Информационные технологии в управлении качеством

     Введение 
 

      XXI в., с которого начинается третье  тысячелетие, бросил человечеству  вызов в форме всепроникающей  международной связи, всемирной  "паутины" Интернет и появления  виртуальной экономики. Человечество  вступило в эру информатизации, и это проявляется в следующем:

• информация и информационные ресурсы на мировом рынке становятся важнейшим высокотехнологичным продуктом;
• фирмы, разрабатывающие автоматизированные информационные технологии, занимают ведущие позиции в мировой экономике, определяют дальнейшие направления развития конкурентоспособной продукции;
• без информатизации невозможно создание высоких технологий;
• информационные технологии (ИТ) открывают новые возможности в повышении эффективности производственных процессов, в сфере образования и быта, они выводят на новый уровень автоматизацию технологических процессов и управленческий труд, обеспечивают групповое ведение проектных работ, Интернет-технологии, CALS-технологии, дистанционное образование и т. д.;
• информатизация общества ведет к интернационализации производства [1].

      В настоящее время трудно найти  сферу деятельности человека, в которой  не использовались бы информационные технологии. Автоматизация различных  процессов, компьютеризация рабочих  мест и внедрение новых методов  обработки, использования и обмена информацией - мощное и эффективное  средство повышения уровня качества труда и взаимодействия между  людьми в обществе. С появлением новых информационных технологий в  промышленности стало возможно решать более сложные технические задачи, предлагать качественно новый подход и технические методы для их реализации. Следствие таких перемен - новые  технологические процессы в производстве более сложной и наукоемкой продукции, а также в обслуживании, при  этом потребитель все больше заинтересован  в ее качестве и надежности. На сегодняшний  день качество отечественной продукции  и ее конкурентоспособность на мировом  рынке - проблема актуальная. Низкий уровень  качества приводит к снижению доли товаров российского производства на внутреннем и внешнем рынках [3].

      Как свидетельствует опыт развития рыночной экономики, успешное решение проблемы повышения качества и конкурентоспособности  выпускаемой продукции и услуг  определяется эффективностью системы  организации и управления производством. Один из критериев эффективного производства высококачественной продукции и  качества обслуживания - признаваемая на внешнем рынке сертификация систем менеджмента качества (далее по тексту - СМК) на соответствие требованиям МС ИСО серии 9000.

      По  решению ИСО не только в промышленность, но и сферу услуг вводятся МС ИСО  серии 9000 версии 2000г., отличительной  особенностью которых является требование реализации в СК принципов TQM (Total Quality Management - Всеобщее Управление Качеством), а также системного подхода в  рамках системы управления качеством  продукции. Системный подход получает все большее распространение  при проектировании и управлении.

      Сущность  системного подхода состоит в  том, что объект проектирования или  управления рассматривается как  система, т. е. как единство взаимосвязанных  элементов, которые образуют единое целое и действуют в интересах  реализации единой цели. Системный  подход требует рассматривать каждый элемент системы во взаимосвязи  и взаимозависимости с другими  элементами, вскрывать закономерности, присущие данной конкретной системе, выявлять оптимальный режим ее функционирования. Системный подход проявляется прежде всего в попытке создать целостную  картину исследуемого или управляемого объекта .

      Внедрение на предприятии принципов TQM означает реализацию на всех этапах ЖЦ продукции  эффективного информационного взаимодействия участников процессов разработки, производства и сервисного обслуживания эксплуатируемой  продукции.

      Проблемы использования информационных технологий не оспариваются ни наукой, ни практикой, так как от четкой разработки эффективной системы управления информационными технологиями зависит не только повышение социальной и творческой активности конкретного работника (менеджера, рабочего), но и конечные результаты деятельности предприятий различных организационно-правовых форм собственности, производственной и непроизводственной сфер деятельности [5].  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     1 Понятие экспертной системы и области их применения 
 

      Экспертная  система (ЭС) – компьютерная программа (программный продукт), имитирующий  процесс мышления человека на компьютере.

      Возьмем человека, обладающего знаниями в  конкретной области. Его можно назвать  экспертом, так как он за годы обучения и практики приобрел знания для эффективного решения задач в конкретной предметной области.

      Например, врач на основе своих накопленных  знаний может определять диагноз  больного по его симптомам и устанавливать  методику лечения. То же самое может  делать и компьютер, если будет иметь  ЭС, содержащую знания эксперта-врача  и правила или инструкции, как  применять эти знания.

      ЭС  может использоваться для оказания помощи экспертам в принятии решений  или консультации менее квалифицированных  пользователей.

      Технологию  построения экспертных систем часто  называют инженерией знаний. Как правило, этот процесс требует специфической  формы взаимодействия создателя экспертной системы, которого называют инженером знаний, и одного или нескольких экспертов в некоторой предметной области. Инженер знаний «извлекает» из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила (эвристики), которые они используют при решении задач, и встраивает эти знания в экспертную систему, как показано на рисунке 1.

 

Рисунок 1 – Технология построения экспертной системы 

Таблица 1 – Примеры применения ЭС 

Название  систем	Предназначение  систем
АВТАНТЕСТ, МИКРОЛЮШЕР	Определение основных свойств личности по результатам  психодиагностики
ANGY	Медицинская диагностика
СПРИНТ	Контроль за работой электростанции
XCON	Проектирование  конфигураций компьютера
WILLARD	Предсказание  погоды
ECON	Прогнозирование в экономике
ISIS	Планирование  промышленных заказов
MOLGEN	Планирование  экспериментов
CRYSIS	Выбор стратегии  выхода фирмы из кризиса

     Области применения ЭС в менеджменте качества: анализ со стороны руководства, внутренний аудит, разработка корректирующих и  предупреждающих действий, мониторинг и измерение продукции и процессов, оценка удовлетворенности потребителей, определение требований потребителей.

     Преимущества экспертных систем:

• постоянство. Эксперт должен постоянно практиковаться и упражняться, чтобы сохранить свой профессиональный уровень в некоторой предметной области. Знания в экспертной системе сохраняются навсегда, если только не произойдет непредвиденная авария с памятью компьютера;
• легкость, с которой можно передавать и воспроизводить знания. Передача знаний от одного человека другому – трудоемкий, долгий и дорогой процесс, называемый обучением. Передача искусственной компетенции – это простой процесс копирования программы или файла данных;
• устойчивость. Эксперт-человек может принимать различные решения в однотипных ситуациях из-за эмоциональных факторов;
• невысокая стоимость. Эксперты, особенно высококвалифицированные, очень ценятся и, следовательно, обходятся очень дорого. ЭС сравнительно недороги. Их разработка дорога, но они дешевы в эксплуатации.

     Недостатки  экспертных систем:

• люди обладают значительно большей способностью к творчеству и изобретательностью, чем даже самая умная программа. Экспертная система тяготеет к рутинному, лишенному творчества поведению. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий с помощью воображения и новых подходов к решению задачи;
• другой областью, где человеческая компетентность превосходит искусственную, является обучение. Эксперты адаптируются к изменяющимся условиям, а экспертные системы мало приспособлены к обучению новым концепциям и правилам;
• эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной сенсорной информации, т. е. визуальную, звуковую, осязательную или обонятельную информацию. У экспертной системы есть только символы. Поэтому сенсорную информацию необходимо преобразовать в символьную форму, которая понятна системе. Но при этом теряется некоторая часть информации;
• эксперты-люди могут исследовать все аспекты проблемы и понять, как они относятся к основной задаче. А экспертная система стремится сосредоточить все внимание на самой задаче, игнорируя те аспекты, которые хотя и связаны с основной задачей, но не входят в нее явно [1].

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     2 Структура экспертной системы 
 

      Обобщенная  структура экспертной системы представлена на рисунке 2.

      Следует учесть, что реальные экспертные системы  могут иметь более сложную  структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в  любой действительной экспертной системе.

 

      Рисунок 2 – Структура экспертной системы  

      Составляющие  экспертной системы:

      Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с  экспертной системой как на стадии ввода информации, так и при  получении результатов.

      База  знаний (БЗ) – ядро экспертной системы, совокупность знаний предметной области, записанной на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному).

      Решатель  – программа, моделирующая ход рассуждений  эксперта на основании знаний, имеющихся  в базе знаний. Синонимы: дедуктивная  машина, машина вывода, блок логического вывода.

      Подсистема  объяснений – программа, позволяющая  пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?».

      Интеллектуальный  редактор базы знаний – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать базу знаний в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.

      Участники работы экспертной системы:

      Пользователь  – специалист предметной области, для  которого предназначена система.

      Эксперт – специалист, обладающий знаниями в предметной области.

      Инженер по знаниям – специалист в области  искусственного интеллекта, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик. В его обязанности входит:

• опрос эксперта;
• организация знаний;
• запись их в базу знаний экспертной системы;
• помощь программисту в написании экспертной системы [4].

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     3 Модели представления знаний 
 

      Знания  – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие  специалистам ставить и решать задачи в этой области.

      Знания  могут быть классифицированы по следующим  категориям:

• поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными                        событиями и фактами в предметной области;
• глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.