Statističke metode analize podataka dovoljno su detaljno opisane u domaćoj literaturi. U međuvremenu, u praksi ruskih preduzeća koriste se samo neka od njih. Razmotrimo neke metode statističke obrade.
Opće informacije
U praksi domaćih preduzeća uobičajene su uglavnom statističke metode kontrole. Ako govorimo o regulaciji tehnološkog procesa, onda se to primjećuje izuzetno rijetko. Primena statističkih metoda predviđa da preduzeće formira grupu stručnjaka koji imaju odgovarajuće kvalifikacije.
Značenje
Prema ISO ser. 9000, dobavljač treba da utvrdi potrebu za statističkim metodama koje se primenjuju u procesu razvoja, regulisanja i verifikacije mogućnosti procesa proizvodnje i karakteristika proizvoda. Korištene metode su zasnovane na teoriji vjerovatnoće i matematičkim proračunima. Metode statističke analize podataka mogu se implementirati u bilo kojoj fazi životnog ciklusa proizvoda. Oni pružaju procjenu i račun stepenaheterogenost proizvoda ili varijabilnost njegovih svojstava u odnosu na utvrđene nominalne vrijednosti ili tražene vrijednosti, kao i varijabilnost procesa njegovog stvaranja. Statističke metode su tehnike pomoću kojih je moguće sa zadatom tačnošću i pouzdanošću suditi o stanju pojava koje se proučavaju. Oni vam omogućavaju da predvidite određene probleme, razvijete optimalna rješenja na osnovu proučavanih činjeničnih informacija, trendova i obrazaca.
Koristite upute
Glavna područja u kojima se statističke metode široko koriste su:
- Kontrola procesa.
- Prihvatanje proizvoda. Koristi statističke metode kvaliteta.
- Proučavanje stabilnosti i tačnosti tehnoloških operacija.
- Proračun i testiranje pouzdanosti.
Praksa razvijene zemlje
Statističke metode su osnova za kreiranje proizvoda sa visokim potrošačkim karakteristikama. Ove tehnike se široko koriste u industrijski razvijenim zemljama. Statističke metode su, u stvari, garancije da potrošači dobijaju proizvode koji ispunjavaju utvrđene zahtjeve. Efekat njihove upotrebe dokazan je praksom industrijskih preduzeća u Japanu. Upravo su oni doprinijeli dostizanju najvišeg nivoa proizvodnje u ovoj zemlji. Koliko su ove tehnike efikasne pokazuje dugogodišnje iskustvo stranih zemalja. Konkretno, poznato je da Hewlelt Packard, koristeći statističke podatkemetode, uspio je smanjiti broj brakova mjesečno sa 9.000 na 45 jedinica u jednom od slučajeva
Poteškoće u implementaciji
U domaćoj praksi postoji niz prepreka koje ne dozvoljavaju korištenje statističkih metoda za proučavanje indikatora. Poteškoće nastaju zbog:
- Većini stručnjaka i poslovnih lidera nedostaje adekvatno razumijevanje suštine i značaja tehnika, važnosti razumijevanja, transformacije i korištenja informacija.
- Nepoznavanje i samih statističkih metoda i redoslijeda njihove primjene.
- Većini stručnjaka nedostaje iskustvo u obradi empirijskih informacija.
- Nepoverenje u pouzdanost rezultata.
- Nedostatak jasnih priručnika koji se lako čitaju bez uključivanja matematičkog aparata prednosti.
Razvoj programa
Mora se reći da je utvrđivanje potrebe za određenim statističkim metodama u oblasti kvaliteta, odabir, ovladavanje specifičnim tehnikama prilično težak i dugotrajan posao za svako domaće preduzeće. Za njegovu efektivnu implementaciju preporučljivo je izraditi poseban dugoročni program. Trebalo bi obezbijediti formiranje službe čiji će zadaci uključivati organizaciju i metodološko vođenje primjene statističkih metoda. U okviru programa potrebno je obezbijediti opremanje odgovarajućim tehničkim sredstvima, obuku stručnjaka, određivanje sastava proizvodnih zadataka kojitreba riješiti odabranim metodama. Savladavanje se preporučuje za početak korištenjem najjednostavnijih pristupa. Na primjer, možete koristiti dobro poznate elementarne statističke metode upravljanja proizvodnjom. Nakon toga, preporučljivo je prijeći na druge metode. Na primjer, to može biti analiza varijanse, selektivna obrada informacija, regulacija procesa, planiranje faktorskih istraživanja i eksperimenata, itd.
Klasifikacija
Statističke metode ekonomske analize uključuju različite tehnike. Nepotrebno je reći da ih ima poprilično. Međutim, vodeći stručnjak u oblasti upravljanja kvalitetom u Japanu, K. Ishikawa, preporučuje korištenje sedam osnovnih metoda:
- Pareto grafikoni.
- Grupirajte informacije po zajedničkim karakteristikama.
- Kontrolne kartice.
- Diagrami uzroka i posledica.
- Histogrami.
- Kontrolni listovi.
- Scatterplots.
Na osnovu sopstvenog iskustva u oblasti menadžmenta, Ishikawa tvrdi da se 95% svih pitanja i problema u preduzeću može rešiti korišćenjem ovih sedam pristupa.
Pareto grafikon
Ova metoda statističkih podataka je zasnovana na određenom omjeru. Nazvan je "Pareto princip". Prema njegovim riječima, od 20 odsto uzroka javlja se 80 odsto posljedica. Pareto grafikon u vizuelnom i razumljivom obliku prikazuje relativni uticaj svake okolnosti na ukupan problem u opadajućem redosledu. Ovaj efekat se može proučavati u smislugubitke, nedostatke uzrokovane svakim uzrokom. Relativni uticaj je ilustrovan crticama, kumulativni uticaj faktora kumulativnom ravnom linijom.
Dijagram uzroka i posledice
Na njemu je proučavani problem uslovno prikazan u vidu horizontalne ravne strelice, a uslovi i faktori koji na njega indirektno ili direktno utiču su u obliku kosih strelica. Prilikom gradnje treba uzeti u obzir čak i naizgled beznačajne okolnosti. To je zbog činjenice da su u praksi prilično česti slučajevi u kojima je rješenje problema osigurano isključivanjem nekoliko naizgled beznačajnih faktora. Razlozi koji utiču na glavne okolnosti (prvog i narednih) prikazani su na dijagramu horizontalnim kratkim strelicama. Detaljan dijagram će biti u obliku ribljeg skeleta.
Informacije o grupi
Ova ekonomsko-statistička metoda se koristi za pojednostavljenje skupa indikatora koji su dobijeni evaluacijom i mjerenjem jednog ili više parametara objekta. U pravilu se takve informacije predstavljaju u obliku neuređenog niza vrijednosti. To mogu biti linearne dimenzije obratka, tačka topljenja, tvrdoća materijala, broj nedostataka i tako dalje. Na osnovu takvog sistema teško je izvući zaključke o svojstvima proizvoda ili procesima njegovog nastanka. Naručivanje se vrši pomoću linijskih grafikona. Oni vizuelno pokazuju promjene u posmatranim parametrima u određenom periodu.
Kontrolni list
U pravilu se prikazuje u obliku tablice raspodjele frekvencije za pojavljivanje izmjerenih vrijednosti parametara objekta u odgovarajućim intervalima. Kontrolne liste se sastavljaju u zavisnosti od svrhe studije. Raspon vrijednosti indikatora podijeljen je na jednake intervale. Njihov broj se obično bira jednak kvadratnom korijenu broja mjerenja. Obrazac treba da bude jednostavan kako bi se otklonili problemi prilikom popunjavanja, čitanja, provjere.
Histogram
Predstavlja se u obliku stepenastog poligona. To jasno ilustruje distribuciju mjernih indikatora. Raspon postavljenih vrijednosti podijeljen je na jednake intervale, koji su iscrtani duž x-ose. Za svaki interval se pravi pravougaonik. Njegova visina jednaka je učestalosti pojavljivanja vrijednosti u datom intervalu.
Scatterplots
Koriste se prilikom testiranja hipoteze o odnosu dvije varijable. Model je izgrađen na sljedeći način. Vrijednost jednog parametra je iscrtana na osi apscise, a vrijednost drugog indikatora na ordinati. Kao rezultat, na grafikonu se pojavljuje tačka. Ove radnje se ponavljaju za sve vrijednosti varijabli. Ako postoji veza, polje korelacije je prošireno, a smjer se neće poklapati sa smjerom y-ose. Ako nema ograničenja, ono će biti paralelno s jednom od osi ili će biti kružno.
Kontrolne kartice
Koriste se u evaluaciji procesa za određeni period. Formiranje kontrolnih karata se zasnivana sljedećim pozicijama:
- Svi procesi odstupaju od postavljenih parametara tokom vremena.
- Nestabilan tok pojava ne mijenja se slučajno. Odstupanja koja prelaze očekivane granice nisu slučajna.
- Neke promjene se mogu predvidjeti.
- Stabilan proces može nasumično odstupiti unutar očekivanih granica.
Upotreba u praksi ruskih preduzeća
Treba reći da domaće i strano iskustvo pokazuje da je najefikasniji statistički metod za procjenu stabilnosti i tačnosti opreme i tehnoloških procesa sastavljanje kontrolnih karata. Ova metoda se koristi iu regulaciji proizvodnih operacija, proučavanju potencijala proizvodnih kapaciteta. Prilikom izrade karata potrebno je pravilno odabrati parametar koji se proučava. Preporučljivo je dati prednost onim pokazateljima koji su direktno povezani sa namjenom proizvoda, koji se lako mogu mjeriti i na koje se može utjecati kontrolom procesa. Ako je takav izbor težak ili nije opravdan, moguće je procijeniti vrijednosti koje su korelirane (međusobno povezane) sa kontroliranim parametrom.
Njanse
Ako nije ekonomski ili tehnički moguće izmjeriti indikatore sa tačnošću potrebnom za mapiranje prema kvantitativnom kriteriju, koristi se alternativni znak. Izrazi kao što su "brak" i "defekt" su povezani s njim. Potonje se podrazumijeva kao svaka zasebna neusklađenost proizvodautvrđenim zahtjevima. Brakom se nazivaju proizvodi, čije isporučivanje nije dozvoljeno potrošačima, zbog prisustva nedostataka u njemu.
Karakteristike
Svaka vrsta kartice ima svoje specifičnosti. To se mora uzeti u obzir pri njihovom odabiru za određeni slučaj. Kartice prema kvantitativnom kriteriju smatraju se osjetljivijima na promjene procesa od onih koje koriste alternativnu funkciju. Međutim, prvi su radno intenzivniji. Koriste se za:
- Proces otklanjanja grešaka.
- Procjena mogućnosti implementacije tehnologije.
- Provjera tačnosti opreme.
- Definicije tolerancije.
- Uparivanje više važećih načina za kreiranje proizvoda.
Extra
Ukoliko poremećaj procesa karakteriše pomeranje prosečne vrednosti kontrolisanog parametra, potrebno je koristiti X-mape. Ako dođe do povećanja disperzije vrijednosti, treba odabrati R ili S modele. Međutim, potrebno je uzeti u obzir niz karakteristika. Konkretno, upotreba S-karta će omogućiti preciznije i brže utvrđivanje poremećaja procesa nego R-modeli sa istim veličinama uzorka. U isto vrijeme, konstrukcija potonjeg ne zahtijeva složene proračune.
Zaključak
Kvantitativne metode analize u ekonomiji omogućavaju nam da istražimo faktore koji se nalaze u toku kvalitativne procjene, u prostoru i dinamici. Mogu se koristiti za izvođenje prediktivnih proračuna. Statističke metode ekonomske analize nisuuključuju metode za procjenu uzročno-posledičnih veza ekonomskih procesa i događaja, utvrđivanje obećavajućih i neiskorišćenih rezervi za poboljšanje učinka. Drugim riječima, faktorijalne tehnike nisu uključene u razmatrane pristupe.
