Подходы к выбору способов контроля качества грузов в транспортно-логистических процессах

APPROACHES TO CHOICE OF WAYS TO CONTROL THE QUALITY OF GOODS IN TRANSPORT AND LOGISTICS PROCESSES

Annotation

Введение

При управлении процессами товародвижения основное внимание следует уделять устранению причин, приводящих к дефектам перемещаемой продукции за счет изменения выходных параметров процесса. С этой целью в бизнес- процессе определяются контрольные точки с набором процессных показателей, осуществляется сбор статистической информации на выходе каждой контрольной точки и по результатам анализа статистических данных, собранных за определенный период работы, производятся корректирующие действия, направленные на улучшение процессов товародвижения. Показатели, полученные в контрольных точках бизнес- процессов с использованием статистических методов, группируют по процессам. Накопленные статистические данные помогают управлять качеством процессов и их совершенствовать [3]. В процессах товародвижения сырья, комплектующих и т. д. как во внутренней, так и внешнеторговой деятельности предприятию, которому необходимо для выпуска своей продукции получить качественное сырье, требуется отслеживать качество показателей поставляемого продукта.

На рисунке 1 рассмотрим укрупненный алгоритм поставки сырья товаропроизводителю продукции.

1 -- Производители сырья (продукции). 2 -- Оформление сопроводительной документации. 3 -- Контроль документов. 4 -- Загрузка товара. 5 -- Транспортирование товара. 6 -- Хранение груза. 7 -- Оформление груза, контроль. 7а -- Принятие решения о дефектности груза. 8 -- Погрузка. 9 -- Транспортирование. 10-11 -- Место назначения груза, контроль. 12 -- Принятие решения о грузе. 13 -- Разгрузка. 14 -- Оформление таможенных документов. 15 -- Транспортирование.

Рисунок 1 -- Алгоритм поставки продукции

Как следует из приведенного алгоритма, поставка продукции, сырья состоит из различных процессов, которые наряду с контрольными операциями включают комплекс основных и вспомогательных операций сопровождающих жизненные этапы поставки товара. Представленный бизнес-процесс можно оценивать как по отдельным элементам (время, стоимость выполнения элемента процесса), так и по общему состоянию качества процесса (количество дефектов поставленной продукции, число жалоб потребителей и т. д.).

Рассматривая процессы внутренней или внешнеторговой деятельности при поставках продукции заказчику, следует отметить, что одной из основных характеристик качества является минимизация потерь и время, затраченное от начала заказа до его исполнения, которое отражается в общем цикле выполнения заказа, определяемым по формуле (1):

где Т_ц -- время цикла (час, день и т. д.); t_np-- время, затрачиваемое на выполнение /-го процесса.

Таким образом, чем меньше времени будет затрачено на процессы в транспортно-логистической системе,

тем эффективней будет ее деятельность в процессах распределения [3].

В приведенном примере (рис. 1) имеют место показатели, описывающие качество процесса, которые можно разбить на три группы: затраты, качество обслуживания, эффективность процесса. По мере накопления различной информации (качественные, количественные показатели) можно анализировать текущее состояние бизнес-процесса, а после проведения анализа текущей ситуации -- принимать решения по его улучшению.

«В процессах торговой деятельности многие показатели имеют нормативные, плановые и фактические значения за определенный период, по которым можно судить о его выполнении» [3]. Так, например, проверка сопроводительной документации в соответствии с нормативом должна осуществляться не более чем за определенный установленный период времени. Однако, по ряду причин, контроль сопроводительных документов может быть проведен и за более длительное время. Приведенный пример показывает на возникновение дефекта процесса, который требует применения управляющих мероприятий, направленных на его улучшение. Если после изменений показатели достигли нормативных значений, то цель улучшения процесса достигнута [3].

При поставках продукции различного назначения (продовольственные, непродовольственные товары) могут возникнуть вопросы, связанные с выбором методов контроля или средств измерений, которые могут ускорить время контроля при выгрузке или погрузке продукции на транспортное средство.

Применение новых средств измерений или методик требует проведение сравнительного анализа с использованием статистического инструментария для оценки согласованности результатов.

Материалы и методы

В последнее годы возросли экспортные поставки зерновых культур, качество которых должно соответствовать нормативам, указанным в сопроводительной документации. Качественные показатели зерна могут быть оценены различными методами, такими как: органолептический, инструментальный, физико-химический.

При приеме на хранение, отправку или погрузку, зерно проверяют по таким физико-химическим показателям качества, как: натура, протеин, клейковина, число падения, влажность. Методы оценки показателей осуществляются в соответствии с рекомендациями, изложенных в стандартах.

В последнее время находят широкое применение различные средства и методы измерений, которые могут проводиться в виде экспресс-анализа оценки показателей качества зерновых культур. В качестве примера применения экспресс-анализа при контроле зерновых культур можно привести такие средства измерения, как: прибор -- анализатор влажности OHAUSМВ; анализатор качества зерна -- Инфратек 1241 и др. Применение указанных средств измерений (СИ), уменьшает время анализа, дает возможность сократить цикл контроля и тем самым снизить время при товародвижении зерновых.

В связи с применением современных методов контроля возникает вопрос о сопоставимости и погрешности СИ с существующими способами измерений. Для решения возникшего вопроса были проведены исследования, которые заключались в проведении серии измерений показателей качества зерновых выполняемые методами с применением новых СИ и методами, рекомендуемы-ми стандартами. В представленных исследованиях осуществлялось сравнение таких показателей качества зерна как: клейковина, протеин, влажность, контроль которых осуществлялся одновременно двумя способами.

1. Оценка показателей качества клейковины и протеина проводилась в соответствии с методикой, приведенной в ГОСТ Р 54478-2011 Зерно. Методы определения количества и качества клейковины и протеина в пшенице.

2. Cприменением специального измерительного прибора Инфратек 1241, который может определять количество клейковины, белок, влажность.

Характеризуя, анализатор Инфратек 1241, необходимо отметить такие его преимущества, как: анализ цельного зерна -- 1 минута; высокая точность, соответствующая стандартным методам; виброустойчивость, позволяющая работать прямо на приемке зерна с машин; оценка параметров: белок, влажность, крахмал, жир, клейковина, зола и др. Оценка показателей влажности зерна определялась двумя способами: стандартная методика в соответствии с ГОСТ 13586.5-2015 Зерно. Метод определения влажности; с применением анализатора влажности OHAUSМВ.

Результаты

При рассмотрении изложенных методов контроля зерновых, необходимо решить задачу, о согласованности результатов измерений. С этой целью были проведены две серии измерений показателя качества пшеницы -- клейковины и протеина двумя методами: ручной отмыв и экспресс-анализ с помощью анализатора Инфратек 1241. Измерения проводили у 25 грузополучателей в течение двух месяцев, результаты измерений приведены в таблице 1.

Таблица 1 -- Результаты измерений клейковины и протеина

Рисунок 2 -- Диаграмма рассеивания двух способов измерений клейковины

Стандартный метод оценки

Рисунок 3 -- Диаграмма рассеивания двух способов измерений протеина

Рисунок 4 -- Диаграмма рассеивания двух способов измерений влажности

На рисунке 4 представлена диаграмма рассеивания двух способов измерений влажности пшеницы, которая имеет положительный тренд.

Для оценки силы связей между двумя способами измерений рассчитывался коэффициент корреляции rxy, вычисляемый по формуле (2):

Коэффициент корреляции между измерениями, выполненными двумя способами, составил при измерении показателей клейковины и протеина соответственно 0,994, 0,980.

В таблице 4 приведены результаты исследований показателя влажности зерна, полученные при измерении по стандартной методике (использование сушильного шкафа) и применением анализатора влажности. Измерения проводились в течение двух месяцев.

Определение коэффициента корреляции между измерениями, выполненными двумя способами при оценке влажности зерна, составил 0,993.

Значения коэффициента корреляции по сравниваемым способам оценки указывает на сильную связь между методами измерений.

Для оценки полученных результатов измерений была использована диаграмма Блэнда-Алтмана [4], представляющая собой, как было изложено выше, диаграмму рассеивания, на которой по оси Х откладывается среднее значение двух сравниваемых методов в одном испытании, а по оси Y разность значений одного испытания.

По результатам представленных данных (табл. 3, 4) построены диаграммы рассеивания сравнения результатов измерений при оценке клейковины, протеина, влажности (рис. 5-7).

Рисунок 5 -- Диаграмма разброса при сравнении результатов оценки клейковины

Рисунок 6 -- Диаграмма разброса при сравнении результатов оценки протеина

Рисунок 7 -- Диаграмма разброса при сравнении результатов оценки влажности зерна

Обсуждение

Анализ представленных диаграмм разброса, характеризующих сравнения результатов оценки измерений разными способами, позволяет отметить высокие значения коэффициента корреляции, которые указывают на тесную линейную связь, однако для оценки согласованности этого недостаточно. Приведенные усредненные значения по каждому методу и разность для каждого усредненного значения (рис. 5-7) позволяют сделать следующие предварительные выводы.

1. Средняя разность между измерениями клейковины составляет 0,28, протеина -- 0,136, что говорит о наличии систематического расхождения. Средняя разность между измерениями влажности зерна равна нулю.

2. Стандартные отклонения разностей клейковины, протеина, влажности составили соответственно 0,26, 0,306, 0,173, что невелико по сравнению с самими значениями.

Для адекватной оценки показателей качества зерновых культур определяемых различными методами могут возникнуть проблемы связанные не только с использованием средств измерений, но и выбранным методом. Поэтому может возникнуть вопрос об ошибках и погрешностях измерений.

Ошибки измерения подразделяют на систематические и случайные.

Систематические ошибки вызываются факторами, действующими одинаковым образом при многократном повторении одних и тех же измерений.

Эти ошибки должны или учитываться или исключаться. При измерении физических величин в тех случаях, когда основную роль играют случайные ошибки все оценки точности измерения можно сделать только с некоторой вероятностью. Для оценки величины случайной ошибки измерения существуют несколько способов. Наиболее распространена оценка с помощью средней квадратичной ошибки. Также иногда применяется средняя арифметическая ошибка.

Средняя квадратичная ошибка определяется по формуле (3):

Относительная величина средней квадратичной ошибки, выраженная в процентах, называется коэффициентом вариации и определяется по формуле (4):

Определение средней арифметической ошибки r_nвычисляется по формуле (5):

Для характеристики величины случайной ошибки следует задавать два значения, а именно: величину доверительного интервала (или величину самой ошибки) и величину доверительной вероятности, т. к. знание доверительной вероятности позволяет оценить степень надежности полученного результата.

Если количество измерений не велико 30>n>3 (в нашем случае 25), можно приближенно оценить доверительный интервал, используя среднеквадратичное отклонение Sx:

Таблица 5 -- Показатели ошибок измерений

В таблице 5 по результатам, серии измерений показателей качества зерна, приведены ошибки рассматриваемых способов измерений при доверительной вероятности 0,95. Результаты расчетов показывают, что средняя квадратичная ошибка, в сравниваемых способах измерений отличаются незначительно. Коэффициенты вариации при измерении клейковины и протеина отличаются, что связано с разными средними арифметическими значениями результатов измерений. Коэффициент вариации при измерении влажности имеет незначительное отличие. Для рассматриваемых способов определения показателей качества зерна пределы доверительной погрешности при доверительной вероятности 0,95 практически одинаковы.

Выводы

Анализ результатов оценки измерений показателей зерновых разными способами, позволяет отметить высокие значения коэффициента корреляции, указывающие на тесную линейную связь. Приведенные усредненные значения по каждому способу оценки позволяет сделать вывод о наличии систематического расхождения при определении клейковины и протеина. Средняя разность между измерениями влажности зерна равна нулю. Стандартные отклонения разностей клейковины, протеина, влажности составили соответственно 0,26, 0,306, 0,173, что невелико по сравнению с самими значениями.

Для рассматриваемых способов определения показателей качества зерна пределы доверительной погрешности при доверительной вероятности 0,95 практически одинаковы. Измерения, полученные обоими способами при оценке клейковины и протеина, согласуются друг с другом, но требуют введения корректирующего коэффициента либо другого средства измерения.

Библиографический список

1. ГОСТ Р 54478-2011 Зерно. Методы определения количества и качества клейковины в пшенице.

2. ГОСТ 10987-76. Зерно. Методы определения стекловидности.

3. Гиссин, В. И., Суржиков, М. А. Аспекты оценки качества процессов товародвижения в международной торговле :моногр. -- Ростов н/Д : ИПК РГЭУ (РИНХ), 2014.

4. Гланц, С. Медико-биологическая статистика. -- McGraw-Hill, 1994; М. : Практика, 1998.

Bibliographic list

1. GOST R 54478-2011 Grain. Methods for determining the quantity and quality of gluten in wheat.

2. GOST 10987-76. Corn. Methods for determining glassiness.

3. Gissin, V. I., Surzhikov, M. A. Aspects of quality assessment of product distribution processes in international trade : monograph. -- Rostov-on-Don : PPC of RSUE (RINH), 2014.

4. Glantz, S. Biomedical statistics. -- McGraw-Hill, 1994; M. : Practice, 1998.

Размещено на Allbest.ru