10.14489/td.2025.03.pp.056-063

2025, 03 март (March)

DOI: 10.14489/td.2025.03.pp.056-063

Лямкин А. И., Хунузиди Е. И.
АВТОМАТИЗАЦИЯ ОЦЕНКИ И МОНИТОРИНГА СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА С ПОМОЩЬЮ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
(с. 56-63)

Аннотация. Дан обзор областей применения систем менеджмента качества (СМК) и методов их автоматизации. Рассматриваются методы менеджмента качества, используемые для получения метрик контроля качества производственных бизнес-процессов. Анализируются подходы к автоматизации процесса мониторинга, анализа и оценки системы менеджмента качества. Описывается модель автоматизации процесса мониторинга и оценки системы менеджмента качества с помощью многомерного анализа данных и нейросетевых технологий. Рассматривается формирование стратегии развития с использованием СМК. Представлена концепция информационной системы мониторинга, измерения, анализа и оценки системы менеджмента качества.

Ключевые слова: информационная система, система менеджмента качества, процессный подход, нейронная сеть, модель, стратегия развития организации, автоматизация, архитектура, многомерный анализ данных.

Lyamkin А. I., Khunuzidi E. I.
AUTOMATION OF ASSESSMENT AND MONITORING OF THE QUALITY MANAGEMENT SYSTEM USING DIGITAL TECHNOLOGIES
(pp. 56-63)

Abstract. The article provides a detailed overview of the applications of quality management systems (QMS) and methods for their automation. Different methods of quality management are considered, which are used to obtain metrics for monitoring the quality of production business processes. Automation of monitoring, analysis, and evaluation of the QMS is becoming an increasingly urgent task in today's market conditions. It allows improving the efficiency of enterprises to develop products and services. Various approaches to automate the process of monitoring and evaluating the QMS, including the use of multidimensional data analysis and neural network technologies, are also analyzed in the article. Multidimensional data analysis helps identify hidden patterns and trends in production and quality management processes. Neural network technologies provide the ability to make informed decisions based on the data obtained. The article also discusses the development of a growth strategy using QMS. The development strategy should be aimed at continuously improving product and service quality, increasing enterprise efficiency, and meeting consumer demands. The concept of an information system for monitoring, measuring, analyzing, and evaluating the QMS is a complex of software and hardware tools that ensure the automation of quality control processes. This system allows obtaining objective data on product and service quality and making informed and qualitative decisions to improve quality based on data analytics. Thus, the article represents a valuable source of information for specialists in the field of quality management, heads of enterprises and organizations, as well as anyone interested in improving product and service quality.

Keywords: information system, quality management system, process approach, neural network, model, organization development strategy, automation, architecture, multidimensional data analysis.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

А. И. Лямкин, Е. И. Хунузиди (Национальный исследовательский технологический университет МИСИС, Москва, Росси) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра. , Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

Eng

А. I. Lyamkin, E. I. Khunuzidi (MISIS National Research University of Technology. Moscow, Russia) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра. , Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Соколова Е. Г. Автоматизация систем менеджмента качества на промышленных предприятиях // Интеллектуальные информационные технологии в образовании и науке. 2019. Т. 11, № 2. С. 11 ‒ 15.
2. Денисов С. В. Автоматизация системы менеджмента качества по ГОСТ Р ИСО 9001‒2015 в сфере образования // Информатика и образование. 2019. № 3(323). С. 84 ‒ 89.
3. ГОСТ Р ИСО 9000‒2015. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. М.: Стандартинформ, 2018. 53 с.
4. Зеленина Н. В., Зеленин А. В. Использование информационных технологий в системах менеджмента качества // Проблемы менеджмента в технических системах. 2017. № 3(19). С. 96 ‒ 100.
5. Карпов Ю. А., Карпова А. С. Многомерные методы анализа данных в экономике и бизнесе: учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2019. С. 56 ‒ 60.
6. Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и интерпретация данных. М.: Финансы и статистика, 2010. 108 с.
7. Полховская Т. М., Ващенко Н. В., Назарова И. Г. и др. Роль документации при создании эффективной системы менеджмента организации // Стандарты и качество. 2004. № 6. С. 8 ‒ 18.
8. Темкин И. О., Трофимов В. Б. Искусственные нейронные сети в АСУ ТП. М.: ИД НИТУ МИСИС, 2023. С. 9 ‒ 50.
9. Каратеева А. В. Применение методов искусственных нейронных сетей в управлении качеством продукции // Известия высших учебных заведений. Строительство. 2016. № 6(685). С. 119 ‒ 124.
10. Кан К. А. Нейронные сети. Эволюция: электрон. книга. М.: ЛитРес: Самиздат, 2018. С. 375 ‒ 380.
11. Прохорова В. А., Потепун В. И., Введенская Н. В. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах. М.: Физматлит, 2020. С. 40 ‒ 54.

Eng

1. Sokolova E. G. (2019). Automation of quality management systems at industrial enterprises. Intellektual'nye informatsionnye tekhnologii v obrazovanii i nauke, 11(2), 11 ‒ 15. [in Russian language]
2. Denisov S. V. (2019). Automation of the quality management system according to GOST R ISO 9001‒2015 in the field of education. Informatika i obrazovanie, 323(3), 84 ‒ 89. [in Russian language]
3. Quality management systems. Fundamentals and vocabulary. (2018). Standard No. GOST R ISO 9000‒2015. Moscow: Standartinform. [in Russian language]
4. Zelenina N. V., Zelenin A. V. (2017). Use of information technology in quality management systems. Problemy menedzhmenta v tekhnicheskih sistemah, 19(3), 96 ‒ 100. [in Russian language]
5. Karpov Yu. A., Karpova A. S. (2019). Multidmensional methods of data analysis in economics and business: textbook, 56 – 60. Moscow: INFRA-M. [in Russian language]
6. Kendall M., Styuart A. (2010). Multivariate statistical analysis and data interpretation. Moscow: Finansy i statistika. [in Russian language]
7. Polhovskaya T. M., Vascenko N. V., Nazarova I. G. et al. (2001). The role of documentation in creating an effective management system for an organization. Standarty i kachestvo, (6), 8 ‒ 18. [in Russian language]
8. Temkin I. O., Trofimov V. B. (2023). Artificial neural networks in process control systems, 9 – 50. Moscow: ID NITU MISIS. [in Russian language]
9. Karateeva A. V. (2016). Application of artificial neural network methods in product quality management. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy. Stroitel'stvo, 685(6), 119 ‒ 124. [in Russian language]
10. Kan K. A. (2018). Neural networks. Evolution: e-book, 375 – 980. Moscow: LitRes: Samizdat. [in Russian language]
11. Prohorova V. A., Potepun V. I., Vvedenskaya N. V. (2020). Artificial neural networks in intelligent systems, 40 – 54. Moscow: Fizmatlit. [in Russian language]

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/td.2025.03.pp.056-063

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/td.2025.03.pp.056-063

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

Please specify the article DOI in the order comments.