Качество и надежность

Надежность считается важным компонентом качества. Однако, если считать качество как "отрицательную энтропию" продукта или услуги, надежность является просто снижением вероятности отказа изделия при его использовании.

Таблица 21.1

Один отказ на

Уровни сигма рассчитываются следующим образом:

Сигма — интенсивность отказов = (1 — /’(г))-1,

где z = сигма — 1,5 и z — количество средних квадратических отклонений, по которому рассчитывается вероятность, отказа.

Поэтому из таблиц вероятностей нормального распределения для сигмы, равной 4, получаем: z — 2,5 и F (z) = 0,9937903. Это означает, что вероятность выхода случайно распределенной величины вне интервала, равного 2,5 среднего квадратического отклонения, равна

1 - F(z) = 1 ~ 0,9937903 = 0,0062097. Взяв обратную величину, получаем

(1 - F(z))”l = 161,4.

Статистические стандарты качества обычно выражаются в уровнях сигмы, и значение сигмы, равное 6, соответствует на практике нулевому числу дефектов.

Проблема качества, с которой сталкивается производитель, требует определить: насколько чувствителен спрос продукта к качеству; на какие характеристики продукта следует обратить вни-

продукта и инвестиции.

Если требования потребителя (спрос) являются единственным критерием при выборе стратегий улучшения продукта и величины инвестиций, выбор производителя оказывается простым: повысить функциональные характеристики продукта и снизить его сложность. Однако в реальных условиях производители должны находить компромисс между требованиями своих потребителей (спросом) и необходимостью будущих финансовых инвестиций в определенный продукт.

На рис.21.5 показано изменение эластичности спроса в зависимости от качества ez при постоянной цене. Отметим, что ниже определенного порогового значения приемлемости величина спроса равна нулю. В противоположном предельном случае, когда функциональная способность становится выше желательного уровня, эластичность снова стремится к нулю. Диапазон качества, где наблюдается более высокая эластичность (т. е. более высокое изменение спроса в зависимости от изменения качества), мы определяем как диапазон "дефицита качества".

Рис, 21-5- Эластичность спроса в зависимости от качества

Проблема кривых спроса состоит в том, что хотя они дают интересные теоретические рекомендации, их чрезвычайно трудно определить на практике. Можно вспомнить рассмотрение цены и спроса в гл. 19, где можно было относительно легко измерить обе переменные. Но качество является весьма субъективной характеристикой, поэтому должны обратиться к более тонким методам анализа.

Использование формулы Байеса для анализа качества

При измерении функционального качества продукта необходимо сделать следующие допущения. Функциональное качество характеризуется тремя перемен- ными: функциональной способностью, функциональной простотой и эстетичностью. Эти три переменные являются в определенной степени субститутами друг друга, т. е. главными атрибутами качества, которые можно выявить в любом продукте и сумма которых образует в целом то, что мы называем качеством.

Один из подходов к измерению качества реализуется с помощью простого метода экспертных оценок, использующего формулы Байеса. Эта процедура состоит из трех этапов (рис. 21.6); Этап 1: происходит опрос потенциальных потребителей, которые ранжируют ключевые характеристики (атрибуты) качества, расставив оценки, сумма которых* равна 100

I

(априорное распределение). Задание формулируется приблизительно так: "Укажите рейтинг характерных качеств в порядке важности, оценивая качество продукта X". Этап 2: реальных потребителей просят оценить по 10-балльной системе каждую из характеристик качества определенного продукта. Тем самым каждой характеристике присваивается какое-либо целое число. Вопрос формулируется следующим образом: "Если поставить эту характеристику на п-м месте, как бы Вы оценили ее в интервале от 0 до 10"? Этап 3: и, наконец, формируется апостериорное распределение, где значения априорного распределения этапа 1 применяются как весовые коэффициенты к оценкам этапа 2. Эти значения затем используются как процентные величины, которые в сумме дают показатель воспринимаемого качества продукта относительно идеального качества.

Затем можно взять каждую из первичных характеристик, т. е. функциональную способность, простоту и эстетичность, и представить каждую из них в виде набора вторичных характеристик.

Чтобы лучше понять этот метод, рассмотрим пример изготовителя фотокамер, который решает проблему, на чем сфокусировать усилия по повышению качества. Современная фотокамера является ярким примером развития функциональной простоты как атрибута изделия с улучшениями в функциональной способности. Этот процесс был поддержан достижениями в двух совершенно различных областях: в оптике и микроэлектронике. Лучшие фотокамеры в шестидесятых годах были в основном механическими устройствами, например, Leika М3 или Rolliflex. Современные Pentax или Canon в основном управляются с помощью микроэлектроники и имеют автоматическую установку выдержки и наводки на резкость, автоматическую перемотку и объективы-трансфокаторы.

Группу потенциальных покупателей фотокамер попросили оценить исходя из 100% три первичные функциональные характеристики, чтобы получить априорное распределение. Это априорное распределение показано в табл. 21.2.

Таблица 21.2

Идея "качества изображения" в диапазоне возможного освещения и внешней среды связана с концепцией “функциональной способности" для данного продукта. Описание функциональной простоты дано выше, и "эстетика дизайна" связана с ощущением от внешнего вида фотокамеры отдельно от ее способности давать хорошие фотографии. Значения априорного распределения получены как средние значения оценок группы опрошенных потребителей. В данном случае пользователи исходя из 100 пунктов ранжировали как самый важный параметр в принятии решений о выборе фотокамеры способность получения хороших фотографий, но присвоили меньшие оценки для функциональной простоты и эстетики дизайна — по 30 пунктов.

Потребителям затем показали данный продукт и попросили оценить его качество по 10-балльной шкале, где 10 баллов — наивысшая оценка и 0 баллов — минимальная оценка качества

изображений. Все три переменные были оценены аналогичным образом, а к их средним значениям были применены в качестве весовых коэффициентов априорные значения.

Этот анализ показывает, что субъективная оценка определенной фотокамеры составила 70% от идеального функционального качества с идеальной оценкой качества изображения, но с ощутимым запасом для улучшений дизайна и прсgt;стоты.

Данные испытания 1 показаны в табл. 21.2, а на этой диаграмме явно виден дефицит качества продукта. В испытании 2 введены некоторые улучшения для простоты работы при постоянном априорном распределении, представляющем максимально возможное улучшение качества. Интересные результаты получены в последнем испытании, где улучшено эстетическое качество, но при некоторых изменениях априорного ранжирования атрибутов.

До сих пор наш анализ касался только трех обобщенных атрибутов функционального качества. Однако нам требуется повторить эту процедуру для более низких уровней функциональности, чтобы получить результаты для улучшения продукта в процессе производства. С этой целью мы составили простую древовидную структуру, включающую специализированные атрибуты, входящие как компоненты в три указанных выше основных атрибута. На основе этой структуры мы можем повторить процедуру ожидаемой и фактической оценки, чтобы определить, какие характеристики продукта дают наибольший вклад в качество.

Испытание 1

Испытание 2

^ Априорная оценка Щ Апостериорная оценка Рис. 21.7. Диаграмма оценки качества

Например, для качества изображения (характеристика функциональной способности) исследование потребителей показало, что следующие вторичные атрибуты дают свой вклад в качество изображения: встроенная лампа-вспышка, механизм замены объективов (если он имеется), отсутствие скачков фотокамеры, глубина резкости и качество объективов (табл. 21.3).

Эта проблема часто возникает при оценке качества товара и здесь следует принять решение, когда следует учитывать данный фактор.

Как и ранее, для каждой из трех групп вторичных атрибутов потенциальные покупатели распределили оценки исходя из 100%. Затем они должны были оценить каждую переменную для конкретной фотокамеры по 10-балльной шкале. Однако на этом, вторичном уровне, максимальное количество баллов должно отражать их восприятие качества первичного атрибута, т. е. всей соответствующей группы вторичных атрибутов в целом. Например, для характеристики функциональной простоты было выбрано восемь вторичных характеристик, которые могут дать максимум 80 баллов. Но эта группа переменных, как видно из табл. 21.3, получила оценку, в целом равную 5 баллам из 10, т. е. только 50% из 80 баллов. Тем самым среди этих восьми переменных можно распределить не больше 40 баллов. Затем можно получить результирующее, апостериорное распределение, применяя масштаб согласно априорному распределению оценок. Так, для автоматической установки выдержки к априорным 15% применяется оценка 8 (из 10), что даст взвешенную оценку 12.

Отметим, что для каждого набора вторичных переменных определенная часть оценок относительно полной суммы оценок группы остается нераспределенной. Так, масштабированные оценки должны давать в сумме 50%, но относительно небольшая часть (3%) остается нераспределенной. Ясно, что при более существенной величине это могло бы означать отсутствие какой-либо важной вторичной переменной качества.

И, наконец, мы можем пересчитать априорные и апостериорные оценки вторичных атрибутов, умножив их на априорные оценки соответствующих первичных атрибутов, чтобы отразить эти значения на диаграмме качества. Теперь можно наглядно

представить сильные и слабые стороны определенного продукта и диапазоны возможных улучшений этого продукта.

На рис. 21.8 показана полосовая диаграмма вторичных переменных, связанных с функциональным качеством. По априорной оценке качество объектива, отсутствие скачков и глубина резкости определены как наиболее важные атрибуты, в то время как возможность смены объектива и встроенная вспышка указаны на четвертой позиции. Среди этих переменных глубина резкости, сменные объективы и работа встроенной вспышки являются приоритетными областями улучшений, в то время как улучшения объектива и гашения скачков фотокамеры во время работы не являются необходимостью на данном этапе.

Вторичные характеристики функциональной способности _|              1_

Не распределено

Качество объектива Глубина резкости Отсутствие скачков Сменные объективы Встроенная вспышка

0,00              2,00              4,00              6,00              8,00              10,00 12,00 14,00 16,00

Взвешенные оценки (распределено 40)

Рис. 21.8. Вторичные характеристики функциональной способности

Вы можете аналогичным образом рассмотреть ситуацию для функциональной простоты и эстетичности.