Andmeanalüüsi statistilisi meetodeid on kodumaises kirjanduses piisav alt üksikasjalikult kirjeldatud. Venemaa ettevõtete praktikas kasutatakse vahepeal vaid mõnda neist. Vaatleme mõningaid statistilise töötlemise meetodeid.
Üldine teave
Kodumaiste ettevõtete praktikas on levinud peamiselt statistilised kontrollimeetodid. Kui me räägime tehnoloogilise protsessi reguleerimisest, siis märgitakse seda äärmiselt harva. Statistiliste meetodite rakendamine eeldab, et ettevõte moodustab vastava kvalifikatsiooniga spetsialistide rühma.
Tähendus
Vastav alt ISO ser. 9000, peab tarnija kindlaks tegema statistiliste meetodite vajaduse, mida rakendatakse tootmisprotsessi võimekuse ja toodete omaduste väljatöötamise, reguleerimise ja kontrollimise protsessis. Kasutatavad meetodid põhinevad tõenäosusteoorial ja matemaatilistel arvutustel. Statistilise andmeanalüüsi meetodeid saab rakendada igal toote elutsükli etapil. Nad annavad hinnangu ja aruande kraadi kohtatoote heterogeensus või selle omaduste varieeruvus kehtestatud nimiväärtuste või nõutavate väärtuste suhtes, samuti selle loomise protsessi varieeruvus. Statistilised meetodid on tehnikad, mille abil on võimalik hinnata uuritavate nähtuste seisundit etteantud täpsuse ja usaldusväärsusega. Need võimaldavad teil ennustada teatud probleeme, töötada välja optimaalsed lahendused uuritud faktilise teabe, suundumuste ja mustrite põhjal.
Kasutage juhiseid
Peamised valdkonnad, kus statistilisi meetodeid laialdaselt kasutatakse, on järgmised:
- Protsessi juhtimine.
- Toote vastuvõtmine. See kasutab statistilisi kvaliteedimeetodeid.
- Tehnoloogiliste toimingute stabiilsuse ja täpsuse uuring.
- Usaldusväärsuse arvutamine ja testimine.
Riigi arenenud tava
Statistika meetodid on kõrgete tarbijaomadustega toodete loomise aluseks. Neid tehnikaid kasutatakse laialdaselt tööstusriikides. Statistilised meetodid on tegelikult garantiid, et tarbijad saavad kehtestatud nõuetele vastavaid tooteid. Nende kasutamise mõju on tõestanud Jaapani tööstusettevõtete praktika. Just nemad aitasid kaasa selle riigi kõrgeima tootmistaseme saavutamisele. Välisriikide pikaajaline kogemus näitab, kui tõhusad need võtted on. Eelkõige on teada, et Hewlet Packard, kasutades statistilisimeetodid, suutis ühel juhul vähendada abielude arvu 9000-lt 45 ühikule
Raskused rakendamisel
Siseriiklikus praktikas on mitmeid takistusi, mis ei võimalda näitajate uurimiseks kasutada statistilisi meetodeid. Raskused tekivad järgmistel põhjustel:
- Enamikul spetsialistidel ja ärijuhtidel puudub piisav arusaam tehnikate olemusest ja tähtsusest, teabe mõistmise, teisendamise ja kasutamise tähtsusest.
- Teadmatus nii statistiliste meetodite endi kui ka nende rakendamise järjekorra suhtes.
- Enamikul spetsialistidel puudub empiirilise teabe töötlemise kogemus.
- Usaldamatus tulemuste usaldusväärsuse suhtes.
- Selgete ja hõlpsasti loetavate juhendite puudumine ilma eeliste matemaatilist aparaati kaasamata.
Programmiarendus
Peab ütlema, et kvaliteedivaldkonnas teatud statistiliste meetodite vajaduse kindlakstegemine, konkreetsete tehnikate valimine, valdamine on iga kodumaise ettevõtte jaoks üsna raske ja pikk töö. Selle tõhusaks rakendamiseks on soovitatav välja töötada spetsiaalne pikaajaline programm. See peaks ette nägema teenistuse moodustamise, mille ülesannete hulka kuulub statistiliste meetodite rakendamise korraldamine ja metoodiline juhendamine. Programmi raames on vaja ette näha sobivate tehniliste vahenditega varustamine, spetsialistide koolitamine, tootmisülesannete koosseisu määramine,tuleks lahendada valitud meetodite abil. Meisterdamist on soovitatav alustada kõige lihtsamate lähenemisviiside kasutamisest. Näiteks saate kasutada üldtuntud tootmisjuhtimise elementaarseid statistilisi meetodeid. Seejärel on soovitatav liikuda muude meetodite juurde. Näiteks võib see olla dispersioonanalüüs, teabe valikuline töötlemine, protsesside reguleerimine, faktoriaalsete uuringute ja eksperimentide planeerimine jne.
Klassifikatsioon
Majandusanalüüsi statistilised meetodid hõlmavad erinevaid tehnikaid. Ütlematagi selge, et neid on päris palju. Jaapani kvaliteedijuhtimise valdkonna juhtiv ekspert K. Ishikawa soovitab aga kasutada seitset põhimeetodit:
- Pareto edetabelid.
- Rühmitage teave ühiste tunnuste järgi.
- Juhtkaardid.
- Põhjuste ja tagajärgede diagrammid.
- Histogrammid.
- Juhtlehed.
- Hajuvusdiagrammid.
Tuginedes oma kogemustele juhtimisvaldkonnas, väidab Ishikawa, et 95% kõigist ettevõttes esinevatest küsimustest ja probleemidest saab neid seitset lähenemisviisi kasutades lahendada.
Pareto diagramm
See statistiliste andmete meetod põhineb teatud suhtel. Seda on nimetatud "Pareto põhimõtteks". Tema sõnul ilmnevad 20% põhjustest 80% tagajärjed. Pareto diagramm visuaalsel ja arusaadaval kujul näitab iga asjaolu suhtelist mõju üldisele probleemile kahanevas järjekorras. Seda mõju saab uurida niiigast põhjusest põhjustatud kahjud, defektid. Suhteline mõju on illustreeritud tulpadega, tegurite kumulatiivne mõju kumulatiivse sirgjoonega.
Põhjuse ja tagajärje diagramm
Sellel on uuritav probleem tinglikult kujutatud horisontaalse sirge noole kujul ning seda kaudselt või otseselt mõjutavad tingimused ja tegurid kaldus noolte kujul. Ehitamisel tuleks arvestada ka ebaolulistena näivate asjaoludega. Selle põhjuseks on asjaolu, et praktikas on üsna sageli juhtumeid, kus probleemi lahendamise tagab mitme esmapilgul ebaolulise teguri välistamine. Põhjused, mis mõjutavad peamisi asjaolusid (esimese ja järgnevate tellimuste puhul), on diagrammil kujutatud horisontaalsete lühikeste nooltega. Üksikasjalik diagramm on kalaskeleti kujul.
Grupi teave
Seda majandusstatistilist meetodit kasutatakse objekti ühe või mitme parameetri hindamisel ja mõõtmisel saadud näitajate komplekti ühtlustamiseks. Reeglina esitatakse selline teave järjestamata väärtuste jada kujul. Need võivad olla tooriku lineaarsed mõõtmed, sulamistemperatuur, materjali kõvadus, defektide arv jne. Sellise süsteemi põhjal on raske teha järeldusi toote omaduste või selle loomise protsesside kohta. Järjestamine toimub joongraafikute abil. Need näitavad visuaalselt muutusi vaadeldavates parameetrites teatud perioodi jooksul.
Juhtleht
Reeglina esitatakse see sagedusjaotuse tabeli kujul objekti parameetrite mõõdetud väärtuste esinemise kohta vastavates intervallides. Kontrollnimekirjad koostatakse sõltuv alt uuringu eesmärgist. Indikaatori väärtuste vahemik on jagatud võrdseteks intervallideks. Nende arv valitakse tavaliselt võrdseks tehtud mõõtmiste arvu ruutjuurega. Vorm peaks olema lihtne, et vältida probleeme täitmisel, lugemisel, kontrollimisel.
Histogramm
See on esitatud astmelise hulknurga kujul. See illustreerib selgelt mõõtmisnäitajate jaotust. Seadistatud väärtuste vahemik on jagatud võrdseteks intervallideks, mis on joonistatud piki x-telge. Iga intervalli jaoks ehitatakse ristkülik. Selle kõrgus võrdub väärtuse esinemissagedusega antud intervallis.
Scatterplots
Neid kasutatakse kahe muutuja seose hüpoteesi testimisel. Mudel on ehitatud järgmiselt. Ühe parameetri väärtus kantakse abstsissteljele ja teise näitaja väärtus ordinaadile. Selle tulemusena ilmub graafikule punkt. Neid toiminguid korratakse muutujate kõigi väärtuste puhul. Kui seos on olemas, laiendatakse korrelatsioonivälja ja suund ei ühti y-telje suunaga. Kui piirangut pole, on see paralleelne ühe teljega või on ringikujuline.
Juhtkaardid
Neid kasutatakse protsesside hindamisel teatud perioodi jooksul. Kontrollkaartide moodustamine põhinebjärgmistel positsioonidel:
- Kõik protsessid kalduvad aja jooksul seatud parameetritest kõrvale.
- Nähtuste ebastabiilne kulg ei muutu juhuslikult. Kõrvalekalded, mis ületavad eeldatavaid piire, ei ole juhuslikud.
- Mõned muutused on ennustatavad.
- Stabiilne protsess võib juhuslikult eeldatavatest piiridest kõrvale kalduda.
Kasutamine Venemaa ettevõtete praktikas
Olgu öeldud, et kodu- ja välismaised kogemused näitavad, et kõige tõhusam statistiline meetod seadmete ja tehnoloogiliste protsesside stabiilsuse ja täpsuse hindamiseks on kontrollkaartide koostamine. Seda meetodit kasutatakse ka tootmisoperatsioonide reguleerimisel, tootmisvõimsuste potentsiaali uurimisel. Kaartide koostamisel on vaja õigesti valida uuritav parameeter. Soovitatav on eelistada neid näitajaid, mis on otseselt seotud toote kasutusotstarbega, mida on lihtne mõõta ja mida on võimalik protsessi juhtimisega mõjutada. Kui selline valik on keeruline või ei ole põhjendatud, on võimalik hinnata kontrollitava parameetriga korrelatsiooni (vastastikku seotud) väärtusi.
Nüansid
Kui ei ole majanduslikult või tehniliselt võimalik mõõta indikaatoreid kaardistamiseks vajaliku täpsusega kvantitatiivse kriteeriumi järgi, kasutatakse alternatiivset märki. Sellega seostatakse selliseid termineid nagu "abielu" ja "defekt". Viimase all mõistetakse toote iga eraldiseisvat mittevastavustkehtestatud nõuded. Abielu nimetatakse toodeteks, mille pakkumine ei ole tarbijatele lubatud, kuna selles on puudusi.
Funktsioonid
Igal kaarditüübil on oma eripärad. Seda tuleb konkreetse juhtumi jaoks nende valimisel arvestada. Kvantitatiivse kriteeriumi järgi kaarte peetakse protsessimuudatuste suhtes tundlikumaks kui alternatiivset funktsiooni kasutavad kaardid. Esimesed on aga töömahukamad. Neid kasutatakse:
- Silumisprotsess.
- Tehnoloogia juurutamise võimaluste hindamine.
- Seadmete täpsuse kontrollimine.
- Tolerantsuse määratlused.
- Mitme kehtiva toote loomise viisi sobitamine.
Extra
Kui protsessi häiret iseloomustab kontrollitava parameetri keskmise väärtuse nihe, on vaja kasutada X-kaarte. Kui väärtuste hajuvus suureneb, tuleks valida R- või S-mudelid. Siiski on vaja arvestada mitmete funktsioonidega. Eelkõige võimaldab S-diagrammide kasutamine protsessi häireid täpsem alt ja kiiremini tuvastada kui sama valimi suurusega R-mudelid. Samas ei nõua viimase ehitamine keerulisi arvutusi.
Järeldus
Kvantitatiivsed analüüsimeetodid majandusteaduses võimaldavad uurida kvalitatiivse hindamise käigus leiduvaid tegureid ruumis ja dünaamikas. Neid saab kasutada ennustavate arvutuste tegemiseks. Majandusanalüüsi statistilised meetodid ei olesisaldama meetodeid majandusprotsesside ja sündmuste põhjus-tagajärg seoste hindamiseks, paljutõotavate ja kasutamata reservide tuvastamiseks tulemuslikkuse parandamiseks. Teisisõnu, faktoriaalsed tehnikad ei sisaldu vaadeldavates lähenemisviisides.
