მონაცემთა ანალიზის სტატისტიკური მეთოდები საკმარისად დეტალურად არის აღწერილი შიდა ლიტერატურაში. რუსული საწარმოების პრაქტიკაში კი მხოლოდ ზოგიერთი მათგანი გამოიყენება. განვიხილოთ სტატისტიკური დამუშავების რამდენიმე მეთოდი.
ზოგადი ინფორმაცია
შიდა საწარმოების პრაქტიკაში გავრცელებულია ძირითადად კონტროლის სტატისტიკური მეთოდები. თუ ვსაუბრობთ ტექნოლოგიური პროცესის რეგულირებაზე, მაშინ ის ძალიან იშვიათად აღინიშნება. სტატისტიკური მეთოდების გამოყენება ითვალისწინებს, რომ საწარმო აყალიბებს სპეციალისტთა ჯგუფს, რომლებსაც აქვთ შესაბამისი კვალიფიკაცია.
მნიშვნელობა
ISO სერიის მიხედვით. 9000, მიმწოდებელმა უნდა განსაზღვროს სტატისტიკური მეთოდების საჭიროება, რომლებიც გამოიყენება წარმოების პროცესის შესაძლებლობებისა და პროდუქციის მახასიათებლების შემუშავების, რეგულირებისა და გადამოწმების პროცესში. გამოყენებული მეთოდები ეფუძნება ალბათობის თეორიას და მათემატიკურ გამოთვლებს. სტატისტიკური მონაცემების ანალიზის მეთოდები შეიძლება განხორციელდეს პროდუქტის სასიცოცხლო ციკლის ნებისმიერ ეტაპზე. ისინი უზრუნველყოფენ ხარისხის შეფასებას და ანგარიშსპროდუქტის ჰეტეროგენულობა ან მისი თვისებების ცვალებადობა დადგენილ ნომინალურ მნიშვნელობებთან ან საჭირო მნიშვნელობებთან მიმართებაში, აგრეთვე მისი შექმნის პროცესის ცვალებადობა. სტატისტიკური მეთოდები არის ტექნიკა, რომლითაც შესაძლებელია ვიმსჯელოთ იმ ფენომენების მდგომარეობის შესახებ, რომლებიც შესწავლილია მოცემული სიზუსტით და სანდოობით. ისინი საშუალებას გაძლევთ იწინასწარმეტყველოთ გარკვეული პრობლემები, განავითაროთ ოპტიმალური გადაწყვეტილებები შესწავლილი ფაქტობრივი ინფორმაციის, ტენდენციებისა და შაბლონების საფუძველზე.
გამოიყენეთ მიმართულებები
ძირითადი სფეროები, სადაც სტატისტიკური მეთოდები ფართოდ გამოიყენება, არის:
- პროცესის კონტროლი.
- პროდუქტის მიღება. ის იყენებს სტატისტიკური ხარისხის მეთოდებს.
- ტექნოლოგიური ოპერაციების სტაბილურობისა და სიზუსტის შესწავლა.
- სანდოობის გაანგარიშება და ტესტირება.
განვითარებული ქვეყნის პრაქტიკა
სტატისტიკური მეთოდები არის საფუძველი მაღალი სამომხმარებლო მახასიათებლების მქონე პროდუქტების შესაქმნელად. ეს ტექნიკა ფართოდ გამოიყენება ინდუსტრიულ ქვეყნებში. სტატისტიკური მეთოდები, ფაქტობრივად, არის გარანტია იმისა, რომ მომხმარებლები იღებენ პროდუქტებს, რომლებიც აკმაყოფილებს დადგენილ მოთხოვნებს. მათი გამოყენების ეფექტი დადასტურებულია იაპონიის სამრეწველო საწარმოების პრაქტიკით. სწორედ მათ შეიტანეს წვლილი ამ ქვეყანაში წარმოების უმაღლესი დონის მიღწევაში. რამდენად ეფექტურია ეს ტექნიკა უცხო ქვეყნების მრავალწლიანი გამოცდილება. კერძოდ, ცნობილია, რომ Hewlelt Packard-ის გამოყენებით სტატისტიკურიმეთოდებმა შეძლო თვეში ქორწინებების რაოდენობის შემცირება 9000-დან 45 ერთეულამდე ერთ-ერთ შემთხვევაში
სიძნელეები განხორციელებაში
შიდა პრაქტიკაში არსებობს მთელი რიგი დაბრკოლებები, რომლებიც არ იძლევა ინდიკატორების შესწავლის სტატისტიკური მეთოდების გამოყენების საშუალებას. სირთულეები წარმოიქმნება იმის გამო, რომ:
- სპეციალისტებისა და ბიზნეს ლიდერების უმრავლესობას არ აქვს ადეკვატური გაგება ტექნიკის არსის და მნიშვნელობის, ინფორმაციის გაგების, ტრანსფორმაციისა და გამოყენების მნიშვნელობის შესახებ.
- როგორც თავად სტატისტიკური მეთოდების იგნორირება და მათი გამოყენების თანმიმდევრობა.
- სპეციალისტების უმრავლესობას აკლია გამოცდილება ემპირიული ინფორმაციის დამუშავებაში.
- უნდობლობა შედეგების სანდოობაში.
- მკაფიო, ადვილად წასაკითხი სახელმძღვანელოების ნაკლებობა უპირატესობების მათემატიკური აპარატის ჩართვის გარეშე.
პროგრამის შემუშავება
უნდა ითქვას, რომ ხარისხის სფეროში გარკვეული სტატისტიკური მეთოდების საჭიროების დადგენა, არჩევა, კონკრეტული ტექნიკის დაუფლება საკმაოდ რთული და ხანგრძლივი სამუშაოა ნებისმიერი შიდა საწარმოსთვის. მისი ეფექტური განხორციელებისთვის მიზანშეწონილია სპეციალური გრძელვადიანი პროგრამის შემუშავება. მან უნდა უზრუნველყოს სამსახურის ფორმირება, რომლის ამოცანები მოიცავს სტატისტიკური მეთოდების გამოყენების ორგანიზებას და მეთოდოლოგიურ ხელმძღვანელობას. პროგრამის ფარგლებში აუცილებელია შესაბამისი ტექნიკური საშუალებებით აღჭურვა, სპეციალისტების მომზადება, საწარმოო ამოცანების შემადგენლობის განსაზღვრა.არჩეული მეთოდებით უნდა გადაწყდეს. დაუფლება რეკომენდებულია უმარტივესი მიდგომების გამოყენებით დასაწყებად. მაგალითად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ წარმოების მართვის ცნობილი ელემენტარული სტატისტიკური მეთოდები. შემდგომში მიზანშეწონილია სხვა მეთოდებზე გადასვლა. მაგალითად, ეს შეიძლება იყოს დისპერსიის ანალიზი, ინფორმაციის შერჩევითი დამუშავება, პროცესების რეგულირება, ფაქტორული კვლევისა და ექსპერიმენტების დაგეგმვა და ა.შ.
კლასიფიკაცია
ეკონომიკური ანალიზის სტატისტიკური მეთოდები მოიცავს სხვადასხვა ტექნიკას. ზედმეტია იმის თქმა, რომ საკმაოდ ბევრი მათგანია. თუმცა, იაპონიაში ხარისხის მენეჯმენტის დარგის წამყვანი ექსპერტი კ.იშიკავა გვირჩევს შვიდი ძირითადი მეთოდის გამოყენებას:
- პარეტოს ჩარტები.
- დაჯგუფება ინფორმაცია საერთო მახასიათებლების მიხედვით.
- საკონტროლო ბარათები.
- მიზეზისა და ეფექტის დიაგრამები.
- ჰისტოგრამები.
- საკონტროლო ფურცლები.
- Scatterplots.
მენეჯმენტის სფეროში საკუთარი გამოცდილებიდან გამომდინარე, იშიკავა ამტკიცებს, რომ საწარმოში არსებული ყველა კითხვისა და პრობლემის 95% შეიძლება გადაწყდეს ამ შვიდი მიდგომის გამოყენებით.
პარეტოს დიაგრამა
ეს სტატისტიკური მონაცემების მეთოდი დაფუძნებულია გარკვეულ თანაფარდობაზე. მას ეწოდა "პარეტოს პრინციპი". მისი თქმით, გამომწვევი მიზეზების 20%-დან, შედეგების 80% ჩნდება. პარეტოს სქემა ვიზუალური და გასაგები ფორმით გვიჩვენებს თითოეული გარემოების შედარებით გავლენას მთლიან პრობლემაზე კლებადობით. ეს ეფექტი შეიძლება იყოს შესწავლილი თვალსაზრისითდანაკარგები, თითოეული მიზეზით გამოწვეული დეფექტები. ფარდობითი ზემოქმედება ილუსტრირებულია ზოლებით, ფაქტორების კუმულაციური ზემოქმედება კუმულაციური სწორი ხაზით.
მიზეზისა და ეფექტის დიაგრამა
მასზე შესასწავლი პრობლემა პირობითად არის გამოსახული ჰორიზონტალური სწორი ისრის სახით, ხოლო პირობები და ფაქტორები, რომლებიც ირიბად ან პირდაპირ გავლენას ახდენენ მასზე, ირიბი ისრების სახით. მშენებლობისას მხედველობაში უნდა იქნას მიღებული თუნდაც ერთი შეხედვით უმნიშვნელო გარემოებები. ეს გამოწვეულია იმით, რომ პრაქტიკაში საკმაოდ ხშირია შემთხვევები, როდესაც პრობლემის გადაწყვეტა უზრუნველყოფილია რამდენიმე ერთი შეხედვით უმნიშვნელო ფაქტორის გამორიცხვით. მიზეზები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ძირითად გარემოებებზე (პირველი და შემდგომი ბრძანებების) დიაგრამაზე გამოსახულია ჰორიზონტალური მოკლე ისრებით. დეტალური დიაგრამა იქნება თევზის ჩონჩხის სახით.
ჯგუფის ინფორმაცია
ეს ეკონომიკურ-სტატისტიკური მეთოდი გამოიყენება ინდიკატორების სიმრავლის გასამარტივებლად, რომლებიც მიღებულ იქნა ობიექტის ერთი ან მეტი პარამეტრის შეფასებითა და გაზომვით. როგორც წესი, ასეთი ინფორმაცია წარმოდგენილია მნიშვნელობების დაუგეგმავი თანმიმდევრობის სახით. ეს შეიძლება იყოს სამუშაო ნაწილის ხაზოვანი ზომები, დნობის წერტილი, მასალის სიმტკიცე, დეფექტების რაოდენობა და ა.შ. ასეთი სისტემის საფუძველზე ძნელია დასკვნის გაკეთება პროდუქტის თვისებებზე ან მისი შექმნის პროცესებზე. შეკვეთა ხორციელდება ხაზოვანი გრაფიკის გამოყენებით. ისინი ვიზუალურად აჩვენებენ ცვლილებებს დაკვირვებულ პარამეტრებში გარკვეული პერიოდის განმავლობაში.
საკონტროლო ფურცელი
როგორც წესი, იგი წარმოდგენილია სიხშირის განაწილების ცხრილის სახით, ობიექტის პარამეტრების გაზომილი მნიშვნელობების შესაბამის ინტერვალებში წარმოჩენისთვის. საკონტროლო სიები შედგენილია კვლევის მიზნიდან გამომდინარე. ინდიკატორის მნიშვნელობების დიაპაზონი დაყოფილია თანაბარ ინტერვალებად. მათი რიცხვი ჩვეულებრივ არჩეულია მიღებული გაზომვების რაოდენობის კვადრატული ფესვის ტოლი. ფორმა უნდა იყოს მარტივი, რათა აღმოიფხვრას პრობლემები შევსების, კითხვის, შემოწმებისას.
ჰისტოგრამა
ის წარმოდგენილია საფეხურიანი მრავალკუთხედის სახით. იგი ნათლად ასახავს გაზომვის ინდიკატორების განაწილებას. მითითებული მნიშვნელობების დიაპაზონი დაყოფილია თანაბარ ინტერვალებად, რომლებიც გამოსახულია x ღერძის გასწვრივ. ყოველი ინტერვალისთვის შენდება მართკუთხედი. მისი სიმაღლე უდრის მოცემულ ინტერვალში მნიშვნელობის გაჩენის სიხშირეს.
Scatterplots
ისინი გამოიყენება ორი ცვლადის ურთიერთობის შესახებ ჰიპოთეზის შესამოწმებლად. მოდელი აგებულია შემდეგნაირად. ერთი პარამეტრის მნიშვნელობა გამოსახულია აბსცისის ღერძზე, ხოლო მეორე ინდიკატორის მნიშვნელობა ორდინატზე. შედეგად, დიაგრამაზე ჩნდება წერტილი. ეს მოქმედებები მეორდება ცვლადის ყველა მნიშვნელობისთვის. თუ არსებობს კავშირი, კორელაციის ველი გაფართოვდება და მიმართულება არ დაემთხვევა y-ღერძის მიმართულებას. თუ შეზღუდვა არ არის, ის იქნება ერთ-ერთი ღერძის პარალელურად ან წრიული.
საკონტროლო ბარათები
ისინი გამოიყენება პროცესის შეფასებისას კონკრეტული პერიოდის განმავლობაში. საკონტროლო სქემების ფორმირება ეფუძნებაშემდეგ პოზიციებზე:
- ყველა პროცესი დროთა განმავლობაში გადახრის დადგენილ პარამეტრებს.
- ფენომენების არასტაბილური მიმდინარეობა შემთხვევით არ იცვლება. გადახრები, რომლებიც სცილდება მოსალოდნელ ზღვრებს, არა შემთხვევითია.
- ზოგიერთი ცვლილებების პროგნოზირება შესაძლებელია.
- სტაბილური პროცესი შეიძლება შემთხვევით გადავიდეს მოსალოდნელ საზღვრებში.
გამოყენება რუსული საწარმოების პრაქტიკაში
უნდა ითქვას, რომ საშინაო და საგარეო გამოცდილება აჩვენებს, რომ ყველაზე ეფექტური სტატისტიკური მეთოდი აღჭურვილობისა და ტექნოლოგიური პროცესების სტაბილურობისა და სიზუსტის შესაფასებლად არის საკონტროლო სქემების შედგენა. ეს მეთოდი ასევე გამოიყენება საწარმოო ოპერაციების რეგულირებისას, საწარმოო სიმძლავრეების პოტენციალის შესწავლისას. რუკების აგებისას საჭიროა შესასწავლი პარამეტრის სწორად შერჩევა. რეკომენდირებულია უპირატესობა მიენიჭოს იმ ინდიკატორებს, რომლებიც პირდაპირ კავშირშია პროდუქტის დანიშნულ გამოყენებასთან, რომელთა გაზომვაც შესაძლებელია და რომლებზეც შეიძლება გავლენა იქონიოს პროცესის კონტროლმა. თუ ასეთი არჩევანი რთულია ან არ არის გამართლებული, შესაძლებელია შეფასდეს კონტროლირებად პარამეტრთან დაკავშირებული (ურთიერთდაკავშირებული) მნიშვნელობები.
ნიუანსები
თუ ეკონომიკურად ან ტექნიკურად შეუძლებელია ინდიკატორების გაზომვა რაოდენობრივი კრიტერიუმის მიხედვით რუკებისთვის საჭირო სიზუსტით, გამოიყენება ალტერნატიული ნიშანი. მას უკავშირდება ისეთი ტერმინები, როგორიცაა „ქორწინება“და „ნაკლი“. ეს უკანასკნელი გაგებულია, როგორც პროდუქტის ყოველი ცალკეული შეუსაბამობადადგენილი მოთხოვნები. ქორწინებას უწოდებენ პროდუქტს, რომლის მიწოდება მომხმარებლისთვის დაუშვებელია, მასში ნაკლის არსებობის გამო.
ფუნქციები
ბარათის თითოეულ ტიპს აქვს თავისი სპეციფიკა. ეს უნდა იქნას გათვალისწინებული კონკრეტული შემთხვევისთვის მათი არჩევისას. ბარათები რაოდენობრივი კრიტერიუმით უფრო მგრძნობიარეა პროცესის ცვლილებების მიმართ, ვიდრე ის, რომელიც იყენებს ალტერნატიულ ფუნქციას. თუმცა, პირველები უფრო შრომატევადია. ისინი გამოიყენება:
- გამართვის პროცესი.
- ტექნოლოგიის დანერგვის შესაძლებლობების შეფასება.
- აღჭურვილობის სიზუსტის შემოწმება.
- ტოლერანტობის განმარტებები.
- შესაბამისი მრავალი სწორი გზა პროდუქტის შესაქმნელად.
დამატებით
თუ პროცესის დარღვევას ახასიათებს კონტროლირებადი პარამეტრის საშუალო მნიშვნელობის ცვლა, აუცილებელია X-რუკების გამოყენება. თუ მნიშვნელობების დისპერსიის ზრდაა, უნდა აირჩიონ R ან S მოდელები. თუმცა, აუცილებელია გავითვალისწინოთ მთელი რიგი მახასიათებლები. კერძოდ, S-დიაგრამების გამოყენება შესაძლებელს გახდის უფრო ზუსტად და სწრაფად დაადგინოს პროცესის დარღვევა, ვიდრე R-მოდელები იგივე ნიმუშის ზომის. ამასთან, ამ უკანასკნელის აგება არ საჭიროებს კომპლექსურ გათვლებს.
დასკვნა
ანალიზის რაოდენობრივი მეთოდები ეკონომიკაში საშუალებას გვაძლევს გამოვიკვლიოთ ფაქტორები, რომლებიც გვხვდება თვისებრივი შეფასების დროს, სივრცესა და დინამიკაში. მათი გამოყენება შესაძლებელია წინასწარმეტყველური გამოთვლების შესასრულებლად. ეკონომიკური ანალიზის სტატისტიკური მეთოდები არ არისმოიცავს მეთოდებს ეკონომიკური პროცესებისა და მოვლენების მიზეზ-შედეგობრივი კავშირების შეფასების, შესრულების გაუმჯობესების პერსპექტიული და გამოუყენებელი რეზერვების გამოვლენისთვის. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ფაქტორული ტექნიკა არ შედის განხილულ მიდგომებში.
