CONCEPTE OPERATIONALE ALE EMPATIEI MANAGERIALE PREMISE ALE FILABILITATII FACTORULUI UMAN

CONCEPTE OPERATIONALE ALE EMPATIEI MANAGERIALE PREMISE ALE FILABILITATII FACTORULUI UMAN

1. CONCEPTE SI ORIENTARI OPERATIONALE

Principalele concepte si orientari in teoria si practica empatiei sunt urmatoarele:

- Formarea specialistilor incepand cu treptele educatiei preuniversitare si continiand cu cele universitare si postuniversitare. In fiecare etapa, educatorii trebuie sa actioneze cu toata zestrea de valori asupra configuratiei tineretului studios. Pentru formarea tinerei generatii, corpul educatorilor trebuie sa faca apel la maiestrie si competenta profesionala pentru a se apropia de subiect (elev­student; manager - executant) si de a deschide calea subiectilor spre afisarea calitatilor acestora pe linia performantelor maxime de actiune.

Pentru realizarea acestor deziderate se face apel la intelegere, anticipatie, traire si identificare a partenerilor (profesor-elev; profesor-student, profesor-specialist in pregatire postuniversitara a viitorilor manageri si executanti), cu scopul consolidarii comunicarilor emipatice intre educator si educat.

- Empatia are la baza un proces psihiologic complex si controversat. Cunoasterea mecanismului intern care caracterizeaza comportamentul empatic permite perfectionarea activitatii umane si inlesneste optimizarea performantelor individuale in anumite profesii. Pentru reusita acestor deziderate, educatorii trebuie sa cunoasca psihologia educatilor prin comunicari permanente pentru a-i atrage (priu recompensare sau sanctinare) spre performantele maxime ale capacitatii lor.

Empatia, dupa C. Rogers, este proprietatea de a percepe cadrul intern de referinta al interlocutorului cu toate comportentele sale emotionale 'ca si cum' ai fi cealalta persoana. Prin cadrul inter trebuie inteles psihologia partenerului sub aspect cognitiv si emotional. Fenomenul empatic trebuie gradat pe linia amplasarii in locul partenerului pana la situatia de a crede ca este chiar partenerul. Pentru a realiza fara risc aceasta trecere, se face apel la efortul de creatie.

Apropierea dintre educator si educat se poate determina cu functii matematice tip fuzzy. Apropierea intre educator si educat este cu atat mai mare cu cat gradul de empatie ereste. Un grad ridicat empatic reclama un minim de entropie informationala. La diminuarea entropiei informationale contribuie cresterea gradului de empatie prin procese cognitiv-afective, motivationale-­neurovegetative interne si procese externe (stimulare, sanctionare).

- Modalitalile de manifestare ale empatiei sunt in principal urmatoarele:

a. Caracteristica reactivitatii fiziologice bazata pe indicatori motori, tensiune musculara, reflexul conditionat. Aceasta caractcristica are un rol stimulativ in comportamentul empatic.

b. Surprinderea laturii afective a comportamentului empatic

Multi autori considera ca empatia este o sursa de cunoastere a starilor afective a interlocutorilor. Empatia este o modalitate de participare la bucuria sau tristetea altuia (ca si cum am fi cealalta persoana). Simpatia exprima trairea propriei emotii pentru altul. Simpatia si empatia se conditioneaza reciproc.

c. investigarea psihologica a fenomenelor pe baza componentei predictive a empatiei prin care subiectul intelege ceea ce simte interlocutorul. Acest lucru se poate realiza prin perceptie,

reprezentare, deductie, imaginatie, etc. Pe aceste baze s-a definit empatia ca un transport imaginativ in gandirea, trairea si in modul de actionare al altuia in ideea structurarii lumii conform interlocutorului.

d. Modalitatea motivational-actionata evidentiaza calea de a intelege cum simte interlocutorul si cum simte educatorul starea educatului.

Empatia este un fenomen psihic de identificare partiala, cognitiv-afectiva a unei persoane cu un model de comportament uman perceput sau evocat, care se poate manifesta constient sau inconstient, aparent sau inaparent, favorizand un act de intelegere si comunicare implicita, precum si o anumita contagiune afectiva.

3. MODELE MATEMATICE FUZZY PENTRU CUANTIFICAREA EMPATIEI MANAGERIALE A SISTEMELOR DINAMICE INTERFERENTIALE

Exprimarea gradului de apropiere a educatorului de educati supervizati se face cu ajutorul modelelor matematice tip fuzzy. Gradul de intelegere intre parti exprima empatia cuplului educator-educat si permite determinarea probabilitatilor de succes in munca de pregatire profesionala. Pe baza acestor probabilitati se calculeaza entropia informationala performanta a procesului instructiv-educativ cu reflexe directe in munca de manager si executant.

Pentru a surprinde matematic corelatia empatica educator- educat este necesar sa se plece de la teoria arhemelor aplicate selectiei subiectilor in interactiune. Teoria arhemelor apeleaza la conceptul de sistem interdeschis spre interior, capabil sa genereze noul pe baza nivelului de inteligenta artificiala sau naturala. Arhemul este partea nestructurata a sistemului si vizeaza aspectele calitative ale problemelor modelate.

Aecste aspecte pot fi prinse in modelele matematice fuzzy prin intersectia dintre scopuri si restrictiile problemei corelate. In modelele matematice fuzzy intervin concepte, evenimente, probabilitati, entropii si decizii cu definitii si structuri speciale care vor fi definite si modelate in cele ce urmeaza.

3.1. Concepte, evenimente, probabilitati si entropii fuzzy

Fenomenele in natura pot fi aleatoare si fuzzy. Ele pot aparea simultan in studiul problemelor reale. O multime fuzzy nu are tranzitie neta de la apartenenta la neapartenenta a unui element la aceasta multime. Daca X este o multime completa, atunci orice submultime clasica a lui X se identifica prin functia sa caracteristica:

Submultimile partilor lui X sunt in corespondenta bijectiva cu multimea functiilor f: X→. Daca F este o submultime fuzzy a lui X, atunci aplicalia f_f : X →se numeste functie de apartenenta a lui F. Teoria multimii fuzzy are o logica continua, pe cand teoria clasica are drept model logica bivalenta. Oricarei afirmatii imprecise i se poate asocia o multime fuzzy. Astfel, numerelor mari in R li se asociaza o multime fuzzy M. Cu cat numerele suut mai mari, cu atat M tinde spre 1. Functia caracteristica a acestei multimi este X_M:R→.

(2)

Inteligenta umana poate intelege si manipula concepte vagi, pe cand inteligenta artificiala nu a atins acest prag de introdeschidere. Deosebirea dintre aleator si vag consta in faptul ca fenomenul aleator rezulta din nesiguranta in ceea ce priveste apartenenta si neapartenenta unui obiect la o multime pe cand fenomenul fuzzy prezinta grade de apartenenta intermediare intre apartenenta totala si neapartenenta. Matematica fuzzy poate modela cat mai exact corelatia om-mediu si reflecta gradul de imprecizie al subiectivismului in cunoasterea umana. Conceptul de multime fuzzy se aplica atat in stiintele comportarii umane, cat si in controlul comportamentului sistemelor de interactiune, in construirea deciziilor care implica cunoasterea instrumentului matematic si aria potentiala de aplicare.

Conceptul de multime fuzzy trebuie inteles ca o multime vaga - imprecis definita - multime difuza - prost definita. Teoria multimilor fuzzy (vagi) opereaza cu o logica continua, cea clasica cu logica bivalenta, iar multimea flua (aplicabile in lingvistica) apeleaza la logica trivalenta si n­valenta.

Logica fuzzy este a generalizare a logicii bivalente. Pentru intelegerea apropierilor dintre limbajele formate si cele naturale se studiaza gramaticile fuzzy. Teoriile multimilor clasice si fuzzy se completeaza reciproc, astfel in construirea deciziilor apar fenomene care au atat natura fuzzy, cat si natura aleatoare.

Notiunea de multime fuzzy permite evidentierea nivelului de apropiere a unui element de multime cercetata prin indicarea gradului de apartenenta continua. Inzestrarea unei multimi cu o relatie de ordine si existenta unei proprietati suplimentare conduc la definirea structurilor latice, algebre Boole, Borel, etc.

Pentru a intelege aceste structuri se considera multimea M nevida inzestrata cu doua operatii disjunctie (V) si conjunctie (Λ) care trebuie sa satisfaca axiomele:

a. Comutativitate: a V b= b V a; a Λ b= b Λ a

b. Asociativitate: (a V b) V c = a V (b V c); (a Λ b) Λ c = a Λ (b Λ c)

c. Idempotenta: a V a = a; a Λ a = a

d. Absorbtie: a V (a Λ b) = a; a Λ (a V b) = a

c. Distributivitate: a V (b Λ c) = (a V b) Λ (a V c);

a Λ (b V c) = (a Λ b) V (a Λ c)

f. Existenta elementelor 0,1 M cu 0 V a = a; a Λ a= 0;

1 V a = 1; 1 Λ a= a

g. Negativa: a V a = 1; a Λ a = 0

h. a = a, 0 = 1; 1 = 0

Tripletul (M, V , Λ) care verifica axiomele (a--d) se numeste latice. Laticea cu proprietalile (e--h) se numeste algebra Boole.

Fie M o matice si X o multime oarecare care respecta relatia X→M. Daca se respecta aplicatia F: X → M atunci M este a multime fuzzy. Daca B este o algebra Boole si X o multime oarecare, atunci se defineste B - multime fuzzy in X o aplicalie F: X→B. Se considera B - multime fuzzy reunirea de perechi

F= x X_F(x)

X_F: X→B = functie caracteristica a lui F denumita si functie de apartenenta a unui element xX la F. Functia de apartenenta caracterizeaza comportarea elementelor din X in raport cu F si xX <=> 0 ≤ F(x) ≤ 1.

Daca in locul lui B se considera intervalul (0,1) R (algebra Boole cu aVb = max(a,b); aΛb = min(a,b); 1 a = 1-a) obtinem multimea fuzzy in X, care este o aplicatie de forma F: X→ si se caracterizeaza prin functia de apartenenta X_F : X→. Deci:

(5)

Multimea fuzzy F este normala daca sup X_F(X) = 1 si sub normala in caz contrar.

Pentru doua multimi fuzzy - M si N - se pot scrie urmatoarele relatii:

X_MUN (x) = max (X_M(x), X_N(x)), X_MUN = g(X_M,X_N);

X_M∩N (x) = min ( X_M(x), X_N(x)), X_M∩N = f(X_M,X_N) (6)

In multimile fuzzy se respecta urmatoarele relatii:

- Produsul cartezian si suma algebrica a multimilor M si N

X_M._N = X_M^.X_N ; X_M+N = X_M + XN - X_MX_N (7)

Operatiile (^. , +) sunt asociate si comutative, dar nu sunt distributive.

- Relatii fuzzy pe doua multimi X si Y ca produs cartezian

- Evenimente si probabilitati fuzzy

Fie Rⁿ spatiul euclidian n-dimensional, B corpul multimilor boreliene (vezi teorema Borel­Lebesgue) din Rⁿ si P o probabilitate in Rⁿ. Denumim eveniment fuzzy in Rⁿ o multime fuzzy ERⁿ a carei functie de apartenenta X_E este masurabila Borel. Daca X_E:Rⁿ→ si B [0,1] formeaza multimile boreliene din intervalul [0,1], atunci E este eveniment fuzzy daca

X_E^-1(B_(0,1))B.

Denumim probabilitatea evenimentului fuzzy E functia:

P(E) = ∫X_E(x) dP(x) (9.)

Integrala se ia in raport cu masura Lebesgue. O multime fuzzy F este boreliana daca toate nivelele sale [F_∞]_0≤x<1 sunt multimi borel (nivelele sunt multimi non fuzzy).

Orice eveniment fuzzy este o multime fuzzy boreliana. Familia multimilor fuzzy boreliene formeaza un corp.

Denumim entropie a multimii fuzzy A o expresie de forma

H^p (A) = Σⁿ_i=1X_A(x_i) p_i ln p_i, (10)

Pentru doua evenimente fuzzy A si B in X si Y cu probabilitalile P si Q se poate scrie entropia sub forma:

H^P.Q(A.B) = P(A).H^Q(B) + P(B). H^P(A)  (11)

=-( Σⁿ_i=1X_A(x_i) Pi ) (Σⁿ_j=1X_B(y_i) q_i ln q_i) -( Σ^m_j=1X_B(y_i) qj).

Σ^m_i=1X_A(x_i) Pi lnP_i = - Σⁿ_i=1 Σ^m_j=1X_A(x_i) X_B(y_i) Piq_i ln(P_i^.q_i)

Suma si produsul entropiilor a doua evenimente A si B se pot scrie sub forma

H(A) + H(B) = -k[Σ_iX_A(x_i)ln X_A(x_i)+ Σ_iX_B(x_i)ln X_B(x_i)]  (12)

H(A^.B) = [Σ_iX_B(x_i)H(A)+ Σ_iX_A(x_i)H(B)]

in care X_A si X_B sunt functiile caracteristice ale submultimilor A si B; H(A) - entropia multimii A; H(B) - entropia multimii B; k - constanta pozitiva = -1/n ; n - numarul incercarilor. Intr-o experienta cu probabilitatile (p_i p_n) exista doua tipuri de incertitudini:

- Una de natura aleatoare legata de previziunea rezultatului legat de aparitia elementelor din X care vor aparea in experienta.

- Al doilea tip de incertitudini are caracter fuzzy. Media incertitudinii se masoara cu ajutorul entropiei informationale scrise in ordine pentru cele doua situatii astfel:

M_INC^A+F= H^nf(p) + H^f(p) = [-Σⁿ_i=1PilnP_i + Σⁿ_i=1Pi S(X_A(xi))] (13)

in care : S(X_A(xi)) = gradul de incertitudine; M_INC^A+F = media incertitudinii de a prevedea elementul multimii X care apare dintr-o experienta aleatoare si de-a lua o decizie asupra acelui element. Daca lipseste elementul aleator atunci media M se scrie M_INC^F, iar daca lipseste elementul fuzzy atunci media M are forma M_INC^A.

Distanta dintre doi manageri cu entropii diferite se calculeaza facand diferenta entropiilor cu o relatie de forma:

d(M₁,M₂)=[H(M₁)-H(M₂)]  (14)

m(d)= Σ_j=1p(M_j)^.H(M_j);

S-a notat cu m(d) masura globala a distantei dintre manageri (M_j) a caror entropie H(M_j) apare cu o probabilitate p(M_j).

Pentru a studia modificabilitatea in timp a entropiilor H(M_j) se introduce multimea fuzzy dependenta de timp M_j(t).

Nivelul la care se afla o multime de manageri a carui empatie ii apropie intre ei, dar ii situeaza la o anumita distanta fata de empatia etalon (maxima) se poate determina sub aspectul eficientei cu ajutorul functiei admisibile de performanta (cost si utilitate). Empatia etalon catre care trebuie dirijata o multime de manageri este punctul in care functia de utilitate tinde spre maxim.

Multimea fuzzy (vaga) in sens Zadeh fundamenteaza un nou mod de abordare a sistemelor mari (deschise, inchise si introdeschise) care nu se pot studia cu analiza calitativa clasica. Conform noului concept, un element nu numai ca poate sau nu sa apartina unei multimi, ci permite caracterizarea unei apartenente intermediare. Corespondenta dintre un element si o multime (M_j) se precizeaza prin functia de apartenenta bazata pe logica fuzzy (continua).

Pentru clasificarea managerilor dupa criteriul empatiei se poate utiliza algoritmul Lee si Chang parcurgand grafurile in sens invers (Negoita - Ralescu - 1974 si 1987). Valoarea logica a unui nivel empatic se poate determina pe baza principiului rezolutiei in logica fuzzy. Daca utilizeaza logica fuzzy, atunci nivelul empatic are valoare de adevar un anumit prag de informatie introdus de cercetator.

Pe aceasta baza se elimina caracterul subiectiv al nivelului de empatie predeterminat la nivelul multimii de manageri si executanti supusi analizei.

Pentru a determina performanta optimala a sistemelor introdeschise se pleaca de la studierea managerilor si executantilor cu ajutorul teoriei automatelor fuzzy nedeterminate. Aceasta teorie conceputa de Wee serveste la modelarea comportarii la perturbatii a sistemelor de control automat. Conceptul de automat fuzzy finit nedeterminat se defineste astfel:

A = (18)

A2 =

Se spune ca Al este inclus in A2 cu distanta empatica minima intre (AlA2 ) daca se respecta relatiile :

Card S1 = card S2 ; [(Card S = Σⁿ_i ²X_A(x_i)]

T¹< T² ; I1 <I2; F^G1 < F^G2­  (19)

in care X_A= functie caracteristica sau functie de apartenenta.

Definitia automatelor fuzzy data de Moorre se poate scrie sintetic astfel:

A_fm = (X,s,Y,f,g) (20)

in care X= Σⁿ_i^p x_i; S= Σⁿ_iⁿ s_i; Y= Σⁿ_i^q y_i reprezinta intrarile (X), starile interne (S) si iesirile (Y) din sistemul analizat.

f: X x S x S → [0,1] - functia de tranzitie fuzzy

g: S x Y → (0,1) - functia de iesire tip fuzzy

Pe baza matricei (Tp) se determina probabilitatile ca automatul fuzzy sa treaca dintr-o stare in alta pe baza datelor de comanda. Aplicarea algoritmului Lee si Chang se poate face pe grafuri care modeleaza multimile managerilor si executantilor cu diverse grade de empatie. Astfel, se pleaca de la multimea subiectilor in studiu si se apropie perechile intre ele astfel ca sa se ajunga la nivelul de empatie impus.

Nivelul empatic intre subiectii interactiune poate fi non arhemica pana la o anumita structura a grafului modulator. In final, setul de manageri si executanti reunite sub acelasi nivel empatic trebuie dirijati spre nivelul empatic de maxima performanta denumit nivel de empatie arhemica. La acest nivel energia informationala si fizica este maxima, iar entropia tinde spre zero.

Prin aplicarea teoremei de inchidere, multimea arhemica isi pastreaza anumite proprietati performante.

Comportarea instruibila a managerilor in interactiune de tip fuzzy care actioneaza in imprejurari de natura aleatoare este relocata de structura variabila a acestora folosind o schema de intarire. Algoritmii de intarire modifica functia de apartenenta astfel ca automatele probabiliste sa capete o comportare optimala. Performanta totala a automatului probabilist se poate scrie astfel:

P_t1 = lim_t→∞ E[x(t+1)] = lim _t→∞[ Σ_i p[x(t+1)]_i = 1/S(t) = p_i;

P _tj = lim_t→∞ E[x(t+1)] = P_j  (22)

cu solutia : (f^x_i , f^x_j) = (1 - P_i; P_j)

Automatul probabilist va avea o comportare optimala daca se indeplineste conditia

P_i < 1/2 < P_j (23)

Un automat fuzzy este capabil sa gaseasca cele mai eficiente valori ale parametrilor de optimizare a functiei de performanta care indica gradul de apropiere a managerului empatic de nivelul arhemic al empatiei optimale.

3 EXEMPLE DE APLICARE A MANAGEMENTULUI CALITATII TOTALE

LA NIVELUL SECTOARELOR ENERGOINDUSTRIALE

Elaborarea documentatiilor tehnico-economice pentru retele de medie si joasa tensiune

Pentru aprofundarea metodelor de lucru in domeniul calitatii am ales ca proces elaborarea unei lucrari de proiectare in domeniul retele de medie tensiune si joasa tensiune, am determinat neconformitatile, am stabilit cauzele neconformitatii principale si am stabilit care sunt solutiile de eliminare a neconformitatii si prioritatile de realizare a acestor solutii. Metodele ce se aplica sunt metode, de lucru in comun.

Determinarea neconformitatilor

Se aplica metode Brain Storming - metoda punctelor multiple.

Grup de 5 persoane pe durata de 10 minute.

Se inregistreaza toate neconformitatile legate de tema 'Elaborare documentatie tehnico- economica pentru retele de medie si joasa tensiune', neconformitati mentionate de cei cinci membri ai grupului. Aceste neconformitati sunt:

Pentru stabilirea principalelor neconformitati se aplica metoda punctelor multiple in doua etape. Numarul de participanti n=5. In prima etapa, se vor admite 1.5 x n neconformitati ( 1.5 x 5 =8), iar in a doua etapa n=5. Punctele (x) se vor amplasa in fata neconformitatilor considerate mai importante de membrii grupului.

Din cele prezentate mai sus, rezulta urmatoarele 5 neconformitati considerate mai importante:

Lipsa de interes din partea proiectantilor

Lipsa proiectelor tip

Lipsa tema de proiectare

Necunoasterea nomenclatorului de lucrari pe termen

Lipsa mijloace de calcul

Pentru ierarhizarea neconformitatilor si stabilirea principalei neconformitati aplicam metoda votului ponderat dupa cum urmeaza:

- pe randuri se trec neconformitatile

- pe coloane se trec punctajele acordate de fiecare membru al grupului.

Din tabelul de mai sus, rezulta ca cea mai importanta neconformitate la elaborarea documentatiei 'lipsa mijloace de calcul'.

Determinarea cauzelor

Se analizeaza neconformitatea cu ajutorul chestionarului lui Taylor.

Pe cine priveste neconformitatea?

-Personal de proiectare

-Elaborator lista LAU

-Seful de compartiment

Ce s-a observat?

-Calcule executate manual

- Lipsa programe adecvate

- Neindemanare proiectant

3. Unde s-a produs neconformitatea?

- Efectuarea calculelor complicate

- Preluarea datelor de pe plan

- Elaborarea parlii economice

- Afisare rezultate

Cand s-a intamplat?

- Elaborare foi pichetaj

- Elaborare liste de cantitati

- Evaluari economice

5. Cum s-a intamplat?

- S-au gresit calculele

- Nu s-au prelucrat datele corect

- Nu s-au respectat fisele tehnologice

6. De ce s-au intamplat acestea?

Este intrebarea privind cauzele care au dus la neconformitate. Pentru determinarea cauzelor, vom aplica metoda Brain-Storming:

xx 1. Lipsa fonduri FRE

X 2. Lipsa interes Sef AARE

xx Lipsa de instruire a personalului cu privire la lucru la calculator

x Acces dificil la alte calculatoare

5. Programe de calcul neadecvate

x Lipsa module specifice

Neconformitatile au intotdeauna cauze, si cauzele se claseaza in cinci clase care se repartizeaza de-a lungul unei axe principale. Diagrama astfel construita se numeste diagrama Ishikawa (diagrama cauza-efect).

Neconformitatile prezentate mai sus se impart in urmatoarele clase:

- Clasa 1 Metoda (e posibil ca neconformitatea sa apara pentru ca metoda a fost gresita);

- Clasa 2 = Calificarea personalului (e posibil ca neconformitatea sa apara pentru ca personalul nu este calificat sau nu este disponibil)

- Clasa 3 Programe (e posibil ca neconformitatea sa apara datorita programelor utilizate)

- Clasa 4 = Masini (e posibil ca neconformitatea sa se menlina datorita lipsei calculatoarelor)

- Clasa 5 = Mijlocul (e posibil ca neconformitatea sa apara datorita mijlocului sau imprejurarilor).

Avand in vedere cele precizate mai sus, prin clasarea neconformitatilor rezulta diagrama Ishikawa de mai jos:

Cauzele cele mai importante se stabilesc cu ajutorul diagramei Pareto.

Aplicand metoda punctelor multiple in cele doua etape, asa cum au fost prezentate anterior, rezulta, ca principale, urmatoarele cauze:

Lipsa de instruire a personalului cu privire la utilizarea calculatorului

Lipsa fonduri FRE

Acces dificil la late calculatoare

Programe neadecvate

Lipsa module specifice

Pentru determinarea cauzei de origin realizam diagrama Pareto. Pentru aceasta, vom aprecia influenta valorica a fiecarei cauze asupra procesului si vom intocmi histograma:

Din diagrama Pareto, rezulta cauza principala, aceasta fiind 'lipsa fonduri'.

Determinarea solutiilor

Se pune acum intrebarea: care este solutia cea mai buna pentru a elimina neconformitatea?

Aplicam Brain-Storming pentru gasirea solutiilor de corectie.

Instruirea personalului

Achizitionarea de noi calculatoare

Completarea bibliotecii de programe

Executarea de module specifice

Lucru de retea

Baza de date proprie

La acest grup de solutii, pentru determinarea solutiei celei mai eficace si mai usor de pus in opera, vom aplica metoda diagramei matriciale.

Pentru aceasta, stabilim trei criterii:

- criteriul duratei de elaborare

- criteriul valorii lucrarilor

- criteriul incadrarii in termenele impuse.

Acestor criterii le atribuim simboluri, fiecarui simbol corespunzandu-i o anumita importanta in influenta pe care o are asupra neconformitatii:

- cercuri concentrice = importanta mare;

- triunghiul = importanta slaba;

- cercul = importanta mijlocie.

In caz de egalitate, se stabileste ordinea de importanta a criteriilor si, functie de aceasta

ordine, se reface diagrama matriciala astfel incat sa se stabileasca mai exact ordinea solutiilor analizate.

Din diagrama prezentata mai sus, rezulta ca principala solutie pentru eliminarea neconformitatii este solutia numarul 3: 'Completarea bibliotecii de programe'.

Toate solutiile rezultate se vor trece in planul de masuri pentru eliminarea neconformitatii, in ordinea rezultata din diagrama matriciala, si se va urmari realizarea lor.

Managementul calitatii sistemelor energetice

Abordarea sistemica a proceselor industriale. Sistemul de management al calitatii.

Stadiul actual al stiintei si tehnologiei permite analistului prin abordare sistemica sa studieze sistemele finite in orice grad de profunzime dorit.

Abordarea sistemica, alcatuita din analiza sistemelor, ingineria sistemelor si conducerea sistemelor s-a dovedit de mare utilitate in rezolvarea problemelor mari si complexe, referitoare la oameni si masini. Cu ajutorul ei este posibil ca efectele unor schimbari sa poata fi modelate si anticipate dat fiind ca aceasta metoda implica efectuarea unor analize foarte amanuntite a echipamentelor sau componentelor sistemului, cat si a metodelor de operare.

Rezulta, deci, ca fala de celelalte metode numai metoda sistemica ofera mijloacele de a determina influenta fiecarui element in parte asupra caracteristicilor de ansamblu ale intregului sistem, ca si efectele pe care le poate avea asupra caracteristicilor sistemului un set oarecare de decizii sau de conditii operationale.

Abordarea sistemica este constituita de fapt din trei categorii de activitati importante care

cumulat confera un caracter tridimensional acestui mod de studiu.

Considerandu-le ca trei axe ortogonale, ele se pot figura ca un sistem de referinta in spatiu, cum este cel din figura 1:

Sistemul de Management al Calitatii este un sistem care reclama participarea tuturor la ameliorarea calitatii.

Ele se bazeaza pe principiul conform careia toate erorile sunt de origine umana, aceasta fiind functia care le genereaza.

Printr-o formare adaptata si personalizata, Sistemul de Management al Calitatii conduce la identificarea tuturor relatiilor clienti/furnizori, interni si externi, creaza legaturile necesare, permite intelegerea nevoilor pentru a defini in comun exigentele ce trebuie satisfacute.

Aceasta este aplicatia permanenta a tehnicilor de stapanire a proceselor din toate activitatile de la un anumit nivel, pentru a le introduce sau mentine in conformitate cu normele internationale ISO 9000.

Este de asemenea utilizarea intensiva a tehnicilor de management prin calitate care regrupeaza:

Instrumentele Managementului prin Calitate, precum si tehnici ca:

- Quality Function Deployment

- Hoshin

- Benchmarking

- Autoevaluarea, etc.

Toate organismele create pentru indeplinirea elementului strategic major - Calitatea - indica managementul ca un angajament personal si individual.

Personalul observa si analizeaza: daca el nu munceste conform celor 5 principii desemnate in standurile Calitatii si, in mod vizibil, el nu poate sa spere ca colaboratorii sai vor face ceea ce el

asteapta de la ei.

Cele cinci principii ale managementului pe care se bazeaza Sistemul de Management al Calitatii sunt:

- satisfacerea clientului;

- anticipare si inovare;

- delegare, motivare, comunicare;

- actionare cu metoda si rigoare;

- angajare personala.

Aplicarea acestor principii este definitorie intreprinderilor care vor sa traiasca.

Fundamentele calitatii totale.

Conceptele de calitate.

Programele curente privind calitatea productiei se pot corecta in mod continuu in vederea sporirii eficientei lor.

Industria a intrat intr-o epoca in care survin in permanenta noi cerinte privind calitatea produselor, reflectate prin recunoasterea de catre clienti si furnizori a imbunatatirii permanente a urmatoarelor aspecte:

- caracteristicile produselor,

- fiabilitatea ori siguranta in functionare a produselor,

- protectia impotriva raspunderilor juridice pentru neconcordanta dintre produse si conditiile lor de utilizare.

Ideea de baza a acestor programe este ca efectuand controlul sistematic al calitatii se poate contribui la realizarea unor economii surprinzator de mari.

Conceptul de calitate poate fi privit in numeroase moduri.

Privit ca o masura:

Costul total = Costul conformitatii + Costul non-conformitatii

calitatii (al ecartului '0') (al ecartului)

Costul conformitatii se reflecta prin:

- evitarea erorilor

- asigurarea conformitatii exigentelor indicate in modelul de pe prima pagina

Costul non-conformitatii se reflecta prin:

- nu este bine facut de la prima etapa si la fiecare etapa;

- sunt pierderile obtinute deoarece realizarile nu sunt conform cu exigentele convenite.

Astfel acesta constituie un instrument de gestionare pentru:

atragerea atentiei asupra realizarii defectuoase a unor obiective propuse;

determinarea prioritatilor;

evaluarea rezultatelor calitatii concretizate de iesiri.

Grafic, se poate reprezenta un punt optim al functiei calitate - costuri, astfel:

Costurile de non-conformitate reprezinta o sursa de productivitate si un potential de revenire aditional.

De exemplu:

T la produse neconforme (in cazul nostru nesatisfacerea exigentelor de iesire -1);

costuri de corectie;

rebuturi;

costuri de reparatie;

logica defectuoasa, etc.

T intarzieri la livrare a PT consumatorilor:

penalitati;

anularea contractelor;

pierderi de demarare;

cresterea dobanzilor de livrare.

T disfunctionalitati:

omiteri de facturi;

neintelegeri cu clientii;

risipa;

netinerea angajamentelor;

inutilizarea localurilor disponibile;

rotatia excesiva a personalului, etc.

In cele din urma:

Costul de functionare = Costul de activitate + Costul total al calitatii

Costul de functionare contine:

salarii si indatoriri

cheltuieli fixe: - chirii

taxe

amortismente

cheltuieli variabile: - calatorii, receptii

- dezvoltare

dar si: - venituri

- dobanzi

- active

Deci, conceptele de calitate reprezinta conformitatea cu exigentele convenite si angajamentul privind respectarea exigentelor convenite, precum si activitatea de prevenire in ceea ce priveste:

- conducerea fluxului material si informational care iriga procesul;

- stapanirea indicatorilor de coordonare ai procesului;

- costul sau = investitie productiva;

= costul de obtinere a conformitatii

De asemenea, implica refuzul defectelor si respectarea angajamentelor luate.