Datu analīzes statistikas metodes ir pietiekami detalizēti aprakstītas vietējā literatūrā. Tikmēr Krievijas uzņēmumu praksē tiek izmantoti tikai daži no tiem. Apskatīsim dažas statistiskās apstrādes metodes.
Vispārīga informācija
Iekšzemes uzņēmumu praksē izplatītas galvenokārt ir statistikas kontroles metodes. Ja mēs runājam par tehnoloģiskā procesa regulēšanu, tad tas tiek atzīmēts ārkārtīgi reti. Statistikas metožu pielietošana paredz, ka uzņēmums veido speciālistu grupu, kam ir atbilstoša kvalifikācija.
Nozīme
Saskaņā ar ISO ser. 9000, piegādātājam ir jānosaka nepieciešamība pēc statistikas metodēm, kuras tiek pielietotas ražošanas procesa iespēju un produktu īpašību izstrādes, regulēšanas un pārbaudes procesā. Izmantotās metodes ir balstītas uz varbūtības teoriju un matemātiskiem aprēķiniem. Statistiskās datu analīzes metodes var ieviest jebkurā produkta dzīves cikla posmā. Viņi sniedz novērtējumu un pārskatu par grāduprodukta neviendabīgums vai tā īpašību mainīgums attiecībā pret noteiktajām nominālvērtībām vai nepieciešamajām vērtībām, kā arī tā izveides procesa mainīgums. Statistiskās metodes ir paņēmieni, ar kuriem ar noteiktu precizitāti un ticamību var spriest par pētāmo parādību stāvokli. Tie ļauj paredzēt noteiktas problēmas, izstrādāt optimālus risinājumus, pamatojoties uz izpētīto faktu informāciju, tendencēm un modeļiem.
Izmantojiet norādes
Galvenās jomas, kurās plaši izmanto statistikas metodes, ir:
- Procesa vadība.
- Produktu pieņemšana. Tas izmanto statistikas kvalitātes metodes.
- Tehnoloģisko darbību stabilitātes un precizitātes pētījums.
- Uzticamības aprēķins un pārbaude.
Attīstīta valsts prakse
Statistikas metodes ir pamats, lai radītu produktus ar augstām patērētāju īpašībām. Šīs metodes plaši izmanto rūpnieciski attīstītajās valstīs. Statistikas metodes faktiski ir garantijas, ka patērētāji saņem produktus, kas atbilst noteiktajām prasībām. To izmantošanas efektu ir pierādījusi Japānas rūpniecības uzņēmumu prakse. Tieši viņi veicināja augstākās ražošanas līmeņa sasniegšanu šajā valstī. Ārvalstu ilggadējā pieredze liecina, cik efektīvi šie paņēmieni ir. Jo īpaši ir zināms, ka Hewlet Packard, izmantojot statistikumetodēm, izdevās samazināt laulību skaitu mēnesī no 9000 līdz 45 vienībām vienā no gadījumiem
Ieviešanas grūtības
Iekšzemes praksē ir virkne šķēršļu, kas neļauj izmantot statistikas metodes rādītāju pētīšanai. Grūtības rodas šādu iemeslu dēļ:
- Lielākajai daļai speciālistu un uzņēmumu vadītāju trūkst adekvātas izpratnes par paņēmienu būtību un nozīmi, informācijas izpratnes, pārveidošanas un izmantošanas nozīmi.
- Nezināšana gan par pašām statistikas metodēm, gan to pielietošanas secību.
- Lielākajai daļai speciālistu trūkst pieredzes empīriskās informācijas apstrādē.
- Neuzticēšanās rezultātu ticamībai.
- Trūkst skaidru, viegli lasāmu rokasgrāmatu, neiesaistot priekšrocību matemātisko aparātu.
Programmas izstrāde
Jāteic, ka noteiktu statistikas metožu nepieciešamības noteikšana kvalitātes jomā, konkrētu paņēmienu izvēle, apgūšana ir diezgan grūts un ilgstošs darbs jebkuram pašmāju uzņēmumam. Tās efektīvai īstenošanai vēlams izstrādāt īpašu ilgtermiņa programmu. Tajā jāparedz tāda dienesta izveide, kura uzdevumos ietilps statistikas metožu pielietošanas organizēšana un metodiskā vadība. Programmas ietvaros nepieciešams nodrošināt aprīkošanu ar atbilstošiem tehniskajiem līdzekļiem, speciālistu apmācību, ražošanas uzdevumu sastāva noteikšanu, kasjāatrisina, izmantojot izvēlētās metodes. Apgūšanu ieteicams sākt, izmantojot visvienkāršākās pieejas. Piemēram, varat izmantot plaši pazīstamās ražošanas vadības elementārās statistikas metodes. Pēc tam ir ieteicams pāriet uz citām metodēm. Piemēram, tā var būt dispersijas analīze, selektīva informācijas apstrāde, procesu regulēšana, faktoriālo pētījumu un eksperimentu plānošana utt.
Klasifikācija
Ekonomiskās analīzes statistiskās metodes ietver dažādas metodes. Lieki piebilst, ka tādu ir diezgan daudz. Tomēr vadošais eksperts kvalitātes vadības jomā Japānā K. Išikava iesaka izmantot septiņas pamatmetodes:
- Pareto diagrammas.
- Grupējiet informāciju pēc kopīgām iezīmēm.
- Vadības kartes.
- Cēloņu un seku diagrammas.
- Histogrammas.
- Vadības lapas.
- Izkliedes diagrammas.
Pamatojoties uz savu pieredzi vadības jomā, Išikava apgalvo, ka 95% no visiem jautājumiem un problēmām uzņēmumā var atrisināt, izmantojot šīs septiņas pieejas.
Pareto diagramma
Šī statistikas datu metode ir balstīta uz noteiktu attiecību. To sauc par "Pareto principu". Viņaprāt, no 20% cēloņu parādās 80% seku. Pareto diagramma vizuālā un saprotamā formā parāda katra apstākļa relatīvo ietekmi uz kopējo problēmu dilstošā secībā. Šo efektu var pētīt saistībā arkatra iemesla radītie zaudējumi, defekti. Relatīvā ietekme ir attēlota ar stabiņiem, faktoru kumulatīvā ietekme ar kumulatīvu taisni.
Cēloņu un seku diagramma
Uz tā pētāmā problēma ir nosacīti attēlota horizontālas taisnas bultiņas formā, un apstākļi un faktori, kas to netieši vai tieši ietekmē, ir slīpu bultu veidā. Būvējot jāņem vērā pat šķietami nenozīmīgi apstākļi. Tas saistīts ar to, ka praksē diezgan bieži ir gadījumi, kad problēmas risinājumu nodrošina vairāku šķietami nenozīmīgu faktoru izslēgšana. Iemesli, kas ietekmē galvenos apstākļus (pirmā un turpmāko pasūtījumu), diagrammā ir attēloti ar horizontālām īsām bultiņām. Detalizētā diagramma būs zivs skeleta formā.
Grupas informācija
Šo ekonomiski statistisko metodi izmanto, lai racionalizētu rādītāju kopu, kas iegūta, novērtējot un mērot vienu vai vairākus objekta parametrus. Parasti šāda informācija tiek sniegta nesakārtotas vērtību secības veidā. Tie var būt sagataves lineārie izmēri, kušanas temperatūra, materiāla cietība, defektu skaits utt. Pamatojoties uz šādu sistēmu, ir grūti izdarīt secinājumus par produkta īpašībām vai tā radīšanas procesiem. Pasūtīšana tiek veikta, izmantojot līniju grafikus. Tie vizuāli parāda novēroto parametru izmaiņas noteiktā laika posmā.
Vadības lapa
Parasti tas tiek parādīts biežuma sadalījuma tabulas veidā objekta parametru izmērīto vērtību rašanās attiecīgajos intervālos. Kontrolsaraksti tiek sastādīti atkarībā no pētījuma mērķa. Indikatora vērtību diapazons ir sadalīts vienādos intervālos. To skaits parasti tiek izvēlēts vienāds ar veikto mērījumu skaita kvadrātsakni. Veidlapai jābūt vienkāršai, lai novērstu problēmas, aizpildot, lasot, pārbaudot.
Histogramma
Tas ir parādīts pakāpju daudzstūra formā. Tas skaidri ilustrē mērījumu rādītāju sadalījumu. Iestatīto vērtību diapazons ir sadalīts vienādos intervālos, kas ir attēloti pa x asi. Katram intervālam tiek izveidots taisnstūris. Tā augstums ir vienāds ar vērtības rašanās biežumu dotajā intervālā.
Izkliedes diagrammas
Tos izmanto, pārbaudot hipotēzi par divu mainīgo saistību. Modelis ir uzbūvēts šādi. Viena parametra vērtība tiek attēlota uz abscisu ass, bet cita indikatora vērtība tiek attēlota uz ordinātām. Rezultātā diagrammā parādās punkts. Šīs darbības tiek atkārtotas visām mainīgo vērtībām. Ja ir sakarība, korelācijas lauks tiek paplašināts, un virziens nesakritīs ar y ass virzienu. Ja nav ierobežojumu, tas būs paralēls vienai no asīm vai būs apļveida.
Vadības kartes
Tie tiek izmantoti procesa novērtēšanā noteiktā laika posmā. Vadības diagrammu veidošana ir balstītašādās pozīcijās:
- Visi procesi laika gaitā atšķiras no iestatītajiem parametriem.
- Nestabila parādību gaita nemainās nejauši. Novirzes, kas pārsniedz paredzētās robežas, nav nejaušas.
- Var paredzēt dažas izmaiņas.
- Stabils process var nejauši novirzīties paredzētajās robežās.
Izmantošana Krievijas uzņēmumu praksē
Jāteic, ka pašmāju un ārvalstu pieredze liecina, ka visefektīvākā statistikas metode iekārtu un tehnoloģisko procesu stabilitātes un precizitātes novērtēšanai ir kontroles karšu sastādīšana. Šo metodi izmanto arī ražošanas operāciju regulēšanā, ražošanas jaudu potenciāla izpētē. Veidojot kartes, nepieciešams pareizi izvēlēties pētāmo parametru. Ieteicams dot priekšroku tiem rādītājiem, kas ir tieši saistīti ar produkta paredzēto lietojumu, kurus var viegli izmērīt un kurus var ietekmēt procesa kontrole. Ja šāda izvēle ir sarežģīta vai nepamatota, var novērtēt vērtības, kas korelētas (savstarpēji saistītas) ar kontrolēto parametru.
Nianses
Ja ekonomiski vai tehniski nav iespējams izmērīt rādītājus ar kartēšanai nepieciešamo precizitāti pēc kvantitatīvā kritērija, tiek izmantota alternatīva zīme. Ar to ir saistīti tādi termini kā "laulība" un "defekts". Ar pēdējo tiek saprasta katra atsevišķa preces neatbilstībanoteiktās prasības. Par laulību sauc produktus, kuru nodrošināšana patērētājiem nav atļauta, jo tajā ir trūkumi.
Funkcijas
Katram karšu veidam ir sava specifika. Tas ir jāņem vērā, izvēloties tos konkrētam gadījumam. Kartes pēc kvantitatīvā kritērija tiek uzskatītas par jutīgākām pret procesa izmaiņām nekā tās, kurās tiek izmantota alternatīva funkcija. Tomēr pirmie ir darbietilpīgāki. Tos izmanto:
- Atkļūdošanas process.
- Tehnoloģiju ieviešanas iespēju novērtēšana.
- Iekārtas precizitātes pārbaude.
- Tolerances definīcijas.
- Atbilstība vairākiem derīgiem produkta izveides veidiem.
Papildus
Ja procesa nekārtību raksturo kontrolētā parametra vidējās vērtības nobīde, nepieciešams izmantot X-kartes. Ja vērtību izkliede palielinās, jāizvēlas R vai S modeļi. Tomēr ir jāņem vērā vairākas funkcijas. Jo īpaši S-diagrammu izmantošana ļaus precīzāk un ātrāk noteikt procesa traucējumus nekā R-modeļi ar vienādiem paraugu izmēriem. Tajā pašā laikā pēdējās konstrukcijai nav nepieciešami sarežģīti aprēķini.
Secinājums
Kvantitatīvās analīzes metodes ekonomikā ļauj izpētīt faktorus, kas tiek konstatēti kvalitatīvā novērtējuma gaitā, telpā un dinamikā. Tos var izmantot, lai veiktu paredzamus aprēķinus. Ekonomiskās analīzes statistiskās metodes navietver metodes ekonomisko procesu un notikumu cēloņu un seku sakarību novērtēšanai, perspektīvo un neizmantoto rezervju noteikšanai darbības uzlabošanai. Citiem vārdiem sakot, faktoriālās metodes nav iekļautas aplūkotajās pieejās.
