Диаграмма процесса осуществления программы

 

В книге [1], выпущенной под редакцией В. П. Глудкина, рассматривается инструмент, названный «Диаграмма процесса осуществления программы» (Process Decision Program Chart — PDPC). Этот инструмент представляет собой диаграмму, очень похожую на рассмотренную выше поточную диаграмму (карту технологического процесса).

PDPC (Process Decision Program Chart) – инструмент для оценки сроков и целесообразности проведения работ по выполнению программы в соответствии со стрелочной диаграммой с целью их корректировки в ходе выполнения. PDPC отображает последовательность действий и решений, необходимых для получения желаемого результата.

На рисунке 2.11 приведен пример PDPC [1], определяющей порядок действий и принятия решений от момента получения заказа от потребителя и до момента передачи ему готовой системы при минимально возможном времени.

 

Рисунок 2.11 - Диаграмма процесса осуществления программы работ при выполнении заказа потребителя о производстве, поставке и монтаже системы

 

Четкое соблюдение очередности и выполнение всех этапов процесса позволяет минимизировать время, необходимое для осуществления процесса. Это минимальное время на английском языке называют «lead time» и часто переводят на русский язык как «мертвое время», подразумевая то время, в течение которого организация (изготовитель продукции) не только не получает прибыль, а, наоборот, вынуждена расходовать свои средства, которые будут возвращены потребителем (покупателем) только после того, когда продукция будет им приобретена.

Практика показывает, что при оформлении PDPC наиболее часто используют только три символа (из приведенных на рисунке 2.9), а именно:

• овал (для обозначения начала и конца процесса);

• прямоугольник (для обозначения действий и операций);

• линии со стрелками (для указания направления протекания процесса).

Именно эти символы и использованы на рисунке 2.11. При необходимости диаграмма осуществления программы, изображенная на рисунке 2.11, может быть представлена в виде поточной диаграммы (карты технологического процесса), выполненной с применением полного набора символов (см. рисунок 2.9). Предлагаем читателям самостоятельно выполнить такую работу.

PDPC наиболее эффективно могут быть применены в двух случаях:

• при разработке новой программы достижения требуемого результата (PDPC обеспечивает возможность предварительного планирования и отслеживания последовательности действий еще при анализе возможных проблем, которые могут возникнуть в ходе выполнения работы);

• при стремлении избежать возможных «катастроф» еще на этапе планирования (PDPC помогает предотвратить «планирование катастроф» за счет прогнозирования нежелательных исходов, что позволяет заранее осуществить предупреждающие или корректирующие действия).

Поточные диаграммы процессов и PDPC широко используются при решении сложных проблем в области научно-исследовательских работ, при проектировании и разработке новых видов продукции, выполнении крупных производственных заказов и т. п.

 

Матрица приоритетов

 

Матрица приоритетов [1 – 5, 17] – инструмент для обработки большого количества числовых данных, полученных при построении матричных диаграмм (таблиц качества), имеющий целью выявление приоритетных данных. Поскольку матрица приоритетов используется для анализа численных данных матричных диаграмм, этот инструмент имеет также второе название – анализ матричных данных. Этот инструмент эквивалентен статистическому методу, названному анализом важнейших компонент (principal component analysis), который является одним из основных методов анализа многовариантных данных.

Рассматриваемый здесь инструмент требует серьезных статистических знаний. Поэтому матрица приоритетов (анализ матричных данных) применяется значительно реже, чем рассмотренные выше инструменты управления качеством.

Назначение метода. Применяется для анализа числовых данных матричных диаграмм, когда возникает необходимость представить их в более наглядном виде.

Цель метода. Выявление из большого количества числовых данных, полученных при построении матричных диаграмм (таблиц качества), наиболее важных для решения рассматриваемой проблемы.

Суть метода. Матрица приоритетов видоизменяет и располагает данные матричной диаграммы так, чтобы информация была удобна для наглядного представления и понимания.

Матрица приоритетов обеспечивает промежуточное планирование, способствует выявлению силы связи между переменными, которые были статистически определены, и помогает графически проиллюстрировать эти связи.

План действий:

1. Перегруппировать информацию, представленную в матричной диаграмме, таким образом, чтобы подчеркнуть силу корреляционной связи между переменными.

2. На основании анализа полученной матрицы корреляции выявить приоритетные компоненты.

3. Построить матрицу для приоритетных компонентов данных и проанализировать вошедшие в нее данные.

Матрица приоритетов позволяет:

· анализировать процессы производства, тесно связанные между собой;

· анализировать причины несоответствий, которые связаны с большим объемом данных;

· по результатам рыночных обследований выявлять требуемый уровень качества;

· постоянно определять характеристики, способные изменяться под влиянием каких-либо условий.

· выполнять комплексные оценки качества;

· анализировать нелинейные данные.

Результаты анализа статистических данных могут быть представлены графически в виде схемы предпочтений в зависимости от важнейших компонент данных, отложенных соответственно на осях абсцисс и ординат.

Пример оформления результатов анализа матричных данных, собранных для оценки действия различных болеутоляющих средств в зависимости от их "эффективности" и "мягкости" - двух важнейших компонент - показан на рисунке 2.12.

 

Рисунок 2.12 - Графическое представление результатов анализа матричных данных

 

Из рисунка 2.12 видно [1, 4, 17], что обычный аспирин действует жестко и неэффективно. Наиболее эффективен экседрин, но он одновременно является одним из наиболее жестких средств. Тайленол наилучшим образом сочетает эффективность и мягкость.

Достоинства метода. Наглядность.

Недостатки метода. Требует серьезных статистических знаний. Поэтому этот инструмент управления качеством значительно реже применяется на практике, чем другие инструменты, входящие в состав семи методов управления качеством.