Duomenų analizės statistiniai metodai pakankamai išsamiai aprašyti vidaus literatūroje. Tuo tarpu Rusijos įmonių praktikoje naudojami tik kai kurie iš jų. Panagrinėkime kai kuriuos statistinio apdorojimo metodus.
Bendra informacija
Vietos įmonių praktikoje dažniausiai naudojami statistiniai kontrolės metodai. Jei kalbame apie technologinio proceso reguliavimą, tai pastebima itin retai. Taikant statistinius metodus, įmonė sudaro atitinkamą kvalifikaciją turinčių specialistų grupę.
Reikšmė
Pagal ISO ser. 9000, tiekėjas turi nustatyti statistinių metodų, taikomų kuriant, reguliuojant ir tikrinant gamybos proceso galimybes bei gaminių charakteristikas, poreikį. Taikomi metodai yra pagrįsti tikimybių teorija ir matematiniais skaičiavimais. Statistinių duomenų analizės metodai gali būti diegiami bet kuriame gaminio gyvavimo ciklo etape. Jie pateikia laipsnio įvertinimą ir ataskaitąprodukto nevienalytiškumas arba jo savybių kintamumas, palyginti su nustatytomis vardinėmis vertėmis ar reikalaujamomis reikšmėmis, taip pat jo kūrimo proceso kintamumas. Statistiniai metodai – tai metodai, kuriais remiantis tam tikru tikslumu ir patikimumu galima spręsti apie tiriamų reiškinių būklę. Jie leidžia numatyti tam tikras problemas, sukurti optimalius sprendimus, pagrįstus ištirta faktine informacija, tendencijomis ir modeliais.
Naudokite nuorodas
Pagrindinės sritys, kuriose plačiai naudojami statistiniai metodai, yra šios:
- Proceso valdymas.
- Produkto priėmimas. Jame naudojami statistiniai kokybės metodai.
- Technologinių operacijų stabilumo ir tikslumo tyrimas.
- Patikimumo skaičiavimas ir testavimas.
Išsivysčiusi šalies praktika
Statistikos metodai yra aukštų vartotojų savybių produktų kūrimo pagrindas. Šios technologijos plačiai naudojamos pramoninėse šalyse. Statistiniai metodai iš tikrųjų yra garantija, kad vartotojai gaus nustatytus reikalavimus atitinkančius produktus. Jų naudojimo poveikį įrodė Japonijos pramonės įmonių praktika. Būtent jie prisidėjo prie aukščiausio gamybos lygio šioje šalyje pasiekimo. Ilgametė užsienio šalių patirtis rodo, kiek šios technikos efektyvios. Visų pirma, yra žinoma, kad Hewlelt Packard, naudodamas statistikąmetodais, vienu iš atvejų pavyko sumažinti santuokų skaičių nuo 9000 iki 45 vienetų
Diegimo sunkumai
Vietinėje praktikoje yra nemažai kliūčių, kurios neleidžia naudoti statistinių metodų rodikliams tirti. Sunkumai kyla dėl:
- Dauguma specialistų ir verslo lyderių neturi tinkamo supratimo apie technikų esmę ir reikšmę, informacijos supratimo, transformavimo ir panaudojimo svarbą.
- Pačių statistinių metodų ir jų taikymo tvarkos nežinojimas.
- Dauguma specialistų neturi patirties apdoroti empirinę informaciją.
- Nepasitikėjimas rezultatų patikimumu.
- Trūksta aiškių, lengvai skaitomų vadovų be matematinės naudos aparato.
Programos kūrimas
Reikia pasakyti, kad nustatyti tam tikrų statistinių metodų poreikį kokybės srityje, pasirinkti, įsisavinti konkrečius metodus yra gana sunkus ir ilgas darbas bet kuriai šalies įmonei. Norint ją efektyviai įgyvendinti, patartina parengti specialią ilgalaikę programą. Jame turėtų būti numatyta suformuoti tarnybą, kurios užduotys apims statistinių metodų taikymo organizavimą ir metodinį vadovavimą. Programos rėmuose būtina numatyti aprūpinimą tinkamomis techninėmis priemonėmis, specialistų rengimą, gamybos užduočių sudėties nustatymą.turėtų būti sprendžiami pasirinktais metodais. Įvaldymą rekomenduojama pradėti nuo paprasčiausių metodų. Pavyzdžiui, galite naudoti gerai žinomus elementarius statistinius gamybos valdymo metodus. Vėliau patartina pereiti prie kitų metodų. Pavyzdžiui, tai gali būti dispersijos analizė, selektyvus informacijos apdorojimas, procesų reguliavimas, faktorinių tyrimų ir eksperimentų planavimas ir kt.
Klasifikacija
Statistinės ekonominės analizės metodai apima skirtingus metodus. Nereikia nė sakyti, kad jų yra nemažai. Tačiau pirmaujantis kokybės vadybos ekspertas Japonijoje K. Ishikawa rekomenduoja naudoti septynis pagrindinius metodus:
- Pareto diagramos.
- Grupuokite informaciją pagal bendrus požymius.
- Valdymo kortelės.
- Priežasčių ir pasekmių diagramos.
- Histogramos.
- Valdymo lapai.
- Išsibarstymo diagramos.
Remdamasis savo patirtimi valdymo srityje, Ishikawa tvirtina, kad 95 % visų klausimų ir problemų įmonėje galima išspręsti taikant šiuos septynis metodus.
Pareto diagrama
Šis statistinių duomenų metodas pagrįstas tam tikru santykiu. Jis buvo vadinamas „Pareto principu“. Pasak jo, iš 20% priežasčių atsiranda 80% pasekmių. Pareto diagrama vaizdine ir suprantama forma parodo santykinę kiekvienos aplinkybės įtaką bendrai problemai mažėjančia tvarka. Šį poveikį galima tirti pagalnuostoliai, defektai, atsiradę dėl kiekvienos priežasties. Santykinis poveikis iliustruojamas stulpeliais, kumuliacinis veiksnių poveikis su kaupiamąja tiese.
Priežasčių ir pasekmių diagrama
Ant jo tiriama problema sąlygiškai pavaizduota horizontalios tiesios rodyklės pavidalu, o netiesiogiai ar tiesiogiai ją įtakojančios sąlygos ir veiksniai – įstrižų rodyklių pavidalu. Statant reikia atsižvelgti net į iš pažiūros nereikšmingas aplinkybes. Taip yra dėl to, kad praktikoje gana dažnai pasitaiko atvejų, kai problemos sprendimas užtikrinamas kelių iš pažiūros nereikšmingų veiksnių atmetimu. Priežastys, turinčios įtakos pagrindinėms aplinkybėms (pirmojo ir vėlesnių užsakymų), diagramoje pavaizduotos horizontaliomis trumpomis rodyklėmis. Išsami diagrama bus žuvies skeleto pavidalu.
Grupės informacija
Šis ekonominis-statistinis metodas naudojamas supaprastinti rodiklių, gautų įvertinus ir matuojant vieną ar daugiau objekto parametrų, rinkinį. Paprastai tokia informacija pateikiama netvarkingos reikšmių sekos forma. Tai gali būti ruošinio linijiniai matmenys, lydymosi temperatūra, medžiagos kietumas, defektų skaičius ir kt. Remiantis tokia sistema, sunku padaryti išvadas apie produkto savybes ar jo kūrimo procesus. Užsakymas atliekamas naudojant linijinius grafikus. Jie vizualiai rodo stebimų parametrų pokyčius per tam tikrą laikotarpį.
Valdymo lapas
Paprastai jis pateikiamas dažnio pasiskirstymo lentelės pavidalu, kad būtų galima nustatyti objekto parametrų išmatuotų verčių atsiradimą atitinkamais intervalais. Kontroliniai sąrašai sudaromi atsižvelgiant į tyrimo tikslą. Indikatoriaus verčių diapazonas yra padalintas į vienodus intervalus. Jų skaičius dažniausiai parenkamas lygus atliktų matavimų skaičiaus kvadratinei šaknims. Forma turi būti paprasta, kad nebūtų problemų pildant, skaitant, tikrinant.
Histograma
Jis pateikiamas pakopinio daugiakampio forma. Tai aiškiai iliustruoja matavimo rodiklių pasiskirstymą. Nustatytų verčių diapazonas yra padalintas į lygius intervalus, kurie brėžiami išilgai x ašies. Kiekvienam intervalui sukuriamas stačiakampis. Jo aukštis lygus reikšmės atsiradimo dažniui duotame intervale.
Išsibarstymo diagramos
Jie naudojami tikrinant hipotezę apie dviejų kintamųjų ryšį. Modelis sukonstruotas taip. Vieno parametro reikšmė brėžiama ant abscisių ašies, o kito rodiklio reikšmė – ant ordinačių. Dėl to diagramoje atsiranda taškas. Šie veiksmai kartojami visoms kintamųjų reikšmėms. Jei yra ryšys, koreliacijos laukas išplečiamas ir kryptis nesutaps su y ašies kryptimi. Jei nėra jokių apribojimų, jis bus lygiagretus vienai iš ašių arba bus apskritas.
Valdymo kortelės
Jie naudojami proceso vertinimui tam tikrą laikotarpį. Kontrolinių schemų formavimas yra pagrįstasšiose pozicijose:
- Visi procesai laikui bėgant nukrypsta nuo nustatytų parametrų.
- Nestabili reiškinių eiga nesikeičia atsitiktinai. Nukrypimai, viršijantys numatytas ribas, nėra atsitiktiniai.
- Galima numatyti kai kuriuos pokyčius.
- Stabilus procesas gali atsitiktinai nukrypti nuo numatytų ribų.
Naudojimas Rusijos įmonių praktikoje
Reikia pasakyti, kad šalies ir užsienio patirtis rodo, kad efektyviausias statistinis metodas, leidžiantis įvertinti įrangos ir technologinių procesų stabilumą ir tikslumą, yra valdymo lentelių sudarymas. Šis metodas taip pat taikomas reguliuojant gamybos operacijas, tiriant gamybinių pajėgumų potencialą. Statant žemėlapius būtina teisingai pasirinkti tiriamą parametrą. Rekomenduojama teikti pirmenybę tiems rodikliams, kurie yra tiesiogiai susiję su numatomu gaminio panaudojimu, kuriuos galima nesunkiai išmatuoti ir kuriems įtakos gali turėti proceso valdymas. Jei toks pasirinkimas sunkus arba nepagrįstas, galima įvertinti reikšmes, koreliuojančias (susijusias) su valdomu parametru.
Niuansai
Jei ekonomiškai ar techniškai neįmanoma išmatuoti rodiklių žemėlapiams pagal kiekybinį kriterijų reikiamu tikslumu, naudojamas alternatyvus ženklas. Su juo siejami tokie terminai kaip „santuoka“ir „defektas“. Pastaroji suprantama kaip kiekviena atskira gaminio neatitiktisnustatytų reikalavimų. Santuoka vadinama gaminiais, kurių teikimas vartotojams neleidžiamas dėl jos trūkumų.
Funkcijos
Kiekvienas kortelių tipas turi savo specifiką. Į tai reikia atsižvelgti renkantis juos konkrečiu atveju. Kortelės pagal kiekybinį kriterijų laikomos jautresnėmis proceso pokyčiams nei tos, kuriose naudojama alternatyvi funkcija. Tačiau pirmieji yra imlesni darbui. Jie naudojami:
- Derinimo procesas.
- Technologijos diegimo galimybių įvertinimas.
- Įrangos tikslumo tikrinimas.
- Tolerancijos apibrėžimai.
- Kelių tinkamų gaminio kūrimo būdų suderinimas.
Papildoma
Jei proceso sutrikimui būdingas valdomo parametro vidutinės reikšmės poslinkis, būtina naudoti X žemėlapius. Jei reikšmių sklaida didėja, reikia pasirinkti R arba S modelius. Tačiau būtina atsižvelgti į keletą savybių. Visų pirma, naudojant S diagramas, bus galima tiksliau ir greičiau nustatyti proceso netvarką nei R modeliai su vienodais imties dydžiais. Tuo pačiu metu pastarojo konstrukcija nereikalauja sudėtingų skaičiavimų.
Išvada
Kiekybiniai analizės metodai ekonomikoje leidžia ištirti veiksnius, kurie randami kokybinio vertinimo metu erdvėje ir dinamikoje. Jie gali būti naudojami nuspėjamiems skaičiavimams atlikti. Statistiniai ekonominės analizės metodai nėraapima metodus, kaip įvertinti ekonominių procesų ir įvykių priežasties ir pasekmės ryšius, nustatyti perspektyvius ir neišnaudotus veiklos gerinimo rezervus. Kitaip tariant, faktoriniai metodai neįtraukti į svarstomus metodus.
