Бесплатный фрагмент - Оптимизация процессов в активных системах
Методы и решения
Введение
Целью этой работы является попытка применить модель активной системы к производственной организации.
Известно, что для исследования любого сложного явления необходимо подобрать адекватную этому явлению модель, т.е. такое абстрактное представление о сложном явлении, которое имеет основные свойства явления, но позволяет абстрагироваться от несущественных деталей, что позволяет лучше понять это явление и, если требуется, управлять его свойствами или поведением.
Адекватная реальности модель явления или объекта позволяет получить понимание сложных внутренних и внешних его связей, поскольку сложные системы характеризуются множеством взаимосвязей и влияний между их компонентами. Модели позволяют лучше понять эти сложные взаимодействия и предсказывать поведение систем, делают возможным прогнозирование и планирование будущего поведения системы на основе данных о текущем состоянии и внешних воздействиях, позволяют проверять гипотезы и проводить эксперименты в виртуальной среде, что может быть сложно или невозможно в реальном мире, помогают оценивать риски и последствия различных решений и действий в сложных системах.
В конечном итоге это даст возможность оптимизировать сложные системы, например, проводить оптимизацию производственных процессов в промышленности, процессы управления логистикой в транспортной отрасли и т. д.
Книга состоит из двух глав и приложения. В первой главе дается краткий обзор существующих научных определений системы и дано определение системы и активной системы. Далее описана модель активной системы и основные принципы функционирования систем.
Вторая глава книги посвящена обзору методов оптимизации процессов в организационных системах, их исторического контекста и эволюции, описаны основные принципы методов. В последней части второй главы описана авторская методология оптимизации отдельных процессов в производственных организациях.
В приложении размещены статьи, посвященные теме оптимизации процессов, которые были опубликованы в разное время в профильных и научных журналах.
Автор надеется, что эта работа может быть интересна специалистам и принесет практическую пользу.
29 июля 2019 года
Москва
Глава I.
Система
Понятие «система» представляет собой одно из наиболее универсальных и фундаментальных понятий, которое пронизывает и объединяет различные области человеческого знания и деятельности. От естественных процессов в природе до управления в организациях, от информационных технологий до социальных взаимодействий, концепция системы играет ключевую роль в понимании и анализе сложных явлений и является фундаментом для эффективного управления организациями.
Система не просто абстрактное понятие, оно может быть мощным инструментом для анализа и понимания окружающего мира. Все, что нас окружает, может быть рассмотрено как система, состоящая из элементов, взаимодействующих друг с другом, чтобы достичь определенных целей или выполнять определенные функции. Понятие системы позволяет нам разбираться в сложных структурах, выявлять взаимосвязи, определять цели и задачи, а также разрабатывать методы управления и оптимизации.
Системное мышление плотно связано с понятиями «организация» и «управление.» Организация, будь то предприятие, государство или общество, может быть рассмотрена как особая система, включающая в себя различные структуры, процессы и ресурсы. Управление в контексте организаций представляет собой способ деятельности, направленный на достижение определенных целей.
Использование системного подхода в управлении организациями позволяет более глубоко понимать их внутренние процессы для целей дальнейшей их оптимизации. При этом понятие системы не ограничивается одной областью знаний. Оно пересекает границы различных дисциплин, таких как физика, биология, информатика, менеджмент, социология и другие. Это подчеркивает его универсальность и применимость в различных контекстах.
Однако, прежде чем мы начнем изучать организационные системы, их свойства и методы управления ими, необходимо дать точное определение самого понятия «система».
Определения
⠀
Этимологически, слово «система» происходит от латинского «systema,» которое означает «сочетание частей.» Это предполагает существование элементов, объединенных вместе по определенным правилам и порядку, чтобы достичь определенных целей или выполнять определенные функции. Таким образом, система, как понятие, включает в себя идею структуры, взаимосвязей и целей.
Одна из ключевых особенностей системы заключается в том, что она представляет собой нечто большее, чем просто набор элементов. Система обладает определенными свойствами, которые делают ее целостной и могут создавать функциональность, которую не способны обеспечить отдельные элементы.
Несмотря на интуитивное понимание, что значит «система» большинством из нас, до сих пор нет единого и всеохватывающего определения этого термина. В литературе существует множество определений, каждое из которых подчеркивает разные аспекты системы, будь то ее структура, функции, взаимодействие или цели. Это многообразие определений свидетельствует о сложности и многогранности самого понятия системы.
Так, классик системного подхода Л. фон Берталанфи определяет систему так: «Система может быть определена как комплекс взаимодействующих элементов {f1, f2, …, fn}» [2, стр. 143]. О. Ланге дает очень простое и короткое определения системы как множества связанных действующих элементов. [74, стр. 196]
В. Н. Садовский определяет систему как упорядоченное определенным образом множество элементов, взаимосвязанных между собой и образующих некоторое целостное единство [73, стр. 173]. Определение У. Росс Эшби [80, стр. 40]) следующее: «Система — любая совокупность переменных, которую наблюдатель выбирает из числа переменных, свойственных реальной „машине“».
К. Черри в [79, стр. 351] дает такое определение: Система есть «целое, составленное из многих частей. Ансамбль признаков». Дистефано и др. определят систему как размещение, множество или собрание вещей, связанных или соотносящихся между собой таким образом, что вместе они образуют некоторое единство, целостность [11, стр. 1]).
Р. Гибсон определяет систему как интегрированную совокупность взаимодействующих элементов, предназначенная для кооперативного выполнения заранее определенной функции [13, стр. 581). А. Холл, Р. Фейджин определяют систему, как множество объектов вместе с отношениями между объектами и между их атрибутами [74, стр. 252]).
Очень интересное определение дает Блюменфельд [76, стр. 37], который определяет систему, как совокупность любым способом выделенных из остального мира реальных или воображаемых элементов. Эту совокупность можно считать системой, если: а) заданы связи между этими элементами; б) каждый элемент неделим; в) с внешним миром система взаимодействует как единое целое; г) при эволюции во времени совокупность будет считаться одной системой, если между ее элементами в разные моменты времени можно провести однозначное соответствие.
Урманцев определяет систему S как i-e множество композиций Мi, построенное по отношению Ri, закону композиции Zi из первичных элементов множества Мi, выделенных по основанию Ai из множества М [77, стр. 135].
Г. Крёбер определяет систему как непустое множество элементов, содержащее по крайней мере два элемента, причем элементы этого множества находятся между собой в определенных отношениях, связях» [69, стр. 94].
По определению В. С. Тюхтина система — это множество связанных между собой компонентов той или иной природы, упорядоченное по отношениям, обладающим вполне определенными свойствами; это множество характеризуется единством, которое выражается в интегральных свойствах и функциях множества [78, стр. 11].
Известный советский физиолог П. К. Анохин называл системой комплекс избирательно вовлеченных компонентов, у которых взаимодействие и взаимоотношение приобретают характер взаимосодействия компонентов на получение фокусированного полезного результата» [65, стр. 33].
Американские математики Л. Заде и Ч. Дезоер описали систему S как частично соединенное множество абстрактных объектов А1,А2, А3, …, которые являются компонентами S. Компоненты системы $ могут быть ориентированными или неориентированными; число их может быть конечным или бесконечным; каждый из них может определяться конечным или бесконечным числом основных переменных [68, стр. 87].
Мы привели здесь только малую часть определений системы. Современная литература предлагает нам более 50 научных трактовок понятия «система». Почему так много определений для одного понятия? Ответ на этот вопрос связан с многогранностью характера природы систем, а также ее разнообразными контекстами применения.
Понятие «система» является настолько всеобъемлющим, что охватывает широкий спектр дисциплин и областей. Системы существуют в природе, в технике, в социальных взаимодействиях, в информационных технологиях, и многих других контекстах. Эта универсальность делает систему сложной и адаптируемой к различным условиям, что объясняет множество ее трактовок.
Исторически системное мышление развивалось в разных научных и инженерных областях, и поэтому понятие «система» широко используется в различных научных дисциплинах, включая физику, кибернетику, биологию, социологию и другие области.
Множество выдающихся ученых и философов внесли вклад в развитие этого понятия. Людвиг фон Берталанфи, австрийский биолог и основатель общей теории систем, внес существенный вклад в развитие системного подхода в биологии и других науках. У. Р. Эшби британский кибернетиком и психиатр, разработал важные концепции в области кибернетики и теории управления.
Н. Винер математик и создатель теории кибернетики, использовал понятие «система» для анализа управления и обратной связи в различных системах. Э. Берне, американский психиатр и создатель транзактного анализа, применил системный подход к анализу взаимодействия в социальных системах.
Б. Банда венгерско-американский ученый, работавший в области системных исследований и системного управления, внес большой вклад в развитие системной философии. И. Дьекстра нидерландский ученый в области информатики и создатель алгоритмов, применял системный подход к разработке программного обеспечения и алгоритмов.
Г. Саймон, американский ученый, лауреат Нобелевской премии по экономике, использовал концепцию систем в исследованиях по принятию решений и искусственному интеллекту. Р. Акофф, американский исследователь в области системного менеджмента и управления, разработал концепции и методологию системного анализа в контексте организаций и бизнеса.
М. И. Сетров, советский ученый, внес огромный вклад в развитие применения системного анализа в биологии. А. Раппопорт, известный математик и исследователь в области системной теории и математической социологии. Он внес вклад в разработку теории конфликтов и кооперации.
А. И. Уемов, советский и российский биофизик и ученый в области системного анализа в биологии и медицине. Он исследовал системные аспекты физиологии и биологических процессов. Ю. А. Урманцев, советский биофизик и биолог, специализировавшийся в изучении системных процессов в живых организмах и экосистемах.
Л. Заде, американский математик, создатель теории нечетких множеств и логики нечеткости, которая имеет широкое применение в системном анализе и искусственном интеллекте. М. Месарович, югославский и американский исследователь в области системного анализа и теории управления. Он работал над применением системных методов к комплексным проблемам. Дж. Клер, американский инженер и ученый в области системного анализа и системной динамики. Его работы оказали серьезное влияние на моделирование сложных систем.
Эти и многие другие выдающиеся ученые внесли свой вклад в развитие системного подхода. И каждый из них подходил к определению системы с учетом своего предмета исследования, что привело к разнообразию определений.
Все же, несмотря на разнообразие определений, существует практическая потребность в четком и функциональном определении понятия «система,» особенно в контексте управления и оптимизации производственных систем. Практические задачи требуют четких рамок и понимания того, как система функционирует, чтобы ее можно было анализировать, управлять и улучшать.
Для практических целей нас интересует четкое и функциональное определение системы, которое позволит нам решать задачи управления и оптимизации рабочих процессов в производственных организациях.
Типологический анализ более 40 определений понятия «система» выявил три группы определений. Первую группа определяет системы как некоторых классов математических моделей. Вторая группа определяет «системы» через понятия «элементы — связи — целое». И, наконец, третья определяет системы через категории «вход — выход, информация, управление». [73, с. 99]
Таким образом, учитывая эти группы определений, мы предлагаем следующее определение понятия «система»:
Определение 1.1.:
Система S есть множество элементов {M}, которые взаимосвязаны между собой по отношениям r множества {R}, взаимодействуют по правилам из множества {Z}, имеют общую цель из множества {A}, каждый элемент выполняет определенную функцию множества {F}.
При этом множества {R}, {A} могут быть пустыми. S имеет границы, которые разграничивают ее от окружающей среды.
Активная система
С точки зрения предсказуемости поведения элементов, системы можно разделить на два ключевых класса: пассивные и активные системы. Это деление имеет глубокое влияние на методы управления и анализа сложных систем.
В пассивных системах, поведение элементов системы полностью детерминировано, и у них нет свободы выбора своего поведения или состояния. Это означает, что управляющие органы могут точно предсказывать поведение элементов системы на основе заданных правил и условий. Пассивные системы обычно хорошо поддаются анализу и управлению, так как их поведение предсказуемо. Пример пассивной системы — любая техническая система, где поведение любой детали, определяется его исправностью, и, в общем случае, любая сколь угодно сложная деталь может быть лишь в 2 возможных состояниях: корректная работа или неисправность.
В отличие от пассивных систем, активные системы характеризуются наличием свободы выбора у элементов системы в отношении их поведения и состояния. В активных системах, элементы (по меньшей мере, один из них) обладают способностью изменять свое поведение независимо и даже вопреки внешнему управлению. Это делает их поведение менее предсказуемым и более сложным для анализа и управления. Таким образом, машины и оборудование могут рассматриваться как пассивные системы с предсказуемым поведением, в то время как люди вносят активность, а значит, элемент непредсказуемости, в систему [71, c. 7—11]
Таким образом, в управлении понимание различных методов управления пассивной и активной системами имеет критически важное значение. Очень часто на практике руководители пытаются управлять активными системами методами управления, подходящими только управления пассивными системами и терпят неудачу. Пассивные системы могут быть управляемыми с высокой степенью предсказуемости, так как их поведение строго определяется внешними факторами. Однако, в активных системах, управление всегда сталкивается с необходимостью учета свободы выбора и саморегуляции элементов системы.
Понимание разницы между пассивными и активными системами имеет важное значение для разработки эффективных стратегий управления и адаптации. Это позволяет управляющим органам более точно оценивать и анализировать систему, а также разрабатывать методы, которые учитывают степень детерминизма в системе. В конечном итоге, эта концепция является ключом к успешному управлению.
Особенность любых социальных систем, одной из которых является производственная организация, заключается в том, что социальные системы состоят из людей. Люди могут принимать решения, основанные на собственных ценностях, убеждениях и интересах. Это делает их поведение менее предсказуемым и требует учета их воли и индивидуальных целей при управлении организацией. Способность к саморегуляции также является важным аспектом поведения людей, поскольку в социальных системах люди могут адаптировать свое поведение к изменяющимся условиям и задачам.
Одним из важнейших проявлений активности также является способность управляемых элементов предсказывать поведение управляющего элемента, его действия, реакции, последствия и т. д.
Таким образом, задача управления производственными организациями, в общем случае, является задачей управления активными системами, а критерием эффективности управления будет достижение эффективного состояния системы (что выражается в достижении целей организации).
Это означает, что управляющим органам предстоит столкнуться с разнообразием решений и действий со стороны сотрудников, которые могут действовать согласно своим интересам и целям, которые могут совпадать, а могут и не совпадать с целями организации. В этом состоит главная сложность управления активными системами.
Определение 1.2.:
Активная Система АS есть множество элементов {M}, имеющих способность и возможность независимого выбора и изменения собственного состояния, которые взаимосвязаны между собой по отношениям r множества {R}, взаимодействуют по правилам из множества {Z}, имеют общую цель из множества {A}, каждый элемент выполняет определенную функцию множества {F}.
При этом множества {R}, {A} могут быть пустыми. АS имеет границы, которые разграничивают ее от окружающей среды.
Модель активной системы
Для управляющего органа очень важно имеет модель реальной организации, т.е. такую модель активной системы, которая способна адекватно описывать ее поведение. Только в этом случае задача управления сводится к задаче выбора оптимального способа управление, то есть выбору такого допустимого алгоритма управляющих действий, которое максимизирует эффективность.
В соответствии с определениями 1.1 и 1.2, модель любой конкретной активной системы (АС) должна включать в себя следующие параметры:
• Элементы АС {M}: полное множество элементов АС (в дальнейшем — «участники» АС).
• Структура: связи между участниками АС {R}, полное множество связей между элементами (участниками) АС (управляющие, отношения подчиненности и разделение прав принятия решений, информационные, и другие).
• Цели {A}: полное множество целевых функций АС, как единого целого, так и отдельных участников АС.
• Правила {Z}: протоколы и последовательность получения информации и выбора действий участниками АС.
• Функции {F}: функционал участников АС.
• Состояния: множества состояний участников АС, с учетом ограничений ресурсов, окружения и т. д.
Активные системы могут иметь различное число уровней иерархии. Самые простые с точки зрения управления — двухуровневые активные системы, где первый уровень — управляющие участники, второй — объект управления. Могут быть системы двух, трехуровневые и т. д.
С точки зрения подчиненности активные системы делятся на системы с унитарным контролем, в которых структура подчиненности имеет вид веера, то есть каждый элемент подчинен одному и только одному управляющему органу, и системы с распределенным контролем, в которых каждый элемент может быть подчинен одновременно нескольким управляющим органам.
Принципы функционирования систем
Понимание принципов функционирования систем является ключевым аспектом во многих областях, от науки до управления организациями. В этом разделе рассматриваются фундаментальные принципы, которые лежат в основе функционирования систем.
В текущем контексте мы понимаем принцип как набор основных фундаментальных свойств, которые лежат в основе определенной системы. Принципы функционирования систем мы рассматриваем в качестве основных правил, на которых строится система или процесс, а также как ориентир для обоснования принимаемых решений или руководство для целей управления организационной системой.
Принципы могут быть разработаны на основе научных исследований или эмпирических наблюдений. Они позволяют систематизировать знания и облегчить понимание сложных явлений. Применение принципов может помочь в решении задач, оптимизации процессов и достижении поставленных целей. В общем смысле, принципы помогают упорядочить и структурировать знания и опыт, что в свою очередь способствует повышению эффективности управления.
Принцип ле Шателье Брауна
(Le Chatelier’s Principle)
Принцип ле Шателье — Брауна относится к поведению систем в равновесии. Он утверждает, что система, находящаяся в равновесии, будет реагировать на внешние изменения, пытаясь вернуться к своему исходному состоянию. Это принцип можно применять к химическим реакциям, физическим процессам и управлению организациями.
Например, организация будет вести себя подобно химическому раствору. Если в химической реакции изменить концентрацию реагентов, система будет стремиться к восстановлению равновесия путем изменения скорости реакции. Если пытаться проводить изменения в организации, она всегда будет сопротивляться и стремиться вернуться к исходному состоянию.
Следствие
Активная система сопротивляется изменениям своего состояния и стремиться к его сохранению при попытках изменения.
Для изменения системы требуется полная или частичная замена всех ключевых параметров системы, т.е. фактическое создание новой системы.
Принцип связности
(Principle of Connectivity)
Связность является ключевым аспектом функционирования систем. Принцип связности подчеркивает важность связей и взаимодействий между элементами системы. Эффективное функционирование системы зависит от качества и эффективности связей между её компонентами. Хорошо спроектированные связи могут обеспечить более гладкую и согласованную работу системы.
Принцип адаптации
(Principle of Adaptation)
Адаптация есть способность системы приспосабливаться к изменениям в окружающей среде. Принцип адаптации подразумевает, что система может сохранять свою функциональность и эффективность даже при изменяющихся условиях. Это особенно важно для живых систем, которые должны адаптироваться к разнообразным факторам, чтобы выживать и процветать.
Принцип необходимой иерархической организации
(Principle of Necessary Hierarchy)
Многие системы имеют иерархическую структуру, где элементы группируются в более крупные подсистемы.
Принцип необходимой иерархической организации утверждает, что иерархия существует потому, что она необходима для управления и координации в системе. Иерархическая организация облегчает управление и обеспечивает эффективное функционирование системы.
Принцип разнообразия
(Principle of Diversity)
Разнообразие элементов или подсистем в системе может обогатить её функциональность и способность к адаптации. Принцип разнообразия подчеркивает, что разнообразие позволяет системе решать разнообразные задачи и справляться с изменчивой окружающей средой.
Принцип наименьшего действия
(Principle of Least Action)
Принцип наименьшего действия утверждает, что системы стремятся к наименьшему использованию ресурсов или затратам для достижения определенных целей. Этот принцип связан с оптимизацией работы системы и обеспечивает более эффективное использование ресурсов.
Принцип наименее сложной конструкции
(Principle of Least Complexity)
Системы должны быть настолько сложными, насколько необходимо, чтобы выполнять свои функции, и не более. Принцип наименее сложной конструкции подразумевает, что избегание избыточной сложности помогает повысить надежность и понимание системы.
Принцип обратной связи
(Principle of Feedback)
Обратная связь есть ключевой механизм для коррекции и регулирования работы системы. Принцип обратной связи подчеркивает важность механизмов, которые позволяют системе реагировать на изменения и подстраивать свои действия в соответствии с требованиями.
Принцип Парето
(Pareto principle)
Принцип Парето, также известный как «80/20 правило», утверждает, что во многих случаях 20% причин приводят к 80% результатов. Этот принцип очень часто применяется для целей управления организациями при анализе самых разных аспектов, от продаж до финансового учета.
Принцип Ципфа
(Zipf’s principle)
Принцип Ципфа описывает распределение частоты встречаемости элементов в наборе данных. Согласно этому принципу, наиболее часто встречающийся элемент встречается вдвое чаще, чем следующий по частоте элемент. Этот принцип находит применение в лингвистике, экономике и других областях.
Понимание и применение этих принципов помогает анализировать, оптимизировать и управлять системами, будь то физические, биологические, социальные или технические системы. Они обеспечивают основу для понимания принципов организации, взаимодействия и эволюции систем в разнообразных контекстах. Важно понимать, что принципы не являются строгими законами. Это эмпирические правила, закономерности и обобщения, которые были замечены и описаны на основе опыта и наблюдений и их соблюдение зависит от контекста и области применения. Они не имеют формального математического выражения, как законы, но они предоставляют общее направление для понимания и анализа сложных систем и процессов, помогают сформулировать гипотезы, строить стратегии и разрабатывать методологии, и применение принципов обеспечивает лучшее понимание систем и процессов.
Глава II.
Методы оптимизации процессов
В этой главе будет рассмотрен ряд наиболее известных методов оптимизации производственных процессов начиная с обзора подходов конца IX — начала XX в.в.: Ф. Тейлора, Ж. Файоля, Г. Форда, и заканчивая современными методами управления качеством и производства. Мы рассматриваем ключевые моменты в развитии методов оптимизации и их влияние на производственную индустрию, обращая внимание на изменяющиеся технологии и парадигмы управления.
Методы оптимизации производственных процессов всегда находились в фокусе внимания промышленников и оказали значительное влияние на развитие промышленности. Начиная с методов и подходов научного управления, предложенного Фредериком Тейлором, и системы массового производства, разработанной Генри Фордом, до современных методов, таких как Lean и Six Sigma, эти подходы последовательно преобразовывали способы производства и управления бизнесом.
Начиная с начала прошлого века, когда Фредерик Тейлор предложил концепцию научного метода оптимизации, который стал включать в себя инструменты статистики, анализ рабочих процессов, разработку стандартизированных методов выполнения задач и внедрение оптимальных рабочих практик. Тейлоризм оказал значительное влияние на промышленность, улучшая эффективность и производительность труда.
Хотя Генри Форд не изобретал конвейер, но он разработал систему массового производства, которая революционизировала автомобильную индустрию. Используя конвейеры и стандартизацию, он радикально сократил время производства автомобилей — каждые 15 секунд с его конвейера съезжал готовый автомобиль — и добился такого снижения их стоимости, что автомобиль стал доступным для массового потребителя. Используя методы научной оптимизации, Форд добивался исключительных результатов при сокращении издержек.
В середине 20-го века следующим объектом исследований стали методы управления качеством, такие как Total Quality Management (TQM). Они подчеркивали важность управления качеством на всех этапах производства и акцентировали внимание на потребителе. Методология Шести Сигма, внедренная компанией Motorola, с акцентом на статистическом анализе и уменьшении дефектов стала важным инструментом для повышения качества и производительности.
В 1950-60-х годах Toyota разработала систему Lean Manufacturing и Toyota Production System, основанные на минимизации потерь и повышении эффективности. Эти методы привнесли концепции, такие как Just-in-Time и Kaizen (постоянное улучшение), в производство.
Современные методы оптимизации включают в себя использование технологий, таких как интернет вещей (IoT), искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации для более точного управления производственными процессами. Они также учитывают требования устойчивости и экологической устойчивости.
Эволюция методов оптимизации производственных процессов представляет собой динамичный процесс, который продолжает изменяться и адаптироваться к современным вызовам и технологическим инновациям. Понимание и применение этих методов остаются ключевыми компонентами успеха в современной индустрии и бизнесе.
Научное Управление (Scientific Management) Фредерика Тейлора
Научное управление, разработанное Фредериком Тейлором в начале 20-го века, представляет собой одну из первых систематических попыток оптимизировать и рационализировать производственные процессы. Методология научного управления оказала значительное влияние на развитие управленческих практик и теорий.
Особенность методологии Тейлора заключалась в том, что Тейлор призывал к научному подходу к проблеме управления. Он проводил полевые наблюдения выполнения рабочего процесса, тщательный сбор и анализ собранного статистического материала, многочисленные опыты с целью определения наиболее эффективных методов выполнения задач, и только на основе полученных численных данных проводилась стандартизация и нормирование рабочих процессов.
Важной частью методологии был правильный подбор и обучение работников с учетом их навыков и способностей. Тейлор старался создать сотрудничество между работниками и управлением, основываясь на взаимопонимании и справедливой оплате труда.
Вероятно, Тейлор одним из первых разработал методы измерения времени и движений, чтобы определить наиболее эффективные рабочие методы.
Эти методы научного управления были разработаны Тейлором в конце 19-го и начале 20-го века, когда индустриальные предприятия столкнулись с вызовами эффективности и рационализации. Его идеи были внедрены в различных отраслях, включая производство, горнодобычу, швейное производство, и даже военное дело.
Научное управление Тейлора оказало значительное влияние на управленческую практику и теорию. Его принципы стали основой для развития методов управления, таких как Lean, Total Quality Management (TQM) и Six Sigma. Тейлоризм также повлиял на понимание роли человеческого фактора в производстве и управлении.
Несмотря на свой успех, научное управление подверглось критике за излишнюю стандартизацию и упрощение человеческих аспектов труда. Современные интерпретации стремятся учесть более широкий контекст управления, включая аспекты мотивации, участия работников и гибкости.
Научное управление Фредерика Тейлора остается важным этапом в развитии управленческих теорий и методов. Его принципы продолжают влиять на практику управления и служат отправной точкой для современных методов оптимизации производственных процессов.
Методы управления качеством Ж. Ж. Файоля
Методы Файоля, также известные как «14 принципов управления», представляют собой фундаментальные принципы, направленные на оптимизацию производственных процессов и повышение качества продукции.
Жозеф Файоль был выдающимся инженером и ученым, чьи работы оказали огромное влияние на управление и управление качеством. В 1926 году Файоль представил свою систему «14 принципов управления», которые стали отправной точкой для развития методологий управления и обеспечения качества.
Основные принципы методов Файоля:
1. Делегирование полномочий и ответственности: Распределение полномочий и ответственности между руководителями и подчиненными должно быть ясным и четким.
2. Объединение усилий: Сотрудничество и согласованность действий сотрудников и подразделений организации способствуют достижению общих целей.
3. Порядок и систематизация: Введение порядка и систематизации в процессы работы помогает улучшить эффективность и управляемость.
4. Равенство обязательств и прав: Все сотрудники должны иметь равные права и обязательства в организации.
5. Производительность и производительные методы: Непрерывное совершенствование производительных методов и процессов имеет целью повышение производительности труда.
6. Контроль и надзор: Необходим контроль и надзор за процессами и ресурсами, чтобы обеспечить качество и эффективность.
7. Профессиональное обучение и развитие: Сотрудники должны получать непрерывное обучение и развивать свои навыки.
8. Равноправное вознаграждение: Правильная система вознаграждения должна быть справедливой и соответствовать уровню ответственности и производительности.
9. Стабильность и долгосрочность: Стабильность в управлении и планирование на долгосрочную перспективу способствуют успеху организации.
10. Инициатива и энергия: Сотрудники должны проявлять инициативу и энергию в выполнении задач.
11. Единоначалие и единство команды: Один руководитель и единство целей в команде важны для достижения успеха.
12. Порядок и ясность: Все действия и инструкции должны быть ясными и понятными.
13. Образцовость и честность: Руководители должны быть образцовыми и честными в своем поведении.
14. Сплоченность и взаимопонимание: В организации необходима сплоченность и взаимопонимание между сотрудниками.
Эти принципы Файоля служат фундаментом для управления качеством и организационной эффективности и остаются актуальными в современной практике управления.
Как мы видим, эти принципы вполне созвучны лучшим современным практикам управления и помогают оптимизировать производственные процессы, повышая эффективность и качество продукции.
Методы Файоля являются основой для управления качеством продукции и обеспечения соответствия стандартам, улучшения организации труда, управления временем и задачами, эффективного управления персоналом и способствуют увеличению производительности и эффективности процессов в организации.
Методы Файоля остаются актуальными и полезными для современных организаций.
Массовое Производство (Mass Production) Генри Форда
Массовое производство, разработанное Генри Фордом в начале 20-го века, представляет собой одну из важнейших инноваций в истории промышленности, которое, как концепция, изменило лицо промышленности и привело к Индустриальной Революции.
Генри Форд стал фигурой, связанной с этой революцией, разработав конвейерную ленту и стандартизированные методы производства, которые позволили ему значительно снизить стоимость и увеличить доступность автомобилей.
Массовое производство было впервые внедрено Генри Фордом в начале 20-го века. В 1913 году, Форд открыл свой знаменитый завод Highland Park, который стал первым, где применялась конвейерная лента для сборки автомобилей. Это позволило увеличить производительность и снизить затраты на производство, делая автомобили более доступными для массовых потребителей.
Форд применил стандартизацию в производстве, что позволило делать детали автомобилей взаимозаменяемыми, что сильно упростило их сборку и обслуживание. Внедрение конвейерной ленты позволило деталям и сборочным рабочим перемещаться автоматически, снижая время сборки и повышая производительность.
Методы Форда снизили стоимость производства, что позволило сделать автомобили доступными для массовых потребителей. Массовое производство Генри Форда имело огромное влияние на индустрию и экономику. Он сделал автомобили доступными для широкой аудитории, изменил способы производства и сбыта, и стал одним из основателей современной потребительской культуры.
Форд решительно снизил цену своих автомобилей, делая их доступными для более широкой аудитории. При этом он увеличил заработную плату своих работников, чтобы обеспечить им достойный уровень жизни. Этот подход стал известным как «Fordism» и влиял на развитие социальной политики.
Форд разработал систему специализации рабочих, где каждый работник выполнял одну конкретную задачу на конвейерной линии. Это позволило снизить время сборки каждого автомобиля. Форд активно участвовал в стандартизации компонентов и процессов производства, что позволило сократить разнообразие деталей и упростить производство.
Принципы массового производства, разработанные Генри Фордом, по-прежнему актуальны и находят свое применение в современной промышленности. Многие компании используют концепции стандартизации, автоматизации и повышенной производительности, чтобы снизить затраты и улучшить качество продукции.
Toyota Production System (TPS)
Toyota Production System (TPS), разработанная японской автомобильной компанией Toyota, является одной из наиболее влиятельных систем управления производством и качеством в мире.
Toyota Production System (TPS) стала символом инноваций в области производства и управления качеством. Разработанная Toyota во второй половине 20-го века, эта система принципов и методов изменила способ производства, сделала компанию Toyota лидером в автомобильной индустрии и повлияла на организации во всем мире.
История TPS началась в Японии после Второй мировой войны, когда Toyota столкнулась с ограниченными ресурсами и жесткой конкуренцией. Такие фигуры, как Тайитиро Тойода и Сёичиро Тойода, разработали систему, которая позволила компании производить автомобили более эффективно и качественно.
Toyota Production System (TPS) опирается на несколько базовых концепций.
1. Just-in-Time (JIT). Система JIT позволяет минимизировать запасы, производя товары исключительно по мере необходимости, что снижает издержки и улучшает эффективность производства.
2. Контроль качества на месте. Операторы TPS отвечают за контроль качества на каждом этапе производства, что уменьшает риск дефектов и повышает качество продукции.
3. Стандартизация процессов. Система TPS ставит стандартизацию процессов в центр управления, что позволяет избежать неопределенности и ошибок.
4. Система джедай-менеджера (Andon). Операторы имеют право приостановить производство, если замечают проблемы, что способствует быстрому реагированию на проблемы и их устранению.
5. Kaizen (непрерывное улучшение). Принцип Kaizen внедряет культуру постоянного совершенствования и участия всех сотрудников.
Toyota Production System оказало огромное влияние на производство и управление качеством. Многие компании по всему миру внедрили принципы TPS в свои операции и достигли значительных улучшений в производительности и качестве.
Одним из ключевых уроков Toyota Production System является фокус на устойчивости и непрерывном улучшении. Культура Kaizen и сфокусированное внимание на устранении излишков и неэффективных процессов могут быть применены в различных отраслях.
Сегодня Toyota Production System остается одной из наиболее важных систем управления производством и качеством и могут служить образцом для организаций, стремящихся к эффективности и качеству.
Lean Manufacturing
Lean Manufacturing, известная также как Lean Production или Lean Management, представляет собой систему принципов и методов, разработанную на базе Toyota Production System (TPS) и применяемую в различных отраслях по всему миру.
Lean Manufacturing, возникшая как эволюция Toyota Production System (TPS), стала одной из наиболее влиятельных систем управления производством и управления качеством в мире. Эта система включает в себя ряд принципов, методов и инструментов, направленных на устранение излишков и повышение эффективности в производстве.
Истоки Lean можно проследить до разработки Toyota Production System (TPS) в Японии после Второй мировой войны. В ходе этого процесса были разработаны ключевые принципы, такие как Just-in-Time и Kaizen. Lean стала глобальным явлением после публикации книги «The Machine That Changed the World» в 1990 году.
Lean, так же как и Toyota Production System (TPS) опирается на ряд постулатов:
1. Устранение излишков (Waste Reduction): Lean стремится к устранению всех видов излишков, таких как перерасход материалов, ненужное ожидание, избыточная производительность и др.
2. Just-in-Time (JIT): Принцип JIT предполагает производство только тогда, когда продукт действительно требуется, минимизируя запасы и сокращая издержки.
3. Контроль качества: Lean настаивает на постоянном контроле качества на каждом этапе производства.
4. Стандартизация процессов: Стандартизация позволяет упростить производственные процессы и увеличить их прозрачность.
5. Система джедай-менеджера (Andon): Операторы могут остановить производство, если заметят проблемы, что способствует оперативному реагированию на них.
6. Принцип Kaizen: Принцип непрерывного улучшения поощряет все участников процесса постоянно совершенствовать процессы и методы.
Lean Manufacturing продолжает оказывать существенное влияние на производство и управление качеством во всем мире. Она позволяет организациям снизить издержки, повысить качество продукции, сократить время на производство и улучшить уровень обслуживания клиентов.
В современных организациях Lean продолжает развиваться, включая использование данных и аналитики, цифровых платформ, и машинного обучения для оптимизации процессов.
История Lean демонстрирует, что, начав как система производства в Toyota, затем она претерпела множество изменений и адаптаций, чтобы соответствовать потребностям различных отраслей и организаций. Lean не ограничивается только производственными предприятиями. Она успешно применяется в здравоохранении, образовании, информационных технологиях и других секторах и остается одной из наиболее важных систем управления производством и управления качеством, с огромным потенциалом для организаций, стремящихся к эффективности, качеству и сокращению издержек.
Six Sigma
Six Sigma — это методология управления качеством, которая приобрела огромную популярность в мире бизнеса и индустрии, которая была разработана в Motorola в 1980-х годах и впоследствии получила широкое распространение в бизнесе и промышленности. Она сосредотачивается на снижении вариации процессов и повышении качества продукции или услуг.
История Six Sigma началась в Motorola, где инженеры разработали метод для снижения дефектов в производстве электроники. Впоследствии, компания General Electric (GE) привнесла Six Sigma в свои операции под руководством Джека Уэлча. Успех Six Sigma в GE привлек внимание других крупных организаций, таких как Honeywell, Ford и Boeing, которые также начали внедрять эту методологию.
С течением времени Six Sigma продолжала эволюционировать. Появились различные версии методологии, включая Lean Six Sigma, которая объединяет элементы Lean Manufacturing и Six Sigma.
Six Sigma успешно применяется в широком спектре отраслей, включая производство, здравоохранение, финансы, информационные технологии и многие другие.
Для участия в проектах Six Sigma сотрудники обычно проходят обучение и получают сертификацию, что помогает им развивать навыки управления качеством и улучшения процессов.
Основные принципы методологии:
1. DMAIC. Six Sigma использует методологию DMAIC, которая включает в себя пять этапов: Определение, Измерение, Анализ, Улучшение и Контроль. Этот подход помогает систематически улучшать процессы (в следующем разделе мы рассмотрим DMAIC подробнее).
2. Снижение дефектов. Six Sigma стремится к уровню качества, при котором дефектов не превышает 3,4 на миллион возможных случаев (уровень Sigma 6).
3. Статистика и анализ данных. Six Sigma полагается на статистический анализ данных для принятия обоснованных управленческих решений.
4. Проектный подход. Проекты Six Sigma ориентированы на решение конкретных проблем и улучшение процессов.
Six Sigma успешно применяется в различных отраслях, включая производство, здравоохранение, финансы, информационные технологии и другие и остается одной из наиболее влиятельных методологий управления качеством и производительностью. Она способствует сокращению дефектов, улучшению эффективности процессов и увеличению удовлетворенности клиентов, продолжает развиваться и применяться в современных организациях, способствуя достижению впечатляющих результатов в управлении качеством и производительностью.
DMAIC
DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) — это методология, широко используемая в области управления качеством и улучшения производственных и бизнес-процессов. Она была разработана в рамках Six Sigma, одной из наиболее влиятельных систем управления качеством, и широко применяется в организациях по всему миру.
Акроним DMAIC расшифровывается следующим образом: Define, Measure, Analyze, Improve и Control (Определение, Измерение, Анализ, Улучшение и Контроль).
Основная цель DMAIC — устранение дефектов и несоответствий в бизнес-процессах, чтобы достичь стандарта «шесть сигм» и улучшить качество продукции или услуг.
История DMAIC связана с Six Sigma и General Electric (GE), которая внедрила эту методологию под руководством Джека Уэлча в 1990-х годах. DMAIC стал ключевым инструментом для улучшения качества и производительности в GE и быстро получил признание в других компаниях.
Этапы DMAIC:
1. Define (Определение). На этом этапе определяются цели проекта, определяются ключевые метрики и выявляются потребности клиентов.
2. Measure (Измерение). В этой фазе проводится сбор данных для оценки текущего состояния процесса. Это включает в себя сбор и анализ статистических данных.
3. Analyze (Анализ). На этапе анализа осуществляется глубокое исследование данных для выявления причин проблем и слабых мест в процессе.
4. Improve (Улучшение). В этой фазе разрабатываются и внедряются улучшения, направленные на устранение выявленных проблем и оптимизацию процесса.
5. Control (Контроль). На последнем этапе реализуются меры по обеспечению устойчивости процесса и поддержанию достигнутых уровней качества.
Метод DMAIC активно использует следующие инструменты:
1. Статистический анализ: DMAIC использует статистические методы для анализа данных и принятия обоснованных решений.
2. Инструменты управления качеством: В процессе DMAIC широко используются инструменты, такие как диаграммы причинно-следственных связей, графики и контрольные карты.
3. Командный подход: DMAIC обычно включает в себя команду специалистов, работающих совместно над улучшением процесса.
DMAIC ориентирован на статистические анализы и контроль качества и обладает следующими преимуществами:
1. Структурированный подход: DMAIC обеспечивает структурированный и системный метод для решения проблем и улучшения бизнес-процессов.
2. Ориентированность на данные: Методология DMAIC уделяет большое внимание сбору и анализу данных, что позволяет принимать обоснованные решения.
3. Снижение дефектов: DMAIC помогает организациям снизить количество дефектов и несоответствий в процессах, что ведет к повышению качества продукции или услуг.
4. Улучшение эффективности: Методология способствует оптимизации процессов и увеличению эффективности, что может привести к снижению издержек.
DMAIC успешно применяется в различных отраслях, включая производство, здравоохранение, финансы, информационные технологии и другие, остается одним из наиболее мощных инструментов управления качеством и улучшения процессов. Его структурированный и систематический подход помогает крупнейшим организациям достигать исключительных результатов в управлении качеством и производительностью.
Функционально-Стоимостный Анализ (ФСА) и Value Engineering (VE)
Функционально-Стоимостный Анализ (ФСА) и Value Engineering (VE) — это два тесно связанных метода, которые используются для оптимизации проектов и продуктов с точки зрения функциональности и стоимости, которые помогают организациям достигать лучшего соотношения между функциональностью продукта или проекта и его стоимостью. Они имеют долгую историю применения и широко используются в различных отраслях для оптимизации бизнес-процессов и производства.
Функционально-стоимостный анализ (ФСА) был разработан военными организациями во времена Второй мировой войны с целью оптимизации затрат и управления ресурсами, когда Соединенные Штаты и их союзники столкнулись с необходимостью эффективного управления ресурсами для производства военной продукции. В этот период были разработаны основы метода стоимостной оценки, который впоследствии стал основой для ФСА-VE. После окончания войны ФСА начал активно применяться в гражданской индустрии. Компании начали осознавать, что оценка стоимости продукции на основе ее функциональных характеристик может привести к более эффективному управлению затратами. В 1970—1980 годы ФСА становится важной частью методологии управления затратами и управления качеством. В этот период она начинает активно развиваться и совершенствоваться. С развитием информационных технологий и автоматизации процессов ФСА стала более доступной и эффективной. Она также начала проникать в новые отрасли, такие как информационные технологии и здравоохранение. В настоящее время ФСА продолжает развиваться и находит применение в различных сферах, включая производство, инжиниринг, здравоохранение, информационные технологии и многие другие, и стал важным инструментом оптимизации затрат и повышения качества продуктов и процессов.
Основные Принципы Функционально-Стоимостного Анализа и Value Engineering:
1. Определение целей: На первом этапе определяются цели проекта или продукта, а также функциональные требования.
2. Разложение на функции: Продукт или проект разбивается на функции, которые он выполняет.
3. Оценка стоимости: Производится оценка стоимости каждой функции и их вклада в общую стоимость продукта или проекта.
4. Поиск альтернатив: Ищутся способы снижения стоимости без ущерба для функциональности.
5. Реализация улучшений: Выбранные улучшения внедряются в проект или продукт.
Функционально-Стоимостный Анализ и Value Engineering способствуют сокращению издержек, повышению эффективности и качества продукции, повышению конкурентоспособности организаций и улучшению управления стоимостью и качеством, а также стимулируют инновации.
ФСА и VE успешно применяются в различных отраслях, включая военное производство, строительство, авиацию, автомобильную промышленность, информационные технологии и другие.
Методы Activity-Based Costing (ABC) и TD-АВC (Time-Driven-Activity-Based Costing)
Бесплатный фрагмент закончился.
Купите книгу, чтобы продолжить чтение.