Разработка моделей управления процессами на предприятии

– мультипликативным критерием:                                          

– критерием Вальда:                                                                

– критерием Cэвиджа:                                               

– критерием риска Гурвица:                     

где l - вес минимального значения показателя по сравнению с наибольшим ранжированным показателем цены игры, 0 £ l £ 1.

Для аддитивного критерия получился вектор (0,97; 0,96; 0,99; 0,95; 0,97; 0,96; 0,99; 0,99; 0,97; 0,98).

Для мультипликативного критерия вектор равен (0,0000002; 0,0000003; 0,0000004; 0,0000001; 0,0000002; 0,0000001; 0,0000003; 0,0000004; 0,0000002; 0,0000001; 0; 0,0000003).

Критерий Вальда равен (0,00005; 0,00002; 0,00001; 0,00004; 0,00007; 0,00003; 0,00007; 0,00001; 0,00003; 0; 0,00008; 0,00006).

Рассчитанная матрица Сэвиджа  принимает следующий вид:

 

С =	0,0025	0,0036	0,00009	0,00079
	0,0012	0,0014	0,0001	0,00065
	0,0095	0,0091	0,00009	0,00073
	0,0121	0,0047	0,00004	0,00019
	0,0052	0,0024	0,00002	0,00052
	0,0084	0,0024	0,00003	0,00091
	0,0047	0,0012	0,00006	0,00021
	0,0518	0,0062	0,00007	0,00059
	0,0021	0,0032	0,00001	0,00032
	0,0047	0,0052	0,00004	0,00052

 

Максимальные элементы в  строках матрицы Cэвиджа образуют вектор (0,0084; 0,0121; 0,0095; 0,0518; 0,0062; 0,0091; 0,0052; 0,0047; 0,0036; 0,0024; 0,0032).

Оптимальная стратегия выбора объекта или оценка игры может  определяться критерием минимального расстояния до идеального объекта, который в качестве показателей игры имеет все единицы

В векторе, вычисленном для критерия минимального расстояния до идеального объекта, определяется номер элемента с максимальный значением критерия.

Вектор Р₆ = (1,026; 1,035; 1,04; 1,027; 1,03; 1,031; 1,025; 1,02; 1,03; 0,99; 1,034; 1,021).

В результате сравнения по всем рассмотренным  критериям лучшим оказался месяц октябрь.

Марковский процесс

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Управление процессом  направлено на его поддержание в  таком состоянии, чтобы выполнялись  все установленные требования к  процессу и его результатам, то есть, чтобы значения характеристик процесса и его продукции имели приемлемые значения.

На этапе управления проводится мониторинг процесса (по показателям  его результативности и собственным  характеристикам процесса). При отклонении характеристик процесса от его цели выполняются коррекция и корректирующие действия.

Система управления процессом  отслеживает его выход за допустимые пределы и, реагируя на это, возвращает процесс в норму. Таким образом, действия по управлению являются важной составляющей процесса и должны быть продуманы на этапе его планирования. Процесс, протекающий так, что без постороннего вмешательства и перепланирования действий выполняются все требования к процессу и его результату, называют управляемым процессом. Поддержание процесса в управляемых условиях – главная задача этапа управления.

Наиболее эффективным  подходом является управление процессом  на основе статистических данных о нем. Статистический подход к управлению процессом основан на глубоком понимании сути изменчивости процесса и управлении им на основе мониторинга его основных статистических характеристик. Поддержание процесса в статистически управляемых условиях – главная задача статистического управления процессом [6].

Статистический контроль процессов обычно используется в производственных процессах (хотя он также может иметь отношение к сервису и другим видам деятельности) и означает использование статистических методов для контроля процесса и улучшения качества соответствующих операций. Собирая информацию о различных стадиях процесса и выполняя статистические анализы, инженер способен принять необходимые меры (превентивные) для того, чтобы процесс оставался управляемым, и произведенная продукция удовлетворяла всем спецификациям. SPC включает мониторинг процессов, выявление несоответствий, подбор методов для уменьшения дисперсии и проверку их работы, оптимизацию процессов, повышение надежности и другие аналитические операции.

Для этого используются такие  основные статистические методы контроля качества, как карты контроля качества (Шухарта, Парето и другие), анализ пригодности, анализ повторяемости и воспроизводимости, и анализ надежности. Тем не менее, к глобальным SPC системам можно также отнести другие статистические методы, например, планирование эксперимента (DOE). Важным свойством эффективной, современной SPC системы является возможность получения доступа к данным в режиме реального времени, централизованное хранение информации, и сетевое программное обеспечение, позволяющее обрабатывать данные и создавать отчеты

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЛИТЕРАТУРА

 

1. Управление процессами [Электронный ресурс] /   Режим доступа: http://www.klubok.net/ , свободный. – Загл. с экрана.
2. Общие сведения о деятельности Миллеровского филиала ОАО «Астон» [Электронный ресурс] /   Режим доступа: http://www.aston.ru/ , свободный. – Загл. с экрана.
3. Черемных, С.В. Структурный анализ систем: IDEF0 – технологии / С.В. Черемных, В.С. Ручкин, И.О. Семенов. – М. : Финансы и статистика, 2003. – 208 с.
4. Технология отрасли. Производство растительных масел / Е.П. Корнена [и др.]. – М. : ГИОДР, 2009. – 352 с.
5. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений / О.И. Ларичев . – М.: Логос, 2000. – 296 с.
6. Менеджмент процессов в системе качества [Электронный ресурс] /   Режим доступа: http://www.complexdoc.ru/ , свободный. – Загл. с экрана.
7. ГОСТ Р 52465-2005. Масло подсолнечное. Технические условия [Электронный ресурс] /   Режим доступа: http://tehnorma.ru/gosttext/gost/gostdop_489.htm , свободный. – Загл. с экрана.