Анализ проблемосодержащих систем, как область исследования, имеет свои корни в системном анализе и теории управления, которые начали развиваться в середине 20 века.
В 1940-х годах ученые начали осознавать важность системного подхода к решению сложных проблем. Работы таких исследователей, как Людвиг фон Берталанфи, который предложил Общую теорию систем, заложили основы для дальнейшего изучения сложных систем. В 1948 году Норберт Винер опубликовал книгу "Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине", что способствовало развитию идей о взаимодействии и управлении в сложных системах.
В 1961 году Джей Форрестер разработал метод системной динамики, который позволил моделировать и анализировать динамические системы. Этот метод стал основой для анализа сложных проблемосодержащих систем в различных областях, включая экономику и управление.
С развитием вычислительных технологий в 1990-х годах стало возможным использование компьютерного моделирования для анализа сложных систем. Это позволило исследователям и практикам более точно моделировать взаимодействия в системах. В 2000-х годах с появлением технологий больших данных и машинного обучения началось активное использование этих инструментов для анализа сложных систем.
В последние годы наблюдается рост интереса к интеграции искусственного интеллекта в анализ сложных систем. Это позволяет автоматизировать процессы анализа и улучшать точность предсказаний. Современные исследования все чаще используют междисциплинарные подходы, объединяя знания из различных областей, таких как экология, экономика, социология и инженерия, для более глубокого понимания сложных систем.
Рассмотрим практическое использование анализа проблемосодержащей системы (АПС) в контексте управления качеством на производственном предприятии:
На производственном предприятии наблюдается увеличение количества дефектов в продукции, что приводит к росту возвратов и недовольству клиентов. Руководство решает использовать методы анализа проблемосодержащей системы для выявления причин и определения путей улучшения.
Определение проблемы:
Проблема заключается в высоком проценте дефектов в продуктах, что негативно сказывается на репутации компании и приводит к финансовым потерям.
Сбор данных:
Таблица 1 Статистика по количеству дефектов за последние 3 месяца
Месяц |
Количество произведенной продукции |
Количество дефектов |
Процент дефектов (%) |
Январь |
10000 |
150 |
1.5 |
Февраль |
12000 |
200 |
1.67 |
Март |
11000 |
180 |
1.57 |
По данным из таблицы 1, можно вынести вывод о том, что за последние 3 месяца отмечен рост процента дефектов на производстве. Для более подробного изучения проблемы, следует рассмотреть описание технологического производства продукции на предприятии.
Процесс начинается с подготовки сырья, где осуществляется закупка и приемка материалов от различных поставщиков. Каждое поступление проходит проверку на соответствие стандартам качества с использованием визуального контроля и лабораторных тестов. Однако, непостоянное качество сырья может негативно влиять на конечный продукт.
Далее следует обработка сырья, включающая резку, сушку и смешивание, в зависимости от типа продукции. На этом этапе могут возникать механические повреждения, что приводит к дополнительным дефектам.
Основной производственный процесс включает формование, сборку и упаковку. Сырье и компоненты обрабатываются с помощью машин и оборудования для создания готового продукта. Проблемы на этом этапе могут возникать из-за старого или неисправного оборудования и нехватки квалифицированного персонала.
Контроль качества готовой продукции осуществляется через визуальный осмотр и функциональные тесты, чтобы убедиться в соответствии изделия заявленным характеристикам. Недостаточно эффективные методы контроля могут привести к тому, что бракованная продукция не будет выявлена.
После этого происходит упаковка и отгрузка готовой продукции, которая маркируется для отслеживания. Неправильная упаковка может привести к повреждениям во время доставки.
Наконец, осуществляется сбор и анализ отзывов от клиентов, что позволяет выявлять проблемы, возникающие в процессе использования продукции. Недостаток систематизируемой информации может затруднить анализ и исправление недостатков.
Информация о квалификации работников.
Данные о используемом оборудовании и его техническом состоянии.
Моделирование системы:
Процессы, связанные с производством.
Входные ресурсы (материалы, оборудование, человеческие ресурсы).
Внешние факторы (рынок, требования клиентов).
Анализ коренных причин:
Команда применяет анализ коренной причины (например, метод "5 почему" или диаграммы Исикавы) для выявления факторов, способствующих возникновению дефектов. В результате анализа могут быть выявлены следующие проблемы:
Неполадки в производственном оборудовании, приводящие к браку.
Нехватка квалифицированного персонала.
Недостаточное качество исходных материалов.
Разработка и реализация решений:
На основе выявленных причин команда разрабатывает меры для улучшения качества продукции:
Проведение технического обслуживания и модернизации оборудования.
Обучение сотрудников для повышения квалификации.
Выбор более надежных поставщиков и улучшение контроля качества исходных материалов.
Мониторинг результатов:
После реализации изменений компания проводит мониторинг показателей качества продукции. Сравниваются новые данные с предыдущими показателями, чтобы оценить эффективность принятых мер.
Корректировка действий:
Если результаты не соответствуют ожиданиям, проводится повторный анализ с целью выявления дополнительных проблем или доработки реализованных решений.
Применение анализа проблемосодержащей системы в данном случае приведет к снижению процента дефектов, повышению удовлетворенности клиентов и улучшению финансовых показателей предприятия. Этот метод позволяет структурированно подходить к решению сложных проблем и обеспечивать системность в управлении качеством.
Список использованной литературы:
Силич, М. П. Основы теории систем и системного анализа : учебное пособие / М. П. Силич, В. А. Силич. — Москва : ТУСУР, 2013. — 340 с. — ISBN 978-5-86889-663-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/110400 (дата обращения: 22.12.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.