Настройка нечетких параметров QFD- методологии управления качеством, страница 2

         Сумма баллов в каждом вертикальном столбце, выраженная в  % от суммы всех баллов в таблице, равна весомости выходной характеристики (строка вверху).  Например, на рис. 2  входными характеристиками являются Cons_i, и входные данные расположены в столбце  B ;  выходными характеристиками являются  Good_j , а выходные данные находятся в строке 18.  Далее,  выходные данные таблицы 1 (рис. 2) являются входными данными для таблицы 2 (рис. 3) и т.д.  Выходные данные четвертого «Дома» (рис. 5)  являются весовыми коэффициентами, определяющими относительную важность мер по улучшению качества, разработанных по QFD - методологии. 

         Предположим, что этот результат заметно отличается от экспертных оценок, сделанных руководителем на основании опыта (строка  17, рис. 5, 6, 7) . Варьируя нечеткие параметры, определяющие силу связей, можно уменьшить эту разницу. Поскольку на результат влияют только взаимные отношения параметров, один из них  - 1  следует оставить неизменным. Два других  -  3 и 9  будем варьировать так,  чтобы сохранялись исходные качественные различия между параметрами (второй существенно больше первого, а  третий существенно больше второго).  В остальном  выбор произволен,  включая, например, наборы значений  ( 1, 10 , 100 )  и  ( 1,  1.5,  2) .      

         Используя функции Excel  (главное меню - сервис – подбор параметров) осуществляется автоматический подбор значений ячеек с именами коэф1 и коэф2, содержащих настраиваемые параметры (первоначально -  3, 9). Поскольку мы использовали в матрицах связей ссылки коэф1 и коэф2, то при изменении значений ячеек  коэф1, коэф2 автоматически пересчитывались все четыре таблицы. Соответственно, изменялись выходные данные так, чтобы их среднеквадратическое отклонение от экспертных оценок весов уменьшилось до уровня, задаваемого в окне подбора параметров (рис. 5, 6, 7 ).  Повторяя процедуру можно последовательно уменьшать среднеквадратическое

отклонение ( ячейка I18 ), осуществляя его минимизацию методом покоординатного спуска в плоскости параметров, начиная от точки (3, 9).  Очевидно, что нельзя ожидать существенного уменьшения отклонений в значения шести выходных  весов (задающих  значимости управляющих решений  Impr_1 , … , Impr_6 ), варьируя только два параметра. Однако, численные эксперименты с «Домами качества», содержащими от 2-х  до 4-х выходных  весов (в последней -  4-й таблице) показали следующее. При  условии, что настраиваемые параметры не выходят из промежутков [2 ; 4]  и  [ 8 ; 12 ],  а среднеквадратическое отклонение не превышает  15 % от наибольшего из весов, за малое число итераций (  2 - 10 ) его легко уменьшить на  40  -  90 % . Допуская больший размах варьирования параметров, например в промежутках [2 ; 10]  и [20 ; 100], можно существенно увеличить среднеквадратическое отклонение, которое допускает значительное уменьшение при настройке. 

         При большем числе выходных весов ( 5, 6 и т.д.) следует варьировать параметры по отдельности - для двух, трех или каждой из четырех  расчетных таблиц  «Дома качества». Таким образом, общее число настраиваемых параметров можно довести до 8.   Такого рода настройку, когда покоординатный спуск осуществляется в 8 - мерном пространстве нечетких параметров, по-видимому, целесообразнее запрограммировать средствами VBA пакета Excel.

§ 3. Заключение.

        Предложенный метод настройки нечетких параметров QFD – методологии, определяющих силу связей в расчетных таблицах, позволяет минимизировать расхождения с прямыми экспертными оценками. Если эти расхождения малы,  то результат достигается за счет малого удаления параметров от исходных значений. Если расхождения велики, то настроенные значения могут значительно отличаться от исходных.  В любом случае достигается более адекватное моделирование системы взглядов и предпочтений экспертов, что отвечает главной задаче теории качеств [5].  За счет этого, при сохранении существа дела и всех достоинств QFD-методологии,  можно сгладить вероятный конфликт с прямыми экспертными оценками приоритетностей (весов).  Если число весов на выходе «Дома качества» велико (), то предложенный метод практически бесполезен. Однако, в этом случае руководителю или экспертам будет сложно дать прямые оценки весов, поэтому возникновение обсуждаемой проблемы маловероятно.

Важно заметить, что игнорирование конфликта оценок может привести к одному из двух нежелательных последствий: 

1.  Игнорирование интуиции и опыта руководителя  ( экспертов ).

2.  Потеря доверия руководителя к оценкам, полученным с помощью QFD.

Ссылки :

1.  Hauser J.R., Clausing D. The House of Quality // Harvard Business Review. Boston, 1988. Vol. 66, № 3.

2.  О.П. Глудкин, Н.М. Горбунов, А.И. Гуров, Ю.В. Зорин; Под ред. О.П. Глудкина. Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов М.: Радио и связь, 1999.

3.  Rampersad H.К. Total Quality Management: An Executive Guide to Continuous Improvement. Berlin-Heidelberg: Springer Verlag, 2001.

4.  Пономарев С.В., Мищенко С.В., Герасимов Б.И., Трофимов А.В.

Квалиметрия и управление качеством. Инструменты управления качеством: Учебное пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005.

5.  Г.И. Брызгалин, Введение в теорию качеств, ВПИ, Волгоград, 1988.

     

Рисунок  1

Рисунок 2

Рисунок 3

Рисунок 4

Рисунок 5

Рисунок 6

Рисунок 7