Statistik sifat usullari haqida tushuncha. Sifatni boshqarishda statistik usullarning roli va ahamiyati. Statistik fan mavzusi

ESSAY

Statistik nazariyaning asosiy tushunchalari

Sifatni boshqarish sohasida

Tugallandi:

Galyautdinov Amir Aidarovich

Tekshirildi:

Kamaletdinov Nail Nadirovich

imzo ____________________

STATISTIK SIFAT USULLARINING TARKIBI

"Sifat menejmenti" tushunchasi fan sifatida 19-asr oxirida, sanoat ishlab chiqarishining mehnat taqsimoti printsiplariga o'tishi bilan paydo bo'ldi. Mehnat taqsimoti printsipi ishlab chiqarishning o'zaro almashinuvi va aniqligi muammosini hal qilishni talab qildi. Bunga qadar, buyumlarni tayyorlashning qo'l san'ati usulida tayyor mahsulotning aniqligini ta'minlash namunalar yoki biriktirish qismlari va yig'ish usullari bo'yicha amalga oshirilgan. Jarayon parametrlaridagi sezilarli tafovutlarni hisobga olgan holda, qismlarni ommaviy ishlab chiqarishda o'lchovli og'ishlarni cheklash uchun mahsulot ishlab chiqarish uchun sifat mezoni zarurligi ma'lum bo'ldi. Bunday mezon sifatida F. Teylor pastki va yuqori chegaralar ko'rinishidagi parametrlarning og'ish chegaralarini o'rnatadigan intervallarni taklif qildi. Bunday oraliqning qiymatlari maydoni tolerantlik deb nomlana boshladi.

Bardoshlikning o'rnatilishi dizaynerlar va ishlab chiqarish ishchilarining manfaatlari o'rtasidagi qarama-qarshilikka olib keldi: kimdir uchun bardoshlilikning qattiqlashishi tarkibiy elementlarning ulanish sifatini oshirishni ta'minladi, boshqalari esa jarayon o'zgarishlarining zaruriy qiymatlarini ta'minlaydigan texnologik tizimni yaratishda qiyinchiliklarni keltirib chiqardi. Bundan tashqari, ruxsat etilgan bardoshlik chegaralari mavjud bo'lganda, ishlab chiqaruvchilar mahsulot parametrlarini (parametrlarini) parametrning nominal qiymatiga imkon qadar yaqinroq ushlab turish uchun motivatsiyaga ega emasligi, bu parametrlarning tolerantlik chegaralaridan tashqariga chiqishiga olib keldi.

Shu bilan birga (o'tgan asrning 20-yillari boshlarida) ba'zi sanoat mutaxassislari parametrni bardoshlilikdan chiqib ketishini taxmin qilish mumkinmi yoki yo'qligini qiziqtirdilar. Va ular mahsulot nuqsonlarining haqiqatiga emas, balki texnologik jarayonning xatti-harakatlariga e'tibor qaratishni boshladilar, natijada ushbu nuqson yoki parametrlar belgilangan bardoshlikdan chetga chiqadi. Texnologik jarayonlarning o'zgaruvchanligini o'rganish natijasida jarayonlarni boshqarishning statistik usullari paydo bo'ldi. Ushbu usullarning asoschisi V. Shuxart edi.

Shu bilan birga, mahsulotni tanlash nazariyasini rivojlantirishga katta e'tibor berildi. Ushbu sohadagi birinchi asarlar 1920-yillarning oxirlarida AQShda mashhur Doktor G. Dodj tomonidan paydo bo'lgan, keyinchalik u mashhur Amerika olimi bo'lgan.

Statistik sifat nazorati usullari paydo bo'lgandan beri, mutaxassislar mahsulot sifati murakkab jarayonlar natijasida shakllanishini, uning samaradorligiga ko'plab moddiy omillar va xodimlarning xatolari ta'sir qilishini tushunishdi. Shuning uchun talab qilinadigan sifat darajasini ta'minlash uchun barcha ta'sir etuvchi omillarni boshqarish, sifatni amalga oshirishning mumkin bo'lgan variantlarini aniqlash, uni oldindan aytib berishni o'rganish va ma'lum bir sifat ob'ektlariga bo'lgan ehtiyojni baholashni o'rganish kerak.

Urushdan keyingi davrda AQSh va Evropada milliy sifat standartlari paydo bo'ldi. Xalqaro standartlashtirish tashkiloti (ISO) sifat sohasidagi me'yoriy hujjatlarni ishlab chiqishda markaziy rol o'ynaydi. 90-yillardan boshlab o'zgaruvchanlik nazariyasi g'oyalari, statistik jarayonlarni boshqarish (SPC) nafaqat matematiklarni o'zlashtirdi, balki menejerlar va sifatli xizmat xodimlarining ajralmas vositalariga aylandi.

Yaponiyalik olim G. Taguchi sifat menejmenti tamoyillarini yanada rivojlantirishga katta turtki berdi. U rivojlanishning turli bosqichlarida mahsulot xususiyatlarining o'zgarishini hisobga olishni taklif qildi, bu sifat menejmenti uchun inqilobiy g'oya edi. Taguchi uchun mahsulot va jarayon parametrlarining kombinatsiyasini aniqlash kerak edi, bu minimal darajadagi o'zgarishlarga olib keldi. Kuchli deb nomlangan ushbu jarayonlar kirish parametrlarining o'zgarishiga qarshilik ko'rsatdi.

Korxonalarning bugungi amaliyotida qo'llaniladigan statistik usullarni quyidagi toifalarga bo'lish mumkin.

Korxonani yoki jarayonlarni boshqarish tizimlarini ishlab chiquvchilar tomonidan qo'llaniladigan yuqori darajadagi murakkablik usullari. Bular klasterli tahlil usullari, moslashuvchan barqaror statistika va boshqalarni o'z ichiga oladi.

Texnik nazorat operatsiyalarini ishlab chiqishda ishlatiladigan maxsus usullar, ishlab chiqarish tajribalarini rejalashtirish,

aniqlik va ishonchlilik uchun hisob-kitoblar va boshqalar.

Umumiy maqsadlar usullari

yaponiyalik mutaxassislarning hissasi. Bularga "Etti oddiy usul" kiradi

(yoki "Etti sifat vositasi"), shu jumladan nazorat varaqalari; tabaqalanish usuli; grafika; Pareto jadvallari; Ishikava sxemalari; gistogrammalar; boshqaruv jadvallari

Hozirgi vaqtda statistik usullar va amaliy kompyuter dasturlari to'plamlari bo'yicha keng qamrovli adabiyotlar mavjud, ularni ishlab chiqishda ehtimoliy nazariya bo'yicha mahalliy ilmiy maktablar dunyoda etakchi o'rinni egallaydi.

Ushbu hujjatda eng keng tarqalgan statistik usullarning 15 tasi ko'rib chiqiladi, ular alohida-alohida yoki funktsional qismlarga guruhlangan:

1) tavsif statistikasi,

2) tajribalarni rejalashtirish,

3) gipotezani sinash,

4) regressiya tahlili,

5) korrelyatsion tahlil,

6) tanlab boshqarish,

7) omil tahlili,

8) vaqt seriyasini tahlil qilish,

9) tolerantlikni statistik jihatdan aniqlash;

10) o'lchov aniqligini tahlil qilish,

11) jarayonlarning statistik nazorati,

12) jarayonlarni statistik tartibga solish,

13) ishonchlilik tahlili,

14) nomuvofiqlik sabablarini tahlil qilish,

15) jarayon imkoniyatlarini tahlil qilish (gistogrammalar),

Mavzusida insho:

Sifatni boshqarishda statistik usullarni ishlab chiqish

Qozon 2009 yil

Kirish

1. Statistik sifat usullari haqida tushuncha

2. Statistik sifat usullarini rivojlantirish tarixi

3. Statistik usullarni qo'llash va ishlab chiqish

4. Oddiy statistik usullar

4.1 Miya hujumi

4.2 Jarayon sxemasi

4.3. Nazorat ro'yxati (nazorat ro'yxati)

4.4 Vaqt seriyasi (chizma grafigi)

4.5 Pareto sxemasi

4.6 Sabablar diagrammasi (Ishikawa diagrammasi)

4.7 Gistogramma

4.8 Tarqaladigan fitna (sochmoq)

4.9 Nazorat sxemasi

4.10 Taguchi usullari

Xulosa

Adabiyotlar ro'yxati

Kirish

Umumiy sifat menejmenti (TQM) ning eng muhim tamoyillaridan biri bu haqiqatga asoslangan qaror qabul qilishdir. Mahsulotlar va jarayonlar sifatini yaxshilash nuqsonlarni (hujjatlardan chetga chiqish) sabablarini aniqlash va ularni bartaraf etish uchun korxona xodimlaridan puxta ishlashni talab qiladi. Buning uchun nomuvofiqliklarni tavsiflovchi dalillarni qidirishni tashkil etish kerak, ularning aksariyat qismida statistik ma'lumotlar mavjud, ma'lumotlarni tahlil qilish va qayta ishlash usullarini ishlab chiqish, nuqsonlarning asl sabablarini aniqlash va ularni eng kam xarajat bilan bartaraf etish choralarini ishlab chiqish kerak.

Ishlab chiqarish faoliyati natijalarini to'plash, qayta ishlash va tahlil qilish muammolari nafaqat taniqli usullarni, balki zamonaviy vositalarni (so'nggi yillarda usullarni chaqirish moda bo'lgani kabi) tahlil qilish va nuqsonlarni aniqlashni o'z ichiga olgan matematik statistika bilan shug'ullanadi. Ushbu usullarga korrelyatsiya va regressiya tahlillari, statistik gipotezalarni tekshirish, omillarni tahlil qilish, vaqt ketma-ketligini tahlil qilish, ishonchlilik tahlili va boshqalar kiradi.

Etti oddiy usul (yapon mutaxassislari ta'siri ostida) menejment sohasida keng tarqalgan bo'lib, ulardan foydalanish xodimlarning yuqori malakasini talab qilmaydi va ishlab chiqarishda yuzaga keladigan ko'pgina kamchiliklarning sabablarini tahlil qilishni qamrab olishga imkon beradi. Ushbu qo'llanmada ushbu usullar ularni qo'llash maqsadga muvofiqligi asosida turli qismlarga kiritilgan.

Maxsus ishlab chiqarish muammolarini hal qilishda, ayniqsa jarayonlar sifatini tahlil qilishda, matematik statistikani amaliy qo'llashga katta e'tibor qaratilgan.

Ta'kidlash joizki, sifatni boshqarishning ilmiy tizimlari rivojlanishi bilan sifat menejmentida statistik usullarning roli doimiy ravishda o'sib bormoqda. Bu (50-yillar) sifatga qarshi kurashning dastlabki bosqichlarida mahsulot ishlab chiqarishda statistik usullarning keng qo'llanilishi yapon korxonalariga tezda jahon iqtisodiyoti etakchisi sifatida paydo bo'lishiga imkon berdi.

Rossiya korxonalarining raqobatbardoshligi ko'p jihatdan kadrlarni sifatni boshqarishning statistik usullari bo'yicha o'qitish ko'lamiga va ularning amalda tizimli qo'llanilishiga bog'liq bo'ladi.

1. Qoldiq sifat usullari haqida tushuncha

"Sifat menejmenti" tushunchasi fan sifatida 19-asr oxirida, sanoat ishlab chiqarishining mehnat taqsimoti printsiplariga o'tishi bilan paydo bo'ldi. Mehnat taqsimoti printsipi ishlab chiqarishning o'zaro almashinishi va aniqligi muammosini hal qilishni talab qildi.Shunga qadar mahsulotni ishlab chiqarishning mohirlik usulida tayyor mahsulotning aniqligini ta'minlash, juftlash qismlari va birikmalarini o'rnatish usullari yoki namunalari bo'yicha olib borilgan. Jarayon parametrlaridagi sezilarli tafovutlarni hisobga olgan holda, qismlarni ommaviy ishlab chiqarishda o'lchovli og'ishlarni cheklash uchun mahsulot ishlab chiqarish uchun sifat mezoni zarurligi ma'lum bo'ldi.

Bunday mezon sifatida F. Teylor pastki va yuqori chegaralar ko'rinishidagi parametrlarning og'ish chegaralarini o'rnatgan intervallarni taklif qildi. Bunday oraliqning qiymatlari sohasi tolerantlik deb nomlandi.

Bardoshlikning o'rnatilishi dizaynerlar va ishlab chiqarish ishchilarining manfaatlariga qarama-qarshilikka olib keldi: kimdir uchun bardoshlilikning qattiqlashishi tarkibiy elementlarning birlashishi sifatining oshishini ta'minladi, boshqalari uchun esa, bu jarayon o'zgarishlarining zaruriy qiymatlarini ta'minlaydigan texnologik tizimni yaratishda qiyinchiliklarni keltirib chiqardi. Shuningdek, ruxsat etilgan bardoshlik chegaralari mavjud bo'lganda, ishlab chiqaruvchilar mahsulot parametrlarini (parametrlarini) parametrning nominal qiymatiga imkon qadar yaqin tutish uchun motivatsiyaga ega emasligi, bu parametrlarning qiymatlari bag'rikenglik chegaralaridan oshib ketishiga olib keldi.

Shu bilan birga (o'tgan asrning 20-yillari boshlari), ba'zi sanoat mutaxassislari tolerantlik chegarasidan chiqib ketadigan parametrni bashorat qilish mumkinmi degan savolga qiziqish bildirishdi. Va ular mahsulotning nuqsonlari haqiqatiga emas, balki texnologik jarayonning xatti-harakatlariga asosiy e'tibor berishni boshladilar, natijada bu nuqson yoki parametrning belgilangan bardoshlik darajasidan chetga chiqish sodir bo'ladi. Texnologik jarayonlarning o'zgaruvchanligini o'rganish natijasida jarayonlarni boshqarishning statistik usullari paydo bo'ldi. Ushbu usullarning ajdodi V. Shuxart edi.

Shu bilan birga, mahsulotni tanlash nazariyasini rivojlantirishga katta e'tibor berildi.Bu sohadagi birinchi asarlar 1920-yillarning oxirlarida AQShda paydo bo'lgan, ularning muallifi keyinchalik mashhur amerikalik olim bo'lgan G.Dodj edi.

Sifatni nazorat qilishning statistik usullari paydo bo'lganidan beri mutaxassislar mahsulotlarning sifati murakkab jarayonlar natijasida shakllanishini tushunadilar, uning samaradorligi ko'plab moddiy omillar va xodimlarning xatolari ta'sir qiladi.Shuning uchun talab qilinadigan sifat darajasini ta'minlash uchun siz barcha ta'sir etuvchi omillarni boshqarishga qodir bo'lishingiz, sifatni amalga oshirishning mumkin bo'lgan variantlarini aniqlab olishingiz, uni oldindan aytib berishni o'rganishingiz va bilib olishingiz kerak. ma'lum bir sifat ob'ektlariga ehtiyojni baholash.

Urushdan keyingi davrda ham AQShda, ham Evropada milliy sifat standartlari paydo bo'ldi. Sifat sohasidagi me'yoriy hujjatlarni ishlab chiqishda xalqaro standartlashtirish tashkiloti (ISO) muhim rol o'ynaydi. 90-yillardan boshlab o'zgaruvchanlik, statistik jarayonlarni boshqarish (SPC) g'oyalari nafaqat ixtisoslashgan matematiklar tomonidan o'zlashtirildi, balki menejerlar va sifatli xizmat xodimlarining ajralmas vositalariga aylandi.

Yaponiyalik olim G. Taguchi sifat menejmenti tamoyillarini yanada rivojlantirishga katta turtki berdi. U rivojlanishning turli bosqichlarida mahsulot xususiyatlarining o'zgarishini hisobga olishni taklif qildi, bu sifat menejmenti uchun inqilobiy g'oya edi. Tagutin uchun mahsulot va jarayon parametrlarining kombinatsiyasini aniqlash kerak edi, bu esa minimal darajadagi o'zgarishlarga olib keldi. Kuchli deb nomlangan ushbu jarayonlar kirish parametrlarining o'zgarishiga qarshilik ko'rsatdi.

Korxonalarning amaldagi amaliyotida qo'llaniladigan statistik usullarni quyidagi toifalarga bo'lish mumkin.

Korxona yoki jarayonlarni boshqarish tizimlarini ishlab chiquvchilar tomonidan qo'llaniladigan yuqori murakkablik usullari. Bularga klaster tahlilining usullari, moslashuvchan barqaror statistika va boshqalar kiradi;

Texnik nazorat operatsiyalarini ishlab chiqishda, ishlab chiqarish tajribalarini rejalashtirishda, aniqlik va ishonchlilik uchun hisob-kitoblarni amalga oshirishda foydalaniladigan maxsus usullar;

Umumiy rivojlanish usullari, ularning rivojlanishiga yapon mutaxassislari katta hissa qo'shdilar. Bular ro'yxatga olish yozuvlarini o'z ichiga olgan "Etti oddiy texnik" (yoki "Etti sifat vositasi"); qatlamlash usuli; grafika; Pareto jadvallari; Ishikava sxemalari; gistogrammalar; boshqaruv jadvallari.

Hozirgi kunda katta adabiyotlar va statistik usullar bo'yicha amaliy dasturlarning to'plamlari mavjud, ularning rivojlanishi dunyoda ehtimollik nazariyasining etakchi ilmiy maktablari hisoblanadi.

Mavjud statistik usullardan eng keng tarqalganlari:

1) tavsiflovchi statistika;

2) tajribalarni rejalashtirish;

3) gipotezani tekshirish;

4) regressiya tahlili;

5) korrelyatsion tahlil;

6) tanlab boshqarish;

7) omillarni tahlil qilish;

8) vaqt ketma-ketligini tahlil qilish;

9) qabulning statistik tashkil etilishi;

10) o'lchovlarning aniqligini tahlil qilish;

11) jarayonlarning statistik nazorati;

12) jarayonlarni statistik tartibga solish;

13) ishonchlilik tahlili;

14) nomuvofiqliklar sabablarini tahlil qilish;

15) jarayon imkoniyatlarini tahlil qilish (gistogrammalar).

1-jadvalda statistik usullardan foydalanish sohalari ko'rsatilgan. Grafikning nomi yuqoridagi statistik usul soniga to'g'ri keladi.

1-jadval. Sifatni nazorat qilishda ishlatiladigan statistik usullar

\\ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 A + + + B + + + + + + + + D + E + + + + + + + + W + + + Z + + + + Men + K + L + + + + M + + + + + +

Satrlarni alifbo bo'yicha indeksatsiya qilish ISO 9001-94 bo'yicha sifat tizimining quyidagi elementlariga mos keladi:

A - rahbariyatning javobgarligi;

B - shartnoma tahlili;

B - dizayn;

D - xaridlar;

D - mahsulotni aniqlash va kuzatish;

E - jarayonni boshqarish;

W - nazorat va sinov;

Z - nazorat, o'lchash va sinov uskunalari;

VA - mos kelmaydigan mahsulotlar bilan bog'liq harakatlar;

K - ma'lumotlarni ro'yxatdan o'tkazish;

L - ichki sifat nazorati;

M - o'qitish.

2. Statistik sifat usullarini rivojlantirish tarixi

Namuna ko'rinishidagi statistik sifat usullarini birinchi bor o'rganish uzoq tarixga ega. Bir necha asrlar oldin don va paxta sotib oluvchilar namuna olish uchun don yoki paxta sumkalarini teshib, tovarlarning xususiyatlarini sinab ko'rishdi. Taxmin qilish mumkinki, o'sha paytda namuna olishning ilmiy hisobi yo'q edi va bu tajriba masalasi, ham sotuvchilar, ham xaridorlarni sotib olish edi.

Hunarmand ishlab chiqaruvchining ham, boshqaruvchining ham funktsiyalarini birlashtirgan ekan (19-asrning o'rtalariga qadar), ishlab chiqarilayotgan mahsulotlar sifatini baholashda muammolar bo'lmaydi. Hamma narsa mehnat taqsimoti paydo bo'lishi bilan o'zgardi. Oddiy texnologik operatsiyalarni bajarishga qodir bo'lgan birinchi fabrikalarning ishchilari o'zlarining mehnatlari sifati va hatto tayyor mahsulotlar sifati uchun javobgar bo'lolmaydilar. Nazoratchi lavozimini joriy qilish nazorat funktsiyalarini standartlashtirish zaruratiga olib keldi va vaqt o'tishi bilan mahsulot sifatini baholashga ilmiy yondashuvni ishlab chiqishni talab qildi. Yuqori sifatli mahsulotlarni ishlab chiqarish istagi boshqaruv apparatlarining sanoat korxonalarida gipertrofiyalangan inflyatsiyaga olib keldi.

Mehnat sifatini nazorat qilishning statistik usullaridan foydalanish keyinchalikroq - XX asrning birinchi choragida yuzaga keldi. Bu statistik usullarning joriy etilishi nazorat operatsiyalarining murakkabligini va inspektorlar (nazoratchilar) sonini sezilarli darajada kamaytirish imkonini berdi. Statistik nazoratning ilmiy usullarining birinchi qo'llanilishi 1924 yilda, W.Shuhart mahsulotlarning dolibrini aniqlash uchun nazorat jadvallaridan foydalanganida qayd etilgan.

Valter E. Shuhart 1918 yildan boshlab Western Electric (AQSh) da muhandis bo'lib ishlagan. 1925 yilda u qo'ng'iroq telefon laboratoriyalariga aylantirildi. Shuhart u erda 1956 yilgacha (nafaqaga chiqqanga qadar) ishlagan. Uning statistik nazorat sohasidagi asosiy ishlanmalari birinchi navbatda ushbu kompaniyada amalga oshirildi V. V. Shuxart o'z e'tiborini sifat menejmentiga nisbatan jarayonlar barqarorligini ta'minlash va ularning o'zgarishini kamaytirishga qaratilgan yondashuvga o'tkazdi. Uning g'oyalari bugungi kungacha dolzarb bo'lib qolmoqda. Bundan tashqari, Shevhart bugungi kunda "Shevhart-Deming tsikli" deb nomlanadigan jarayonlarni doimiy ravishda takomillashtirish siklini taklif qilish orqali sifatni doimiy yaxshilash g'oyasini ilgari surdi. So'nggi yillarda ushbu tsikl Deming ta'siri ostida yanada rivojlantirildi va sifatni oshirish uchun jamoaviy ish uchun vosita sifatida ishlatila boshlandi.

Shuhart bilan bir vaqtda, xuddi shu firmada 1920-yillarning o'rtalarida muhandis G.F. Dodge qabul qilish nazorati nazariyasini taklif qildi, u tez orada butun dunyoda shuhrat qozondi. Ushbu nazariyaning poydevori 1944 yilda HG Rolling bilan hamkorlikda "Namuna olishni tekshirish jadvallari - yakka va er-xotin namunalar" asosida yaratilgan.

XX asr o'rtalarida amerikalik olimlar D. Neumann, E. Pearson, E. Fisher sifatni boshqarish tizimiga katta hissa qo'shdilar. Ularning ishlanmalari orasida statistik farazlarni sinash nazariyasi eng mashhurdir. Shuni ta'kidlash kerakki, bugungi kunda birinchi va ikkinchi turdagi xatolar nazariyasini bilmasdan, tanlangan statistik nazorat usulini oqilona baholash mumkin emas.

Ikkinchi Jahon urushi davrida resurslarning etishmasligi yangi boshqaruv usullarini izlashga majbur qildi, bu iloji boricha kamroq elementlar bilan, ayniqsa vayronagarchilik bilan sinovdan o'tkazildi. 20-asrning 40-yillarida A. Uold (AQSh) ketma-ket tahlil va statistik qarorlarni qabul qilish nazariyasini ishlab chiqdi. Ketma-ket tahlil qilish nazariyasini qo'llash shunchalik samarali ediki (bir xil xatolik ehtimoli bo'lgan boshqaruvning narxi an'anaviy usullarga nisbatan 60% ga kamaytirilgan) Amerika Qo'shma Shtatlarida u maxfiy hujjat deb e'lon qilingan va urush tugagandan so'ng nashr etilgan.

Statistik nazorat usullarining sifat falsafasi sifatida shakllanishiga Edvard Deming (AQSh) katta ta'sir ko'rsatdi. 1950-yillarning boshlarida Deming yapon mutaxassislarini keng miqyosda sifatni ta'minlashning yangi texnik usullarida o'qitdi, sifatni boshqarishning statistik uslublariga e'tibor qaratdi. Uning faoliyati shu qadar muvaffaqiyatli bo'lganki, 60-yillarda amerikaliklar savdo bozorlarining katta qismini yapon firmalariga, shu jumladan AQShning o'ziga berishga majbur bo'lishdi.

Sifatni ta'minlash tizimini takomillashtirishda Amerika ilmiy ta'siri sifat sohasida Yaponiya ilmiy maktabining yaratilishiga olib keldi, ularning vakillari orasida sifat menejmentida statistik usullarni ishlab chiqishda katta hissa qo'shgan K. Ishikava va G. Taguchi ta'kidlandi. Shunday qilib, Kaworu Ishikawa, dunyo amaliyotida birinchi marta, sabab va natija munosabatlarini tahlil qilish uchun o'ziga xos grafik usulni taklif qildi, bu "Ishikawa diagrammasi" deb nomlangan.

Genichi Taguchi - XX asrning ikkinchi yarmida taniqli yaponiyalik statistik. U matematik statistikada, xususan eksperimental dizayn va sifat nazorati uchun statistik usullar bilan bog'liq g'oyalarni ishlab chiqadi. Tagutiv birinchi bo'lib iqtisodiy xarajatlar va sifatni matematik bog'liqlik bilan bog'lab, sifatni yo'qotish funktsiyasi tushunchasini kiritdi. U birinchi bo'lib sifat yo'qotishlari bardoshlik sohasida ham sodir bo'lishini ko'rsatdi - ular texnik hujjatlarda ko'rsatilgan nominal qiymati parametr va tekshirilayotgan tasodifiy o'zgaruvchining qiymatiga to'g'ri kelmagan paytdan boshlab paydo bo'ldi. Taguchi, shuningdek, sifatni ta'minlash bo'yicha eksperimentlarni puxta rejalashtirishga olib keladigan nisbatan sodda dalillar va usullarni topishga ishonadi. Bizning fikrimizcha, Taguchi usullariga e'tibor bermaslik, jarayon va mahsulotlar sifatini yaxshilash sohasida Rossiya korxonalarining jiddiy ortda qolishining sabablaridan biridir.

Statistik usullar va Sovet olimlarining rivojlanishiga o'z ilmiy hissalarini qo'shdilar: V.I. Romanovskiy, EE Slutskii, N.V.Smirnov, Yu.V.Linnik va boshqalar Masalan, Smirnov parametrik bo'lmagan qatorlar nazariyasining poydevorini qo'ydi va Slutskii birlashtirilgan statsionar seriyalar statistikasida bir nechta muhim ishlarni nashr etdi. SSSRda ayniqsa jadal sur'atlarda tadqiqot va ommaviy ishlab chiqarishda sifatni nazorat qilish usullari, eksperimentni rejalashtirish usullari ishlab chiqilgan (Yu. P. Adler va boshqalar).

O'tgan asrning 50-70-yillarida SSSR mudofaa kompleksining bir qator korxonalari (sifatni oshirish bo'yicha Yaponiya tajribasi ta'sirida) sifat menejmenti tizimlarini joriy etish bo'yicha ishlarni faol olib borishdi (Saratovda - BIP, Gorkiyda - KANARSPI, Yaroslavlda - NORM, Lvovda - KSUKP va boshqalar). va hokazo), bunda texnologik jarayonlarni qabul qilish va tartibga solish sohasidagi statistik usullar mahsulot nuqsonlarining oldini olishda muhim o'rin tutadi.

So'nggi yillarda rus olimining sifat sohasida V.A.Lapidusning ishini alohida ta'kidlash mumkin. Tarkiblar va noaniqliklarni hisobga olgan holda sifat menejmenti nazariyasi va amaliyoti bo'yicha bir qator asarlar nashr etildi, unda "ustuvor taqsimlash printsipi" belgilangan bo'lib, bu sifatni ta'minlash nuqtai nazaridan etkazib beruvchi-iste'molchi munosabatlarini optimallashtirishga imkon beradi. U, shuningdek, loyqa to'plamlar nazariyasiga asoslangan matematik asoslangan "statistik nazoratning moslashuvchan usuli" deb nomlangan sifat menejmentiga yangi yondashuvga ega.

Shunga qaramay, Rossiya matematik statistika ilmiy maktabining ma'lum bir turg'unligini ta'kidlash mumkin, bu iqtisodiyotning mahsulot sifatini ta'minlash uchun yangi statistik usullarni qo'llash uchun ilmiy buyurtma talabining yo'qligi bilan bog'liq.

3. Statistik usullarni qo'llash va ishlab chiqish

2-jadval. Statistik usullarni mahsulotning hayot aylanishi bosqichlarida qo'llash

Mahsulotning hayotiy tsiklining bosqichlari Sifat tizimida hal qilinadigan vazifalar Statistik usullar Marketing va bozorni tadqiq qilish Bozor talabini va uning o'zgarishi istiqbollarini o'rganish va baholash Statistik to'plamlarni tahlil qilish usullari, iqtisodiy va matematik (dinamik dasturlash, simulyatsiya modellashtirish va boshqalar) /\u003e Iste'molchilarning istaklarini tahlil qilish. mahsulot sifati va narxlari Iqtisodiy-matematik usullar (QFD) va boshqalar /\u003e Narxni, mahsulotni, bozorning potentsial ulushini, bozorda mahsulotlarning umrini bashorat qilish Iqtisodiy va matematik usullar (ommaviy xizmat nazariyasi, o'yin nazariyasi, chiziqli va chiziqli bo'lmagan dasturlash va boshqalar.) .) Mahsulot dizayni va rivojlanishi

Mahsulot sifatiga qo'yiladigan talablarni standartlashtirish.

Ishonchlilik sohasidagi texnik talablarni aniqlash.

Mahsulot sifati ko'rsatkichlari ko'rsatkichlarini optimallashtirish.

Mahsulotlarning texnik darajasini baholash

Grafik usullar (Ishikava diagrammasi, Pareto diagrammasi, gistogramma va boshqalar): statistik populyatsiyani tahlil qilish usullari; iqtisodiy va matematik usullar (Taguchi usullari, QFD) /\u003e Yangi (modernizatsiya qilingan) mahsulotlarning prototiplarini yoki tajriba to'plamlarini sinash Grafik va analitik usullar (gistogramma, qatlamli gistogramma va boshqalar), statistik populyatsiyani tahlil qilish usullari (statistik farazlarni sinash usullari, o'rtacha ko'rsatkichlarni taqqoslash, tafovutlarni taqqoslash va boshqalar): iqtisodiy va matematik usullar (eksperimentlarni rejalashtirish) /\u003e Mahsulot xavfsizligini ta'minlash Iqtisodiy va matematik usullar (modellashtirish, ehtimollik daraxtlari usuli va boshqalar) Xarid qilish Korxonalarni zarur sifatli moddiy-texnik resurslar bilan ta'minlash rejalarini shakllantirish Iqtisodiy va matematik usullar (navbat nazariyasi, chiziqli dasturlash va boshqalar) /\u003e Ta'minlovchilarning imkoniyatlarini baholash Iqtisodiy va matematik usullar (tizim tahlili, dinamik dasturlash va boshqalar) /\u003e Moddiy va texnik resurslarni o'z vaqtida etkazib berish Iqtisodiy va matematik usullar (navbat nazariyasi) /\u003e Mahsulot sifatini moddiy va texnik jihatdan qo'llab-quvvatlash narxini pasaytirish Iqtisodiy va matematik usullar (Taguchi usullari, funktsional xarajatlarni tahlil qilish va boshqalar) Ishlab chiqarish texnologik jarayonlarning rivojlanishi Iqtisodiy va matematik usullar (Taguchi usullari); sochib tashlash uchastkalari va boshqalar); statistika agregatlarini tahlil qilish usullari (o'zgaruvchanlik, regressiya va tahlilning korrelyatsion turlari va boshqalar) /\u003e Texnologik jarayonlarning aniqligi va barqarorligini ta'minlash Texnologik jarayonlarning aniqligi va barqarorligini statistik baholash usullari (gistogrammalar, aniqlik diagrammalari, nazorat jadvallari) /\u003e Mahsulot sifatini barqarorligini ta'minlash usullari texnologik jarayonlarni statistik jihatdan tartibga solish (aniqlik sxemalari, nazorat jadvallari) Nazorat va sinov Sinov natijalarini tayyorlash, bajarish va qayta ishlashda metrologik qoidalar va talablarga muvofiqligi Grafik usullar (gistogramma, sochish chizig'i va boshqalar); statistik populyatsiyani tahlil qilish usullari (statistik farazlarni sinash usullari, vositalarni taqqoslash, farqlarni taqqoslash va boshqalar) /\u003e Sifati belgilangan talablarga javob bermaydigan mahsulotlarni aniqlash Statistik qabul qilish usullari /\u003e Mahsulot sifatini tahlil qilish Grafik usullar (Ishikava diagrammasi, Pareto diagramma, diagrammaning stratifikatsiyasi) Pareto va boshqalar), iqtisodiy va matematik usullar (funktsional va xarajatlar tahlili, QFD) qadoqlash va saqlash Korxonada mahsulotni qadoqlash va saqlashga qo'yiladigan talablarga muvofiqligini tahlil qilish. Statistik qabul qilish usullari; iqtisodiy va matematik usullar (navbat nazariyasi) Mahsulotlarni sotish va taqsimlash Mahsulotlarni tashish sifatini ta'minlash Iqtisodiy va matematik usullar (chiziqli dasturlash, navbat nazariyasi) O'rnatish va ishga tushirish O'rnatish va ishga tushirish paytida mahsulot sifatini tahlil qilish Grafik usullar (vaqt ketma-ketligi grafigi) va boshq. ); statistik to'plamlarni tahlil qilish usullari (omillarni tahlil qilish va boshqalar) /\u003e Mahsulotlarni ishlatishda iste'mol xarajatlarini tahlil qilish Iqtisodiy va matematik usullar (Taguchi usullari, funktsional narxlarni tahlil qilish, QFD) Xizmat ko'rsatishda texnik yordam

Mahsulotlarni kafolatli ta'mirlashni tashkil etish

Ehtiyot qismlarni o'z vaqtida etkazib berishni tashkil etish

Iqtisodiy va matematik usullar (navbatlar nazariyasi, chiziqli dasturlash va boshqalar) Sotuvdan keyingi faoliyat Nosozliklar va mahsulotlarning boshqa nomuvofiqliklarini tahlil qilish Grafik usullar (vaqt seriyasi grafigi va boshqalar); Statistik to'plamlarni tahlil qilish usullari (omillarni tahlil qilish va boshqalar) Foydalanishdan keyin foydalanish Sifatsiz mahsulotlarni yoki ularning xizmat muddati oxirida foydalanish imkoniyatlarini o'rganish Iqtisodiy va matematik usullar (funktsional va iqtisodiy tahlil, QFD va boshqalar)

Sifat tizimida ehtiyojni aniqlash va aniq statistik usullarni tanlash analitik va tashkiliy xarakterga ega ancha murakkab va uzoq davom etadigan ishdir.

Shu munosabat bilan ushbu ishni maxsus dastur asosida olib borish tavsiya etiladi, unda quyidagi tashkiliy chora-tadbirlar majmuasi bo'lishi mumkin (1-rasm). Oddiy va kirish mumkin bo'lgan usullardan foydalangan holda statistik usullarni o'zlashtirishni boshlashingiz kerak va shundan keyingina yanada murakkab usullarga o'ting. Sanoat amaliyotida statistik usullarni o'zlashtirishda qiyinchiliklarni hisobga olgan holda, ushbu usullarni ikki sinfga bo'lish kerak: oddiy va murakkab usullar.

Statistik usullarni tanlashda ular ishlab chiqarish jarayonining xususiyatiga, o'lchash vositalarining mavjudligiga va statistik ma'lumotlarga ishlov berishga mos kelishini ta'minlashga harakat qilishadi.Shuning uchun ma'lum bir ishlab chiqarish muammosini hal qilish uchun bir nechta turli xil statistik usullar tanlanishi mumkin, eng kam xarajat bilan eng yaxshi natijaga erishishni ta'minlaydigan usul tanlanadi.

Anjir. 1 Statistik o'rganish dasturi

Kerakli statistik hisob-kitoblarni amalga oshirish uchun turli xil texnik vositalar, shu jumladan elektron kompyuterlar qo'llaniladi. Nisbatan sodda texnik vositalar, masalan, statistik ko'rsatkichlar, asboblar shkalasi, jurnallar va jadvallarning ma'lumotlarini kiritish, shuningdek to'g'ridan-to'g'ri o'lchash paytida statistik tavsiflarni hisoblash imkonini beradi.Hisoblangan kompyuter yordamida dastlabki ma'lumotlarga ishlov berish, jarayon parametrlarini kuzatib borish, doimiy ravishda tajriba o'tkazish, o'zgaruvchanlikni texnik xususiyatlarga o'zgartirish, maqbul rejimlar o'rnatilgunga qadar. Bunday holda siz sifatni boshqarishning statistik dasturlaridan foydalanishingiz mumkin.

4. Oddiy statistik usullar

Ularning taqqoslash soddaligi, ishonuvchanligi va kirishliligi tufayli shunday nomlangan oddiy statistik usullar orasida eng keng tarqalgani 50-yillarning boshlarida yaponiyalik mutaxassislar tomonidan K. Ishikava rahbarligida aniqlangan ettita usuldir. Birgalikda bu usullar sifatni boshqarish va tahlil qilishning samarali usullarini shakllantiradi. Ularning yordami bilan K. Ishikavaning so'zlariga ko'ra, ishlab chiqaruvchilarning ko'rish sohasidagi barcha muammolarning 50 foizdan 95 foizigacha echilishi mumkin. Etti oddiy usulni qo'llash uchun maxsus ta'lim talab qilinmaydi (ushbu usullar uchun standart yapon o'quv rejasi 20 ta darsga mo'ljallangan va o'rta maktab darajasiga qaratilgan). Etti oddiy usulning mashhurligini, bugungi kunda yapon firmalarida prezidentdan tortib oddiy ishchiga qadar hamma egalik qilishiga ishonish mumkin. Shu munosabat bilan ushbu usullar sifat menejmenti texnologiyasini demokratlashtirish vositasidir.

Etti oddiy usul har qanday ketma-ketlikda, har qanday kombinatsiyada, turli xil tahliliy vaziyatlarda qo'llanilishi mumkin, ularni alohida tahlil vositasi sifatida yaxlit tizim sifatida ko'rib chiqish mumkin. Har bir holda, ishlaydigan usullar to'plamining tarkibi va tuzilishini aniqlash taklif etiladi. Garchi ular oddiy usullar bo'lsa ham, bu ularning ko'pchiligini ishlatishda hisob-kitoblarni tezroq va osonroq qilish va statistikani aniqroq ko'rsatish uchun kompyuterdan foydalanish mumkin emas degani emas.

K. Ishikavaning so'zlariga ko'ra, barcha oddiy usullarga quyidagilar kiradi:

1. gistogrammalar;

2. vaqt seriyasi;

3. Pareto jadvallari;

4. Ishikavaning sabablar sxemalari;

5. nazorat varaqalari;

6. nazorat jadvallari;

7. tarqoq diagrammalar.

Yuqorida sanab o'tilgan sifatli "vositalarni" qo'llash sohalari rasmda keltirilgan. 2; shuningdek, ishning dastlabki bosqichida ko'pincha qo'llaniladigan yana ikkita usul mavjud:

1.bren bo'roni;

2. jarayon sxemasi.

Keling, ushbu usullarning mohiyatini ko'rib chiqaylik.

4.1 BRAIN YO'Q

Miya hujumi eng qisqa vaqt ichida bir guruhga iloji boricha ko'proq g'oyalarni shakllantirishga yordam berish uchun ishlatiladi va ikkita usul bilan amalga oshiriladi:

1. Tartibli - Guruhning har bir a'zosi o'z navbatida navbatga kelgunga qadar o'zlarining g'oyalarini aylanada ustuvorlik asosida berishadi. Shu tarzda, hatto eng jim odamlarni ham gapirishga undash mumkin, ammo bu erda xalaqit beradigan ba'zi bir bosim elementlari mavjud.

2. tartibsizlik - Guruh a'zolari xayolga kelganlarida shunchaki fikrlarni taqdim etishadi. Taksilar yanada qulay muhit yaratadi, ammo eng ko'p gaplashadiganlar xavfi mavjud.

Ikkala usulda ham umumiy xatti-harakatlar qoidalari bir xil. Xulq-atvorning ushbu yo'nalishiga rioya qilish tavsiya etiladi:

1. Hech qachon g'oyalarni tanqid qilmang. Har bir fikrni varaqqa yoki doskaga yozing. So'zlarni hammaga ko'rinadigan qilish tushunmovchiliklardan qochishga yordam beradi va yangi g'oyalarni keltirib chiqaradi.

2. Har kim bo'lajak miya hujumi sessiyasi masalasi yoki kun tartibiga rozi bo'lishi kerak.

3. Doskada yoki varaqda ma'ruzachining so'zlarini so'zsiz, tahrir qilmasdan yozing.

4. Barchasini tezda bajaring, 5 - 15 daqiqada miya hujumi seansini o'tkazish yaxshi.

5. Muammolarni aniqlash.

6. Muammolar tahlili.

2-rasm Sifatli "vositalar" doirasi

4.2 DASTUR DIAGRAM

Jarayon diagrammasi (operatsiyalar ketma-ketligi, yo'l xaritasi) agar mahsulot yoki xizmatning o'tishini aniqlash mumkin bo'lgan haqiqiy yoki ko'zda tutilgan jarayon bosqichlarini kuzatish zarur bo'lsa, foydalaniladi.

Jarayon oqimining diagrammalarini o'rganayotganda, siz ko'pincha to'sqinlik va qiyinchilik manbai bo'lgan yashirin tuzoqlarni topishingiz mumkin.

Buning uchun ushbu jarayon haqida ko'proq ma'lumotga ega bo'lgan mutaxassislarni to'plash kerak:

7. amalda yuz beradigan jarayon bosqichlarining ketma-ket diagrammasini tuzing;

8. Jarayon bosqichlarining ketma-ket diagrammasini tuzing, agar hamma narsa to'g'ri ishlayotgan bo'lsa, davom eting;

9. Ikkala sxemani o'zaro taqqoslash uchun solishtiring va shu bilan muammolar paydo bo'lgan nuqtani toping.

4.3 TEKShIRISh RO'YXATI (Jadvalni tekshirish)

Tekshiruv varag'i "ma'lum bir voqea qanchalik tez-tez sodir bo'ladi?" Degan savolga javob berishga imkon beradi. Tekshiruv varag'ini tuzish quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:

1. qaysi voqea kuzatilishini imkon qadar aniqroq aniqlash. Hamma bir xil narsani ko'zdan kechirishi kerak;

2. ma'lumotlar yig'ish davri haqida kelishib oling. U bir necha soatdan haftagacha o'zgarishi mumkin;

3. To'liq va oson to'ldiriladigan shaklni yarating. Ustunlar va ustunlar shaklda aniq belgilanishi kerak, ma'lumotlarni kiritish uchun etarli joy bo'lishi kerak;

4. Ma'lumotlarni izchil va halol ravishda, hech narsani buzmasdan to'plang. Yana bir bor, siz tayinlagan vaqt ma'lumot to'plash vazifasini bajarish uchun etarlicha uzoq ekanligiga ishonch hosil qiling.

To'plangan ma'lumotlar bir hil bo'lishi kerak. Agar bunday bo'lmasa, avval ma'lumotlarni guruhlashingiz kerak, keyin ularni alohida ko'rib chiqing.

3-rasm. Tekshirish ro'yxati /\u003e

4.4 VAQT SERIYALARI (TARMOQNI ChART)

Vaqt ketma-ketligi ma'lum vaqt davomida kuzatilgan ma'lumotlarning o'zgarishi kursini aks ettirishning eng oddiy usuliga ehtiyoj sezganda ishlatiladi.

Vaqt ketma-ketligi ma'lumotlarni vizual taqdim etishga mo'ljallangan, uni qurish va ishlatish juda oson. Ballar to'plangan tartibda tuziladi. Vaqt o'tishi bilan ular xarakterning o'zgarishini anglatadi, shuning uchun ma'lumotlarning muvofiqligi juda muhimdir.

Vaqt ketma-ketligidan foydalanish xavfliligi vaqt o'tishi bilan ma'lumotlarning har qanday o'zgarishi muhim deb o'ylash tendentsiyasidir.

Vaqt seriyalari, boshqa grafika usullari singari, diqqatni tizimdagi haqiqatan ham muhim o'zgarishlarga qaratishda ishlatilishi kerak.

Vaqt ketma-ketligidan eng samarali foydalanish, bu o'rtacha tendentsiyalarni yoki o'zgarishlarni aniqlashdir (4-rasm).

4-rasm. Vaqt seriyasi

4.5 PARETO DIAGRAM

U muammolarni hal qilish uchun boshlang'ich nuqtani tanlash, natijani kuzatish yoki muammoning asl sababini aniqlash uchun barcha muammolar yoki sharoitlarning nisbiy ahamiyatini ifodalash zarur bo'lganda ishlatiladi.

Pareto diagrammasi bu vertikal chiziqli grafikaning maxsus shakli bo'lib, u muammolarning nima ekanligini va ularni qanday hal qilishni aniqlashga yordam beradi. Tekshiruv varaqalari yoki ma'lumot to'plashning boshqa shakllariga asoslangan pareto diagrammasi diqqatni jalb qilish va kuch sarflashga yordam beradi. Kichkina ustunlarga e'tibor bermasdan, eng yuqori ustunni bosib, ko'proq narsaga erishishingiz mumkin (5-rasm).

5-rasm Pareto sxemasi

Pareto jadvalini tuzish tartibi:

1. Taqqoslanadigan masalalarni tanlang va ularni ahamiyatliligi bo'yicha tartiblang (mavjud ma'lumotlardan foydalangan holda hujumlar orqali - hisobotlar).

2. O'lchov birliklarini taqqoslash mezonini aniqlang (tabiiy yoki qiymat xususiyatlari).

3. O'qish vaqtini belgilang.

4.6. DIAGRAMNI ISHLAB CHIQARISH VA TA'MINLASh (Ishikava diagrammasi)

Ishikava diagrammasi ("baliq skeleti") muayyan muammolar yoki sharoitlarning barcha mumkin bo'lgan sabablarini o'rganish va tasvirlash zarur bo'lganda ishlatiladi.

Effekt, natija va ularga ta'sir qiladigan barcha mumkin bo'lgan sabablar o'rtasidagi munosabatni namoyish etishga imkon beradi. Effekt, natija yoki muammo odatda diagrammaning o'ng tomonida ko'rsatiladi va asosiy ta'sirlar yoki "sabablar" chap tomonda keltirilgan (6-rasm).

6-rasm. Sabab diagrammasi

Sabablar sxemasini tuzish tartibi:

1. Tanlangan muammoni tasvirlash jarayonini boshlang, aniqlang:

Uning xususiyatlari;

Qaerda sodir bo'ladi;

Qachon paydo bo'ladi;

· Qanchalik uzoq.

Sabablarni diagrammasini tuzish uchun zarur bo'lgan sabablarni quyidagi yo'llar bilan sanab bering:

Miya hujumiga uchragan hujumni amalga oshiring, unda barcha mumkin bo'lgan sabablarni oldindan tayyorgarliksiz muhokama qiling;

· Ishlab chiqarish jarayonining barcha bosqichlarini diqqat bilan kuzatib boring va tekshiruv varaqalarida muammoning mumkin bo'lgan sabablarini ko'rsating.

3. Yaroqli sabablar sxemasini tuzing.

4. Barcha munosabatlarni izohlashga harakat qiling.

Muammoning asl sababini topish uchun takrorlangan sabablarni qidirib toping. Asosiy sabab kategoriyalari eng umumiy shaklda qayd etilishi kerak. Imkon qadar bir nechta so'zlardan foydalaning.

4.7 HISTOGRAM

Bar grafigini ishlatib, har bir toifadagi birliklarning ma'lumotlarini taqsimlashni o'rganish va namoyish qilishni istaganingizda foydali. Pareto diagrammasida ko'rib turganimizdek, ma'lum bir voqea sodir bo'lgan chastotani (chastota taqsimoti) bar grafigi shaklida ko'rsatish juda foydali. Biroq, Pareto sxemasi faqat mahsulot yoki xizmatning xususiyatlari bilan shug'ullanadi: nuqson turlari, muammolar, xavfsizlikka tahdidlar va boshqalar.

Bunga javoban, gistogramma o'lchangan ma'lumotlar (harorat, qalinlik) va ularning tarqalishi bilan shug'ullanadi.Bu taqsimlash juda muhim bo'lishi mumkin, ya'ni. maksimal qiymatga ega bo'ling. Ko'p takrorlanadigan hodisalar vaqt o'tishi bilan o'zgarib turadigan natijalarni beradi.

Gistogrammada bir jarayon bo'lgan o'zgaruvchanlik miqdori ko'rsatilgan. Odatda gistogramma rasmda ko'rsatilganga o'xshab ko'rinishi mumkin. 7.

Shakl 7 Bar chizmasi

Sinflar soni (grafikadagi chiziqlar) qancha namunalar olinganligi yoki kuzatuvlar o'tkazilganligi bilan belgilanadi.

Ba'zi jarayonlar tabiatan buzilgan (assimetrik), shuning uchun har bir taqsimot qo'ng'iroq shaklida bo'lishini kutmaslik kerak.

Agar sinflar biron bir joyda to'satdan to'xtagan bo'lsa, masalan, spetsifikatsiyaning chegarasi, garchi oldin kamaymagan bo'lsa, ma'lumotlarning to'g'riligiga ishonmang.

Agar egri chiziqning ikki cho'qqisi bo'lsa, bu ma'lumot ikki yoki undan ko'p turli xil manbalardan to'planganligini anglatadi, ya'ni. smenalar, avtomobillar va boshqalar.

4.8 DIAGRAM DASTURI

Agar boshqa o'zgaruvchi o'zgarsa, nima sodir bo'lishini tasavvur qilish va ikkita o'zgaruvchining o'zaro bog'liqligi haqidagi taxminni tekshirish zarur bo'lganda ishlatiladi.

Ikkala o'zgaruvchilar o'rtasidagi mumkin bo'lgan munosabatlarni o'rganish uchun scatterplot ishlatiladi.Slatterplotga qarab, bitta o'zgaruvchini boshqasiga sabab deb aytish mumkin emas, ammo diagrammada ular o'rtasida qanday bog'liqlik borligi va bu munosabatlarning kuchi nimada ekanligi aniq ko'rsatilgan. Tarqalish diagrammasi quyidagi tartibda qurilgan: gorizontal o'q bir o'zgaruvchining qiymatlarini o'lchashni, vertikal o'qni esa boshqasini. Odatda tarqoq diagramma sek. 8.

8-rasm Tarqalish diagrammasi /\u003e

4.9 NAZORAT KARTASI

Sifatni boshqarishning statistik usullarining keng arsenalidagi asosiy vositalardan biri bu nazorat jadvallari. Boshqarish jadvalining g'oyasi taniqli amerikalik statistik Valter L. Shuxartga tegishli deb ishoniladi. Bu 1924 yilda e'lon qilingan va 1931 yilda batafsil tavsiflangan.

Dastlab ular kerakli mahsulot xususiyatlarini o'lchash uchun ishlatilgan. Bardoshlik maydonidan tashqaridagi parametr ishlab chiqarishni to'xtatish va jarayonni ishlab chiqarish menejerining bilimiga muvofiq sozlash zarurligini ko'rsatdi.

Bu o'tmishda qachon, kim, qanday jihozlarda nikoh olganligi to'g'risida ma'lumot berdi.

Biroq, bu holda, tuzatish to'g'risida qaror nikoh allaqachon olinganida qabul qilindi. Shuning uchun nafaqat retrospektiv tadqiqotlar uchun, balki qaror qabul qilishda foydalanish uchun ma'lumot to'plashi kerak bo'lgan protsedurani topish juda muhim edi. Ushbu taklif 1954 yilda amerikalik statistik I. Peyj tomonidan e'lon qilingan.

Qarorlarni qabul qilishda foydalaniladigan kartalar to'plangan deb nomlanadi.

Nazorat jadvali (9-rasm) markaziy chiziqdan, ikkita boshqaruv chegarasidan (markaz chizig'idan yuqorida va pastda) va jarayonning holatini aks ettirish uchun chizilgan chizilgan xarakteristik qiymatlardan (sifat ko'rsatkichi) iborat.

9-rasm Nazorat sxemasi

Muayyan vaqt oralig'ida ishlab chiqarilgan mahsulotlarni (ketma-ket; tanlab; vaqti-vaqti bilan doimiy oqimdan va hokazo) n ishlab chiqargan mahsulotni oling va boshqariladigan parametrni o'lchang.

O'lchov natijalari nazorat sxemasida tuziladi va ushbu qiymatga qarab, jarayonni tuzatish yoki jarayonni sozlashsiz davom ettirish to'g'risida qaror qabul qilinadi.

Texnologik jarayonning buzilishi mumkinligi to'g'risida signal quyidagicha bo'lishi mumkin:

· Nuqtali chiqish nazorati chegaralari (6-band); (jarayon nazoratdan tashqarida);

(11, 12, 13, 14) uskunani sozlash darajasi buzilganligini ko'rsatadigan (11, 12, 13, 14) ketma-ket bir punktning bir nazorat chegarasi yaqinida joylashganligi;

· Nazorat kartasida o'rta chiziqqa nisbatan nuqtalarning kuchli tarqalishi (15, 16, 17, 18, 19, 20), bu texnologik jarayon aniqligining pasayishini ko'rsatadi.

Ishlab chiqarish jarayonining uzilishi to'g'risida signal bo'lsa, buzilishning sababini aniqlash va yo'q qilish kerak.

Shunday qilib, boshqaruv jadvallari tasodifiy emas, balki aniq sababni aniqlash uchun ishlatiladi. Muayyan sababni o'rganish mumkin bo'lgan omillarning mavjudligi sifatida tushunish kerak. Albatta, bunday omillardan qochish kerak.

Tasodifiy sabablarga ko'ra o'zgaruvchanlik zarur, u muqarrar ravishda har qanday jarayonda yuz beradi, hatto texnologik operatsiya standart usullar va xom ashyolardan foydalangan holda ham amalga oshiriladi. O'zgaruvchan tasodifiy sabablarni bartaraf etish texnik jihatdan yoki iqtisodiy jihatdan mumkin emas.

Tekshirish chegaralari orasidagi tabiiy tebranishlarni nazorat qilish. Ma'lum bir turdagi ma'lumotlar uchun nazorat kartasining to'g'ri turi tanlanganligiga ishonch hosil qilishingiz kerak. Ma'lumotlar to'plangani kabi ketma-ketlikda olinishi kerak, aks holda u ma'nosiz bo'lib qoladi. Ma'lumot yig'ish davrida hech qanday o'zgartirishlar kiritilmasligi kerak. Ma'lumotlar jarayonning tabiiy ravishda qanday o'tishini aks ettirishi kerak. Tekshiruv varag'i nuqsonli mahsulotlar chiqarilishidan oldin yuzaga kelishi mumkin bo'lgan muammolarni ko'rsatishi mumkin.

Nazorat jadvallarining ikkita asosiy turi mavjud: sifat ko'rsatkichlari (o'tish yoki muvaffaqiyatsiz) va miqdoriy ko'rsatkichlar uchun. Sifat xususiyatlari uchun to'rt xil nazorat kartalari mavjud:

V - karta (ishlab chiqarish birligidagi nuqsonlar soni)

S - karta (namunadagi kamchiliklar soni)

R - karta (namunadagi nuqsonli mahsulotlar ulushi)

NP - karta (namunadagi nuqsonli mahsulotlar soni)

Bundan tashqari, birinchi va uchinchi holatlarda namuna hajmi o'zgaruvchan, ikkinchi va to'rtinchi holatlarda esa u o'zgarmasdir.

Shunday qilib, nazorat varaqlaridan foydalanishning maqsadlari quyidagilar bo'lishi mumkin:

1. boshqarib bo'lmaydigan jarayonni aniqlash

2. nazorat qilinadigan jarayonni boshqarish

3. Jarayon qobiliyatini baholash

Odatda quyidagi o'zgaruvchini (jarayon o'zgaruvchisi) yoki xarakteristikani o'rganish kerak:

Ma'lum yoki eng muhim

Gumon qilinmagan

Buning yordamida siz jarayonning imkoniyatlari haqida ma'lumot olishingiz kerak

Marketingda operativ, mazmunli

Bunday holda, barcha qiymatlarni bir vaqtning o'zida tekshirmang. Tekshirish jadvallari pulni talab qiladi, shuning uchun ulardan oqilona foydalanishingiz kerak:

Ehtiyotkorlik bilan tanlang

Maqsadga erishilganda kartalar bilan ishlashni to'xtating

Vesikartni faqat jarayonlar va texnik talablar bir-birini ushlab turganda davom eting

Jarayon statistik tartibga solinadigan holatda bo'lishi va 100% nikohni berishi mumkinligini yodda tutish kerak. Aksincha, u boshqarib bo'lmaydigan va 100% texnik talablarga javob beradigan mahsulotlar ishlab chiqarishi mumkin. Tekshirish varaqalari jarayon imkoniyatlarini tahlil qilishga imkon beradi.

Jarayon qobiliyati - bu to'g'ri ishlash qobiliyati. Umuman olganda, jarayon qobiliyati texnik talablarga javob berish qobiliyatini anglatadi.

4.10 TAGUCHI USULLARI

60-yillarning oxirlarida yaponiyalik statistik Taguchi eksperimental dizayn va sifat nazorati muammolariga nisbatan matematik statistika g'oyalarini ishlab chiqishni yakunladi. Taguchi g'oyalarining umumiyligi "ishonchli dizayn usuli" deb nomlangan.

Taguchi ishlab chiqarilayotgan mahsulotni texnik xususiyatlarning barqarorligi bilan tavsiflashni taklif qildi va tasodifiy og'ish tushunchasiga tasodifiy emasligini va ba'zida hisobga olish qiyin bo'lgan omillar mavjudligini ta'kidladi.

Taguchi usullari o'rtasidagi muhim farq ishlab chiqarilayotgan mahsulotning asosiy xususiyatlari - sifati va narxiga bo'lgan munosabatda bo'ladi. Iqtisodiy omilga (tannarxiga) ustuvorlik berar ekan, u xarajat va sifatni yo'qotish funktsiyasi deb ataladigan yagona xususiyatga bog'laydi.

Shu bilan birga, iste'molchining ham, ishlab chiqaruvchining ham zarari hisobga olinadi Dizayn vazifasi ikkala tomonni qondirishdir.

Taguchi, sifatli muhandislikning asosiy vositasiga aylangan telekommunikatsiyalarda ishlatiladigan signal-shovqin nisbati yordamida ishonchli hisoblash usulini yaratdi.

Taguchi kirish va chiqish signallari o'rtasidagi ideal nisbat bilan belgilanadigan ideal mahsulot funktsiyasi tushunchasini taqdim etdi. Taguchi haqiqiy va ideal mahsulot xususiyatlari o'rtasidagi tafovutlarning paydo bo'lishiga olib keladigan omillar Taguchi shovqin deb ataydi.

Taguchi usullaridan foydalanadigan mutaxassis istalgan sohada, xoh jarayon, xoh marketingda shovqinni oldindan aytib berish usullarini bilishi kerak.

Tashqi shovqinlar atrof-muhitning o'zgarishi:

Namlik

Shaxsning individual xususiyatlari va boshqalar.

Saqlash va foydalanish paytida shovqinlar qarish, eskirish va boshqalar. Ichki shovqin - bu mahsulotlarning farqiga olib keladigan ishlab chiqarish muammosi, hatto bir xil mahsulot to'plami ichida. O'z uslubini laboratoriyadan real sharoitga o'tkazishda, G.Taguchi javobning yuqori takrorlanishi sifatida tushunilgan barqarorlikning signal-shovqin nisbatlarini tavsiflashda foydalanadi.Xususiyatlarning barqarorligini hisoblash murakkab muhandislik usulida emas, balki ANOVA yordamida eksperimentni rejalashtirishning yangi usuli asosida amalga oshiriladi.

Xulosa

Mamlakatimiz uchun takror ishlab chiqarishning yangi iqtisodiy muhitining tobora rivojlanishi, ya'ni. bozor munosabatlari texnologiya va ishlab chiqarishni tashkil etish sohasidagi barcha yutuqlar, barcha yutuqlardan foydalangan holda sifatni doimiy ravishda yaxshilash zarurligini taqozo etadi.

Tahlil qilinayotgan ob'ektning hayotiy tsiklining barcha bosqichlarida: ishlab chiqarish, tashish, saqlash, foydalanish, ta'mirlash, texnik xizmat ko'rsatish paytida paydo bo'ladigan barcha xususiyatlari hisobga olinsa, sifatni to'liq va har tomonlama baholash ta'minlanadi. xizmat.

Shunday qilib, ishlab chiqaruvchi mahsulot sifatini nazorat qilishi va namuna olish natijalariga ko'ra tegishli texnologik jarayonning holatiga baho berishi kerak. Natijada, ishlov berish tartibsizliklarini o'z vaqtida aniqlaydi va uni tuzatadi.

Statistik usullar (matematik statistikadan foydalanishga asoslangan usullar) sifatli ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilish uchun samarali vositadir. Ushbu usullarni qo'llash katta xarajatlarni talab qilmaydi va ma'lum darajada aniqlik va ishonchlilik bilan sifat tizimida o'rganilayotgan hodisalar (ob'ektlar, jarayonlar) holatini baholashga, mahsulot hayotiy tsiklining barcha bosqichlarida muammolarni bashorat qilish va tartibga solishga va shu asosda maqbul boshqaruv qarorlarini ishlab chiqishga imkon beradi.

Adabiyotlar ro'yxati

1. Efimov VV Sifatni boshqarishda statistik usullar. Ulyanovsk: UlSTU, 2003 - 134 p.

2. Sifatni boshqarishning statistik usullari // www.lenobl.ru, 2005.

3. Klimanov V. Sifatni boshqarishning statistik usullari // victor61058.narod.ru, 2004 yil.

4. Okrepilov VV Sifatni boshqarish. SPb .: Nauka, 2000 .-- 911 p.

Mavzusida insho:

Sifatni boshqarishda statistik usullarni ishlab chiqish

Qozon 2009 yil

Kirish

4.1 Miya hujumi

4.2 Jarayon sxemasi

4.3. Nazorat ro'yxati (nazorat ro'yxati)

4.4 Vaqt seriyasi (chizma grafigi)

4.5 Pareto sxemasi

4.6 Sabablar diagrammasi (Ishikawa diagrammasi)

4.7 Gistogramma

4.8 Tarqaladigan fitna (sochmoq)

4.9 Nazorat sxemasi

4.10 Taguchi usullari

Xulosa

Adabiyotlar ro'yxati

Kirish

Umumiy sifat menejmenti (TQM) ning eng muhim tamoyillaridan biri bu qaror qabul qilishdir. Mahsulotlar va jarayonlar sifatini yaxshilash kompaniya xodimlarining kamchiliklarning sabablarini (hujjatlardan chetga chiqish) aniqlash va ularni yo'q qilish uchun puxta ishlashni talab qiladi. Buning uchun nomuvofiqliklarni tavsiflovchi dalillarni qidirishni tashkil etish kerak, ularning aksariyat qismida statistik ma'lumotlar mavjud, ma'lumotlarni tahlil qilish va qayta ishlash usullarini ishlab chiqish, nuqsonlarning asl sabablarini aniqlash va ularni eng kam xarajat bilan bartaraf etish choralarini ishlab chiqish kerak.

Ishlab chiqarish faoliyati natijalarini to'plash, qayta ishlash va tahlil qilish muammolari nafaqat taniqli usullarni, balki zamonaviy vositalarni ham o'z ichiga olgan matematik statistika bilan shug'ullanadi (so'nggi yillarda bu usullarni chaqirish moda bo'lganligi sababli) va nuqsonlarni aniqlash. Ushbu usullarga korrelyatsiya va regressiya tahlillari, statistik gipotezalarni tekshirish, omillarni tahlil qilish, vaqt ketma-ketligini tahlil qilish, ishonchlilik tahlili va boshqalar kiradi.

Etti oddiy usul sifat menejmentida keng tarqaldi (yapon mutaxassislari ta'siri ostida), ulardan foydalanish xodimlarning yuqori malakasini talab qilmaydi va ishlab chiqarishda yuzaga keladigan ko'pgina nuqsonlarning sabablarini tahlil qilishni qamrab olishga imkon beradi. Ushbu qo'llanmada ushbu usullar ularni qo'llash maqsadga muvofiqligi asosida turli qismlarga kiritilgan.

Maxsus ishlab chiqarish muammolarini hal qilishda, ayniqsa jarayonlar sifatini tahlil qilishda, matematik statistikani amaliy qo'llashga katta e'tibor qaratilgan.

Ta'kidlash joizki, sifatni boshqarishning ilmiy tizimlari rivojlanishi bilan sifat menejmentida statistik usullarning roli doimiy ravishda o'sib bormoqda. Bu (50-yillar) sifat uchun kurashning dastlabki bosqichlarida mahsulot ishlab chiqarishda statistik usullarning keng qo'llanilishi yapon korxonalariga tezda jahon iqtisodiyoti etakchisiga aylanishiga imkon berdi.

Rossiya korxonalarining raqobatbardoshligi ko'p jihatdan kadrlarni sifatni boshqarishning statistik usullari bo'yicha o'qitish ko'lamiga va ularning amalda tizimli qo'llanilishiga bog'liq bo'ladi.

1. Statistik sifat usullari haqida tushuncha

Bunday mezon sifatida F. Teylor pastki va yuqori chegaralar ko'rinishidagi parametrlarning og'ish chegaralarini o'rnatadigan intervallarni taklif qildi. Bunday oraliqning qiymatlari maydoni tolerantlik deb nomlana boshladi.

Bardoshlikning o'rnatilishi dizaynerlar va ishlab chiqarish ishchilarining manfaatlari o'rtasidagi qarama-qarshilikka olib keldi: kimdir uchun bardoshlilikning kuchayishi tarkibiy elementlarning ulanish sifatini oshirishni ta'minladi, boshqalari esa jarayon o'zgarishlari talab qilinadigan qiymatlarini ta'minlaydigan texnologik tizimni yaratishda qiyinchiliklarni keltirib chiqardi. Shuningdek, ruxsat etilgan bardoshlik chegaralari mavjud bo'lgan taqdirda, ishlab chiqaruvchilar mahsulot parametrlarini (parametrlarini) parametrning nominal qiymatiga imkon qadar yaqinroq ushlab turish uchun motivatsiyaga ega emasligi, bu parametr qiymatlarining tolerantlik chegaralaridan chiqib ketishiga olib keldi.

Korxonalarning bugungi amaliyotida qo'llaniladigan statistik usullarni quyidagi toifalarga bo'lish mumkin.

Korxona yoki jarayonlarni boshqarish tizimlarini ishlab chiquvchilar tomonidan qo'llaniladigan yuqori darajadagi murakkablik usullari. Bularga klaster tahlilining usullari, moslashuvchan barqaror statistika va boshqalar kiradi;

Texnik nazorat operatsiyalarini ishlab chiqarishda, ishlab chiqarish tajribalarini rejalashtirishda, aniqlik va ishonchlilik uchun hisob-kitoblarni amalga oshirishda qo'llaniladigan maxsus usullar;

Umumiy rivojlanish usullari, ularning rivojlanishiga yapon mutaxassislari katta hissa qo'shdilar. Bular ro'yxatga olish yozuvlarini o'z ichiga olgan "Etti oddiy texnik" (yoki "Etti sifat vositasi"); tabaqalanish usuli; grafika; Pareto jadvallari; Ishikava sxemalari; gistogrammalar; boshqaruv jadvallari.

Mavjud statistik usullardan eng keng tarqalganlari:

1) tavsiflovchi statistika;

2) tajribalarni rejalashtirish;

3) gipotezani tekshirish;

4) regressiya tahlili;

5) korrelyatsion tahlil;

6) tanlab boshqarish;

7) omillarni tahlil qilish;

8) vaqt ketma-ketligini tahlil qilish;

9) qabulning statistik tashkil etilishi;

10) o'lchov aniqligini tahlil qilish;

11) jarayonlarning statistik nazorati;

12) jarayonlarni statistik tartibga solish;

13) ishonchlilik tahlili;

14) nomuvofiqliklar sabablarini tahlil qilish;

15) jarayon imkoniyatlarini tahlil qilish (gistogrammalar).

1-jadvalda statistik usullardan foydalanish sohalari ko'rsatilgan. Ustun nomlari yuqorida keltirilgan statistik usul soniga mos keladi.

1-jadval. Sifatni nazorat qilishda ishlatiladigan statistik usullar

Satrlarni adabiy indeksatsiya qilish ISO 9001-94 bo'yicha sifat tizimining quyidagi elementlariga mos keladi:

A - rahbariyatning javobgarligi;

B - shartnoma tahlili;

B - dizayn;

D - xaridlar;

D - mahsulotni aniqlash va kuzatish;

E - jarayonni boshqarish;

W - nazorat va sinov;

Z - nazorat, o'lchash va sinov uskunalari;

VA - mos kelmaydigan mahsulotlar bilan bog'liq harakatlar;

K - ma'lumotlarni ro'yxatdan o'tkazish;

L - ichki sifat nazorati;

M - o'qitish.

2. Statistik sifat usullarini rivojlantirish tarixi

Namuna sifatida statistik sifat usullarini birinchi bor qabul qilish uzoq tarixga ega. Bir necha asr oldin, don va paxta sotib oluvchilar namunalarni olish uchun don yoki paxta sumkalarini teshib tekshirish orqali tovarlarning xususiyatlarini sinab ko'rishgan. Taxmin qilish mumkinki, o'sha paytda namuna olishning ilmiy hisobi yo'q edi va bu tajriba masalasi, ham sotuvchilar, ham xaridorlarni sotib olish edi.

Hunarmand ishlab chiqaruvchi va boshqaruvchi funktsiyalarini birlashtirgan ekan (19-asrning o'rtalariga qadar), ishlab chiqarilayotgan mahsulotlar sifatini baholashda muammolar bo'lmaydi. Hamma narsa mehnat taqsimoti paydo bo'lishi bilan o'zgardi. Birinchi fabrikalarning oddiy texnologik operatsiyalarni bajarishga qodir bo'lgan ishchilari o'zlarining mehnatlari sifati va hatto tayyor mahsulot sifati uchun javobgar bo'lolmadilar. Nazoratchi lavozimini joriy qilish nazorat funktsiyalarini standartlashtirish zaruratiga olib keldi va vaqt o'tishi bilan mahsulot sifatini baholashga ilmiy yondashuvni ishlab chiqishni talab qildi. Yuqori sifatli mahsulotlarni ishlab chiqarish istagi boshqaruv apparatlarining sanoat zavodlarida gipertrofiy inflyatsiyaga olib keldi.

Mehnat sifatini nazorat qilish uchun statistik usullardan foydalanish keyinchalikroq - XX asrning birinchi choragida yuzaga keldi. Bu statistik usullarning kiritilishi nazorat operatsiyalarining mehnat zichligini sezilarli darajada kamaytirish va inspektorlar (nazoratchilar) sonini sezilarli darajada kamaytirish imkonini berdi. Statistik nazoratning ilmiy usullarining birinchi qo'llanilishi 1924 yilda, W. Shuhart nazorat rad etish mahsulotlarini mahsulot ulushini aniqlash uchun ishlatganida qayd etilgan.

Valter E. Shuxart 1918 yildan beri Western Electric (AQSh) da muhandis bo'lib ishlagan. 1925 yilda u qo'ng'iroq telefon laboratoriyalariga aylantirildi. Shevxart u erda 1956 yilgacha (nafaqaga chiqqanga qadar) ishlagan. Uning statistik nazorat sohasidagi asosiy ishlanmalari asosan ushbu kompaniyada amalga oshirildi. V. Shuxart o'z e'tiborini sifat menejmentiga bardoshli yondashuvdan jarayonlar barqarorligini ta'minlash va ularning o'zgarishini kamaytirishga qaratilgan yondashuvga o'tkazdi. Uning g'oyalari bugungi kungacha dolzarb bo'lib qolmoqda. Bundan tashqari, Shewhart bugungi kunda Shewhart-Deming Cycle deb nomlangan jarayonni takomillashtirish tsiklini taklif qilib, sifatni doimiy yaxshilash g'oyasini ilgari surdi. So'nggi yillarda ushbu tsikl Deming ta'siri ostida yanada rivojlantirildi va sifatni oshirish uchun jamoaviy ish uchun vosita sifatida ishlatila boshlandi.

Shuhart bilan bir vaqtda, xuddi shu firmada 1920-yillarning o'rtalarida muhandis G.F. Dodge qabul qilish nazorati nazariyasini taklif qildi, u tez orada butun dunyoga mashhur bo'ldi. Ushbu nazariyaning poydevori 1944 yilda HG Rolling bilan hamkorlikda "Namuna olishni tekshirish jadvallari - yakka va er-xotin namunalar" asosida yaratilgan.

20-asrning o'rtalarida amerikalik olimlar D. Neumann, E. Pearson, E. Fisher sifatni boshqarish tizimiga katta hissa qo'shdilar. Ularning ishlanmalari orasida statistik farazlarni sinash nazariyasi eng mashhurdir. Shuni ta'kidlash kerakki, bugungi kunda birinchi va ikkinchi turdagi xatolar nazariyasini bilmasdan, tanlangan statistik nazorat usulini oqilona baholash mumkin emas.

Ikkinchi Jahon urushi davrida resurslarning etishmasligi yangi boshqaruv usullarini izlashga majbur qildi, bu iloji boricha kamroq elementlar bilan, ayniqsa vayronagarchilik bilan sinovdan o'tkazildi. 20-asrning 40-yillarida A. Uold (AQSh) ketma-ket tahlil nazariyasini va qaror qabul qilishning statistik nazariyasini ishlab chiqdi. Ketma-ket tahlil qilish nazariyasini qo'llash shunchalik samarali bo'ldiki (xatolarning bir xil ehtimolligi bilan boshqarishning narxi an'anaviy usullarga nisbatan 60% ga kamayadi), AQShda u maxfiy hujjat deb e'lon qilindi va urush tugagandan keyingina e'lon qilindi.

Statistik nazorat usullarini sifat falsafasi sifatida shakllantirishga Edvard Deming (AQSh) katta ta'sir ko'rsatdi. 1950 yillarning boshlarida Deming yaponiyalik mutaxassislarga sifatni boshqarishning yangi uslublari bo'yicha keng ko'lamli trening o'tkazdi, bu erda sifatni boshqarishning statistik uslublariga e'tibor qaratildi. Uning faoliyati shu qadar muvaffaqiyatli bo'lganki, 60-yillarda amerikaliklar savdo bozorlarining muhim qismini yapon firmalariga, shu jumladan AQShning o'ziga berishga majbur bo'lishdi.

Sifatni ta'minlash tizimlarini takomillashtirishdagi Amerika ilmiy ta'siri sifat sohasida Yaponiya ilmiy maktabini yaratishga olib keldi, ularning vakillari orasida sifat menejmentida statistik usullarni ishlab chiqishda katta hissa qo'shgan birinchi navbatda K.Isikava va G. Taguchi. Shunday qilib, Kaoru Ishikawa jahon amaliyotida birinchi marta "Ishikava diagrammasi" deb nomlangan sabab-oqibat munosabatlarini tahlil qilish uchun o'ziga xos grafik usulni taklif qildi. Bugungi kunda Ishikava diagrammasi qayerda bo'lmasin, sifat muammolarini hal qilish uchun bunday faoliyat sohasini topish deyarli mumkin emas.

Genichi Taguchi - XX asrning ikkinchi yarmida mashhur yaponiyalik statistik. U matematik statistikada, xususan eksperimental dizayn va sifat nazorati uchun statistik usullar bilan bog'liq g'oyalarni ishlab chiqadi. Taguchi birinchi bo'lib iqtisodiy xarajatlar va sifatni matematik bog'liqlik bilan bog'lab, sifatni yo'qotish funktsiyasi tushunchasini kiritdi. U birinchi bo'lib sifat yo'qotishlari bardoshlik sohasida ham sodir bo'lishini ko'rsatdi - ular texnik hujjatlar, parametr qiymati va tekshirilayotgan tasodifiy o'zgaruvchining qiymati o'rtasidagi nomutanosiblik paytidan boshlab paydo bo'ladi. Taguchi, shuningdek, sifatni ta'minlash bo'yicha eksperimentlarni puxta rejalashtirishga olib keladigan nisbatan sodda dalillar va usullarni topishga ishonadi. Bizning fikrimizcha, Taguti usullariga e'tibor bermaslik, Rossiya korxonalarining jarayonlar va mahsulotlar sifatini yaxshilash sohasidagi jiddiy kechikishining sabablaridan biridir.

Statistik usullar va Sovet olimlarining rivojlanishiga o'z ilmiy hissalarini qo'shdilar: V.I. Romanovskiy, EE Slutskii, NV Smirnov, Yu.V.Linnik va boshqalar Masalan, Smirnov parametrik bo'lmagan qatorlar nazariyasining poydevorini qo'ydi va Slutskii birlashtirilgan statsionar seriyalar statistikasida bir nechta muhim ishlarni nashr etdi. Ommaviy ishlab chiqarishda tadqiqot va sifatni nazorat qilishning statistik usullari, eksperimentlarni rejalashtirish usullari (Yu.P. Adler va boshqalar) SSSRda ayniqsa jadal rivojlandi.

O'tgan asrning 50- va 70-yillarida SSSR mudofaa kompleksining bir qator korxonalari (sifatni yaxshilash bo'yicha Yaponiya tajribasi ta'siri ostida) sifat menejmenti tizimlarini joriy etish bo'yicha ishlarni faol olib borishdi (Saratovda - BIP, Gorkiyda - CANARSPI, Yaroslavlda - NORM, Lvovda) - KSUKP va boshqalar), bunda qabul qilish nazorati va texnologik jarayonlarni tartibga solish sohasidagi statistik usullar mahsulot nuqsonlarining oldini olishda muhim rol o'ynagan.

So'nggi yillarda rus olimining sifat sohasida V.A.Lapidusning ishini alohida ta'kidlash mumkin. U tafovutlar va noaniqliklarni hisobga olgan holda sifat menejmenti nazariyasi va amaliyoti bo'yicha bir qator asarlar nashr etdi, bu sizga sifatni ta'minlash nuqtai nazaridan etkazib beruvchi va iste'molchi o'rtasidagi munosabatlarni optimallashtirishga imkon beradigan "ustuvorlik tamoyili" ni belgilaydi. U, shuningdek, loyqa to'plamlar nazariyasiga asoslangan matematik asoslangan "statistik nazoratning moslashuvchan usuli" deb nomlangan sifat menejmentiga yangicha yondashuvga ega.

3. Statistik usullarni qo'llash va ishlab chiqish

2-jadval. Statistik usullarni mahsulotning hayot aylanishi bosqichlarida qo'llash

Mahsulotning hayot aylanishi bosqichlari	Vazifalar sifat tizimida hal qilindi	Statistik usullar
Marketing va marketing tadqiqotlari	Bozor talabi va uning o'zgarishi istiqbollarini o'rganish va baholash	Statistik populyatsiyani tahlil qilish usullari, iqtisodiy va matematik (dinamik dasturlash, simulyatsiya va boshqalar)
	Iste'molchilarning mahsulot sifati va narxiga oid istaklarini tahlil qilish	Iqtisodiy va matematik usullar (QFD) va boshqalar.
	Narxni, ishlab chiqarish hajmini, bozorning mumkin bo'lgan ulushini, bozorda mahsulotlarning umr ko'rish davomiyligini bashorat qilish	Iqtisodiy va matematik usullar (ommaviy xizmat nazariyasi, o'yin nazariyasi, chiziqli va nochiziqli dasturlash va boshqalar)
Mahsulot dizayni va rivojlanishi	Mahsulot sifatiga qo'yiladigan talablarni standartlashtirish. Ishonchlilik sohasidagi texnik talablarni aniqlash. Mahsulot sifati ko'rsatkichlari ko'rsatkichlarini optimallashtirish. Mahsulotlarning texnik darajasini baholash	Grafik usullar (Ishikava diagrammasi, Pareto diagrammasi, gistogramma va boshqalar): statistik populyatsiyani tahlil qilish usullari; iqtisodiy va matematik usullar (Taguchi usullari, QFD)
	Yangi (modernizatsiya qilingan) mahsulotlarning prototiplarini yoki tajriba partiyalarini sinovdan o'tkazish	Grafik va analitik usullar (gistogramma, qatlamli gistogramma va boshqalar), statistik populyatsiyani tahlil qilish usullari (statistik gipotezalarni sinash usullari, vositalarni taqqoslash, farqlarni taqqoslash va boshqalar): iqtisodiy va matematik usullar (eksperimentni rejalashtirish)
	Mahsulot xavfsizligini ta'minlash	Iqtisodiy va matematik usullar (simulyatsiya, ehtimollik daraxtlari va boshqalar)
	Korxonalarni zarur sifatdagi moddiy-texnik resurslar bilan ta'minlash rejalarini shakllantirish	Iqtisodiy va matematik usullar (navbat nazariyasi, chiziqli dasturlash va boshqalar)
	Yetkazib beruvchining imkoniyatlarini baholash	Iqtisodiy va matematik usullar (tizim tahlili, dinamik dasturlash va boshqalar)
	Moddiy va texnik resurslarni o'z vaqtida etkazib berish	Iqtisodiy va matematik usullar (navbat nazariyasi)
	Mahsulot sifatini ta'minlash uchun moddiy-texnik yordam narxini pasaytirish	Iqtisodiy va matematik usullar (Taguchi usullari, ishlab chiqarish xarajatlarini tahlil qilish va boshqalar).
Ishlab chiqarish	Texnologik jarayonlarning rivojlanishi	Iqtisodiy va matematik usullar (Taguchi usullari); sochib tashlash uchastkalari va boshqalar); statistik populyatsiyani tahlil qilish usullari (farqlar, regressiya va korrelyatsion tahlil turlari va boshqalar).
	Texnologik jarayonlarning aniqligi va barqarorligini ta'minlash	Texnologik jarayonlarning aniqligi va barqarorligini statistik baholash usullari (gistogrammalar, aniqlik diagrammalari, boshqaruv jadvallari)
	Ishlab chiqarish jarayonida mahsulot sifatining barqarorligini ta'minlash	Texnologik jarayonlarni statistik tartibga solish usullari (aniqlik diagrammalari, boshqaruv jadvallari)
Tekshirish va sinov	Sinov natijalarini tayyorlash, bajarish va qayta ishlashda metrologik qoidalar va talablarga rioya qilish	Grafik usullar (gistogramma, sochish chizig'i va boshqalar); statistik populyatsiyani tahlil qilish usullari (statistik farazlarni tekshirish usullari, vositalarni taqqoslash, farqlarni taqqoslash va hk)
	Sifati belgilangan talablarga javob bermaydigan mahsulotlarni aniqlash	Statistik qabulni boshqarish usullari
	Mahsulot sifatini tahlil qilish	Grafik usullar (Ishikawa diagrammasi, Pareto diagrammasi, Pareto diagramma tabaqalanishi va boshqalar), iqtisodiy va matematik usullar (funktsional qiymat tahlili, QFD)
Qadoqlash va saqlash	Korxonada mahsulotni qadoqlash va saqlashga qo'yiladigan talablarga muvofiqligini tahlil qilish	Statistik qabulni boshqarish usullari; iqtisodiy va matematik usullar (navbat nazariyasi)
Mahsulotlarni sotish va tarqatish	Mahsulotni tashish sifatini ta'minlash	Iqtisodiy va matematik usullar (chiziqli dasturlash, navbat nazariyasi)
O'rnatish va ishga tushirish	O'rnatish va ishga tushirish paytida mahsulot sifatini tahlil qilish
	Mahsulotlarni ishlatishda iste'mol xarajatlarini tahlil qilish	Iqtisodiy va matematik usullar (Taguchi usullari, funktsional qiymat tahlili, QFD)
Xizmatda texnik yordam	Mahsulotlarni kafolatli ta'mirlashni tashkil etish Ehtiyot qismlarni o'z vaqtida etkazib berishni tashkil etish	Iqtisodiy va matematik usullar (navbat nazariyasi, chiziqli dasturlash va boshqalar)
Sotishdan keyingi faoliyat	Mahsulotlardagi nosozliklar va boshqa nomuvofiqliklar tahlili	Grafik usullar (vaqt seriyasi grafigi va boshqalar); statistik populyatsiyani tahlil qilish usullari (omillarni tahlil qilish va boshqalar)
Ishlatilgandan keyin yo'q qiling	Sifatsiz mahsulotlarni yoki ularning xizmat muddati oxirida foydalanish imkoniyatlarini o'rganish	Iqtisodiy va matematik usullar (funktsional va xarajatlarni tahlil qilish, QFD va boshqalar)

Sifat tizimida ehtiyojni aniqlash va aniq statistik usullarni tanlash analitik va tashkiliy xarakterga ega ancha murakkab va uzoq davom etadigan ishdir.

Shu munosabat bilan, ushbu ish maxsus dastur asosida amalga oshirilishi kerak, unda quyidagi tashkiliy choralar majmuasi bo'lishi mumkin (1-rasm). Oddiy va kirish mumkin bo'lgan usullardan foydalangan holda statistik usullarni o'zlashtirishni boshlashingiz kerak va shundan keyingina yanada murakkab usullarga o'ting. Sanoat amaliyotida statistik usullarni o'zlashtirishda qiyinchiliklarni hisobga olgan holda, ushbu usullarni ikki sinfga bo'lish kerak: oddiy va murakkab usullar.

Statistik usullarni tanlashda ular ishlab chiqarish jarayonining xususiyatiga, o'lchash vositalarining mavjudligiga va statistik ma'lumotlarga ishlov berishga mos kelishini ta'minlashga intiladi. Muayyan ishlab chiqarish muammosini hal qilish uchun turli xil statistik usullarni tanlash mumkin bo'lganligi sababli, eng kam xarajat bilan eng yaxshi natijani ta'minlaydigan usul tanlanadi.

Anjir. 1 Statistik o'rganish dasturi

Kerakli statistik hisob-kitoblarni amalga oshirish uchun turli xil texnik vositalar, shu jumladan elektron kompyuterlar qo'llaniladi. Nisbatan sodda texnik vositalar, masalan, statistik ko'rsatkichlar, asboblar shkalasi, jurnallar va jadvallardan ma'lumotlarni kiritish, shuningdek to'g'ridan-to'g'ri o'lchash paytida statistik tavsiflarni hisoblash imkonini beradi. Kompyuterdan foydalanish dastlabki ma'lumotlarni qayta ishlashga, jarayon parametrlarini kuzatishga, doimiy eksperiment o'tkazishga, optimal rejimlar o'rnatilgunga qadar o'zgaruvchilarni o'zgartirishga imkon beradi. Bunda siz sifatni boshqarishning standart statistik dasturlaridan foydalanishingiz mumkin.

4. Oddiy statistik usullar

Ularning taqqoslash soddaligi, ishonuvchanligi va kirishliligi tufayli shunday nomlangan oddiy statistika usullari orasida eng keng tarqalgani 50-yillarning boshlarida yaponiyalik mutaxassislar tomonidan K. Ishikava boshchiligida aniqlangan ettita usuldir. Birlashtirilgan holda ushbu usullar sifatni boshqarish va tahlil qilish usullarining samarali tizimini tashkil etadi. Ularning yordami bilan, K. Ishikavaning so'zlariga ko'ra, ishlab chiqarish ishchilarining ko'rish sohasidagi barcha muammolarning 50 foizdan 95 foizigacha echilishi mumkin. Etti oddiy usulni qo'llash uchun maxsus ta'lim talab qilinmaydi (ushbu usullar uchun standart yapon o'quv rejasi 20 ta darsga mo'ljallangan va o'rta maktab darajasiga qaratilgan). Etti oddiy usulning mashhurligini, bugungi kunda yapon firmalarida prezidentdan tortib oddiy ishchiga qadar har kimga tegishli ekanligi bilan izohlash mumkin. Shu munosabat bilan ushbu usullar sifat menejmenti texnologiyasini demokratlashtirish vositasidir.

Etti oddiy usul har qanday ketma-ketlikda, har qanday kombinatsiyada, har xil tahliliy vaziyatlarda qo'llanilishi mumkin, ularni alohida tahlil vositasi sifatida ajralmas tizim sifatida ko'rib chiqish mumkin. Har bir holda, ishlaydigan usullar to'plamining tarkibi va tuzilishini aniqlash taklif etiladi. Garchi ular oddiy usul bo'lsa-da, lekin ulardan ko'pini ishlatishda siz hisob-kitob qilish va statistikani tez va oson taqdim qilish uchun kompyuterdan foydalana olmaysiz degani emas.

K. Ishikavaning so'zlariga ko'ra, ettita oddiy usul quyidagilarni o'z ichiga oladi:

1. gistogrammalar;

2. vaqt seriyasi;

3. Pareto jadvallari;

4. Ishikavaning sabab sxemalari;

5. nazorat varaqalari;

6. nazorat jadvallari;

7. tarqoq diagrammalar.

Ko'rsatilgan sifatli "vositalarni" qo'llash sohalari shaklda ko'rsatilgan. 2; shuningdek, ishning dastlabki bosqichida ko'pincha qo'llaniladigan yana ikkita usul mavjud:

1.bren bo'roni;

2. jarayon sxemasi.

Keling, ushbu usullarning mohiyatini ko'rib chiqaylik.

4.1 BRAIN YO'Q

Miya hujumi eng qisqa vaqt ichida bir guruhga iloji boricha ko'proq g'oyalarni shakllantirishga yordam berish uchun ishlatiladi va ikkita usul bilan amalga oshiriladi:

1. Tartibli - Guruhning har bir a'zosi o'z navbatida navbatni navbatga qo'yguncha o'z doirasiga ustuvorlik berish uchun g'oyalarni taqdim etadi. Shu tarzda, hatto eng jim odamlarni ham gapirishga undash mumkin, ammo bu erda xalaqit beradigan ba'zi bir bosim elementlari mavjud.

2. tartibsizlik - Guruh a'zolari xayolga kelganlarida shunchaki fikrlarni taqdim etishadi. Bu yanada xotirjam muhit yaratadi, ammo eng munozarali masala ko'tarilish xavfi mavjud.

Ikkala usulda ham umumiy xatti-harakatlar qoidalari bir xil. Xulq-atvorning ushbu yo'nalishiga rioya qilish tavsiya etiladi:

1. Hech qachon g'oyalarni tanqid qilmang. Har bir fikrni varaqqa yoki doskaga yozing. Agar so'zlar hamma uchun ko'rinadigan bo'lsa, bu tushunmovchiliklardan qochishga yordam beradi va yangi g'oyalarni keltirib chiqaradi.

2. Har kim bo'lajak aqliy hujum haqidagi sessiya yoki kun tartibiga rozi bo'lishi kerak.

3. Spiker so'zlarini taxtaga yoki varaqqa so'zma-so'z, tahrir qilmasdan yozing.

4. Barchasini tezda bajaring, 5 - 15 daqiqada miya hujumi seansini o'tkazish yaxshi.

5. Muammolarni aniqlash.

6. Muammolar tahlili.

2-rasm Sifatli "vositalar" doirasi

4.2 DASTUR DIAGRAM

Jarayon diagrammasi (operatsiyalar ketma-ketligi, yo'l xaritasi) mahsulot yoki xizmatning o'tishini aniqlab olish uchun real yoki ko'zda tutilgan jarayonlarni kuzatishni istaganingizda ishlatiladi.

Jarayon oqimining diagrammalarini o'rganib, siz ko'pincha to'sqinlik va qiyinchilik manbai bo'lgan yashirin nayranglarni topishingiz mumkin.

Buning uchun ushbu jarayon to'g'risida eng ko'p ma'lumotga ega bo'lgan mutaxassislarni to'plash kerak:

7. ro'y berayotgan jarayon bosqichlarining ketma-ket diagrammasini tuzing;

8. Jarayon bosqichlarining ketma-ket diagrammasini tuzing, agar hamma narsa to'g'ri ishlayotgan bo'lsa, davom eting;

9. Ikki kontaktlarning zanglashiga olib kelganligini bilib oling va shu bilan muammolar paydo bo'lgan nuqtani toping.

4.3 TEKShIRISh RO'YXATI (Jadvalni tekshirish)

Tekshiruv varag'i sizga "ma'lum bir voqea qanchalik tez-tez sodir bo'ladi?" Degan savolga javob berishga imkon beradi. Undan fikrlar va taxminlarni haqiqatga aylantirish boshlanadi. Tekshiruv varag'ini tuzish kerak bo'lganda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi

1. Qaysi voqea kuzatilishini imkon qadar aniqroq belgilang. Hamma bir xil narsani ko'zdan kechirishi kerak;

2. ma'lumotlar yig'ish davri haqida kelishib oling. U bir necha soatdan haftagacha o'zgarishi mumkin;

3. To'liq va oson to'ldiriladigan shaklni yarating. Ustunlar va ustunlar shaklda aniq belgilanishi kerak, ma'lumotlarni kiritish uchun etarli joy bo'lishi kerak;

4. Ma'lumotlarni izchil va halol ravishda, hech narsani buzmasdan to'plang. Siz tayinlagan vaqt ma'lumot to'plash vazifasini bajarish uchun etarli ekanligiga yana bir bor ishonch hosil qiling.

To'plangan ma'lumotlar bir hil bo'lishi kerak. Agar bunday bo'lmasa, avval ma'lumotlarni guruhlashingiz va keyin ularni alohida ko'rib chiqishingiz kerak.

4.4 VAQT SERIYALARI (TARMOQNI ChART)

Vaqt ketma-ketligi ma'lum vaqt davomida kuzatilgan ma'lumotlarning o'zgarishi kursini aks ettirishning eng oddiy usuliga ehtiyoj sezganda ishlatiladi.

Vaqt ketma-ketligi ma'lumotlarni vizual taqdim etishga mo'ljallangan, uni qurish va ishlatish juda oson. Ballar to'plangan tartibda tuziladi. Vaqt o'tishi bilan ular xarakteristikaning o'zgarishini anglatadi, shuning uchun ma'lumotlarning muvofiqligi muhimdir.

Vaqt ketma-ketligidan foydalanish xavfliligi vaqt o'tishi bilan ma'lumotlarning har qanday o'zgarishi muhim deb o'ylash tendentsiyasidir.

Vaqt seriyalari, grafika texnikasining boshqa turlari kabi, tizimdagi haqiqatan ham muhim o'zgarishlarga e'tibor qaratish uchun ishlatilishi kerak.

Vaqt seriyasidan samarali foydalanishning biri bu muhim tendentsiyalarni yoki o'rtacha qiymatlarni aniqlashdir (4-rasm).

4-rasm. Vaqt seriyasi

4.5 PARETO DIAGRAM

U muammoni hal qilish uchun boshlang'ich nuqtani tanlash, natijani aniqlash yoki muammoning asosiy sababini aniqlash uchun barcha muammolar yoki sharoitlarning nisbiy ahamiyatini ifodalash kerak bo'lganda ishlatiladi.

Pareto diagrammasi bu vertikal chiziqli grafikaning maxsus shakli bo'lib, u muammolarning nima ekanligini va ularni qanday hal qilishni aniqlashga yordam beradi. Pareto jadvalini tuzish ro'yxati yoki ma'lumot to'plashning boshqa shakllariga asoslanib, muhim ahamiyatga ega bo'lgan masalalarga e'tiborni va kuchni jalb qilishga yordam beradi. Kichkina ustunlarga e'tibor bermasdan yuqori ustunga tegib ko'proq narsaga erishishingiz mumkin (5-rasm).

5-rasm Pareto sxemasi

Pareto jadvalini tuzish tartibi:

1. Taqqoslanadigan masalalarni tanlang va ularni ahamiyatliligi bo'yicha tartiblang (mavjud ma'lumotlardan foydalangan holda hujumlar orqali - hisobotlar).

2. O'lchov birliklarini taqqoslash mezonini aniqlang (tabiiy yoki iqtisodiy xususiyatlar).

3. O'qish vaqtini rejalashtiring.

4.6. DIAGRAMNI ISHLAB CHIQARISH VA TA'MINLASh (Ishikava diagrammasi)

Ishikava diagrammasi ("baliq skeleti") muayyan muammolar yoki sharoitlarning barcha mumkin bo'lgan sabablarini o'rganish va tasvirlash zarur bo'lganda ishlatiladi.

6-rasm. Sabab diagrammasi

Sabablar diagrammasini tuzish tartibi:

1. Jarayonni tanlangan muammoni tavsiflash bilan boshlang, xususan:

Uning xususiyatlari;

Qaerda sodir bo'ladi;

Qachon paydo bo'ladi;

· U qanchalik tarqaladi.

Sabablarni diagrammasini tuzish uchun zarur bo'lgan sabablarni quyidagi yo'llar bilan sanab bering:

· Miya hujumi sessiyasini o'tkazing, unda oldindan mumkin bo'lgan barcha sabablarni muhokama qiling;

· Ishlab chiqarish jarayonining barcha bosqichlarini diqqat bilan kuzatib boring va tekshiruv varaqalarida muammoning mumkin bo'lgan sabablarini ko'rsating.

3. Yaroqli sabablar sxemasini tuzing.

4. Barcha munosabatlarni izohlashga harakat qiling.

Muammoning asl sababini topish uchun takrorlanadigan sabablarni qidirib toping. Asosiy sabab kategoriyalari eng umumiy shaklda qayd etilishi kerak. Imkon qadar bir nechta so'zlardan foydalaning.

4.7 HISTOGRAM

Bar grafigini ishlatib, har bir toifadagi birliklar soni bo'yicha ma'lumotlarning taqsimlanishini o'rganish va taqdim etishda foydalaniladi. Pareto diagrammasida aytib o'tganimizdek, ma'lum bir voqea sodir bo'lgan chastotani (chastota taqsimoti) bar grafigi shaklida ifodalash juda foydali. Biroq, Pareto sxemasi faqat mahsulot yoki xizmatning xususiyatlari bilan shug'ullanadi: nuqson turlari, muammolar, xavfsizlikka tahdidlar va boshqalar.

Bunga javoban, gistogramma o'lchangan ma'lumotlar (harorat, qalinlik) va ularning tarqalishi bilan shug'ullanadi. Tarqatish muhim bo'lishi mumkin, ya'ni. maksimal qiymatga ega bo'ling. Ko'p takrorlanadigan hodisalar vaqt o'tishi bilan o'zgarib turadigan natijalarni beradi.

Gistogramma bir jarayonning o'zgaruvchan miqdorini aniqlaydi. Odatda gistogramma rasmda ko'rsatilganga o'xshab ko'rinishi mumkin. 7.

Shakl 7 Bar chizmasi

Sinflar soni (grafikadagi chiziqlar) qancha namunalar olinganligi yoki kuzatishlar bilan belgilanadi.

Ba'zi jarayonlar tabiatan egilgan (assimetrik), shuning uchun har bir taqsimot qo'ng'iroq shaklida bo'lishini kutmaslik kerak.

Agar sinflar biron bir joyda to'satdan to'xtagan bo'lsa, masalan, BOM chegarasi, garchi oldin kamaymagan bo'lsa, ma'lumotlarning to'g'riligiga ishonmang.

Agar egri chiziqning ikki cho'qqisi bo'lsa, bu ma'lumot ikki yoki undan ko'p turli xil manbalardan to'planganligini anglatadi, ya'ni. smenalar, avtomobillar va boshqalar.

4.8 DIAGRAM DASTURI

Agar boshqa o'zgaruvchi o'zgarsa, nima sodir bo'lishini tasavvur qilish va ikkita o'zgaruvchining o'zaro bog'liqligi haqidagi taxminni tekshirish zarur bo'lganda ishlatiladi.

Ikkala o'zgaruvchilar o'rtasidagi mumkin bo'lgan munosabatlarni o'rganish uchun tarqoq uchastka ishlatiladi. Tarqaladigan chiziqqa qarab, bitta o'zgaruvchi boshqasining sababi deb aytolmaysiz, diagrammada ular o'rtasida qanday bog'liqlik borligi va bu munosabatlar qanchalik kuchli ekanligi aniq ko'rsatilgan. Tarqalish chizig'i shu tartibda chizilgan: gorizontal o'q - bu bitta o'zgaruvchining qiymatlarini o'lchash, vertikal o'q esa boshqasi. Odatda tarqoq diagramma sek. 8.

4.9 NAZORAT KARTASI

Sifatni boshqarishning statistik usullarining keng arsenalidagi asosiy vositalardan biri bu nazorat jadvallari. Boshqarish sxemasi g'oyasi taniqli amerikalik statistist Uolter L. Shuxartga tegishli ekanligi ko'pchilikka ma'lum. Bu 1924 yilda ifodalangan va 1931 yilda batafsil tasvirlangan.

Ular dastlab istalgan mahsulot xususiyatlarini o'lchash uchun ishlatilgan. Agar parametr bardoshlik maydonidan tashqarida bo'lsa, u ishlab chiqarishni to'xtatish va ishlab chiqarish menejerining bilimiga muvofiq jarayonni sozlash zarurligini ko'rsatdi.

Bu o'tmishda qachon, kim, qanday jihozlarda nikoh olganligi to'g'risida ma'lumot berdi.

Biroq, bu holda, tuzatish to'g'risida qaror nikoh allaqachon qabul qilinganda qabul qilindi. Shuning uchun nafaqat retrospektiv tadqiqotlar uchun, balki qaror qabul qilishda foydalanish uchun ma'lumot to'plashi kerak bo'lgan protsedurani topish juda muhim edi. Ushbu taklif 1954 yilda amerikalik statistik I. Peyj tomonidan e'lon qilingan.

Qarorlarni qabul qilishda foydalaniladigan kartalar to'plangan deb nomlanadi.

Tekshirish jadvali (9-rasm) markaziy chiziqdan iborat bo'lib, ikkita nazorat chegaralari (markaz chizig'idan yuqorida va pastda) va jarayonning holatini aks ettirish uchun xaritada keltirilgan xarakteristik qiymatlar (sifat indeksi).

9-rasm Nazorat sxemasi

Muayyan vaqt oralig'ida, ishlab chiqarilgan mahsulotlarni tanlang (ketma-ket hamma; tanlab; vaqti-vaqti bilan doimiy oqimdan va hokazo) n ishlab chiqarilgan mahsulotlarni tanlang va boshqariladigan parametrni o'lchang.

O'lchov natijalari nazorat sxemasida tuziladi va ushbu qiymatga qarab, jarayonni sozlash yoki jarayonni sozlashsiz davom ettirish to'g'risida qaror qabul qilinadi.

Texnologik jarayonning buzilishi mumkinligi to'g'risida signal quyidagicha bo'lishi mumkin:

Nazorat chegarasidan tashqariga chiqing (6-band); (jarayon nazoratdan tashqarida);

· Bir boshqaruv chegarasiga yaqin joylashgan, lekin undan tashqarisiga ketma-ket keladigan nuqtalar guruhining joylashuvi (11, 12, 13, 14), bu jihozlarni sozlash darajasi buzilganligini anglatadi;

· Nazorat sxemasida markaz chizig'iga nisbatan nuqtalarning kuchli tarqalishi (15, 16, 17, 18, 19, 20), bu texnologik jarayon aniqligining pasayishini ko'rsatadi.

Agar ishlab chiqarish jarayonida buzilish to'g'risida signal bo'lsa, buzilishning sababini aniqlash va yo'q qilish kerak.

Tekshirish chegaralari orasidagi tabiiy tebranishlarni boshqarish kerak. Ma'lum bir turdagi ma'lumotlar uchun boshqaruv jadvalining to'g'ri turi tanlanganligiga ishonch hosil qilishingiz kerak. Ma'lumotlar to'plangan kabi ketma-ketlikda olinishi kerak, aks holda u o'z ma'nosini yo'qotadi. Ma'lumot yig'ish davrida hech qanday o'zgartirishlar kiritilmasligi kerak. Ma'lumotlar jarayonning tabiiy ravishda qanday o'tishini aks ettirishi kerak. Tekshiruv varag'ida nuqsonli mahsulotlar ishlab chiqarish boshlanishidan oldin yuzaga kelishi mumkin bo'lgan muammolar mavjudligi ko'rsatilishi mumkin.

Nazorat jadvallarining ikkita asosiy turi mavjud: sifat ko'rsatkichlari (o'tish yoki muvaffaqiyatsiz) va miqdoriy ko'rsatkichlar uchun. Sifatli xususiyatlar uchun to'rt xil nazorat jadvallari mavjud:

V - karta (ishlab chiqarish birligidagi nuqsonlar soni)

S - karta (namunadagi kamchiliklar soni)

R - karta (namunadagi nuqsonli mahsulotlar ulushi)

NP - karta (namunadagi nuqsonli narsalar soni)

Bundan tashqari, birinchi va uchinchi holatlarda namuna hajmi o'zgaruvchan, ikkinchi va to'rtinchi holatlarda esa u o'zgarmasdir.

Shunday qilib, nazorat varaqlaridan foydalanishning maqsadlari quyidagilar bo'lishi mumkin:

1. nazoratsiz jarayonni aniqlash

2. nazorat qilinadigan jarayonni boshqarish

3. jarayonning imkoniyatlarini baholash

Odatda quyidagi o'zgaruvchini (jarayon parametrlari) yoki xarakteristikani o'rganish kerak:

Ma'lum bo'lgan muhim yoki tanqidiy

Gumon qilinmagan

Buning yordamida siz jarayonning imkoniyatlari haqida ma'lumot olishingiz kerak

Marketingda operativ, mazmunli

Bunday holda, siz barcha miqdorlarni bir vaqtning o'zida kuzatmasligingiz kerak. Tekshirish jadvallari pulni talab qiladi, shuning uchun ulardan oqilona foydalanishingiz kerak:

Xususiyatlarni diqqat bilan tanlang

Maqsadga erishilganda xaritalar bilan ishlashni to'xtating

Faqat jarayonlar va texnik xususiyatlar bir-birini ushlab turganda, xaritalarni saqlashni davom eting

Jarayon qobiliyati - bu to'g'ri ishlash qobiliyati. Umuman olganda, jarayon qobiliyati texnik talablarga javob berish qobiliyatini anglatadi.

4.10 TAGUCHI USULLARI

60-yillarning oxirlarida yaponiyalik statistik Taguchi eksperimental dizayn va sifat nazorati muammolarida qo'llaniladigan matematik statistika g'oyalarini ishlab chiqishni yakunladi. Taguchi o'zining g'oyalari to'plamini "ishonchli dizayn usuli" deb atadi.

Taguchi ishlab chiqarilgan mahsulotlarni texnik xususiyatlarning barqarorligi bilan tavsiflashni taklif qildi. U tasodifiy og'ish tushunchasiga tuzatishlar kiritib, baxtsiz hodisalar emas, balki ba'zan hisobga olish qiyin bo'lgan omillar mavjudligini ta'kidladi.

Taguchi usullari orasidagi muhim farq ishlab chiqarilayotgan mahsulotlarning asosiy xususiyatlari - sifati va narxiga bo'lgan munosabatda bo'ladi. Iqtisodiy omilga (tannarxiga) ustuvorlik berar ekan, u xarajat va sifatni yo'qotish funktsiyasi deb ataladigan yagona xususiyatga bog'laydi.

Shu bilan birga, iste'molchidan ham, ishlab chiqaruvchidan ham yo'qotishlar hisobga olinadi. Dizayn vazifasi har ikki tomonni qondirishdir.

Taguchi, sifatli muhandislikning asosiy vositasiga aylangan telekommunikatsiyalarda ishlatiladigan signal-shovqin nisbati yordamida ishonchli hisoblash usulini yaratdi.

Taguchi kirish va chiqish signallari o'rtasidagi ideal nisbat bilan belgilanadigan ideal mahsulot funktsiyasi tushunchasini taqdim etdi. Taguchi idealdan mahsulotning haqiqiy xususiyatlari o'rtasidagi tafovutlarning paydo bo'lishiga sabab bo'lgan omillar Taguchi shovqin deb ataydi.

Taguchi usullaridan foydalangan mutaxassis, ishlab chiqarish yoki marketingdan qat'i nazar, har qanday sohada shovqinni bashorat qilish usullarini bilishi kerak.

Tashqi shovqinlar atrof-muhitning o'zgarishi:

Namlik

Shaxsning individual xususiyatlari va boshqalar.

Saqlash va ishlaydigan shovqinlar qarish, eskirish va boshqalar. Ichki shovqinlar - bu hatto bitta ishlab chiqarish partiyasidagi mahsulotlarning farqiga olib keladigan ishlab chiqarish muammolari. O'z usulini laboratoriyadan real sharoitga o'tkazishda, G. Taguchi signalning shovqin nisbati bilan tavsiflash uchun barqarorlik ko'rsatkichidan foydalanadi, bu javobning yuqori takrorlanishi deb tushuniladi. Xarakteristikalarning barqarorligini hisoblash sifatli muhandislikda murakkab va mashaqqatli usullar bilan emas, balki farqlarni tahlil qilish orqali eksperimentni rejalashtirishning yangi usuli asosida amalga oshiriladi.

Xulosa

Mamlakatimiz uchun takror ishlab chiqarishning yangi iqtisodiy muhitining tobora rivojlanishi, ya'ni. bozor munosabatlari, bu uchun barcha imkoniyatlardan, texnologiya va ishlab chiqarishni tashkil etish sohasidagi yutuqlardan foydalangan holda sifatni doimiy ravishda yaxshilash zarurligini taqozo etadi.

Sifatni eng to'liq va har tomonlama baholash, tahlil qilinadigan ob'ektning barcha hayotiy tsiklining barcha bosqichlarida namoyon bo'ladigan: ishlab chiqarish, tashish, saqlash, foydalanish, ta'mirlash, texnikaviy xususiyatlarini hisobga olgan holda ta'minlanadi. xizmat.

Shunday qilib, ishlab chiqaruvchi mahsulot sifatini nazorat qilishi va namuna olish natijalariga ko'ra tegishli texnologik jarayonning holatiga baho berishi kerak. Buning yordamida u jarayon buzilishlarini o'z vaqtida aniqlaydi va ularni tuzatadi.

Statistik usullar (matematik statistikadan foydalanishga asoslangan usullar) sifatli ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilish uchun samarali vositadir. Ushbu usullardan foydalanish katta xarajatlarni talab qilmaydi va ma'lum darajada aniqlik va ishonchlilik bilan sifat tizimidagi o'rganilayotgan hodisalarni (ob'ektlar, jarayonlar) holatini baholashga, mahsulotning hayotiy tsiklining barcha bosqichlarida muammolarni bashorat qilish va tartibga solishga va shu asosda maqbul boshqaruv qarorlarini ishlab chiqishga imkon beradi.

Adabiyotlar ro'yxati

1. Efimov V.V. Sifatni boshqarishdagi statistik usullar. Ulyanovsk: UlSTU, 2003 - 134 p.

2. Sifatni boshqarishning statistik usullari // www.lenobl.ru, 2005.

3. Klimanov V. Sifatni boshqarishning statistik usullari // victor61058.narod.ru, 2004 yil.

4. Okrepilov V.V. Sifat nazorati. SPb .: Nauka, 2000 .-- 911 p.

Teglar: Sifatni boshqarishda statistik usullarni ishlab chiqish Mavhum marketing

Statistik usullar

Statistik usullar - statistik ma'lumotlarni tahlil qilish usullari. Ilmiy tadqiqotning barcha sohalarida va xalq xo'jaligining har qanday sohalarida qo'llanilishi mumkin bo'lgan amaliy statistika usullari va boshqa sohalarda qo'llanilishi mumkin bo'lgan boshqa statistik usullar ajralib turadi. Bu statistik qabul qilish nazorati, texnologik jarayonlarni statistik tartibga solish, ishonchlilik va sinov, shuningdek eksperimentlarni rejalashtirish kabi usullarga tegishli.

Statistik usullarning tasnifi

Ma'lumotni tahlil qilishning statistik usullari inson faoliyatining deyarli barcha sohalarida qo'llaniladi. Ular har doim bir guruh ichki ob'ektlar (ob'ektlar yoki mavzular) to'g'risida biron bir hukmni olish va asoslash zarur bo'lganda ishlatiladi.

Statistik tahlilning statistik usullari sohasida ilmiy va amaliy faoliyatning uch turini ajratish tavsiya etiladi (muayyan muammolarga botish bilan bog'liq usullarning o'ziga xoslik darajasiga ko'ra):

a) qo'llash sohasining o'ziga xos xususiyatlarini hisobga olmagan holda umumiy maqsadli usullarni ishlab chiqish va tadqiq qilish;

b) faoliyatning muayyan sohasi ehtiyojlariga muvofiq real hodisalar va jarayonlarning statistik modellarini ishlab chiqish va tadqiq qilish;

v) aniq ma'lumotlarni statistik tahlil qilish uchun statistik usullar va modellarni qo'llash.

Amaliy statistika

Ma'lumotlar turini va ularni yaratish mexanizmini tavsiflash har qanday statistik tadqiqotlar boshlanishidir. Ma'lumotni tavsiflash uchun ikkala deterministik va probabilistik usullar qo'llaniladi. Deterministik usullar faqat tadqiqotchi uchun mavjud bo'lgan ma'lumotlarni tahlil qilishi mumkin. Masalan, ularning yordami bilan korxona va tashkilotlar tomonidan taqdim etilgan statistik hisobotlar asosida rasmiy davlat statistika organlari tomonidan hisoblab chiqilgan jadvallar olindi. Olingan natijalarni yanada kengroq to'plamga o'tkazish, bashorat qilish va nazorat qilish uchun faqat ehtimoliy va statistik modellashtirish asosida foydalanish mumkin. Shuning uchun matematik statistika ko'pincha ehtimollik nazariyasiga asoslangan usullarni o'z ichiga oladi.

Biz deterministik va ehtimoliy-statistik usullarga qarshi turish mumkin emas deb hisoblaymiz. Biz ularni statistik tahlilning ketma-ket bosqichlari sifatida ko'rmoqdamiz. Birinchi bosqichda mavjud ma'lumotlarni tahlil qilish, jadval va diagrammalar yordamida tushunish oson bo'lgan shaklda taqdim etish kerak. Keyin statistik ma'lumotlarni ma'lum ehtimoliy va statistik modellar asosida tahlil qilish tavsiya etiladi. E'tibor bering, haqiqiy hodisa yoki jarayon mohiyatiga chuqurroq kirib borish imkoniyati tegishli matematik modelni ishlab chiqish bilan ta'minlanadi.

Eng oddiy vaziyatda statistik ma'lumotlar o'rganilayotgan ob'ektlarning ba'zi xususiyatlariga xos bo'lgan qiymatlardir. Qiymatlar miqdoriy bo'lishi mumkin yoki buyum tayinlanishi mumkin bo'lgan toifani ko'rsatishi mumkin. Ikkinchi holda, ular sifatli xususiyat haqida gapirishadi.

Bir necha miqdoriy yoki sifat ko'rsatkichlari bo'yicha o'lchashda biz ob'ekt haqida statistik ma'lumotlar sifatida vektorni olamiz. U ma'lumotlarning yangi turi sifatida ko'rib chiqilishi mumkin. Bunday holda, namuna bir qator vektorlardan iborat. Ba'zi bir koordinatalar - raqamlar, ba'zilari - yuqori sifatli (toifalangan) ma'lumotlar mavjud, keyin biz har xil turdagi ma'lumotlar vektori haqida gapiramiz.

Namunaning bitta elementi, ya'ni bitta o'lchov, butun sifatida funktsiya bo'lishi mumkin. Masalan, indikatorning dinamikasini, ya'ni vaqtning o'zgarishini tavsiflash bemorning elektrokardiogrammasi yoki dvigatel milining urish amplitudasi. Yoki ma'lum bir firmaning ishlash dinamikasini tavsiflovchi vaqt qatori. Keyin namuna bir qator funktsiyalardan iborat.

Tanlash elementlari boshqa matematik ob'ektlar ham bo'lishi mumkin. Masalan, ikkilik munosabatlar. Shunday qilib, mutaxassislar bilan suhbatda ular ko'pincha ekspertiza ob'ektlarini - mahsulot namunalarini, investitsiya loyihalarini, boshqaruv qarorlarini tanlash variantlarini tartiblash (tartiblash) dan foydalanadilar. Ekspert tadqiqotlari qoidalariga qarab, namunaviy elementlar har xil turdagi ikkilik munosabatlar (buyurtma, bo'linish, bag'rikenglik), to'plamlar, loyqa to'plamlar va boshqalar bo'lishi mumkin.

Shunday qilib, amaliy statistikaning turli muammolaridagi namuna elementlarining matematik tabiati juda farq qilishi mumkin. Shu bilan birga, statistikaning ikkita sinfini ajratish mumkin - raqamli va raqamsiz. Shunga ko'ra, amaliy statistika ikki qismga bo'linadi - raqamli statistika va raqamli bo'lmagan statistika.

Raqamli statistika bu raqamlar, vektorlar, funktsiyalar. Ular qo'shilishi mumkin, koeffitsientlarga ko'paytiriladi. Shuning uchun, raqamli statistikada har xil miqdorlar katta ahamiyatga ega. Namunaviy tasodifiy elementlarning yig'indisini tahlil qilish uchun matematik apparat bu katta sonlar va markaziy chegara teoremalarining (klassik) qonunlari.

Raqamli bo'lmagan statistik ma'lumotlar - bu toifalangan ma'lumotlar, turli xil xususiyatlarning vektorlari, ikkilik munosabatlar, to'plamlar, noaniq to'plamlar va boshqalar. Ular qo'shilmaydi va koeffitsientlarga ko'paytirilmaydi. Shu sababli, raqamli bo'lmagan statistikaning yig'indisi haqida gapirish mantiqiy emas. Ular raqamli bo'lmagan matematik bo'shliqlarning elementlari. Raqamli bo'lmagan statistik ma'lumotlarni tahlil qilishning matematik apparati bunday bo'shliqlarda elementlar orasidagi masofani (shuningdek, yaqinlik o'lchovlari, farq ko'rsatkichlari) ishlatishga asoslangan. Masofalar yordamida empirik va nazariy o'rtacha ko'rsatkichlar aniqlanadi, katta sonlar qonuniyatlari isbotlangan, ehtimollik taqsimotining zichligining parametrik bo'lmagan baholari tuzilgan, diagnostika va klaster tahlillari muammolari hal qilingan va hokazo (qarang).

Amaliy tadqiqotlarda statistikaning har xil turlari qo'llaniladi. Bu, xususan, ularni olish usullariga bog'liq. Masalan, agar ba'zi texnik qurilmalarni sinovdan o'tkazish muayyan vaqtgacha davom etsa, biz shunday deb nom olamiz. Tsenzura qilingan ma'lumotlar, bir qator raqamlardan iborat - bir qator qurilmalarning ishlamay qolishi va qolgan qurilmalar sinov tugagan paytda ishlashni davom ettirishi haqida ma'lumot. Tsenzuralangan ma'lumotlar ko'pincha texnik qurilmalarning ishonchliligini baholash va kuzatish uchun ishlatiladi.

Odatda dastlabki uchta turdagi ma'lumotlarni tahlil qilishning statistik usullari alohida ko'rib chiqiladi. Ushbu cheklash yuqorida ta'kidlangan holatlardan kelib chiqqanki, raqam bo'lmagan xususiyatlarni tahlil qiladigan matematik apparatlar sonlar, vektorlar va funktsiyalar ko'rinishidagi ma'lumotlarga qaraganda ancha farq qiladi.

Ehtimollar-statistik modellashtirish

Statistik usullarni ma'lum bir bilim sohalarida va xalq xo'jaligining tarmoqlarida qo'llaganimizda, biz "sanoatdagi statistik usullar", "tibbiyotdagi statistik usullar" kabi ilmiy va amaliy fanlarni olamiz. Shu nuqtai nazardan, ekonometrika "iqtisodiyotdagi statistik usullar" dir. B) guruhining ushbu fanlari odatda qo'llash sohasining xususiyatlariga muvofiq yaratilgan ehtimoliy-statistik modellarga tayanadi. Turli sohalarda ishlatiladigan ehtimoliy-statistik modellarni taqqoslash, ularning yaqinligini aniqlash va shu bilan birga ba'zi farqlarni aytib berish juda foydali. Shunday qilib, ilmiy tibbiy tadqiqotlar, aniq sotsiologik tadqiqotlar va marketing tadqiqotlari yoki qisqasi, tibbiyot, sotsiologiya va marketing kabi sohalarda vazifalarni belgilash va ularni echishda ishlatiladigan statistik usullarning o'xshashligini ko'rish mumkin. Ko'pincha ular "tanlab olingan tadqiqotlar" nomi ostida birlashtiriladi.

Namunaviy tadqiqotlar va ekspert tadqiqotlari o'rtasidagi farq, birinchi navbatda, so'ralgan ob'ektlar yoki mavzular sonida - namuna ishlarida, odatda, yuzlab, ekspert tadqiqotlarida esa o'nlab odamlar haqida gapiriladi. Ammo ekspert tadqiqotlari texnologiyasi ancha murakkab. Demografik yoki logistika modellarida, bayoniy (matnli, xronikali) ma'lumotlarga ishlov berishda yoki omillarning o'zaro ta'sirini o'rganishda o'ziga xoslik yanada aniqroq namoyon bo'ladi.

Texnik asboblar va texnologiyalarning ishonchliligi va xavfsizligi, navbatchilik nazariyasi masalalari ko'plab ilmiy ishlarda batafsil ko'rib chiqilgan.

Muayyan ma'lumotlarning statistik tahlili

Muayyan ma'lumotlarni statistik tahlil qilish uchun statistik usul va modellarni qo'llash tegishli sohadagi muammolar bilan chambarchas bog'liq. Tanlangan ilmiy va amaliy faoliyat turlarining uchdan birining natijalari fanlar kesishmasida. Ularni statistik usullarni amaliy qo'llash misollari sifatida ko'rish mumkin. Ammo ularni inson faoliyatining tegishli sohasiga bog'lash uchun hech qanday sabab yo'q.

Masalan, tezkor qahva iste'molchilarini so'rov natijalari tabiiy ravishda marketing bilan bog'liq bo'lishi mumkin (ular marketing tadqiqotlari bo'yicha ma'ruzalar o'qiganlarida shunday qilishadi). Mustaqil to'plangan ma'lumotlardan hisoblab chiqilgan inflyatsiya indekslaridan foydalangan holda narxlarning o'sish dinamikasini o'rganish asosan iqtisodiyot va milliy iqtisodiyotni boshqarish nuqtai nazaridan (ham makro darajada, ham alohida tashkilotlar darajasida) qiziqish uyg'otadi.

Rivojlanish istiqbollari

Statistik usullar nazariyasi real hayotdagi muammolarni hal qilishga qaratilgan. Shuning uchun unda doimiy ravishda statistik ma'lumotlarni tahlil qilishning matematik muammolarining yangi formulalari paydo bo'ladi, yangi usullar ishlab chiqiladi va asoslanadi. Oqlash ko'pincha matematik usulda, ya'ni teoremalarni isbotlash orqali amalga oshiriladi. Metodik tarkibiy qism muhim vazifani bajaradi - vazifalarni aniq qanday aniqlashtirish, keyingi matematikani o'rganish uchun qanday taxminlar qilish kerak. Zamonaviy axborot texnologiyalarining roli katta, xususan, kompyuter tajribasi.

Favqulodda vazifa - rivojlanish tendentsiyalarini aniqlash va ularni prognozlashda qo'llash uchun statistik usullarning tarixini tahlil qilish.

Adabiyot

2. Naylor T. Iqtisodiy tizimlarning modellari bilan mashina simulyatsiyasi bo'yicha tajribalar. - M .: Mir, 1975 .-- 500 b.

3. Kramer G. Statistikaning matematik usullari. - M .: Mir, 1948 (1-tahr.), 1975 (2-nashr). - 648 b.

4. Bolshev L.N., Smirnov NV Matematik statistika jadvallari. - M .: Nauka, 1965 (1-tahr.), 1968 (2-nashr), 1983 (3-nashr).

5. Smirnov NV, Dunin-Barkovskiy IV Texnik qo'llanmalar uchun ehtimollik nazariyasi va matematik statistika kursi. Ed 3-chi, stereotiplar. - Moskva: Nauka, 1969 .-- 512 p.

6. Norman Draper, Garri Smit Amaliy regressiya tahlili. Bir nechta regressiya \u003d Amaliy regressiya tahlili. - 3-nashr. - M .: "Dialektika", 2007. - S. 912. - ISBN 0-471-17082-8

Shuningdek qarang

Vikimedia Jamg'armasi. 2010 yil.

Yat-Xa
Amalgam (ajratish)

Boshqa lug'atlarda "Statistik usullar" nima ekanligini ko'rib chiqing:

STATISTIK USULLAR - miqdoriy (sonli) ifoda etilishi mumkin bo'lgan ommaviy hodisalarni tavsiflash va o'rganishning ilmiy usullari. "Statistika" so'zi (Igal. Stato state) "davlat" so'zi bilan umumiy ildizga ega. Dastlab bu ... ... Falsafiy entsiklopediya

STATISTIK USULLAR - miqdoriy (sonli) ifoda etilishi mumkin bo'lgan ommaviy hodisalarni tavsiflash va o'rganishning ilmiy usullari. "Statistika" so'zi (Italiya stato-shtatidan) "davlat" so'zi bilan umumiy ildizga ega. Dastlab u menejment va ... Falsafiy entsiklopediya

Statistik usullar - (ekologiya va biotsenologiyada) butunlikni (masalan, fitotsenoz, populyatsiya, unumdorlik) uning o'ziga xos agregatlari (masalan, ro'yxatga olish joylarida olingan ma'lumotlarga ko'ra) va aniqlik darajasini baholashga imkon beradigan o'zgaruvchanlik statistikasi usullari ... Ekologik lug'at

statistik usullar - (psixologiyada) (Lat. status holatidan), asosan eksperimental natijalarni qayta ishlash uchun psixologiyada qo'llaniladigan amaliy matematik statistikaning ba'zi usullari. S. of m dan foydalanishning asosiy maqsadi ... ... da xulosalarning to'g'riligini oshirishdir. Ajoyib psixologik entsiklopediya

Statistik usullar - 20.2. Statistik usullar Faoliyatni tashkil qilish, tartibga solish va sinash uchun ishlatiladigan o'ziga xos statistik usullar quyidagilarni o'z ichiga oladi, ammo ular bilan cheklanmaydi: a) eksperimental dizayn va omillarni tahlil qilish; b) tafovut va ... tahlili Normativ-texnik hujjatlar atamalarining lug'at-ma'lumotnomasi

STATISTIK USULLAR - miqdorni o'rganish usullari. ommaviy jamiyatlarning qirralari. hodisalar va jarayonlar. SM jamiyatlarda ro'y berayotgan o'zgarishlarni raqamli ma'noda tavsiflashga imkon beradi. jarayonlar, buzilishlarni o'rganish. ijtimoiy iqtisodiy shakllar. naqsh, o'zgartirish ... ... Qishloq xo'jaligi entsiklopedik lug'ati

STATISTIK USULLAR - eksperimental natijalarni qayta ishlashda qo'llaniladigan amaliy matematik statistikaning ba'zi usullari. Psixologik testlar sifatini tekshirish uchun, professional ... ... uchun foydalanish uchun bir qator statistik usullar ishlab chiqilgan. Kasbiy ta'lim. Lug'at

STATISTIK USULLAR - (muhandislik psixologiyasida) (lat. status holatidan) muhandislik psixologiyasida eksperimental natijalarni qayta ishlash uchun qo'llaniladigan amaliy statistikaning ba'zi usullari. S. of m dan foydalanishning asosiy maqsadi ... ... da xulosalarning to'g'riligini oshirishdir. Psixologiya va pedagogikaning entsiklopedik lug'ati

Erlan Asqarov, nomidagi KazNTU dotsenti K. Satpayeva

Statistik usullar jarayonning miqdoriy va sifat xususiyatlarini ob'ektiv baholashda muhim rol o'ynaydi va mahsulot sifatini ta'minlash tizimining va butun sifat menejmenti jarayonining muhim elementlaridan biridir. Zamonaviy sifat menejmenti nazariyasining asoschisi E. Deming ko'p yillar davomida Aholini ro'yxatga olish byurosida ishlaganligi va statistik ma'lumotlarga ishlov berish bilan shug'ullanishi bejiz emas. U statistik usullarga katta ahamiyat bergan.

Sifatli mahsulotni olish uchun mavjud uskunaning haqiqiy aniqligini bilish, tanlangan texnologik jarayon aniqligining mahsulotning berilgan aniqligiga muvofiqligini aniqlash, texnologik jarayonning barqarorligini baholash kerak. Ushbu turdagi muammolarni hal qilish asosan mahsulotlarning haqiqiy o'lchamlarini takroriy o'lchash natijasida yoki emal xatolarida yoki o'lchov xatolarida olingan empirik ma'lumotlarni matematik qayta ishlash orqali amalga oshiriladi.

Xatolarning ikkita toifasi mavjud: tizimli va tasodifiy. To'g'ridan-to'g'ri kuzatuvlar, o'lchovlar yoki dalillarni ro'yxatga olish natijasida statistik populyatsiyani tashkil etadigan va qayta ishlashga muhtoj bo'lgan ko'plab ma'lumotlar, shu jumladan tizimlashtirish va tasniflash, ushbu populyatsiyani tavsiflovchi parametrlarning hisobi, jarayonni aks ettiruvchi jadvallar, grafikalar to'plami olinadi.

Amaliyotda taqsimlash parametrlari deb ataladigan cheklangan miqdordagi sonli belgilar qo'llaniladi.

Guruhlash markazi... Atrofdagi barcha qiymatlar guruhlangan markaz haqida tasavvur beradigan statistik populyatsiyaning asosiy xususiyatlaridan biri bu arifmetik o'rtacha qiymatdir. Bu ifodadan aniqlanadi:

bu erda Xmax, Xmin statistik populyatsiyaning maksimal va minimal qiymatlari.

Variatsiya diapazoni har doim ham xarakterli emas, chunki u faqat boshqa barcha qiymatlardan keskin farq qilishi mumkin bo'lgan haddan tashqari qiymatlarni hisobga oladi. Aniqroq aytganda, tarqalish barcha qiymatlarning arifmetik o'rtacha qiymatdan og'ishini hisobga oladigan ko'rsatkichlar yordamida aniqlanadi. Ushbu ko'rsatkichlarning asosiysi bu formulada aniqlanadigan kuzatuv natijasining standart og'ishidir

Ehtimollar taqsimoti shakli. Taqsimot shaklini tavsiflash uchun, odatda, tajriba yo'li bilan olingan ma'lumotlarni tahlil qilish natijasida olingan ehtimollik taqsimoti egri chizig'ining shakliga eng yaqin keladigan matematik model qo'llaniladi.

Oddiy taqsimot qonuni. Hayotda, xususan ishlab chiqarish va ilmiy tadqiqotlar jarayonida yuzaga keladigan tasodifiy hodisalarning aksariyati ko'plab amaliy tadqiqotlar uchun asosiy bo'lgan normal taqsimot qonuni bilan tavsiflangan tasodifiy omillar mavjudligi bilan tavsiflanadi. Biroq, oddiy tarqatish mumkin bo'lgan yagona narsa emas. Tasodifiy o'zgaruvchilarning jismoniy tabiatiga qarab, ularning ba'zilari amalda taqsimotning har xil turiga ega bo'lishi mumkin, masalan, logaritmik, eksponent, Weibull, Simpson, Rayleigh, teng ehtimollik va boshqalar.

Oddiy taqsimotning ehtimollik zichligini tavsiflovchi tenglama quyidagi shaklga ega:

(5)

Oddiy taqsimot m va σ 2 parametrlari bilan tavsiflanadi va grafikda u n \u003d n \u003d qiymatga mos keladigan nuqtada maksimal qiymatga ega bo'lgan nosimmetrik Gauss egri chizig'i (1-rasm, X arfmetik o'rtacha qiymatga to'g'ri keladi va guruhlash markazi deb ataladi) va qachon X → -∞ va X → ∞ asemptomatik ravishda abscissa o'qiga yaqinlashmoqda. Egri chiziqning o'tish nuqtasi location joylashish markazidan μ masofada joylashgan. Σ kamayganda, egri ordinat bo'ylab cho'zilib, abssissa bo'ylab qisqaradi. - - σ va m + σ abtsissalar o'rtasida normal taqsimlash egri chizig'ining butun maydoni 68,3% ni tashkil qiladi. Bu shuni anglatadiki, normal taqsimotda barcha o'lchangan birliklarning 68,3% o'rtacha qiymatdan σ dan ko'p bo'lmagan masofaga chiqadi, ya'ni ularning barchasi diapazonda + σ. Markazning ikkala tomonida 2 a masofada chizilgan orinatlar orasida o'ralgan maydon 95,4% ni tashkil qiladi va shunga mos ravishda aholi punktlari soni μ ni tashkil qiladi. + 2σ. Va nihoyat, barcha birliklarning 99,73% i m + 3σ. Bu "uchta sigma" deb nomlangan qoidadir, normal taqsimot uchun xarakterlidir. Ushbu qoidaga ko'ra, barcha qiymatlarning 0,27% dan ko'prog'i 3σ og'ishidan tashqarida, ya'ni har 10 mingga 27 ta amalga oshirilmaydi. Texnik qo'llanmalarda o'lchash natijalarini baholashda z koeffitsientlari bilan ishlash odatiy hol bo'lib, natijalar bardoshlilik chegarasiga tushishi ehtimolining 90%, 95%, 99%, 99.9% ga to'g'ri keladi.

1-rasm

Z90 \u003d 1.65; Z95 \u003d 1.96; Z99 \u003d 2.576; Z999 \u003d 3.291.

Shuni ta'kidlash kerakki, xuddi shu qoida X cf (?) O'rtacha qiymatining og'ishlariga nisbatan qo'llaniladi. Shuningdek, u ma'lum bir hududda o'rtacha qiymatning ikkala yo'nalishda standart og'ishining uchta qiymati bo'yicha o'zgarib turadi va bu maydon barcha o'rtacha qiymatlarning 99,73% ni o'z ichiga oladi. Oddiy taqsimot statistika populyatsiyasining ko'p sonli a'zolari, kamida 30 kishidan iborat bo'lganida o'zini yaxshi namoyon qiladi.

Talaba taqsimoti. Amaliyotda tasodifiy o'zgaruvchilarning taqsimlanishini baholash va barcha ishlab chiqarilgan mahsulotlarda ishlab chiqarish xatolarini va kichik hajmli partiyadan olingan statistik populyatsiyaning parametrlarini o'lchash natijalari asosida ilmiy tajribalardagi xatolarni aniqlash katta qiziqish uyg'otadi. Ushbu uslub Karl Gosset tomonidan 1908 yilda ishlab chiqilgan va "Student" taxallusi ostida nashr etilgan.

Talabaning t taqsimoti nosimmetrik, ammo oddiy taqsimlash egri chizig'iga qaraganda tekisroq va shuning uchun uchlarida cho'zilgan (2-rasm). N ning har bir qiymati o'z t-funktsiyasi va o'z taqsimotiga ega. Z koeffitsienti talaba taqsimotida t koeffitsienti bilan almashtiriladi, uning qiymati ma'lum ahamiyat darajasiga bog'liq bo'lib, u amalga oshirishning qancha qismi talabaning taqsimlash egri chizig'ining tanlangan maydonidan va namunadagi mahsulot sonidan tashqarida bo'lishi mumkinligini aniqlaydi.

2-rasm

Katta uchun n talabaning t taqsimoti asemptomatik ravishda standart normal taqsimotga yaqinlashadi. Amaliyot uchun maqbul bo'lgan aniqlik bilan biz buni taxmin qilishimiz mumkin n? 30, Talabaning t taqsimlanishi, ba'zan deyiladi tnormal taqsimlash, taqsimlash.

ttaqsimlash odatdagidek parametrlarga ega. Bu arifmetik o'rtacha Xav, standart og'ish ? va o'rtacha S. Xavning og'ish darajasi (1) formula bilan, S (4) formulasi bilan aniqlanadi va ? formula bo'yicha:

(6)

Aniqlikni boshqarish. Tasodifiy o'zgaruvchining tarqalishi ma'lum bo'lganda, berilgan mahsulot partiyalarining barcha xususiyatlarini olish, o'rtacha qiymatni, farqni va boshqalarni aniqlash mumkin. Ammo sanoat mahsulotlarining bir partiyasi uchun statistik ma'lumotlarning to'liq to'plamini, bu ehtimollik taqsimoti qonunini, mahsulotlarning to'liq partiyasini ishlab chiqargandan keyingina bilish mumkin. Amalda, mahsulotlarning barcha to'plamlarini taqsimlash qonuni deyarli har doim noma'lum, ma'lumotlarning yagona manbai namuna, odatda kichik namunadir. Namuna ma'lumotlaridan hisoblangan har bir raqamli belgi, masalan, arifmetik o'rtacha yoki farq, bu tasodifiy o'zgaruvchining amalga oshishi bo'lib, u namunadan tortib to namunagacha turli xil qiymatlarni olishi mumkin. Boshqarish vazifasi odatda tasodifiy qiymatlar va berilgan qiymat o'rtasidagi farqning aniq qiymatini bilish talab etilmasligi sababli osonlashtiriladi. Kuzatilgan qiymatlar tolerantlik qiymati bilan belgilanadigan ruxsat etilgan xatoning miqdoridan ko'proq farq qilishini bilish kifoya. Namuna ma'lumotlari asosida qilingan umumiy hisob-kitoblarni faqat ma'lum bir P (t) ehtimollik bilan amalga oshirish mumkin. Shunday qilib, umumiy populyatsiyaning xususiyatlari to'g'risida hukm har doim ehtimoliydir va xavf elementini o'z ichiga oladi. Xulosa namunaviy ma'lumotlar bo'yicha, ya'ni cheklangan ma'lumotlarga ega bo'lganligi sababli birinchi va ikkinchi turdagi xatolar bo'lishi mumkin.

I toifadagi xato qilish ehtimoli ahamiyatlilik darajasi deb nomlanadi va tomonidan belgilanadi va... Ehtimolga mos keladigan maydon va, tanqidiy deb nomlanadi va mintaqa unga qo'shimcha, unga kirish ehtimoli 1-a, maqbul deb nomlanadi.

II toifadagi xato ehtimoli ko'rsatilgan ? , va miqdor 1-? mezon kuchini chaqirdi.

Miqdori va ba'zan ishlab chiqaruvchining xavfi va qiymati deb ataladi ? iste'molchi xavfi deb ataladi.

Ehtimol bilan 1-a To'liq populyatsiyaning X 0 noma'lum qiymati intervalda yotadi

(Xsr - Z?)< Х 0 < (Хср + Z?) для нормального распределения,

(Xsr - t?)< Х 0 < (Хср + t?) для распределения Стьюдента.

X 0 ning chegaraviy qiymatlariga ishonch chegaralari deyiladi.

Talaba taqsimoti bilan namuna hajmining pasayishi bilan ishonch chegaralari kengayadi va xato ehtimoli oshadi. Masalan, 5% ahamiyatlilik darajasini belgilash (a \u003d 0.05), 95% (P \u003d 0.95) ehtimoli bilan X 0 noma'lum qiymat oraliqda bo'ladi deb ishoniladi.

(Xr - t?,:., Xsr + t?)

Boshqacha qilib aytganda, talab qilinadigan aniqlik Xavga teng bo'ladi + t?, va bu bardoshlik chegarasidan tashqarida o'lchamlari bo'lgan qismlar soni 5% dan oshmaydi.

Jarayon barqarorligini boshqarish. Haqiqiy ishlab chiqarish sharoitida texnologik jarayon parametrlari va ishlab chiqarilgan mahsulotlarning xususiyatlarining haqiqiy qiymatlari nafaqat tasodifiy xatolar tufayli tartibsiz ravishda o'zgaribgina qolmay, balki vaqt o'tishi bilan asta-sekin va monotonik ravishda belgilangan qiymatlardan uzoqlashadi, ya'ni tizimli xatolar paydo bo'ladi. Ushbu xatolar ularni keltirib chiqaradigan sabablarni aniqlash va yo'q qilish orqali yo'q qilinishi kerak. Muammo shundaki, haqiqiy sharoitlarda muntazam xatolarni tasodifiylardan ajratish qiyin. Maxsus statistik tahlilsiz kichik tizimli xatolar tasodifiy xatolar fonida uzoq vaqt davomida sezilmay qolishi mumkin.

Tahlil tizimli xatolar bo'lmaganda parametrlarning haqiqiy qiymatlari tasodifiy ravishda o'zgarishiga asoslanadi. Biroq, ularning o'rtacha qiymatlari va asosiy xatolari vaqt o'tishi bilan o'zgarmaydi. Bunday holda, texnologik jarayon barqaror deb nomlanadi. Ushbu partiyadagi barcha mahsulotlar bir xil ekanligi odatiy hisoblanadi. Barqaror jarayonda tasodifiy xatolar m \u003d \u003d X markazi bilan normal taqsimot qonuniga bo'ysunadi. Turli xil partiyalarda olingan parametrlarning o'rtacha qiymatlari taxminan Xo ga teng bo'lishi kerak. Shunday qilib, ularning barchasi bir-biriga tengdir, ammo hozirgi o'rtacha qiymat Xavt qiymati ishonch oralig'ida o'zgarib turadi + tS, ya'ni:

(Xrs - tS) ≤ Xrrt ≤ (XrS + tS)

(7)

Barqarorlikni tahlil qilish uchun material aniqlikni boshqarish uchun ishlatilgan ma'lumotlar bo'lishi mumkin. Ammo ular etarli vaqtni o'z ichiga olgan doimiy kuzatuvlarni namoyish etganda yoki ular doimiy ravishda tanlab olingan namunalardan tashkil topgan taqdirdagina foydali bo'ladi. Bu holda namunalar deb ataladigan namunalar orasidagi intervallar jihoz buzilishlarining kuzatilgan chastotasiga qarab belgilanadi.

Ma'lum bir ahamiyat darajasida, turli xil oqim to'plamlarida Xavrning o'rtacha qiymati birinchi o'lchash uchun olingan Xav bazasidan tS dan oshmasligi mumkin, ya'ni

/ Xsr - Xrst / ≤ tS

(8)

Agar ushbu shart bajarilsa, jarayon barqaror va har ikkala partiyalar ham bir xil sharoitda chiqarildi deb taxmin qilishimiz mumkin. Agar ikkita to'plamdagi o'rtacha qiymatlar orasidagi farq tS qiymatidan oshsa, endi bu farq faqat tasodifiy sabablarga ko'ra kelib chiqqan deb hisoblamaymiz. Jarayon davomida ma'lum bir doimiy qonunga muvofiq partiyadagi mahsulotlar parametrlarining qiymatlarini o'zgartiradigan dominant doimiy omil paydo bo'ldi. Jarayon beqaror va turli vaqtlarda ishlab chiqarilgan mahsulotlar bir-biridan sezilarli darajada farq qiladi va vaqt o'tishi bilan bu farq kuchayadi.

Shunday qilib, turli xil partiyalardagi o'rtacha qiymatlarning tS dan ko'prog'iga mos kelmasligi tizimli xatolar mavjudligini va ularni aniqlash va ularni keltirib chiqaradigan sabablarni bartaraf etish choralarini ko'rish zarurligini ko'rsatadi. Ushbu tamoyil V.Shuxart tomonidan nazorat jadvallarini ishlab chiqishda qo'llanilgan.

Barqarorlikni tahlil qilishning statistik usullari yuqorida muhokama qilingan holatlarga qarshi vaziyatlarda ham qo'llanilishi mumkin. Agar mahsulot dizayniga yoki uni ishlab chiqarishning texnologik jarayoniga biron bir o'zgartirish kiritilsa, bu kutilgan natijalarga olib kelishini aniqlash talab qilinadi.

Shunday qilib, testlarni o'tkazish, bir nechta namunalar olish va ma'lumotlarni statistik jihatdan qayta ishlash talab etiladi. Agar a

/Xsr.st.-Xsr.new ./\u003e tS,

(9)

Statistik jarayonlarni tekshirishning ettita sodda usuli

Zamonaviy statistik usullar jarayonning barcha ishtirokchilarini chuqur matematik o'qitmasdan turib idrok etish va keng amaliy foydalanish uchun juda qiyin. 1979 yilga kelib, Yaponiyalik olimlar va muhandislar uyushmasi (JUSE) foydalanishga oson bo'lgan vizual jarayonlarni tahlil qilishning ettita usulini birlashtirdi. Barcha soddaligi uchun ular statistika bilan aloqani saqlab turishadi va mutaxassislarga natijalaridan foydalanish imkoniyatini berishadi va kerak bo'lganda ularni yaxshilashadi.

Ishikavaning sabablar sxemasi. Ushbu diagramma vaziyatni tahlil qilish, ma'lumot olish va turli omillarning asosiy jarayonga ta'siri uchun juda kuchli vositadir. Bu erda nafaqat jarayonga ta'sir etuvchi omillarni aniqlash, balki ularning ta'sirining ustuvorligini aniqlash mumkin bo'ladi.

3-rasm

5M diagrammasi "odamlar", "asbob-uskunalar", "materiallar, xom ashyolar", "texnologiya", "menejment" kabi sifat tarkibiy qismlarini hisobga oladi va 6M diagrammada ularga "atrof-muhit" komponenti qo'shiladi (3-rasm).

Kvalometrik tahlil muammosi hal qilinishiga kelsak,
- «odamlar» komponenti uchun operatsiyalarning qulayligi va xavfsizligi bilan bog'liq bo'lgan omillarni aniqlash kerak;
- «uskuna» komponenti uchun - tahlil qilinayotgan mahsulotning tarkibiy elementlarining ushbu operatsiyani bajarish bilan bog'liq bo'lgan o'zaro munosabati;
- "texnologiya" komponenti uchun - bajarilgan operatsiyaning samaradorligi va aniqligi bilan bog'liq omillar;
- "material" komponenti uchun - ushbu operatsiyani bajarish jarayonida mahsulot materiallarining xususiyatlarida o'zgarishlar bo'lmasligi bilan bog'liq bo'lgan omillar;
- "texnologiya" komponenti uchun - operatsiyani bajarish jarayonida xatoni ishonchli tan olish bilan bog'liq bo'lgan omillar;
- "atrof-muhit" komponenti uchun - atrof-muhitning mahsulotga va mahsulotga atrof-muhitga ta'siri bilan bog'liq omillar.

Kamchiliklarning turlari	Ma'lumotlarni boshqarish	Jami
Dentlar	///// ///// ////	14
Yoriqlar	///// ///// ///// //	17
Minuslarda bardoshlilikdan tashqarida	///// //	7
Qabulga qo'shimcha ravishda borish	///// ///// ///// ///// ///	23
Issiqlik bilan ishlov berish paytida yonish	///// ////	9
Nishablangan ma'lumotlar yuzalari	///	3
Quvur quyish joylari	///// /	6
Dag'allikning mos kelmasligi	///// ///// ///// ///	18
Bo'yoq nuqsonlari	////	4
Boshqalar	///// //	7
Jami		108

4-rasm

Tekshirish varaqalari. Tekshirish varaqalari sifat nazorati uchun ham, miqdoriy nazorat uchun ham ishlatilishi mumkin, ushbu hujjat ma'lum bir vaqt oralig'idagi kamchiliklarni aniqlaydi. Tekshirish varag'i ishlab chiqarish muammolarini yanada tahlil qilish va o'rganish va nuqson darajasini kamaytirish uchun yaxshi statistik materialdir (4-rasm).

Pareto tahlillari. Pareto tahlili o'z nomini italiyalik iqtisodchi Vilfredo Paretodan (1848-1923) oladi, u kapitalning katta qismi (80%) oz sonli odamlar qo'lida (20%) ekanligini ko'rsatdi. Pareto ushbu notekis taqsimotni tavsiflovchi logaritmik matematik modellarni ishlab chiqdi va matematik M.O. Lorenz grafik rasmlarni, xususan, kumulyativ egri chiziqlarni taqdim etdi.

Pareto qoidasi har xil vaziyatlarda qo'llaniladigan "universal" tamoyil bo'lib, sifat muammolarini hal qilishda shubhasizdir. D. Juran Pareto tamoyilining u yoki bu natijaga olib keladigan har qanday sabablar guruhiga "universal" qo'llanilishini ta'kidladi va uning aksariyat sabablari kam sonli sabablarga ko'ra yuzaga keladi. Pareto tahlillari alohida yo'nalishlarni ahamiyatliligi yoki ahamiyati bo'yicha ajratadi va birinchi navbatda ko'p sonli muammolarni (nomuvofiqliklar) keltirib chiqaradigan sabablarni aniqlash va yo'q qilishga chaqiradi.

5-rasm

Pareto tahlilini, qoida tariqasida, Pareto diagrammasi (5-rasm) bilan ko'rsatib o'tilgan, unda sifatli muammolarning sabablari abtsissada ular keltirib chiqargan muammolarning pasayish tartibida va ordinat bo'yicha - miqdoriy jihatdan, muammolarning ham soni, ham soni bo'yicha ko'rsatiladi. to'plangan (to'plangan) foiz. Oldingi misolda olingan ma'lumotlar yordamida nazorat jadvalini tuzamiz.

Birinchi harakat maydoni diagrammada aniq ko'rinib turibdi, unda eng ko'p xatolarga olib keladigan sabablar ko'rsatilgan. Shunday qilib, birinchi navbatda, profilaktika choralari ushbu muammolarni aniq echishga qaratilgan bo'lishi kerak. Ko'p sonli kamchiliklarni keltirib chiqaradigan sabablarni aniqlash va ularni bartaraf etish bizga kamchiliklar sonini sezilarli darajada kamaytirish shaklida maksimal samarani olish uchun minimal miqdordagi mablag'larni (pul, vaqt, odamlar, moddiy yordam) sarflashga imkon beradi.

Stratifikatsiya. Asosan, tabaqalanish - bu ba'zi bir mezon yoki o'zgaruvchiga ko'ra ma'lumotlarni saralash jarayoni bo'lib, ularning natijalari ko'pincha jadvallar va grafikalar shaklida ko'rsatiladi. Ma'lumotlar bazasini o'zgaruvchan tabaqalanish deb nomlanadigan umumiy xususiyatlarga ega turli guruhlarga (yoki toifalarga) ajratishimiz mumkin. Saralash uchun qaysi o'zgaruvchilar ishlatilishini aniqlash muhimdir. Stratifikatsiya boshqa vositalar, masalan, Pareto yoki skatterplotlar uchun asosdir. Ushbu vositalarning kombinatsiyasi ularni yanada kuchliroq qiladi.

Tekshiruv varaqlaridan ma'lumotlarni olamiz (4-rasm). 6-rasmda nuqson manbaini tahlil qilish misoli keltirilgan. Barcha kamchiliklar 108 (100%) smenalar, ishchilar va operatsiyalar bo'yicha 3 toifaga ajratildi. Taqdim etilgan ma'lumotlarning tahlili shuni ko'rsatadiki, kamchiliklar mavjudligiga eng katta hissani 2 smenada (54%) va ushbu smenada ishlaydigan G (47%) ishchilar tashkil etadi.

Gistogrammalar. Gistogrammalar - bu qiymatlardan ma'lum bir qiymat oralig'iga tushadigan mahsulot chastotasi yoki jarayon sifati parametrlarining bog'liqligini ko'rsatadigan bar grafikasining variantlaridan biri.

Quyida gistogrammani tuzishga misol keltirilgan.

Hisoblash va qurish qulayligi uchun biz EXCEL kompyuter amaliy dasturiy paketidan foydalanamiz. Geometrik o'lchamlarning oralig'ini, masalan, nominal kattaligi 10 mm bo'lgan valning diametrini aniqlash kerak. O'lchangan 20 val, o'lchov ma'lumotlari A ustunining birinchi qismida keltirilgan (7-rasm). B ustunida biz o'lchovlarni ko'tarilish tartibida joylashtiramiz, keyin D7 katakchada o'lchov oralig'ini eng katta va eng kichik o'lchov qiymatlari orasidagi farq sifatida aniqlaymiz. Gistogramma intervallari sonini 8 ga teng ravishda tanlaymiz. D. oralig'ini aniqlaymiz. Keyin intervallarning parametrlarini aniqlaymiz, bu intervalga kiritilgan geometrik parametrning eng kichik va eng katta inklyuziv qiymati.

bu erda men - interval raqami.

Shundan so'ng, har 8 ta intervalda parametr qiymatlarining xit sonini aniqlaymiz, shundan so'ng biz nihoyat histogramni quramiz.

7-rasm

Tarqaladigan fitna. Scatter jadvallari - bu sifat ko'rsatkichlariga ta'sir qiluvchi turli omillar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni (statistik bog'liqlik) aniqlashga imkon beradigan grafikalardir. Diagramma ikkita koordinata oqi bo'ylab chiziladi, o'zgaruvchi parametrning qiymati abscissa o'qi bo'ylab chiziladi va o'zgarmaydigan parametrdan foydalanish paytida biz o'rgangan parametrning qiymati ordinata o'qiga chiziladi, ushbu qiymatlarning kesishmasida biz nuqta qo'yamiz. Bunday fikrlarning etarlicha katta qismini yig'ib, biz tahlil va xulosa chiqarishimiz mumkin.

Keling, misol keltiraylik. Kompaniya sifat menejmenti asoslari bo'yicha mashg'ulotlarni o'tkazishga qaror qildi. Har oy ma'lum miqdordagi ishchilar o'qitildi. Yanvar oyida 2 kishi, fevralda 3 kishi o'qitildi. Yil davomida o'qitilgan xodimlarning soni ko'payib, yil oxiriga kelib 40 taga etdi. Rahbariyat sifatli xizmatga birinchi sinashda taqdim etilgan nuqsonsiz mahsulotlar foizining, zavoddan buyurtmachilarning mahsulotlariga kelib tushayotgan shikoyatlar soni va ustaxonada energiya sarfini o'rganilgan ishchilar soniga bog'liqligini tekshirishni buyurdi. 1-jadval bo'yicha ma'lumotlar har oy bo'yicha tuzilgan va tarqoq diagrammalar tuzilgan (8, 9, 10-rasmlar). Ular nuqsonli-erkinlik foizi oshib borayotganligini aniq ko'rsatmoqda, biz to'g'ridan-to'g'ri korrelyatsion bog'liqlikka egamiz, shikoyatlar soni kamayadi, bizda teskari korrelyatsion qaramlik bor va aniq aniqlangan korrelyatsion qaramlik diagrammalarda aniq ko'rinadi, bu nuqtalarning aniqligi va ularning har qanday aniq traektoriyaga yaqinlashishi bilan belgilanadi. bizning holatimizda bu to'g'ri chiziq. Iste'mol qilinadigan elektr energiyasi miqdori o'qitilgan ishchilar soniga bog'liq emas.

Nazorat jadvallari. Boshqaruv jadvallari bu birinchi marta 1924 yilda V.Shuxart tomonidan taklif qilingan diagrammaning maxsus turi. Ular vaqt o'tishi bilan sifat ko'rsatkichining o'zgarishi xarakterini aks ettiradi, masalan, mahsulot hajmini olish barqarorligi. Aslida, nazorat jadvallarida texnologik jarayonning barqarorligi, ya'ni yuqori va pastki bardoshlik chegaralaridan iborat bo'lgan qabul qilinadigan qiymatlar koridorida parametrning o'rtacha qiymatini topish ko'rsatilgan. Ushbu kartalardagi ma'lumotlar parametrning bardoshlik chegarasiga yaqinlashayotgani haqida signal berishi mumkin va parametr parchalanish zonasiga kirmasdan oldin ham faol harakatlarni amalga oshirish kerak, ya'ni bu boshqarish usuli, hatto uning paydo bo'lish bosqichida ham hurda paydo bo'lishining oldini olishga imkon beradi.

Kartalarning 7 asosiy turi mavjud.

O'rtacha x-S standart og'ish,

S-burilish x-R,

Shaxsiy qiymatlarning og'ishi x,

Kamchiliklar sonining o'zgarishi C,

U mahsulot birligiga to'g'ri keladigan nuqsonlar sonining o'zgarishi,

Nuqsonli mahsulot sonining o'zgarishi pn,

Nosoz mahsulotlar nisbati o'zgarishi p.

Barcha kartalarni ikki guruhga bo'lish mumkin. Birinchisi doimiy tasodifiy o'zgaruvchilar bo'lgan sifatning miqdoriy parametrlarini nazorat qiladi - o'lchovlar, massa va boshqalar. Ikkinchisi - yuqori sifatli alternativ diskret parametrlarni boshqarish uchun (agar nuqson bo'lsa - nuqson yo'q).

2-jadval

Masalan, x-S karta. Arifmetik o'rtacha tebranishlar, bardoshlik diapazoni bu erda 3S (normal taqsimot uchun) yoki tS (talabaning taqsimlanishi uchun) qiymati, bu erda S o'rtacha qiymatning standart og'ishidir. Yo'lakning o'rtasi birinchi o'lchovning arifmetik o'rtacha qiymati. Ushbu kartaning qadriyatlari eng ishonchli va ob'ektivdir. Tekshirish jadvalining umumiy ko'rinishi 11-rasmda keltirilgan.

Adabiyotlar:

1. Asqarov E.S. Sifat nazorati. Qo'llanma. 2-nashr. Almaty, Pro servis, 2007, 256 p.