Выбор показателя для каждого свойства, находящегося на последнем ярусе
На последнем ярусе находятся простые и квазипростые свойства. Дерево свойств строится экспертом.
В большинстве случаев нахождение показателей свойств не представляет каких- либо затруднений (длина, ширина, площадь, производительность, мощность и т. д.). Для каждого свойства существует только один, определяющий его показатель, поэтому не возникает проблемы по его нахождению.
Иначе обстоит дело, когда для какого - то свойства требуется несколько таких показателей.
Лицо, разрабатывающее методику (ЛРМ) вместе с организационной группой (ОГ), может найти для всех свойств последнего яруса дерева соответствующие показатели. Это значит, что дерево свойств превратилось в дерево показателей (чаще всего формулировка свойства и его показатели совпадают).
Технические работники вычерчивают дерево свойств на большом листе бумаги, нумеруют все его простые, квазипростые и сложные свойства (рис.12).
Это необходимо для того, чтобы потом заполнять анкеты (в анкетах ставятся номера свойств). В этом порядке свойства рассматривают эксперты.
Сокращение количества учитываемых показателей. Сокращение количества учитываемых показателей имеет смысл проводить только тогда, когда МОК предназначена для неоднократного применения, или при достаточно большом количестве рассматриваемых вариантов.
Решается задача за счет объединения тождественных и исключения маловажных показателей.
|
|
|
1. При построении дерева свойств нередко возникает ситуация, когда в разные группы включаются одни и те же свойства.
При оценке по шкале рангов одинаково выраженные, т.е. тождественные, показатели могут не учитываться, по шкале отношений можно заменить все тождественные показатели одним, обобщающим, коэффициент весомости которого будет равен сумме коэффициентов весомости замененных показателей.
2. Все те показатели свойств, сумма коэффициентов весомости которых не превышает относительной погрешности при определении значения показателя качества, фактически не влияют на эту погрешность и в процессе оценки качества их можно не учитывать.
Всем понятно практически и обосновано теоретически, что оценки качества в очень сильной степени зависят от тех показателей (критериев) свойств, совокупность которых и образует модель качества оцениваемого объекта. Эта зависимость настолько велика, что вполне возможна следующая ситуация: при одном наборе показателей объект А будет лучше по качеству, чем объект Б. А при другом наборе - может быть наоборот: Б лучше А. Понятно поэтому, что набор показателей, по которым оценивается качество, должен быть как-то однозначно представлен (если и не стандартизирован). Более того, этот набор должен быть как-то упорядочен (декомпозирован) в некоторую иерархическую структуру (дерево свойств).
|
|
|
В противном случае, т. е. без соблюдения этих двух условий, применительно к одному и тому же объекту оценивания, могут получиться совершенно разные результаты - с точностью до наоборот. Т. е. измерение качества будет проводиться не "стальным, а резиновым метром". Это не столько вина разработчиков, сколько их беда, обусловленная незнанием того, как выбрать правильный набор показателей, обеспечивающий измерение "стальным метром". Многие даже и не подозревают о существовании такой проблемы. Например, еще в 70-е годы в одной из статей уважаемого экономического журнала говорилось: "Словом, тем или иным способом декомпозируем качество на отдельные свойства". Но как уже отмечалось, при такой произвольной декомпозиции вполне может возникнуть ситуация "резинового метра".
Чтобы противостоять этой опасности, в квалиметрии обоснован набор правил, следование которым гарантирует получение практически одинаковых деревьев свойств применительно к одному и тому же объекту, даже если эти деревья синтезировали разные люди независимо друг от друга (см., например, Стандарты и качество. - 1996. - № 11).
|
|
|
Так вот, в подавляющем большинстве случаев при оценивании качества эти правила построения деревьев не соблюдаются. А это значит, что "линейка", которой измеряют качество, отнюдь не стальная, и верить полученным с помощью такой "линейки" результатам можно только с большим опасением.
Например, весьма распространена ошибка, когда в дереве свойств оставляют только те показатели, которые являются наиболее важными. При этом ссылаются на то обстоятельство, что маловажные показатели почти не влияют на оценку качества именно в силу своей незначительности. Этот аргумент был бы справедлив, если бы речь шла о неучете только одного маловажного показателя свойства. Но в громадном большинстве случаев исключают из дерева свойств не одно, а очень много свойств. А суммарная важность всех этих свойств может быть весьма значительной, серьезно увеличивающей погрешность итоговой оценки качества.
Дата добавления: 2015-12-16; просмотров: 51; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!