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[摘要] 本文基于质量管理在企业实现竞争战略中的作用,建立面向企业竞争战略的质量管理支持系统(Competition Strategy Quality Management Support System, 简称CSQMSS)。首先阐述了质量管理和决策支持系统的现状,在此基础上,分析了CSQMSS的框架结构和功能特点以及关键的实现技术,对帮助企业通过有效的质量管理实现竞争战略具有一定的指导作用。
[关键词] 质量管理质量数据竞争战略数据挖掘OLAP
一、引言
竞争是市场经济的主题,企业要在其中成长与发展,关键是制定并实施行之有效的竞争战略,以保证持续有效的竞争优势。对于如何制定竞争战略,在学术界、企业界影响最大的是迈克尔·波特(M Porter)教授,他在20世纪80年代提出了以产业(市场)结构分析和对手分析为基础的竞争战略理论,认为竞争战略的核心是竞争优势,企业只有比竞争对手开发出更出色、更低廉的价值链活动才能赢得竞争优势。这就要求企业提高质量管理标准,持续不断地为顾客创造不同寻常的价值,更好地、更全面地满足用户需求。企业的竞争优势应该建立在质量管理的基础上,通过现代化的质量管理体系培育出独有的、自成体系的、具有排他性以及对手难以模仿的核心竞争力,从而在价值链的各个环节上超出竞争对手,取得竞争优势。本文以培育企业的竞争优势为目的,以质量管理理论为指导,建立面向竞争战略的质量管理支持系统(CSQMSS),目的是用来支持企业决策者有效的利用质量管理理论实现竞争战略。
二、质量管理与决策支持系统
美国著名质量管理专家朱兰认为,20世纪是生产力的世纪,21世纪则是知识与质量的世纪,质量优劣将成为国家和企业生存与发展的战略问题。目前,国内很多企业已经通过了ISO9000质量体系认证,有的为了赢得竞争优势,根据行业特点还建立了QS9000或TL9000质量保证体系;有些实力雄厚的企业借鉴全面质量管理的模式,建立了现代质量管理的组织架构。因此,质量管理已经成为企业管理的重要组成部分,对企业而言,质量管理不单是产品质量的管理,它还包括产品性能、产品生产、原料采购、销售、服务,甚至交货期等诸多方面。所以,质量管理的范围绝不仅仅是99%的产品合格率,而是对包括企业价值链各个环节的严格检测,使企业在经营行为的任一方面超过竞争者,获得竞争优势。然而,在有关质量管理的决策方面,决策者经常根据自己的经验和直觉做出判断,缺乏定量的性能指标和评判分析,由此造成的后果不仅仅是质量管理的决策失误, 更重要的是还会大大损害企业的信誉。随着市场经济的发展及竞争的加剧,质量管理问题越来越成为关系到企业竞争战略成败的关键,这就需要为决策者提供可靠的、科学的决策依据, 以减少决策的随意性和盲目性。
自计算机用于管理领域以来,计算机信息系统得到了迅速发展。它经历了进行日常事务处理、为低层次管理人员的日常事务提供有效支持的电子数据处理系统;综合各种报告和数据,为中层管理人员的综合、协调、控制和管理提供信息支持的管理信息系统;运用数据、模型、通过人机交互,做出面向高层管理的决策支持系统3个发展阶段。决策支持系统从出现以来,经过不断的发展,学术界达成共识的体系结构包括模型库系统、数据库系统、知识推理系统、人机交互系统。在此基础上发展出的分支有智能决策支持系统、群决策支持系统、战略决策支持系统和决策支持中心等。计算机在管理领域的不断发展为质量管理的计算机化奠定了基础。
三、CSQMSS的结构设计和功能特点
CSQMSS的设计应该以帮助企业进行质量管理决策、赢得竞争优势、实现竞争战略为目的。其主要功能包括原始信息收集和分析、 问题识别、 决策分析、定量计算和知识推理等。它通过人-机智能接口向用户提供对质量管理各环节的分析和决策,以帮助决策者正确的解决产品质量、产品研发、产品生产、服务质量、市场销售等环节出现的问题。系统由6个基本部分组成,分别是人机智能接口、系统总控模块、数据库系统和数据仓库系统、模型库系统、数据挖掘和联机分析工具、知识库系统。
1.人机智能接口是用户与CSQMSS之间的桥梁, 主要体现在:数据输入、交互对话、信息显示、结果输出这几个方面,由于CSQMSS所面临的用户是领导者或决策者,因此人机对话采用了窗口技术。其对话方式有两种类型:菜单式和问题回答式,并且可以方便地为用户提供图形、图像、声音和文字等多种生动、形象、直观地人机交互方式,为决策者的决策分析创造一个良好的环境。
2.系统总控模块在整个系统中起到控制中心的作用,用来辅助人机智能接口对质量管理问题进行目标分析和问题分析,以调用总系统各模块或子系统的运行。
3.CSQMSS的数据库系统和数据仓库系统是系统运行的基础, 数据库系统包括数据库和数据库管理系统。数据库中存放着系统运行所需的基础数据,其中包括企业经营和生产的数据信息,如商品交货期、产品完工期、产品合格率、产品销量、项目进度以及相关的评判标准等。数据库系统具有以下特性:
数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织进行决策分析以及面向主题、集成、随时间不断变化的数据集合,从而支持质量管理决策过程。数据仓库中要保存哪些数据? 应取决于分析与决策的具体需求,数据仓库为管理者的决策过程提供相关数据集合,并对数据进行集成。在面向竞争战略的质量管理支持系统中, 数据仓库中的数据是从数据库系统中抽取出来的, 它包括某时间段内的采购、半成品、成品、元件及服务水平、销售情况等的质量数据。
4.模型库系统是由模型库及其管理系统组成,它是DSS区别于其它计算机信息系统的重要特征,可以认为DSS是由模型驱动的,管理者使用DSS不是直接依靠数据进行决策,而是依靠模型库中的模型、数据挖掘和联机分析工具来进行决策。模型库是DSS的核心部分,用来存贮支持决策所需要的各种模型代码。模型的建立体系,应正确反应企业质量管理中的各方面、各环节、各部门之间的联系与作用机制,本模型库系统的模型有:网络计划模型、时间算法模型、网络图显示模型、随机分析模型、线性回归模型等。例如,网络计划模型是编制大型工程进度计划的有效工具,它直接跟进度数据相连,通过这种工具可使计划管理人员掌握工程进度、协调和控制各项活动,以达到合理组织、统筹安排的目的。
5.数据挖掘和联机分析工具。数据挖掘是借助于人工智能和高级统计方法技术,运用聚类分析、神经网络、数据可视化、决策树等技术,从大量数据中提取隐含的、全面的和有用的信息,这些信息可以揭示数据的不明显模式、趋势或规则。企业可以运用数据挖掘工具对既有的质量数据进行全面的分析,对未来的质量情况进行预测和评估,比如,可以通过处理产品在各工序的完工情况、每种产品的销售量以及每种产品在不同地区的销售量、项目进度等数据来发现它们的规律和特点,为领导进行质量管理决策提供依据。
联机分析是针对OLTP的缺陷应运而生的,它融合了多维数据库和多维分析的理念,能够使分析人员、管理人员、或执行人员对信息进行快速、一致、交互地存取。“OLAP”的核心是“多维”。比如,企业在进行产品质量检测时,通常会从时间、车间、品种等不同方面来观察,时间、车间和品种就是“维”,这些维的不同组合和所考察的产品质量构成的多维数组就是OLAP分析的基础,可形式化的表示为时间、车间、品种、产品质量。通过对多维数组采取切片(Slice)、切块(Dice)、钻取(Drill-down和Roll-up)和旋转(Pivot)等各种分析动作,剖析数据,使决策者能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据,从而深入了解包含在数据中的信息。
6.知识库系统。知识库系统包括知识库、知识库管理系统和推理机。知识库中存放着质量管理中的经验知识,当运行模型、数据挖掘和OLAP工具难以解决质量管理问题需要与人交互时,则先通过推理机访问知识库,看它能否解决系统提出的问题,如果知识库也不能解决时才与人交互,来辅助模型库、数据挖掘和OLAP有效地运行。知识库管理系统用来对知识地检索、修改、增删和更新,保证知识库地完整性、一致性和检索效率。推理机是基于知识的计算机实现,它的主要任务是选择知识和运用知识。推理机由人或机器共同来完成,也可由两者共同来完成。
四、总结
决策支持系统是计算机应用中的一个不断发展和创新的领域。本文为实现企业的竞争战略,把DSS引进质量管理中来建立了CSQMSS, 給出CSQMSS的结构设计、功能特点和实现技术。根据系统的功能特点,系统采用Pb6.0和SQL Server7.0两种语言相结合编写软件,以发挥两种语言各自的特长。系统具有简单的人-机接口, 决策人员将在各种提示下有效地利用该系统。该系统将质量信息处理、质量管理决策和分析联系在一起, 无疑会对提高质量管理水平起到良好的作用。
参考文献
[1]尤建新等:基于ERP的企业质量成本管理信息系统研究. 中国质量, 2002. 12.8~12
[2]陈文伟:决策支持系统及其开发.北京:清华大学出版社,1994.161~112
[3]张宁英:借助IT技术打造质量管理.中国质量, 2002.8.43~47
[关键词] 质量管理质量数据竞争战略数据挖掘OLAP
一、引言
竞争是市场经济的主题,企业要在其中成长与发展,关键是制定并实施行之有效的竞争战略,以保证持续有效的竞争优势。对于如何制定竞争战略,在学术界、企业界影响最大的是迈克尔·波特(M Porter)教授,他在20世纪80年代提出了以产业(市场)结构分析和对手分析为基础的竞争战略理论,认为竞争战略的核心是竞争优势,企业只有比竞争对手开发出更出色、更低廉的价值链活动才能赢得竞争优势。这就要求企业提高质量管理标准,持续不断地为顾客创造不同寻常的价值,更好地、更全面地满足用户需求。企业的竞争优势应该建立在质量管理的基础上,通过现代化的质量管理体系培育出独有的、自成体系的、具有排他性以及对手难以模仿的核心竞争力,从而在价值链的各个环节上超出竞争对手,取得竞争优势。本文以培育企业的竞争优势为目的,以质量管理理论为指导,建立面向竞争战略的质量管理支持系统(CSQMSS),目的是用来支持企业决策者有效的利用质量管理理论实现竞争战略。
二、质量管理与决策支持系统
美国著名质量管理专家朱兰认为,20世纪是生产力的世纪,21世纪则是知识与质量的世纪,质量优劣将成为国家和企业生存与发展的战略问题。目前,国内很多企业已经通过了ISO9000质量体系认证,有的为了赢得竞争优势,根据行业特点还建立了QS9000或TL9000质量保证体系;有些实力雄厚的企业借鉴全面质量管理的模式,建立了现代质量管理的组织架构。因此,质量管理已经成为企业管理的重要组成部分,对企业而言,质量管理不单是产品质量的管理,它还包括产品性能、产品生产、原料采购、销售、服务,甚至交货期等诸多方面。所以,质量管理的范围绝不仅仅是99%的产品合格率,而是对包括企业价值链各个环节的严格检测,使企业在经营行为的任一方面超过竞争者,获得竞争优势。然而,在有关质量管理的决策方面,决策者经常根据自己的经验和直觉做出判断,缺乏定量的性能指标和评判分析,由此造成的后果不仅仅是质量管理的决策失误, 更重要的是还会大大损害企业的信誉。随着市场经济的发展及竞争的加剧,质量管理问题越来越成为关系到企业竞争战略成败的关键,这就需要为决策者提供可靠的、科学的决策依据, 以减少决策的随意性和盲目性。
自计算机用于管理领域以来,计算机信息系统得到了迅速发展。它经历了进行日常事务处理、为低层次管理人员的日常事务提供有效支持的电子数据处理系统;综合各种报告和数据,为中层管理人员的综合、协调、控制和管理提供信息支持的管理信息系统;运用数据、模型、通过人机交互,做出面向高层管理的决策支持系统3个发展阶段。决策支持系统从出现以来,经过不断的发展,学术界达成共识的体系结构包括模型库系统、数据库系统、知识推理系统、人机交互系统。在此基础上发展出的分支有智能决策支持系统、群决策支持系统、战略决策支持系统和决策支持中心等。计算机在管理领域的不断发展为质量管理的计算机化奠定了基础。
三、CSQMSS的结构设计和功能特点
CSQMSS的设计应该以帮助企业进行质量管理决策、赢得竞争优势、实现竞争战略为目的。其主要功能包括原始信息收集和分析、 问题识别、 决策分析、定量计算和知识推理等。它通过人-机智能接口向用户提供对质量管理各环节的分析和决策,以帮助决策者正确的解决产品质量、产品研发、产品生产、服务质量、市场销售等环节出现的问题。系统由6个基本部分组成,分别是人机智能接口、系统总控模块、数据库系统和数据仓库系统、模型库系统、数据挖掘和联机分析工具、知识库系统。
1.人机智能接口是用户与CSQMSS之间的桥梁, 主要体现在:数据输入、交互对话、信息显示、结果输出这几个方面,由于CSQMSS所面临的用户是领导者或决策者,因此人机对话采用了窗口技术。其对话方式有两种类型:菜单式和问题回答式,并且可以方便地为用户提供图形、图像、声音和文字等多种生动、形象、直观地人机交互方式,为决策者的决策分析创造一个良好的环境。
2.系统总控模块在整个系统中起到控制中心的作用,用来辅助人机智能接口对质量管理问题进行目标分析和问题分析,以调用总系统各模块或子系统的运行。
3.CSQMSS的数据库系统和数据仓库系统是系统运行的基础, 数据库系统包括数据库和数据库管理系统。数据库中存放着系统运行所需的基础数据,其中包括企业经营和生产的数据信息,如商品交货期、产品完工期、产品合格率、产品销量、项目进度以及相关的评判标准等。数据库系统具有以下特性:
数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织进行决策分析以及面向主题、集成、随时间不断变化的数据集合,从而支持质量管理决策过程。数据仓库中要保存哪些数据? 应取决于分析与决策的具体需求,数据仓库为管理者的决策过程提供相关数据集合,并对数据进行集成。在面向竞争战略的质量管理支持系统中, 数据仓库中的数据是从数据库系统中抽取出来的, 它包括某时间段内的采购、半成品、成品、元件及服务水平、销售情况等的质量数据。
4.模型库系统是由模型库及其管理系统组成,它是DSS区别于其它计算机信息系统的重要特征,可以认为DSS是由模型驱动的,管理者使用DSS不是直接依靠数据进行决策,而是依靠模型库中的模型、数据挖掘和联机分析工具来进行决策。模型库是DSS的核心部分,用来存贮支持决策所需要的各种模型代码。模型的建立体系,应正确反应企业质量管理中的各方面、各环节、各部门之间的联系与作用机制,本模型库系统的模型有:网络计划模型、时间算法模型、网络图显示模型、随机分析模型、线性回归模型等。例如,网络计划模型是编制大型工程进度计划的有效工具,它直接跟进度数据相连,通过这种工具可使计划管理人员掌握工程进度、协调和控制各项活动,以达到合理组织、统筹安排的目的。
5.数据挖掘和联机分析工具。数据挖掘是借助于人工智能和高级统计方法技术,运用聚类分析、神经网络、数据可视化、决策树等技术,从大量数据中提取隐含的、全面的和有用的信息,这些信息可以揭示数据的不明显模式、趋势或规则。企业可以运用数据挖掘工具对既有的质量数据进行全面的分析,对未来的质量情况进行预测和评估,比如,可以通过处理产品在各工序的完工情况、每种产品的销售量以及每种产品在不同地区的销售量、项目进度等数据来发现它们的规律和特点,为领导进行质量管理决策提供依据。
联机分析是针对OLTP的缺陷应运而生的,它融合了多维数据库和多维分析的理念,能够使分析人员、管理人员、或执行人员对信息进行快速、一致、交互地存取。“OLAP”的核心是“多维”。比如,企业在进行产品质量检测时,通常会从时间、车间、品种等不同方面来观察,时间、车间和品种就是“维”,这些维的不同组合和所考察的产品质量构成的多维数组就是OLAP分析的基础,可形式化的表示为时间、车间、品种、产品质量。通过对多维数组采取切片(Slice)、切块(Dice)、钻取(Drill-down和Roll-up)和旋转(Pivot)等各种分析动作,剖析数据,使决策者能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据,从而深入了解包含在数据中的信息。
6.知识库系统。知识库系统包括知识库、知识库管理系统和推理机。知识库中存放着质量管理中的经验知识,当运行模型、数据挖掘和OLAP工具难以解决质量管理问题需要与人交互时,则先通过推理机访问知识库,看它能否解决系统提出的问题,如果知识库也不能解决时才与人交互,来辅助模型库、数据挖掘和OLAP有效地运行。知识库管理系统用来对知识地检索、修改、增删和更新,保证知识库地完整性、一致性和检索效率。推理机是基于知识的计算机实现,它的主要任务是选择知识和运用知识。推理机由人或机器共同来完成,也可由两者共同来完成。
四、总结
决策支持系统是计算机应用中的一个不断发展和创新的领域。本文为实现企业的竞争战略,把DSS引进质量管理中来建立了CSQMSS, 給出CSQMSS的结构设计、功能特点和实现技术。根据系统的功能特点,系统采用Pb6.0和SQL Server7.0两种语言相结合编写软件,以发挥两种语言各自的特长。系统具有简单的人-机接口, 决策人员将在各种提示下有效地利用该系统。该系统将质量信息处理、质量管理决策和分析联系在一起, 无疑会对提高质量管理水平起到良好的作用。
参考文献
[1]尤建新等:基于ERP的企业质量成本管理信息系统研究. 中国质量, 2002. 12.8~12
[2]陈文伟:决策支持系统及其开发.北京:清华大学出版社,1994.161~112
[3]张宁英:借助IT技术打造质量管理.中国质量, 2002.8.43~47