|
основе, собственно, подпроцессов, а на основе их показателей качества, значительно увеличивает трудоемкость декомпозиции сложного процесса без получения значимых результатов. Определение глубины декомпозиции при построении графической схемы является одним из самых сложных аспектов при построении графической модели в ландшафте процессов крупного производства. При проведении декомпозиции возможны две крайности: недостаточная и чрезмерная декомпозиция. Недостаточная декомпозиция сложного процесса не отражает необходимый в рамках поставленной задачи набор подпроцессов. Полученная модель имеет общий характер и низкую информативность, что не позволяет эффективно оценить существующие подпроцессы. Чрезмерная декомпозиция характеризуется тем, что взаимосвязи между отдельными подпроцессами будут выражены значительно слабее. Соответственно, наблюдается рост вероятности неверного определения ключевых показателей качества, вследствие статистической погрешности. Кроме того, поскольку число подпроцессов, подвергаемых анализу, и связей между ними при увеличении детализации декомпозиции экспоненциально растет, то экспоненциально растут временные и людские ресурсы, привлекаемые для проведения работ. Появляется проблема организации и финансирования совместной работы больших коллективов, работающих над анализом. По мере роста привлекаемых людских ресурсов сложность данной проблемы становится сопоставимой со сложность исходной проблемы1. Опыт показывает, что оптимальным значением общего количества подпроцессов в рамках всестороннего анализа сложного процесса СМК является 10-12 подпроцессов. Это не является жестким требованием и при необходимости количество подпроцессов может быть увеличено или сокращено. 1 См.: Ротср М., Шук Дж. Учитесь видеть бизнес-процессы. Практика построения карт потоков создания ценности. М.: Альшина Бизнес Букс : CBDC, Центр развития деловых навыков, 2006. 123 |
53 установление корреляции между показателями качества, выявление ключевых показателей качества и управление сложным технологическими процессом через изменение их значений. 2.3.1 Основные принципы декомпозиции сложного процесса Основной задачей декомпозиции сложного технологического процесса является получение адекватной графической модели процесса, описывающей состав его подпроцессов и их последовательность. Графическая модель сложного технологического процесса должна отражать: все имеющиеся подпроцессы сложного технологического процесса; последовательность этих подпроцессов; входы и выходы подпроцессов. С точки зрения методики статистического управления сложными технологическими процессами применять такие сложные нотации описания процессов как IDEF, ARIS и др. нецелесообразно. Это связано с тем, что эти модели обычно характеризуются высокой сложностью, наличием многочисленных обратных связей и требуют специальных знаний. Все это на фоне управления не на основе, собственно, подпроцессов, а на основе их показателей качества, значительно увеличивает трудоемкость декомпозиции сложного технологического процесса без получения значимых результатов. Определение глубины декомпозиции при построении графической схемы является одним из самых сложных аспектов при построении графической модели. При проведении декомпозиции возможны две крайности: недостаточная и чрезмерная декомпозиция. Недостаточная декомпозиция сложного технологического процесса не отражает необходимый в рамках поставленной задачи набор подпроцессов. Полученная модель имеет общий 54 характер и низкую информативность, что не позволяет эффективно оценить имеющиеся подпроцессы. Чрезмерная декомпозиция характеризуется тем, что взаимосвязи между отдельными подпроцессами будут выражены значительно слабее. Соответственно, наблюдается рост вероятности неверного определения ключевых показателей качества, вследствие статистической погрешности. Кроме того, поскольку число подпроцессов, подвергаемых анализу, и связей между ними при увеличении детализации декомпозиции экспоненциально растет, то экспоненциально растут временные и людские ресурсы, привлекаемые для проведения работ. Появляется новая проблема организация и финансирование совместной работы больших коллективов, работающих над анализом. По мере роста привлекаемых людских ресурсов сложность данной проблемы становится сопоставимой со сложность исходной проблемы [79,80]. Таким образом, оптимальным значением общего количества подпроцессов в рамках всестороннего анализа сложного технологического процесса является 5-15 подпроцессов. Это не является жестким требованием и при необходимости количество подпроцессов может быть увеличено или сокращено. При выделении подпроцессов также следует учесть то, что в настоящее время многие организации реализуют индивидуальный подход к каждому заказу, работая по «модульному принципу», когда целый ряд подпроцессов могут реализоваться или не реализоваться в зависимости от заказа. В этом случае следует указать данные подпроцессы в декомпозиции, но выделить их маркировкой, позволяющей не спутать их с подпроцессами, осуществляющимися в обязательном порядке. С точки зрения последовательности в рамках процесса может существовать три вида соединения: последовательное, параллельное и последовательно-параллельное (рис. 2.1). 135 78. Пашков П.И. Инструменты повышения эффективности статистического управления процессами. Сборник материалов V международного аэрокосмического прогресса 1АС’06г. Москва, 2006. 79. Бурков В.Н., Кондратьев В.В., Цыганов В.В., Черкашин А.М. Теория активных систем и совершенствование хозяйственного механизма. — М.: Наука, 1984.-272 с. 80. Пашков П.И. Проблемы при декомпозиции сложных процессов. XXXIII Гагаринские чтения. Сборник научных трудов в 8 томах. Том 6. ГОУ ВПО «МАТИ» Российский Государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского. М.: МАТИ, 2007. 81. Леон Р., Шумейкер А., Тагути Г. и др. Управление качеством. Робастное проектирование. Метод Тагути. Пер. с англ. М.: «СЭЙФИ», 2002. 384 с. 82. Ротер М., Шук Дж. Учитесь видеть бизнес-процессы. Практика построения карт потоков создания ценности. М.: Алыиина Бизнес Букс : CBDC, Центр развития деловых навыков, 2006. 144 с. 83. Пашков П.И. Использование статистической устойчивости в методике управления сложными процессами. XXXII Гагаринские чтения. Сборник научных трудов в 8 томах. Том 6. ГОУ ВПО «МАТИ» Российский Государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского. -М.: МАТИ, 2006. 84. Брандт 3. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров. Пер. с англ. — М.: Мир, ООО «Издательство АСТ», 2003. — 686 с. 85. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для студентов вузов. — М.: Издательский центр «Академия», 2005. — 576 с. 86. Солонин И.С. Математическая статистика в технологии машиностроения. -М.: «Машиностроение», 1972. — 216 с. |