Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистическое исследование качества производственных процессов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Артемьев, Антон Евгеньевич
Место защиты	Москва
Год	2004
Шифр ВАК РФ	08.00.12

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистическое исследование качества производственных процессов"

На правах рукописи УДК: 31:33 (043)

Артемьев Антон Евгеньевич

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ КАЧЕСТВА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ

Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, Статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2004

Работа выпонена на кафедре Общего менеджмента и статистики фирм Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор экономических наук, профессор

Кузнецов Владимир Иванович доктор экономических наук, профессор

Коротков Анатолий Владимирович; кандидат экономических наук Сагиева Галина Сибгатуловна Российский государственный

торгово-экономический университет

Защита состоится " 29 " апреля 2004 г. в 1400 часов на заседании диссертационного совета К 212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, г.Москва, ул.Нежинская, д.7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного

совета, к.э.н., доцент Н.Я.Бамбаева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. На сегодняшний день в России, как и во всем мире, проблемы управления качеством, внедрения его различных систем и процедура сертификации становятся все более необходимыми и актуальными. Проблема качества постоянно отражает требования научно-технического прогресса, охватывая все стадии деятельности от проектирования до утилизации.

В условиях рынка, интеграции производства и обслуживания в рамках международных сообществ, качество выпоняемых работ и услуг прямо влияет на конкурентоспособность и становится ключевой проблемой экономического развития. В этой связи развитие и совершенствование научно-методических и правовых основ качества считаются приоритетными направлениями экономической политики. Особую значимость проблема повышения качества приобретает в кризисных условиях, сопровождающихся распадом экономических связей, снижением производства, утратой доминирующих позиций на внешнем и внутреннем рынках. Исторический опыт США, Японии, Германии, Южной Кореи и ряда других стран показывает, что обеспечение прогресса в области качества путем применения эффективных систем управления является одним из основных рычагов, с помощью которого им удалось преодолеть кризис в экономике и занять прочные позиции на мировом рынке.

За короткое время такие системы управления качеством, как Всеобщее руководство качеством (TQM), Управление качеством в масштабах компании и др. завоевали прочное международное признание как стратегическое средство обеспечения высокого качества при низких затратах, позволяющее сокращать себестоимость производства и конкурировать с производителями, имеющими продукцию высокого качества.

Особое место в реализации подобных задач занимают статистические методы управления качеством, базирующиеся

различных параметров продукции; Без них как руководители крупных предприятий и фирм, так и менеджеры более низкого уровня не способны принимать правильные решения по организации производства.

В совокупности все вышеперечисленные обстоятельства предопределили актуальность темы исследования, а также обусловили его научный интерес и практическую значимость.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комлексного статистического исследования качества производственных процессов. Для достижения поставленной цели были сформированы и решены следующие задачи:

- уточнены особенности качества производственных процессов как объекта экономико-статистического исследования;

- проанализированы современные системы управления качеством производственных процессов;

- оценена зависимость качества продукции машиностроительной отрасли от ряда социально-экономических факторов;

- разработана методика расчета индексов воспроизводимости для показателей качества машиностроительной продукции и производства в целом;

- построен прогноз числа предприятий сертифицированных в мире по стандартам качества ISO 9000.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является качество производственных процессов на машиностроительных предприятиях и, в частности, на ЗАО МЗАТЭ-2, ЗАО Газдевайз и ЗАО Рудгормаш. Предметом исследования являются количественные методы оценки и контроля качества производственных процессов.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные проблемам экономики, статистики и управления качеством производственных процессов.

При решении поставленных в диссертации задач использованы статистические методы корреляционного и регрессионного анализа, анализа

временных рядов и прогнозирования, экспертные методы, табличные и графические методы представления результатов анализа. Для достижения поставленной цели использовались пакеты прикладных программ Statistica, OLYMP, Microsoft Excel.

Информационную базу исследования составили данные Государственного комитета Российской Федерации по статистике, публикации журналов Вопросы статистики и Стандарты и качество, а также результаты обследований, проведенных автором на предприятиях ЗАО МЗАТЭ-2, ЗАО Газдевайз и ЗАО Рудгормаш.

Научная новизна исследования состоит в совершенствовании методологии статистического исследования качества процесса производства. В диссертации обоснованы и выносятся на защиту следующие положения, содержащие элементы научной новизны:

- построена классификация факторов качества производственных процессов;

- усовершенствована система показателей качества продукции;

- уточнены методические подходы к оценке особенностей организации статистического мониторинга качества продукции на машиностроительных предприятиях;

- разработана методика статистической оценки взаимозависимости параметров качества производимой продукции, позволяющая повысить достоверность контроля качества и снизить уровень дефектности продукции;

- предложена и апробирована методика расчета параметров контрольных карт для доли дефектных изделий с учетом взаимозависимости показателей качества.

Практическая значимость. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы статистическими органами РФ при совершенствовании системы показателей качества, а также различными предприятиями при применении системы управления качеством продукции и производственных процессов. Основные положения диссертации нашли

применение в Московском государственном университете экономики, статистики- и информатики в учебном процессе при чтении курсов: Управление качеством, Производственный менеджмент и Микроэкономическая статистика.

Апробация результатов исследования. Предложенные в диссертационной работе методики контроля статистической зависимости между параметрами продукции, расчета границ контрольных карт и индексов воспроизводимости докладывались на конференции "Международный день менеджера качества" и на семинарах кафедры Общего менеджмента и статистики фирм, где получили одобрение.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ общим объемом 1,2 п.л.

Структура работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении работы обоснованы актуальность выбранной темы, цель и задачи, научная новизна и практическая значимость исследования.

В первой главе диссертации "Методологические вопросы

статистического исследования управления качеством производственных процессов" рассмотрены статистические методы управления качеством процесса производства как неотъемлемой части системы TQM, проведена классификация факторов, влияющих на качество, выявлены особенности статистического исследования управления качеством производственных процессов, исследованы современные проблемы использования индексов воспроизводимости и основных типов контрольных карт для управления качеством процесса производства.

В работе уточняются понятия "качество" и "управление качеством". Сегодня под качеством подразумевается больше, чем традиционное понятие

качества продукции (изделий или услуг). В TQM качество становится основной стратегической целью компании.

По нашему мнению, под качеством следует понимать комплексную характеристику, определяющую, насколько продукция, услуга, процесс и т. д. отвечают установленным требованиям.

Система управления качеством рассчитана на конкретных потребителей. Система менеджмента, созданная в соответствии со стандартами ISO серии 9000, позволяет предприятиям измерять качество задого до того, как продукт попадает к потребителю. Система охватывает проектирование, производство, эксплуатацию и утилизацию изделия, то есть процессы прямо или косвенно влияющие на качество.

Каждый продукт имеет достаточно большое количество характеристик качества. При этом достаточно улучшить только те характеристики, которые имеют для заказчика или потребителя, первостепенное значение. Выделение самых важных характеристик качества возможно только на основе экспертного оценивания.

В работе проведена классификация факторов, влияющих на качество продукции. Под классификацией факторов, влияющих на качество производственных процессов, понимается их группировка в зависимости от определенных признаков для целей прогнозирования, планирования, учета, контроля и анализа качества продукции.

Предлагаемая классификация факторов, влияющих на качество продукции, содержит элементы условности, так как многие из них находятся в тесном взаимодействии и взаимосвязи. Однако она носит универсальный характер и облегчает анализ степени воздействия того или иного фактора на формирование качества продукции.

Статистические методы управления качеством - это методология и технические средства управления качеством на основе количественных измерений и анализа информации, позволяющей принимать обоснованные решения. При использовании статистических методов важно системное

представление об объекте исследования, то есть: анализ данных о несоответствиях производства по видам и местам их возникновения; оценка точности и стабильности технологических процессов и операций; управление технологическими процессами; диагностика- состояния производства и прогнозирование уровня качества выпускаемой продукции.

Отклонения характеристик качества от заданных значений можно оценить наиболее точно, когда они измеряются непрерывно. Все технические требования для характеристик качества задаются в виде допусков на них: 1) двухсторонних относительно номинальных значений; 2) односторонних в виде: чем меньше, тем лучше или чем больше, тем лучше.

Любое отклонение характеристики качества от заданного значения может обернуться для потребителя финансовыми, физическими и моральными потерями.

Процесс создания продукта производства может быть разделен на три перекрывающие друг друга этапа: проектирование продукта, разработка его технологического процесса, непосредственно изготовление. Выходные параметры одного этапа являются входными параметрами другого этапа. Для сложных современных продуктов первые два этапа играют решающую роль. Превосходства в области высоких технологий ряда корпораций, выпускающих автомобили, промышленные роботы, микропроцессоры, оптические устройства, станки и т.п., объясняется именно тем, что они сильны в проектировании продукта и технологического процесса его изготовления.

По статистическим данным зарубежных специалистов, порядка 80% дефектов, возникающих при эксплуатации продукта, обусловлены ошибками в проектировании продукта и технологическом процессе его изготовления.

При статистическом контроле и управлении качеством производственных процессов одним из важнейших аспектов является исследование зависимости между параметрами и функциями качества продукта производства. Выявление статистической зависимости позволяет решить следующие важнейшие задачи:

- скорректировать допуски на количественные параметры и управлять значениями этих параметров с целью предотвращения дефектов и повышения надежности продукта;

- сократить количество контролируемых параметров и тем самым снизить материальные затраты на контроль;

- повысить точность измерения контролируемых параметров, так как точность оценки в значительной мере предопределяет достоверность принимаемых решений о наличии или отсутствии дефектов;

- прогнозировать значения параметров качества и исследовать взаимосвязи между ними.

В целом, статистические методы анализа данных играют исключительное важное значение для совершенствования и повышения эффективности управления качеством производственных процессов, так как позволяют получать не субъективные, а конкретные количественные характеристики реальных результатов экономической деятельности. Вместе с тем особенности управления качеством как объекта статистического исследования свидетельствуют о необходимости тщательного и кропотливого отбора квалиметрических методов для оценки фактического соответствия параметров произведенной продукции установленным стандартам.

Большое значение в управлении производством играют так называемые индексы воспроизводимости, которые позволяют оценивать процент выхода дефектных изделий и находить эффективные приемы контроля параметров производственных процессов для повышения их эффективности и качества. В работе выявлены ограничения, связанные с применением индексов воспроизводимости, которые применены только для количественных параметров, имеющих нормальное распределение.

По своему смыслу индекс воспроизводимости характеризует меру случайного разброса исследуемого параметра относительно установленного размера допуска.

Для повышения эффективности использования индексов воспроизводимости в управлении качеством производственных процессов в работе рассматриваются агоритм использования индексов воспроизводимости для качественных параметров продуктов и производства в целом, а также предложения по использованию индексов воспроизводимости для случаев, когда аппроксимация распределением Гаусса не справедлива и при наличии односторонних допусков на установленные параметры.

Наряду с индексами воспроизводимости для оценивания качества процесса производства используются контрольные карты.

В зависимости от типа показателя качества процесса производства различают контрольные карты для качественных и количественных параметров. В работе обобщены основные типы контрольных карт для качественных и количественных параметров.

Традиционным показателем качества процесса производства является число бракованных изделий в группе. Поэтому для каждой группы на контрольной карте оно фиксируется в виде точек, которые затем соединяются ломаной линией.

Процесс производства считается управляемым, контролируемым, воспроизводимым, то есть не требует вмешательства, если на контрольной карте отсутствуют следующие аномалии:

- точка на карте выходит за верхнюю или нижнюю контрольные границы;

- семь точек подряд расположены либо выше, либо ниже центральной линии, или десять точек из одиннадцати расположены либо выше, либо ниже центральной линии;

- считается аномальным расположение двенадцати точек из четырнадцати, шестнадцати из двадцати либо выше, либо ниже центральной линии;

- две или три точки лежат вблизи контрольных границ;

- разброс точек не укладывается в половину интервала до верхней и нижней контрольных границ;

- наблюдается некоторая закономерность в расположении точек, например, их колебание.

В работе выделены аномалии, требующие вмешательства в производственный процесс. Часть из них представлены на рис. 1.

ЦЛ - центральная линия ВКГ, НКГ Х верхняя и нижняя контрольные Гранины

Рис. 1. Поведение контролируемых параметров качества производственных процессов.

Если имеет место хотя бы одна из перечисленных аномалий, то процесс производства считается неконтролируемым, а поэтому требует вмешательства с целью исключения причины возникновения той или иной аномалии.

Во второй главе "Анализ направлений совершенствования системы статистического управления качеством производственных процессов" рассмотрена модель функционирования предприятия, уточнены особенности и сформулированы проблемы организации статистического мониторинга производственных процессов как условие обеспечения качества продукции, уточнена система показателей статистики качества, исследованы методологические особенности оценки статистической зависимости между контролируемыми параметрами, приведены усовершенствованные агоритмы

построения контрольных карт и расчета индексов воспроизводимости для количественных и качественных параметров продукции и производства.

Статистические методы контроля и управления качеством продукции являются универсальным инструментом, который можно применять к любому предприятию и его подразделениям. В этой связи интерес представляет разработка универсальной модели функционирования предприятия и его подразделений. При этом формализованное описание структуры и составных частей для конкретного подразделения предприятия будет иметь свою специфику, вытекающую из особенностей производственной деятельности, ее рода, характера и т.п.

Представляется, что общую модель функционирования предприятия можно изобразить следующим образом (рис. 2.).

ИМ пп СК 1 СД

1

КУЛ II

Рис. 2.Модель функционирования предприятия.

Где ИМ - исходные материалы; ПП - продукт производства; СК - система контроля; СД Ч система диагностики; У - управленческий орган; II - испонители управленческих решений;

КУП - комплекс условий производства.

В каждое предприятие, подразделение предприятия поступают исходные материалы (ИМ) для изготовления продукции. Они доставляются как от внешних поставщиков, так и из других подразделений предприятия. Продукт производства (ПП), выступает как результат физического или (и) интелектуального труда. Его состояние определяется значениями совокупности контролируемых и управляемых (регулируемых) параметров Х1, Х2..., Хк в фиксированный момент времени 1.

Система контроля (СК) проводит измерения инструментальными средствами и органолептическими методами, определяет качество продукта по каждому параметру. Если дефект обнаружен хотя бы по одному параметру, то изделие производства считается дефектным.

В случае обнаружения дефектов система диагностирования (СД) определяет причины дефектов. Ее основными характеристиками обычно являются глубина и достоверность диагностирования.

Комплекс условий производства (КУП) включает в себя всю производственную сферу: окружающую среду, здания, помещения, оборудование, обслуживающую технику, технологический процесс и т.п. Чем детальнее описан комплекс условий производства, тем проще искать причины дефектов.

На основе предложенной модели функционирования предприятия, обосновываются место, способ, продожительность и периодичность получения статистической информации по качеству производимой продукции.

В работе уточнены содержание и структура карты контроля параметров продукта (табл.1).

Статистическое исследование уровней и взаимосвязей параметров качества продуктов требует организации определенной системы наблюдения за ходом и результатами производственных процессов. В этой связи большой практический интерес представляет мониторинг качества. Его практическая необходимость определяется двумя основными причинами. Во-первых,

насущной потребностью контроля качества продукции на стадии производства, то есть тогда, когда она еще не достигла потребителя и имеется возможность минимизировать материальные и моральные потери предприятия, вызванные существованием брака. Во-вторых, постоянным обострением конкурентной борьбы, которая будет иметь для фирмы благоприятный исход только в том случае, если она сумела выстроить четкую и надежную систему контроля качества производимых товаров, позволяющую обеспечивать на них устойчивый потребительский спрос.

Таблица 1.

Содержание и структура карты контроля параметров продукции.

Параметры контроля Результаты контроля продукции N >1 Р*Б1

] 1 N

X, Хц ... Х,з Хщ Ш1 II

: * . ....

Xл Хй ... Хм Ш{ II

: ; ; ...

Хк Хц Хч Хь, Шк п

/ = 1>' м и I* Ь Б дг

пи- число изделий, бракованных по г'-ому параметру. 1, - число параметров, по которымизделие браковано. Хд- результат контроля у-ого изделия по 1-ому параметру, где./=1,2....И, а =1Д...,К

По своему содержанию мониторинг представляет собой процесс систематизированного наблюдения за определенными параметрами качества производственных процессов. Он является обязательным условием и элементом современной системы управления качеством, так как предоставляет

достоверную информацию для принятия обоснованных решений, направленных на повышение эффективности производственной деятельности. В зависимости от особенностей организации различают следующие виды мониторинга качества продуктов:

1) мониторинг на стадии разработки, производства потребления и утилизации (этапа жизненного цикла изделия);

2) мониторинг всех производственных процессов, отдельных производственных процессов и отдельных продуктов производства (уровень охвата производства);

3) мониторинг всех основных или отдельных параметров производства или продукта (числа параметров контроля).

Организация мониторинга зависит от специфики конкретного производства, целей, задач и финансовых возможностей его организаторов, которые объективно предопределяют стадию контроля, степень охвата производственных процессов, число фиксируемых параметров, участие человека и характер самого наблюдения.

Практическая организация мониторинга требует выяснения вопроса о показателях качества продукции, без которых любые статистические измерения носят абстрактный характер. Проблема в данном случае заключается в том, что в литературе для оценки качества товаров рекомендуются самые разнообразные и весьма многочисленные характеристики. Поэтому требуется провести определенную систематизацию показателей, позволяющую реализовывать целенаправленный подход к решению квалиметрических задач. С нашей точки зрения, показатели качества продукции можно классифицировать следующим образом (рис.3).

Достоинством рассмотренной системы показателей являются ее универсальность и охват наиболее важных с практической точки зрения аспектов качества продукции.

Представленная система статистических показателей не является идеальной и нуждается в дальнейших уточнениях и конкретизации, но она позволяет

получить исчерпывающее представление о параметрах и характеристиках, подлежащих регистрации и контролю в процессе мониторинга и организации управления качеством продукции.

Система показателей статистики качества продукции.

Показатели функционального предназначения продукции:

Показатели надежности продукции:

Показатели технологичности, стандартизации и унификации:

Показатели экономичности и транспортабельно ста продукции:

Показатель

патентной

чистоты,

экологичноеги,

безопасности

продукции:

а) классификационные: мощность, емкость, передаточное число, предел прочности и т.п.;

б) технологической эффективности: производительность техники; точность и быстрота срабатывания, энергоемкость,

водонепроницаемость, калорийность и т.п.;

в) конструктивные: габаритные размеры, наличие допонительных устройств, удобство монтажа и тл.;

г) состава и структуры: процентное содержание компонент; концентрация примесей; доля полезного вещества и т.п.

а) безотказность: вероятность безотказной работы; средняя наработка до первого отказа; интенсивность отказов и т.п.;

б) ремонтопригодность: вероятность восстановления работоспособного состояния; среднее время восстановления

работоспособного состояния; средняя трудоемкость ремонта и тл.;

в) сохраняемость н договечность: средний срок хранения без использовавания; средняя продожительность периода эксплуатации; нормативный срок службы; ресурс до списания и т.п.

коэффициенты проектной унификации и унификации компонентов технологических процессов; доля деталей с механической обработкой; коэффициенты стандартизации объекта и унификации компонентов его конструкции; коэффициент повторяемости элементов объекта и т.п.

а) гигиенические: освещенность; температура; влажность; давление; вибрация; шум; токсичность; излучение и т.п.;

б) антропологические: соответствие конструкции размерам человеческого тела, его форме, массе и т.п.;

в) физиологические и психофизические: соответствие конструкции силовым и скоростным возможностям человека;

его зрительному восприятию объекта; а также слуховым, осязательным,

вкусовым и др. возможностям человеческого

организма;

г) психологические: легкость и быстрота формирования навыков человека по использованию предлагаемого изделия;

д) приспособленность к транспортировке: средняя продожительность подготовки к транспортированию; трудоемкость транспортировки; использование полезного объема средства транспортировки и т.п.

патентная защищенность; патентная чистота; содержание вредных примесей, радиоактивность; размер выброса вредных веществ; аварийность, травматизм; заболеваемость человека и т.п.

Рис. 3. Система показателей статистики качества продукции.

При этом способ получения информации может быть либо инструментальным, либо органолептическим. Инструментальный способ используется, как правило, для количественных параметров, а органолептический для качественных.

При использовании индексов воспроизводимости для оценивания качества продуктов трудности возникают, когда на количественные параметры заданы односторонние допуски. Например, пусть для параметра задана только нижняя граница допуска и изделие считается бездефектным, если значение его

параметра превышает

В другом случае, когда для параметра задается только верхнее значение допуска и изделие считается бездефектным, если значение его параметра

В данной ситуации при определении индексов воспроизводимости для обоих случаев может быть применен подход, связанный с использованием допусков в виде:

где индексы будут вычисляется по формулам:

предполагающим учет шести выборочных среднеквадратических отклонений. При этом индексы определяются относительно односторонних

допусков

в которых Х- среднее значение параметра, вычисленное по характеристикам партии из N изделий.

Методика расчета индексов воспроизводимости для качественного параметра - дожна включать в себя несколько иную последовательность действий. Для партии из N изделий производится оценка неизвестной вероятности возникновения дефекта р по этому параметру в виде его относительной частоты:

Вероятности того, что в партии из N изделий по рассматриваемому параметру число дефектных изделий будет равно m подчиняются биномиальному закону распределения:

где число сочетаний по m из N, а р - вероятность возникновения дефекта.

В третьей главе работы Статистическое исследование системы управления качеством производственных процессов построен прогноз числа предприятий, сертифицированных по стандартам качества ISO 9000, проведен математико-статистический анализ взаимозависимости параметров качества изделий, позволяющий повысить достоверность контроля и снизить уровень дефектности продукции, предложен агоритм исследования зависимости параметров продукции от основных технико-экономических показателей производственных процессов.

О значительном внимании, которое уделяется в мире мероприятиям, направленным на повышение качества продукции и его признание на международной арене свидетельствуют данные о числе предприятий, сертифицированных по системам ISO 9001:2000 в ведущих странах мира. На рис. 4 представлена первая десятка государств, занимающих лидирующие позиции в вопросах сертификации производственных процессов.

Рис. 4. Число предприятий, прошедших сертификацию в 2002 г., единиц.

Среди мировых лидеров процесса сертификации предприятий по системам ИСО 9001:2000 доминируют экономически передовые государства земного шара и Китай, который, развиваясь очень быстрыми темпами, придает исключительное значение вопросам международного признания собственных товаров.

В целях установления перспектив рассматриваемого процесса на глобальном уровне в диссертации был построен прогноз числа предприятий, прошедших процедуру сертификации по ИСО 9000. Расчет прогнозной модели осуществляся на основе исходного ряда динамики о числе ежегодно сертифицированных предприятий за период времени с 1993 по 2003 гг. В процессе построения прогноза были апробированы и сопоставлены между собой трендовые (восемнадцать различных кривых роста) и адаптивные

(Брауна, Хольта и Бокса-Дженкинса) модели. Среди них наилучшие результаты позволила получить модель Брауна (рис. 5).

Прогноз числа сертифицированных предприятий по ISO 9000(методом Брауна)

Рис. 5. Характеристики процесса сертификации предприятий.

Модель Брауна оказалась более предпочтительной по сравнению с другими вариантами прогнозов, потому что имела самые маленькие значения среднего модуля остатков (13,72 тыс. ед.) и относительной ошибки аппроксимации (0,05%). При этом критерий Дарбина-Уотсона составил 2,01, а коэффициент детерминации 0,99. В соответствие с ней число предприятий, прошедших сертификацию в мире по ISO 9000, будет продожать быстро увеличиваться и возрастет по отношению к 2003 г.: в 2004 г. - на 59 тыс. ед. или 9,7%; в 2005 г. - на 119 тыс. ед. или 19,5%; в 2006 г. - на 182 тыс.ед. или 29,8%.

Для исследования взаимосвязанных между собой отклонений технологического процесса в работе предложены непараметрические показатели взаимосвязи, которые рассчитываются на основе матрицы взаимной сопряженности. В диссертационной работе она была построена по данным

контроля параметров поворотного стола сборки сальника на ЗАО Рудгормаш (табл. 2).

Полученные ниже значения коэффициентов ассоциации (0,822) и контингенции (0,488) свидетельствуют о том, что характер выявленного дефекта (фактический или ложный) напрямую и достаточно тесно взаимосвязан между такими формами производственных отклонений, как поломка оси сальника и его течь. Поэтому в процессе использования различных методов статистического контроля качества продукции обязательно следует обращать внимание на возможность существования цепочек брака, когда возникновение одного дефекта приводит к появлению ряда последующих отклонений.

Таблица 2.

Матрица взаимной сопряженности.

Ч___Течь сальника Фактический Ложный Итого

Сломана осГ ^^ дефект дефект

сальника -

Фактический дефект 22 5 27

Ложный дефект 3 7 10

Итого 25 12 37

К, = 0,822; К, = 0,488.

Более широкие возможности по сравнению с непараметрическими показателями, особенно при выявлении и оценке причинно-следственных связей между характеристиками качества продукта и разнообразными параметрами производственной деятельности, предоставляет корреляционно-регрессионный анализ. Он позволяет ответить на вопрос о том, в какой степени воздействие конкретных факторов приводит к изменению параметров качества продукции, подлежащих количественному измерению.

На основании помесячного контроля качества производственных процессов за три года на предприятии - ЗАО Рудгормаш были собраны данные и построена система показателей:

У - удельный вес бракованных изделий (%);

X! - коэффициент текучести работников (%);

Х2 - средний тарифный разряд работников (в единицах).;

ХЗ - средняя продожительность трудового стажа (в годах);

Х4 - удельный вес механизированных и автоматизированных работ (%);

Х5 - удельный вес потерь рабочего времени (%);

Х6 - выработка на одного работника (в тыс. руб.)',

Х7 - средняя заработная плата (в тыс. руб.);

Х8 - рентабельность (%);

Х9 - фондовооруженность (в тыс. руб.);

Х10 - фондоемкость (в тыс. руб.).

По исходным данным с помощью пошаговых агоритмов было получено следующее уравнение регрессии:

У = -0,327 + 0,662X1 - 0,541X4 - 0,435X9;

Знаки коэффицентов регрессии всех вошедших в модель факторов содержательно интерпретируимы. Так удельный вес бракованных изделий прямо связан с текучестью кадров, а обратно - с удельным весом механизированных и автоматизированных работ и уровнем фондовооруженности. Наиболее сильно в полученной модели качество продукции зависит от текучести кадров. Так с увеличением коэффициента текучести на 1% доля бракованных изделий возрастает на 0,622%, что говорит о необходимости стабилизации и сокращения избыточного оборота работников.

В заключении изложены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы и предложения.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие

работы:

1. Артемьев А. Е. Артемьев Е. Е. Внедрение и сертификация системы качества - основа для повышения конкурентоспособности предприятия. / / Холодильный бизнес,- 2000,- №5,- 0,2 пл.

2. Артемьев А. Е., Рыбаков Н. Н. Как выйти на рынок качества. // Компрессорная техника и пневматика,- 2001,-№3,- 0,1 пл.

3. Артемьев А. Е. Вопросы статистической оценки взаимосвязей параметров качества продукции. // Материалы 2-ого международного научно-практического семинара: "Проблемы трансформации современной Российской экономики: теория и практика, организация и обеспечение управления". - М.: 2003.- 0,3 пл.

4. Артемьев А., Дли В., Уваров С. Весенний старт агропромышленного комплекса России. // За мясную индустрию,- 2001,- №9,- 0.2 п.л.

5. Артемьев А. Е., Рыбаков Н. Н., Как выйти на рынок качества. // Полимергаз,- 2001,- №2,- 0,1 п.л.

6. Артемьев А. Е. Некоторые проблемы мониторинга качества.// Материалы 2-ого международного научно-практического семинара: "Проблемы трансформации современной Российской экономики: теория и практика, организация и обеспечение управления". - М.: 2003.- 0,3 п.л.

- 56 8 8

Автореферат

ЛицензияР № 020563от07.07.97 Подписано кпечати24.03.2004 Формат издания 60x84/16 Печ.л. 1,5

Заказ № 1947_

Бум. офсет. №1 Печать офсетная Уч.-изд. л. 1,4 Тираж 100 экз.

Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Артемьев, Антон Евгеньевич

Введение.

Глава 1. Методологические вопросы статистического исследования управления качеством производственных процессов.

1.1. Статистические методы управления качеством процесса производства как неотъемлемая часть системы TQM.

1.2. Особенности статистического исследования управления качеством производственных процессов.

1.3. Современные проблемы использования индексов воспроизводимости и основных типов контрольных карт для управления качеством процесса производства.

Глава 2. Анализ направлений совершенствования системы статистического управления качеством производственных процессов.

2.1. Модель функционирования предприятия и статистический мониторинг производственных процессов как важнейшие условия обеспечения качества продукции.

2.2.Методологические особенности оценки статистической зависимости между контролируемыми параметрами продукта производства.

2.3. Разработка и совершенствование агоритмов построения контрольных карт и расчета индексов воспроизводимости для количественных и качественных параметров продукта и производства в целом.

Глава 3. Статистическое исследование системы управления качеством производственных процессов. 89 3.1. Математико-статистический анализ зависимости между параметрами продукта производства.

3.2. Результаты применения контрольных карт для характеристики количественных и качественных параметров продукта.

3.3. Статистическая оценка качественных параметров продукта и производства в целом.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистическое исследование качества производственных процессов"

Актуальность темы исследования. На сегодняшний день в России, как и во всем мире, проблемы управления качеством, внедрения его различных систем и процедура сертификации становятся все более необходимыми и актуальными. Проблема качества постоянно отражает требования научно-технического прогресса, охватывая все стадии деятельности от проектирования до утилизации.

В условиях рынка, интеграции производства и обслуживания в рамках международных сообществ, качество выпоняемых работ и услуг прямо влияет на конкурентоспособность и становится ключевой проблемой экономического развития. В этой связи развитие и совершенствование научно-методических и правовых основ качества считаются приоритетными направлениями экономической политики. Особую значимость проблема повышения качества приобретает в кризисных условиях, сопровождающихся распадом экономических связей, снижением производства, утратой доминирующих позиций на внешнем и внутреннем рынках. Исторический опыт США, Японии, Германии, Южной Кореи и ряда других стран показывает, что обеспечение прогресса в области качества путем применения эффективных систем управления является одним из основных рычагов, с помощью которого им удалось преодолеть кризис в экономике и занять прочные позиции на мировом рынке.

За короткое время такие системы управления качеством, как Всеобщее руководство качеством (TQM), Управление качеством в масштабах компании и др. завоевали прочное международное признание как стратегическое средство обеспечения высокого качества при низких затратах, позволяющее сокращать себестоимость производства и конкурировать с производителями, имеющими продукцию высокого качества.

Особое место в реализации подобных задач занимают статистические методы управления качеством, базирующиеся на количественной оценке различных параметров продукции. Без них как руководители крупных предприятий и фирм, так и менеджеры более низкого уровня не способны принимать правильные решения по организации производства.

В совокупности все вышеперечисленные обстоятельства предопределили актуальность темы исследования, а также обусловили его научный интерес и практическую значимость.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комлексного статистического исследования качества производственных процессов. Для достижения поставленной цели были сформированы и решены следующие задачи:

- уточнены особенности качества производственных процессов как объекта экономико-статистического исследования;

- проанализированы современные системы управления качеством производственных процессов;

- оценена зависимость качества продукции машиностроительной отрасли от ряда социально-экономических факторов;

- разработана методика расчета индексов воспроизводимости для показателей качества машиностроительной продукции и производства в целом;

- построен прогноз числа предприятий сертифицированных в мире по стандартам качества ISO 9000.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является качество производственных процессов на машиностроительных предприятиях и, в частности, на ЗАО МЗАТЭ-2, ЗАО Газдевайз и ЗАО Рудгормаш. Предметом исследования являются количественные методы оценки и контроля качества производственных процессов.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные проблемам экономики, статистики и управления качеством производственных процессов.

При решении поставленных в диссертации задач использованы статистические методы корреляционного и регрессионного анализа, анализа временных рядов и прогнозирования, экспертные методы, табличные и графические методы представления результатов анализа. Для достижения поставленной цели использовались пакеты прикладных программ Statistica, OLYMP, Microsoft Excel.

Информационную базу исследования составили данные Государственного комитета Российской Федерации по статистике, публикации журналов Вопросы статистики и Стандарты и качество, а также результаты обследований, проведенных автором на предприятиях ЗАО МЗАТЭ-2, ЗАО Газдевайз и ЗАО Рудгормаш.

Научная новизна исследования состоит в совершенствовании методологии статистического исследования качества процесса производства. В диссертации обоснованы и выносятся на защиту следующие положения, содержащие элементы научной новизны:

- построена классификация факторов качества производственных процессов;

- усовершенствована система показателей качества продукции;

- уточнены методические подходы к оценке особенностей организации статистического мониторинга качества продукции на машиностроительных предприятиях;

- разработана методика статистической оценки взаимозависимости параметров качества производимой продукции, позволяющая повысить достоверность контроля качества и снизить уровень дефектности продукции;

- предложена и апробирована методика расчета параметров контрольных карт для доли дефектных изделий с учетом взаимозависимости показателей качества.

Практическая значимость. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы статистическими органами РФ при совершенствовании системы показателей качества, а также различными предприятиями при применении системы управления качеством продукции и производственных процессов. Основные положения диссертации нашли применение в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики в учебном процессе при чтении курсов: Управление качеством, Производственный менеджмент и Микроэкономическая статистика.

Апробация результатов исследования. Предложенные в диссертационной работе методики контроля статистической зависимости между параметрами продукции, расчета границ контрольных карт и индексов воспроизводимости докладывались на конференции "Международный день менеджера качества" и на семинарах кафедры Общего менеджмента и статистики фирм, где получили одобрение.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ общим объемом 1,2 п.л.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Артемьев, Антон Евгеньевич

Заключение.

Проведенное исследование современных особенностей организации управления качеством производственных процессов позволяет сформулировать следующие выводы.

1. Статистические методы контроля во всех без исключения областях человеческой жизнедеятельности служат эффективным средством получения адекватных количественных оценок для выявления существующих закономерностей. Если объектом исследования выступает управление качеством процесса производства, то статистическая методология является надежной и прочной базой для принятия научно-обоснованных решений, направленных на совершенствование производственных процессов и достижение баланса интересов производителей, заказчиков и потребителей. В этой связи организация современного производства продуктов немыслима без формирования статистического мышления, как у руководителей различного ранга, так и у простых рабочих, принимающих совместное участие в обеспечении заданного уровня качества. Следовательно, статистический мониторинг качества продукции объективно является одной из главных составных частей системы TQM.

2. В процессе статистического исследования и управления качеством одним из важнейших направлений является анализ зависимости между функциями качества и параметрами продуктов производства. Существующий на практике агоритм выявления статистической взаимосвязи, к сожалению, обладает определенными недостатками. К ним, по нашему мнению, относятся: а) выявляемые статистические зависимости не всегда используются для повышения точности контроля количественных параметров, который гарантирует точность принимаемого решения о наличии или отсутствии дефектов у изделий и тем самым способствует повышению эффективности производственных процессов; б) в реальных условиях далеко не всегда удается добиться сокращения материальных затрат на проверку статистических зависимостей в случае, когда количество контролируемых параметров продукта является достаточно большим.

3. Весьма перспективным направлением анализа качества процесса производства служит применение индексов воспроизводимости. Однако на их практическое использование накладываются следующие ограничения:

- невозможно вычислить индексы воспроизводимости для качественных (бинарных) параметров и дефектных продуктов производства в целом;

- индексы воспроизводимости не дают правильного представления о процессе производства, когда отвергается гипотеза о гауссовской плотности вероятностей количественного параметра;

- не всегда удается формализовать индексы воспроизводимости для количественных параметров, имеющих односторонние допуски: чем меньше, тем лучше или чем больше, тем лучше.

4. Наряду с индексами воспроизводимости не менее важным методическим инструментом для контроля качества производственных процессов являются контрольные карты. Анализ применения основных типов контрольных карт, проведенный в диссертации, позволил выявить ряд проблем: а) определение верхней и нижней границ контрольных карт для качественных параметров обычно производится без учета вида биномиального распределения числа дефектов в партии продуктов, что часто приводит к неадекватным выводам о стабильности (или нестабильности) процесса производства; б) до сих пор научно не обоснованы количественные соотношения для определения верхней и нижней контрольных границ (в виде квадратного корня из математического ожидания биномиального закона распределения), а поэтому существует достаточно большая вероятность выхода за эти границы достаточно большой, что также приводит к неправильным заключениям о стабильности процесса производства; в) на контрольные карты для количественных параметров наложены жесткие ограничения, существенно сужающие область их практического применения, следовательно, для определения верхней и нижней контрольных границ используется только часть фактически имеющейся информации, что в значительной степени снижает ценность методик подобного рода.

5. Совершенствование статистических методов контроля и управления качеством процесса производства, на наш взгляд, целесообразно начинать с разработки модели функционирования подразделения предприятия. Она реально позволит обосновать место, объем, способ и периодичность получения статистической информации об изменении параметров, как всего процесса производства, так и его отдельных продуктов. На этапе проектирования продукта, в первую очередь, необходимо с помощью метода развертывания функций качества, основанного на экспертных оценках, определить оптимальный перечень контролируемых и управляемых параметров производственных процессов, которые обеспечивают минимальную изменчивость (вариабельность) фиксируемых характеристик относительно заданных значений.

6. В контрольном листке содержится всесторонняя статистическая информация о характеристиках продукта и технологическом процессе его изготовления. Однако, с нашей точки зрения, в нем необходимо более подробно отражать внешние и внутренние условия производства продукции. Уточненный в диссертационной работе агоритм вычисления характеристик контрольных карт для качественных параметров (центральной линии, верхней и нижней контрольной границ) позволяет учесть вид биноминального закона распределения вероятностей и исключить возможность принятия ошибочных решений по вопросам производственных процессов. Он разрешает:

- снять нижнее и верхнее ограничения на число значений параметра в группе и проводить анализ процесса производства на основе единичных измерений;

- использовать всю статистическую информацию, содержащуюся в выборке значений количественного параметра для определения верхней и нижней контрольных границ.

7. Предложенный в диссертации агоритм исследования статистической зависимости между функциями качества и параметрами продукта по сравнению с аналогами позволяет: а) определить наличие или отсутствие статистической зависимости между любой парой количественных и качественных параметров, когда коэффициент корреляции между ними близок к нулю; б) использовать линию регрессии для увеличения точности контроля параметров продукта и повышения достоверности принимаемых решений о наличии или отсутствии дефектов производства.

8. В диссертации разработан и обоснован единственный (в смысле единый) индекс воспроизводимости для оценки качества производственных процессов при существовании односторонних допусков на контролируемые параметры. Методика его построения предоставляет возможность вычислить частные индексы воспроизводимости для качественных параметров продукта и производства в целом, которые разрешают за счет принятия научно-обоснованных решений: повысить эффективность управления качеством продукции и ее конкурентоспособность.

9. Исследование взаимосвязи частоты дефектов фланцевальной машины от номера недели их изготовления показало отсутствие четкой зависимости позволило спрогнозировать 2,9% дефектных изделий, а также оценить экономические потери производства в виде суммарных материальных затрат на машины, не поступившие к потребителю, и машины, требующие восстановительного ремонта. Проведенный анализ показал, что снижение экономических издержек производства можно достичь за счет результатов оценки статистической зависимости между контролируемыми параметрами фланцевальной машины. Разработанный в диссертации агоритм статистического исследования взаимосвязи параметров разрешает с помощью линии регрессии выбрать самые дешевые из них и уменьшить уровень дефектности дорогостоящих контролируемых параметров на 20-25%.

10. Сокращение материальных затрат на аппаратурные и программные средства контроля статистических характеристик значительно упрощается, так как разработанной в диссертации агоритм предоставляет возможность сразу ответить на вопрос о зависимости или независимости всей совокупности контролируемых параметров фланцевальной машины. На основе выявления корреляционной связи количественных параметров вакуумного регулятора можно скорректировать допуски контроля и тем самым подготовить условия для уменьшения на 19% уровня дефектности по такому параметру, как угол опережения зажигания.

11. Использование линий регрессии разрешает реально повысить точность контроля параметров вакуумного регулятора (приблизительно в потора раза) и за счет сокращения числа фиксируемых параметров также в потора раза снизить издержки производства на исключение ложных дефектов.

12. Оценка экономических издержек при анализе контрольных карт возможна в виде суммы затрат на дефектные изделия и затрат на устранение аномалий в процессе производства. В диссертационной работе показано, что любые издержки сокращаются за счет исключения как ложных, так и не выявленных аномалией, которые приводят к повышению уровня дефектности продуктов производства. Усовершенствованный агоритм определения характеристик контрольных карт для качественных параметров позволил устранить все ложные аномалии при изготовлении электрических распределителей и зубчатых колес редукторов, то есть заметно снизить материальные затраты на ликвидацию несуществующих отклонений.

13. Коррекция верхней и нижней границ контрольной карты для количественных параметров позволяет задействовать всю информацию, содержащуюся в выборке значений контролируемого параметра твердости детали колеса и тем самым исключить ложные аномалии, возникающие при контроле твердости детали катка, что повышает эффективность регулирования процесса производства.

14. Разработанная методика расчета индексов воспроизводимости для оценки качественных параметров продукта, апробированная на двух предприятиях промышленности, показала свою практическую пригодность и целесообразность использования в тех случаях, когда возникает насущная потребность сравнительно просто и наглядно получить адекватную количественную характеристику результатов управления качеством производственных процессов.

15. Построенная в диссертации адаптивная модель Р. Брауна позволяет констатировать, что в самом ближайшем будущем сертификация предприятий в глобальном масштабе будет протекать не только высокими, но и нарастающими темпами. Подобный процесс, по нашему мнению, носит далеко не случайный и объективный характер, который вызван осознанным стремлением многих стран мира (не только развитых, но и развивающихся) получить международное признание собственной продукции, особенно с позиций установленных на современном этапе стандартов качества.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Артемьев, Антон Евгеньевич, Москва

1. Adler, Yu., Shchepetova, S. Cost of quality, cost of poor quality or cost management? Proceedings of the Millennium International Conference of the Israel Society for Quality.-Jerusalem, 2000.- Vol. 1.

2. Adler, Yu., Shper, V/SPC in 21st century Proceedings 44th European Quality Congress. - Budapest, Hungary, 2000. - Vol. C. - P.

3. Data mining with confidence. Chicago, IL: SPSS Inc., 1999.

4. Deming, W.E. The new economics. For Industry, Government and Education. -2nd ed. Cambridge, MA: MIT, Center for Advance Engineering Study, 1995.

5. Eberhart S.A., Russel W.A. Stability parameter comparing varieties.- Crop Science Jan-Fed, 1996

6. G. Tagucgi Off-line and On-line quality control systems Tokyo, 1978

7. G. Taguchi, Y. Wu Introduction to off-line quality control systems, 1980

8. Garvin D.A. What does "Product quality" really means? Sloan Managment Review Fall, 1884

9. Greif, M. The visual factory. Building participation through shared information. Portland, Oregon: Productivity Press, 1991.

10. Harry, M., Schroeder, R. Six sigma. The breakthrough management strategy revolutionizing the World's top corporations. New York: Currency, 2000.

11. Hirano, H. 5 pillars of the visual workplace. The sourcebook for 5S implementation. Portland, OR: Productivity Press, 1995.

12. Ho, S., Cicmil, S. Japanese 5S practice the key to total quality environment. -Proceedings of 41st Congress EOQ. - Trondheim, Norway, 1997. - Vol. 3.13.1mai, M. Kaizen: The key to Japan's competitive success. New York: Random House, 1986.

13. International standard ISO 9000(E). Second edition (2000-12-15). ISO 2000.

14. Kaplan, R., Norton, D. Balanced scorecard: translating strategy into action. -Boston: Harvard Business School Press, 1996.

15. McNair, C.J., Leibfried, K.H.J. Benchmarking. A tool for continuous improvement. Essex Junction, VT: OMNEO, 1992.

16. Moller, C., Love, J., Moller, V., Touborg, L. Personal quality. The basis of all other quality. San Francisco: Time Manager International A/S, 1988.

17. Nagashima, S. 100 management charts. Tokyo: Asian Productivity Organization, 1990.

18. Nonaka, I., Yakeuchi, H. The knowledge-creating company. How Japanese companies create the dynamics of innovation? New York, Oxford. Oxford University Press, 1996.

19. Pande, P.S., Neuman, R.P., Cavanagh, R.R. The six sigma way: how GE, Motorola, and other top companies are honing their performance. New York: McGraw-Hill, 2000.

20. Quality management principles and guidelines on their application. ISO/TC 176/sc2/n, 1997.

21. Shirose, K. (Editor) TPM team guide. Portland, Oregon: Productivity Press, 1985.

22. Stein, Ph. Measurements for business. Using the metrology body of knowledge to enhance management decisions business operations. Quality Progress. - # 2. -2001.

23. Swewhart Economic control of quality manufactured product. Van Nostrand Company. New York, 1991

24. Talawadekar, S. Wonderland of kaizen. A total quality culture for survival! -Bombay, India; Quality Management System, 1994.

25. The evolving role of executive leadership. Andersen Consulting Institute for Strategic Change. Chicago: Andersen Consulting, 1999.

26. Tsubaki, H. Private communication, 1999.

27. Tsuchiya, S. Quality maintenance. Zero defects through equipment management. Cambridge, MA: Productivity Press, 1992.

28. Von Krogh, G., Ichijo, K., Nonaka, I. Enabling knowledge creation. How to unlock the mystery of tacit knowledge and release the power of innovation. -Oxford: Oxford University Press, 2000.

29. Womack, J.P., Jones, D.T., Roos, D. The machine that changed the world. The story of lean production. New York, NY: HarperPerennial. Ed. - 1991.

30. Адамов B.E. Факторный индексный анализ (методология и проблемы) -М.: Статистика, 2000

31. Адлер Ю. Анатомия организации с точки зрения физиологии. // Стандарты и качество, 2001, - № 2.

32. Адлер Ю. Мотивация в системах качества. // Стандарты и качество, 1999,- № 5.

33. Адлер Ю. Наука? Что ещё за штука? // Стандарты и качество, 2000, - № 2.

34. Адлер Ю. П., Андронов И.З., Шпер В. Л. Что век грядущий нам готовит? (Менеджмент XXI века краткий обзор основных тенденций).-Надежность и контроль качества №1, Москва, 1999.

35. Адлер Ю., Липкина В. Лидерство как механизм постоянного обеспечения конкурентоспособности. // Стандарты и качество. - 2000, - № 10.

36. Адлер Ю., Маховикова Л. Дожна ли страна быть бедной? Тольятти: Современник, - 1998.

37. Адлер Ю.П. Возлюбите своих поставщиков. М.: РИА Стандарты и качество, - 2000.

38. Адлер Ю.П. Качество и рынок, или как организация настраивается на обеспечение требований потребителей. В сб.: Поставщик и потребитель.- М.: РИА Стандарты и качество, 2000.

39. Адлер Ю.П. Методы Тагути новое направление в статистическом контроле качества. - М.: Знание, 1988.

40. Адлер Ю.П. Новации и качество. Новые технологии. Научно-технический информационный бюлетень. - 1996. - № 2.

41. Адлер Ю.П. Предпланирование эксперимента. М.: Знание, 1976.

42. Адлер Ю.П., Аронов И.З., Шпер B.JI. Что век грядущий нам готовит? // Стандарты и качество. 1999. - № 3.

43. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. Изд. 2-е. - М.: Наука, 1976.

44. Адлер Ю.П., Шпер B.J1. Шесть сигм: ещё одна дорога, ведущая к храму. Методы менеджмента качества, 2000. - № 10.

45. Артемьев Е. Е., Артемьев А. Е. Внедрение и сертификация системы качества основа для повышения конкурентоспособности предприятия// Холодильный бизнес, -2000, - №5.

46. Башина О.Э., Спирин А.А., Бабурин В.Т. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник (под ред. Башиной О.Э., Спирина А.А.) Изд. 5-е. М: Финансы и статистика, 1999.

47. Бендел Т. Наставники по качеству. Сборник кратких очерков о самых знаменитых зарубежных деятелях в области качества. Пер. с англ. М.: РИА Стандарты и качество, 2000.

48. Бланчард К., Вегхорн Т. Миссия возможного, или как стать компанией мирового класса. Челябинск: Урал LTD, 1998.

49. Богомолов Ю.А., Поховская Т.М., Филиппов М.Н. Основы метрологии. -М.: МИСИС, 2000.

50. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.: СИНТЕГ-ГЕО, 1997.

51. Варгина М. К. Направления совершенствования работ по управлению качеством в регионах мира// Сертификация, 1995, №1,.

52. Васкевич Д. Стратегия клиент/сервер. Руководство по выживанию для специалистов по реорганизации бизнеса. 2-е издание. - К.: Диалектика, 1996.

53. Вечер JI.C. Поведение руководителя: практическое пособие. Минск: Новое знание, 2000.

54. Галеев В.И., Варгина М.К. "Управление качеством: проблемы, перспективы" // Сертификация, 1994, - №4.

55. Герсаимов Г. Е. Серия Все о качестве. Зарубежный опыт, НТК Трек, 2000

56. Гиссин В. И. Управление качеством продукции: учебное пособие Ростов на Дону: Феникс, 2000.

57. Гличев А.В. Поная схема механизма управления качеством продукции // Стандарты и качество, 1995, -№5.

58. Гуияр Ф.Ж., Кели Дж. Н. Преобразование организации. Пер. с англ. -М: Дело, 2000.

59. Джинчарадзе А.К., Подлепа С.А. Открытые системы и функциональные стандарты // Стандарты и качество, -1998, № 4.

60. Дли В., Артемьев А., Уваров С. Весенний старт агропромышленного комплекса России // За мясную индустрию, -2001, №9 (6508).

61. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Пер. с англ. - 2-е изд. - М.: Финансы и статистика, кн. 1. 1986.; кн. 2. - 1987.

62. Ефимова М. Р., Петров Е. В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.-М.:, Инфра, 2000

63. Ильенкова С. Д. и др. "Управление качеством": Учебник для вузов.- М.: Банки и Биржи, ЮНИТИ, 1998

64. Ильенкова С.Д., Адамов В. Е., Сиротина Т.П., Смирнова С.А. Экономика и статистика. Финансы и статистика, - М.: 1996

65. Инженерные методы контроля качества.- Интерсертифика ходинг, М.: 2002

66. Кальянов Г.Н. Консатинг при автоматизации предприятий. Подходы, методы, средства. М.: СИНТЕГ, 1997.

67. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Пер. с англ.; под ред. и с предисл. Ю.П. Адлера и В.Н. Варыгина. М.: Статистика, 1978. - вып. 1,2.

68. Кокинс Г., Страттон А., Хеблинг Дж. Учебник по методологии функционального учёта затрат. Пер. с англ. - М.: ВИП Анатех, 2000.

69. Кондо Ё. Хосин. Один из подходов японского менеджмента качества. -Методы менеджмента качества. 2001. - № 5.

70. Короткое А.В. Статистическая характеристика многообразия продукта в маркетинге. Маркетинг, - 2000, - №3 (52).

71. Коротков А.В. Статистический анализ инновационного процесса.-Вопросы статистики,- 2001,- №11.

72. Край ер Э. Успешная сертификация на соответствие нормам ИСО серии 9000: Руководство по подготовке и проведению сертификации; дальнейшие шаги.- ИЗДАТ, М.: 1999

73. Кузнецов Ю.В. Менеджмент, С.-П., Бизнесс-пресса, 2001.

74. Кумэ X. Статистические методы повышения качества. Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1990.

75. Кухтенко А. И. Проблема вариантности в автоматике.- ГИТЛ УССР, Киев 1963.

76. Лидерство. Психологические проблемы в бизнесе. Сб. пер. - Дубна: Издательский центр Феникс, 1997.

77. Льюис Г. Менеджер наставник. Стратегия раскрытия таланта и распространения знаний. - Пер. с англ. - Минск: Амафея, 1998.

78. Методы менеджмента качества. Надежность и контроль качества // Редакционно-информационное агентство "Стандарты и качество", 1999,7/99.

79. Мишин В.М. Управление качеством: Учебное пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000

80. Мхитарян В. С., Дубров А. М., Трошин J1. И. "Многомерные статистические методы.- Учебник, М:, Финансы и Статистика, 1998.

81. Мхитарян B.C. "Статистические методы в управлении качеством продукции": М.: Финансы и статистика, 1982

82. Науман Э. Принять решение но как? - Пер. с немецкого, под ред. Ю.П. Адлера. - М.: Мир, 1987.86.0крепилов В.В. Управление качеством. Учебник для вузов. - М.: Экономика, 1998

83. Портер М. Конкуренция. Пер. с англ.; под ред. Я.В. Заблоцкого. - М.: Издательский дом Вильяме, 2001.

84. Применение прикладных статистических методов при производстве продукции (для руководителей предприятий и организаций). СЦМ Приоритет, Н.Новгород, 1998.

85. Применение прикладных статистических методов при производстве продукции (для специалистов по управлению качеством и специалистов технических служб). СЦМ Приоритет, Н.Новгород, 1999.

86. Применение прикладных статистических методов при производстве продукции (для управляющих на уровне цеха).- СЦМ Приоритет, Н.Новгород, 2000.

87. Проблемы теории и практики управления. // Международный журнал,-2001,-№ 1.

88. Пфанцагль И. Теория измерений. Пер. с англ.; под ред. С.В. Овчинникова. - М.: Мир, 1976.

89. Райков А.Н. Интелектуальные информационные технологии. -М.: МИРЭА, 2000.

90. Робсон М., Улах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов: Пер. с англ. М.: Аудит, Юнити, 1997.

91. Рыбаков Н. Н., Артемьев А. Е. / Как выйти на рынок качества/ Компрессорная техника и пневматика, №3, Москва, 2001.

92. Рыбаков Н. Н., Артемьев А. Е. Как выйти на рынок качества.// Полимергаз, 2001, - №2.

93. Сборник материалов десятой международной конференции по менеджменту качества TQM 2000,- М.: 5/2000.

94. Семь инструментов качества в японской экономики // Издательство стандартов, Москва, 1990

95. Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающейся организации. Пер. с англ. - М.: ЗАО Олимп-Бизнес, 1999.

96. Слейтер Р. Стань лучшим или проиграешь! 31 секрет лидера от Джека Уэча, легендарного управляющего Дженерал Электрик. М.: Лори, 2000.

97. Статистическое управление качеством. Статистические методы. Термины и определения.- Госстандарт России, Москва.

98. Уитмор Дж. Coaching новый стиль менеджмента и управления персоналом. Практическое пособие. - Пер. с англ./Под ред. А.П. Колесника. - М.: Финансы и статистика, 2000.

99. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжениринг корпорации: Манифест революции в бизнесе. Пер. с англ.; Под ред. B.C. Катькало. - СПб.: Издательство С.- Петербургского университета, 1997.

100. Хол Р. Организации: структуры, процессы, результаты. Пер. с англ.; Под ред. И.В. Андреевой. - СПб: ПИТЕР, 2001.

101. Цитируется по: Китайское искусство войны. Постижение стратегии. Чжуге Лян и Лю Цзи. Составление и редакция Томаса Клири. Пер. с англ. Р.В. Котенко. - СПб.: Евразия, 2000.

102. Шанк Дж., Говиндароджан В. Стратегическое управление затратами. -Пер. с англ.; Под ред. Е.Н. Бондаревской СПб: ЗАО Бизнес Микро,1999.

103. Швец В.Е. Измерение процессов в современной системе менеджмента качества. Методы менеджмента качества, 2001, - № 1.

Похожие диссертации

• Структурная модернизация - фактор устойчивого развития экономики
• Эволюция системы регулирования естественных монополий
• Статистическое исследование качества образовательных услуг
• Статистическое исследование качества функционирования сферы розничной торговли
• Методология статистического исследования качества жизни населения в регионе