности элементов системы менеджмента качества. Для решения задач оценки надежности и прогнозированию надежности элементов системы менеджмента качества решена задача формирования математической модели, которая представлена аналитическими выражениями одного из показателей: вероятность безотказной работы P(t) или плотность распределения отказов f(t) или интенсивность отказов X(t). Основное направление для получения модели установим в вычислении статистических оценок и их аппроксимации аналитическими функциями. Вид аналитической функции, описывающей изменение показателей надежности P(t), f(t) или X(t), определяет закон распределения случайной величины, который выбирается в зависимости от свойств объекта, условий работы и характера отказов.

По результатам испытаний N невосстанавливаемых одинаковых объектов получена статистическая выборка - массив наработки до отказа каждого из N испытывавшихся объектов. Выборка характеризует случайную величину наработки до отказа объекта Т = {t}. Для реализации аналитических методов выбраны закон распределетм случайной величины Т и проверена правильность выбора по соответствующему критерию. Для расчета статистических оценок числовых характеристик мы воспользовались данными сформированного статистического ряда. Было принято целесообразным рассчитать оценки вспомогательных характеристик рассеивания случайной величины Т. Эти характеристики использованы для выбора аппроксимирующей функции. Выбор закона распределения состоит в подборе аналитической функции наилучшим образом аппроксимирующей эмпирические функции надежности. Так, нормальное распределение или распределение Гаусса является наиболее универсальным, удобным и широко применяемым.

Установлено, что наработка подчинена нормальному распределению, если плотность распределения отказов (ПРО) описывается выражением:

где а и Ь - параметры распределения, соответственно, МО и СКО, которые по результатам испытаний принимаются: а ~ То. Ь2 ~ Д где Т0,О- оценки средней наработки и дисперсии. Графики изменения показателей безотказности при нормальном распределении приведены на рис. 1.

ад pw ад

Рис. 1. Изменения показателей безотказности при нормальном распределении

Из графика f(t) видно, что Т0 является центром симметрии распределения, поскольку при изменении знака разности (t - Т0) выражение (1) не меняется. При t = Т0 ПРО достигает своего максимума

МЩ, --Х

[ I - т, ЗЫ 2 7г

При логарифмическом распределении нормально распределенным является логарифм (Igt) случайной величины Г, а не сама эта величина. Логарифмически нормальное распределение во многом более точно, чем нормальное описывает наработку до отказа тех объектов, у которых отказ возникает вследствие усталости, например, подшипников качения, электронных ламп и прочее. Если величина Igt имеет нормальное распределение с параметрами: МО U и СКО V, то величина Т считается логарифмически нормально распределенной с ПРО, описываемой:

D = D{t} = ](t-T0?f(t)dt = \l%. (2)

Показатели надежности рассчитаны по приведенным выше выражениям, пользуясь табулированными функциями f(x) и, соответственно, F(x) и Ф(х) для нормального распределения. Графики изменения показателей надежности при логарифмически нормальном распределении приведены на рис. 2. Числовые характеристики наработки до отказа получены в виде: ад гю ад

Рис. 2. Изменения показателен надежности при логарифмически нормальном распределении

2. Предложено прогнозирование параметров качества систем при использовании методов мониторинга, экспертных оценок и нейронных сетей. Цель обеспечения конкурентоспособности может быть достигнута путем улучшения динамических параметров машин, оборудования и систем. Вибро-

мониторинг позволяет решать задачи обеспечения эффективности работы машин и систем. Одним из путей развития экспертных систем без участия человека является обращение к нейронным сетям. Базовые задачи для нейронных сетей могут быть классифицированы как персептрон Розенблатта; ассоциативная память; решение систем линейных уравнений; восстановление пробелов в данных - сети Хопфида; кластер-анализ и классификация сетей Кохонена.

В работе показано, что прогнозирование поведения системы (машины) в части сохранения предписанных выходных параметров, или показателей качества является одной из ключевых задач. В рамках данной работы рассмотрено прогнозирование уровня вибрации узлов машин, поскольку этот параметр является индикатором технического состояния машины (регламентируемый техническими условиями на данный агрегат). Задача прогнозирования с использованием НС (нейронных сетей) сводится к задаче аппроксимации многомерных функций, т.е. к задаче построения многомерного отображения. В зависимости от типа выходных переменных, аппроксимация функций может принимать вид классификации или регрессии. В задаче прогнозирования вибросигнала (среднеквадратического значения виброскорости или виброускорения) были выделены две крупные подзадачи: построение модели и обучение нейронных сетей, реализующих решение задачи. Разработана модель прогнозирования, ключевыми составляющими которой являются: набор входных переменных; метод формирования входных признаков х; метод формирования обучающего правила у, архитектура нейросети; метод обучения нейросети.

Для решения задачи прогнозирования была найдена такая нейронная сеть или комитет нейроэкспертов, который бы наилучшим образом строил отображение .Р: х => у, обобщающее сформированный на основе динамики вибросигнала набор примеров {х,, у,}. Поиск такой нейронной сети или комитета нейроэкспертов был выпонен при помощи агоритмов лобучения. Нейронные сети применяем для одномерного и многомерного анализа, дожным образом сформировав множество независимых входов и зависящих от них выходов. Модель строится для того, чтобы предсказывать значения временного ряда для одной целевой переменной, однако модель может предсказывать значения и нескольких переменных. Типичная последовательность действий при решении задачи прогнозирования вибросигнала с помощью нейронных сетей показана на рис. 3.

В данной работе решена задача прогнозирования среднеквадратических значений (СКЗ) вибросигнала в ходе вибродиагностики. Таким образом, в качестве входной информации используется динамика среднеквадратических замеров виброскорости. Для анализа качества прогноза построим точечную диаграмму результатов теста комитета нейросетей на замерах СКЗ, выпоненных на одном из подшипниковых узлов насоса \VASA Б-4. По оси абсцисс -ложидаемые значения, а по оси ординат - соответствующие значения, рассчитанные нейросетью. Синими точками на рис. 4 показаны результаты прогнозирования, красными цветом отмечена ситуация, возникающая в случае 100 % совпадения ожидаемых и фактических выходных значений.

Рис. 3. Блок-схема технологического цикла предсказаний на основе нейросетей

Рис. 4. Диаграмма, отражающая качество прогнозирования

3. Построены сетевые агоритмы классификации объектов управления на основе итерационного метода. Сетевые агоритмы классификации строятся на основе итерационного метода динамических ядер. Опишем его сначала в наиболее общей абстрактной форме. Пусть задана выборка предобрабо-танных векторов данных {х*1}. Пространство векторов данных обозначим Е. Каждому классу соответствует некоторое ядро а. Пространство ядер будем обозначать А. Для каждых хеЕ и аеА определяется мера близости сНх, а). Для каждого набора из к ядер ах...ак и любого разбиения {xf} на к классов {xf} =P,uP2u...uPt определим критерий качества:

D = П{а1,аг.....at,Pl.P1.-Pt) = t.I.dM- <3)

Требуется найти набор а\...акп разбиение {х?} = P\VjP-J..\JPk, минимизирующие D. Шаг агоритма разбивается на два этапа:

1-й этап - для фиксированного набора ядер аи...,ак ищем минимизирующее критерий качества D разбиение {х?} = P$jPiU...KjPk\ оно дается решающим правилом: х е РД если d(x, а, ) < dix, а} ) при i Ф j, в том случае, когда для х минимум d(x, а) достигается при нескольких значениях /, выбор между ними может быть сделан произвольно;

2-й этап - для каждого Р1 (/-1...&), полученного на первом этапе, ищется а,еЛ, минимизирующее критерий качества (т.е. слагаемое в В для данного /' -

На каждом шаге и этапе агоритма уменьшается критерий качества Д отсюда следует сходимость агоритма - после конечного числа шагов разбиение {х*']- = Р1иР2^...иР/: уже не меняется. В описанных простейших случаях, когда ядро класса точно определяется как среднее арифметическое элементов класса, а решающее правило основано на сравнении выходных сигналов линейных адаптивных сумматоров, нейронную сеть, реализующую метод динамических ядер, называемых сетью Кохонена.

4. Предложен граф вычисления сложной функции, задаваемой с помощью суперпозиции заданного набора простых функций. В работе применены элементы теории графов для исследования динамического качества объектов, машин и систем. Графы вычислений (с заданной интерпретацией функциональных символов), в которых присутствуют только вершины двух сортов: квазилинейные или с одной входной связью (соответствующие простым функциям одного переменного) играют особую роль. Будем называть их существенно квазилинейными. Для функций, вычисляемых с помощью таких графов, затраты на вычисление вектора градиента примерно вдвое больше, чем затраты на вычисление значения функции. При этом число связей и отношение Ж могут быть сколь угодно большими. Это достоинство делает использование существенно квазилинейных графов весьма притягательным во всех задачах оптимизации. Их частным случаем являются нейронные сети, для которых роль квазилинейных вершин играют адаптивные линейные сумматоры.

В определенном смысле квазилинейные функции вида

вычисляются линейными сумматорами с весами 1 и О е Р2) и аргументами zi (/ е /-']) и 2к {к е Р3), только веса не обязательно являются константами, а могут вычисляться на любом слое графа.

Переменные обратного функционирования /г появляются как вспомогательные при вычислении производных сложной функции. Переменные такого типа появляются не случайно. Они постоянно возникают в задачах оптимизации и являются множителями Лагранжа. Мы вводим /л, исходя из правил дифференцирования сложной функции. Возможен другой путь, связанный с переходом от функции Лагранжа к функции Гамильтона.

5. Разработан подход и методы анализа модификации классического генетического агоритма для решения задач оптимизации процессного подхода н управления систем менеджмента. Применены генетические агоритмы как процедуры поиска, оспованные на механизмах отбора и наследования. Получены генетические агоритмы для многокритериальной оптимизации. Общую постановку задач оптимизации сформулируем в виде:

opt f(x)

Найти х ,xeR",f(x)eR',

где x - векторный аргумент, по которому ведется оптимизация; X - область допустимых значений х; f(x) - целевая функция.

Разработка агоритмов нелинейной оптимизации приводит к методам, основанным на квадратичной аппроксимации (метод Ньютона). Предложен метод, идентифицированный как метод генетических агоритмов (ГА). В его основе лежит идея использовать аналоги эволюционных механизмов для поиска решения. Для работы ГА используем виртуальную популяцию, где гены каждой отдельной особи являются частным решением поставленной задачи. В ходе применения генетических операторов происходит обмен генетической информацией, и задача итерационно приближается к решению. Агоритм прекращает работу в одном из следующих случаев: 1. найдено решение; 2. истекло установленное время работы либо число поколений; 3. популяция длительное время не прогрессирует. Следует отметить, что найденное решение может и не быть наилучшим, однако оно может быть близко к оптимальному. Отличительной особенностью ГА является то, что вычислительная сложность агоритма мало зависит от сложности задачи. Значение имеют: вид целевой функции, количество параметров и, если имеется, область ограничений.

Основной областью применения ГА являются задачи оптимизации. Генетический агоритм представляет собой метод, отражающий естественную эволюцию методов решения проблем, и в первую очередь задач оптимизации. Они отличаются от традиционных методов оптимизации несколькими базовыми элементами. В частности, генетические агоритмы:

- обрабатывают не значения параметров задачи, а их закодированную форму;

- осуществляют поиск решения исходя не из единственной точки, а из некоторой популяции;

- используют только целевую функцию, а не ее производные;

- применяют вероятностные, а не детерминированные правила выбора.

Перечисленные четыре свойства, которые можно сформулировать как кодирование параметров, использование минимума информации приводят в результате к устойчивости генетических агоритмов и к их превосходству над другами широко применяемыми технологиями.

Большинство задач, решаемых при помощи генетических агоритмов, имеют один критерий оптимизации. В свою очередь, многокритериальная оптимизация основана на отыскании решения, одновременно оптимизирующего более чем одну функцию. В этом случае ищем некоторый компромисс, в роли которого выступает решение, оптимальное в смысле Парсто. При многокритериальной оптимизации выбираем не единственная хромосома, представляющая собой закодированную форму оптимального решения в обычном смысле, а множество хромосом, оптимальных в смысле Парето. Пользователь имеет возможность выбрать оптимальное решение из этого множества. Существует несколько классических методов, относящихся к многокритериальной онтимиза-

ции, в соответствии с которым оптимизируемые функции с весами w, образуют единую функцию:

ж>=2>,/,м,

где w.efOJJ

Различные веса дают различные решения в смысле Парето. Большинство приложений эволюционных агоритмов, и особенно генетических агоритмов, касается оптимизационных задач, которые являются важнейшим элементом систем управления качеством. Модификация классического генетического агоритма рассматривалась нами в представлении хромосом действительными числами. Одной из наиболее известных компьютерных программ, предназначенных для решения задач при помощи генетического агоритма с действительными числами, считается программа Evolver.

6. Разработаны и решены методы и задачи математического программирования, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации и применения эволюционного программирования. Для сформулированных в целях и задачах работы исследованиях в работе применено математическое программирования в задаче управления качеством. При этом, оптимизируем скалярную мера качества, которая зависит от переменных (целевая функция). Решение оптимизационной задачи -приемлемый набор значений переменных, которому отвечает оптимальное решение целевой функции.

Постановка задачи минимизации или максимизации не нарушает общности:

min fix) = max - fix), где x - определяется функциями ограничения;

X={g(x)>=0},g(x)eRm, где т - количество ограничений.

Большинство практических задач, связанных с оптимизацией качества сложных объектов, характеризуются многими критериями, причем выбрать из них один как целевую функцию, а остальные рассматривать, как ограничения не всегда удается. Трудности обусловлены противоречивостью критериев, их физическим различием, наличием случайных факторов, а также ограниченностью или отсутствием информации о структуре объекта и его функциональных внутренних взаимосвязях. Рассмотрим класс задач, в которых качество объекта оценивается некоторыми критериями /(х), f2(x)...fm(x). Многокритериальную задачу (задачу векторной оптимизации) можно записать следующим образом:

найти min f(x), fix) Rm,xe R", g/xj>0, j = l,...,J (5)

При i=l- задача однокритериальная и является стандартной задачей условной оптимизации. При т > 2 поиск решений (12) усложняется, т.к. f,

обычно противоречивы и не существует решения х* наилучшим образом, одновременно удовлетворяющего каждому из критериев.

Пусть качество продукции характеризуется критериями /(х) и /:(х). При максимизации критериев для /' ->с, для f' Ч> d в диапазоне [а, 6]. Предложенные критерии не противоречивы, однако, управляя процессом в этих пределах, нельзя добиться для fi 11/2 удовлетворительных результатов. Оптимальное решение следует искать в диапазоне c<x<d. При решении многокритериальных задач нами использован метод обобщенного критерия.

7. Решена задача трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества.

В соответствии с терминологией международного стандарта ISO 9000, процесс - совокупность взаимосвязанных ресурсов и деятельности, которая преобразует входящие элементы в выходящие. Таким образом, в простейшем виде, схематическое представление процесса имеет вид (рис. 5):

Процесс -

Рис. 5. Схематическое представление процесса: S(t) - входные параметры процесса в момент времени t, I(t') - воздействия на процесс в момент времени I;

P() - выходные параметры процесса в момент времени t

Выходные параметры процесса, замеренные в моменты времени t,,t2.....

образуют временной ряд Р,,Рг...Рп. Очевидно, что в ряде задач менеджмента представляет интерес прогноз значения выходного параметра процесса Pt в момент времени tt на базе известных значений и P-J\.

Сформулированная задача прогнозирования - есть предсказание будущих значений временного ряда на основании прошлых наблюдений. Можно выделить две разновидности решаемых задач: 1. не детерминирован общий закон изменения прогнозируемого процесса; 2. общий закон изменения прогнозируемого процесса известен, однако неизвестны характеризующие его параметры.

Первый тип задач целесообразно решать при помощи трендового прогнозирования, второй - при помощи минимизации целевой функции, описывающей закон изменения процесса с использованием специальных агоритмов. Прогнозирование позволяет на основе подобранной модели поведения временного ряда предсказывать его значения в будущем. Как уже было отмечено выше, при исследовании временного ряда видимую его изменчивость разделяют на закономерную и случайную компоненты. Закономерные изменения членов временного ряда ставят в соответствие какому-либо определенному правилу и поэтому они предсказуемы.

При анализе временных рядов используем линейную, нелинейную, либо логарифмическую модели трендов. Простейший вариант полигармонической модели временного ряда - это косинусоидальная модель:

х, = а Х cos( о) t + в) + е,.

Здесь детерминированная составляющая представлена косинусоидальной функцией с амплитудой а, частотой ю, периодом 2ж/со и фазой в. Величины а, со и в являются константами. При догосрочном прогнозировании для получения адекватного прогноза необходимо выпонение следующих условий: 1. временной интервал, для которого построен тренд, достаточен для определения тенденции; 2. анализируемый процесс устойчив и обладает инерционностью; 3. не ожидается сильных внешних воздействий на изучаемый процесс.

Тогда, получение прогнозных значений изучаемого процесса осуществляется путем подстановки в уравнение тренда х, = 1г(1) значения независимой переменной /, соответствующей периоду упреждения г. Получается точечная оценка прогнозируемого показателя по уравнению, описывающему тенденцию. Полученный прогноз является средней оценкой для прогнозируемого интервала времени, так как тренд характеризует некоторый средний уровень на каждый момент времени. Для того, чтобы построить тренд, необходимо, прежде всего, определить рассеяние уровней вокруг тренда. В качестве меры рассеяния принимаем дисперсия О2, характеризующая отклонение физических уровней от выровненных значений х(:

1 " 2 Г !>,"*,) Х (6)

Достаточно надежный прогноз получаем при относительно большом числе наблюдений, когда период упреждения не очень большой. При одном и том же и с ростом г доверительный интервал прогноза увеличивается. Для оценки трендов временных рядов используем метод наименьших квадратов.

8. Предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющих решить задачу бизнес-планирования и формирования политики в области качества. Предложена классификации целей организации по критериям.

Классификация по критериям предусматривает разделение целей по их отношению к основным показателям успешной деятельности организации. Чем выше запросы организации относительно показателей своей деятельности, чем шире области ее деятельности, тем более разнообразно разделение целей по критериям. Существующие международные стандарты семейства ИСО 9000 отражают требования формирования миссии, видения и политики в области качества, предусматривающие достижение этих целей. Классификация целей по критериям наиболее значима для руководства организации, так как именно на их основе проводится построение дерева целей, которое служит ориентиром для руководителей в деле управления организацией, реализации одного из принципов системы менеджмента качества, в формировании стратегии управления и разработки бизнес-планов организации. Корректно сформулированные цели способствуют вовлечению персонала на достижение результативной и эффективной работы при реализации процессного подхода управления системой менеджмента качества. Известно, что результативность и эффективность деятельности организации устанавливает критерии оценки уровня зрелости отдельных процессов. Постоянное улучшение рассматриваться как процесс, который дожен проектироваться, осуществляться, контролироваться, анализиро-

ваться и оцениваться с точки зрения эффективности. В работе это подтверждено разрабатываемыми процессами на основе модели ГОЕРО и применения программы ВРУп. Постоянное улучшение системы менеджмента качества на основе инновационных методов управления - это возобновляющаяся, повторяющаяся деятельность для повышения способности удовлетворят требованиям стандартов ИСО 9001.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии и параметры разработки методов и агоритмов инновационного обеспечения качеством различных систем.

2. Предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющих решить задачу бизнес-планирования и формирования политики предприятий и организаций на основании требований стандарта ИСО 9001:2008.

3. Предложены аналитические методы прогнозирования состояния системы менеджмента качества; решена задача трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества;

4. Разработаны методы анализа модификации генетического агоритма для решении задач оптимизации процессного подхода систем менеджмента. Применены генетические агоритмы, рассматриваемые как процедура поиска.

5. Предложено прогнозирование параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейросетей. Предложен граф вычисления сложной функции, задаваемой с помощью суперпозиции некоторого набора простых.

6. Разработаны и решены задачи математического программирования в случае инновационного обеспечения систем менеджмента качества, в том числе, задачи нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, а также применения эволюционного программирования.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Статьи в ведущих научных изданиях и журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:

.Малышева К.В. Трендовое прогнозирование количественных показателей процессов, как инструмент управления качеством / П.А Лонцих, К.В. Малышева, А.Н. Шулешко // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2006. № 4 (28). С. 126-131. (0,3 п.л., авторских - 0,2 п.л.).

2. Малышева К.В. Математическое программирование как инструмент управления качеством / П.А. Лонцих, К.В. Малышева, В.А. Сентяева // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2007. № 3 (15). С. 33-36. (0,9 п.л., авторских - 0,6 п.л.).

3. Матвеева К.В. Современные агоритмы оптимизации в задачах управления качеством / П.А. Лонцих, К.В. Матвеева // Экономический вестник интеграции : науч.-практ. журнал. М. : Изд-во Интеграция, 2010.

4. Матвеева K.B. Статистическая оценка вероятности безотказной работы для обеспечения качества / Г.М. Берегова, К.В. Матвеева // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2010. №6 (56). (0,5 п.л., авторских - 0,3 п.л.).

Колективные монографии:

5. Малышева К.В. Инструменты качества и соответствие критериям качества : монография / К.В. Малышева, A.A. Сапожников, O.K. Слинкова. Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2007. 168 с. (10,5 п.л., авторских - 7,3 п.л.).

6. Малышева К.В. Инструменты качества и удовлетворение критериям качества на машиностроительных и строительных предприятиях: монография / К.В. Малышева, A.A. Сапожников, O.K. Слинкова, В.И. Сидоренко. Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2008. 168 с. (10,5 п.л., авторских - 5,2 п.л.).

7. Матвеева К.В. Резервы и механизмы повышения качества и конкурентоспособности продукции на основе принципов технического регулирования : монография / А.Н. Шулешко, К.В. Матвеева, С.А. Борюшкина. Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2010. 216 с. (13,5 п.л., авторских - 4,5 п.л.).

Статьи, опубликованные в прочих изданиях:

8. Малышева К.В. Управление качеством в автоматизированных производственных процессах : монография / B.JI. Вейц, В.В. Максаров, П.А. Лонцих. Иркутск, 2005. Гл. 2. С. 14-32. (0,2 п.л.).

9. Малышева К.В. Управление качеством в автоматизированных производственных системах / И.М. Головных, П.А Лонцих, К.В. Малышева // Качество, инновации, образование и CALS-технологии : мат-лы Междунар. симпозиума (г. Хорватия, 2005 г.) М.: Фонд Качество, 2005. С. 230-233. (0,2 п.л.).

10. Малышева К.В. Управление качеством машиностроительного производства методами структурирования и диагностики на этапе проектирования / П.А. Лонцих, К.В. Малышева // Проблемы механики современных машин : мат-лы третьей Междунар. конф. (г. Улан-Удэ). Улан-Удэ : Изд-во ВСГТУ. 2006. С. 169-173. (0,2 п.л.).

11. Малышева К.В. Применение математического программирования как инструмента повышения качества и оптимизации производства машин / П.А. Лонцих, К.В. Малышева // Проблемы качества машин и их конкурентоспособности : мат-лы шестой Междунар. науч.-техн. конф. (г. Брянск). Брянск : Изд-во БГТУ, 2008. С. 27-30. (0,2 п.л.).

12. Малышева К.В. Проблемы диагностики состояния и развития инструментов качества современных машин и технологий / П.А. Лонцих, К.В. Малышева, С.А. Борюшкина // Проблемы механики современных машин : мат-лы четвертой Междунар. конф. (г. Улан-Удэ). Улан-Удэ : Изд-во ВСГТУ, 2009. С . 264-272. (0,5 п.л.).

Подписано в печать 8.11.2010. Формат 60 х 90 / 16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 1,25. Тираж 100 экз. Зак. 161. Поз. плана 50н.

Лицензия ИД № 06506 от 26.12.2001 Иркутский государственный технический университет 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Матвеева, Карина Владимировна

Введение.

Глава 1. Аналитические методы прогнозирования надежности элементов системы менеджмента качества.

1.1. Математические модели теории надежности. Статистическая обработка испытаний.

1.2. Наработка до отказа: экспоненциальное, логнормальное и гамма-распределение

1.3. Методы математического программирования как инструмент управления качеством.

1.4. Критерии измерения. Модель самооценки.

1.5. Трендовое прогнозирование параметров процессов как инструмент управления качеством.

Выводы к главе:.

Глава 2. Инновационное обеспечение качества при использовании методов мониторинга, экспертных оценок и нейронных сетей.

2.1. Обеспечения качества и надежности роторного оборудования с использованием методов вибродиагностики.

2.2. Сети Хопфида и сети Кохонена для кластер- анализа и классификации

2.3. Граф вычисления сложной функции.

2.4. Прогнозирование параметров качества оборудования и систем, определение дефектов роторного оборудования с использованием нейросетей и методов вибродиагностики.

Выводы к главе:.

Глава 3. Современные агоритмы оптимизации в задачах управления качеством.

3.1. Генетические агоритмы и традиционные методы оптимизации.

3.2. Пример оптимизации функции с помощью программы ПехТоо!.

3.3. Эволюционные агоритмы в задачах управления качеством (оптимизации).

Выводы к главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка методов и агоритмов инновационного обеспечения управления качеством"

Актуальность темы исследования. В большинстве отраслей экономики ценовая конкуренция постепенно уступает место конкуренции по качеству. Само понятие качества догое время оставалось абстрактным. Каждый покупатель определял и сейчас сам определяет для себя качество товара или услуги. Но если в XX веке мало уделялось внимания потребностям покупателей, то на сегодняшний день это первый принцип менеджмента качества.

Концепция увеличения эффективности, надежности и повышение безопасности продукции изложена в серии стандартов ИСО 9ООО-ИСО 9004, принятых в качестве национальных стандартов во многих странах. Надежность и безопасность изделий на всех этапах их жизненного цикла являются аспектами качества продукции, которое характеризует ее способность удовлетворять установленным и предполагаемым потребностям общества. Для каждого товара можно определить некоторые характеристики, благодаря которым потребитель считает товар качественным. Одной из такой характеристики является надежность. Надежность Ч это качество, простирающееся во времени. Поэтому понятие надежности близко к понятию качества, а проблемы управления качеством непосредственно отражаются в представлении о надежности.

Американские авторы Д.лойд и М.Липов в книге Надежность пишут: Надежность сказывается на стоимости, на временных затратах, психологически - в виде неудобств, а в определенных случаях грозит также безопасности людей и нации. Обычно потери за счет ненадежности представляют собой не только стоимость выходящего из строя агрегата, но также и стоимость связанного с ним оборудования, которое портится или разрушается в результате отказа. Классическим примером психологического эффекта ненадежности являются спутники Авангард. Соединенные Штаты, остро переживая успехи России, запустившей - Спутник-1, попытались вступить в соревнование, используя для этой цели почти не испытанную ракету, которой и пришлось работать почти на пределе своих возможностей. Неудачи и последовавшие за этим уныние и потеря престижа были очень серьезны.

Реальные механизмы разрушаются случайным образом и в случайное время. Поэтому для оценки надежности применяют статистические методы и методы прикладной математики - математическое программирование, методы оптимизации. Математическое программирование - раздел прикладной математики, изучающий способы оптимизации, планирования и управления в различных системах на основе вычислительных методов. Таким образом, в основе математического программирования лежит математический аппарат решения задач оптимизации.

В настоящее время повышение безопасности и надежности элементов систем менеджмента качества, оценки остаточного ресурса их составных частей есть одна из первоочередных экономически-технических проблем, так как качество производства и продукции снизилось. Решение проблемы проводится по многим направлениям. Совершенствование методов мониторинга и диагностики - одно из них. Эффективный контроль готовой продукции закрывает путь к потребителю некачественной продукции, а внедрение в эксплуатацию средств, позволяющих быстро и точно определить техническое состояние работающих систем дает возможность принять верное решение и организовать работу системы по фактическому состоянию. Предприятия начали создавать системы мониторинга и диагностики систем. Для этого требуется больший объем переработки информации о системах и базовых характеристик.

Сегодня предприятия предлагают различное программное обеспечение для мониторинга и обеспечения управления качеством. Бурное развитие вычислительной техники в 20 веке привело к тому, что значительная часть вычислительных работ была возложена на ЭВМ. Благодаря большой скорости расчетов, их низкой стоимости и достаточной для многих прикладных задач точности, появилась возможность использовать "тяжелые" с точки зрения вычислений и временных затрат методы решения математических задач. В качестве примеров можно привести переборные методы, итерационные, методы, использующие большие объемы данных (статистические). Однако, наряду с созданными ранее способами решения и агоритмами стали появляться новые, существование которых отдельно от ЭВМ трудно представить. Данная работа рассматривает один из таких методов: генетические агоритмы (ГА). В их основе лежит идея использовать аналоги эволюционных механизмов для поиска решения. Как известно, основными концепциями теории эволюции являются наследственность и естественный отбор. Эти же механизмы используются генетическим агоритмом для нахождения решения некоторой проблемы.

Таким образом, внедрение методов и агоритмов инновационного управления качеством позволит улучшить качество изготовления продукта, повысить безопасность и надежность при эксплуатации, уменьшить эксплуатационные затраты. Увеличение надежности и договечности можно рассматривать как резерв к повышению качества продукции и услуг. Перспективным направлением является использование современных нейросетевых агоритмов и методов вибродиагностики для своевременного прогнозирования и качественной идентификации вероятной неисправности, а также трендовое прогнозирование параметров процессов для обеспечения управления качеством.

Проблемы научно-технического прогресса, требования модернизации экономики определяют задачу управления и обеспечения качества как одну из актуальных. Управление качеством представляет собой род хозяйственной деятельности, цель которой - при минимальных затратах добиться значительного, но вместе с тем экономически целесообразного качества изделия или услуг. Именно научно-технический прогресс служит основой интенсификации общественного производства, а значительному повышению качества продукции отводится роль важнейшего фактора в процессе инноваций в различных отраслях экономики.

Инновации в производстве товаров и услуг представляют собой деятельность, или процесс, с помощью которого результаты научно-исследовательской работы внедряются, распространяются в продукты и услуги на рынке; при этом, научный результат или технологическая разработка реализуются с получением инвестиционного, или коммерческого эффекта. Результаты процесса инноваций приносят выгоду не только в виде возврата инвестиций в научно- исследовательскую работу, но и обеспечивают увеличение объема производимой продукции и услуг, повышения их качества и снижения цены. Именно инновации, во-многом, являются главной движущей силой развития, совершенствования производства, модернизации экономики, создание новых и модернизацию существующих секторов промышленности. Для каждого товара можно определить некоторые характеристики, благодаря которым потребитель считает товар качественным. Одной из такой характеристики является возможность инноваций.

Актуальность формулирования, определения, исследования связи и единства проблем совершенствования и управления качеством, а также принципов и агоритмов инновационного обеспечения однозначно определяется требованиями семейства стандартов ИСО 9000, одним из основных положений которых является формирование стратегического бизнес-плана, видения, миссии и политики в области качества, ориентированных на удовлетворение потребителя и обеспечение конкурентоспособности предприятия.

Очевидно, что проблемы совершенствования качества, внедрение в этих целях принципов и методов инноваций важны и актуальны, и дожны быть решены исследователями и разработчиками методов, принципов и агоритмов инновационного обеспечения совершенствования и управления качеством.

Целью работы является разработка методов и агоритмов инновационного обеспечения совершенствования и управления качеством в целях реализации основных принципов системы менеджмента качества, совершенствования и модернизации предприятий, ориентации на потребителя и обеспечения его конкурентоспособности. Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

- определены основные условия и параметры разработки методов и агоритмов инновационного обеспечения совершенствования систем менеджмента, позволяющих выпонить анализ политики и целей организации на основании критериев и требований стандарта ИСО 9001:2008;

- решены задачи математического прогнозирования состояния и инновационного обеспечения систем менеджмента качества, в том числе, трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества. Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности элементов системы менеджмента качества;

- разработаны модификации классического генетического агоритма для решения задач оптимизации процессного подхода при разработке системы менеджмента качества. Генетические агоритмы применены как процедуры поиска, основанные на механизмах естественного отбора и наследования. разработаны и применены методы математического программирования в задачах инновационного обеспечения совершенствования систем менеджмента качества, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации;

- рассмотрены методы мониторинга состояния систем менеджмента качества, позволяющие снижать потери продукции; повышать производительность, эффективность, надежность, экологическую безопасность. Предложены экспертные системы. Одним из путей развития экспертных систем без участия человека является применение нейронных сетей.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

- сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии, условия и параметры разработки методов и агоритмов инновационного обеспечения качеством различных систем;

- предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющих решить задачу бизнес-планирования и* формирования политики предприятий и организаций на основании критериев и требований стандарта ИСО 9001:2008;

- предложены аналитические методы прогнозирования надежности элементов системы менеджмента качества; решена задача трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества;

- разработан адаптированный подход и методы анализа модификации генетического агоритма для решении задач оптимизации процессного подхода систем менеджмента. Применены генетические агоритмы, как процедуры поиска, основанные на механизмах естественного отбора и наследования. предложено прогнозирование параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейросетей. В качестве одного из путей развития экспертных систем предложено применение нейронных сетей. Построены сетевые агоритмы классификации объектов управления на основе итерационного метода. Предложен граф вычисления сложной функции, задаваемой с помощью суперпозиции некоторого набора простых.

- разработаны и решены методы и задачи математического программирования в случае инновационного обеспечения систем менеджмента качества, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации и применения эволюционного программирования;

Практическая значимость результатов проведенного исследования заключается в возможности использования разработанной модели исследования, анализа и синтеза систем менеджмента качества, применения предложенной совокупности теоретических положений, методов решений проблем управления качеством в различных системах менеджмента, применения разработанных агоритмов инновационного обеспечения управления качеством, которые могут быть применены в различных организациях при совершенствовании управления, создания и улучшения систем менеджмента качества

Апробация и внедрение результатов работы. Основные научные положения и результаты исследования были представлены на научно-практических конференциях: Международный симпозиум Качество, инновации, образование и CALS-технологии, Хорватия (2005); III Международная конференция Проблемы механики современных машин, Улан-Удэ (2006), VI Международная научно-практическая конференция Проблемы качества машин и конкурентоспособности, Брянск (2008), IV Международная конференция Проблемы механики современных машин, Улан-Удэ (2009).

Результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, внедрены ОАО Саянскхимпласт, ЗАО ИРМЕТ (дочерняя компания ОАО Иркутскэнерго), ООО Завод цветных металов и материалов ДУНГАН ДАЦЗИû Китай.

Положения, выносимые на защиту:

1. Предложены аналитические методы прогнозирования надежности элементов системы менеджмента качества.

2. Предложено прогнозирование параметров качества систем при использовании методов мониторинга, экспертных оценок и нейронных сетей.

3.Построены сетевые агоритмы классификации объектов управления на основе итерационного метода.

4. Предложен граф вычисления сложной функции, задаваемой с Х помощью суперпозиции заданного набора простых функций.

5. Разработан подход и методы анализа модификации классического генетического агоритма для решения задач оптимизации процессного подхода и управления систем менеджмента. Применены генетические агоритмы как процедуры поиска, основанные на механизмах отбора и наследования. Получены генетические агоритмы для многокритериальной оптимизации.

6. Разработаны и решены методы и задачи математического программирования, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации и применения эволюционного программирования.

7. Решена задача трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества.

8. Предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющих решить задачу бизнес-планирования и формирования политики в области качества. Предложена классификация целей организации по критериям.

Публикации по теме диссертации. По теме диссертационной работы автором опубликовано 8 научных работ общим объемом 39,1 п.л., из них 4 в научных журналах из списка, рекомендованного ВАК, 3 монографии в соавторстве, общий авторский вклад 20,5 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация включает введение, три главы, заключение, библиографический список, включающий 102 наименование работ отечественных и зарубежных авторов, приложения. Общий объем диссертации 179 страниц, работа содержит 36 рисунков и 19 таблиц.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Матвеева, Карина Владимировна

Выводы к главе.

Изучены генетические агоритмы и традиционные методы оптимизации. Для повышения эффективности работы основного агоритма, разработаны методы анализа модификации генетического агоритма для решения задач оптимизации процессного пордхода систем менеджмента качества, связанных с преобразованием функции приспособленности путем ее масштабирования. Разработана схема решения в случае мнокритериальной оптимизации и методов нелинейного программирования. Большинство задач, решаемых при помощи генетических агоритмов, имеют один критерий оптимизации. В свою очередь, многокритериальная оптимизация основана на отыскании решения, одновременно оптимизирующего более чем одну функцию. В этом случае нашли некоторый компромисс, в роли которого выступает решение, оптимальное в смысле Парето. При многокритериальной оптимизации выбрали не единственную хромосому, представляющую собой закодированную форму оптимального решения в обычном смысле, а множество хромосом, оптимальных в смысле Парето. Тогда пользователь имеет возможность выбрать оптимальное решение из этого множества. Существует несколько классических методов, относящихся к многокритериальной оптимизации, в соответствии с которым оптимизируемые функции ft с весами Wj образуют единую функцию: Предложили методы оптимизации, сформулированные на основе использования подходов математического программирования. Разработали схема решения в случае мнокритериальной оптимизации и методов нелинейного программирования. Приведены примеры оптимизации функции с помощью программы Flex Tool.

Заключение.

В ходе диссертационного исследования были изложены основные результаты, полученные автором:

1. Сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии и параметры разработки методов и агоритмов инновационного обеспечения качеством различных систем.

2. Предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющих решить задачу бизнес-планирования и формирования политики предприятий и организаций на основании требований стандарта ИСО 9001:2008.

3. Предложены аналитические методы прогнозирования состояния системы менеджмента качества; решена задача трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества;

4. Разработаны методы анализа модификации генетического агоритма для решении задач оптимизации процессного подхода систем менеджмента. Применены генетические агоритмы, рассматриваемые как процедура поиска.

5. Предложено прогнозирование параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейросетей. Предложен граф вычисления сложной функции, задаваемой с помощью суперпозиции некоторого набора простых.

6. Разработаны и решены задачи математического программирования в случае инновационного обеспечения систем менеджмента качества, в том числе, задачи нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, а также применения эволюционного программирования.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Матвеева, Карина Владимировна, Иркутск

1. Азаров В.Н. Задачник по теории вероятностей : учеб. пособие для студ. втузов / В.Н.Азаров, Ю.Л.Лаохин, Г.И.Агапов. М.: Высш. шк., 1986. - 80 с.

2. Азаров В.Н. Интегрированные информационные системы управлениял качеством / В.Н.Азаров, Ю.Л. Лаохин. Ч М.: Европ. Центр по качеству, 2002. 64 с.

3. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений / С.А.Айвазян, З.И.Бежаева. М.: Статистика, 1974. Ч 240 с.

4. Аттетков A.B., Гакин C.B., Зарубин B.C. Методы оптимизации : учеб. для студ. втузов / А.В.Аттетков, С.В.Гакин, В.С.Зарубин. М.: Изд-во МГТУ, 2001.-125 с.

5. Басовский Л.Е. Управление качеством / Л.Е.Басовский, В.Б.Протасьев. -М., 2000.-212 с.

6. Вейц В.Л.Динамика стопорных режимов в приводах станков / В.Л.Вейц, Д.В. Васильков, П.А. Лонцих. Иркутск : Изд-во ИГУ, 1999. - 202 с.

7. Вейц В.Л. Динамика и моделирование процессов резания при механической обработке / В.Л.Вейц, В.В.Максаров, П.А.Лонцих. -Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2000. 189 с.

8. Вейц В.Л. Динамические процессы, оценка и обеспечение качества технологических систем механической обработки / В.Л.Вейц, В.В. Максаров, П.А.Лонцих. Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2001. - 299 с.

9. Вейц В.Л. Структурированные модели и методы расчета сложных управляемых систем в технике и экономике / В.Л.Вейц, А.Е. Кочура, П.А. Лонцих. Ростов н/Д, 2002. - 200 с.

10. Ю.Глазунов Л.П. и др. Основы теории надежности автоматических систем управления : учеб. пособие для вузов. Л.: Энергоатомиздат, Ленингр. отд-ние, 1984.-208 с. П.Гиссин В.И. Управление качеством продукции. - Ростов н/Д : Феникс, 2000. - 256 с.

11. Гличев A.B. Основы управления качеством продукции. 2-е изд. перераб. и доп. М.: РИА Стандарты и качество, 2001. - 424 с.

12. Глудкин О.П. .Горбунов Н.М. Гуров A.M., Зорин Ю.В. Всеобщее управление качеством : учебник / ОД.Глудкин, Н.М.Горбунов, А.М.Гуров, Ю.В.Зорин. М., 1999. - 600 с.

13. Н.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1977. - 179 с.

14. Горбань А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А.Н.Горбань, Д.А.Россиев. Новосибирск : Наука, Сиб. отд-ние, 1996.- 276 с.

15. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н.Горбань. М.: Параграф, 1990. - 160 с.

16. Горбашко Е.А. Обеспечение конкурентоспособности промышленной продукции / Е.А.Горбашко. СПб.: УЭФ, 1994. - 134 с.

17. ГОС 657000. Управление качеством. М.: М-во образования, 2000.

18. Грязнова А.Г. Оценка бизнеса / А.Г.Грязнова; под.ред. М.А.Федотовой.- М.,2000. 510 с.

19. Деминг Э. Выход из кризиса /Э.Деминг. Тверь : Альба, 1994. - 497 с.

20. Дербишер A.B. Управление качеством продукции в Швеции / А.В.Дербишер ; пер. с англ. М.: Изд-во стандартов, 1987. - 90 с.

21. Диагностика качества изделий // Тр. НИКИМПа / ред. В.В.Клюев. -М., 1984.-86 с.23 .Дружинин Г.В. Надежность автоматизированных производственных систем / Г.В.Дружинин. Ч М.: Энергоатомиздат, 1986. Ч 480с.

22. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р.Дуда, П.Харт. М.: Мир, 1976.-512 с.

23. ИвахненкоА.Г. Персептроны / А.Г. Ивахненко. Киев : Наук, думка, 1974.-276 с.

24. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования / А.Г.Ивахненко. Киев : Техника, 1969.-392 с.

25. Игнатьев М.Б. Моделирование системы машин / М.Б.Игнатьев, Б.З.Ильевский, Л.П.Клауз. JL: Машиностроение, 1986. - 158 с.

26. Ильенкова С.Д. Управление качеством : учебник / С.Д.Ильенкова, Н.Д.Ильенкова, В.С.Мхитаряен. ЮНИТИ. М.: ЮНИТИД998. - 199 с.

27. Исикава К. Японские методы управления качеством / К.Исикава. М.: Экономика, 1988. - 375 с.

28. Искусственный интелект : справочник : в 3 кн. Кн. 2. Модели и методы / под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

29. Итоги науки и техники. Сер. Физические, и математические модели нейронных сетей / под ред. А.А.Веденова. М.: Изд-во ВИНИТИ, 1990-1992. Т. 1-5.

30. Каплан Р. Стратегические карты: Трансформация нематериальных активов в материальные результаты / Р.Каплан, Д.Нортон. М.: Олимп-Бизнес, 2004. - 324 с.

31. Карманов В.Г. Математическое программирование / В.Г.Карманов. Ч М.: Физматлит, 2000. 187 с.

32. Капырин В.В. Системы управления качеством / В.В.Капырин, Г.Д.Коренев. М.: Европ. Центр по качеству, 2002. - 324 с.

33. Кендал М. Статистические выводы и связи / М.Кендал, А Стьюарт. -М.: Наука, 1973. 900 с.

34. Козлов В. А. Справочник по расчету надежности аппаратуры радиоэлектроники и автоматики / В.А.Козлов, И.А.Ушаков. М.: Сов. радио, 1985.-462 с.

35. Конти Т. Самооценка в организациях. Пер. с англ. / Науч. ред. В.А.

36. Корбут A.A. Дискретное программирование / А.А.Корбут, Ю.Ю.Финкельштейн.-М.: Наука, 1969-415 с.

37. Корн Г. Справочник по математике : для научных работников и инженеров / Г.Корн, Т.Корн. -М.: Наука, 1974. 852 с.

38. Кохонен Т. Ассоциативная память / Т.Кохонен. М.: Мир, 1980. - 237 с.

39. Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства / Т. Кохонен. -М.: Мир, 1982.-265 с.

40. Крылова Г.Д. Основы стандартизации, сертификации, метрологии / Г.Д.Крылова. М.: ЮНИТИ, 2003. - 711 с.

41. Купряков Е.М. Стандартизация и качество промышленной продукции / Е.М.Купряков. М., 1991. - 294 с.

42. Лапидус В.А. Всеобщее качество (TQM) в российских компаниях / В.А.Лапидус. М.: Новости, 2000. - 432 с.

43. Лесин В.В. Основы методов оптимизации : учеб. пособие для втузов /

44. B.В.Лесин, Ю.П.Лисовец. М.: Изд-во МАИ, 1995. - 163 с.

45. Лонцих П.А. Качество: инструменты управления, прогнозирование и диагностика / П.А.Лонцих, В.Л. Вейц, А.Н.Шулешко. Иркутск, 2007. - 244 с.

46. Лонцих П.А. Трендовое прогнозирование количественных показателей процессов как инструмент управления качеством / П.А.Лонцих, А.Н.Шулешко, К.В.Малышева. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2006.1. C.126-131.

47. Лифиц И.М. Стандартизация, метрология и сертификация / ИМ.Лифиц. М.: ЮРАЙТ, 2002. - 296 с.

48. Львович Я.Е. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности РЭА : учеб. пособие для вузов / Я.Е.Львович, В.И. Фролов. М.: Радио и связь, 1986. - 192с.

49. Матвеевский В.Р. Надежность технических средств управления : учеб. пособие / В.Р. Матвеевский. М.: Изд-во МГИЭМ; 1993. - 92с.

50. Матвеевский В.Р. Проектирование и надежность устройств автоматики и телемеханики : учеб. пособие / В.Р.Матвеевский. М.: Изд-во МИЭМ, 1990.-96 с.

51. Минский М. Персептроны / М.Минский, С.Пайперт. М.: Мир, 1971.

52. Мину М. Математическое программирование / М.Мину. М.: Наука, 1990. - 173 с.

53. Михелев Л.И. Контроль качества машин / Л.И.Михелев. М.: Машиностроение, 1991. - 160 с.5 5. Мишин В.М. Менеджмент качества и конкурентоспособности продукции / В.М.Мишин. М.: ГАУ, 1993. - 81 с.

54. Мишин В.М. Проектирование систем качества конкурентоспособной продукции машиностроения / В.М.Мишин. -М.: ГАУ, 1992. 81 с.

55. Пуш A.B. Методология концептуального проектирования металорежущих систем / А.В.Пуш, А.Г.Ивахненко // СТЕН. 1998. № 4. С. 3- 6.

56. Реклейтис Г. Оптимизация в технике : в 2 кн. / Г.Реклейтис, А.Рейвиндран, К.Рэгсдел.-М.: Мир, 1986.

57. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга / Ф.Розенблатт. М.: Мир, 1965t - 480 с.

58. Решетов Д.Н. Надежность машин : учеб. пособие для машиностроит. спец. вузов / Д.Н.Решетов, А.С.Иванов, В.З.Фадеев ; под. ред. Д.Н.Решетова. -М.: Высш. шк., 1988.

59. Саката Сиро. Практическое руководство по управлению качеством / Сиро С.; пер. с яп. М.: Машиностроение, 1980. - 215 с.

60. Свиткин М.З. Менеджмент качества и обеспечение качества продукции / М.З.Свиткин и др.. 2-е изд., перераб. и доп. СПб., 1999.-403 с.

61. Судариков В.А. Исследование адаптивных нейросетевых агоритмов решения задач линейной агебры / В.А. Судариков // Нейрокомпьютер. 1992. № 3/4. С. 13-20.

62. Тюрин Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н.Тюрин,

63. A.А.Макаров ; под ред. В.Э. Фигурнова. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2003. - 544 с.

64. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов / Б.Уидроу, С. Стирнз. Ч М.: Мир, 1989. 440 с.

65. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника / Ф.Уоссермен. М.: Мир, 1992.-384 с.

66. Управление качеством. Т.1. Основы обеспечения качества / под ред.

67. B.Н. Азарова. М.: Изд-во МГИЭМ, 1999. - 326 с.

68. Фомин A.B. Технология, надежность и автоматизация производства БГИС и микросборок : учеб. пособие для вузов / A.B. Фомин и др.. -М.: Радио и связь, 1981. 352 с.

69. Федюкин В.К. Методы оценки и управления качеством промышленной продукции : учебник / В.К.Федюкин, В.Д.Дурнев, В.М.Лебедев. М., 2001. 328 с.

70. Фейгенбаум А. Контроль качества продукции / А.Фейгенбаум ; пер. с англ. М.: Экономика, 1986. - 472 с.

71. Фор А. Восприятие и распознавание образов / А.Фор. М.: Машиностроение, 1989. Ч272 с.

72. Фролов А.А. Нейронные модели ассоциативной памяти / А.А.Фролов, И.П.Муравьев. М.: Наука, 1987. - 160 с.

73. Хазов Б.Ф. Справочник по расчету надежности машин на стадии проектирования / Б.Ф.Хазов, Б.А.Дидусев М.: Машиностроение, 1986.-240 с.

74. Харингтон Дж. Управление качеством в американских корпорациях / Дж. Харингтон. -М.: Экономика, 1990. -272 с

75. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование / Д. Химмельблау. М.: Мир, 1975. - 340 с.

76. Чистяков В.П. Курс теории вероятностей : учеб. пособие для студентов втузов / В.П.Чистяков. М.: Наука, 1978. - 224 с.

77. Эрхард К. Успешная сертификация на соответствие нормам ИСО серии 9000 / К.Эрхард. Дюссельдорф, 1995.

78. Ястребенецкий М.А. Надежность автоматизированных систем управления технологическими процессами : учеб. пособие для вузов / М.А. Ястребенецкий, Г.М. Иванова. М.: Энергоатомиздат, 1989. -264 с.

79. Brain М. California Scientific Software. Nevada, 2004.

80. Brindle M. Genetic Algorithms for Function Optimization : D.dissertation. University of Alberta, 1981.

81. Caudell T. P. Genetic algorithms as a tool for the analysis of adaptive resonance theory neural network sets : Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks. COGANN-92. 1992. P. 184-200.

82. Chong E. K. P., Zak S. H. An Introduction to Optimization. Wiley, 1996.

83. Cytowski J. Algorytmy genetyczne. Podstawy i zastosowania // Akademicka Oflcyna Wydawnicza PLJ. Warszawa, 1996.

84. Daws L. Handbook of Genetic Algorithms // Van Nostrand Reinhold! NY, 1991.1 177

85. Hopfield JJ. Neural Networks and Physical systems with emergent collective computational abilities I I Proc. Nat. Sci. USA. 1982. V.79. P. 2554-2558:

86. Fogel D.W. Evolutionary Computation. Towards a New Philosophy of Machine Intelligence// IEEE Press. 1995. V.76. P.l 124-1130.

87. Galar R. Miekka selekcja w losowej adaptacji globalnej w Rn. Proba biocybernetycznego ujecia rozwoju, Wydawnictwo Politechniki Wroclawskiej. Wroclaw, 1990.

88. Goldberg D. E. Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. Warszawa, 1995.

89. Kelly J. D., Davis L. Hybridizing the genetic algorithm and the k-nearest neighbors classification algorithm // Fourth International Conference on Genetic Algorithms. San Mateo, CA: Morgan Kauffinann, 1991. P. 377383.

90. Koza J.R. Genetic Programming II. Automatic Discovery of Reusable Programs // MIT Press. 1994. V. 53. P. 978-986.

91. Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer-Verlag, 1992.

92. Miller G.F., Todd P.M., Hagde S.U. Designing neural networks using genetic algorithms // Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications. San Mateo, CA, 1989. P. 379384.

93. Mulawka J. Systemy ekspertowe. Warszawa, 1996.

94. Shonkwiler R., Miller K. R. Genetic algorithm, neural network synergy for nonlinearly constrained optimization problems // Proceedings of1.ternational Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks. COGANN-92, 1992. P. 248-257.

95. Whitley D., Starkweather I., Bogart C. Genetic algorithms and neural networks: Optimizing connections and connectivity // Parallel Computing. 1990. № 14. P. 347-361.

96. FlexTool (GA) M2.1 // Flexible Intelligence Group, L.L.C. Tuscaloosa, USA, 2001.

97. Evolver Ч the Genetic Algorithm Problem Solver, Axcelis // Eastern Avenue N. Seattle, USA, 2005.

Похожие диссертации

• Экономическое обоснование методов регулирования пассажирских тарифов железных дорог при неравномерном спросе на перевозки
• Стратегическое управление в аграрном секторе агропромышленного комплекса
• Управление инновационными проектами по внедрению ресурсосберегающих технологий в строительном комплексе
• Инновационное обеспечение управления качеством машиностроительной продукции
• Интернациональная стоимость как системообразующий фактор международного разделения труда