Парето-анализ качества работы сервисных центров автопроизводителей
Автор: В.Г. Мосин, К.А. Брагина, В.Н. Козловский, А.В. Гусев
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Машиностроение и машиноведение
Статья в выпуске: 3 т.27, 2025 года.
Бесплатный доступ
Применение метода Парето анализа для решения задач в области управления качеством остается востребованным и крайне актуальным. В настоящее время мы наблюдается резкий рост электронных данных отражающих протекание различных процессов в системе менеджмента организаций, а также данных отражающих этапы жизненного цикла продукции. Соответственно росту данных, требуется решение научно-технических задач направленных на развитие методов и инструментов мониторинга и анализа данных. Требуется их совершенствование и соответствующее развитие в контексте решений задач в области цифровизации и информатизации процессов менеджмента качества. Представляется, что применение классических инструментов аналитической деятельности корпоративных служб качества автосборочных производств, с учетом решения перспективных задач в области их развития создает предпосылки для улучшений процессов управления и повышения их эффективности. В данной статье рассмотрен метод Парето, который реализует задачу выделения наиболее значимых фрагментов данных, что становится основой для создания высокоэффективных моделей прогнозирования качества продукции в процессе эксплуатации. Метод реализован на реальных данных о поступивших заявках на сервисное обслуживание автомобилей одного из ведущих отечественных автопроизводителей.
Управление качеством, анализ данных, машинное обучение, прогнозирующие модели, детекция аномалий
Короткий адрес: https://sciup.org/148331124
IDR: 148331124 | УДК: 004.413 | DOI: 10.37313/1990-5378-2025-27-3-92-98
Pareto Analysis of the Performance Quality of Automakers’ Service Centers
The application of the Pareto analysis method to solve problems in the fi eld of quality management remains in demand and is extremely relevant. Currently, we are seeing a sharp increase in electronic data refl ecting the fl ow of various processes in the management system of organizations, as well as data refl ecting the stages of the product life cycle. Accordingly, the growth of data requires solving scientifi c and technical problems aimed at developing methods and tools for monitoring and analyzing data. Their improvement and corresponding development is required in the context of solving problems in the fi eld of digitalization and informatization of quality management processes. It seems that the use of classical tools for analytical activities of corporate quality services of car assembly plants, taking into account the solution of promising problems in the fi eld of their development, creates the prerequisites for improving management processes and increasing their effi ciency. This article discusses the Pareto method, which implements the task of identifying the most signifi cant fragments of data, which becomes the basis for creating highly effective models for predicting product quality during operation. The method is implemented on real data on incoming requests for service of cars of one of the leading domestic automakers.
