Реферат: Моніторинг систем управління якістю ВНЗ

--PAGE_BREAK--Автори дослідження пропонують усунути прогалину, пов’язану з відсутністю системності, використавши принципи TQM та стандарти ISO серії 9000 версії 2000 року для побудови ефективної системи моніторингу якості підготовки випускника ВНЗ.

2. Система моніторингу СУЯ ВНЗ за стандартами ISO9000:2000
Відповідно до вимог [10] організація, яка впровадила систему управління якістю повинна забезпечити 3-х рівневий моніторинг, який складається з:
-  моніторингу та вимірювання показників системи управління якістю;
-  моніторингу та вимірювання продукції;
-  моніторингу та вимірювання показників процесів.
У [11] наведено методичні рекомендації, які розширюють сферу дії системи моніторингу, визначену стандартом [10]. У [12] надано роз’яснення стосовно того, що є продукцією ВНЗ, а у [13] описано з яких ключових процесів складається його діяльність. Виходячи з специфіки діяльності ВНЗ, його систему моніторингу СУЯ відповідно до стандартів ISO 9000:2000, можна зобразити у вигляді, представленому на рис. 5.
Порівняльний аналіз системи моніторингу СУЯ ВНЗ, наведеної на рис.5, з системою на рис. 1 (СМЯВО) свідчить, що СМСУЯ увібрала у себе усі елементи, або складові СМЯВО. Так, елементи зовнішнього моніторингу СМЯВО увійшли до першого рівня СМСУЯ. При цьому додались важливі нові елементи, такі, як внутрішній аудит СУЯ, самооцінка ВНЗ, визначення ступеню задоволеності усіх заінтересованих сторін, зовнішні аудити органу сертифікації СУЯ та, за потреби, підприємств і замовників (роботодавців), аналіз вищого керівництва, аналізування даних, аналізування витрат, бенчмаркінг. А ці нові складові мають значно підвищити ефективність і результативність моніторингу.
Елементи внутрішнього моніторингу СМЯВО, пов’язані з оцінюванням якості підготовки студентів, увійшли до ІІ рівня СМСУЯ. До них додався ще один елемент — управління невідповідною продукцією, який визначає процеси повторного контролю відстаючих студентів. А елементи внутрішнього моніторингу СМЯВО, пов’язані з контролем якості викладання, увійшли до ІІІ рівня СМСУЯ — моніторингу якості ключових процесів, одним з яких є процес управління ресурсами, у тому числі людськими, тобто, персоналом ВНЗ.
Ще одне суттєве посилення системи моніторингу СМСУЯ здійснено за рахунок введення моніторингу за 9 ключовими процесами ВНЗ, крім щойно згаданого. Можливі методики оцінювання якості зазначених на рис. 5 ключових процесів за системою показників (параметрів), які їх описують, наведено у [13]. Дані, отримані в процесі моніторингу І,ІІ, ІІІ рівнів, є джерелами інформації для здійснення коригувальних і запобіжних дій, що в свою чергу сприяє постійному поліпшенню діяльності ВНЗ. Надамо декілька коментарів до запропонованої СМСУЯ. Так, внутрішні і зовнішні аудити СУЯ доцільно здійснювати за методологією, описаною у [14].
Визначення ступеню задоволеності заінтересованих сторін здійснюється через письмове анкетування.
ВНЗ можна використати методику проведення самооцінювання, наведену у додатку А до [11]. Аналізування даних на всіх трьох рівнях СМСУЯ бажано здійснювати з використанням відповідних статистичних методів, описаних у [15], вироблення рішень та виконання дій за результатами аналізування здійснюється на основі логіки, досвіду та підтвердженої ним інтуїції. Результатами аналізування з боку вищого керівництва ВНЗ мають стати нові цілі щодо рівня якості підготовки студентів, стратегія стосовно підвищення задоволеності замовників, маркетингу, плани зменшення втрат, оцінювання придатності структури та ресурсів ВНЗ для майбутнього розвитку. Методику проведення бенчмаркингу описано у [12] та [7], наведено особливості використання цього інструменту для ефективного управління ВНЗ.
Методика аналізування витрат описана у [16].
Для запровадження процесу постійного поліпшення діяльності ВНЗ можна використати методику, описану у додатку Б до [11]. При цьому дуже важливим є установлення конкретних цілей щодо поліпшення для персоналу на всіх рівнях організаційної структури ВНЗ, запровадження чіткого порядку подання пропозицій і швидкого реагування на них, а також визначення та винагородження за досягнення успіхів у справі поліпшення. Прикладом може слугувати система заохочення персоналу, описана у [17].
Збирання та зберігання даних, отриманих в процесі моніторингу за СУЯ ВНЗ можна здійснювати за допомогою інформаційної системи підтримки СУЯ, описаної у [18].
Підсумовуючи результати порівнянні СМ СУЯ і СМЯВО, слід відзначити їх головну відмінність – запровадження моніторингу за ключовими процесами ВНЗ. У [19] наведено методику опису процесів дослідно-конструкторської організації. Запропонований підхід можна використати для опису процесів ВНЗ. У [20] надано методику оцінювання навчального процесу на кафедрі ВНЗ через визначену систему 10-х показників. Кожен показник оцінюється у балах від 0 до 10 у відповідності з кваліметричною шкалою групою експертів. На основі індивідуальних оцінок експертів розраховується загальна оцінка процесу. Для вирішення задачі оброблення великих масивів статистичних даних з контролю за роботою кафедр розроблено відповідну комп’ютерну програму. Цей підхід певною мірою збігається зі згадуваною вище методикою, представленою у [13]. У випадку, коли діяльність ВНЗ розглядається як досить велика кількість взаємопов’язаних і взаємодіючих процесів, кожен з яких в свою чергу описується великою кількістю показників (у наведеному вище прикладі – 10). Тому виникає завдання знаходження серед них ключових, тобто, таких, які впливають на виходи свого процесу, а також інші процеси.
У відповідності з процесним підходом, визначеним у [10], моніторинг за належним функціонуванням ключових процесів, з яких складається діяльність організації та на яких базується модель системи управління якістю (СУЯ), передбачає спостереження за системою показників, що характеризують кожен з зазначених процесів. При цьому слід враховувати, що процеси є взаємопов’язаними і взаємодіючими між собою. Згідно з методологією процесного підходу виходи одного процесу є входами іншого. Стандарт [10] вимагає також опису взаємодії між процесами.
Можна зробити припущення про те, що показники, які описують взаємопов’язані процеси, також пов’язані між собою. Можливі два варіанти зв’язку між показниками процесів. Перший, прямий зв’язок, якщо при визначенні значення показника одного процесу використовується значення показника іншого процесу. Другий, опосередкований зв’язок, якщо на значення показника одного процесу впливає значення показника іншого процесу. Надамо роз’яснення на прикладі трьох процесів, кожен з яких характеризується двома параметрами: температурою та тиском (t1D1, t2D2, t3D3). Виходи першого процесу є входами другого, а виходи першого і другого – входами третього. Розглянемо взаємодію між процесами з точки зору отримання якісного проміжного та кінцевого результату, тобто виробу на виході першого, другого й третього процесу. Згідно з технологією виріб на виході першого процесу вважається якісним, якщо температура і тиск досягли певних значень, наприклад t1, D1. Виріб на виході другого процесу буде якісним, якщо температура другого процесу буде доведена за допомогою відповідного технологічного обладнання до значення t2, а тиск до D2. Тобто, t2 = t1 + d1, D2 =D1 + g1. Відповідно кінцевий виріб буде якісним, якщо t3 = t2 + d2, D3 =D2 + g2 (“d1, d2, g1, g2 — приріст температури та тиску відповідно до технологічних вимог протікання процесів). Це є прикладом зв”язку першого типу і може бути записано у такому вигляді: t2R0t1, t3R0t2, D2R0D1,D3 R0D2, де R0визначає наявність взаємозв’язку, або відношення. В той же час, якщо температура першого процесу не досягла t2, то дотримання необхідного рівня тиску D1 у першому процесі не дозволить отримати якісний виріб на його виході. Аналогічно для виходів другого та третього процесів, якщо температура у другому процесі буде меншою за значення t2 таt3, тона виході цих процесів не можна отримати якісного виробу. Тобто, значення температури опосередковано впливає на значення тиску, і, відповідно, на кінцевий результат.
Таким чином D2 =D1 + g1 за умови, якщо t2 досягло встановленого значення і може бути записано, як у попередньому випадку, D2 Rt2.
D3 =D2 + g2 за умови, якщо t3 досягло встановленого значення, тобто D3 Rt3.
Це є прикладом зв”язку другого типу – опосередкованого, або змістовного зв”язку, а R визначає наявність змістовного відношення. У разі, якщо діяльність організації розглядається як сукупність великої кількості взаємодіючих процесів, кожен з яких характеризується системою показників, виникає завдання відповідно до вимог стандарту [10] виділити з досить великої кількості показників (десятки ато і сотні) ті, які взаємопов”язані між собою і безпосередньо впливають на кінцевий результат діяльності організації [13]. Вирішення цього завдання дасть змогу оптимізувати контроль і управління ключовими процесами на основі контролю за відносно невеликою кількістю так званих проміжних показників.
Для аналізу систем показників, що характеризують усю діяльність організації, розглянемо парні взаємозв”язки або відношення між показниками. При чому показники можуть бути вхідними, які не належать від інших, проміжними, які залежать від інших, і вихідними, від яких не залежать інші показники. Формалізовано парні відношення між показниками можна представити у формі матриці сумісності, яка є квадратною бінарною матрицею, проіндексованою по обох вісях множини показників процесів де P1 = {P1, P2, P3 … Pn, де n – число показників. i =
1, N;
j =
1, N
У позиції (i, j) матриці сумісності А Pij = 1, якщо між показниками Pi та Pj існує відношення Ro, або безпосередній прямий зв”язок, тобто, як зазначалось вище, значення Pj можна отримати через значення Pi. Наявністьвідношення між Pi і Pj буде мати вигляд PiRoPj, а відсутність
Pi
Ro
Pj,
і при цьому Pij=0.
У матриці кожен елемент є недосяжним для самого себе, тобто:
Матрицю А можна представити у вигляді графу G (P,Ro), вершинами якого є множина показників Р, а кожна дуга (Pi Pj) відповідає умові PiRoPj, тобто запису “<metricconverter productid=«1”» w:st=«on»>1” у позиції (i j) матриці А. Якщо застосовувати цей підхід до наведеного вище прикладу трьох процесів, кожен з яких характеризується температурою і тиском, то матриця А буде мати вигляд:

Елементи P1 і P2 не залежать від інших, а для того, щоб отримати значення елементів P3, P4,P5,P6 необхідно мати значення P1, P2, P3, P4 відповідно.
Інформаційний граф G (P, Ro) у цьому досить простому випадку буде мати вигляд, представлений на рис. 6.
Для формалізації виділення вхідних, проміжних і вихідних показників процесів потрібно на основі графу G(P,Ro) побудувати матрицю досяжності В.
Матриця В є квадратною бінарною матрицею, яка проіндексована за обома вісями множиною показників Р, аналогічно матриці сумісності А.
<group id="_x0000_s1167" coordorigin=«2448,3168» coordsize=«6768,2880» o:allowincell=«f»><img width=«457» height=«198» src=«dopb310061.zip» v:shapes="_x0000_s1167 _x0000_s1168 _x0000_s1169 _x0000_s1170 _x0000_s1171 _x0000_s1172 _x0000_s1173 _x0000_s1174 _x0000_s1175 _x0000_s1176 _x0000_s1177 _x0000_s1178 _x0000_s1179">  

Рис. 6 Запис “<metricconverter productid=«1”» w:st=«on»>1” у позиції (i j) матриці В відповідає наявності для пари показників (PiPj) змістовного відношення досяжності R. При цьому елемент Pj вважається досяжним з елементу Piтобто PiRoPj, якщо на графі G(P,Ro) існує направлений зв”язок від вершини Piдо вершини Pj. Якщо
(i j) матриці В записується “<metricconverter productid=«0”» w:st=«on»>0”. Відношення досяжності є транзитивним, тобто, якщо PiRPк іPкRPj, то PiRoPj,
i, j, k =
1, N.
Записи “<metricconverter productid=«1”» w:st=«on»>1” в j-тому стовпчику матриці В відповідають показникам Pi, котрі необхідні для отримання значень елементів Pj і які є множиною елементів передування С(Pi) для цього елементу.
Записи “<metricconverter productid=«1”» w:st=«on»>1” в i-тому стовпчику матриці В відповідають всім елементам Pj, які досягаються з елементу Pi і які є множиною досяжності R(Pj) цього елемента. Показники, рядки яких у матриці В не містять одиниць (нульові рядки) є вихідними, а показники, відповідні нульовим стовпчикам матриці В, є вхідними. Показники, які не мають нульового стовпчика або рядка, є проміжними.
Для наведеного прикладу матриця В буде мати вигляд:
Відмінність стовпчиків матриці В і А можна пояснити тим, що у матриці В враховано змістовне відношення (другий тип зв”язку між показниками відношення R), а у матриці А тільки безпосередній зв”язок або відношення Ro.
З аналізу матриці В випливає, що показники P1 є вхідним, показник P6 — вихідним, а показники P2 P3,P4, P5 є проміжними. На основі матриці В можна побудувати структурований по вхідним (L1 ), проміжним (L2) і вихідним показникам (L3 ) граф системи показників GS(P,R), що описують процеси, з яких складається діяльність організації.
Цей граф є результатом аналізу множини елементів передування С(Pi) і досяжності R(Pj). Граф GS(P,R), який отримано з матриці В наведеного вище прикладу, представлено на рис. 7.
Побудований граф має бути проаналізовано стосовно надмірності (зайвих дуг та елементів). Отриманий, після видалення зайвих показників і зв’язків, граф буде визначати оптимальну структуру показників ключових процесів, з яких складається діяльність організації.
Аналіз внутрішньо системних зв’язків ключових процесів організації може бути проведений за допомогою матриці сумісності. Матриця має однакові стовпчики і рядки, які відповідають порядковим номерам процесів. Рядок визначає процеси стовпчиків, для яких входами є виходи процесів даного ряду. Стовпчик визначає процеси рядків, які є входами для процесів даного стовпчика.
    продолжение
--PAGE_BREAK--У матриці на табл. 2 зв’язок між процесами відмічено “<metricconverter productid=«1”» w:st=«on»>1” у відповідній клітинці, а відсутність “<metricconverter productid=«1”» w:st=«on»>1” говорить про відсутність зв’язку між процесами.
Таблиця 2
Наявність тільки пустих клітинок у рядку говорить про те, що виходи процесів у рядку є зовнішніми (процеси 7 та 9). Наявність тільки пустих клітинок у стовпчику (процеси 1 та 4) говорить проте, що входи процесів у стовпчику є зовнішніми. Присутність одиниць у рядку та стовпчику говорить про те, що входи і виходи процесів є внутрішніми.
Ефективний моніторинг ключових процесів передбачає використання сучасних статистичних методів.
3. Використання сучасних статистичних методів в процесі моніторингу
У [15] наведено перелік статистичних методів, які мають стати у пригоді організації в процесі розроблення, впровадження, підтримання та поліпшення СУЯ відповідно до вимог ISO 9001. В залежності від виду діяльності організації рекомендовано використовувати такі методи:
-          описова (наглядова) статистика, в тому числі графічні методи (1);
-          розроблення експериментів (2);
-          випробування гіпотези (3);
-          аналіз вимірювання (4);
-          аналіз здатності процесів (5);
-          регресійний аналіз (6);
-          аналіз надійності (7);
-          аналіз вибірки зразків (8);
-          моделювання (9);
-          статистичні діаграми управління процесом (контрольні карти Шухарта (SPC)) (10);
-          статистична толерантність (вибір допусків для складного виробу) (11);
-          аналіз часового ряду (12).
Таблиця 3
Вивчення даних, наведених у таблиці 3 дозволяє виділити найбільш вживані методи статистичного аналізу в процесі функціонування та моніторингу СУЯ:
-  описова статистика (1);
-  аналіз вибірок зразків (8);
-  аналіз здатності процесів (5);
-  регресійний аналіз (6);
-  статистичні діаграми управління процесом (10);
-  аналіз часового ряду (12).
Застосування методів описової статистики може бути корисним майже в усіх сферах, де зібрано кількісні дані. Це може бути інформація про продукцію, процеси, або інші аспекти СУЯ. Дані також можуть бути використані для аналізу керівництва. Приклади застосування можуть бути такі:
-  підсумовування ключових вимірювальних характеристик продукції;
-  представлення опису певного параметру процесу;
-  характеристика часу доставки або надання послуги;
-  підсумовування даних щодо ступеню задоволеності або незадоволення замовників;
-  візуалізація даних вимірювання;
-  показ розподілу характеристики процесу за допомогою гістограми відповідно до специфічних обмежень характеристики;
-  оцінка можливої залежності між перемінною процесу та діаграмою розкиду.
До методів описової статистики можна віднести такі 7 інструментів контролю якості, як статистичний ряд, контрольний листок, гістограма, діаграма розкиду, метод стратифікації, діаграму Парето, причинно-наслідкову діаграму Ісікави, які описано у [21]. ВНЗ доцільно використовувати зазначені методи для аналізу успішності і відвідування студентами лекцій, якості викладання, якості тестових завдань, пошуку причин недоліків у навчальному і виховному процесах тощо.
 Аналіз вибірок зразків найбільш часто використовується у двох сферах:
а) приймальний контроль матеріалів, комплектуючих, готових виробів, оцінювання відповідності матеріально-виробничих запасів встановленим вимогам;
б) під час ринкового дослідження для оцінки частки споживачів, які можуть купити певний продукт.
Для отримання достовірних результатів дуже важливими є такі чинники як обсяг вибірки, частота опиту, відбір типових зразків, неупереджений метод вибірки. Застосування цього методу описано у [22].
ВНЗ може використовувати ці методи, наприклад, для вибіркової перевірки залишкових знань студентів, оцінювання частки випускників, які можуть знайти роботу за спеціальністю, тощо.
Аналіз здатності процесу дозволяє оцінити його спроможність виробляти результат, який відповідає дозволеній амплітуді варіацій, а також оцінити очікувану кількість невідповідного продукту.
При цьому широко використовуються відповідні індекси, які характеризують мінливість даних у рамках 6s (шість сигм), тобто шести середньо квадратичних відхилень від нормального розподілу результатів процесу, зокрема, СР як відношення повного допуску до 6s.
Підприємства автомобільної, аерокосмічної, електронної, харчової, фармацевтичної та медичної промисловості часто використовують здатність процесу як основний критерій, за яким можна оцінити не тільки продукцію, але і постачальника. У сфері вищої освіти аналіз здатності процесів за звичай не застосовується. Метод “6 сигм” описано у [23].
Досить широкого застосування в автомобільній, електронній, оборонній, машинобудівній промисловості набули статистичні діаграми управління процесом, або, як їх часто називають, контрольні карти Шухарта. Крім них є ще інші форми карт, такі, що чутливі до малих змін параметрів процесу, а також ті, що згладжують коротко термінові варіації та виявляють стійкі тенденції.
Контрольні карти використовуються для контролю над варіаціями процесу та оцінки його стабільності. У найпростішому випадку, якщо вимірюване значення параметру процесу виходить за встановлені межі регулювання, то це є сигналом для пошуку причини виходу процесу за рамки управління та стабільності і вимагає певних регулюючих дій для входження параметру у встановлений діапазон значень. Контрольні карти використовують також для зниження непотрібного втручання у процес шляхом розмежування варіації, властивої процесу, і варіації, якої потрібно позбутись. Більш детально цей метод описано у [21], [22].
ВНЗ може використати контрольні карти для контролю успішності і відвідуваності студентів, рівня складності тестових завдань, рівня якості викладання тощо.
Окреме місце серед статистичних методів займають методи прогнозування, до багатьох з яких відносяться аналіз часового ряду. Це пояснюється тим, що прогнозування є саме тим інструментом, який дозволяє запобігти виникненню невідповідності, а не усувати її. Такий підхід є основою ідеології TQM, яка орієнтує організацію на запобігання замість виправлення.
Існуючі методи прогнозування представлено на рис.8 і детально описано у [24].
Аналіз часового ряду застосовується для того, щоб спрогнозувати і вивчити поведінку моделі, параметру, характеристики у майбутньому через певний час, наприклад, протікання процесу, кількість скарг або рекламацій, невідповідностей, продуктивність, обсяги продажу, результати випробувань, потреби у матеріалах, комплектуючих, ресурсах тощо.
    продолжение
--PAGE_BREAK--