Statistické metody analýzy dat jsou dostatečně podrobně popsány v domácí literatuře. V praxi ruských podniků se mezitím používají pouze některé z nich. Podívejme se na některé metody statistického zpracování.
Obecné informace
V praxi tuzemských podniků jsou běžné především statistické metody kontroly. Pokud mluvíme o regulaci technologického procesu, pak je to zaznamenáno velmi zřídka. Aplikace statistických metod zajišťuje, že podnik tvoří skupinu specialistů, kteří mají odpovídající kvalifikaci.
Význam
Podle ISO ser. 9000, potřebuje dodavatel určit potřebu statistických metod, které se uplatňují v procesu vývoje, regulace a ověřování schopností výrobního procesu a vlastností produktů. Použité metody jsou založeny na teorii pravděpodobnosti a matematických výpočtech. Metody statistické analýzy dat lze implementovat v jakékoli fázi životního cyklu produktu. Poskytují hodnocení a účet stupněheterogenita produktu nebo variabilita jeho vlastností vzhledem ke stanoveným nominálním hodnotám nebo požadovaným hodnotám, jakož i variabilita procesu jeho tvorby. Statistické metody jsou techniky, pomocí kterých je možné s danou přesností a spolehlivostí posuzovat stav jevů, které jsou studovány. Umožňují vám předvídat určité problémy, vyvíjet optimální řešení na základě studovaných faktických informací, trendů a vzorců.
Použít pokyny
Hlavní oblasti, ve kterých se statistické metody široce používají, jsou:
- Řízení procesu.
- Přijetí produktu. Využívá metody statistické kvality.
- Studie stability a přesnosti technologických operací.
- Výpočet a testování spolehlivosti.
Postup ve vyspělých zemích
Statistické metody jsou základem pro vytváření produktů s vysokými spotřebitelskými charakteristikami. Tyto techniky jsou široce používány v průmyslových zemích. Statistické metody jsou ve skutečnosti zárukou, že spotřebitelé obdrží produkty, které splňují stanovené požadavky. Efekt jejich použití prokázala praxe průmyslových podniků v Japonsku. Právě oni přispěli k dosažení nejvyšší úrovně produkce v této zemi. Dlouholeté zkušenosti ze zahraničí ukazují, jak účinné jsou tyto techniky. Zejména je známo, že Hewlelt Packard pomocí statistikymetodami se podařilo snížit počet sňatků za měsíc z 9 000 na 45 jednotek v jednom z případů
Potíže s implementací
V domácí praxi existuje řada překážek, které neumožňují použití statistických metod pro studium ukazatelů. Potíže vznikají kvůli:
- Většina specialistů a vedoucích firem postrádá dostatečné porozumění podstatě a významu technik, důležitosti porozumění, transformace a používání informací.
- Neznalost jak samotných statistických metod, tak pořadí jejich aplikace.
- Většině specialistů chybí zkušenosti se zpracováním empirických informací.
- Nedůvěra ve spolehlivost výsledků.
- Nedostatek jasných, snadno čitelných příruček bez zapojení matematického aparátu výhod.
Vývoj programu
Je třeba říci, že určení potřeby určitých statistických metod v oblasti kvality, výběr, zvládnutí konkrétních technik je pro každý tuzemský podnik poměrně obtížná a zdlouhavá práce. Pro jeho efektivní realizaci je vhodné vypracovat speciální dlouhodobý program. Měl by zajistit vytvoření služby, mezi jejíž úkoly bude patřit organizace a metodické vedení aplikace statistických metod. V rámci programu je nutné zajistit vybavení vhodnými technickými prostředky, školení specialistů, stanovení skladby výrobních úkolů, kteréby měly být řešeny pomocí zvolených metod. Mastering se doporučuje začít s použitím nejjednodušších přístupů. Využít můžete například známé elementární statistické metody řízení výroby. Následně je vhodné přejít k dalším metodám. Může to být například analýza rozptylu, selektivní zpracování informací, regulace procesů, plánování faktoriálního výzkumu a experimentů atd.
Klasifikace
Statistické metody ekonomické analýzy zahrnují různé techniky. Netřeba dodávat, že jich není málo. Přední odborník v oblasti managementu kvality v Japonsku K. Ishikawa však doporučuje používat sedm základních metod:
- Paretovy grafy.
- Informace o skupině podle společných funkcí.
- Kontrolní karty.
- diagramy příčin a následků.
- Histogramy.
- Kontrolní listy.
- Scatterplots.
Na základě svých vlastních zkušeností v oblasti managementu Ishikawa tvrdí, že 95 % všech otázek a problémů v podniku lze vyřešit pomocí těchto sedmi přístupů.
Paretův graf
Tato metoda statistických údajů je založena na určitém poměru. Říká se tomu „Paretův princip“. Z 20 % příčin se podle něj objeví 80 % následků. Paretův diagram ve vizuální a srozumitelné formě ukazuje relativní vliv každé okolnosti na celkový problém v sestupném pořadí. Tento efekt lze studovat z hlediskaztráty, závady způsobené každou příčinou. Relativní dopad je znázorněn pruhy, kumulativní dopad faktorů s kumulativní přímkou.
diagram příčin a následků
Na něm je zkoumaný problém podmíněně znázorněn ve formě vodorovné rovné šipky a podmínky a faktory, které jej nepřímo nebo přímo ovlivňují, jsou ve formě šikmých šipek. Při stavbě je třeba vzít v úvahu i zdánlivě nepodstatné okolnosti. Je to dáno tím, že v praxi se poměrně často vyskytují případy, kdy je řešení problému zajištěno vyloučením několika zdánlivě nepodstatných faktorů. Důvody, které ovlivňují hlavní okolnosti (prvního a následujících řádů), jsou na diagramu znázorněny vodorovnými krátkými šipkami. Podrobné schéma bude ve formě rybí kostry.
Informace o skupině
Tato ekonomicko-statistická metoda se používá k zefektivnění souboru ukazatelů, které byly získány vyhodnocením a měřením jednoho nebo více parametrů objektu. Tyto informace jsou zpravidla prezentovány ve formě neuspořádané posloupnosti hodnot. Mohou to být lineární rozměry obrobku, bod tání, tvrdost materiálu, počet defektů a tak dále. Na základě takového systému je těžké dělat závěry o vlastnostech produktu nebo procesech jeho vzniku. Objednávání se provádí pomocí spojnicových grafů. Vizuálně ukazují změny pozorovaných parametrů za určité období.
Kontrolní list
Zpravidla se uvádí ve formě tabulky rozdělení frekvencí pro výskyt naměřených hodnot parametrů objektu v odpovídajících intervalech. Kontrolní seznamy se sestavují v závislosti na účelu studie. Rozsah hodnot indikátoru je rozdělen do stejných intervalů. Jejich počet se obvykle volí rovný druhé odmocnině z počtu provedených měření. Formulář by měl být jednoduchý, aby se vyloučily problémy při vyplňování, čtení, kontrole.
Histogram
Zobrazuje se ve formě stupňovitého mnohoúhelníku. Jasně ilustruje rozložení ukazatelů měření. Rozsah nastavených hodnot je rozdělen do stejných intervalů, které jsou vyneseny podél osy x. Pro každý interval je vytvořen obdélník. Jeho výška je rovna četnosti výskytu hodnoty v daném intervalu.
Scatterplots
Používají se při testování hypotézy o vztahu dvou proměnných. Model je postaven následovně. Hodnota jednoho parametru je vynesena na ose x a hodnota jiného ukazatele je vynesena na osu pořadnice. V důsledku toho se na grafu objeví tečka. Tyto akce se opakují pro všechny hodnoty proměnných. Pokud existuje vztah, korelační pole se rozšíří a směr se nebude shodovat se směrem osy y. Pokud zde není žádné omezení, bude rovnoběžné s jednou z os nebo bude kruhové.
Kontrolní karty
Používají se při hodnocení procesů za určité období. Základem je tvorba regulačních diagramůna následujících pozicích:
- Všechny procesy se v průběhu času odchylují od nastavených parametrů.
- Nestabilní průběh jevů se nemění náhodou. Odchylky, které přesahují očekávané limity, nejsou náhodné.
- Některé změny lze předvídat.
- Stabilní proces se může náhodně odchýlit v rámci očekávaných limitů.
Využití v praxi ruských podniků
Je třeba říci, že tuzemské i zahraniční zkušenosti ukazují, že nejúčinnější statistickou metodou pro hodnocení stability a přesnosti zařízení a technologických procesů je sestavování regulačních diagramů. Tato metoda se využívá i při regulaci výrobních operací, studiu potenciálu výrobních kapacit. Při konstrukci map je nutné správně zvolit zkoumaný parametr. Doporučuje se dát přednost těm ukazatelům, které přímo souvisejí se zamýšleným použitím produktu, které lze snadno měřit a které lze ovlivnit řízením procesu. Pokud je takový výběr obtížný nebo neopodstatněný, je možné hodnotit hodnoty korelované (vzájemně související) s kontrolovaným parametrem.
Nuance
Pokud není ekonomicky nebo technicky možné měřit ukazatele s přesností požadovanou pro mapování podle kvantitativního kritéria, použije se alternativní znaménko. Jsou s ním spojeny pojmy jako „manželství“a „vada“. Tou poslední se rozumí každá samostatná neshoda produktustanovené požadavky. Manželství se nazývá produkty, jejichž poskytování není spotřebitelům dovoleno z důvodu přítomnosti vad.
Funkce
Každý typ karty má svá specifika. Je třeba to vzít v úvahu při jejich výběru pro konkrétní případ. Karty podle kvantitativního kritéria jsou považovány za citlivější na změny procesu než karty, které používají alternativní funkci. Ty první jsou však náročnější na pracovní sílu. Používají se pro:
- Proces ladění.
- Posuzování možností implementace technologie.
- Kontrola přesnosti zařízení.
- Definice tolerance.
- Přiřazení několika platných způsobů vytvoření produktu.
Extra
Pokud je porucha procesu charakterizována posunem průměrné hodnoty kontrolovaného parametru, je nutné použít X-mapy. Pokud dojde ke zvýšení rozptylu hodnot, měly by být zvoleny modely R nebo S. Je však nutné vzít v úvahu řadu vlastností. Zejména použití S-grafů umožní přesněji a rychleji stanovit poruchu procesu než R-modely se stejnou velikostí vzorků. Konstrukce posledně jmenovaného zároveň nevyžaduje složité výpočty.
Závěr
Kvantitativní metody analýzy v ekonomii nám umožňují prozkoumat faktory, které se nacházejí v průběhu kvalitativního hodnocení, v prostoru a dynamice. Mohou být použity k provádění prediktivních výpočtů. Statistické metody ekonomické analýzy nejsouzahrnují metody pro hodnocení vztahů příčin a následků ekonomických procesů a událostí, identifikaci slibných a nevyužitých rezerv pro zlepšení výkonnosti. Jinými slovy, faktoriální techniky nejsou zahrnuty v uvažovaných přístupech.
