Стратегия развития менеджмента качества на отечественных промышленных предприятиях при переходе к «Цифре»

Аннотация: В статье представлены направления развития менеджмента качества на отечественных промышленных предприятиях в условиях становления в Рос­сии 6­го технологического уклада. Описано влияние на формирование совре­ менной системы менеджмента качества таких цифровых технологий, как Big Data, блокчейн, облачные сервисы и др. Уделяется особое внимание фор­мированию модели СМК, интегрированной в стратегическое и оперативное управление организацией, основанной на развитой аналитической системе. Выделены основные уровни зрелости аналитической системы. Представлены источники больших данных в процессной модели управления предприятием. Проанализированы основные трудности трансформации системы менед­ жмента качества на современных предприятиях. Автор выделяет ожидае­мые результаты трансформации системы менеджмента качества на отече­ственных промышленных предприятиях.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова в рамках научно-исследовательского проекта «Механизм адаптации системы менеджмента качества российских промышленных предприятий к требованиям международных стандартов при переходе к 6-му технологическому укладу» (Протокол заседания НТС ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова» No 3 от 01.03.2018).

Попова Лола Фаритовна – канд. экон. наук, доцент Саратовского социально- экономического института (филиал) Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова (Саратов)

Ключевые словаё

Ключевые слова: Менеджмент, качество, система, цифровая экономика, большие данные, аналитика, стратегия, промышленный Интернет вещей (IOT).

Цифровые технологии, сбор и обработка Big Data (Больших Данных) открывают новые возможности менеджмента качества на промышленных предприятиях. Использование цифровых технологий, стремительно разви- вающихся в 6-м технологическом укладе, становится источником конкурентного преимущества современного предприятии.

Big Data представляют собой относительно большое количество структурированных и неструктурированных данных, получаемых из разнообразных источников, которые поступают в режиме реального времени и могут обрабатываться с высокой скоростью.

Основные характеристики Big Data, известные как «3V», были введены в 2001 году Дугом Лейни, к ним относятся:

1) Volume – большой объем; 2) Velocity – высокая скорость накопления и обработки, 3) Variety – многообразие типов и форматов.

Число «V» со временем увеличивается, к характеристикам Big Data сейчас также относят: 4) Veracity – достовер- ность данных; 5) Variability – изменчивость; 6)Visualization – визуализация данных в доступной форме; 7) Value – ценность данных.

Получение и обработка данных и ранее использовались в управлении качеством. Например, применение контрольных карт и статистических методов, разработанных У. Шухартом в 30-е годы и затем популяризированных Э. Дэмингом, способствовало получению и обработке данных с целью предупреждения вариабельности и повышения стабильности производственных процессов. Японская система Канбан также является хорошим примером обработки и управления данными при производстве.

Предприятия все больше используют статистические методы анализа данных при принятии решений, развивают визуализацию данных, уделяют много внимания поиску новых идей о развитии продуктов, используют аналитические инструменты для разработки прогнозов, моделирования рисков и проработки ответных действиях по отношению к ним. Проводится измерение и оценка результативности и эффективности процессов, все больше сотрудников вовлекается в систему оценки по показателям результативности.

В мировой практике на предприятиях уже создаются специальные подразделения по управлению данными, с помощью цифровых технологий проводится детальный анализ поведения клиентов, используются панели мониторинга данных в реальном времени.

В условиях формирования 6-го технологического уклада в обработке данных появились новые возможности:

  • большое количество данных одновременно может поступать из большого количества источников разных типов;
  • данные могут поступать в режиме реального времени;
  • доступна высокая скорость обработки данных;
  • развиваются новые технологии хранения и обработки большого количества данных;
  • увеличивается число мобильных устройств и приложений для работы с данными, используемых на предприятия;
  • повышается доступность данных и др.

Для сбора и анализа количественных и качественных данных создаются аналитические системы, способные осуществлять непрерывный мониторинг процессов и продуктов. Поступающие в реальном времени разнообразные данные способствуют инкрементальному и радикальному улучшению продуктов и процессов организации, развитию инновационной деятельности предприятий. Система менеджмента качества, основанная на аналитической системе, обрабатывающей Big Data, не только сигнализирует, когда что-то происходит неправильно, но и предсказывает, а также предотвращать нежелательные события до момента их наступления. Примером успешного применения технологий, основанных на Big Data, является японская компания Komatsu, производитель строительной техники, известной во всем мире по показателям надежности, несколько лет назад предложившая рынку беспилотную технику. Более десяти лет компания использует и развивает систему Komtrax, обеспечивающую Интернет-контроль и мониторинг работу машин на расстоянии в тысячи километров. Данные в результате мониторинга работы техники снабжают владельцев актуальной информацией о состоянии техники и помогают поддерживать машины в исправном состоянии. Полученные данные помогают компании Komatsu непрерывно улучшать качество продукции.

Технологии на основе Big Data создают дополнительную ценность для клиентов, способствуют непрерывному улучшению продуктов, повышают эффективность работы компаний.

Управление предприятием и менеджмент качества требует кардиналь- ных изменений на современных промышленных предприятиях.

Рассмотрим основные направления развития системы менеджмента качества (СМК) при переходе к цифровой экономике.

Формирование системы менеджмента качества, интегрированной в стратегическое управление предприятием

Первым шагом в построении новой модели менеджмента качества при формировании новой индустриальной эпохи должно стать обеспечение банального и необходимого условия – интеграции системы менеджмента качества и стратегического управления предприятием.

Менеджмент качества часто воспринимается как отдельная функция, реализуемая отделом качества, совершено обособленная от системы стратегического управления предприятием.

В цифровой экономике стратегии многих предприятий претерпевают кардинальные изменения. В условиях нестабильной рыночной среды осо- бое значение в функционировании и развитии предприятия приобретает стратегическое управление. Способности быстро реагировать на требования рынка, индивидуализировать продукцию в соответствии с потребностями клиентов при массовом производстве, создавать новые ценности для клиента, повышать операционную эффективность становятся важнейшими атрибутами успешного предприятия в цифровой экономике.

Система менеджмента качества должна стать платформой в реализации стратегии предприятия. Исходя из общей стратегии предприятия, его стратегии и политики в области перехода к «цифре», должна разрабатываться политика и приоритетные цели в области менеджмента качества.

На многих современных промышленных предприятиях в России, в частности в Саратовской области, отсутствует развитый стратегический менеджмент.

Проведенный нами опрос на десяти крупнейших промышленных предприятиях, производящих оборонно-промышленную продукцию, показал, что на большинстве предприятий отсутствует стратегия развития, не проводится систематично стратегический анализ отрасли, отсутствует развернутый план достижения стратегических целей. Наибольшее внимание уделяется финансовым показателям при долгосрочном планировании деятельности предприятия. Многие респонденты отметили слабую связь между стратегическими целями и операционной деятельностью предприятия. Оценка результативности процессов проводится с ориентацией на операционную эффективность и без привязки к стратегическим целям. Примерно половина опрошенных считает, что на их предприятиях цели в области качества не привязаны к стратегическим целям. Удивляет тот факт, что на некоторых предприятиях, так и сохраняется стереотип, что качеством занимается отдел качества, и менеджмент качества никак не связан с долгосрочным планированием деятельности предприятия.

Результаты опроса представлены в таблице 1.

Таблица 1. Основные проблемы в области стратегического управления промышленными предприятиями

Цели области качества должны стать частью стратегических целей предприятия. Финансовые цели, которые являются первоочередными для большинства коммерческих предприятий, могут быть достигнуты за счет повышения ценности продуктов, повышения качества, а также снижении издержек. Качество и ценность продуктов зависит от качества реализации процессов предприятия. Повышение эффективности, безопасности и результативности процессов являются одними из главных целей СМК, достижение которых ведет к снижению потерь и издержек предприятия.

Связь между стратегическими целями и целями в области качества очевидны. Важно признание топ-менеджерами и всеми сотрудниками, что менеджмент качества не является формальной функцией. Менеджмент качества должен способствовать реализации стратегии, путем его последующей реализации во всех процессах предприятия.

Для воплощения интеграции СМК и менеджмента качества требуются и структурные преобразования на предприятиях. Вариантами решения проблемы являются объединение отдела стратегического развития и управления качеством в один департамент или создание постоянно действующей проектной группы с вовлечением ответственных лиц за разработку стратегии предприятия и менеджмента качества. Возглавлять такую проектную группу может лицо, ответственное за стратегическое управление.

Основными результатами формирования системы менеджмента качества, интегрированной в стратегическое управление предприятием должны стать:

  1. Разработанная стратегия предприятия, в том числе отражающая направления развития предприятия в цифровой экономике.
  2. Реализация стратегического менеджмента, выраженная в функциональных обязанностях структурных единиц предприятия.
  3. Цели системы менеджмента качества, отражающие вклад в реализациюстратегии и стратегических целей предприятия.
  4. Декомпозиция стратегических целей и целей в области качества до уровня процессов предприятия.
  5. Создание механизмов мониторинга и управления целями (стратегическими, в области качества, на уровне процессов) предприятия.
  6. Структурные механизмы интеграции СМК и стратегического менеджмента

Развитие процессной модели управления предприятиями

Общепризнанным фактом является то, что качество создается в процессах. В условиях формирования новой индустриальной эпохи важна высокая скоординированность функционирования всех процессов предприятия, возрастает роль процессов, пронизывающих на горизонтальном уровне деятельность разных функциональных специалистов.

В настоящий момент большинство исследованных нами предприятий, сертифицированных на соответствие международному стандарту ИСО 9001, ограничиваются выделением так называемых «процессов СМК», оставляя не охваченными другие процессы.

Процессная модель СМК каждого предприятия уникальна, она включает процессы СМК, создающие ценность, управленческие и вспомогательные виды взаимосвязанной деятельности. Использование процессного подхода позволяет повысить управляемость бизнеса, сделать его функционирование более стабильным и результативным.

У исследованных нами промышленных предприятий процессное управление реализуется как обязательная часть менеджмента качества и не более. Как показали ранние исследования данного вопроса, процессная модель СМК многих промышленных предприятия часто является сжатой, фрагментарно охватывающей деятельность предприятий.

Выбранные показатели оценки результативности процесса часто демонстрируют формальный подход к процессному управлению. Они не отражают полностью эффективность и результативность процессов. На многих предприятиях отчетность по процессам проводится 1–2 раза в год. Такая периодичность мониторинга результативности не позволяет должным образом управлять процессами.

Управление качеством должно быть интегрировано во все процессы предприятия, чтобы каждое подразделение, каждый сотрудник был ответ- ственен за качество на своем уровне. Должен осуществляться мониторинг каждого процесса на предприятия: входов, выходов, его ресурсов. Входом является то, что преобразовывается в процессе. К ресурсам процессов могут относиться: оборудование, персонал, производственная среда и т.д. Входы и ресурсы часто являются выходами других процессов. Каждое предприятие представляет сеть процессов, связанных входами и выходами. Данные о текущем состоянии процессов, их входов, ресурсов и выходов представляют ценный массив разнообразной информации, обработка которой позволяет синхронизировать деятельность предприятия, выявить проблемные места, предвидеть возможные негативные изменения и возможно их предотвратить.

Данные обо всех категориях процессов – управленческих, основных, поддерживающих – должны быть объединены в одной информационной системе предприятия. Разные программные приложения должны быть синхронизированы, чтобы не было информационных разрывов.

Обработка больших данных в едином аналитическом центре представляет мощную платформу для принятия правильных решений на оперативном и стратегическом уровне.

Результатом развития процессной модели управления предприятием должны стать:

  1. Построенная процессная модель предприятия, отражающая:
    • все процессы предприятия, его подпроцессы (в т.ч. сквозные процессы);
    • входы, выходы, ресурсы, критерии оценки процессов (в т.ч. отражающие вклад процессов в реализацию стратегических целей предприятия);
    • требования к реализации процессов.
  2. Сопровождение процессов информационной системой.
  3. Автоматизация процессов.

Формирование системы сбора больших данных

Переход от традиционных форматов и источников данных к технологиям Big Data. Следует создать инфраструктуру, обеспечивающую сбор в реальном времени больших данных, необходимых для менеджмента качества, а также поддержки оперативного и стратегического управления.

Каждое предприятие должно определить, какие данные ему необходимо собирать для реализации стратегии предприятия и повышения операционной эффективности, идентифицировать источники получения данных, разработать и внедрить цифровые технологии сбора данных.

Основными источниками больших данных могут быть:

1) Источники внешней среды предприятия:

  • потребители;
  • клиенты;
  • поставщики;
  • конкуренты;
  • другие предприятия;
  • партнеры;
  • государственные органы, регулирующие деятельность предприятия

2) Источники внутренней среды предприятия:

  • – продукция;
  • – процессы:
    • материалы, сырье;
    • персонал;
    • средства измерения;
    • оборудование;
    • производственная среда и инфраструктура.

Технология блокчейн позволяет прослеживать изделия во всей цепочке создания ценности. Важная информация может быть получена о поставщиках, потребителях, партнерах, конкурентах, государственных органах и других заинтересованных сторонах. Информация о значимых действиях всех заинтересованных сторон может храниться на базе распределенных реестров с применением технологии блокчейн.

Использование Интернета вещей (IOT) для измерения функционирования процессов, а также продуктов является обязательным условием формирования источников Больших данных.

Использование датчиков, установленных на продукции, находящейся в пользовании клиентов, обеспечивает перечу производителю на протяжении всего жизненного цикла продукции данных об условиях эксплуатации, функционировании, отказах и т.п. Это позволяет непрерывно улучшать продукцию, предвидеть и предупреждать сбои в ее эксплуатации, снижать затраты на техническое обслуживание.

Цифровые технологии позволяют собирать в единый центр все данные о процессах. Измерение функционирования процессов может быть реализовано с помощью Интернета вещей (IOT)

Обустройство машин и оборудования встроенными датчиками, подключенными к Интернету. Установленные датчики считывают и передают данные о рабочих, оборудовании, процессах, эксплуатируемых продуктах. Использование специальных устройств и датчиков, встраиваемых в одежду персонала, способных передавать данных о работе персонала. Данные о том, как протекает процесс, поступают в единую аналитическую систему в режиме реального времени.

Отслеживание передвижения и состояния используемых в производстве деталей, материалов возможно без использования датчиков, а путем применения специальных технологий сопровождения производства.

Штрих-коды и РЧИД (радиочастотная идентификация) технологии позволяют отслеживать изменения в расположении устройств, их состоянии, техническом соответствии и готовности.

Цифровые датчики в режиме реального времени передают данные о состоянии всех элементов процессов (его входов, выходов, используемых ресурсов).

Предприятиям предстоит выделить всю деятельность в процессы, регламентировать механизмы управления процессам, гармонизировать процессы с другими операциями, процессами, системами. Проблемой является низкий уровень автоматизации процессов на отечественных промышленных предприятиях. Низкая рентабельность предприятий не позволяет привлекать заемные средства для финансирования технологических инноваций. Но без автоматизации процессов дальнейший технологический прогресс на предприятиях не осуществим.

Веб-страницы, социальные сети, программные приложения дают новые возможности в сборе данных о клиентах и потребителях продукции. Появляются новые возможности в сборе данных внутренней среды предприятия. Необходимо собирать в единую информационную системуданные полученные на всех стадиях жизненного цикла продукта.

Данные о всех процессах предприятия, окружении предприятия пере- даются в единую аналитическую систему, обеспечивающую принятие правильных управленческих решений. Источники больших данных в процессной модели управления предприятием представлены на рисунке

1. Результатами формирования системы сбор больших данных являются:

  1. Определение данных и их источников, необходимых для построения единой аналитической системы.
  2. Внедрение цифровых технологий по сбору информации, в т.ч. IOT (Интернета вещей), блокчейн и др.
  3. Создание информационной платформы для сбора и обработки данных предприятия.
Рис 1. Источники больших данных в процессной модели управления предприятием

Построение аналитической системы обработки больших данных

Корпоративная аналитическая система, выступающая центром сбора, хранения, обработки данных, является платформой менеджмента качества, стратегического менеджмента, всей системы управления предприятием.

Данные о ходе реализации процессов, внешней среды предприятия поступают и обрабатываются в единой аналитической системе, в рамках которой формируются новые знания, необходимые в области менеджмента качества и стратегического управления (Рисунок 2).

Рис 2. Интеграция стратегического менеджмента и менеджмента качества на основе корпоративной аналитической 

Аналитическая система менеджмента качества предприятий может отличаться уровнем зрелости. В таблице 2 представлены возможные уровни зрелости аналитической системы качества (АСМК):

Таблица 2. Уровни зрелости аналитической системы менеджмента качества

Таблица подготовлена на основе модели Intel

Результатом реализации данного направления является формирование соответствующей потребностям предприятия аналитической системы менеджмента качества. Аналитическая система обработки больших данных также поможет организациям идентифицировать и устранить потери – повысить эффективность операционной деятельности.

Формирование организационного климата, способствующего цифровой трансформации

Цифровая стратегия развития предприятия и политика в области менеджмента качества требует от предприятий формирования организационного климата, способствующего высокой скорости принятия решений и мгновенного реагирования на изменения. Повышение гибкости системы управления возможно за счет внедрения Agile технологий. Организационная структура предприятий требует также преобразований, способствующих улучшениям информационных потов в организации, распространению и созданию новых знаний, развитию кроссфункциональной деятельности. В результате предприятия должны иметь организационный климат, способствующий реализации стратегии предприятия и политики в области качества.

Развитие аналитической компетентности персонала

Меняются требования к компетентности сотрудников, занимающихся вопросами управления качеством. С ростом зрелости АСМК повышается уровень автоматизации процессов менеджмента качества, в т.ч. измерения, выявления несоответствий, внесения корректирующих действий. расширяется будет расти в соответствии с повышением уровня зрелости АСМК. Потребность в документировании информации появляется большая необходимость обработки данных, получаемых о функционировании всех процессов предприятия. Аналитика больших данных и принятие правильных решений становятся главными компетенциями специалистов в области качества. Результатом данного направления является обеспечение соответствия персонала организации по уровню и характеру компетенций цифровой стратегии предприятия.

Успех предприятий в новой индустриальной эпохе зависит от их способности преобразовать технологии менеджмента качества, встроенные в общую систему управления и реализуемые на основе зрелой (предписывающей, когнитивной) аналитической системы. Представленные в статье перспективные направления трансформации системы менеджмента качества должны стать основой дорожной карты развития современного промышленного предприятия, ориентированного на формирование и реализацию цифровой стратегии.

Примечания

  1. 1  Яшина М.Н. Четвертая индустриальная революция в логистике // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2017. No 3 (67). С. 131–132.
  2. 2  Матушкин М.А. Развитие методологии и инструментария менеджмента пред- приятия в условиях цифровой экономики // Перспективы развития отечествен- ных предприятий в условиях формирования цифровой экономики. Саратов, 2018. С. 78–81.
  3. 3  Andreeva T., Popova L., Yashin N., Zhulina E. Integration of Strategic and Quality Management in Oil and Gas Companies of Russia // Quality-Access to Success, 2018. Vol. 19. No. 163 (April). Pp. 81–84.
  4. 4  Одинцова М.А. Целеполагание как одна из ключевых проблем стратегического менеджмента // Экономический журнал. 2016. No 1 (41). С. 52–63.
  5. 5  Попова Л.Ф. Формирование системы менеджмента качества на основе процесс- ного подхода в управлении промышленными предприятиями // Вестник Перм- ского университета. Серия: Экономика. 2017. Т. 12. No 3. С. 453–466.
  6. Андреева Т.А., Яшин Н.С. Понимание контекста предприятия в рамках системы менеджмента качества // Вестник Саратовского государственного социально- экономического университета. 2017. No 3 (67). С. 115-124.
  7. 7  Quality 4.0 Impact and strategy Handbook: Getting Digitally Connected to Transform Quality Management. – LNS Research, 2017. 28 p.
  8. 8  Муханова И.В. Инвестиционная политика предприятий машиностроительного комплекса России в условиях экономических санкций // Экономический журнал. 2016. No 2 (42). С. 46–57.
  9. 9  Planning guide: Getting started with advanced analytics, Intel corporation, 2017 [Элек- тронный ресурс]
Полезно? Пожалуйста, поделитесь:
Поделиться в facebook
Facebook
Поделиться в twitter
Twitter
Поделиться в linkedin
LinkedIn