4 Построение дерева показателей качества
Дерево показателей качества (ДПК) - графическое изображение разветвляющейся структуры показателей качества.
Корень ДПК — интегральный показатель качества (самое сложное свойство дерева).
Правостороннее ДПК - дерево параметров качества, в котором для каждого группового параметра, соответствующие единичные или комплексные параметры находятся на чертеже справа.
Ярус ДПК - минимальные по протяженности участки дерева, заключенные между вертикальными линиями.
Высота дерева - общее число ярусов в дереве параметров.
Полное дерево – это дерево параметров, корень которого находиться на нулевом уровне, а на последнем уровне находится единичные показатели качества.
Неполное дерево – дерево, корень которого находится на нулевом уровне, но неразветвленное до единичных показателей качества.
4.1 Включение показателя качества в дерево
Для формирования дерева показателей качества необходимо учитывать правила их построения:
- учет затрат и результатов. В зависимости от целей оценки необходимо оценить не только интегральное качество, но и потребительские его показатели качества. Потребительское формирует потребительское предпочтение к товару, соответственно для минимизации затрат на оценку рассматривают усеченное дерево, учитывающее потребительские показатели качества.
- случайный характер расположения показателей качества. При экспертном опросе значения коэффициентов может быть искажено за счет того, что первые показатели качества субъективно оцениваются как более значимые. Для нейтрализации этого недостатка целесообразно случайно располагать свойства в группе и доводить его до сведения экспертов.
- недопустимых зависимых свойств;
- максимальность дерева. Дерево должно ветвится до тех пор, пока на правом краю дерева не останутся единичные показатели качества.
- предпочтительность правостороннего дерева;
- минимум показателей качества. Главное назначение дерева – служить для определения коэффициентов весомости, которое определяются экспертным методом. Но психологические возможности человека таковы, что невозможно одновременно принимать во внимание больше чем 7 различных показателей качества. Соответственно в каждой группе не должно быть более 7 комплексных или единичных показателей качества. Чем меньше показателей качеств в группе, тем точнее определяется коэффициент весомости. Группировка единичных показателей качества холодильника Орск-7 и их нумерация представлена графически в виде дерева показателей качества на первом листе формата А1.
5 Расчет коэффициентов весомости
Различают два вида коэффициентов весомости, входящих в ДПК:
- групповые
коэффициенты
;
- ярусные коэффициенты
.
Групповые
коэффициенты определяют
весомость i-го
показателя относительно другого
показателя, входящего в данную группу.
Групповые показатели качества делятся
на нормированные
и
ненормированные
.
При определении качества оперируют нормированными коэффициентами с соблюдением формулы:
(
5.1)
Ярусные коэффициенты весомости вычисляются на основе групповых коэффициентов весомости и определяют весомость показателя, относительно другого показателя, входящего в ярус дерева.
Общее правило расчета ярусных коэффициентов весомости на основе групповых соблюдается по формуле:
(
5.2)
Общий алгоритм
определения коэффициентов весомости:
Существует два метода определения групповых коэффициентов:
- аналитический;
- экспертный.
Аналитический применяют в случае наличия функциональной зависимости одних параметров от других. Метод редко применяется в виду отсутствии адекватных моделей. Но при их наличии достаточно точен.
Для вычисления групповых коэффициентов для ДПК холодильника Орск-7 воспользуемся экспертным методом, суть которого заключается в проведении экспертного опроса членов группы и дальнейшей обработки полученной числовой информации. В таблице 5.1 представлено определение групповых ненормированных коэффициентов весомости. В таблице 5.2 представлено определение групповых нормированных коэффициентов весомости.
Таблица 5.2 – Определение групповых нормированных коэффициентов весомости
№ показателя качества по дереву |
Групповой
ненормируемый коэффициент весомости
|
Групповой нормируемый коэффициент весомости
|
|||||||||
2 тур |
|
|
|
|
|||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||||||
1 2 3 |
100 80 100 |
100 80 80 |
100 85 90 |
100 90 80 |
100 80 80 |
100 95 90 |
95 80 80 |
665 590 600 |
1855 |
0,3585 0,3181 0,3235 |
1 |
4 5 6 |
100 95 90 |
95 95 100 |
80 100 90 |
90 95 85 |
100 90 100 |
95 100 90 |
95 80 85 |
655 655 640 |
1950 |
0,3359 0,3359 0,3282 |
1 |
12 13 14 15 |
100 85 90 100 |
95 80 95 100 |
100 85 90 90 |
95 100 90 85 |
80 90 90 100 |
90 90 95 85 |
100 90 90 80 |
660 620 640 640 |
2560 |
0,2578 0,2422 0,2500 0,2500 |
1 |
16 17 |
90 90 |
100 90 |
90 95 |
100 100 |
80 80 |
90 95 |
100 90 |
650 640 |
1290 |
0,5039 0,4961 |
1 |
18 19 |
90 80 |
100 80 |
80 80 |
80 90 |
80 100 |
90 85 |
80 80 |
600 595 |
1195 |
0,5021 0,4979 |
1 |
20 21 22 |
100 95 90 |
90 90 95 |
100 100 90 |
90 90 90 |
80 80 85 |
100 100 85 |
90 90 90 |
650 645 625 |
1920 |
0,3385 0,3359 0,3255 |
1 |
Продолжение таблицы 5.2
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||||||
24 25 26 27 28 29 30 |
80 95 90 80 95 100 85 |
100 95 90 85 80 85 90 |
90 100 100 90 100 95 100 |
80 90 85 85 80 90 85 |
80 80 95 100 80 80 100 |
100 95 80 85 85 80 100 |
90 100 95 100 80 80 80 |
620 655 635 625 600 610 640 |
4385 |
0,1414 0,1494 0,1448 0,1425 0,1368 0,1391 0,1460 |
1 |
31 32 |
80 100 |
100 90 |
80 100 |
90 95 |
100 90 |
90 100 |
100 80 |
640 655 |
1295 |
0,4942 0,5058 |
1 |
33 34 35 36 37 38 39 |
100 90 100 90 100 80 100 |
80 95 85 80 95 100 85 |
95 95 90 85 85 80 100 |
80 90 85 90 80 80 85 |
100 90 90 100 85 80 80 |
100 95 90 85 80 90 90 |
80 95 85 80 95 100 85 |
635 650 625 610 620 610 625 |
4375 |
0,1451 0,1486 0,1429 0,1394 0,1417 0,1394 0,1429 |
1 |
40 41 |
90 100 |
90 90 |
100 80 |
90 100 |
70 80 |
80 95 |
80 90 |
600 635 |
1235 |
0,4858 0,5142 |
1 |
42 43 |
95 100 |
95 85 |
100 95 |
85 80 |
90 90 |
95 100 |
100 80 |
660 630 |
1290 |
0,5116 0,4884 |
1 |
56 57 |
100 90 |
80 95 |
100 95 |
100 90 |
90 80 |
100 95 |
95 100 |
665 645 |
1310 |
0,5076 0,4924 |
1 |
58 59 60 |
100 90 85 |
100 95 90 |
100 90 80 |
80 100 85 |
100 80 80 |
100 95 85 |
80 100 85 |
660 650 590 |
1900 |
0,3474 0,3421 0,3105 |
1 |
Продолжение таблицы 5.2
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||||||
64 65 7 8 9 10 11 |
90 90 90 85 90 100 95 |
90 90 80 95 80 90 95 |
80 90 100 100 80 80 90 |
100 90 100 90 100 80 100 |
80 100 90 100 95 80 85 |
100 95 90 85 90 85 90 |
95 100 90 85 90 95 80 |
635 655 640 640 625 610 635 |
4440 |
0,1430 0,1475 0,1441 0,1441 0,1408 0,1374 0,1430 |
1 |
66 67 68 69 |
70 90 80 100 |
80 85 80 85 |
90 80 100 90 |
80 90 85 85 |
80 100 90 90 |
90 90 85 90 |
100 90 85 80 |
590 625 605 620 |
2440 |
0,2418 0,2561 0,2480 0,2541 |
1 |
23 70 |
100 90 |
90 90 |
100 95 |
90 85 |
90 80 |
100 95 |
85 90 |
655 625 |
1280 |
0,5117 0,4883 |
1 |
71 72 73 74 |
100 95 90 90 |
100 90 95 100 |
95 100 90 95 |
100 95 100 90 |
90 100 85 90 |
95 80 90 90 |
100 95 85 100 |
680 655 635 655 |
2625 |
0,2590 0,2495 0,2419 0,2495 |
1 |
44 45 46 47 48 49 50 |
90 90 90 85 90 100 95 |
90 100 100 90 100 95 100 |
80 90 85 95 80 100 85 |
100 100 90 90 100 90 100 |
100 95 90 85 80 85 90 |
100 90 80 95 80 90 95 |
80 95 85 80 95 100 100 |
640 660 620 620 625 660 665 |
4490 |
0,1425 0,1470 0,1381 0,1381 0,1392 0,1470 0,1481 |
1 |
51 52 53 |
90 95 90 |
90 100 95 |
80 95 100 |
100 100 90 |
90 100 100 |
100 80 90 |
100 90 100 |
650 660 665 |
1975 |
0,3291 0,3342 0,3367 |
1 |
Продолжение таблицы 5.2
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
||||||
54 55 |
80 90 |
95 95 |
90 100 |
90 100 |
90 100 |
100 95 |
85 90 |
630 670 |
1300 |
0,4846 0,5154 |
1 |
75 76 |
100 90 |
95 90 |
100 95 |
95 100 |
95 95 |
80 95 |
90 100 |
655 665 |
1320 |
0,4962 0,5038 |
1 |
61 62 63 |
90 100 95 |
90 95 100 |
85 95 90 |
90 95 90 |
100 95 90 |
100 95 90 |
80 90 90 |
640 665 645 |
1950 |
0,3282 0,3410 0,3308 |
1 |
77 78 79 80 81 82 83 84 85 |
100 90 80 90 85 80 70 95 100 |
95 80 90 80 80 90 80 100 95 |
90 90 80 100 90 80 80 80 90 |
90 90 85 90 100 95 85 100 95 |
95 90 85 100 95 90 80 80 80 |
100 90 80 90 90 100 90 95 90 |
90 90 85 80 90 85 80 95 90 |
660 620 585 630 630 620 565 645 640 |
5595 |
0,1180 0,1108 0,1046 0,1126 0,1126 0,1108 0,1010 0,1154 0,1144 |
1 |