В работе рассматриваются условия применения экспертного подхода для исследования и анализа контроля качества, а также особенности обработки полученных экспертных оценок.
Чаще всего для задачи контроля качества на практике используются традиционные одномерные статистические методы, разработана и внедрена современная система стандартов, но возможны ситуации, когда применение их затруднительно. Опишем кратко условия, при которых обосновано применение экспертного подхода. Если нет достаточной статистической информации об изменениях анализируемого показателя качества и/или влияющих на него факторов, например, если показатель качества носит обобщенный характер или это степень риска. Если исследуемый показатель качества не может быть измерен количественно в виде числовых оценок, а измеряется качественными признаками, например, оцениваются некоторые эстетические и/или эргономические показатели, или оценивается удовлетворенность потребителя в сфере образования, здравоохранения, социальной. Например, при определении таких качественных показателей меда как вкус и цвет возможны только качественные оценки, тогда экспертные оценки цвета меда будут следующие: бесцветный, белый, светло-янтарный, янтарный, темно-янтарный и др., а аромат может быть слабый, сильный, нежный, тонкий, с приятным или неприятным запахом. Если отсутствует ретроспективная фактографическая информация и как, следствие, анализируемый показатель затруднительно оценить на основе развития и нет возможности выявить закономерности в природе его изменений при их наличии, например, начинается выпуск изделия с принципиально новым качеством, т.к. называемое объектное и/или базовое новшество. Например, при выпуске автомобиля с принципиально новым качеством сидений, определить показатели удобства и комфорта при езде возможно путем экспертного оценивания.
Процедуру применения экспертного подхода для анализа и контроля качества можно представить следующим образом. На первом этапе необходимо сформировать рабочую группу и цели экспертной оценки. На втором тапе необходимо выбрать метод и способ опроса экспертов, и провести его. Целью следующего и заключительного этап является обработка экспертных оценок, анализ результатов и выработка управленческих решений по улучшению качества анализируемого показателя. На этом этапе остановимся подробнее, в частности на задаче обработки полученных данных.
Традиционно, для этой задачи используются известные четыре основных способа обработки экспертных оценок: метод простого ранжирования, метод задания весовых коэффициентов, метод последовательных сравнений и метод парных сравнений. У каждого их них есть свои плюсы и недостатки. Как правило, речь идет об обработке ответов экспертов, выраженных численно. Но нередки ситуации, когда мнения экспертов, высказанные относительно возможного значения исследуемого показателя, описываются на языке лингвистических переменных. Например, элементарная лингвистическая переменная, описывающая показатель «удовлетворенность услугой» может принимать значения: «неудовлетворительно», «удовлетворительно», «хорошо», «отлично», это качественная (вербальная) оценка параметра. Для количественной ее интерпретации можно применить бальную оценку, заранее определенную, например, соответственно 1, 2, 3 и 4 балла, а можно использовать определенное значение функции принадлежности µ.
Для более сложных терминов используют составные лингвистические переменные, например «категорически неудовлетворительно», «близко к удовлетворительному», «почти хорошо» и т.п. Тогда функция принадлежности примет вид интервала, поэтому и предлагается использовать интервальную оценку для числовой интерпретации, например соответствие между названными качественными параметрами может быть выражено как [0,0.1], [0.1, 0.2], [0.2, 0.3] и т.д. Как обработать такие интервальные оценки. Некоторые исследователи используют положения формальных грамматик, мы же предлагаем использовать нечеткие интервальные оценки, которые могут быть представлены в виде нечетких трапециевидных чисел.
Такой подход позволяет более точно вычислять наклоны левой и правой сторон трапеций, которые соответствуют лингвистическим понятиям, например «около интервала 0, 0.1», «около интервала 0.1, 0.2» и т.д. Расстояние между вершинами трапеции обуславливается тем, какую семантику мы вкладываем в понятие «около», считается, что чем больше разброс квазистатистики, тем более пологими должны быть боковые ребра трапеции.
Экспертный подход позволяет в условиях отсутствия достаточной точной и четкой информации оценить и проанализировать качество объекта, как следствие выработать управленческое решение с помощью интервальных оценок.