2020-01-15
331
Предположим, некоторое предприятие (СС) занимается производством спортивных велосипедов. За последнее время объем продаж продукции данного предприятия значительно сократился. Причиной этому стало снижение конкурентоспособности производимой продукции.
Для улучшения ситуации и повышения конкурентоспособности и качества велосипедов руководство предприятия решило воспользоваться бенчмаркингом. Основными критериями оценки качества велосипедов были выбраны: надежность, безопасность, уровень цен, эстетичность, эргономичность. Данные показатели имеют качественную оценку и для того, чтобы можно было провести сравнение с конкурентами, нужно их квантифицировать, то есть преобразовать в количественные. Квантификация таких параметров проводится по интервальной шкале, разделенной на пять уровней. Так, например, надежность продукции может быть очень низкой (оценка в диапазоне 0 – 0,2 с центром интервала 0,1), низкой (оценка в диапазоне 0,2 – 0,4 с центром интервала 0,3), средней (оценка в диапазоне 0,4 – 0,6 с центром интервала 0,5), высокой (оценка в диапазоне 0,6 – 0,8 с центром интервала 0,7) и очень высокой (оценка в диапазоне 0,8 – 1 с центром интервала 0,9).
В данной отрасли, среди конкурентов рассматриваемого предприятия, можно выделить, например, шесть конкурентов, большинство из которых на данный момент являются более успешными. Соответственно, можно использовать их как эталон для сравнения.
С учетом имеющейся информации на данном этапе процесса бенчмаркинга необходимо сформировать начальную таблицу. Эта таблица должна содержать следующие данные:
· список параметров – характеристик компании (Xi), по которым выполняется бенчмаркинг[44]. В нашем примере такими параметрами являются показатели качества продукции;
· относительные весовые значения параметров (wi), позволяющие учесть важность отдельных параметров. Относительный вес каждого параметра можно определять на основе либо оценок менеджеров компании (с учетом пожеланий потребителей), которая выполняет бенчмаркинг, либо опроса экспертов о важности анализируемых параметров;
· характеристики компании, выполняющей бенчмаркинг (рассматриваемое предприятие - СС), выражаются с помощью оценок в интервале [0, 1] для каждого i- параметра;
· характеристики партнера по бенчмаркингу – (ВР j) – выражаются оценками в интервале [0, 1] для каждого i- ого рассматриваемого параметра. Число анализируемых компаний зависит от компании СС, числа потенциальных конкурентов и т. п.
Присвоение оценок наблюдаемой компании и всем партнерам по бенчмаркингу выполняется менеджерами рассматриваемой компании в соответствии с существующим состоянием анализируемых параметров. Основой для этого служат доступные данные о деятельности компании и потенциального партнера по бенчмаркингу. В отсутствии возможности или готовности к сотрудничеству присвоение оценок анализируемым параметрам для каждого партнера ВР j может выполняться путем приближенной оценки.
Таблица 3.1 – пример начальной таблицы, составленной для рассматриваемого предприятия.
Таблица 3.1
Начальная таблица для присвоенных оценок
| Параметры наблюдаемого бизнес-процесса Xi | Относительные весовые значения параметров wi | Оценки рассматриваемой компании СС | Оценки партнера по бенчмаркингу ВР j | |||||
| ВР1 | ВР2 | ВР3 | ВР4 | ВР5 | ВР6 | |||
| 1.Надежность | 0,30 | 0,5 | 0,7 | 0,4 | 0,8 | 0,9 | 0,5 | 0,7 |
| 2.Безопасность | 0,20 | 0,6 | 0,8 | 0,5 | 0,9 | 0,9 | 0,5 | 0,8 |
| 3.Уровень цен | 0,10 | 0,4 | 0,6 | 0,7 | 0,9 | 1,0 | 0,4 | 0,9 |
| 4.Эстетичность | 0,15 | 0,7 | 0,7 | 0,6 | 1,0 | 1,0 | 0,3 | 0,7 |
| 5.Эргономичность | 0,25 | 0,6 | 0,9 | 0,7 | 0,8 | 0,9 | 0,6 | 0,7 |
| Совокупные оценки SA j | 0,565 | 0,760 | 0,555 | 0,860 | 0,925 | 0,485 | 0,740 | |
| Ранг | 5 | 3 | 6 | 2 | 1 | 7 | 4 | |
В таблице 3.1 представлены совокупные оценки как компании СС, так и каждого партнера ВР j. Совокупные оценки рассчитаны по следующей формуле:
SA j = ∑V ij · wi,
где SA j – совокупная оценка j -й компании при j =1, 2, …, s, s – число анализируемых компаний;
V ij – оценка параметра i для компаний j при i = 1, 2, …, n, где n – число параметров;
wi – относительный вес параметра i.
В нашем случае совокупная оценка рассчитывается следующим образом: SAcc= 0,5 · 0,3 + 0,6 · 0,2 + 0,4 · 0,1 + 0,7 · 0,15 + 0,6 · 0,25 = 0,565;
SA1= 0,7 · 0,3 + 0,8 · 0,2 + 0,6 · 0,1 + 0,7 · 0,15 + 0,9 · 0,25 = 0,760;
SA2= 0,4 · 0,3 + 0,5 · 0,2 + 0,7 · 0,1 + 0,6 · 0,15 + 0,7 · 0,25 = 0,555;
SA3= 0,8 · 0,3 + 0,9 · 0,2 + 0,9 · 0,1 + 1,0 · 0,15 + 0,8 · 0,25 = 0,860;
SA4= 0,9 · 0,3 + 0,9 · 0,2 + 1,0 · 0,1 + 1,0 · 0,15 + 0,9 · 0,25 = 0,925;
SA5= 0,5 · 0,3 + 0,5 · 0,2 + 0,4 · 0,1 + 0,3 · 0,15 + 0,6 · 0,25 = 0,485;
SA6= 0,7 · 0,3 + 0,8 · 0,2 + 0,9 · 0,1 + 0,7 · 0,15 + 0,7 · 0,25 = 0,740;
Таблица 3.1 содержит информацию:
1. для определения того, какой партнер по бенчмаркингу самый лучший, а какой - самый слабый по каждому параметру в отдельности;
2. для установления совокупных оценок каждого партнера по бенчмаркингу и их положения по отношению к компании СС;
3. о рангах всех анализируемых компаний согласно совокупным оценкам, включая предприятие СС. В рассматриваемом примере предприятие СС занимает пятую позицию по отношению к ее конкурентам на наблюдаемом сегменте рынка.
Приведенные в таблице данные позволяют перейти к следующему этапу – определению частных и общих различий между компанией СС и каждым партнером ВР j (таблица 3.2).
Таблица 3.2
Определение частных и общих различий
| X i | wi | СС | Относительное расстояние компании СС по отношению к партнеру ВР j | Итоговое состояние некоторых параметров | |||||
| ВР1 | ВР2 | ВР3 | ВР4 | ВР5 | ВР6 | ||||
| 1. | 0,3 | 0,5 | -0,060 | +0,030 | -0,090 | -0,120 | 0 | -0,060 | -0,300 |
| 2. | 0,2 | 0,6 | -0,040 | +0,020 | -0,060 | -0,060 | +0,020 | -0,040 | -0,160 |
| 3. | 0,1 | 0,4 | -0,020 | -0,030 | -0,050 | -0,060 | 0 | -0,050 | -0,210 |
| 4. | 0,15 | 0,7 | 0 | +0,015 | -0,045 | -0,045 | +0,060 | 0 | -0,015 |
| 5. | 0,25 | 0,6 | -0,075 | -0,025 | -0,050 | -0,075 | 0 | -0,025 | -0,250 |
| Положение компании СС относительно партнера ВР j | -0,195 | +0,010 | -0,295 | -0,360 | +0,080 | -0,175 | |||
Центральная часть таблицы 3.2 состоит из относительных расстояний компании СС по каждому параметру относительно каждого партнера ВР. Знак «-» показывает, что предприятие СС отстает относительно рассматриваемого партнера ВР, и, наоборот, знак «+» свидетельствует о том, что компания СС занимает ведущее положение относительно рассматриваемого параметра ВР. Относительное расстояние определяется по следующей формуле:
dij = (V i,cc - V ij) · wi,
где dij – относительное расстояние между предприятием СС и j -м партнером ВР по i -му параметру; причем i = 1, 2, …, n, n – число параметров; j = 1, 2,…, s;
V i,cc – оценка i -го параметра для предприятия СС;
V ij – оценка i -го параметра для j -го партнера ВР.
Согласно параметру 1., относительное расстояние между предприятием СС и партнерами ВР j равно:
d11 = (0,5 – 0,7) · 0,3 = -0,060;
d12 = (0,5 – 0,4) · 0,3 = +0,030;
d13 = (0,5 – 0,8) · 0,3 = -0,090;
d14 = (0,5 – 0,9) · 0,3 = -0,120;
d15 = (0,5 – 0,5) · 0,3 = 0;
d16 = (0,5 – 0,7) · 0,3 = -0,060;
Для параметра 2.:
d21 = (0,6 – 0,8) · 0,2 = -0,040;
d22 = (0,6 – 0,5) · 0,2 = +0,020;
d23 = (0,6 – 0,9) · 0,2 = -0,060;
d24 = (0,6 – 0,9) · 0,2 = -0,060;
d25 = (0,6 – 0,5) · 0,2 = +0,020;
d26 = (0,6 – 0,8) · 0,2 = -0,040;
Для параметра 3.:
d31 = (0,4 – 0,6) · 0,1 = -0,020;
d32 = (0,4 – 0,7) · 0,1 = -0,030;
d33 = (0,4 – 0,9) · 0,1 = -0,050;
d34 = (0,4 – 1,0) · 0,1 = -0,060;
d35 = (0,4 – 0,4) · 0,1 = 0;
d36 = (0,4 – 0,9) · 0,1 = -0,050;
Для параметра 4.:
d41 = (0,7 – 0,7) · 0,15 = 0;
d42 = (0,7 – 0,6) · 0,15 = +0,015;
d43 = (0,7 – 1,0) · 0,15 = -0,045;
d44 = (0,7 – 1,0) · 0,15 = -0,045;
d45 = (0,7 – 0,3) · 0,15 = +0,060;
d46 = (0,7 – 0,7) · 0,15 = 0;
Для параметра 5.:
d51 = (0,6 – 0,9) · 0,25 = -0, 075;
d52 = (0,6 – 0,7) · 0,25 = -0, 025;
d53 = (0,6 – 0,8) · 0,25 = -0, 050;
d54 = (0,6 – 0,9) · 0,25 = -0, 075;
d55 = (0,6 – 0,6) · 0,25 = 0;
d56 = (0,6 – 0,7) · 0,25 = -0, 025;
Таким образом, в таблице 3.2 представлена следующая информация:
1. о том, по какому параметру предприятие СС более всего, а по какому – менее всего отстает от партнера ВР;
2. по каждому отдельному параметру можно определить его положение относительно каждого из партнеров ВР. Иными словами, можно определить, какой параметр в большей или меньшей степени отстает или опережает конкретного партнера ВР;
3. последний столбец представляет итоговое положение дел по определенному параметру относительно всех партнеров ВР. Эти значения получаются суммированием всех относительных расстояний;
4. последняя строка демонстрирует итоговое положение предприятия СС относительно партнера ВР j по каждому j. Эти значения получаются суммированием относительных расстояний в каждом столбце. Получить их также можно как разность между совокупной оценкой предприятия СС и совокупной оценкой каждого отдельного партнера ВР.
Предыдущие расчеты позволяют провести еще один вид анализа, который определяет сходства предприятия СС с каждым партнером ВР, а также сходства между всеми партнерами ВР. Таблица 3.3 формируется на основе данных, приведенных в таблице 3.1. В ней представлены все степени взаимного сходства для семи анализируемых компаний.
Степень сходства определяется посредством соответствующего показателя. С учетом потребностей и специфики данной проблемной области можно использовать показатель степени сходства, основанный на расстоянии Хамминга[45]:
m ab = 1 - ∑│V i a - V i b│· wi,
где m ab – степень сходства компании a с компанией b;
V i a – оценка i -го параметра для компании a;
V i b – оценка i -го параметра для компании b.
Вычитаемое в данном выражении в действительности представляет относительную разницу (расстояние) между компаниями a и b. Степень сходства принимает значения в интервале [0, 1]. При этом выполняется равенство m ab = m ba, что также можно видеть в таблице 3.3. Поскольку компании не сравниваются сами с собой, диагональные поля в таблице не заполнены.
Все меры сходства в таблице 3.3 рассчитаны с помощью показателя степени сходства, основанного на расстоянии Хамминга. Например, степень сходства для компании СС и партнера ВР1 равна:
m cc,1 = 1 - [│0,5 – 0,7│· 0,3 +│0,6 – 0,8│· 0,2 +│0,4 – 0,6│· 0,1 +│0,7 – 0,7│× × 0,15 + │0,6 – 0,9│· 0,25] = 0, 805; остальные показатели рассчитываются аналогичным способом.
Таблица 3.3
Сходства анализируемых предприятий
| - | СС | ВР1 | ВР2 | ВР3 | ВР4 | ВР5 | ВР6 | m av, j | |
| СС | - | 0,805 | 0,880 | 0,705 | 0,640 | 0,920 | 0,825 | 0,79583 | |
| ВР1 | 0,805 | - | 0,775 | 0,850 | 0,835 | 0,725 | 0,920 | 0,81833 | |
| ВР2 | 0,880 | 0,775 | - | 0,695 | 0,630 | 0,870 | 0,815 | 0,77750 | |
| ВР3 | 0,705 | 0,850 | 0,695 | - | 0,935 | 0,625 | 0,880 | 0,78167 | |
| ВР4 | 0,640 | 0,835 | 0,630 | 0,935 | - | 0,560 | 0,815 | 0,73583 | |
| ВР5 | 0,920 | 0,725 | 0,870 | 0,625 | 0,560 | - | 0,745 | 0,74083 | |
| ВР6 | 0,825 | 0,920 | 0,815 | 0,880 | 0,815 | 0,745 | - | 0,83333 | m av, max |
В последнем столбце таблицы приведены усредненные значения степени сходства(m av, j) каждого предприятия относительно всех остальных. Они рассчитываются следующим образом:
m av, j = ∑ mij / s – 1, причем i ≠ j.
Так для предприятия СС средняя степень сходства равна:
m av, cc = (0,805 + 0,880 + 0,705 + 0,640 +0,920 +0,825) / (7 - 1) = 0,79583.
В таблице 3.3 содержится следующая информация:
1. результат рассмотрения отдельных степеней сходства предприятия СС с каждым партнером ВР, а также степени сходства между всеми партнерами ВР. Видно, с каким партнером ВР компания СС имеет наибольшее и наименьшее сходство по наблюдаемому параметру. К этой информации необходимо относиться осторожно, так как сходство с каким-либо партнером ВР (или отличие от него) не означает, что необходимо ориентироваться на его характеристики. Эта информация лишь обеспечивает дополнительную возможность лучшего рассмотрения существующей ситуации и облегчает сравнение с партнером. Из таблицы 3.2 видно, что предприятие СС находится ближе всего к партнеру ВР2 с его оценкой (положение компании СС относительно партнера ВР2 выражается минимальным абсолютным значением 0,010 в последней строке таблицы 3.2). Таблица 3.3 показывает, что компания СС имеет наибольшее сходство с партнером ВР5 (положение предприятия СС относительно партнера ВР5 выражается самой высокой степенью сходства 0,920 во втором столбце таблицы 3.3);
2. результат наблюдения за компаниями с максимальной усредненной степенью сходства (в приведенном примере это партнер ВР6). Эта компания ближе всего расположена к среднему значению, так что другие компании могут позиционироваться относительно нее.
На основе проведенного анализа предприятия может выбрать подходящего партнера. Под «подходящим партнером по бенчмаркингу» подразумевается предприятие, относительно которого предприятие СС ставит свои цели и выполняет стратегические действия для достижения желаемого (требуемого) уровня деловой деятельности. Выбор подходящего партнера представляет очень важный этап каждого процесса бенчмаркинга. Выбор направлен на такого партнера, который имеет лучшие характеристики и результаты деловой деятельности. Из анализа, выполненного в таблицах 3.1 – 3.3, видно, что в рассматриваемом примере партнер ВР4 имеет лучшие показатели качества выпускаемых им велосипедов. Поэтому общей рекомендацией предприятию СС было бы улучшение показателей качества продукции по примеру партнера ВР4.
Но на данном этапе возникает проблема, связанная с тем, что результаты эталонной компании могут быть недостижимы для рассматриваемого предприятия СС, например, в связи с отсутствием передовых технологий, которые активно применяет эталонная компания. Поэтому предприятия должны выбирать партнера с достижимыми результатами деловой деятельности, хотя и с более скромными. Выбор подходящего партнера по бенчмаркингу предлагается производить на основе двух критериев: C1 – качество и результаты деловой деятельности, и C2 – реальность достижения поставленных целей (сумма необходимых финансовых вложений). Критерии C1 и C2 можно подразделить на подкритерии. Для критерия C1 подкритериями могут быть: C11 – эффективность и результативность партнера ВР, C12 – статус и репутация партнера ВР, C13 – перспективы партнера ВР, C14 – популярность партнера ВР у потребителя и т. д. Для критерия C2 подкритериями могут быть: C21 - согласованность с деловой политикой, C22 – обладание технологией, C23 – обладание машинами и оборудованием, C24 – навыки персонала и т. д.
Компания СС производит отбор критериев и подкритериев для выбора подходящих партнеров ВР в соответствии с их возможностями и опытом. Это же касается относительных весовых и определения относительных весовых значений критериев и подкритериев. Далее порядок применения выбранного набора критериев и подкритериев можно реализовать несколькими путями. Ниже приведена возможная процедура.
Двухкритериальный отбор подходящего партнера ВР производится следующим образом: поиск совокупной оценки каждого партнера ВР по двум критериям и выбор партнера, обладающего самой высокой оценкой. Совокупная оценка партнера ВР i по двум критериям определяется с помощью следующего уравнения:
ТСА j = A c1 j · w c1 + A c2 j · w c2 ,
где ТСА j – совокупная оценка j -го партнера ВР по двум критериям,
A c1 j - оценка j -го партнера ВР по критерию C1 ,
A c2 j - оценка j -го партнера ВР по критерию C2,
w c1 - относительный вес критерия C1 ,
w c2 - относительный вес критерия C2.
Совокупную оценку SA j j -го партнера ВР можно принять как оценку A c1 j. Процентную долю достижения анализируемых параметров можно принять как оценку A c2 j, или степень достижения компанией СС уровня определенного партнера ВР. Поэтому оценка A c2 j определяется как отношение совокупной оценки рассматриваемой компании к совокупной оценке j -го партнера ВР:
A c2 j = SAcc / SA j.
В анализируемом примере:
A c21 = SAcc / SA 1 = 0,565 / 0,760 = 0,743,
A c22 = SAcc / SA 2 = 0,565 / 0,555 = 1,018, (исключение)
A c23 = SAcc / SA 3 = 0,565 / 0,860 = 0,657,
A c24 = SAcc / SA 4 = 0,565 / 0,925 = 0,611,
A c25 = SAcc / SA 5 = 0,565 / 0,485 = 1,165, (исключение)
A c26 = SAcc / SA 6 = 0,565 / 0,740 = 0, 763.
Важно, чтобы оценки A c1 j и A c2 j были одинакового порядка. Поскольку оценка A c1 j всегда принимает значения в интервале [0, 1], постольку из рассмотрения исключаются партнеры ВР с величиной оценки A c2 j выше 1. Кроме того нет смысла принимать слабое предприятие в качестве подходящего ВР, поэтому из рассмотрения исключаются партнеры ВР2 и ВР5.
До вычисления величины ТСА j для остальных кандидатов необходимо определить весовые значения w c1и w c2. Пусть, к примеру, предприятие СС останавливает свой выбор на следующем распределении относительных весов по причине скромных финансовых возможностей (w c1 = 0,4; w c2 = 0,6). В таком случае:
ТСА1 = A c11 · w c1 + A c21· w c2 = 0,760 · 0,4 + 0,743 · 0,6 = 0,750;
ТСА3 = A c13 · w c1 + A c23· w c2 = 0,860 · 0,4 + 0,657 · 0,6 = 0,738;
ТСА4 = A c14 · w c1 + A c24· w c2 = 0,925 · 0,4 + 0,611 · 0,6 = 0,737;
ТСА6 = A c16 · w c1 + A c26· w c2 = 0,740 · 0,4 + 0,763 · 0,6 = 0,754.
Поэтому в соответствии с полученными результатами предприятию СС предлагается ориентироваться на достижение того уровня, на котором находится партнер ВР6 в своем уровне качества продукции. Такое решение может оказаться весьма скромным, если учесть тот факт, что для компании СС это означает переход в классификации только на одну позицию. Однако если обратить внимание на существующее совокупное расстояние компании СС относительно партнера ВР6 (-0,175) в таблице 3.2, то станет ясно, что процент улучшения относительно существующего положения будет значительным (0,175 / 0, 565 · 100 ≈ 31%). При достижении предприятием СС положения партнера ВР6 оно может провести новый анализ и поставить перед собой более высокие цели.
После выбора партнера необходимо сделать выбор оптимального стратегического действия. Желаемый (требуемый и возможный) уровень деловой деятельности может быть достигнут несколькими путями. Необходимо понять, какие действия приводят к этому уровню[46]. Таковыми выступают все действия, которые по совокупному значению приближаются к подходящему партнеру ВР, то есть в данном случае к партнеру ВР6. Действия представлены с помощью значений возможных необходимых параметров, но так, чтобы совокупное значение каждого действия (SAA k) приближалось к совокупной оценке подходящего партнера ВР. В таких случаях обычно осуществляется несколько типичных действий (таблица 3.4):
· полное копирование подходящего партнера ВР. В таблице 3.4 такое копирование представлено действием А1 . Значения параметра А1 идентичны параметрам ВР6;
· избирательное улучшение параметров. В таблице 3.4 такое улучшение представлено действием А2. Этот уровень действия А2 приводит к улучшению наиболее важных (имеющих самый высокий относительный вес) параметров и поддержанию остальных параметров на неизменном уровне. Вообще говоря, этот вид действий позволяет определять различные возможности в широком диапазоне. При увеличении числа параметров возрастают возможности определения действий;
· корректировка уровней параметров по величине, которая очень близко приближается к совокупной оценке подходящего параметра ВР. В таблице 3.4 такая корректировка представлена действием А3. Оно приводит к улучшению всех параметров до значения 0,75, что лишь немногим лучше, чем SA(ВР6) = 0,74;
· корректировка уровней параметров по величине, которая немного превышает совокупную оценку подходящего партнера ВР. В таблице 3.4 такая корректировка представлена действием А4. Оно приводит к улучшению всех параметров до значения 0,8, что значительно лучше, чем SA(ВР6) = 0,74.
Таблица 3.4
Возможные действия и их совокупные значения
| СС | ВР6 | Xi(w i) | Действия Аk | |||
| А1 | А2 | А3 | А4 | |||
| 0,5 | 0,7 | X1(0,30) | 0,7 | 0,9 | 0,75 | 0,8 |
| 0,6 | 0,8 | X2(0,20) | 0,8 | 0,6 | 0,75 | 0,8 |
| 0,4 | 0,9 | X3(0,10) | 0,9 | 0,4 | 0,75 | 0,8 |
| 0,7 | 0,7 | X4(0,15) | 0,7 | 0,7 | 0,75 | 0,8 |
| 0,6 | 0,7 | X5(0,25) | 0,7 | 0,9 | 0,75 | 0,8 |
| Совокупные оценки действий SAA k | 0,74 | 0,76 | 0,75 | 0,80 | ||
При определении возможных действий не рекомендуется уменьшать какие-либо параметры. В худшем случае возможно их сохранение на прежнем уровне.
Кроме того, существует возможность выбора действия в соответствии с несколькими другими параметрами относительно подходящего партнера ВР.
После определения возможных действий необходимо выбрать то из них, которое будет применяться в данном конкретном случае. Для выбора оптимального действия из набора доступных предлагается использовать многокритериальный подход. Число критериев и их содержание зависят от вида, размера, амбиций и текущего положения предприятия СС, а также от природы самих анализируемых параметров. Критерии и их относительный вес определяют менеджеры предприятия СС. В некоторых типичных случаях для этого можно привлечь экспертов. Установим для рассматриваемого примера следующие четыре критерия с относительным весом:
CR1 – результаты действия – 0,3;
CR2 – стоимость действия – 0,3;
CR3 – время, необходимое для выполнения действия – 0,2;
CR4 – человеческие ресурсы (численность, подготовка, мотивация) для выполнения действия – 0,2.
Теперь необходимо оценить действия по всем критериям. Здесь предлагается давать оценку в интервале [0, 1]. Оценивание производится менеджерами предприятия СС, так как они знают возможности своего предприятия применительно к определенным действиям. Присвоение оценок действиям по индивидуальным критериям (Vkp) выполняется квантификацией существующих данных. Присвоим оценки действиям для анализируемых примеров по всем критериям (таблица 3.5).
Совокупные эффекты каждого действия рассчитываются с использованием следующей формулы:
EAk = ∑ Vkp· w p,
где EAk – совокупный результат действия k, k = 1, 2, …, r, и r – число действий,
Vkp – оценка действия k по критерию p, p = 1, 2, …, m, и m – число критериев,
w p – относительный вес критерия p.
Таблица 3.5
Оценивание действий по всем критериям
| CRp(wp) | Действия Аk | |||
| А1 | А2 | А3 | А4 | |
| CR1 | 0,6 | 0,65 | 0,65 | 0,7 |
| CR2 | 0,7 | 0,6 | 0,6 | 0,4 |
| CR3 | 0,6 | 0,5 | 0,7 | 0,4 |
| CR4 | 0,75 | 0,7 | 0,8 | 0,6 |
| Эффекты действия EAk | 0,660 | 0,615 | 0,675 | 0,53 |
| Ранг | 2 | 3 | 1 | 4 |
Например, для действия А1 результат действия равен:
EА1 = 0,6 · 0,3 + 0,7 · 0,3 + 0,6 · 0,2 + 0,75 · 0,2 = 0,660. Остальные совокупные эффекты рассчитываются аналогичным способом.
Принимается действие с самым высоким рангом. В приведенном примере таким действием является А3. Таким образом, предприятию СС нужно скорректировать уровни параметров по величине, которая очень близко приближается к совокупной оценке подходящего партнера.
Чтобы быть конкурентоспособными, компаниям всегда следует знать, кто является их самыми сильными конкурентами по каждому из процессов, а также на уровне отдельных продуктов или бизнеса в целом. Они должны осознанно стараться понять, как их сильные и слабые стороны влияют на степень удовлетворения потребителей и на рентабельность. Для этого они могут воспользоваться бенчмаркингом. Это мощный инструмент, помогающий организациям сравнивать свои процессы с аналогичными процессами конкурентов и понимать, что делает товары и услуги другой организации более привлекательными. Он может помочь отыскать приемлемые решения по совершенствованию.
Бенчмаркинг способен приносить существенную пользу компаниям любого размера, начиная с малых предприятий со считанным числом работников и заканчивая крупнейшими транснациональными корпорациями. Благодаря бенчмаркингу им удается повысить внутреннюю эффективность работы, что ведет к сокращению отходов производства и переделок готовой продукции, к устранению многих проблем с качеством.
Эффективность процесса бенчмаркинга подкрепляется также следующими статистическими данными. Процедура бенчмаркинга снижает себестоимость товаров и услуг, продолжительность цикла и частоту ошибок в среднем на величину от 20 до 60 %. В противоположность обычным темпам непрерывного повышения качества на 10 – 20 % в год, применение бенчмаркинга может гарантировать прогресс в размере до 200% всего лишь за 8 месяцев[47].
Заключение
В ходе курсовой работы было выявлено, что понятие «качество» с экономических позиций рассматривается как результат потребления или потребительской стоимости исследуемого объекта. Так как потребности покупателей в качестве разнообразны, то и качество продукции оценивается потребителем по-разному. Чтобы продукция была способна удовлетворять потребности человека, она должна обладать определенными свойствами, а степень соответствия между свойствами товара и удовлетворяемыми с его помощью потребностями определяет качество товара. То есть для покупателя качественной является та продукция, которая отвечает условиям потребления независимо от того, какие специфические потребности ей предназначается удовлетворять.
Так как в связи с развитием научно-технического прогресса и потребностей общества формируются новые требования к производимой продукции, то продукция, ранее считавшаяся качественной, становится уже недостаточно качественной. Поэтому предприятиям необходимо управлять качеством производимой ими продукции. Это позволяет повышать качество продукции, а соответственно - обеспечивать предприятию конкурентоспособность.
Управление качеством продукции - одна из сторон управления производством. Это постоянный, планомерный, целенаправленный процесс воздействия на факторы и условия, обеспечивающий создание продукции оптимального качества и его поддержание при использовании продукции.
Однако процесс управления качеством продукции не ограничивается только процессом ее изготовления, а рассматривается гораздо шире.
Действия по управлению качеством должны осуществляться на всех этапах жизненного цикла продукции: качество продукции закладывается на этапах научных исследований и проектирования, обеспечивается в процессе изготовления и поддерживается на этапе эксплуатации или потребления. При этом этапы исследования и проектирования имеют решающее значение, так как именно на этих этапах определяются главные свойства и параметры будущей продукции, а также характер производственных процессов её изготовления.
Отсюда можно сделать вывод, что обеспечение стабильного качества выпускаемой продукции и его повышение может быть достигнуто с помощью непрерывного управления качеством на протяжении всего жизненного цикла продукции.
Управление качеством продукции осуществляется с помощью применения различных методов, направленных на обеспечение стабильного уровня качества продукции в процессе производства, а также на повышение качества.
Наиболее перспективными методами управления качеством продукции сегодня, являются такие методы, которые позволяют управлять качеством в процессе производства, а не по его окончании. К таким методам относятся научно-технические методы управления качеством продукции. Например, автоматический метод, один из научно-технических методов, позволяет с помощью технических устройств выявить отклонения от заданных параметров в процессе производства, а также выработать и воздействовать на объект автоматически с помощью технических устройств. Следует отметить, что данный метод является самым перспективным как для управления технологическими процессами, так и особенно для технического контроля качества продукции. В последнем случае применение автоматического метода особенно важно, так как он не позволяет пропускать ни одного дефектного и бракованного изделия.
Наряду с автоматизированными методами в практике управления качеством широко используются также статистические методы. Они представляют собой взаимосвязанный комплекс методов отслеживания качества на основе статистических данных. Эти методы являются эффективным инструментом сбора и анализа информации о качестве и признаются важным условием рентабельного управления качеством, а также средством повышения эффективности производственных процессов и качества продукции.
Еще одним эффективным методом управления качеством продукции, относящимся к категории научно-технических методов, является бенчмаркинг
Бенчмаркинг способен приносить существенную пользу компаниям любого размера, начиная с малых предприятий со считанным числом работников и заканчивая крупнейшими транснациональными корпорациями. Благодаря бенчмаркингу им удается повысить внутреннюю эффективность работы, что ведет к сокращению отходов производства и переделок готовой продукции, к устранению многих проблем с качеством.
Организация процесса бенчмаркинга на современном предприятии является достаточно трудоемкой и длительной, но, применяя его, предприятия могут резко улучшить свое положение - применение бенчмаркинга может гарантировать прогресс в размере до 200% всего лишь за 8 месяцев.
В заключение можно сказать что, методы управления качеством продукции являются эффективными инструментами воздействия на уровень качества выпускаемой продукции. Эти методы могут применяться как по отдельности, так и комплексно, но наибольшую результативность они, конечно, показывают при комплексном применении. Однако необходимо учитывать то, что в зависимости от ситуации одни методы могут быть наиболее эффективны, а другие – не приводить к желаемому результату. Поэтому важно четко понимать, какие методы более всего подходят к данной ситуации, а также важно применять не один метод управления. Например, при выявлении причин брака изделия можно воспользоваться сразу несколькими методами (стратификация, диаграмма Парето, диаграмма причин и факторов) с целью однозначно установить причины брака.
Список использованной литературы
1. Аристов О. В. Управление качеством: Учеб. для студентов вузов, обучающихся по спец. «Менеджмент организации» / О. В. Аристов. – М.: ИНФРА-М, 2003. – 237 с. – (Высшее образование).
2. Басовский Л. Е., Протасьев В. Б. Управление качеством: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 212 с. – (Высшее образование).
3. Волошин Д. А. Бенчмаркинг – элемент эффективной системы управленческого учета // Аудиторские ведомости. – 2008. № 1. – С. 74 – 78.
4. Генералова С. Формирование конкурентного потенциала с помощью метода бенчмаркинга // Проблемы теории и практики управления. – 2007. № 1. – С. 16 – 21.
5. Герасимов Б. И. Управление качеством: Учебное пособие/ Б. И. Герасимов,
Н. В. Злобина, С. П. Спиридонов. – 2-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2007. – 272 с.
6. Грибов В. Д., Грузинов В. П. Экономика предприятия: Учебное пособие. Практикум. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 336 с.
7. Джордж Стивен, Ваймерскирх Арнольд. Всеобщее управление качеством = TOTAL QUALITY MANAGEMENT: TQM. Стратегии и технологии, применяемые сегодня в самых успешных компаниях / Стивен Джордж, Арнольд Ваймерскирх. – СПб.: Виктория плюс, 2002. – 256 с.
8. Ефимов В. В. Средства и методы управления качеством: Учебное пособие / В. В. Ефимов. – М.: КНОРУС, 2007. – 232 с.
9. Качество в XXI веке. Роль качества в обеспечении конкурентоспособности и устойчивого развития/ Под ред. Т. Конти, Е. Кондо, Г. Ватсона/ Пер с англ. А. Раскина. – М.: РИА «Стандарты и качество», 2005. – 364 с., ил. – (Серия «Практический менеджмент»).
10. Корпоративный менеджмент = CORPORATE MANAGEMENT: Справ. для профессионала / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро, Н. Д. Ольдерогге и др.; под. общ. ред. И. И. Мазура. – М.: Высшая школа, 2003. – 1076 с.
11. Магомедов Ш. Койчакаев И. Качество товара в оценке его потребительской ценности //Маркетинг. – 2008. № 1. – С. 39 – 46.
12. Минько Э. В., Кричевский М. Л. Качество и конкурентоспособность. – СПб: Питер, 2004. – 268 с.: ил. – (Серия «Теория и практика менеджмента»).
13. Миронов М. Г. Управление качеством: Учебное пособие. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. – 288 с.
14. Михайлова Е. А. Основы бенчмаркинга. – М.: Юристъ, 2002. – 110 с.
15. Мэй Маргарет. Трансформация функции финансов: пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 232 с.
16. Немцев А. Д., Сярдова О. М. Качество продукции как основа повышения конкурентоспособности региональной экономики //Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2007. № 6. – С. 121 – 129.
17. Никифоров А. Д. Управление качеством: Учебное пособие для вузов / А. Д. Никифоров. – М.: Дрофа, 2004. – 720 с. – (Высшее образование).
18. Николич М., Николич Б., Вуконянски Е. Количественный подход в бенчмаркинге: обеспечение выбора оптимальных стратегических действий // Российский журнал менеджмента. – 2007. Том 5, № 2. – С. 29 – 44.
19. Окрепилов В. В. Управление качеством: Учеб. для вузов /В. В. Окрепилов. – 2-е изд., доп. и перераб. – М.: Экономика, 2000. – 639 с.
20. Островская В. И. Концептуальная модель организации процесса бенчмаркинга на предприятиях розничной торговли // Региональная экономика. – 2008. № 5. – С. 44 – 49.
21. Панюкова В. Бенчмаркинговые технологии, или законный обмен секретами // Российская торговля. – 2006. № 7-8. – С. 64 – 66.
22. Рамперсад Хьюберт К. Общее управление качеством: личностные и организационные изменения / Пер. с англ. – М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 2005. – 256 с.
23. Сафронов Н. А. Экономика организации (предприятия): Учебник для студентов. /Н. А. Сафронов. – М.: Экономистъ, 2003. – 250 с.
24. Стандартизация и управление качеством продукции: Учебник для вузов / В. А. Швандар, В. П. Панов, Е. Н. Купряков и др.; Под ред. проф. В. А. Швандара. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 487 с.
25. Стариков В. В. Бенчмаркинг – путь к совершенству // Маркетинг в России и за рубежом. – 2006. № 4. – С. 12 – 18.
26. Стратегия повышения качества // Фатхудинов Р. А. Стратегический менеджмент. – М.: Экономика, 2004. – С. 264 – 302.
27. Уваров В. В. Бенчмаркинг как современный метод управления бизнесом // Менеджмент в России и за рубежом. – 2005. № 4. – С. 35 – 42.
28. Управление качеством // Веснин В. Р. Менеджмент. – М.: Проспект, 2004. – С. 394 – 405.
29. Управление качеством // Годин А. М. Маркетинг: учебник для студентов вузов, обучающихся по экон. спец. – Изд 3-е перераб. и доп. – М.: Дашков и К, 2006. – 759 с.
30. Управление качеством и конкурентоспособностью // Иванов И. М. Менеджмент корпорации. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – С. 222 – 253.
31. Управление качеством продукции на предприятии // Справочник директора предприятия. – М.: ИНФРА-М, 2003. – С. 521 – 550.
32. Федюкин В. К., Дурнев В. Д., Лебедев В. Г. Методы оценки и управления качеством промышленной продукции: Учебник. – М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», Рилант, 2000. – 328 с.
33. Фейгенбаум А. Контроль качества продукции: Сокр. пер. с англ. / Авт. предисл. и науч. ред. А. В. Гличев. – М.: Экономика, 1986. – 471 с.
34. Шестаков А. Л., Маслов Д. В. Антиуправление бизнесом или как не разрушить бизнес, улучшая его качество. – М.: Издательский дом ДМК-пресс, Омега-Л, 2007. – 208 с.: ил.
35. Щадрин А. Д. Менеджмент качества. От основ к практике. – М.: ООО. МТК «Трек», 2005. – 2-е изд., испр. – 360с.: ил.
36. Эванс Джеймс Р. Управление качеством: Учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности «Менеджмент организации» / Джеймс Р. Эванс; пер. с англ. под ред. Э. Н. Короткова; предисловие Э. Н. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 671 с. – (Серия «Зарубежный учебник»).
37. Экономика предприятия: Учебник для вузов / Под ред. проф. В. Я. Горфинкеля, проф. В. А. Швандара. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 670 с. – (Серия «Золотой фонд российских учебников»).
38. Экономика предприятия (фирмы): Учебник / Под ред. проф. О. И. Волкова и доц. О. В. Девяткина. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 601 с. – (Высшее образование).
[1] Деминг У.Э. – видный американский специалист по вопросам управления качеством.
[2] Герасимов Б.И. Управление качеством: учебное пособие/ Б.И. Герасимов, Н.В. Злобина, С.П. Спиридонов. – 2-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2007. – С. 76.
[3] Хачатуров А.Е., Куликов Ю.А. Основы менеджмента качества: учебное пособие. М.: Дело и Сервис, 2003. – С.46.
[4] Герасимов Б.И. Управление качеством: учебное пособие/ Б.И. Герасимов, Н.В. Злобина, С.П. Спиридонов. – 2-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2007. – С. 74.
[5] Там же. – С.74
[6] Там же. – С. 27.
[7] Там же. – С. 74.
[8] Хачатуров А.Е., Куликов Ю.А. Основы менеджмента качества: учебное пособие. М.: Дело и Сервис, 2003. – С. 69.
[9] Рыжков Н.И. Управление качеством продукции в новых условиях хозяйствования: учебное пособие. М.: Дело и сервис, 1996. – С. 38.
[10] Мишин В. М. Управление качеством: Учебник для студентов вузов/ В. М. Мишин – 2-е изд. перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – С. 7.
[11] Герасимов Б.И. управление качеством: учебное пособие/ Б.И. Герасимов, Н.В. Злобина, С.П. Спиридонов. – 2-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2007. – С. 72.
[12] Эванс Джеймс Р. Управление качеством: учебное пособие /Джеймс Р.Эванс, пер. с англ. под ред. Э.Н. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – С. 143.
[13] Эванс Джеймс Р. Управление качеством: учебное пособие /Джеймс Р.Эванс, пер. с англ. под ред. Э.Н. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – С. 145.
[14]Эванс Джеймс Р. Управление качеством: учебное пособие /Джеймс Р.Эванс, пер. с англ. под ред. Э.Н. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - С. 45-46.
[15] Миронов М.Г. Управление качеством: учебное пособие. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. – С. 15.
[16] Ефимов В.В. Средства и методы управления качеством: учебное пособие/ В.В. Ефимов. – М.: КНОРУС, 2007. - С. 9.
[17] Ефимов В.В. Средства и методы управления качеством: учебное пособие/ В.В. Ефимов. – М.: КНОРУС, 2007. - С. 42.
[18] Мишин Виктор Михайлович. Управление качеством: Учебник для студентов вузов/ В. М. Мишин – 2-е изд. перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – С. 98.
[19] Ефимов В.В. Средства и методы управления качеством: учебное пособие/ В.В. Ефимов. – М.: КНОРУС, 2007. - С. 42.
[20] Мишин Виктор Михайлович. Управление качеством: Учебник для студентов вузов/ В. М. Мишин – 2-е изд. перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – С. 98.
[21] Там же. – С. 98.
[22] Там же. – С. 99.
[23] Эванс Джеймс Р. Управление качеством: учебное пособие/ Джеймс Р. Эванс, пер. с англ. под ред. Э.М. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - С. 381.
[24] Мишин Виктор Михайлович. Управление качеством: Учебник для студентов вузов/ В. М. Мишин – 2-е изд. перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – С. 156.
[25] Мишин Виктор Михайлович. Управление качеством: Учебник для студентов вузов/ В. М. Мишин – 2-е изд. перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – С. 161.
[26] Эванс Джеймс Р. Управление качеством: учебное пособие /Джеймс Р.Эванс, пер. с англ. под ред. Э.Н. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - С. 397.
[27]Эванс Джеймс Р. Управление качеством: учебное пособие /Джеймс Р.Эванс, пер. с англ. под ред. Э.Н. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - С. 381.
[28] Миронов М.Г. Управление качеством: учебное пособие. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. – С. 143.
[29] Эванс Джеймс Р. Управление качеством: учебное пособие /Джеймс Р.Эванс, пер. с англ. под ред. Э.Н. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - С. 395.
[30] Эванс Джеймс Р. Управление качеством: учебное пособие /Джеймс Р.Эванс, пер. с англ. под ред. Э.Н. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - С. 397.
[31] Генералова С. Формирование конкурентного потенциала с помощью метода бенчмаркинга // Проблемы теории и практики управления. – 2007. № 1. – С. 16.
[32] Стариков В.В. Бенчмаркинг – путь к совершенству // Маркетинг в России и за рубежом. – 2006. №4. – С. 12.
[33] Там же. – С. 12.
[34] Там же. – С. 12.
[35] Эванс Джеймс Р. Управление качеством: учебное пособие для студентов вузов/ Джеймс Р. Эванс, пер. с англ. по ред. Э.М. Короткова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – С. 349.
[36] Рамперсад Хьюберт К. Общее управление качеством: личностные и организационные изменения/ Пер с англ. – М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 2005. – С. 34.
[37] Стариков В.В. Бенчмаркинг – путь к совершенству // Маркетинг в России и за рубежом. – 2006. №4. – С. 14.
[38] Пять этапов в процессе бенчмаркинга выделяет Эванс Р. Джеймс.
[39] Десять шагов процесса бенчмаркинга предложил и обосновал Роберт Кемп.
[40] Рамперсад Хьюберт К. Общее управление качеством: личностные и организационные изменения/ Пер с англ. – М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 2005. – С. 36.
[41] Шестаков А.Л., Маслов Д.В. Антиуправление бизнесом или как не разрушить бизнес, улучшая его качество. – М.: Издательский дом ДМК-пресс, Омега-Л, 2007. – С. 158.
[42] Рамперсад Хьюберт К. Общее управление качеством: личностные и организационные изменения/ Пер с англ. – М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 2005. – С. 38.
[43]Там же. – С. 39.
[44] Николич М., Николич Б., Вуконянски Е. Количественный подход в бенчмаркинге: обеспечение выбора оптимальных стратегических действий// Российский журнал менеджмента, - 2007, - №2, - с. 32.
[45] Николич М., Николич Б., Вуконянски Е. Количественный подход в бенчмаркинге: обеспечение выбора оптимальных стратегических действий// Российский журнал менеджмента, - 2007, - №2, - с. 35.
[46] Николич М., Николич Б., Вуконянски Е. Количественный подход в бенчмаркинге: обеспечение выбора оптимальных стратегических действий// Российский журнал менеджмента, - 2007, - №2, - с. 38.
[47] Статистические данные взяты из статьи Старикова В.В. «Бенчмаркинг – путь к совершенству». – С. 15.
