Применение статистических методов для решения проблем

Область применения статистических методов чрезвычайно широка. В настоящее время во многих промышленно развитых странах большое значение придается активизации деятельности по управлению качеством на базе сбора и обработки данных не только в производственных подразделениях предприятия, но и в подразделениях, относящихся к делопроизводству, финансовым и хозяйственным делам, в области материально-технического снабжения, в области управления, проектирования, разработки и освоения технологий и т.д.

Исходными данными для осуществления контроля качества могут служить:

1. Регистрация данных входного контроля сырья, материалов, изделий, конструкций и т.д.

2. Данные операционного контроля технологических процессов, контроля работы машин и оборудования (неполадки, ремонт, техническое обслуживание).

3. Поставки материалов и сбыт продукции.

4. Управление и делопроизводство (например, регистрация возвращенной продукции, рекламаций, материалы анализа рынка и т.д.).

5. Финансовая деятельность предприятия.

Очень редко для заключения о качестве, данные используются в том виде, в каком они были получены. Это бывает только в случаях, когда возможно прямое сравнение измеренных данных со стандартом. Чаще же при анализе данных проводятся различные операции, находят среднее значение и стандартное отклонение, оценивают разброс данных и т.д.

Все статистические данные базируются на понятии разброса. Оценка разброса данных часто дает возможность понять характер процесса. Если разброс данных мал, можно ослабить контроль; если велик – это следует воспринимать как сигнал к необходимости регулирования процесса для повышения его стабильности путем повышения, например, качества исходных материалов, выявления и устранения неполадок оборудования и др. действий. Собранные данные могут быть использованы не только для принятия решения в момент их получения и анализа, но и для оценки различных проблем, которые могут возникнуть в ближайшей перспективе.

В настоящее время в мировой практике для анализа данных, полученных непосредственно на рабочих участках в результате выполнения производственных процессов, наиболее эффективными и относительно простыми для понимания являются такие статистические методы, как построение гистограммы, диаграммы Парето, диаграммы К.Ишикавы, контрольные карты, диаграммы разброса [5].

Остановимся на этих «инструментах качества» подробнее.