Теоретические основы обеспечения качества сложных
реклама
Теоретические основы обеспечения качества сложных технических систем. Основные научные проблемы качества. Васильев Н.А. дтн, профессор Обносов Б.В. дтн, член-кор. РАРАН Строителев В.Н. дтн, профессор Аннотация. Несмотря на свою важность, проблема обеспечения требуемого качества далека от исчерпывающего решения. Статья развивает новые подходы к вопросам обеспечения качества продукции (услуг) в самом широком смысле этих понятий. Несовершенство науки о качестве проявляется в отсутствии методов решения трех основных проблем, которые коротко можно обозначить как проблемы гарантированности, подтверждаемости и управляемости. Существующая наука единой мерой качества не располагает. Вследствие этого, результаты анализа качества разнородных предметов и процессов оказываются несравнимыми и непригодными для решения практических задач, а рекомендации по обеспечению необходимого качества носят не конкретный, а абстрактный характер. Чтобы уйти от общих, абстрактных лозунгов и призывов, нужна новая методология обеспечения гарантированного качества. При разработке новой методологии необходимы не только новые методы и понятия, нужно уточнить и переосмыслить уже существующие определения и методы, ставшие привычными и традиционными. С развитием общества понятие качества становится одним из наиболее важных не только в науке, но и в обычной жизни. Связано это с явно проявляющейся закономерностью: чем выше уровень развития общества, чем сложнее и ответственнее решаемые задачи, тем важнее вопросы качества. В качестве заинтересованы все. Потребитель хотел бы иметь качественные товары и услуги, т.к. они соответствуют его потребностям. Производитель также заинтересован в качестве: обеспечивая необходимое качество, он уверенно чувствует себя в конкурентной борьбе, его продукция или услуга пользуется рыночным спросом. Наконец, все мы заинтересованы в целенаправленном повышении качества жизни. 1 Нет сомнений в том, что какой бы деятельностью человек ни занимался, важно, чтобы получаемые результаты обладали необходимым качеством. Успешной и эффективной является такая деятельность, которая позволяет обеспечить получение запланированных результатов требуемого качества и достижение намеченной цели при экономном расходовании ресурсов. Качество не появляется само по себе, его нужно обосновывать и обеспечивать. Для этого в системе образования организована подготовка соответствующих специалистов, а на предприятиях существуют специальные службы. Обеспечение необходимого качества требует вполне определенных затрат. Чем выше требуемый уровень качества, тем труднее его реализовать, тем больше на это расходуется ресурсов. Важно уметь обоснованно определять необходимый уровень качества и рационально расходовать ресурсы на создание и поддержание этого уровня. Несмотря на свою важность, проблема обеспечения требуемого качества далека от исчерпывающего решения. В этом безрадостном заключении мы убеждаемся каждый раз, когда задумываемся о качестве жизни, ее стабильности и безопасности, когда получаем информацию об очередных происшествиях, авариях и катастрофах, связанных с отказами и сбоями в работе сложных технических и информационных систем, с нарушениями технологий и условий проведения работ. И конечно же, каждый из нас нередко сталкивается с низким качеством товаров и услуг, которое если не приводит к трагедии, то доставляет много неприятностей и неудобств. Общая причина недостатков в обеспечении необходимого качества заключается в недостаточной научной осмысленности этой области, в несовершенстве используемой методологической базы. Существующая наука о качестве не способна решать актуальные практические задачи, конструктивно реагировать на вызовы современной жизни. Несовершенство науки о качестве проявляется в отсутствии методов решения трех основных проблем, которые коротко можно сформулировать как проблемы 2 гарантированности, подтверждаемости и управляемости. Поясним существо каждой из этих проблем. Проблема гарантированности. Человек уже давно осознал, что качество необходимо не просто обеспечивать, а гарантировать. Гарантированное качество нужно правильно рассчитывать и реализовывать. Рассчитать и реализовать качество абсолютно точно невозможно из-за того, что наши представления о будущей деятельности и свойствах ее результатов всегда приближенные, в рамках какой бы научной теории они ни формировались. Мы не можем учесть и описать все аспекты рассматриваемых предметов и процессов, что-то всегда будет оставаться неучтенным. Кроме того, мы не можем получать абсолютно точные результаты измерений. Вследствие этого практические свойства исходных материалов, конструкторских и проектных решений, технологий, условия и режимы выполнения работ всегда будут отличаться от наших представлений. Именно поэтому обеспечение гарантированного качества необходимого целевого результата является одной из важнейших задач любой деятельности. При обеспечении гарантированного качества важно, чтобы значения показателей лежали в допустимых пределах. Для этого нужно, с одной стороны, обосновывать допустимые пределы возможных изменений показателей качества, а с другой, определять не только значения показателей качества, но и уровень гарантированности нахождения этих значений в рамках допустимого диапазона. Определяя уровень гарантированности требуемого качества, мы получаем возможность оценивать Гарантированность и риск риск невыполнения обеспечения заданных необходимого требований. качества – важнейшие понятия - антонимы современного этапа развития. Чтобы успешно решать гарантированность проблему и риск обеспечения нужно требуемого определять на качества, объективном количественном уровне. Обоснованные методы определения гарантированных количественных оценок предоставляет единственный раздел математики – теория вероятностей и 3 математическая статистика. Виды деятельности, которые используют вероятностно-статистические оценки количественных величин, добились в обеспечении качества заметных успехов. Это относится, в первую очередь, к техническим системам и средствам, в основе обеспечения качества которых лежат статистические методы исследований и испытаний. Благодаря этим методам, качество представляется не только значениями анализируемых показателей, но и разбросом значений. На рис. 1 показаны два варианта показателя x , характеризующихся плотностью распределения своих значений. При разных средних значениях m1 и m2 , разном разбросе эти показатели отражают совершенно разное качество. f(x) f (x) 1 f (x) 2 m 1 x m 2 Рис. 1. Оценка значений двух вариантов показателя x Вероятностно-статистические методы обладают двумя важными свойствами. Прежде всего, эти методы позволяют «сжимать» информацию об однотипных объектах: вместо того, чтобы приводить значения одного и того же свойства большого числа однотипных объектов, достаточно построить закон распределения этих значений и отразить несколько его характеристик, например математическое ожидание и дисперсию для нормального закона или нижнюю и верхнюю границы для равномерного распределения. Главное же свойство вероятностно-статистических методов заключается в их возможности отражать 4 степень гарантированности значений на объективной основе, а значит и степень риска (или неопределенности). Других методов, обладающих такими свойствами, не существует. Гарантированные оценки качества предполагают определение диапазона (интервала) и вероятности нахождения в рамках этого диапазона действительного значения рассматриваемого показателя (рис. 2): * * P P x x H , x B P x P TP * где x - действительное значение показателя качества; x H , x B - нижняя и верхняя границы нахождения (диапазона) нахождения * действительного значения x ; x B x H - величина интервала неопределенности; PTP - требуемое значение вероятности; * P - вероятность нахождения действительного значения x в интервале . xB xH x Рис. 2 Гарантированное интервальное представление Гарантированное качество определяется интервалом неопределенности и вероятностью P , которые связаны взаимнооднозначной зависимостью. Чем меньше интервал и выше вероятность P , тем лучше качество. При одинаковых интервалах 1 2 более высокому качеству соответствует большее значение вероятности. Использование интервальных гарантированных значений позволяет оценивать объективно существующий уровень риска недостижения необходимого качества. Если мы хотим знать обоснованную величину объективно существующего риска, нужно использовать гарантированные интервальные оценки и не заменять их округленными точечными оценками. 5 Следует иметь в виду, что при оценке качества важно учитывать не только величину вероятности P и длину интервала неопределенности , но и положение интервала на оси значений рассматриваемого показателя: интервалы, выделяющие разные диапазоны значений, даже при одинаковой длине 1 2 и вероятности P1 P2 свидетельствуют о разном качестве (рис. 3). x x1H 1 x1B x2H 2 x2B Рис. 3. Зависимость качества от расположения интервала неопределенности Благодаря своим свойствам вероятностно-статистические методы оказываются очень полезными при решении важных практических задач и привлекают внимание многих исследователей. В последнее время эти методы стали настолько популярными, что часто используются даже там, где для этого нет оснований – нет необходимых объемов статистических данных. Стремление к использованию вероятностно-статистических методов стало всеобщим: если при решении научных задач мы не выходим на вероятностные оценки, то получаемые решения рассматриваются как незавершенные, незаконченные. Это объясняется только одним – желанием иметь объективные гарантированные оценки. Если к применению статистических методов отнестись внимательно и корректно, то окажется, что возможность их практического использования весьма ограничена. Как известно, для использования статистических методов требуется выполнение двух важных условий: наличие "массовой" совокупности анализируемых данных и статистической "однородности" (одинаковости) условий наблюдения. Вероятностные методы отражают усредненные, "размытые" представления о количественных данных и применимы только для статистической совокупности, т.е. для массового анализа, но не для единичных объектов. Это очень существенные ограничения, которые часто оказываются принципиальными: в большинстве практических случаев мы имеем дело с 6 единичными объектами. конкретного автомобиля, Например, компьютера, потребителя телевизора, интересует качество самолета, корабля, космического аппарата и т.п. Даже если производитель располагает вполне представительными, репрезентативными, выборками и может определять устойчивые статистические характеристики, то охарактеризовать качество единичного объекта с помощью этих характеристик невозможно. В то же время жизненный опыт подсказывает, что процесс обеспечения качества должен быть конкретизирован, индивидуализирован – в случае необходимости мы должны иметь конкретные, фактические данные о качестве каждого изделия, каждого элемента, каждой операции, о качестве работы каждого исполнителя. К использованию статистических методов нужно подходить очень обдуманно. Например, планировать испытания только на основе статистических методов совершенно нерационально: подвергать испытаниям массовую совокупность объектов неразумно даже с экономической точки зрения. При этом, чем выше требуется обеспечить гарантируемый уровень качества, тем многочисленнее должна быть испытываемая совокупность. Так, чтобы гарантировать качество с вероятностью 0,7…0,75 нужно проводить десятки испытаний (не менее 30…40), а для подтверждения качества с уровнем гарантированности не ниже 0,95 требуется проведение сотен испытаний. Статистические методы применимы тогда, когда, во-первых, конкретные свойства каждого индивидуального объекта уже оценены: только зная свойства и условия их определения, можно судить о возможности отнесения объекта к некоторой статистической совокупности, о возможности включения объекта в состав статистической выборки; во-вторых, когда человека устраивают усредненные оценки, относящиеся не к одному объекту, а к определенной совокупности однотипных объектов, находящихся в одинаковых условиях. Как только нас интересуют свойства единичных объектов, статистические и вероятностные оценки становятся непригодными (в их традиционном понимании), нужно переходить к методам индивидуального анализа. 7 Индивидуальные проведении и методы анализе исследований результатов качества, измерений, основанные являются на основой целенаправленной деятельности. С помощью этих методов реализуется любая практическая деятельность, связанная с анализом качества – получение первичных количественных данных осуществляется на основе результатов измерений, которые всегда конкретны, единичны. Именно на основе единичных результатов измерений принимаются решения о годности или негодности того или иного элемента, о соответствии значений показателей качества установленным требованиям. Однако, с помощью единичных количественных результатов в рамках установившегося подхода невозможно определить уровень объективно существующего риска, корректно отразить имеющуюся неопределенность. Отсутствие такой возможности уже породило несправедливое отношение к индивидуальным методам анализа как не совершенным, вспомогательным. Индивидуальные результаты являются основой для решения всех задач, включая статистические: выборки формируются из индивидуальных результатов. Основными, базовыми методами исследований должны быть индивидуальные методы. Но единичные оценки должны характеризоваться степенью их гарантированности, определяемой на объективном уровне. При переходе к статистической совокупности методы индивидуального анализа должны переходить в вероятностные методы исследований. Такими возможностями существующая наука о качестве не располагает. Методы индивидуального и статистического (массового) анализа должны быть не только взаимосвязаны, но и взаимообусловлены: уровень неопределенности индивидуальных и групповых результатов должен быть сбалансированным – отклонения, разброс значений групповых оценок должны соответствовать разбросу индивидуальных оценок. Нужно помнить о том, что стремление к гарантированности получению связано с результатов повышенной увеличением расходов. точности Поэтому и степень 8 неопределенности индивидуальных и групповых оценок должна быть обоснованной и согласованной. При анализе качества нужно, прежде всего, наиболее полно использовать индивидуальные данные и на их основе формировать обоснованные гарантированные решения по каждому конкретному объекту, а при накоплении репрезентативной выборки множество индивидуальных данных можно заменить ограниченным набором статистических характеристик. Только на индивидуальной основе с помощью результатов измерений можно оценить гарантированное качество единичного образца. Это первостепенная задача анализа качества: мы должны иметь объективное представление о качестве каждой системы, элемента, о качестве выполнения каждой операции, о качестве работы каждого участника совместной деятельности. Существующая наука не располагает методами получения гарантированных оценок качества единичных объектов. Но практическая основа для получения таких оценок имеется – это аттестованные и сертифицированные методы и средства измерений. Нужно только правильно использовать получаемые результаты измерений и иметь необходимые методы преобразования гарантированных интервальных величин и функций. Проблема подтверждаемости. Расчетные значения показателей качества непременно требуют экспериментальной проверки – специальных испытаний с реальными объектами. Результаты экспериментальных подтверждений должны быть также гарантированными и их также приходится получать и представлять с помощью методов теории вероятностей и математической статистики. Если к использованию методов теории вероятностей и математической статистики подходить традиционно, то для гарантированного практического подтверждения результатов требуются большие объемы статистических данных. Так, для уверенного подтверждения средних статистических значений необходимо проводить десятки экспериментов (обычно не менее 30…40), а для подтверждения значений вторых моментных характеристик число необходимых опытов возрастает не менее чем в 2 раза. При этом, чем выше нужно 9 обеспечивать уровень гарантированности, тем больше требуется испытаний. Например, при нормальном законе распределения данных для подтверждения его характеристик с уверенностью не ниже 0,7 (на уровне - "одной сигмы") требуются десятки испытаний, а для уровня 3 ("трех сигм") и гарантированности 0,997 число испытаний должно исчисляться тысячами. Статистическое экспериментальное подтверждение качества существенно отражается на себестоимости, цене и сроках создания новых видов продукции и услуг. Для сложных и дорогостоящих видов товаров оно становится просто неприемлемым. Для снижения количества необходимых испытаний используют методы моделирования: реальный объект заменяется моделью и все последующие испытания проводят не с физическими объектами, а с моделями. Подобный подход был бы вполне приемлемым, если бы существовали обоснованные критерии адекватности моделей. Сейчас главным критерием адекватности считается совпадение результатов, получаемых на выходе реального объекта и модели. Но сложные объекты в процессе использования могут функционировать в разных условиях и режимах, находиться в разных состояниях. Моделировать нужно все условия и режимы работы, все возможные ситуации. При таком подходе задача моделирования становится очень сложной, ее решение требует значительных затрат времени, материальных ресурсов, а главное – очень высокой научной квалификации исполнителей. Не имея убедительных критериев адекватности, трудно судить о том, насколько правильно процессы моделирования практических результатов. существенно облегчить подтверждают Моделирование решение задачи реальных справедливость объектов подтверждения может требуемого качества, но ставит не менее сложную в научном плане задачу проверки адекватности моделей, которая на настоящем этапе не имеет убедительного решения. Понимая принципиальную сложность создавшейся ситуации, многие руководители, заинтересованные в экономии времени и затрат, расходуемых на разработку новых видов товарной продукции, процесс подтверждения 10 требуемого качества сделали формальным актом. В таких неопределенных методических условиях установить ответственность за необеспечение требуемого качества невозможно. В результате реальный уровень качества сложных видов продукции и услуг выглядит очень неопределенным, а выявление ошибок, просчетов и недоделок в процессе обеспечения качества происходит уже на этапе эксплуатации после происшествий и аварий. Очевидно, такой подход к обеспечению требуемого качества является неприемлемым. Каждая авария или катастрофа, каждое происшествие имеет конкретную причину: что-то недоисследовано, недоиспытано, непроконтролировано, неправильно определены или нарушены предписанные условия, режимы и технологии, своевременно не проверено техническое состояние, не проведено необходимое техническое обслуживание, вовремя не заменены элементы, выработавшие свой ресурс. Чтобы разбираться с произошедшими явлениями, нужны индивидуальные методы анализа и гарантированные объективные оценки. Только на основе индивидуального анализа можно установить конкретные причины происходящих явлений и протекающих процессов. Любой процесс испытаний, анализа не должен сводиться только к набору статистики и определению вероятностных (массовых) оценок: каждое испытание, каждый объект должны тщательно анализироваться. Нужно наблюдать за всеми происходящими процессами на каждом испытываемом объекте, фиксируя их с необходимой достоверностью. Для получения гарантированных оценок совершенно не следует ориентироваться на получение обширных статистических объемов – это слишком затратно, долго и нерационально. Нужно получать индивидуальные гарантированные оценки показателей качества. При производстве не индивидуальных, а массовых объектов, партий, т.е. при рассмотрении циклической деятельности, важно оценивать стабильность индивидуальных свойств. Понятие стабильности относится к любым видам циклической, повторяющейся деятельности и отражает близость значений показателей однотипных объектов – предметов и процессов. Стабильность 11 характеризует соотношение качества индивидуальных и групповых объектов: чем выше стабильность, тем выше качество. При организации производства нужны такие конструкторские решения, такие технологии работ, такие способы и приемы выполнения операций, которые обеспечивают приемлемый разброс значений показателей качества от объекта к объекту. Важно уметь обосновывать требования к допустимым отклонениям значений показателей качества целевого результата, а от них переходить к допустимым отклонениям значений показателей качества исходных материалов, операций, процедур и промежуточных результатов труда. Существующая методология анализа качества не располагает методами оценки стабильности свойств, а также методами перехода от свойств целевого результата к свойствам исходных материалов, элементов, выполняемых операций и промежуточных результатов труда. Проблема управляемости. Как показывает практика, для обеспечения необходимого качества недостаточно анализировать только свойства целевого результата. Итоговый результат появляется после завершения деятельности. Если внимание акцентировать только на качестве результата, то производитель обречен на исправление уже допущенных ошибок, на выявление и устранение брака. Подобный подход уже давно признан нерациональным, т.к. приводит к значительным потерям. Производителю нужно не просто оценивать качество полученного результата, процессом обеспечения качества нужно управлять: контролировать свойства исходных материалов, промежуточных результатов, правильность выполнения операций и соблюдения необходимых условий. Благодаря этому брак в конечном результате деятельности можно не допустить, предотвратить. На современном этапе такой подход к обеспечению качества рассматривается как основополагающая концепция: нельзя ожидать результат, а потом исправлять ошибки, нужно контролировать и корректировать процесс деятельности. Главной задачей при таком подходе становится задача управления качеством – предупреждение, профилактика брака. 12 Реализовать хорошо осмысленное управление процессом обеспечения необходимого качества очень непросто – для этого нет соответствующих научных методов. В основе существующих процессов управления качеством лежит эмпирический метод – метод проб и ошибок: наблюдая за результатами деятельности и анализируя недостатки, выявляемые на этапе потребления, человек определяет наиболее важные, критические факторы и именно на них сосредотачивает свое внимание. Этот подход сейчас часто воспринимается как единственный и неизбежный. Но этот подход часто связан с большим, а порой непоправимым ущербом. При решении отдельных задач, например, при проверке безопасности объектов, этот подход оказывается неприемлемым. Даже если этот подход не приводит к трагическим последствиям, он всегда оказывается инерционным, затратным и неэффективным. Используя только этот подход, мы будем всегда проигрывать в конкурентной борьбе тем, кто способен осмысливать деятельность более глубоко, на объективном научном уровне. Задача обеспечения требуемого качества, решаемая на основе предупреждения брака, - типичная задача управления. Чтобы управлять процессом обеспечения качества, нужно знать какими факторами определяются свойства целевого результата; уметь от требуемого качества результата перейти к качеству составляющих его промежуточных результатов, исходных материалов, операций и условий деятельности; обоснованно выбирать для контроля наиболее важные процедуры; определять частоту проверок и критерии пригодности. Если процесс управления будет плохо продуман, можно затратить много средств, существенно усложнить деятельность, но не получить желаемого эффекта. Научное решение задачи управления процессом обеспечения качества осложнено хорошо известными проблемами: формирования иерархической системы целей, многокритериальности, объективного экономического анализа эффективности, выбора наиболее рационального варианта. Без решения этих проблем невозможно организовать эффективный процесс обеспечения требуемого качества. 13 Задачу управления качеством необходимо решать на гарантированном уровне. Для получения гарантированных оценок нужны объективные методы, применимые к отдельному объекту, к отдельной деятельности, организуемой в конкретных условиях. Помимо перечисленных научных трудностей организация управления связана с определением гарантированного обобщенного качества, отражающего всю совокупность свойств рассматриваемого предмета или процесса. Оценивая свойства объекта, мы получаем перечень значений разнородных физических показателей. При таком представлении качество объектов даже одного и того же функционального назначения невозможно сравнивать, выбирать наиболее предпочтительные варианты, обосновывать итоговые решения. Это происходит потому, что при сравнении даже однородных вариантов, характеризующихся одними и теми же показателями, альтернативы оказываются несравнимыми: вариант, выигрывающий по значениям одних показателей, проигрывает по значениям других. Например, автомобиль с большей мощностью двигателя имеет больший расход топлива и более высокую цену. Сравниваемые варианты одного и того же функционального назначения могут отличаться реализованными в них проектными и конструкторскими решениями, строиться на совершенно разных принципах и идеях. Из-за этого показатели качества этих вариантов оказываются разными, а варианты становятся разнородными и принципиально несравнимыми. На практике требуется сравнивать качество самых разных объектов: создавая сложную продукцию или организуя совместную деятельность, необходимо знать и соотносить качество совершенно разных подсистем, элементов, технологий, операций, качество работы специалистов разного профиля. Для решения подобных задач нужно переходить к единой, универсальной мере качества и разнородные натуральные показатели представлять в одних и тех же единицах. Существующая наука единой мерой качества не располагает. Вследствие этого, результаты анализа качества разнородных предметов и процессов 14 оказываются несравнимыми и непригодными для решения наиболее важных, насущных практических задач, а рекомендации по обеспечению необходимого качества носят не конкретный, а абстрактный характер и обращены ко всем участникам совместной деятельности, но что должен делать каждый конкретный исполнитель, понять из этих рекомендаций невозможно. Чтобы уйти от общих, абстрактных лозунгов и призывов, нужна новая методология обеспечения гарантированного качества. При разработке новой методологии необходимы не только новые методы и понятия, нужно уточнить и переосмыслить уже существующие определения и методы, ставшие привычными и традиционными. Ключевые слова: качество; мера; гарантированность; объективность; методология; обеспечение. Список литературы: 1. «Концепция национальной политики России в области качества продукции и услуг», М. Вестник Госстандарта России, 2002. 2. Фомин В.Н. «Квалиметрия. Управление качеством. Сертификация», М., ЭКМОС, 2000. 3. Дж. Харрингтон. «Управление качеством в американских компаниях», Вашингтон, 1990. 15
