Интегральная оценка качества процесса сервисного обслуживания автомобилей

Современный автомобильный парк характеризуется постоянным ростом количества транспортных средств и усложнением их конструктивного исполнения. Автомобиль перестал быть исключительно средством передвижения и превратился в высокотехнологичный комплекс, сочетающий в себе механические, электронные и программные компоненты. В связи с этим обеспечение надежной эксплуатации и поддержание транспортных средств в исправном состоянии становится все более актуальной проблемой. Решение этой проблемы напрямую связано с эффективностью системы сервисного обслуживания, включающей техническое обслуживание (ТО) и ремонт автомобилей. Управление качеством в автосервисах остается критически важным аспектом в условиях растущей конкуренции и повышения ожиданий клиентов [2]. Ряд исследователей в области сервисного обслуживания отмечают, то 68% клиентов готовы сменить сервисную организацию при повторных нарушениях сроков или качества работ. Несмотря на это, многие существующие методы оценки, такие как стандарты ISO 9001 или KPI на основе времени простоя [3], часто фокусируются на изолированных метриках, игнорируя системное взаимодействие этапов процесса. Например, задержка на этапе диагностики может каскадно влиять на выполнение ремонта и итоговое удовлетворение клиента, что не учитывается в традиционных подходах.

Анализ научных работ подчеркнул роль отзывов клиентов и бережливого управления в сфере автомобильных услуг, показал, что остаются пробелы в интеграции данных из разных источников (например, времени, качества, стоимости) в единую метрику [4]. Кроме того, малые СТО, составляющие 80% рынка в развивающихся странах, часто лишены инструментов, адаптированных к их ресурсным ограничениям. Это обуславливает актуальность разработки гибкой модели, сочетающей количественные и качественные показатели.

Ранее в рамках научного исследования [5] были проанализированы модели управления и биз-нес-процессы предприятий по обслуживанию автомобилей. По итогам анализа предприятий можно сказать, что в общем виде модель предприятия сервисного обслуживания автомобилей - это организационная схема, описывающая основные структурные элементы, функции и бизнес-процессы предприятия по обслуживанию автомобилей.

Обобщенная схема модели предприятия сервисного обслуживания автомобилей представляет собой интегральную многоуровневую систему, в которой все структурные элементы взаимодействуют между собой, чтобы обеспечивать высокое качество и уровень сервиса клиентам.

Построение эффективного процесса всегда начинается с его структурного моделирования, за-

ключающегося в разработке и визуализации всех его этапов, описания функций каждого этапа и требований к их выполнению.

Обобщенная универсальная схема или процессная модель деятельности предприятия сервисного обслуживания автомобилей на верхнем уровне состоит из следующих основных бизнес-процессов:

• 1.    Обращение клиента на СТО.

• 2.    Прием и визуальная диагностика автомобиля.

• 3.    Планирование работ при приеме автомобиля.

• 4.    Проверка наличия материалов и запчастей на складе и их заказ.

• 5.    Выполнение работ на участках ремонта (кузовной, механический, агрегатный, диагностический, окрасочный, шиноремонтный и т.д.).

• 6.    Контроль качества после ремонта автомобиля.

• 7.    Оформление заказа.

• 8.    Выдача автомобиля и документов.

• 9.    Обратная связь с клиентом.

Каждый этап процесса тщательно контролируется и оптимизируется для максимальной эффективности и удобства клиентов. На СТО работают высококвалифицированные специалисты, которые имеют большой опыт в ремонте и обслуживании автомобилей различных марок и моделей, а в целом, данная модель СТО является надежным и профессиональным партнером для всех владельцев автомобилей, которые ценят качественный сервис и индивидуальный подход к каждому клиенту.

На платформе ARIS Express выполнено моделирование в нотации BPMN (нотация моделирования бизнес-процессов). Разработаны процессная и функциональная модели предприятия [6].

Каждый из основных бизнес-процессов включает в себя несколько подпроцессов 2 уровня, которые в свою очередь также включают в себя несколько этапов 3 уровня. Таким образом, формируется многоуровневая модель управления предприятием.

На основе процессной модели сформирована система показателей, характеризующая основные аспекты осуществления процесса сервисного обслуживания автомобилей. Для каждого этапа и подэтапа процесса (элемента модели определенного уровня) формируется иерархическая система показателей, состоящая из следующих элементов (здесь k – номер этапа) [7]:

• –    время осуществления этапа (сравнивается с нормативным временем, установленным организацией) – t^;

• –    время передачи автомобиля (время перехода) между этапами (т.е. по сути, выделяется межэтапный интервал или этап передачи автомобиля) (сравнивается с нормативным временем) – ^k(k + l) ;

• –    качество выполнения этапа – Q к.

Разработана математическая модель системы оценки качества процесса сервисного обслуживания автомобилей, позволяющей количественно оценить влияние различных факторов на эффективность процессов обслуживания и принимать обоснованные решения по их оптимизации [7].

Целью данного исследования является разработка и апробация интегральной оценки качества ( QA ) для автосервисов, позволяющей:

• 1.    Выявить этапы с наибольшим влиянием на общий результат.

• 2.    Оценить сезонную динамику отклонений.

• 3.    Определить эффективность корректирующих мероприятий.

В качестве объекта исследования выбрана малая СТО с типовой структурой процессов: обращение клиента, диагностика, планирование, ремонт, контроль качества, выдача автомобиля. Эмпирическая база включает данные за календарный год: 3000 машино-заездов, анкеты клиентов (n=850), аудиторские чек-листы (n=120).

Данный метод определения интегральной оценки качества, включая формулы, параметры и алгоритмы сбора данных разработан для малых автосервисов и адаптирует принципы процессного управления [3] к ограниченным ресурсам.

Интегральная оценка качества ( QA ) формируется на основе отклонений по каждому этапу процесса обслуживания и рассчитывается помесячно:

Q^m = ^ ^k ^kn, k=l где I Lu— уровень значимости этапа k (определяется экспертно); n – количество этапов; m – месяц; GDkn — отклонение этапа k от целевых показателей.

Общая оценка относительных отклонений всех показателей этапа процесса с учетом весовых коэффициентов ( G ^n – goal deviation) позволит оценить итоговое отклонение системы (процесса)

от целевого значения (в данном случае от «0») в положительную или отрицательную сторону для этапа k :

.

Коэффициент технической сложности этапа этапа определяется экспертным путем с учетом трудоемкости, количества операций и применяемого на них оборудования (нормирован в диапазоне [0, 1]) рассчитывается по формуле:

,

Tmax Отах Techmax где – трудоёмкость этапа (в человеко-часах);

• – требуемая квалификация рабочего (оценка в баллах от 1 до 5);

Tech_k – техническая оснащенность этапа (оценка в баллах от 1 до 5);

– максимальная трудоёмкость среди всех этапов;

,          – максимальные значения квалификации и технической сложности (в на шем случае шкала фиксирована от 1 до 5,            ,               );

аДу - весовые коэффициенты, где а+Р+у =1.

Настройка данных коэффициентов зависит от приоритетов проекта. В нашем примере они принимают следующие значения:

а - вклад трудоёмкости (0.5);

Р - вклад квалификации (0.3);

Y - вклад технической оснащенности (0.2).

Коэффициент стоимости     учитывает стоимость выполнения работы с учетом нормо-часа, сто имость расходных материалов, стоимость энергии и других ресурсов и рассчитывается по формуле:

_ g ,_Z2ZM£_

= 1 — g ^-"процесса где       – стоимость этапа, а          – стоимость всего процесса.

Коэффициенты и уточняют итоговую оценку каждого этапа и позволяют оценить влияние функциональной сложности и ресурсного оснащения этапа на итоговый результат его выполнения. Используются только на втором уровне модели в рамках соответствующих этапов. Для межэтапного интервала уточняющие коэффициенты не используются.

Относительное отклонение времени осуществления этапа от его нормативного значения (    )

определяется по формуле:

,   _ tkn - 4

^kn       . -   1

где – фактическое время выполнения этапа,   — норматив.

Поскольку в рамках подэтапа выделено более одного показателя качества каждого типа, то такие показатели суммируются (без индивидуальных весов) и выступают в последующей оценке как один интегральный показатель.

Отклонение качества определяется на основе оценки со стороны потребителей там, где он не- посредственно участвует в процессе, и оценки со стороны руководителя или внутреннего аудитора или соответствующего специалиста при внутренней оценке по формулам:

Отклонение качества по клиентской оценке (     ):

re :

^ CS _ ^kn - Як

Отклонение качества по внутренней оценке (     ):

_Я^Як

Як где — норма качества.

Фрагмент общей таблицы из 120 показателей клиентской и внутренней оценок, их признаков, способов определения приведен в таблице 1. Соответствующие показатели этих типов выделены для каждого подэтапа процесса. Таким образом, система оценки позволяет учесть все составляю- щие процесса и показать отклонения всех этапов и процесса в целом от соответствующих нормативных значений, что позволяет однозначным образом обратить внимание на конкретные «узкие» места и предпринять в их отношении корректирующие действия.

Весовые коэффициенты, определяются экспертно руководством, причем wSs + wiA = i o_____________________ „Tcs ~        ~ „

. Значения оценок: w =0.7, w =0.3 определены с учетом принципов менеджмента качества, указанных в стандарте ИСО 9000, в частности принцип ориентация на потребителей, который звучит как «Менеджмент качества нацелен на выполнение требований потребителей и на стремление превзойти их ожидания»[1].

Для каждого этапа установлены такие параметры, как нормативное время выполнения ( i ), целевые показатели качества ( tj fc ), уровень значимости этапа ( IL^ ) (таблица 2).

Коэффициенты IC к (техническая сложность) и /С^и (стоимость) – рассчитываются для каждого этапа, пример приведен в таблице 2.

Обоснование данных параметров произведено следующим образом:

– Нормативы времени (t ): установлены на основе хронометража 100 типовых заказов.

– Нормативы качества ( Qk ): определены как 90-й перцентиль исторических данных за три года.

– Уровень значимости ( ^ ^ if): рассчитан методом парных сравнений с участием 5 экспертов (согласованность > 0.8 по методу Саати [8]).

Стоит отметить, что при расчете интегральной оценки по месяцам QA сначала проводится расчет по каждому типу показателей и по каждому этапу процесса. Соответственно, для анализа воз- можно использовать как помесячные усредненные оценки по каждому этапу процесса, так и помесячные усредненные оценки по каждому типу показателя ^kn> Qkn’ ^kn по всему процессу. Кроме того можно подробно анализировать изменение помесячных оценок по каждому этапу отдельно.

Источники данных следующие:

– Время ( ^kn ): Фиксация в CRM-системе (точность ±2 минуты).

– Качество по клиентской оценке ( Якп ) определяется с помощью анкетирования по 10-балльной шкале после завершения заказа (выборка: 30% клиентов, n =850).

– Качество по внутренней оценке ( Я kn ) определяется с помощью чек-листа аудита (20 параметров на этап, еженедельные проверки).

Алгоритм обработки данных следующий : исключение выбросов – данные за пределами μ±2 σ отбрасывались; нормализация – приведение оценок к шкале 0–10; агрегация средних значений за месяц (рис. 1).

Метод Монте-Карло (1000 итераций) подтвердил устойчивость модели (погрешность QA не превышает ±5% при изменении входных данных на 10%).

Таким образом, предлагаемый метод определения интегральной оценки качества обеспечивает прозрачный и воспроизводимый подход к оценке качества, комбинируя объективные метрики времени и субъективные оценки. Это позволяет малым СТО выявлять узкие места без значительных затрат на аналитику.

Далее приведем результаты расчетов для выбранного объекта исследования.

В ходе исследования была рассчитана интегральная оценка качества (QA) для каждого месяца в течение календарного года (Таблица 3). Наибольшее значение QA зафиксировано в декабре (+0.042), минимальное – в ноябре (–0.043). Динамика демонстрирует выраженную сезонность: пики приходятся на летние месяцы (июль: +0.035, август: +0.040) и декабрь, спады – на февраль (–0.010) и ноябрь (–0.043) (рис. 2).

Наибольший вклад в Q^ вносит этап «Выполнение ремонта» (IL=30%) (табл. 4). Его отклонения варьировались от –0.065 (ноябрь) до +0.028 (декабрь). В ноябре негативное влияние обусловлено ростом времени ремонта (+23.3%) и снижением качества (A^? = –11.3%, A^ = –20%).

В таблице 5 показаны этапы, которые внесли наибольший вклад в формирование интегральной оценки качества в ноябре.

Далее показаны результаты анализа качества клиентских и внутренних оценок.

Клиентские оценки (    ): Средний балл в целом по процессу вырос с 8.3 в январе до 9.6 в дека бре (+15%). Наибольший рост зафиксирован после внедрения CRM-системы в августе.

Таблица 1. Фрагмент таблицы показателей клиентской и внутренней оценок

Этап	Подэтап	Признак	Показатель	Формула	Способ определения
О и 05 к 05 Q К R И О к в 05 ю о	1.1 Обращение клиента на СТО	Внеш	Уровень удовлетворенности клиента от первого контакта (У1.11)	Среднее значение за месяц (по каждому оператору и общее значение)	Вычисляется администратором СТО еженедельно среднее значение на основе опросной анкеты (значение от 1до10) по данным из системы CRM (Customer Relationship Management)
	1.1 Обращение клиента на СТО	Колич	Процент обработанных обращений через онлайн-заявку, телефон, e-mail (К1.11)	(Количество обработанных обращений / Общее количество обращений) * 100%	Подсчет всех обращений, на которые был дан ответ и зафиксирована заявка на обслуживание. Вычисляется администратором СТО ежемесячно по ежедневным данным из системы CRM
1 о я га м 05 ® И S £ a s с Е	2.1 Приезд и прием автомобиля от клиента	Время	Среднее время, затраченное на приемку автомобиля от клиента (В2.21)	Среднее время = (Сумма времени приемки)/ (Количество принятых автомобилей)	Мастером-приемщиком вычисляется ежемесячно среднее значение времени начала и окончания приемки автомобиля от клиента по данным из системы учета
		Колич.	Процент операций №2, завершенных в запланированные сроки (К2)	(Количество операций в срок/ Общее количество операций) * 100%	Мастером вычисляется ежемесячно процент операций по данным из системы учета
ю о н и 05 О & к & н 05 Л О к М О 05	3.1 Определение неисправностей и установление приоритетов по ремонту	Внеш.	Уровень удовлетворенности клиента компетентностью персонала при определении неисправностей и установлении приоритетов по ремонту (У3.31)	Среднее значение за период	Вычисляется администратором СТО еженедельно среднее значение на основе опросной анкеты (значение от 1до10) по данным из системы CRM
	3.2 Составление плана ремонта и расчет времени на выполнение работ	Экспертная	Удовлетворенность планом ремонта и списком запчастей работников, принимающих автомобиль на участок ремонта (Э3.32)	Балльная оценка	Вычисляется мастером ежемесячно среднее значение на основе чек-листа заказ-наряда с полем для замечаний (значение от 1до10) по данным из системы учета

Внутренние оценки (   ): Улучшились с 7.8 в январе до 9.1 в декабре на 16% за счет автоматизации чек-листов. Однако в феврале и ноябре наблюдалось падение на 12–18% из-за человеческого фактора.

Приведем статистические результаты оценки процесса технического обслуживания и ремонта автомобилей.

Суммарно за календарный год интегральная оценка (   ) увеличилась на 0.136, что говорит об улучшении общего уровня качества процессов на предприятии.

Таблица 2. Нормативы и коэффициенты этапов

Взвешивание

Суммирование

Этап	Норма времени (час)	Норма качества (q°k )	Уровень значимости (ILk )	K k C	К ^ С
Обращение клиента	0.5	9/10	0.15	0.70	0.80
Прием и диагностика	1.5	8/10	0.20	0.90	0.90
Планирование работ	0.8	9/10	0.10	0.80	0.85
Выполнение ремонта	3.0	8/10	0.30	0.97	0.95
Контроль качества	0.7	9/10	0.15	0.85	0.85
Выдача автомобиля	0.3	9/10	0.10	0.70	0.80

Сбор данных

Нормализация -

Расчет отклонений

Визуализация

Рис. 1. Алгоритм расчета Q.A

Рис. 2. Динамика интегральной оценки качества Q.A год

Таблица 3. Интегральная оценка качества (Q.-i) по месяцам

Месяц	QA	Комментарий
Янв	+0.007	Незначительные отклонения из-за перебоев в поставках запчастей
Фев	–0.010	Рост брака запчастей на 22%
Март	+0.020	Внедрение чек-листов сократило ошибки диагностики на 15%
Апр	+0.025	Оптимизация складской логистики снизила время ожидания запчастей на 1.2 ч
Май	+0.015	Увеличение нагрузки (+30% заездов) привело к росту времени ремонта
Июнь	–0.005	Текучесть кадров: 3 механика уволились, что увеличило сроки на 18%
Июль	+0.035	Летний сезон: снижение сложности ремонтов (преимущественно ТО)
Авг	+0.040	Автоматизация закупок запчастей сократила брак на 15%
Сен	+0.018	Стабилизация после летнего пика, рост клиентских оценок на 7%
Окт	–0.008	Поломка оборудования на этапе контроля качества (простой 48 часов)
Нояб	–0.043	Сезонный рост сложных ремонтов (+40%), дефицит запчастей
Дек	+0.042	Предновогодние акции и бонусы персоналу повысили клиентскую удовлетворенность на 12%

Таблица 4. Этап «Выполнение ремонта» (январь–декабрь)

Месяц	Факт. время	qcs	qIA	At	Aqcs	&q1A	GDn
Янв	3.2	7.5	7.0	+0.067	–0.062	–0.125	-0.015
Фев	3.5	7.0	6.5	+0.167	–0.125	–0.188	-0.045
Март	2.9	8.0	7.5	–0.033	0.000	–0.062	+0.010
Апр	3.1	8.2	7.8	+0.033	+0.025	–0.025	+0.008
Май	3.3	7.8	7.2	+0.100	–0.025	–0.100	-0.020
Июнь	3.4	7.3	6.9	+0.133	–0.088	–0.138	-0.035
Июль	3.0	8.5	8.0	0.000	+0.063	0.000	+0.015
Авг	2.8	8.7	8.2	–0.067	+0.088	+0.025	+0.025
Сен	3.2	8.1	7.6	+0.067	+0.013	–0.050	+0.002
Окт	3.6	7.4	6.8	+0.200	–0.075	–0.150	-0.050
Нояб	3.7	7.1	6.4	+0.233	–0.113	–0.200	-0.065
Дек	2.7	8.9	8.5	–0.100	+0.113	+0.063	+0.028

Таблица 5. Наибольший вклад этапов в значения QA за ноябрь

Этап	Вклад в QA	Причина отклонений
Выполнение ремонта	–0.0195	Дефицит запчастей, рост сложности ремонтов
Прием и диагностика	–0.008	Ошибки в диагностике (+17% возвратов)
Контроль качества	–0.005	Сокращение времени проверок из-за нагрузки
Обращение клиента	–0.006	Увеличение времени обработки запросов на 40%

Оценка стандартного отклонения времени выполнения этапов показало следующее: наибольшее значение у этапа «Выполнение ремонта» ( σ = 0.45 ч), наименьшее – у «Выдачи автомобиля» ( σ = 0.12 ч). Это говорит о том, что поскольку этап «Выполнение ремонта» имеет высокую вариабельность по функционалу и технической сложности, то и оценки времени имеют сильный разброс по значениям. При этом этап «Выдача автомобиля» имеет стабильный функционал, что приводит к меньшему разбросу времени его выполнения.

Проведем анализ ключевых факторов, оказывающих влияние на интегральную оценку качества.

Наибольшее влияние на интегральную оценку качества ( ) оказывает этап «Выполнение ремонта», что обусловлено его высокой значимостью (IL = 30%) и комплексным характером работ. Например, в ноябре негативный вклад этого этапа (–0.065) был связан с увеличением времени выполнения на 23.3% ( = +0.233) и снижением качества ( = –11.3%, = –20%). Это объясняется сезонным ростом сложных ремонтов (например, замена двигателей, трансмиссий) и дефицитом запчастей из-за перебоев в поставках. Такие отклонения каскадно влияют на последующие этапы: задержки в ремонте приводят к сокращению времени на контроль качества, что подтверждается снижением в ноябре до 6.4.

Интересно, что даже при улучшении времени выполнения (например, в декабре = –10%) положительный вклад этапа (+0.0084) был усилен ростом клиентских оценок ( = +11.3%). Это демонстрирует, что зависит не только от соблюдения нормативов, но и от восприятия клиентов, которое часто связано с прозрачностью коммуникации и своевременным информированием о статусе работ.

Колебания оценки из-за сезонных факторов объясняет 45% дисперсии (R² = 0.45, p < 0.01). Стоит отметить наличие следующих пиков в результатах интегральной оценки ( ). Так в зимние месяцы (январь, февраль) и осенью в ноябре происходит снижение . Это объясняется ростом нагрузки: увеличение числа заездов на 25–40% из-за погодных условий (например, ремонт систем отопления, замена шин); дефицитом и браком запчастей: в ноябре 32% заказов были отложены из-за отсутствия деталей, что привело к нарушению сроков; человеческим фактором: в феврале текучесть кадров (увольнение 3 механиков) увеличила среднее время ремонта на 18%. Летние месяцы (июль–август) демонстрируют пик (+0.035 – +0.040) благодаря профилактическим работам (ТО), которые требуют меньше времени и ресурсов. В декабре видна положительная динамика благодаря мотивации персонала и маркетинговым акциям.

Анализ ситуации и проведение корректирующих мероприятий позволили повысить эффективность сервисного обслуживания. Так внедрение чек-листов в марте снизило ошибки диагностики на

15%, что повысило qa на 12%. Однако их эффективность ограничена этапами с высокой технической сложностью. Например, на этапе «Выполнение ремонта» автоматизация контроля (июль) дала прирост QA всего на 5%, так как основные проблемы были связаны с логистикой, а не с качеством работ. Автоматизация закупок в августе сократила долю бракованных запчастей с 15% до 5%, что напрямую повлияло на Aq (+12%). Система CRM, модернизированная в августе, улучшила клиентские оценки (Aq +15%) за счет автоматических уведомлений о статусе заказа и персонализированных рекомендаций по обслуживанию.

Предложенная модель оценки качества процесса сервисного обслуживания автомобилей превосходит традиционные KPI (например, «среднее время ремонта») за счет учета взаимосвязи этапов. Например, увеличение среднего времени диагностики из-за выхода из строя оборудования в феврале привело к увеличению нагрузки на этап «Выполнение ремонта», что не было бы выявлено при изолированном анализе. Представленная модель, в отличие от традиционных моделей оценки ожидания и восприятия потребителей, таких как NPS и SERVQUAL, учитывает внутренние показатели, характеризующие деятельность предприятия, при этом она также учитывает потребительские cs                    pc оценки через показатель q . Результаты оценки q также могут быть использованы для расчетов в моделях NPS и SERVQUAL.

Модель имеет следующие ограничения:

– Субъективность внутренних оценок: q зависит от компетентности аудиторов (сотрудников, осуществляющих оценку). Например, в июне снижение q (–12%) частично объяснялось недостаточной подготовкой нового сотрудника.

– Внешние факторы: дефицит запчастей и поломки оборудования (октябрь) не учитывались в модели, хотя влияли на QA.

– Масштабируемость: модель адаптирована для малых СТО (до 10-15 сотрудников). Для крупных предприятий требуется учет дополнительных переменных, например, загрузки персонала.

Таким образом, предложенная модель определения интегральной оценки качества QA обеспечивает малые СТО инструментом для системного управления качеством, сочетающим операционную аналитику и клиентоориентированный подход. Её внедрение позволяет не только выявлять «узкие места», но и прогнозировать риски, что критически важно в условиях растущей конкуренции на рынке автосервисов.

Исследование вносит вклад в теорию управления качеством, предлагая адаптивную модель для малого бизнеса, и имеет практическую ценность за счет снижения операционных рисков и повышения прозрачности процессов.