автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Повышение качества продукции на основе управления рисками факторов обеспечения функционирования системы менеджмента качества

003471301

На правах рукописи

Артёмов Валентин Игоревич

ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ФАКТОРОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА

05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

2 8 .ад 2003

Рыбинск - 2009

003471301

Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Новоуральский государственный технологический институт"

Научный руководитель Заслуженный деятель науки и техники

Российской Федерации,

доктор технических наук, профессор

Беляев Арнольд Ефроимович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Непомилуев Валерий Васильевич

кандидат технических наук Чирков Александр Алексеевич

Ведущая организация ГОУ ВПО Уральский государственный

университет путей сообщения (г. Екатеринбург)

Защита состоится «18» июня 2009 года в 12.00 на заседании диссертационного совета Д 212.210.02 в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П. А. Соловьева» по адресу: 152934, г. Рыбинск, Ярославская область, ул. Пушкина, 53, ауд. Г-237.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П. А. Соловьева»

Автореферат разослан «15» мая 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В современных системах управления предприятием все больше внимания уделяется анализу информации о состоянии производственных, управленческих, организационных процессов. Это в полной мере относится также и к факторам, оказывающим влияние на качество выпускаемой продукции, так как именно от этой информации будет зависеть управленческое решение.

Количество параметров, по которым следует отслеживать влияние факторов внешней и внутренней среды предприятия, становится все больше. Отклонение этих показателей от нормативного не всегда дает полное представление о состоянии производства. Поэтому сложно оценить, где произошли негативные процессы и почему они вовремя не были устранены. В этом плане наибольший интерес может представить обработка первичной информации, собираемой на предприятии для последующего детализированного анализа с позиции риска выхода процессов за установленные пределы.

Вопросам оптимального сбора информации о факторах обеспечения качества продукции внимания уделяется недостаточно, несмотря на то, что в стандарте ГОСТ Р ИСО 9000 - 2001 имеются понятия, касающиеся обеспечения качества продукции. Это приводит к тому, что многообразие факторов, оказывающих влияние на качество продукции, рассматривается без учета рисков, влекущих за собой негативные последствия. Такое положение отрицательно сказывается на эффективности управленческих решений и процессов, обеспечивающих качество выпускаемой продукции, поэтому решение вопроса анализа и управления рисками в ходе реализации производственных задач обеспечения качества является актуальным и своевременным.

Объектом исследований в данной работе являются продукция, процессы в системе менеджмента качества организации.

Предметом исследований является математическое моделирование и оптимизация принимаемых управленческих решений в обеспечении качества продукции с позиции менеджмента рисков.

Целью настоящей работы является решение задачи повышения качества выпускаемой продукции на основе анализа и управления рисками факторов его обеспечения.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:

1) Провести анализ существующих способов обеспечения качества с точки зрения анализа рисков.

2) Разработать алгоритм и методику подготовки и использования данных для анализа рисков.

3) Разработать методику оценки рисков факторов обеспечения качества в производственной системе.

4) Провести апробацию полученных результатов в конкретных условиях функционирования системы менеджмента качества.

На защиту выносятся:

1) Алгоритм подготовки и использования данных для анализа рисков с учетом условий и факторов обеспечения качества.

2) Методика определения риска для осуществления управления по выбранным объектам деятельности.

Научная новизна полученных результатов заключается в следующем:

Предложен алгоритм анализа и расчета рисков факторов обеспечения качества продукции, позволяющий принимать обоснованные решения по повышению качества выпускаемой продукции с учетом возможного ущерба и его экономической целесообразности.

Методы и средства исследования: принципы системного подхода и методы системного анализа, концепция Всеобщего управления качеством (TQM), теория комбинаторики, нелинейной оптимизации, логико-вероятностного исчисления, статистические методы, теория принятия оптимальных решений и риска.

Достоверность результатов исследования подтверждается репрезентативностью исходных материалов, сходимостью теоретических и экспериментальных данных,- выбором адекватных моделей и методов, применением перспективных методик научного познания.

. Практическая значимость работы:

Разработана методика анализа и управления рисками на основе контроля факторов обеспечения качества, позволяющая принимать управленческие решения при взаимодействии предприятия с потребителями и внешними поставщиками.

Апробация работы. Основные положения диссертации и наиболее важные научные и практические результаты исследования докладывались и получили одобрение на следующих международных научных конференциях: «Проблемы сертификации и управления качеством» (г. Красноярск, 2005), «Обеспечение и повышение качества машин на этапах их жизненного цикла» (г. Брянск, 2005), «Промышленный Урал XXI века» (г. Екатеринбург, 2006), «Вступление России в ВТО. Конкурентоспособность предприятия в условиях ВТО» (г. Нижний Тагил, 2007), «Наука и производство Урала», (г. Новотроицк, 2007), «Автоматизация и прогрессивные технологии (АПТ-2007)» (г. Новоуральск, 2007), «Управление качеством в современной организации» (г. Пенза, 2008), «Резервы экономического роста предприятий и организаций» (г. Пенза, 2008), «Экономико-математические методы анализа хозяйственной деятельности» (г. Пенза, 2008).

Диссертация в полном объеме обсуждена и одобрена на заседаниях кафедры Управления качеством ФГОУ ВПО «НГТИ» (г. Новоуральск, 2008), кафедры Управления качеством ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ им. Первого Президента РФ Б.Н. Ельцина» (г. Екатеринбург, 2008).

Разработанные в диссертации методики и модели были применены на предприятии ЗАО «Автомобили и моторы Урала» (г. Новоуральск) при разработке стандарта организации СТО СМК.2.157-08 «Анализ продукции на основе контроля показателей качества».

Результаты работы используются в филиале ОАО «Российские железные дороги» - «Свердловской железной дороге» (г. Екатеринбург) при расчете комплексных рисков безопасного функционирования объектов. На основе представленной автором модели Службой Технической Политики «Свердловской железной дороги» выпущена инструкция предприятия по оценке и моделированию рисковых ситуаций, что подтверждено актами о внедрении.

Математические модели используются при чтении курса «Статистические методы в управлении качеством» (ФГОУ ВПО «НГТИ», г. Новоуральск).

Публикации. По теме диссертации подготовлено и опубликовано 16 научных работ, в том числе 6 статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ, и 10 тезисов докладов в сборниках отраслевых научно-практических конференций.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, основных результатов и выводов, приложения. В конце представлен список использованной литературы из 118 наименований. Работа включает 17 рисунков, 11 таблиц и занимает 170 страниц текста.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, изложены цель и задачи научного исследования, научная новизна и практическая ценность диссертационной работы.

В первой главе проведен анализ современных проблем и разработок в области менеджмента качества и менеджмента риска, рассмотрены и проанализированы основные принципы, этапы и методы управления рисками в проблеме принятия управленческих решений в системе менеджмента качества организации.

Анализ системных исследований в области менеджмента качества зарубежных ученых Э. Деминга, В. Шухарта, Д. Джурана, К. Исикавы, Г. Тагути, Ф. Кросби, А. Фейгенбаума, Х.Д. Харрингтона, а также работ

отечественных ученых, занимавшихся разработкой и развитием системного анализа в области менеджмента качества и вопросами технического регулирования, Ю.П. Адлера, В.Н. Азарова, Г.Г. Азгальдова, В.Я. Белобрагина, В.В. Бойцова, Б.В. Бойцова, A.B. Гличева, Л.Г. Дубицкого, Д.М. Комарова, М.И. Круглова, Ю.В. Крянева, В.Ю. Огвоздина, В.В. Окрепилова, С.А. Подлепа, Э.П. Райхмана, В.И. Сиськова, Я.Б. Шора и др. показал, что определение уровня риска как вероятностной категории является более удобным и приемлемым при решении широкого круга задач научного и практического характера, в особенности задач, касающихся общей оценки уровня безопасности и принятии решений в системах управления качеством.

Исследования, связанные с переходом предприятий на международные стандарты ИСО 9000 версии 2000 года, стандарты в области менеджмента окружающей среды и промышленной безопасности в современных условиях реформирования технического регулирования, Б.В. Бойцова, В.Г. Версана, O.A. Горленко, О.П. Глудкина, В.А. Лапидуса, В.Д. Мацута, C.B. Пономарева, K.M. Рахлина, М.З. Свиткина, В.В. Репина, И.И. Чайка, В.Е. Швеца, АЛ. Шестаковой и др. обозначают проблемы научно-методических разработок в области менеджмента качества, менеджмента охраны труда и окружающей среды с позиций современных теорий риска и безопасности.

Анализ работ по вопросам анализа риска и принятия решений в условиях риска A.B. Гличева, И.А. Рябинина, Д.Г. Поспелова, Н.К. Печенкина, В.Н. Громова, Г.Н. Черкесова, В.Е. Прохоровича, К.В. Фролова, В.П. Булатова, В.В. Иванищева, В.Е. Марлея, A.C. Можаева, Е.Д. Соложенцева, работ в области системного обеспечения - качества машин В.И. Аверченкова, A.B. Андрейчикова, Б.В. Бойцова, А.Е. Беляева, Г.К. Горанского, O.A. Горленко, Ю.И. Денискина, Г.Б. Евгеньева, В.А. Камаева, С.П. Митрофанова, В.В. Мирошникова, И.П. Норенкова, А.П. Тунакова и др. выделяет актуальные проблемы создания математических моделей для управления качеством продукции на различных уровнях технологического процесса, технологического оборудования, производства в целом. На основании проведенных в первой главе исследований можно сделать вывод о том, что в настоящий момент существует необходимость дальнейшего исследования проблем анализа и управления рисками в обеспечении качества продукции с позиции их экономической целесообразности. На основе полученных в первой главе результатов анализа проблем в области анализа и оценки риска при решении проблемы обеспечения качества и безопасности выпускаемой продукции были сформулированы цель диссертационной работы и задачи исследований, необходимые для ее достижения.

Во второй главе сформулированы теоретические основы построения модели анализа риска, представлено обоснование математического аппарата, применяемого в модели.

Показано, что практически любое нарушение в технологическом процессе или аварийную ситуацию в сложных системах можно описать языком логико-вероятностной алгебры. Таким образом, может быть составлен сценарий развития события, построены соответствующая логическая функция риска и вероятностный полином риска. Вероятности отказов элементов могут изменяться с течением времени (элементы изнашиваются, разрушаются), поэтому модель риска с динамической интерпретацией становится более адекватной физической реальности и, следовательно, намного более конструктивна и понятна, а потому обладает большей практической значимостью.

В модель риска входят построение структурной модели риска, логической модели риска и вероятностного полинома риска.

В соответствии с правилами алгебры логики, логическая функция для возможных объектов или состояний объекта будет иметь вид

Г = (1)

где каждый объект Г определяется логической функцией своих состояний:

(2)

включающей все логические переменные (события-параметры).

Каждая логическая переменная ] принимает только два значения Zj и 2 ,

Поэтому функция (2) определяет N = 2п состояний объекта. Функции любых двух состояний, например

В построенной модели риска осуществляется переход от непрерывного параметрического распределения случайной величины к дискретному непараметрическому распределению. Область значений непрерывной случайной величины делится на интервалы, не обязательно имеющие одинаковую ширину. Далее определяют вероятность принадлежности случайной величины 2, данному интервалу. Естественно, что сумма вероятностей на всех интервалах для одного параметра равна 1. Пусть осуществлен такой переход для модели риска, имеющей несколько событий-признаков (факторов обеспечения качества продукции), связанных логическими связями. Тогда «арифметика» вычисления вероятности итогового события выполняется по обычным правилам логического исчисления.

Сформированная методическая основа моделирования риска позволяет построить методику управления рисками при принятии решений в обеспечении качества продукции, основанную на следующих положениях:

1) Методология моделирования риска построена на базе логико-вероятностной теории принятия решений.

2) За основу принята концепция приемлемого риска в обеспечении качества и безопасного функционирования сложных систем.

. 3) Универсальным методом расчета базового значения риска при обеспечении качества является подход на основе определения величины приемлемого риска.

4) Решение задачи определения приемлемого риска выполняется на основе логических вычислений сценариев опасных состояний, инициирующих событий и условий функционирования объекта.

5) Условием обеспечения заданных параметров качества производимой продукции выступает логическая функция, вероятностный полином.

6) Вероятностный полином позволяет вычислять риск объекта, если известны вероятности событий-условий.

В третьей главе представлена последовательность действий (рис. 1) и предлагаемая методика математического моделирования анализа и расчета риска, основанная на логико-вероятностной теории принятия решений и методах управления качеством.

1 - Планирование возможных рисковых событий в результате деятельности по выбранному фактору обеспечения качества;

2 - Моделирование возможных затрат и ущербов;

3 - Определение регулирующих воздействий по выбранному фактору обеспечения качества;

4 - Реализация мероприятий, направленных на минимизацию риска;

5 - Анализ управляющих мероприятий по минимизации риска;

6 - Все ли возможные риски учтены?;

7 - Оперативное управление по выбранному направлению обеспечения качества. В соответствии с циклом Шухарта-Демтга, этапы блок-схемы разделены на 4 подгруппы: 1 - «Plan», 2,3,4-«Do», 5,6-«Check», 7-«Act»

Рис. 1. Последовательность действий при моделировании анализа и расчета риска

Разработка методики оценки рисков включает в себя ряд этапов: выявление рисков, их анализ и оценку, управление рисками, периодический мониторинг и отчетность. Сбор необходимой информации для качественной и количественной оценки риска необходим для определения вероятности и тяжести рисковых последствий, а по ним и величины риска. В качестве базового метода сбора информации в данной работе рассматриваются опросы и их разновидность - анкетирование. Качественная и количественная оценка риска заключена в присвоении , значений вероятности и тяжести рисковых последствий и определении по • их величинам значения риска. Значения

вероятности и тяжести последствий или информация, необходимая, для их получения, формируется на предприятии по результатам экспертного опроса в соответствии со шкалой (Таблица 1).

... Таблица 1

Шкала оценки ущерба от риска_

Наименование показателя Оценка

Ущерб от риска _ Незначительный ш Существенный (2) ■< Значительный (3) Большой (4) Катастрофический (5) ■

Вероятность риска Невозможно Редко Часто Очень часто Постоянно ■

Эффективность существующих мероприятий Эффективные Неэффективные Отсутствуют

Ущерб от риска после выполнения потенциальных мероприятий Незначительный Существенный Значительный Большой Катастрофический

Вероятность риска после выполнения потенциальных мероприятий Невозможно Редко Часто Очень часто Постоянно

Расчет интегрированного риска по группам факторов производится по формуле (4):

п т а р У

+ + , (4)

¡=1 1 к=1 г=1 /=1

где ЯцкСУс) ~ Риск социального ущерба к-го вида в /-группе риска при реализации /-воздействующего фактора;

Кцг(Ум) ~ риск материального ущерба г-го вида в /-группе риска при реализации ¿-воздействующего фактора;

Кщ(Уэ) ~ риск экологического ущерба 1-го вида в у'-группе риска при реализации /-воздействующего фактора;

а - число составляющих социального ущерба; /? - число составляющих материального ущерба; у - число составляющих экологического ущерба; т - число рассматриваемых групп риска; п - число возможных воздействующих факторов.

Шкала оценки ущерба от риска определяет категории ущерба от последствий. Респонденту необходимо построить сценарий развития рискового события, оценить приближенно все последстйия"риска и полученную сумму соотнести со шкалой. Данная таблица отражает типовую шкалу оценки ущерба от риска для организации.

Выбор объекта (фактора обеспечения качества), рассматриваемого при оценке масштабов последствий, осуществляется с точки зрения производственной деятельности в целом группой специалистов (экспертов) на предприятии. Это обуславливает специфику использования этой модели и область ее применения. Преимущества предлагаемой шкалы: одновременный учет производственных, финансовых и экологических потерь предприятия с требованиями международных стандартов ИСО 14001:2004 и 18001:2007.

Процесс оценивания вероятности наступления риска определяется в соответствии с таблицей 2. Респонденту требуется определить момент времени наступления события, наиболее приближенный к текущему, и соотнести полученный результат со шкалой. Текущим моментом считается время проведения оценки риска.

Таблица 2

Шкала оценки текущей вероятности риска_

Текущая оценка вероятности

Невозможно Событие может произойти 1 раз в 5 лет или реже

Редко Событие может произойти 1 раз в 2 года

Часто Событие может произойти 1 раз в год

Очень часто Событие может произойти 2-4 раза в год

Постоянно Событие может произойти 5 раз в год или чаще

Мера неопределенности о риске определяется по таблице 3. Респонденту требуется определить уверенность и достоверность суждений о риске.

Таблица 3

Текущая оценка меры неопределенности

1 Однозначно (100%) - Имеется документальное подтверждение о возможности наступления последствий риска (например, свидетельства об инцидентах документально зафиксированы)

2 Скорее всего (60-100%) - Имеются экспертные суждения, опирающиеся на опыт эксперта, но не имеющие документальных подтверждений. Уровень эксперта достаточно высокий.

3 Возможно (30-60%) - Имеются суждения, опирающиеся на опыт эксперта, но уровень и квалификация эксперта не является высокой

4 Маловероятно (10-30%) - Оценки рисков сформулированы на уровне общих знаний и общих суждений

5 Предположение (0-10%) - Оценки рисков сформулированы как гипотеза о существовании риска

Оценка существующих мероприятий проводится с точки зрения их эффективности по снижению данного риска - уменьшения его воздействия (ущерба) и вероятности наступления проводится по таблице 4.

Таблица 4

Шкала оценки существующих мероприятий по управлению риском

Оценка существующих мероприятий

Эффективные Указанные мероприятия осуществляются и существенно снижают вероятность и/или ущерб от наступления риска

Неэффективные Указанные мероприятия осуществляются, но недостаточно снижают вероятность и/или ущерб от наступления риска

Отсутствуют Данным риском предприятие не управляет, мероприятия отсутствуют

Построенная таким образом методика анализа риска в обеспечении качества продукции базируется на логическом представлении развития факторов, влияющих на качество продукции.

Практическая реализация предлагаемой модели расчёта и анализа риска . сводится к следующему алгоритму действий:

1) Рассматривается множество однородных объектов риска или состояний одного объекта (фактора обеспечения качества) в разные, моменты . времени. ,г.;,

2) Рассматриваются инициирующие события и итоговое событие с использованием нескольких шкал оценивания. .: ,,,

3) Несовместные события рассматриваются для различных уровней значений инициирующего события, а не только для различных инициирующих событий.

4) Рассматриваются модели риска, построенные на связи событий, имеющих место в многокритериальных задачах обеспечения качества.

5) На основе вычислений инициирующих изменения состояний объектов, на каждом цикле уточняется средний вклад и допустимый риск системы .в целом, что и позволяет увязать состояние каждого отдельного элемента с состоянием системы в целом. Это позволяет принять управленческое решение -выполнить оптимизацию по рискам, определять допустимый риск как системы, так и её элементов и распределить затраты на мероприятия по снижению данного риска.

В четвертой главе представлены результаты применения разработанной методики анализа и расчета риска в решении практической задачи принятия управленческих решений по результатам контроля факторов обеспечения качества на машиностроительном предприятии при производстве штучной продукции. Приведены результаты реализации общей методики постановки задачи моделирования, принципа представления входной информации для расчета риска в модели, выделен алгоритмический метод первичного моделирования с примером его применения. Помимо этого, решена задача расчета риска потери качества, управления качеством по критериям риска и принятия решения в системе взаимоотношений поставщиков и потребителей предприятия на основе параметров риска. Объектами применения

предлагаемых решений были выбраны процессы анализа рисковых ситуаций при контроле качества партии продукции по показателям качества.

В основе модели обеспечения качества лежит один из основополагающих принципов ИСО 9001- 2000 - «Принятие решений, основанное на фактах». В качестве фактических данных для анализа были выбраны результаты экспертного опроса, была произведена обработка анализ полученных данных по трем этапам исследования.

Цель первого этапа - получение информации о существующих рисках в виде описания рисков как уже произошедших, так и потенциально возможных событий. При этом необходимо было получить информацию о рисках, относящихся к кругу обязанностей опрашиваемого сотрудника, и рисках, связанных с деятельностью предприятия в целом. По итогам анализа результатов первого этапа был сформирован перечень рисков, используемый на 2 этапе.

Цель второго этапа - получение информации о существующих рисках, методах управления ими и возможных мероприятий по управлению выявленными рисками.

В итоге определены существующие мероприятия по управлению данными рисками, а также мероприятия, которые могли быть внедрены с целью снижения вероятности возникновения риска или ущерба от риска.

Цель третьего этапа - проведение качественной оценки рисков -вероятности возникновения, размера возможного ущерба и оценки эффективности существующих и потенциальных мероприятий.

В качестве исходных данных для проведения 3 этапа анкетирования был использован регистр рисков, выявленных на 2 этапе, а также существующие и потенциальные мероприятия по их управлению. Анкета состояла из нескольких таблиц, в которых предлагалось проставить оценку следующих показателей:

Ущерб от риска, вероятность риска, эффективность существующих мероприятий, ущерб от риска после выполнения потенциальных мероприятий, вероятность риска после выполнения потенциальных мероприятий. После обработки полученных данных были построены карты рисков.

Диаграммы рисков наглядно отображают текущую ситуацию по управлению рисками, а также позволяют оценить эффект от внедрения дополнительных мероприятий по управлению рисками как одного из элементов создания эффективной системы по управлению рисками (рис. 2). Риски были ранжированы в зависимости от вероятности их наступления и размера ущерба и, таким образом, определены 10 наиболее критических рисков.

Комбинированная карта рисков (рис. 3) представляет собой отображение риска в виде точки в двумерной системе координат, построенной по характеристикам риска: по оси X отложена вероятность возникновения риска в количестве событий в год, по оси У - качественная оценка ущерба, которая

условно соответствует потерям в денежном выражении или в днях простоя в год.

Диаграмма наиболее критических рисков

Шат.ожидание текущее

I Мат. ожидание с учетом доп.мер.

1 2 3 4 5 6 7 Номер риска

Рис. 2. Диаграмма наиболее критических рисков

Перевод анкетных данных из оценочных (от 1 до 5) в количественные показатели был сделан путем введения полинома вида у=ах2+Ьх+с, где у -ущерб в денежном выражении или в днях простоя в Год, х - оценка из анкетных данных (от 1 до 5), а,Ь,с - коэффициенты, полученные полиномиальной аппроксимацией шкал. Расчет величин риска был произведен по формуле (4).

Таким образом, были построены карты рисков с усредненным значением по всем анкетам оценкам по ущербу и вероятности для графического отображения данных.

Комбинированная карта рисков

3

о о

У 5

700 600 500 400 300 200 100 0

♦ 0,2;653 ♦0,4;652

. ; ■ - .'Л--;-/. '.: ..."' .' - " ■1. ~ --.-; • V , Г«* "75У-.

- >0,1; 335'

♦ 0.3: 226

. ,.....• -> у!'^"1 •' >--V - ■ ♦ 0.5: 127 " ги "Л

♦ О.бЛ? ♦ од5зод

0,2

0,4 0,6

Вероятность

0,8

Рис.3. Комбинированная карта рисков

Для подтверждения достоверности выбранной параметрической модели все полиномы были проверены по критерию Я-квадрат. Значение данного показателя по результатам расчетов составило более 0,99, что подтверждает обоснованность и достоверность используемой модели. Полученные значения были отложены на общей карте рисков, приведен перечень наиболее критических рисков, а также значения остаточных рисков после внедрения дополнительных мероприятий по их снижению.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

В результате проведенного диссертационного исследования предложены научно-обоснованные принципы и практические методики для решения задачи повышения качества продукции на основе управления рисками с учетом факторов обеспечения качества, имеющие существенное теоретическое и прикладное значение для ускорения научно-технического прогресса.

Основные результаты диссертационной работы:

1) Предложена научно-обоснованная методика моделирования риска при решении задач управления и обеспечения качества с учетом многозначности понятия риска, включающая логические связи, циклы и группы несовместных событий, позволяющая рассчитывать риск как вероятность наступления неблагоприятного события с известным ущербом.

2) Разработан алгоритм управления риском, позволяющий рассматривать вероятность появления неблагоприятного последствия и ущерб как независимые события.

3) Разработана методика подготовки, классификации и использования входных данных для анализа риска в технической системе на основе специального представления данных с использованием классификации объектов по риску, цены за риск, анализа риска множества объектов. Это позволяет вести вычисления с многомерными распределениями, в которых каждая компонента имеет свой закон распределения, не обязательно являющийся нормальным.

4) Разработан алгоритм преобразования числовых данных в логические переменные, каждой из которых в конкретной ситуации соответствует несколько градаций, рассматриваемых как группы несовместных событий. Указанные отличия позволяют более адекватно описать развитие негативной ситуации и обеспечить большую точность оценки риска, чем другие модели.

5) Реализован разработанный метод управления риском на примере рисковых ситуаций при проведении анализа факторов обеспечения качества продукции и оценке рисков в существующей системе менеджмента качества. Апробация разработок на предприятиях Свердловской области позволила получить адекватные результаты и показала эффективность методики при решении практических задач.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ РАБОТЫ

1 Артёмов, В. И. Оценка безопасности и рисков принятия решений в сложных технических системах на основе мониторинга [Текст] / В. И. Артёмов //Заводская лаборатория. Диагностика материалов - 2009. - № 3. - С. 61- 66.

2 Артёмов, В. И. К вопросу о принципиальных подходах к оценке риска при принятии решений [Текст] / В. И. Артёмов // Современные проблемы науки и образования. - 2008. - № 1 - С. 39 - 47.

3 Артёмов, В. И. Методология автоматизированного структурно-логического моделирования рисков на железнодорожном транспорте [Текст] /

B. И. Артёмов // Транспорт Урала. - 2008. 2 (16). - С. 13 -20. ,.'"

4 Артёмов, В. И. Оценка рисков при принятии решений в системах управления путевым хозяйством [Текст] / В. И. Артёмов // Путь и путевое хозяйство- 2008. -№ 11. - С. 24 - 27.

5 Артёмов, В. И. Комплексный подход к расчету рисков при моделировании аварий на транспорте [Текст] / В. И. Артёмов// Транспорт: Наука, техника, управление. - 2009. - № 2. - С. 32 - 37.

6 Артёмов, В. И. Комплексная методология анализа, оценки и расчета риска в решении проблем качества и повышении эффективности принятия решений [Текст] / В. И. Артёмов // НТТ: Наука и техника транспорта. - 2008. -№2.-С. 79-88.

7 Артёмов, В. И. Повышение эффективности доводочных испытаний продукции [Текст] / В. И. Артёмов // Резервы экономического роста предприятий и организаций: материалы II Всероссийской научно-практической конференции,- Пенза: Приволжский дом знаний. - 2008. -С. 84- 86.

8 Артёмов, В. И. Анализ хозяйственной деятельности предприятия в теории риска [Текст] / В. И. Артёмов // Экономико-математические методы анализа хозяйственной деятельности: материалы III Всероссийской научно-практической конференции. - Пенза: Приволжский дом знаний. - 2008-

C. 23-25.

9 Артёмов, В. И. Методология принятия решений в условиях риска корпоративной деятельности [Текст] / В. И. Артёмов // Корпоративное управление: материалы III Всероссийской научно-методической конференции. - Пенза: Приволжский дом знаний - 2008 - С. 5 - 7.

10 Артёмов, В. И. Использование методологии 6 сигм для перехода от контроля качества к его обеспечению на этапах жизненного цикла продукции [Текст] / В. И. Артёмов, А. Е. Беляев, Н. А. Селиверстова // Обеспечение и повышение качества машин на этапах их жизненного цикла: материалы 5-й международной научно-технической конференции. - Брянск; БГТУ, - 2005-С. 233-234.

11 Артёмов, В. И. Стабильность технологического процесса - залог высокого качества [Текст]/ В. И. Артёмов, Н. А. Селиверстова // Компетентность. - 2006 - № 1(30).- С. 25 - 29.

12 Артёмов, В. И. Статистические причины изменчивости при анализе измерительных систем производства [Текст] / В. И. Артёмов, Е. П. Турашова // Наука и производство Урала: материалы научно-практической конференции. -Новотроицк: МИСиС. - 2007. - С. 80 - 83.

13 Артёмов, В. И. Использование метода «6 сигм» как средства повышения качества продукции и экономии финансовых ресурсов [Текст] / В. И. Артёмов // Ломоносов 2005: материалы международной конференции студентов, аспирантов молодых ученых. - М.:МГУ им. Ломоносова. - 2005. -Т1,- С. 359 -360.

14 Артёмов, В. И. Оценка эффективности использования современных методов контроля и измерений при производстве изделия и при проведении контрольных операций [Текст] / В. И. Артёмов, А. Е. Беляев, Н. А. Селиверстова // Проблемы сертификации и управления качеством. Труды Ежегодной научно-практической конференции. - Красноярск: СибГТУ- 2005. -С.7-11.

15 Артёмов, В. И. Менеджмент риска как составляющая в процессах системы менеджмента качества [Текст] / В. И. Артёмов // Автоматизация и прогрессивные технологии (АПТ-2007): материалы межотраслевой научно-технической конференции. - Новоуральск: Форт-Диалог. - 2007. - С. 74 - 76.

16 Артёмов, В. И. Вопросы управления и риска в современной организации [Текст] / В. И. Артёмов // Управление качеством в современной организации: материалы III Всероссийской научно-методической конференции. - Пенза: Приволжский дом знаний - 2008. - С. 3 - 5.

Зав. РИО М. А. Салкова Подписано в печать 13.05.2008. Формат 60x84 1/16. Уч.-изд.л. 1. Тираж 100. Заказ 29.

Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П. А. Соловьева (РГАТА) Адрес редакции: 152934, г. Рыбинск, ул. Пушкина, 53 Отпечатано в множительной лаборатории РГАТА 152934, г. Рыбинск, ул. Пушкина, 53

ВВЕДЕНИЕ.

1 ОБЗОР РАБОТ В ОБЛАСТИ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА И УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ.

1.1 Основы регулирования качества продукции.

1.2 Системный подход к вопросам стандартизации и менеджмента риска.

1.3 Нормативная база управления риском и техническое регулирование.

1.4 Статистические методы контроля качества и принятие решений на основе риска в производственных процессах.

1.5 Постановка цели и задач исследования.

2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ АНАЛИЗА РИСКА.

2.1 Обоснование выбора методологической базы исследования.

2.2 Основные положения логико-вероятностной теории риска.

2.3 Статистический анализ показателей качества при построении модели риска.

2.4 Случай зависимых событий-параметров показателей качества.

2.5 Случай независимых событий-параметров показателей качества.

2.6 Генерирование распределений при моделировании риска.

2.7 Основные уравнения для расчета риска.

2.8 Величина допустимого риска потери качества и вопросы цены за риск.

2.9 Идентификация модели риска обеспечения качества.

2.10 Решение задачи идентификации риска.

2.11 Параметры обучения в модели риска.

2.12 О точности вычисления вероятностей событий-градаций показателей качества.

2.13 Время обучения модели риска.

2.14 Оценка точности обученной модели риска.

2.15 Статистический и комбинаторный анализ риска в модели.

2.16 Выводы.

3 РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ.

3.1 Применение статистических методов определения рисков в технологических процессах.

3.2 Алгоритм структурно-логического моделирования процесса управления риском исследуемой системы.

3.3 Методика подготовки и использования данных для анализа рисков.

3.4 Реализация алгоритмического метода структурно-логического моделирования риска.

3.5 Выводы.

4 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В РЕШЕНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЗАДАЧ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ВЫПУСКАЕМОЙ ПРОДУКЦИИ.

4.1 Реализация методики при доводочных испытаниях.

4.2 Организация системы контроля на основе оценки показателей качества продукции.

4.3 Постановка задачи исследования на предприятии.

4.4 Исследование технологического процесса производства.

4.5 Опытная проверка и принятие решений по результатам исследования.

4.6 Выводы.

Актуальность исследования

В современных системах управления предприятием на сегодняшний день все больше внимания уделяется анализу информации о состоянии производственных, управленческих, организационных процессов. Это в полной мере относится также и к факторам, оказывающим влияние на качество выпускаемой продукции, так как именно от этой информации будет зависеть управленческое решение.

Количество параметров, по которым следует отслеживать влияние факторов внешней и внутренней среды предприятия, становится все больше. Отклонение этих показателей от нормативного не всегда дает полное представление о состоянии производства. Поэтому сложно оценить, где произошли негативные процессы и почему они вовремя не были устранены. В этом плане наибольший интерес может представить обработка первичной информации, собираемой на предприятии для последующего детализированного анализа с позиции риска выхода процессов за установленные пределы.

Вопросам оптимального сбора информации о факторах обеспечения качества продукции внимания уделяется недостаточно, несмотря на то, что в стандарте ГОСТ Р ИСО 9000 - 2001 имеются понятия, касающиеся обеспечения качества продукции. Это приводит к тому, что многообразие факторов, оказывающих влияние на качество продукции, рассматривается без учета рисков, влекущих за собой негативные последствия. Такое положение отрицательно сказывается на эффективности управленческих решений и процессов, обеспечивающих качество выпускаемой продукции, поэтому решение вопроса анализа и управления рисками в ходе реализации производственных задач обеспечения качества является актуальным и своевременным.

Цель и задачи исследования

Целью исследования является решение задачи повышения качества выпускаемой продукции на основе анализа и управления рисками факторов его обеспечения.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:

1) Провести анализ существующих способов обеспечения качества с точки зрения анализа рисков;

2) Разработать алгоритм и методику подготовки и использования данных для анализа рисков;

3) Разработать методику оценки рисков факторов обеспечения качества в производственной системе;

4) Провести апробацию полученных результатов в конкретных условиях функционирования системы менеджмента качества.

Объект и предмет исследования

Объектом исследований в данной работе являются продукция, процессы в системе менеджмента качества организации.

Предметом исследований является математическое моделирование и оптимизация принимаемых управленческих решений в обеспечении качества продукции с позиции менеджмента рисков.

Методологической базой диссертационного исследования являются принципы системного подхода и методы системного анализа, концепция Всеобщего управления качеством (TQM), теория комбинаторики, нелинейной оптимизации, логико-вероятностного исчисления, статистические методы, теория принятия оптимальных решений и риска.

Достоверность научных результатов исследования подтверждается репрезентативностью исходных материалов, сходимостью теоретических и экспериментальных данных, выбором адекватных моделей и методов, применением перспективных методик научного познания.

Научная новизна работы:

Предложен алгоритм анализа и расчета рисков факторов обеспечения качества продукции, позволяющий принимать обоснованные решения по повышению качества выпускаемой продукции с учетом возможного ущерба и его экономической целесообразности.

Практическая ценность работы:

Разработана методика анализа и управления рисками на основе контроля факторов обеспечения качества, позволяющая принимать управленческие решения при взаимодействии предприятия с потребителями и внешними поставщиками.

Апробация работы

Основные положения диссертации и наиболее важные научные и практические результаты исследования докладывались и получили одобрение на следующих международных научных конференциях: «Проблемы сертификации и управления качеством» (г. Красноярск, 2005), «Обеспечение и повышение качества машин на этапах их жизненного цикла» г. Брянск, 2005), «Промышленный Урал XXI века» (г. Екатеринбург, 2006), «Вступление России в ВТО. Конкурентоспособность предприятия в условиях ВТО» (г. Нижний Тагил, 2007), «Наука и производство Урала», (г. Новотроицк, 2007), «Автоматизация и прогрессивные технологии (АПТ

2007)» (г. Новоуральск, 2007), «Управление качеством в современной организации» (г. Пенза, 2008), «Резервы экономического роста предприятий и организаций» (г. Пенза, 2008), «Экономико-математические методы анализа хозяйственной деятельности» (г. Пенза, 2008).

Диссертация в полном объеме обсуждена и одобрена на заседании кафедры Управления качеством ГОУ ВПО «НГТИ» (г. Новоуральск, 2008), кафедры Управления качеством ГОУВПО «УГТУ-УПИ» (г. Екатеринбург,

2008)

Разработанные в диссертации методики и модели были применены на предприятии ЗАО «Автомобили и моторы Урала» (г. Новоуральск) при разработке стандарта организации СТО СМК.2.157-08 «Анализ продукции на основе контроля показателей качества», в филиале ОАО «Российские железные дороги» - «Свердловской железной дороге» (г. Екатеринбург) и используются при расчете комплексных рисков безопасного функционирования объектов. На основе представленной автором модели Службой Технической Политики «Свердловской железной дороги» выпущена инструкция предприятия по оценке и моделированию рисковых ситуаций, что подтверждено актами о внедрении.

Математическая модель представляет учебно-методический интерес при решении прикладных задач в учебном процессе Новоуральского государственного технологического института, основы модели используются при чтении курса «Статистические методы в управлении качеством» (НГТИ, г. Новоуральск).

Публикации

По теме исследования автором подготовлен и опубликован ряд работ в сборниках отраслевых научно—практических конференций, а также журналах «Заводская лаборатория» [70], «Транспорт Урала» [73] «Современные проблемы науки и образования», [74], «Наука и техника транспорта» [85]. Основные результаты представлены в докладе к IV Межотраслевой научно-технической конференции «Автоматизация и Прогрессивные Технологии» [72].

Основные результаты диссертационной работы:

1) Предложена научно-обоснованная методика моделирования риска при решении задач управления и обеспечения качества с учетом многозначности понятия риска, включающая логические связи, циклы и группы несовместных событий, позволяющая рассчитывать риск как вероятность наступления неблагоприятного события с известным ущербом.

2) Разработан алгоритм управления риском, позволяющий рассматривать вероятность появления неблагоприятного последствия и ущерб как независимые события.

3) Разработана методика подготовки, классификации и использования входных данных для анализа риска в технической системе на основе специального представления данных с использованием классификации объектов по риску, цены за риск, анализа риска множества объектов. Это позволяет вести вычисления с многомерными распределениями, в которых каждая компонента имеет свой закон распределения, не обязательно являющийся нормальным.

4) Разработан алгоритм преобразования числовых данных в логические переменные, каждой из которых в конкретной ситуации соответствует несколько градаций, рассматриваемых как группы несовместных событий. Указанные отличия позволяют более адекватно описать развитие негативной ситуации и обеспечить большую точность оценки риска, чем другие модели.

5) Реализован разработанный метод управления риском на примере рисковых ситуаций при проведении анализа факторов обеспечения качества продукции и оценке рисков в существующей системе менеджмента качества. Апробация разработок на предприятиях Свердловской области позволила получить адекватные результаты и показала эффективность методики при решении практических задач.

1. Адлер, Ю.П. «Шесть сигм»: ещё одна дорога, ведущая к храму Текст. / Ю.П. Адлер, В.Л. Шпер //Методы менеджмента качества, 2000. -№10.-С. 15-19с.

2. Акимов, В.А. Методический аппарат исследования природного и техногенного рисков Текст. / В.А. Акимов, Н.Н. Радаев // Безопасность жизнедеятельности. 2001. - №2. - С.34-38.

3. Можаев, А.С. Теоретические основы общего логико-вероятностного метода автоматизированного моделирования систем Текст./ А.С. Можаев, В.Н. Громов.- СПб.: БИТУ, 2000.- 221с.

4. Рябинин, И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем Текст. / И. А. Рябинин СПб.: Политехника, 2000. - 226 с.

5. Иванов, Е.А. О номенклатуре показателей риска для решения задач нормирования и оценки безопасности промышленной трубопроводной арматуры Текст. / Е.А. Иванов, Ю.И. Тарасьев, В.Л. Шпер // Безопасность труда в промышленности. 2000. - № 10. - С. 8-40.

6. Колмогоров, А. Н. Введение в математическую логику Текст. / А. Н. Колмогоров, А. Г. Драгалин. М.: МГУ, 1982 - 358 с.

7. Соложенцев, Е.Д. Логико-вероятностные модели риска в банках, бизнесе и качестве Текст. / Е.Д. Соложенцев, В. В. Карасев, В. Е. Соложенцев.- СПб.: Наука, 1999-369 с.

8. Соложенцев, Е.Д. Идентификация логико-вероятностных моделей риска структурно-сложных систем с группами несовместных событий Текст. / Е. Д. Соложенцев, В. В. Карасев // Автоматика и телемеханика, 2002.- № 3. С. 97-113.

9. Соложенцев, Е. Д. Логико-вероятностные модели риска в бизнесе с группами несовместных событий Текст. / Е. Д. Соложенцев, В. В. Карасев // Экономика и математические методы, 2003. № 1- С. 90-105.

10. Глушков, В.М. Алгебра. Языки. Программирование Текст. /

11. B.М. Глушков, Г. Е. Цейтлин, Е. Л. Ющенко. Киев: Наукова думка, 1989446 с.

12. Скурихин, В.И. Комплексные автоматизированные системы управления. Особенности построения и направления развития Текст. / В.И. Скурихин, А.А. Морозов // Управляющие системы и машины, 1976. № 2.1. C. 5-11.

13. Поспелов, Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления Текст. / Д. А. Поспелов. М.: Энергоиздат, 1976. - 287 с.

14. Иванищев, В.В. Введение в теорию алгоритмических сетей Текст. / В.В. Иванищев, В.Е. Марлей. СПб.: СПбГТУ, 2000.-179 с.

15. Печенин, Н. К. Концепция управляемого риска на исторических примерах Текст. / Н. К. Печенин // Альтернативная энергетика и экология, 2000.-№ 1.-С. 116-129.

16. Баратов, А.Н. Пожарная безопасность Текст. / А.Н. Баратов, В.А. Пчелинцев М.: АСВ, 1997.-89 с.

17. Ломов, Б.Ф. Инженерная психология Текст. / Б.Ф. Ломов [и др.] М.: Высшая школа, 1986. - 563 с.

18. Ивченко, Б.П. Теоретические основы информационно-статистического анализа сложных систем Текст. / Б.П. Ивченко, Л.А. Мартыщенко, М.Л. Монастырский. СПб.: Лань, 1997. - 378 с.

19. Ломов, Б.Ф. Управление риском: Риск. Устойчивое развитие, Синергетика Текст. / Б.Ф. Ломов [и др.] М.: Наука, - 2000. - 324 с.

20. Мартынюк, В.Ф. Анализ риска и его нормативное обеспечение Текст. / В.Ф. Мартынюк [и др.] // Безопасность труда в промышленности. -1995. — №11. — С.55-61.

21. Железняков, А. Б. Советская космонавтика: хроника аварий и катастроф Текст. / А. Б. Железняков. СПб.: Наука, 1998. - 137 с.

22. Фролов, К.В. Проблемы безопасности сложных технических систем Текст. / К.В. Фролов, Н.А. Махутов // Проблемы машиностроения и надежности машин. М.: Наука, 1992. — 449 с.

23. Махутов, Н. А. Проблемы снижения рисков возникновения чрезвычайных состояний техногенного характера Текст. / Н.А. Махутов // Проблемы безопасности при чрезвычайных состояниях, 2001 № 3 - С. 2941.

24. Махутов, Н. А. Безопасность России. Функционирование и развитие сложных народнохозяйственных, технических, энергетических, транспортных систем, систем связи и коммуникаций. Текст. / Н.А. Махутов Т. 1.- М.: Знание, 1998.-651с.

25. Кузьмин, И.И. Безопасность и риск: Эколого—экономические аспекты Текст. / И.И. Кузьмин, Н. А.Махутов, С. В. Хетагуров.— СПб.: ГУЭФ, 1997.-359 с.

26. Владимиров, В. А. Управление риском Текст. / В.А. Владимиров, И.Л. Воробьев, С. С. Салов.-М.: Наука, 2000.-538 с.

27. Владимиров, В.А. Проблемы разрушения, ресурса и безопасности технических систем Текст. / В.А. Владимиров. Красноярск: СибЭРА, 1997.-284с.

28. Махутов, Н. А. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Словарь терминов и определений. Текст. /Н.А. Махутов-Изд. 2. -М.: Знание, 1999. 556с.

29. Гражданкин, А.И. Экспертная система оценки техногенного риска опасных производственных объектов Текст. / А.И. Гражданкин, П.Г. Белов // Безопасность труда в промышленности. 2000. - № 11. — С.6-10.

30. Гудинг, Д. Мировозрение. Для чего мы живем в мире и каково наше место в мире? Текст. / Д. Гудинг, Дж. Леннокс // Пер. с англ., под ред. Т. В. Барчуновой. Ярославль: Норд, 2001.- 618 с.

31. Гражданкин, А.И. Использование вероятностных оценок при анализе безопасности опасных производственных оценок Текст. / А.И. Гражданкин, М. В. Лисанов, А.С. Печеркин // Безопасность труда в промышленности, — 2001 № 5. С. 33-36.

32. РД 03-418-01. Методические рекомендации по проведению анализа риска опасных производственных объектов Текст. / Документы межотраслевого применения по вопросам промышленной безопасности, охраны недр. М.: Госгортехнадзор России, 2001 - 47с.

33. Соложенцев, Е.Д. Особенности логико-вероятностной теории риска с группами несовместных событий Текст. / Е.Д. Соложенцев // Автоматика и телемеханика, 2003- № 7 С. 187-203.

34. Ивченко, Б.П. Информационная экология Текст. / Б.П. Ивченко, Л.А. Мартыщенко СПб.: Нордмед, 2000. - 339 с.

35. Хан, Г. Статистические модели в инженерных задачах Текст. / Г. Хан, С. Шапиро // Пер. с англ. М.: Мир, 1969 - 426 с.

36. Тихонов, В.И. Выбросы траекторий случайных процессов Текст. / В.И. Тихонов, В. И. Хименко. М.: Наука, 1987.- 225 с.

37. Альберт, С. Мошенничество. Луч света на темные стороны бизнеса Текст. / С. Альберт, Дж. Венц, Т. Ульямс. // Пер. с англ. СПб.: Питер, 1995.-384 с.

38. Сусуму, С. Реинжиниринг окружающей среды Текст. / С. Сусуму, К. Хиромитцу- Нью-Йорк: Вантадж Пресса, 1995. — 448с.

39. Тихонов, A.M. Андрей Николаевич Туполев. Грани дерзновенного творчества Текст. / A.M. Тихонов.-М: Наука, 1988. 205с.

40. Соложенцев, Е.Д. Введение в интеллектуальные АРМ и экспертные системы в машиностроении Текст. / Е.Д. Соложенцев СПб.: ЛИАП, 1991.-3 05с.

41. Васильев, В.Д. Кибернетические методы при создании поршневых машин Текст. / Е. Д. Соложенцев, В.Д. Васильев. М.: Машиностроение, 1978.-214 с.

42. Иванченко, И. Н. Исследования в области рабочего процесса, газообмена и наддува дизелей Текст. / И. Н. Иванченко. — СПб.: Машиностроение, 1974.-188 с.

43. Соложенцев, Е. Д. Метод автоматизации доводки сложных объектов объемных энергетических машин Текст. / Е. Д. Соложенцев // Автоматика.- 1981, - № 2. - С. 68-74.

44. Перегудов, Ф.И. Основы системного анализа Текст. / Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко.- Томск: HTJI, 2001. 396 с.

45. Лапидус, В.А. Статистический контроль качества продукции на основе принципа распределения приоритетов Текст. / В.А. Лапидус, М.И. Розно, А.В. Глазунов М.: Финансы и статистика, 1991 - 224 с.

46. Соколов, В.П. Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем Текст. / В. П. Соколов — М.: Логос, 2001. -263с.

47. Соложенцев, Е.Д. Задачи и модели теории доводки поршневых машин Текст. / Е.Д. Соложенцев //Двигателестроение, 1980 № 4.- С. 11— 14.

48. Соложенцев, Е.Д. Система автоматизации доводки сложных объектов объемных энергетических машин Текст. / Е.Д. Соложенцев // Управляющие системы и машины, 1981- № 1- С. 118-123.

49. Соложенцев, Е.Д. Информационная технология обеспечения надежности сложных машин на этапе доводочных испытаний Текст. / Е.Д. Соложенцев, И. А. Коробицын // Проблемы машиностроения и надежности машин, 1990.- № 6.- С. 92-96.

50. Бесчастнов, М.В. Оценка уровня взрывоопасности пылеобразующих технологических объектов Текст. / А.А. Шаталов, И.А Ройзин // Безопасность труда в промышленности, 1990 №8. - С. 39—43.

51. Шарп, У. Инвестиции Текст. / У. Шарп., Г. Александер, Дж. Бойли. М.: ИНФРА, 2001.- 329с.

52. Юсупов, P.M. Элементы теории испытаний и контроля технических систем Текст. / P.M. Юсупов. СПб.: Энергия, 1978. - 348 с.

53. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика Текст. / В.Е. Гмурман М.: Высшая школа,- 2000. - 345 с.

54. Прохорович, В.Е. Прогнозирование состояния сложных технических комплексов Текст. / В.Е. Прохорович СПб.: Наука, 1999. - 267 с.

55. Аникейчик, Н.Д. Анализ модели пожара при аварии заправленной ракеты на пусковом столе Текст. / Н.Д. Аникейчик, А. М. Девяткин, О. В. Краснов // Науч.-тех. сб. ВИКУ им. А. Ф. Можайского, 2000 № 7. - С. 5459.

56. Червяков, И.В. Компетентность и выходной контроль качества Текст. / И.В. Червяков // Методы менеджмента качества. 2004 - № 8. - С. 38-41.

57. Червяков, И.В. Некоторые проблемы организации контроля качества по государственным стандартам серии ГОСТ Р 50779 Текст. / И.В. Червяков // Сертификация. 2001 - № 1. - С. 23 - 27.

58. Рябинин, И.А. Ленинградская научная школа логико-вероятностных методов исследования надежности и безопасности структурно-сложных систем Текст. / И.А. Рябинин // Наука Санкт-Петербурга и морская мощь России. Т. 2. СПб.: Наука, 2003. 425с.

59. Рябинин, И.А. Концепция логико-вероятностной теории безопасности Текст. / И.А. Рябинин // Приборы и системы управления, 1993,- № 10,-С. 6-9.

60. Рябинин, И. А. Определение «веса» и «значимости» отдельных элементов при оценке надежности сложных систем Текст. / И.А. Рябинин, Ю.М. Парфенов // Энергия и транспорт, 1978 № 6 - С. 22-32.

61. Волик, Б.Г. Эффективность, надежность и живучесть управляющих систем Текст. / Б.Г. Волик, И.А. Рябинин // Автоматика и телемеханика, 1984.-№ 12-С. 45-51.

62. Волик, Б. Г. О концепциях техногенной безопасности Текст. / Б.Г. Волик // Автоматика и телемеханика, 1988. -№ 2 — С. 22-31.

63. Миттаг, X. Статистические методы обеспечения качества Текст. / X. Миттаг, М. Ринне М.: Машиностроение, - 1995. - 566 С.

64. Черкесов, Г.Н. Логико-вероятностные методы расчета надежности структурно-сложных систем Текст. / Г.Н. Черкесов, А.С. Можаев. -М.: Знание, 1991. -423с.

65. Еремин, А.Д. Управление техногенными рисками Текст. / А.Д. Еремин, Н.К. Печенин // Развитие систем экологического менеджмента в России: Труды Межд. конф. 24-26 сентября 2001, Москва С. 73-75.

66. Артёмов, В.И. Оценка безопасности и рисков принятия решений в сложных технических системах на основе мониторинга Текст. / В.И. Артёмов //Заводская лаборатория. — 2009. — №1(3).— С.61—73.

67. Артёмов, В.И. Методология автоматизированного структурно-логического моделирования рисков на железнодорожном транспорте Текст. / В.И. Артёмов // Транспорт Урала. 2008. - №2 (16). - С. 13-20.

68. Артёмов, В.И. К вопросу о принципиальных подходах к оценке риска при принятии решений Текст. / В.И. Артёмов // Современные проблемы науки и образования. 2008 - №1 - С. 39-47.

69. Артёмов, В.И. Повышение эффективности доводочных испытаний продукции Текст. / В.И. Артёмов // Резервы экономического роста предприятий и организаций: труды II Всероссийской научно-практической конференции Приволжский дом знаний: Пенза, 2008 - С. 84-86.

70. Артёмов, В.И. Стабильность технологического процесса залог высокого качества Текст. / В.И. Артёмов, Н.А. Селиверстова // Компетентность. - 2006 - №1(30).- С. 25-29.

71. Артёмов, В.И. Стоимостной критерий оптимальных затрат на контроль Текст. // Труды Ежегодной научно-практической конференции «Технология и автоматизация атомной энергетики» / В.И. Артёмов-Северск: СГТУ.-2007.- С. 57-59.

72. Артёмов, В.И. Структурирование функции качества основа успеха японских автомобильных компаний Текст. / В.И. Артёмов // Автоматизация и прогрессивные технологии: тр. IV межотраслевой науч.— техн. конференции - Новоуральск: 2005. - С. 459 —461.

73. Лапидус, В. А. Гибкие методы статистического контроля надежности и качества Текст. / В.А. Лапидус М.: Знание - 1985. - 247с.

74. Беляев, А.Е. Общая статистическая модель технологического процесса Текст. / А.Е. Беляев, И.В. Червяков // «Технология качества жизни» № 1.- 2002 .- С.39-43.

75. Ryabinin, I. A suggestion of a new measure of system components importance by means of a Boolean difference Text. / I.A. Ryabinin // Microelectron. Reliability, -v. 34, 1994,-No. 4. -P. 603-613.

76. Артёмов, В.И. Комплексная методология анализа, оценки и расчета риска в решении проблем качества и повышении эффективности принятия решений Текст. / В.И. Артёмов // НТТ: Наука и техника транспорта. 2008.- №2.- С. 79-88.

77. Можаев, А.С. Автоматизированное логико-вероятностное моделирование технических систем Текст. / А. С. Можаев, А.О. Алексеев, В.НГромов //Руковод. пользователя ПК АСМ, версия 5. СПб.: ВИТУ, 199934 с.

78. Хазиев, Н.Н. Программное обеспечение рисков Текст. / Н.Н. Хазиев // Труды Межд. Науч. Школы, СПб, 6-10 июня 2002 г., СПб.: Омега, 2002.-167 с.

79. Кулик, Б.А. Система логического программирования на основе алгебры кортежей Текст. / Б. А. Кулик // Техн. кибернетика, 1993 № 3. -С. 226-239.

80. Кулик, Б.А. Представление логических систем в вероятностном пространстве на основе алгебры кортежей. Измерение логических и вероятностных систем Текст. / Б.А. Кулик // Автоматика и телемеханика, 1997. -№ 1.-С. 126-136.

81. Закревский, А.Д. Матричный аппарат логического вывода в конечных предикатах Текст. / А.Д. Закревский // Философские основы неклассической логики: Труды Научн. семинара по логике— М.: Ин-т философии АН СССР, 1990.-332с.

82. Кибзун, А.И. Оптимальное управление портфелем ценных бумаг Текст. / А.И. Кибзун, Е.А. Кузнецов // Автоматика и телемеханика, 2001. -№ 9. С. 101-113.

83. Маршал, Дж. Финансовая инженерия. Полное руководство по финансовым нововведениям Текст. / Дж. Маршал, В.К. Бансал. М.: ИНФРА, 1998. - 193с.

84. Uryasev, S. Conditional value-at-risk for general loss distributions Text. / S. Uryasev, R. T. Rockafellar // Journal of Banking & Finance, 2002. -N 26.-P. 143-171.

85. Первозванский, A.A. Финансовый рынок: расчет и риск Текст. / А.А. Первозванский, Т. Н. Первозванская.-М.: Инфра, 1994-271с.

86. Barone-Adesi, G. Backtesting Derivative Portfolios with Filtered Histirical Simulation Text. / G. Barone-Adesi, K.Giannopoulos, L. Vosper // European Financial Management, 2002 No 8. - P. 31-58.

87. Ardychev, S. P. Statistics for Risk Management: Frontier Issues (Value-at-Risk for Russian Stocks, Myths and Realities Text. / S.P. Ardychev, U. Cherubini, G. Lunga // Proc. of the Int. Scien. School "Modelling and Analysis of

88. Safety and Risk in Complex Systems", 2002. July 2-5. St. Petersburg: Business Press, 2002.-251 p.

89. Giannopoulos, K. Var modelling on long run horizons Text. / K. Giannopoulos // Proc. of the Int. Scien. School "Modelling and Analysis of Safety and Risk in Complex Systems", 2002. July 2-5. St. Petersburg: Business Press, 2002.-251 p.

90. Хованов, H.B. Анализ и синтез информации при показателей при информационном дефиците Текст. / Н. В. Хованов— СПб.: Питер, 2000.-273 с.

91. Хованов, И. В. Математические модели риска и неопределенности Текст. /Н. В. Хованов- СПб.: Питер, 1998.-369 с.

92. Ширяев, А.И. Вероятность Текст. / А. И. Ширяев М.: Наука, 1980.-357с.

93. Пугачев, B.C. Введение в теорию вероятностей Текст. / В. С. Пугачев,- М.: Наука, 1968. 296с.

94. Соболь, И.М. Численные методы Монте-Карло Текст. / И. М. Соболь.-М.: Наука, 1973.- 195с.

95. Васютович, A.M. Рыночный риск: измерение и управление Текст. / A.M. Васютович, Ю.П. Сотникова // Банковские технологии, 1998. № 1.-С 23-35.

96. Фриндлер, JI. Расчет точности машин и приборов Текст. / JI. Фриндлер, В. П. Булатов.— СПб.: Политехника, 1993. — 358с.

97. Печенин, Н.К. Концепция управляемого риска на исторических примерах Текст. / Н.К. Печенин // Альтернативная энергетика и экология: Саров, 2000.- С. 116-129.

98. Stevens, R. Operational test and evaluation: A Systems Engineering Process Text. / R. Stevens-New York: John Wiley and Sons, 1978.-532 p.

99. Соложенцев, Е.Д. Особенности логико-вероятностной теории риска с группами несовместных событий Текст. / Е.Д. Соложенцев // Автоматика и телемеханика, 2003- № 7 С. 187-203.

100. Соложенцев, Е.Д. Теория и информационная технология моделирования безопасности сложных систем, вып. 5 Текст. / Под ред. И. Рябинина, Е. Соложенцева. СПб.: ИПМАШ РАН, 1995.-426 с.

101. Stevens, R. Control of Oscillations and Chaos Text. / R. Stevens // Proceedings of Second Int. Conf., July 5-7, 2000 / Edited by F. L. Chernousko, A. L. Fradkov. St. Petersburg: IPMash, 2000.-115 p.

102. Stevens, R. Operational test and evaluation: A Systems Engineering Process Text. / R. Stevens, New York: John Wiley and Sons, 1978.-283 p.

103. Henly, E. L. Reliability engineering and risk assessment Text. / E. L. Henly, H. Kumamoto.- New York: Prentice-Hall, 1985.-375p.