РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНОЙ ВАЖНОСТИ КРИТЕРИЕВ ОЦЕНИВАНИЯ КАЧЕСТВА ПРОЦЕССОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И РЕМОНТА АВТОМОБИЛЕЙ ПО КРИТЕРИЯМ СИСТЕМЫ СЕРТИФИКАЦИИ

Архирейский А.А.

ORCID: 0000-0003-2289-2583, Соискатель, Оренбургский государственный университет

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНОЙ ВАЖНОСТИ КРИТЕРИЕВ ОЦЕНИВАНИЯ КАЧЕСТВА ПРОЦЕССОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И РЕМОНТА АВТОМОБИЛЕЙ ПО КРИТЕРИЯМ СИСТЕМЫ СЕРТИФИКАЦИИ

Аннотация

Рассмотрены подходы к комплексной оценке качества процессов технического обслуживания и ремонта автомобилей (ТО и Р А). Предложен новый подход к построению рейтинга предприятий оказывающих услуги по ТО и Р А на базе теории важности критериев. Для построения рейтинга проведены исследования относительной важности критериев оценивания качества процессов ТО и Р А методами статистического анализа экспертных оценок. Предложен вид модели классификации предприятий, содержащей информацию об относительной важности критериев. На основе данных собранных в органе по сертификации услуг на автомобильном транспорте определены параметры модели. В результате проведенного анализа построенной модели, установлено, что наибольшую специфичность, при высоких значениях чувствительности, имеет модель, включающая три критерия, оценивающих: состояние технологического оборудования и оснастки; состояние контрольно-диагностического, испытательного оборудования и средств измерений; состояние зданий и сооружений. Сформированный рейтинг предприятий предлагается доводить до сведения, как потребителей, так и производителей услуг.

Ключевые слова: ремонтные мастерские, ремонт, техническое обслуживание, сертификация, экспертные оценки, логистическая регрессия, относительная важности критериев, уровень качества.

Arhireyskiy А.А.

ORCID: 0000-0003-2289-2583, Postgraduate student, Orenburg State University

RESULTS OF RESEARCH OF RELATIVE IMPORTANCE OF CRITERIA FOR QUALITY ASSESSMENT OF VEHICLES MAINTENANCE AND REPAIR PROCESSES BY CRITERIA OF THE CERTIFICATION SYSTEM

Abstract

The paper considers approaches to the comprehensive assessment of the vehicle maintenance and repair quality. A new approach in rating forming of the companies providing services of maintenance is proposed, based on the theory of criteria importance. In order to form the rating, the authors carried out studies of the relative importance of the criteria for assessing the quality of maintenance processes using statistical analysis of expert assessments. The type of classification model for companies containing information on the relative importance of criteria is proposed. Based on the data collected in the certification body of road transport services, the model parameters were determined. As a result of the analysis conducted, the models were constructed, it was found that the model with three criteria evaluating the state of technological equipment; the state of control, diagnostic, testing equipment and measuring instruments; the condition of buildings and structures has the highest specificity, at high sensitivity values. The formed rating of companies is proposed to bring to the notice of both consumers and manufacturers of equipment.

Keywords: repair shops, repair, maintenance, certification, expert assessments, logistic regression, relative importance of criteria, quality level.

По данным агентства «АВТОСТАТ» в Российской Федерации численность предприятий, занимающихся поддержанием и восстановлением исправного состояния автомобилей, составляет более 50 тысяч. Несмотря на это, отрицательное воздействие автомобильного транспорта на общество и окружающую среду не снижается.

Представляется, что информирование потребителей и производителей услуг технического сервиса автомобилей об уровне качества услуг позволит повысить не только качество процессов технического обслуживания и ремонта автомобилей (ТО и Р А), но и эффективность работы предприятий, оказывающих качественные услуги.

Оценивание уровня качества процессов ТО и Р А на основе требований системы технической эксплуатации автомобилей производится органами сертификации услуг аккредитованными в системах добровольной сертификации. Одна из них - Система добровольной сертификации на автомобильном транспорте (ДС АТ), зарегистрирована 27.12.2001. Система ДС АТ представлена на регистрацию Министерством транспорта Российской Федерации.

Выделяются два подхода оценивания уровня качества процессов ТО и Р А: по значению комплексного показателя [1, С. 222] и в виде векторных оценок. Элементами как комплексного показателя, так и векторных оценок, могут являться различные показатели и критерии характеризующие процесс ТО и Р А.

В органе по сертификации услуг, действующем на базе транспортного факультета Оренбургского государственного университета, используется система критериев, характеризующих: организационно-технического обеспечения производства (К1); состояние зданий и сооружений (К2); технологическое оборудование и оснастку (К3); кадровое обеспечение (К4); состояние контрольно-диагностического, испытательного оборудования и средств измерений (К5); нормативную и технологическую документацию предприятия (К6).

Значения критериев определены комиссией экспертов в десятибалльной шкале по 88 предприятиям. Они условно разделенным на два типа: тип «0» - предприятия выполняющие работы по ТО и Р А для собственных нужд и тип «1» - предприятия оказывающие услуги по ТО и Р А на сторону.

Статистическая обработка экспертных оценок показала наличие корреляционных связей между критериями. Для определения относительной важности критериев использована модель логистической регрессии [2], [3]. В качестве зависимой переменной выбрана вероятность отнесения предприятия к предприятиям типа «0» и типа «1». В качестве независимых переменных приняты критерии К1, ..., К6.

Получена модель идентификации типа предприятий, включающая все независимые переменные:

где    р – вероятность отнесения предприятия к одному из двух типов.

Для оценивания статистической значимости уравнения регрессии рассчитывалась статистика . Для рассчитанного значения статистики  равного 29,07 при шести степенях свободы и рассчитанном уровне значимости p < 0,0001 сделан вывод о том, что полученная модель логистической регрессии является статистически значимой.

Для повышения статистической значимости и выявления закономерностей относительной важности критериев из модели исключены отдельные переменные. Исключение производилась на основе трех статистик: статистики условного отношения правдоподобия; статистики отношения правдоподобия, вычисляемой по оценкам максимального частного правдоподобия; статистики Вальда. Каждый из подходов предусматривает два направления: пошаговое включение переменных в модель с остановкой на заданном уровне значимости (Вперед); пошаговое исключение переменных из модели с остановкой на заданном уровне значимости (Назад). Так же использована процедура гребневой регрессии, основанная на методе регуляризации академика А.Н. Тихонова

В результате процедуры исключения переменных из начальной модели получены шесть статистически значимых моделей. Характеристики полученных регрессионных моделей сведены в таблицу 1.

 

Таблица 1 – Характеристики регрессионных моделей

Метод	Переменные в модели	Характеристики модели		AUC (показательность прогностической способности модели)
		Специ-фичность, отн. ед.	Чувстви-тельность, отн. ед.
Начальная модель	К1, К2, К3, К4, К5, К6	0,685714	0,792453	0,81186
Вперед: условный	К3	0,371429	0,830189	0,777358
Вперед: максимального правдоподобия	К3	0,371429	0,830189	0,777358
Вперед: статистика Вальда	К3	0,371429	0,830189	0,777358
Назад: условный	К1, К3, К4, К6	0,514286	0,773585	0,750943
Назад: максимального правдоподобия	К1, К3	0,514286	0,754717	0,743396
Назад: статистика Вальда	К5	0,314286	0,849057	0,701887
Гребневая регрессия	К2, К3	0,6	0,830189	0,825337
Принятая модель	К2, К3, К5	0,714286	0,8113	0,809164

Наибольшую специфичность при высоких значениях чувствительности имеет модель, включающая три критерия: оценивающего состояние технологического оборудования и оснастки (К3); оценивающего состояние контрольно-диагностического, испытательного оборудования и средств измерений (К5); оценивающего состояние зданий и сооружений (К2). Принимаемая модель идентификации типа предприятий имеет вид:

Для рассчитанного значения статистики  равного 26,7 при трех степенях свободы и рассчитанном уровне значимости p < 0,00001 сделан вывод о высокой статистической значимости полученной модели.

Для оценивания прогностической способности модели использовался показатель AUC - площадь под кривой зависимости чувствительности модели от специфичности. Вид кривых зависимости чувствительности модели от специфичности представлен на рисунке 1.

Рис. 1 – Зависимости чувствительности модели идентификации типа предприятий от ее специфичности

Значения показателя для полученных моделей приведены в таблице 1. Модель, включающая три критерия (К2, К3, К5) имеет высокое значение показателя AUC (0,809164). Из этого можно утверждать, что наиболее важными критериями являются критерии К3, К5 и К2. Качественную информацию об их относительной важности определим из соотношения долей объясняемой дисперсии каждым критерием.

Полученную информацию об относительной важности критериев можно использовать для построения рейтинга предприятий на основе теории важности критериев.

Построение рейтинга предприятий можно представить в виде алгоритма (рисунок 2).

Рис. 2 – Алгоритм построения рейтинга предприятий

Общую схему информационной поддержки потребителей можно представить в виде схемы (рисунок 3).

Рис. 3 – Схема процесса информационной поддержки

На схеме (рисунок 3) показано, что рейтинг сертифицированных предприятий информирует потребителей об уровне качества услуг. В соответствии с уровнем качества потребители формируют спрос на услуги предприятий. Предприятия разрабатывают мероприятия по повышению уровня качества процессов ТО и Р А. Орган по сертификации фиксирует относительную важность и значения критериев и корректирует рейтинг. Далее процесс повторяется.

Проведенные исследования экспертных оценок критериев оценивания уровня качества процессов ТО и Р А позволили установить их относительную важность. Это уменьшило неопределенность при построении рейтинга предприятий для улучшения информационной поддержки потребителей и производителей услуг автосервиса. У потребителя будет дополнительная информация от третьей стороны об уровне качества процессов ТО и Р А на предприятии. Производитель получит дополнительную информацию о направлениях развития. Таким образом информационная поддержка позволит повысить качество процессов ТО и Р А и эффективность работы предприятий, оказывающих услуги автосервиса на высоком уровне.

Список литературы / References

1. Варнаков, В.В. Технический сервис машин сельскохозяйственного назначения / В.В. Варнаков, В.В. Стрельцов, В.Н. Попов, В.Ф. Карпенков – М.: КолосС, 2003. – 253 с.
2. Архирейский, А. А. Информационная поддержка услуг по техническому обслуживанию и ремонту автомототранспортных средств / А.А. Архирейский // ИНТЕЛЛЕКТ. ИННОВАЦИИ. ИНВЕСТИЦИИ. – 2011. – №2 (11). – С. 45–47.
3. Архирейский, А. А. Об информационной поддержке инноваций на транспорте / А.А. Архирейский // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2011. – №10 (129). – С. 115–120.

Список литературы на английском языке / References in English

1. Varnakov, V.V. Tehnicheskij servis mashin sel'skohozjajstvennogo naznachenija [Technical service machines for agricultural purposes] / V.V. Varnakov, V.V. Streltsov, V.N. Popov, V.F. Karpenkov - M .: KolosS, 2003. - 253 p. [in Russian]
2. Arhireyskiy A.A. Informacionnaja podderzhka uslug po tehnicheskomu obsluzhivaniju i remontu avtomototransportnyh sredstv [Informational support of the maintenance and repair of motor vehicles] / A.A. Arhireyskiy // INTELLEKT. INNOVACII. INVESTICII. [INTELLIGENCE. INNOVATION. INVESTMENTS.] - 2011. - №2 (11). - P. 45-47. [in Russian]
3. Arhireyskiy, A.A. Ob informacionnoj podderzhke innovacij na transporte [On the informational support of innovation in transportation] / A.A. Arhireyskiy // Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta [Bulletin of the Orenburg State University]. - 2011. - №10 (129). - Р. 115-120. [in Russian]