Разработка методов принятия решений в процессах менеджмента качества в целях минимизации потерь тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Разработка методов принятия решений в процессах менеджмента качества в целях минимизации потерь"

На правах рукописи

Дзедик Валентин Алексеевич

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССАХ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА В ЦЕЛЯХ МИНИМИЗАЦИИ ПОТЕРЬ

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством: стандартизация и управление качеством продукции

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Иркутск-2012

Работа выполнена на кафедре «Информационные системы в экономике» ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет».

Научный руководитель: Зав. каф. информатики, теоретической механики и основ научных исследований ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный аграрный университет», доктор технических наук, профессор, Рогачев Алексей Фрумино-вич

Официальные оппоненты: Руководитель научно-образовательного центра современных технологий, системного анализа и моделирования ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения», доктор технических наук, профессор, Елисеев Сергей Викторович

Генеральный директор ООО «САИ ГЛОБАЛ ЕВРАЗИЯ», кандидат экономических наук, Марцынковский Дмитрий Александрович

Ведущая организация ФГБОУ ВПО «Волгоградский государствен-

ный университет», кафедра «Экономической информатики и управления»

Защита состоится 23 мая 2012 г. в 10.00 на заседании диссертационного совета ДМ 212.073.08 при ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный технический университет» по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, корпус «К», ауд. Конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный технический университет», с авторефератом - на официальном сайте университета \vu\vjsuix\iu и на официальном сайте Министерства образования и науки Российской Федерации www.mon.gov.ru.

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

Автореферат разослан 23 апреля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, профессор

Г.М. Берегова

российская государственная библиотека 2013

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования

Российским предприятиям постоянно приходится сталкиваться с все усиливающейся конкуренцией со стороны зарубежные компаний. Такое положение будет усугубляться в связи со вступлением России в ВТО. В этой ситуации неизбежным является применение международной практики ведения бизнеса. Одной из глобальных тенденций в течении последних двадцати лет является применение системного подхода, сформулированного в целом ряде международных документов, описывающих требования к системам управления бизнесом. Утверждаются такие документы разнообразными международными организациями, состоящими из представителей разных отраслей бизнеса, часто с участием представителей правительств заинтересованных стран. Примерами таких организаций являются Международная организация по стандартизации (ISO), Европейский комитет по стандартизации (CEN), Международная автомобильная целевая группа (IATF) и т.д. Такие международные стандарты относятся к разным аспектам ведения бизнеса, таким как качество продукции и услуг (ISO 9001:2008, ISO/TS 16949:2009), воздействия на окружающую среду (ISO 14001:2004), охрана здоровья и безопасность персонала организации (ОН-SAS 18001:2007) и т.д.

Однако внедрение названных моделей становится пустой формальностью, если не сопровождается применением методов, позволяющих объективно оценивать получаемый экономический эффект. Таким образом, актуальность темы обусловлена необходимостью повышения конкурентоспособности современных российских организаций путем создания на них и внедрения систем поддержки принятия решений (СППР), которые были бы в состоянии определять функции потерь для процессов систем менеджмента качества, полуфабрикатов и продукции. Такие системы, позволяли бы проводить статистический анализ экономических потерь. Это способствовало бы значительному повышению обоснованности принятия решений при взаимодействии поставщиков и потребителей и, соответственно, оптимизации логистических цепочек поставок.

Степень разработанности проблемы.

Наиболее изученными считаются проблемы совершенствования и повышения качества, развития подходов к управлению качеством, которые рассматривались в работах русских ученых П.Л. Чебышева и A.M. Ляпунова, зарубежных ученых У. Шухарта, Э. Деминга, Д. Джурана, К. Исикавы, Ф. Кросби, А. Фейгенбаума, Дж. Харрингтона и их учеников.

Над теорией бережливого производства работали такие ученые как Дж П. Вумек, Д.Т. Джонс, М. Джордж и другие.

Теоретические основы концепции функции потерь, связанных с качеством, разработал японский исследователь Г. Тагучи и его последователи - С. Кроудхари, И. By, Е. Элсэйд, Ю.В. Брагин и другие.

В разработке методов поддержки принятия решений приняли участие многие выдающиеся ученые, среди них можно отметить работы А.Ф. Рогачева и П.В. Терелянского.

В то же время, остаются недостаточно изученными вопросы экономико-математического обеспечения систем менеджмента качества (СМК) в части определения регрессионных параметров зависимостей для анализа экономических потерь процессов менеджмента качества.

Цель исследования. Целью исследования являлась разработка экономической модели процессов менеджмента качества с использованием оценки функции экономических потерь, а также создание на ее основе автоматизированной системы поддержки принятия решений.

Для реализации поставленной цели в диссертации рассматривались и решались следующие задачи:

- выявить и проанализировать существующие подходы к оценке экономических потерь СМК;

- выявить совокупность факторов, оказывающих воздействие на величину экономических потерь процессов СМК;

- применить методы регрессионного анализа для определения вида и параметров функции экономических потерь в зависимости от характеристик процесса;

- обосновать индексы, характеризующие экономические потери анализируемого процесса

- разработать алгоритм и осуществить программную реализацию построенной модели;

- провести оценку эффективности использования разработанной СППР на примере предприятий машиностроительной отрасли.

Объектом исследования являются промышленные предприятия, внедрившие или внедряющие СМК в соответствии с международными стандартами.

Предметом исследования является организационно-экономические отношения и процессы в системах менеджмента качества промышленных предприятий.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных ученых в области создания и исследования современных систем менеджмента, таких как системы менеджмента качества, энергетического менеджмента, экологического менеджмента, менеджмента профессиональной безопасности и охраны труда и т.п., а также работы в области математического обеспечения их функционирования. Кроме того, в качестве основы использованы исследования и разработки экономико-математических методов и моделей.

В ходе исследования использовались государственные стандарты РФ, документы Международной организации по стандартизации (ISO), Европейские стандарты (EN), литературные источники.

Информационную базу исследования составили специальные и периодические издания, информационные ресурсы сети Интернет, а также материалы, собранные автором непосредственно в обследуемых организациях.

Соответствие диссертации Паспорту научной специальности

Диссертация соответствует п. 13.5 «Анализ и оценка результативности и эффективности систем менеджмента качества предприятия (организации)» и п. 13.6 «Теоретические и методологические основы управления затратами в системе менеджмента качества предприятия (организации)» Паспорта научной специальности 08.00.05 - «Экономика и управление народным хозяйством: стандартизация и управление качеством продукции».

Научная новизна диссертационного исследования заключается в постановке и теоретическом обосновании новых положений, касающихся разработки методов принятия решений в контексте минимизации потерь процессов менеджмента качества.

Полученное приращение научного знания включает следующие положения:

1) Предложена методика поддержки принятия решений о минимизации затрат посредством анализа процессов с применением уточненной модели многообразия видов функции экономических потерь, которая позволяет более точно прогнозировать распределение потерь при различных организационных условиях. Обоснована результативность совместного применения разработанной методики и концепции бережливого производства.

2) Разработан экспертный метод определения изменения экономических потерь по мере удаления от целевого значения параметра процесса, который отличается применением многофункционального подхода при сборе данных, позволяющий получить оценку возможных экономических потерь как совокупность различных видов расходов и недополученных доходов.

3) Предложена методика определения вида и параметров математических зависимостей, характеризующих величину экономических потерь по мере удаления от целевого значения параметра процесса, определенного потребителем, основанная на полученных экспертными методами данных, моделируемых на основе регрессионного анализа.

4) Обоснованы состав и методика применения индексов, характеризующих изменчивость экономических потерь, включая индекс воспроизводимости и индекс пригодности экономических потерь, что дает возможность анализировать процессы относительно экономических требований и прогнозировать их.

5) Разработан алгоритм и осуществлена программная реализация системы поддержки принятия решений, которая характеризуется возможностью анализа

посредством интегрированного интерфейса, как параметров качества процесса, так и возможностью оценивать вероятные экономические потери потребителя.

6) Выявлена возможность возникновения отрицательных значений функции потерь в результате аппроксимации кривой потерь, образующихся в окрестностях точки целевого значения параметра процесса. Кроме того, выявлены функции экономических потерь, имеющие кусочный линейно-экспоненциальный вид. Полученные результаты отличаются от гипотезы о том, что функция потерь имеет квадратичный вид с экстремумом равным нулю в точке целевого значения параметра процесса. Это доказывает предложенную гипотезу о том, что функция экономических потерь может иметь линейный, квадратичный, экспоненциальный, степенной, кусочный и иной вид.

Методы исследования, достоверность и обоснованность. Теоретической и методологической основой явились диалектический метод, труды классиков экономической теории о закономерностях экономического развития, работы специалистов в области исследования и разработки современных систем менеджмента, публикации, посвященные экономико-математическому моделированию.

Использованы системный подход, процессный подход, экономико-математическое и эконометрическое моделирование, экспертное оценивание, элементы компьютерной математики.

Достоверность и обоснованность применяемых методов подтверждается их использованием в различных прикладных исследованиях и в производственной практике ряда промышленных и образовательных учреждений.

Практическая значимость исследования. Практическая значимость исследования состоит в создании метода принятия решений на основе определения и исследования функции экономических потерь. Разработанная система, на основании данных об экономических потерях конкретного процесса или продукта в зависимости от его отклонения от целевого значения методами регрессионного анализа определяет вид математической формулы, которой подчиняется данная функция экономических потерь. Основываясь на полученной закономерности, а также реальных данных рассматриваемого объекта, разработанный программный продукт рассчитывает статистические коэффициенты, раскрывающие состояние объекта. Данная методика позволяет руководителям разных уровней принимать более обоснованные решения относительно эффективности процессов СМК, потребности в их улучшениях, планировании и реализации действий, направленных на повышение удовлетворенности потребителей и развития поставщиков, и минимизации, таким образом, экономических потерь существующих и вновь создаваемых логистических цепочек поставок.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационного исследования обсуждались на Межрегиональной научно-практическая конференции «Россия периода реформ: новая концепция кадровой работы ОАО «Газпром» (Волгоград, 2005), Международной научно-

практической конференции «Интеграция систем дополнительного и основного профессионального образования как фактор повышения конкурентоспособности специалистов АПК» (Волгоград, 2010, VII Международной научно-практической конференции «Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении» (Воронеж, 2010), Международной научно-практической конференции «Современная модернизация России: проблемы и перспективы» (Волгоград, 2011), Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки» (Тамбов, 2011) и т.д.

Результаты работы прошли апробацию на ОАО «КАМАЗ» (г. Набережные Челны), ООО «Восток-Амфибия» (г. Чистополь) и ОАО «Волгограднефте-маш» (г. Волгоград), о чем имеются соответствующие акты внедрения. Результаты работы внедрены в учебный процесс НОУ СПО «Волгоградский колледж газа и нефти ОАО «Газпром». Кроме того, разработанный программный продукт зарегистрирован в ФГБОУ «Федеральный институт промышленной собственности Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам», Свидетельство о регистрации №.2012610430 от 10.01.2012.

Структура диссертации. Диссертация включает введение, три раздела, основные положения, результаты и выводы, библиографический список использованных источников. Диссертация выполнена на 113 страницах основного текста, содержит 30 рисунков, 10 таблиц. Список использованной литературы состоит из 126 наименований отечественных и зарубежных авторов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, определяются цель, задачи, предмет, объект научного исследования, отражаются научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе «Методологические основы применения методов поддержки принятия решений для систем менеджмента качества» рассматриваются современные проблемы развития систем менеджмента качества, теоретические и практические основы методов поддержки принятия решений, бережливого производства, статистического управления процессами. Рассмотрено содержание основных международных стандартов, описывающих требования к системам управления бизнесом. Особое внимание уделено понятию и содержанию экономической категории «функции потерь».

Во второй главе «Разработка методов поддержки принятия решений для повышения эффективности систем менеджмента качества» описывается структура методики поддержки принятия решений по анализу процессов менеджмента качества с использованием функции экономических потерь, разработка

методики сбора данных об экономических потерях процессов, и программная реализация разработанной СППР.

В третьей главе «Применение методов поддержки принятия решений по оценке состояния процессов систем менеджмента качества с использованием функции экономических потерь» приведены результаты применения разработанных методов на предприятиях перерабатывающей промышленности. Определена обоснованность выдвинутых автором гипотез о виде функции экономических потерь и применимость в условиях современных систем менеджмента качества разработанной СППР.

В заключении автор формулирует основные выводы и предложения по результатам исследования, определяет целесообразность использования результатов работы в практической деятельности.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. На основании анализа и уточнения подхода Г. Тагучи к оценке экономических потерь в системах менеджмента качества разработана методика поддержки принятия решений о минимизации затрат посредством анализа процессов с применением уточненной модели многообразия видов функции экономических потерь. Предложено применение названной методики в рамках концепции бережливого производства.

Разработанная методика является основной для данной диссертационной работы. Она объединяет следующие составляющие:

а) Экспертный метод определения изменения экономических потерь по мере удаления от целевого значения параметра процесса. Рассматриваемый метод, а также предложения по уточнению подхода Г. Тагучи предложены в качестве п. 2 научной новизны и положений, выносимых на защиту в настоящем автореферате. Выходные данные этого метода представляют собой ряд данных, характеризующих величины экономических потерь, расположенные по мере удаления от целевого значения рассматриваемой характеристики процесса.

б) Полученные в результате применения предыдущего метода ряд данных обрабатывается с помощью методики определения вида и параметров математических зависимостей, моделируемых на основе регрессионного анализа. Данная методика предложена в качестве п. 3 научной новизны и положений, выносимых на защиту в настоящем автореферате. В результате ее применения мы получаем ряд вариантов математических зависимостей, с разной долей точности характеризующих искомую функцию экономических потерь. Выбор оптимальной функции производится на основании коэффициентов детерминированности, критерия Фишера, графического анализа и т.д.

в) Следующим шагом является анализ данных об экономических потерях рассматриваемых объектов. Такими объектами могут быть массивы данных о

результатах оценки качества оказываемых услуг, характеристик административных, производственных, вспомогательных процессов, параметров качества партий продукции и т.д. Полученный массив данных сначала статистически обрабатывается с целью получения данных об общей изменчивости, внутригруп-повой изменчивости и т.д. а далее преобразуется посредством полученной ранее функции экономических потерь в массив данных об экономических потерях.

г) Полученные данные обрабатываются с применением ряда статистических индексов, характеризующих вариабельность экономических потерь и их отношение к предельным экономическим потерям на единицу. Такое предельное значение определяется руководством организации на основании данных о себестоимости продукции, конкурентной цене товара на рынке и т.д. Среди предложенных индексов можно упомянуть индексы, характеризующие внутри-групповую изменчивость экономических потерь, полную изменчивость экономических потерь, воспроизводимость экономических потерь и пригодность экономических потерь. Состав и методика применения этих индексов предложены в качестве п. 4 научной новизны и положений, выносимых на защиту в настоящем автореферате. Применение этих индексов позволяет принимать, более обосновано, целый ряд решений, например касающихся инвестиций, управления поставщиками и т.д.

Рассмотрев основные принципы и инструменты бережливого производства, становится очевидной целесообразность совместного применения этого подхода с изложенной выше методикой анализа процессов с использованием функции экономических потерь с целью их минимизации по всему потоку создания ценности (рис. 1).

Рисунок 1 - Модель применения метода анализа процессов с использованием функции экономических потерь для потока создания ценностей бережливого производства

/ \

Этот метод может быть применен как к отдельным процессам, так и к их совокупностям внутри конкретных предприятий. Наиболее эффективным представляется применение данного метода по всему потоку создания ценностей, как это показано.

2. Выявлена совокупность фасторов, оказывающие воздействие на величину экономических потерь процессов СМК. В результате их анализа предложена гипотеза о многообразии функции экономических потерь. На основании этой гипотезы разработан экспертный метод определения изменения экономических потерь по мере удаления от целевого значения параметра процесса, который отличается применением многофункционального подхода при сборе данных, позволяющий получить оценку возможных экономических потерь как совокупность различных видов расходов и недополученных доходов

Предложенная японским исследователем Г. Тагучи модель функции потерь имеет квадратичный - гладкий, симметричный вид. Развивая эту гипотезу можно сделать следующие предположения:

а) В связи с различными процессами и явлениями, происходящими в разных половинах допустимого интервала изменения параметров, функция потерь может не иметь симметричный вид.

б) Вследствие отсутствия симметрии может возникать точка разрыва, следовательно, функция может быть прерывистой.

в) Функция может иметь необязательно квадратичный а, например, экспоненциальный вид, поскольку на границах допустимого интервала значений потери могут значительно увеличиваться в результате влияния различных факторов:

г) Несовершенство оценочных методов, как производителя, так и потребителя с определенной долей вероятности может приводить к «ложному» срабатыванию на границах интервала допустимых значений, что также приведет к значительному росту потерь в окрестностях таких границ, отклоняя вид функции от квадратичного вида.

д) Вследствие дискретного (ступенчатого) возникновения ряда факторов функция может иметь кусочный вид, например кусочно-линейный.

Кроме того, некоторые из перечисленных потерь могут возникать с определенной вероятностью, то есть мы можем обсуждать риск появления этих потерь.

Все это позволяет предположить, что функция потерь может иметь прерывистый, несимметричный вид и подчиняться разным математическим закономерностям на разных отрезках допустимого интервала значений. Кроме того, функция потерь может иметь не только квадратичный, но и линейный, экспоненциальный, кусочный, степенной и иной вид (см. рис. 2).

Потери Нижний предел Цель процесса Верхний предел

Целевое значение Показатель процесса

посаэатепх процесса

Рисунок 2 - Вид несимметричной кусочной функции потерь

Основываясь на этом предположении, было построено дальнейшее исследование. Для получения вида и параметров функции экономических потерь нам в первую очередь необходимо понять закономерности изменения величины экономических потерь по мере удаления от целевого значения процесса. Для этого необходимо осуществить следующую последовательность действий (шаги с а) по п) соответствуют шагам с 1 по 15 алгоритма, приведенного на рис. 3):

а) В первую очередь необходимо сформировать экспертную группу. При определении состава этой группы рекомендуется применять многофункциональный подход. Суть многофункционального подхода состоит в привлечении к работе над тем или иным проектом специалистов всех заинтересованных служб. Например, многофункциональная команда может состоять из представителей производства, ремонтных служб, складских подразделений и отдела продаж, а также маркетологов и экономической службы.

б) При определении руководителя группы следует принять во внимание, кто из сотрудников организации лучше всего понимает требования потребителя и проблемы, с которыми потребитель может столкнуться. В качестве примера можно назвать представителей сервисных служб, сотрудников отделов продаж, маркетинга и т.д.

в) Для любого изделия, исследуемый параметр которого будет отличаться от целевого значения, возникает ряд дополнительных расходов.

В качестве примера дополнительных расходов можно привести следующее:

- расходы на дополнительную обработку с целью доведения харастери-стики до оптимальной (САД руб.;

- расходы на сортировку изделий (Cs), руб.;

- расходы на дополнительные ремонт и обслуживание основных фондов, участвующих в дальнейшей переработке таких изделий, в связи с неоптимальностью их характеристик, (Cre), руб.;

- расходы на дополнительный ремонт, гарантийное обслуживание и замену товаров, изготовленных посредством применения изделий, с неоптимальными характеристиками, что в свою очередь приводит к дополнительному износу сопряженных изделий и товара в целом, что приводит к преждевременному выходу товара из строя (CRW), руб.

Кроме того, в результате отклонения процесса от целевого значения возникает недополученный доход. В качестве примера статей недополученных доходов можно привести следующее:

- уменьшение объемов производства вследствие снижения производительности в результате выполнения дополнительной обработки изделий (Rat). руб.;

- уменьшение объемов производства вследствие сокращения его ритмичности в результате выполнения незапланированных ремонтов основных фондов (Rre), руб;

- уменьшение объемов продаж из-за снижения удовлетворенности потребителей, возникшей как следствие частых выходов изделий из строя (Res), руб.

г) Для дальнейшего получения методами регрессионного анализа вида и параметров экономических потерь необходимо определить точки удаления, в которых эти потери будут определяться. Эти точки необязательно должны находиться через равные интервалы друг от друга. Регрессионный анализ может быть проведен и для ряда точек, находящихся на любом расстоянии друг от друга. При этом количество точек должно быть достаточным для проведения корректного анализа. Положение точек следует выбирать таким образом, чтобы было удобно определять значения экономических потерь для каждой из статей расходов и недополученных доходов, которые в этой точке присутствуют.

д) По ранее определенному перечню статей группе экспертов следует:

- Дополнительные расходы должны быть извлечены членами экспертной группы из бухгалтерского, управленческого учетов, статистике по ремонту оборудования, расходу основных и вспомогательных материалов, данных кадрового учета и т.д.

- Данные о недополученном доходе членам экспертной группы следует извлечь из статистических данных производственно-диспетчерских служб, отчетах о продажах, результатах исследования удовлетворенности потребителей, анализов повторяемости бизнеса.

е) Начинаем расчет экономических потерь с правого положительного отрезка допустимого интервала значений. Необходимо принять решение о том, каким образом на названном отрезке располагаются значения экономических потерь. Это расположение может подчиняться математической закономерности, может быть известна статистика появления потерь на той или иной точке удаления либо, теоретически, распределение будет подчиняться какому-либо другому принципу.

Рисунок 3 - Алгоритм сбора данных для определения функции потерь

13

ж) В случае, если известна статистика распределения экономических потерь по точкам удаления, необходимо исходя из вероятности появления потери в конкретной точке, и общей величины экономических потерь по конкретной статье рассчитать величину экономической потерн по данной статье в этой точке удаления.

з) Если известна, или предполагается математическая закономерность, по которой изменяется распределение экономических потерь по мере удаления от целевого значения процесса (например, известно, что она имеет линейный, квадратичный, экспоненциальный или кусочный характер), необходимо с помощью разработанной системы поддержки принятия решений определить вид и параметры этой математической функции.

и) Далее с помощью определенной функции необходимо вычислить значения экономических потерь по конкретной статье в зависимости от удаления от целевого значения процесса, получив тем самым ряд данных, описывающий экономические потери на каждой точке удаления от целевого значения характеристики исследуемого процесса по анализируемой статье экономических потерь

к) Теоретически, первые два варианта выполнения методики, должны быть достаточны для разрешения практических ситуаций. Но не следует исключать возможность того, что экономические потери по конкретной статье будут распределены на анализируемом интервале исходя из какого-нибудь другого принципа. В этом случае экспертной группе придется самостоятельно определить методику распределения потерь и вычислить их для ранее определенных точек удаления.

л) В случае двухстороннего допустимого интервала значений необходимо вернуться к шагу №6 алгоритма для определения для второй половины интервала закономерности распределения экономических потерь по мере удаления от целевого показателя процесса и всех последующих действий. Следует иметь ввиду, что функция экономических потерь не обязательно должна быть симметричной, она может иметь разный вид и/или разные параметры на разных половинах интервала допустимых значений.

м) Последовательность шагов алгоритма 6-11 необходимо повторить для каждой идентифицированной статьи экономических потерь.

н) Для каждой точки удаления от целевого значения процесса необходимо просуммировать экономические потери, определенные по всем статьям для этой точки удаления. Такая формула может выглядеть следующим образом:

Я, = Сат, + + ^да + ^ш, + ^АТ, + + ^ (1)

Пример такого постатейного расчета приведен в таблице 1.

Таблица 1. Распределение экономических потерь по статьям

Уда- Статья экономических потерь

ление Инст- Расход- Передел- Повтор Работа с Штрафы Итого

румент ные ма- ка (селек- ные рекла-

териалы тивная испы- мациями

сборка) тания

-300 0,08 0,06 0,53 0,52 1,22 0,7 3,11

-275 0,07 0,06 0,44 0,31 0 0 0,88

-250 0,06 0,05 0,35 0,1 0 0 0,56

-225 0,05 0,04 0,25 0,39 0 0 0,39

-200 0,05 0,04 0,18 0 0 0 0,27

-175 0,05 0,04 0,09 0 0 0 0,17

-150 0,04 0,03 0 0 0 0 0,06

-125 0,03 0,02 0 0 0 0 0,05

-100 0,02 0,01 0 0 0 0 0,03

-75 0,01 0,01 0 0 0 0 0,02

-50 0 0 0 0 0 0 0

-25 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

25 0 0 0 0 0 0 0

50 0 0 0 0 0 0 0

75 0,01 0,01 0 0 0 0 0,02

100 0,02 0,01 0 0 0 0 0,03

125 0,03 0,02 0 0 0 0 0,05

150 0,04 0,03 0 0 0 0 0,06

175 0,05 0,04 0 0 0 0 0,08

200 0,05 0,04 0 0 0 0 0,08

225 0,05 0,04 0 0,39 0 0 0,14

250 0,06 0,05 0 0,1 0 0 0,21

275 0,07 0,06 0 0,31 0 0 0,44

300 0,08 0,06 0,46 0,52 1,08 0,7 2,83

о) В результате мы получим ряд значений, который эмпирически характеризует распределение экономических потерь на допустимом интервале значений. Однако, для анализа конкретных партий изделий этого не достаточно, поскольку значения характеристик конкретных изделий могут попасть «между» точек удаления. Для этого нам необходимо получить вид функции и ее параметры, которые определят значения бесконечного количества точек на заданном интервале.

п) Для этого полученного ряда значений необходимо обработать с целью получения вида и параметров функции экономических потерь.

Таким образом, применив предложенный метод, мы определили ряд данных, характеризующих изменение величины экономических потерь по мере

удаления от целевого значения характеристики процесса, и эти значения будут использованы в качестве входных данных для методики определения вида и параметров функции экономических потерь.

3. Разработана методика анализа рядов данных, характеризующих изменение величины экономических потерь по мере удаления от целевого показателя характеристики процесса, которая, основываясь на гипотезе о многообразии вида функции экономических потерь и применяя методы регрессионного анализа, позволяет определять вид и параметры функции экономических потерь для анализируемой характеристики процесса.

В разработанную систему поддержки принятия решений необходимо ввести ряд значений, характеризующих величину экономических потерь, например, как это показано на рисунке 4.

Используя методы регрессионного анализа, СППР для каждой половины поля допуска осуществляет регрессионный анализ и предлагает вид и параметры линейной, квадратичной и экспоненциальной функции экономических потерь. Также, для поддержки пользователя, для каждой из этих функций рассчитывается коэффициент детерминированности и коэффициент корреляции между рядом точек удаления и рядом значений величины экономических потерь.

В ходе принятия решения о виде функции экономических потерь следует провести графический анализ, сравнивая графики фактических данных с графиками предлагаемых СППР функций, как это показано на примере экспоненциального варианта функции экономических потерь на рисунке 5.

файл

1 - Диаграмма т1 и Дамане процесса

Новая (нижняя) половина поля допуска

11

Размер I 300 •275 -260 225 •200 •175 •150 ■125 ■100 -75 50

Потери 3.11 0.88 0.56 0.39 0 27 0.17 0.06 0.05 0.03 0.02 0

• и

Количество 13 и Рассыпать .1 Хер- ■149.9999 Уср- 0.4264 КсвФФмимнт корреляции« -0.68

а- ■0.0059 Ь- -0,4636 Коаффициент детерм»#*<рова»«ости - 0.4625

а- 0.0001 Ь- 0.011 с 0.3112 Коэффициент детерминированности - 0.7493

у-ехр(аи+Ь) а» ■0.0268 Ь- -6.91 Коз ФФициент детерминированности » 0.9335

Правая (верхняя) полотна поля допуска

э 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Размер 50 100 125 150 175 200 225 260 275 300

Потери 0 0.02 0.03 0.05 0.06 0.08 о.ов 0.14 0,21 0.44 2,83

• а »

количество 13 и Рассштать Хер- 150.0001 у«.- одаз КооФФМ1иент корреляции- 0.5705

уах»Ь а« 0.0045 Ь- -0.3724 Коэффициент детерминированности - 0.3255

у-«х"2*Ьх*с а» 0.0001 Ь» -0.0106 С" 0.3213 Коэффициент детерминированности ■ 0.6062

у-вир(ах*Ь) а- одаэ7 Ь- -6.6078 Коэффициент детерминированности - 0.6696

Примите решение о виде функции: © Линейная фикция © Кеаоратымая Функция ф Экспонешиальна Ф**ция

Рисунок 4 - Результаты анализа вида функции

Полученные данные анализировались с использованием Р-критерия Фишера. В нашем примере дисперсия ряда данных (для нижней отрицательной половины поля допуска), полученных организацией с использованием многофункционального подхода составляет 8М2=0,7212. Дисперсия ряда данных, полученных с использованием полученной в результате регрессионного анализа экспоненциальной функции экономических потерь 8;2=0,8243. Для определения Р-критерия Фишера эмпирического используем известную зависимость (2)

= ^=0,8243 эмп 52 0,7217 ' (2)

ПИП '

Р-критерий при степенях свободы в обоих случаях равных с!Г=13-1=12 при уровне значимости а=0,05 составляет Р,ф=2,62.

Поскольку Рэмп=1,14<2,62=Р1[р, то нулевая гипотеза о равенстве генеральных дисперсий на уровне значимости 0,05 принимается.

Дисперсия ряда данных (для верхней положительной половины поля допуска), полученных организацией с использованием многофункционального подхода составляет =0,5910. Дисперсия ряда данных, полученных с использованием полученной в результате регрессионного анализа экспоненциальной функции экономических потерь 8;2=0,1610. Для определения Р-критерия Фишера эмпирического используем формулу (3)

SL. 0,6910

F - -mi -- -= 3 67

эмп 0,1610 ' (3)

Поскольку F3Mn=3,67>2,62=Flcp, то нулевая гипотеза о равенстве генеральных дисперсий на уровне значимости 0,05 отвергается. На это же указывают и малый коэффициент детерминированности.

Однако, на отрезке удалений от 200 до 300 SM2=1,3837 a S;2=0,2455, следовательно,

S* 1,3837

min '

Поскольку F3Mn=5,64<6,39=FKp, то нулевая гипотеза о равенстве генеральных дисперсий на уровне значимости 0,05 принимается.

Это позволяет предположить, что функция имеет кусочный характер, с линейным видом на интервале 0-200 и экспоненциальным видом на интервале 200-300.

Используя разработанную систему поддержки принятия решений, получаем вид и параметры кусочной функции:

у = 0,0005* - 0,0124; 0 > х > 200

[у = ехр(0,033 \х - 9,443 8);200 > х > 300 (5)

Для первого интервала

Рэмп= 1,01 <3,79=FKp(df=8-1 =7) (6)

гипотеза о равенстве генеральных дисперсий на уровне значимости 0,05 принимается.

Для второго интервала

F3Mn=3,3 5 <6,3 9=FKp(df=5 -1 =4) (7)

гипотеза о равенстве генеральных дисперсий на уровне значимости 0,05 принимается.

Этот вывод подтверждается приемлемыми значениями коэффициентов детерминированности (0,96 и 0,72 соответственно).

Функция экономических потерь имеет несимметричный кусочный линейно-экспоненциальный вид с разрывами в точках удаления 0 и 200:

у = ехр(-0,0268х - 6,91), х < 0

у - 0,0005д: - 0,0124; 0 > х > 200 (8) у = ехр(0,0331* - 9,4438); 200 > х > 300

Таким образом, в ходе экспериментальных исследований получен вид функции экономических потерь, отличающийся от квадратичного симметричного вида, предложенного Г. Тагучи.

4. Обоснована совокупность индексов и методика их применения,

преобразующая массивы данных, содержащих результаты оценки исследуемой характеристики в рассматриваемой выборке в массив данных экономических потерь в названной выборке и анализирующая полученный

массив, позволяющая принимать управленческие решения относительно развития анализируемых процессов.

Получив данные о виде и параметрах функции экономических потерь можно приступать непосредственно к анализу интересующей нас характеристике процесса. Для этого необходимо ввести требования к предельным значениям экономических потерь, для чего используется специальный интерфейс разработанной СППР. Названные предельные значения могут быть получены в результате взаимодействия с потребителем, исходя из данных о себестоимости, предполагаемой прибыльности и конкурентоспособной цене товара.

Массив данных, содержащей результаты оценки этой характеристики, вводится в разработанную СППР и проводится его предварительный статистический анализ посредством таких индексов как воспроизводимость и пригодность процесса (пример см. рисунок 6.)

После этого, применяя полученную функцию экономических потерь преобразуем массив данных о результатах оценки анализируемой характеристики процесса в массив данных об экономических потерях, связанных с отклонением этой характеристики от целевого значения.

Файл

Данные процесса ! Экономические потери проъ весе ]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 а

•300 ■300 -250 300 ■300 ■200 -200 -275 -175 -200 -200

2 •275 200 <300 ■150 ■225 •200 225 -175 -150 •175 ■175

3 ■300 ■275 -300 ■200 300 300 ■275 -200 -200 •200 -200

4

5

6

7

8

.в »

Величина выборок 3 Количество ^47 Цель 0 Нижняя -300 8ерммя 300 ¡1 Ресочитеп»

выборок грейте гренще

2 !

1 2 3

Средние ■291.6667 ■258.3333 -283.3333 ■216.6667 •275 ■233.3333 -233.3333 -216.6667 -175 ■191.6667 -191.6667 23:

Раэмахи 25 100 50 150 75 100 75 1Х 50 25 25 00 ;

«ы

ВК 85,5442 XI- -232.4263

Эвтв- 50.5282 СРи- 3.5124 СИ. <.4458 Ср- 13731 №-0.4458

«- 63.2465 РРЦ- 2.8061 РНЛ3561 Рр- 1.5811 Ррк-0.3561

Рисунок 6 - Результаты измерений выходных параметров процесса

Полученный массив данных обрабатывается с использованием следующих индексов:

Внутригрупповая изменчивость экономических потерь,:

гт

где с12 - делитель для , применяемый для оценки стандартного откло нения процесса.

Полная изменчивость экономических потерь:

Индекс воспроизводимости экономических потерь, который отражает отношение приемлемого интервала экономических потерь, внутри которых должны находятся экономические потери собственно к внутригрупповой изменчивости этих потерь. Коэффициент отражает способность внутригрупповой изменчивости экономических потерь удовлетворять требованиям.

г &Я

где -предел потерь за единицу приемлемый для потребителя.

Индекс пригодности экономических потерь, определяется аналогично индексу воспроизводимости экономических потерь, однако для расчета используется полная изменчивость названных потерь.

р -

(12)

Применение данных индексов реализовано в разработанной СППР, пример расчета приведен на рисунке 7. Это позволяет поднять методы оценки эффективности процессов систем менеджмента качества на новый уровень. Если традиционно для этого применялись параметрические, экспертные и т.п. характеристики, то применение предлагаемой методики и индексов позволяет осуществлять оценку процессов СМК экономическими методами и в денежном эквиваленте. Что в свою очередь позволяет значительным образом глубже интегрировать систему менеджмента качества и систему финансового менеджмента предприятия. Также в СППР предусмотрено окно графического анализа функции экономических потерь, которое позволяет наблюдать за динамикой изменения индексов, характеризующих экономические потери во времени. Пример такого интерфейса изображен на рис. 8.

Также предложенные индексы позволят управлять поставщиками, используя не абстрактные индексы пригодности и воспроизводимости процесса, а обсуждать с поставщиками величину экономических потерь, возникающих из-за несовершенства поставляемой продукции.

Рисунок 8 - Окно графического анализа функции экономических потерь

Предел прммлемь« потере ] 05 [ ~ , . _

I Р) | Дт*"»« I Экспоненциальная .^»ия

Рисунок 7 - Результаты расчета экономических потерь процесса

Средое эконокетческие потери

Су^млрше экомомаческие потери [5ит(-

Среди* раэмдаэкшоеическ*« потерь |НИ-

Внутригрутпоеая иэ|-*лт**юсть эконом1«е<жм< потерь (2|дта1>-

По/ная измеживость экомоье<ческих потерь 1*0-

Общая средняя зкономических потерь СО}-

Индекс еоспроиэеод>*-юсги эконот^ескик потерь (СркО-

Индекс пригодности экономически* потерь 1Рр*1)-

36.7563 Требование не было определено

02503 Требооам« ие было определено

0.1478 Требование не было определено

0.1955 Требование не было определено

0.1225 Требсвание не было определено

2.0913 Соответствие

1.5015 Народе*««

Раэмахи экономических потерь

Сумьы аконом^еских потеть

2

0.0247 0.0140 0.074

3

0.0434 0.0297 0.1482

0.4076 0.9256 1.2227

5

0.1737 0.4619 0.5211

6

0.0111 0.0296 0.0333

огзвг

0.4767 0.7146

9

0.0099 0.0296 0.0296

9

0.1786 0.4471 0.5359

10

0.0197 0.0148 0,0592

11

0.1885 0.4471 0.5656

0.1737 0.4619 0.5211

Названные индексы могут позволить, сопоставив имеющиеся экономические потери, величину инвестиций, необходимых для модернизации того или

иного процесса, например, посредством закупки нового оборудования и прогнозируемые потери, которые мы можем легко вычислить применив функцию экономических потерь к результатам валидации, которые публикуют многие производители промышленного оборудования, принять инвестиционное решение.

5. Разработан алгоритм и осуществлена программная реализация системы поддержки принятия решений, в результате чего получен программный продукт, автоматизирующий методику поддержки принятия решений о минимизации затрат посредством анализа процессов с применением уточненной модели многообразия видов функции экономических потерь. Названная СППР отличается возможностью анализа посредством интегрированного интерфейса, как параметров качества процесса, так и возможностью оценивать вероятные экономические потери потребителя.

Для автоматизации разработанной методики поддержки принятия решений о минимизации затрат посредством анализа процессов с применением уточненной модели многообразия видов функции экономических потерь была проведена алгоритмизация и разработан программный комплекс, представляющий собой систему поддержки принятия решений. СППР предназначена для тесного взаимодействия с процессами системы менеджмента качества организации, как это представлено на рис. 9. Названный программный продукт состоит из следующий модулей, объединенных интегрированным интерфейсом:

а) Модуль определения требований потребителей к экономическим потерям. Данный модуль позволяет ввести предельные требования к суммарным экономическим потерям в выборке, среднему размаху экономических потерь, внутригрупповой изменчивости экономических потерь и полной изменчивости экономических потерь. Эти предельные значения определяются руководством организации исходя из данных о себестоимости, рыночной цене продукта и т.д. Полученные данные будут использованы для анализа массива данных, содержащих результаты оценки анализируемой характеристики процесса.

б) Модуль определения вида и параметров функции экономических потерь. Данный модуль предназначен для автоматизации методики определения вида и параметров математических зависимостей, характеризующих величину экономических потерь по мере удаления от целевого значения параметра процесса, определенного потребителем, основанную на полученных экспертными методами данных, моделируемых на основе регрессионного анализа. Вид его интерфейса приведен на рис. 4 и 5.

в) Модуль статистического анализа процесса предназначен для ввода и предварительного статистического анализа массива данных результатов оценки анализируемой характеристики процесса. В ходе его работы вычисляются такие параметры как воспроизводимость и пригодность процесса. Описание данного модуля представлено что проиллюстрировано на рис. 6.

г) Модуль анализа экономических потерь посредством полученной ранее функции экономических потерь преобразует массив данных результатов оценки анализируемой характеристики процесса в массив данных экономических по-

терь и, используя данные о предельных значениях экономических потерь, определяет ряд показателей, среди которых величина суммарных экономических потерь в массиве, индексы воспроизводимости и пригодности экономических потерь и т.д., как это отражено на рис. 7 и 8.

Рисунок 9 - Схема алгоритма СППР для СМК

Таким образом, получен программный продукт, позволяющий эффективно решать задачу поддержки принятия решений по минимизации экономических потерь в процессах менеджмента качества.

6. В результате проведения ряда экспериментальных исследований на предприятиях автомобилестроения, нефтяного машиностроения и электронной промышленности получены результаты, отличающиеся от гипотезы о том, что функция потерь имеет квадратичный вид с экстремумом равным нулю в точке целевого значения параметра процесса. Это доказывает предложенную гипотезу о том, что функция экономических потерь может иметь линейный, квадратичный, экспоненциальный, степенной, кусочный и т.д. вид. Кроме того, доказана практическая полезность и целесообразность использования разработанной СППР как для анализа отдельных процессов СМК, так и для управления цепочками поставок в рамках концепции бережливого производства.

Проведен анализ результатов применения СППР в организациях, ставших базами для экспериментальных исследований. Для повышения качества таких исследований в них приняли участие предприятия из разных отраслей, в частности автомобильная отрасль (ОАО «КАМАЗ», г. Набережные Челны); нефтяное машиностроение (ОАО «Волгограднефтемаш», г. Волгоград), электронная промышленность (ООО «Восток-Амфибия», г. Чистополь). Следует отметить, что гипотеза Г. Тагучи о том, что кривая потерь имеет квадратичный вид, в ряде случаев не подтвердилась. При аппроксимации фактических данных экстремум квадратичной функции зачастую уходит в область отрицательных чисел, что не имеет экономического смысла. Вследствие этого автором выдвинута и подтверждена гипотеза о том, что функция экономических потерь может иметь неквадратичный вид, например экспоненциальный с разрывом в точке целевого значения процесса.

Кроме того, функция экономических потерь может иметь кусочный вид на любом отрезке допустимого интервала значений. На отрезках между разрывами функция экономических потерь может также иметь различный, например линейный, параболический, экспоненциальный или иной, более сложный, существенно нелинейный вид. Параметризация существенно нелинейных зависимостей представляет собой отдельную эконометрическую проблему, рассмотрение которой лежит за пределами настоящей работы.

Была также доказана полезность разработанной системы поддержки принятия решений для применения данной методики в реальных условиях. Использование специализированной СППР (в отличии от универсальных статистических программных продуктов, отличающихся значительной стоимостью каждой лицензионной копии и требующих особой квалификации пользователей), где каждый графический интерфейс отвечает за отдельный этап решения поставленной проблемы, позволяя пользователям, обладающим разным уровнем полномочий и подготовки оперировать только теми данными и инструментами, которые им необходимы, понятны и достаточны. Кроме того, предложенная СППР за счет сжатости и структурированности используемых баз данных и легкого доступа к ним может быть использована экономистами-практиками в качестве инструмента как управления отдельными процессами СМК на основании экономических критериев, так и взаимодействия между потребителями и

поставщиками и, следовательно, управления цепочками поставок в рамках применения концепции бережливого производства.

Разработанная СППР, оперирующая значениями экономических потерь в денежном эквиваленте может быть использована для взаимодействия с по всему потоку создания ценностей логистических цепочек поставок взамен не всегда прозрачных бальных оценок, как правило, еще более усложненных разнообразными коэффициентами весомости. Применение функции экономических потерь позволит обсуждать с поставщиком качество его продукции основываясь не на абстрактных единицах измерений, а оперировать финансовыми показателями, которые, как правило, являются куда более весомым аргументом.

Кроме того, рассматриваемая методика может быть использована для проведения прединвестиционного анализа модернизации производства, основанный на прогнозировании снижения экономических потерь, основываясь на данных о пригодности и воспроизводимости закупаемых основных фондов.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Важнейшим направлением развития российской экономики является повышение конкурентоспособности предприятий перерабатывающего сектора, одним из путей развития которой является сокращение затрат по всей цепочке поставок. Применение предложенных методов минимизации экономических потерь процессов менеджмента качества позволит сократить затраты на всех этапах промышленной переработки продукции. Для повышения точности прогнозирования величины экономических потерь предлагается применение методики поддержки принятия решений о минимизации затрат посредством анализа процессов с применением уточненной модели многообразия видов функции экономических потерь, которая может быть симметричной или несимметричной относительно целевого показателя параметра процесса и иметь нелинейный кусочный вид (параболический, экспоненциальный, степенной, и т.д.). Важно применение метода анализа с использованием функции экономических потерь по всей цепочки поставок, объединенной в поток создания ценности бережливого производства.

2. При сборе и предварительном анализе данных об экономических потерях предлагается применение предложенного автором экспертного метода определения изменения экономических потерь по мере удаления от целевого значения процесса.

3. Для обработки полученного массива данных предлагается разработанная автором методика определения вида и параметров математических зависимостей, характеризующих величину экономических потерь по мере удаления от целевого значения параметра процесса, моделируемых на основе регрессионного анализа.

4. Автором обосновано применения ряда индексов, характеризующих изменчивость экономических потерь, позволяющих проводить анализ массивов данных экономических потерь.

5. Разработан программный продукт, представляющий из себя систему поддержки принятия решений, который посредством применения интегри-

рованного интерфейса позволяет вести мониторинг и анализировать как общие параметры процесса менеджмента качества, так и его экономические потери.

6. Используя предложенные методы, автором на базе ряда перерабатывающих предприятий автомобилестроения, электронной промышленности и нефтяного машиностроения получены результаты, подтверждающие не только обоснованность гипотезы о многообразии видов функции экономических потерь (их симметричности, несимметричности, кусочном и т.д. видах в зависимости от производственных условий) но и о применимости и полезности разработанных методов в реальных условиях.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

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

1. Дзедик В.А., Семикина Е.С. Методологические основы формирования и измерения интегрированных систем менеджмента предприятий газовой отрасли// Нефть, газ и бизнес. Информационно-аналитический журнал. - №5'2010/ ОАО «Нефть и бизнес» - Москва, 2010. С. 12-16. - 0,46/0,23 п.л.

2. Дзедик В.А., Семикина Е.С. Методологические основы мониторинга и изучения СМК в образовательных учреждениях//

Качество. Образование. Инновации. Ежемесячный научно-практический журнал. - №6/ Европейский центр по качеству - Москва, 2010. - С. 7-11. -0,42/0,21 п.л.

3. Дзедик В.А. Повышение результативности СМК на основе инструментальных средств поддержки принятия решений// Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. - №3(13)/ Волгоградский институт бизнеса-Волгоград, 2010. - С. 131 - 135. - 0,52 п.л.

4. Дзедик В.А. Разработка систем поддержки принятия решений с использованием функции экономических потерь процессов обеспечения качества// Вестник Кыргызско-Российского Славянского университета. - Том 11. №9/ Издательство КРСУ-Бишкек,2011.-С. 182-186.-0,5 п.л.

Статьи, опубликованные в других изданиях

5. Дзедик В.А. СМК как метод обеспечения инновационного развития профессионального образования// Материалы Международной научно-практической конференции «Интеграция систем дополнительного и основного профессионального образования как фактор повышения конкурентоспособности специалистов АПК». ИПК «Нива» ВГСХА. Волгоград, 2010 - С. 20-23. - 0,12 п.л.

6. Павленко Ю.Н., Дзедик В.А. Порядок разработки, внедрения и сертификации СМК в образовательных учреждениях// Сборник научных трудов учебно-методического сбора профессорско-преподавательского и начальствующего состава Волгоградской академии МВД РФ «Актуальные проблемы практической направленности образовательного процесса в Вузах системы МВД России». ООП ВА МВД России. Волгоград, 2010 - С. 223 - 227. - 0,19/0,09 п.л.

7. Дзедик В.А. Заповеди СМК: Карго-культ менеджмента качества// Экспертно-аналнтический журнал «Business Аналитик» №2, 2011/ Волгоградская торгово-промышленная палата - Волгоград 2011, С. 53-57 - 0,4 п.л.

8. Дзедик В.А., Семикина Е.С. Мониторинг и анализ СМК в образовательных учреждениях// Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении - 2010: Сборник материалов VII Международной научно-практической конференции. Изд-во «НАУКА-ЮНИПРЕСС». Воронеж, 2011 — С. 128-131.-0,2/0,1 п.л.

9. Дзедик В.А., Семикина Е.С. Повышение результативности СМК предприятий газовой промышленности на основе инструментальных средств поддержки принятия решений// Экономика, организация и управление производством в газовой промышленности - 2011: Научно-экономический сборник. ООО «Газпром экспо». Москва, 2011 - С. 50 - 57. - 0,58/0,29 п.л.

10. Дзедик В.А., Семикина Е.С. Использование инструментальных средств поддержки принятия управленческих решений для повышения результативности систем менеджмента качества// Актуальные проблемы науки: сборник науч. трудов по материалам Международ, науч.-практ. конф. 30 мая 2011 г.: в 4 частях. Часть 4; М-во обр. и науки РФ. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2011 - С. 116 - 117. - 0,08/0,04 п.л.

11. Дзедик В.А., Семикина Е.С. Разработка систем поддержки принятия решений для систем менеджмента качества с использованием функции экономических потерь// Актуальные вопросы современной экономической науки и практики [Электронный ресурс] / Сборник научных трудов четвертой всероссийской научно-практической конференции, 26-27 декабря 2011 года, г. Тверь. -Электрон, текст, дан. - Тверь: ЦЭИ, 2011. - 264 с. - 1 опт. компакт-диск (CD-ROM) - С. 245 - 249. - 0,32/0,16 п.л.

5 - - 5 099

2012497400

Подписано в печать 19.04.2012. Формат 60 х 90 /16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 1,25. Тираж 100 экз. Зак. 125. Поз. плана 17н.

Свидетельство об аккредитации ТПП РФ от 26.10.2000 г. Волгоградская торгово-промышленная палата 400005, г. Волгоград, ул. 7-я Гвардейская, 2

2012497400