ISSN 1995-2732 (Print), 2412-9003 (Online)
УДК 658
DOI: 10.18503/1995-2732-2025-23-2-148-157
Аннотация
Постановка задачи (актуальность работы). В настоящее время разработано и адаптировано множество методов и подходов к оценке результативности процессов системы менеджмента качества (СМК). В большинстве случаев организации прибегают к использованию классических методик оценки результативности СМК и ее процессов, основанных на определении критериев и степеней их достижения. Однако такие подходы не позволяют учитывать влияние возникающих неопределенностей и рисков на результативность процессов и функционирование СМК в целом. В связи с этим весьма актуальной становится парадигма нечеткого алгоритма Мамдани, позволяющего создать предпосылки оценки показателей результативности процессов СМК и управления критериальными параметрическими настройками этих процессов. Цель работы и методы исследования. В статье рассматривается разработка модели оценки результативности процессов СМК с учетом влияния остаточного риска по процессам на основе нечеткого алгоритма Мамдани. Реализация методов математического моделирования выполнена с использованием пакета Fuzzy Logic Designer в программной среде MATLAB. Новизна. Предложенная модель реализует новый подход к оценке процессов системы, обеспечивающий комплексный анализ результативности процессов СМК в условиях неопределенности. Схема нечеткой модели оценки результативности процессов включает в себя «2 входа − 1 выход, 25 правил» и позволяет учитывать количественные и качественные аспекты, определяющие результативность процессов СМК, такие как внешние и внутренние факторы, ранги рисков. Результаты. В ходе работы разработана нечеткая модель оценки результативности процессов СМК с учетом влияния остаточного риска процесса. Практическая значимость. Использование нечетких моделей, в рамках которых анализируются результаты функционирования процессов СМК, позволяет учитывать значительное влияние внутренних и внешних факторов, рисков, а также разрабатывать и вносить комплексные изменения, обеспечивающие непрерывное улучшение деятельности компании.
Ключевые слова
процессы СМК, показатели результативности, нечеткая логика, алгоритм Мамдани
Для цитирования
Дыбулина Н.С., Царева С.А. Модель оценки результативности процессов системы менеджмента качества на основе применения алгоритма Мамдани в среде MATLAB // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2025. Т. 23. №2. С. 148-157. https://doi.org/10.18503/1995-2732-2025-23-2-148-157
1. Искандерова Р.Р. Методика оценки результативности СМК предприятия // Молодой ученый. 2015. № 5 (85). С. 278-280. URL: https://moluch.ru/archive/85/15905/ (дата обращения: 11.03.2024).
2. Редько Л.А., Сальков С.Е., Червова Л.В. Оценка результативности системы менеджмента качества // Вестник науки Сибири. 2013. № 3 (9). С. 65-69.
3. Меркушова Н.И. Анализ подходов к оценке результативности систем менеджмента качества в организациях // Проблемы современной экономики: материалы I Междунар. науч. конф. (г. Челябинск, декабрь 2011 г.). Челябинск: Два комсомольца, 2011. С. 127-129. URL: https://moluch.ru/conf/econ/archive/12/1449/ (дата обращения: 12.03.2024).
4. Yao Y.C. Research on effectiveness evaluation method and application of quality management system of manufacturing enterprise based on interval-valued hesitation fuzzy set // In Vibroengineering Procedia. 2017, vol. 14, pp. 294–299. EXTRICA. https://doi.org/10.21595/vp.2017.18937
5. Kang Z., Zhao Y., Kim D. Investigation of enterprise economic management model based on fuzzy logic algorithm // Heliyon. 2023, vol. 9(8), e19016.
6. О компании АО «МЕТАКЛЭЙ» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.metaclay.ru/o-kompanii/o-kompanii (дата обращения: 12.03.2024).
7. A Novel Risk Matrix Approach Based on Cloud Model for Risk Assessment under Uncertainty / Jianxing Y., Haicheng C., Shibo W., Haizhao F. // IEEE Access. 2021, 9, 27884–27896. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3058392
8. A risk matrix analysis method based on potential risk influence: A case study on cryogenic liquid hydrogen filling system / Y. Duan, J. Zhao, J. Chen, and G. Bai // Process Saf. Environ. Protection. 2016, vol. 102, pp. 277–287. DOI: 10.1016/j.psep.2016.03.022.
9. An Evaluation Model of Smart Manufacturing System Configurations Prior to Implementation Using Fuzzy Logic / Grace J., Mahmoud M.A., Mahdi M.N., Mostafa S.A. // Appl. Sci. 2022, 12, 2560. https:// doi.org/10.3390/app12052560
10. Modeling and simulation of pedestrian dynamical behavior based on a fuzzy logic approach / Zhou M., Dong H., Wang F.-Y., Wang Q., Yang X. // Inf. Sci. 2016, 360, 112–130. https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.04.018.