|
|
Періодичні видання НАСОА >
Статистика України >
2023 >
1 (100) >
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://194.44.12.92:8080/jspui/handle/123456789/7684
|
| Назва: | Статистичні методи контролю якості як інструмент дослідження даних у пакеті Statistica |
| Автори: | Парфенцева, Н. О.
Голубова, Г. В. |
| Ключові слова: | якість
виробництво
статистичні методи
бізнес-процес
пакет Statistica |
| Дата публікації: | 2023 |
| Короткий огляд (реферат): | Парфенцева Н. О., Голубова Г. В. Статистичні методи контролю якості як інструмент дослідження даних
у пакеті Statistica. Статистика України. 2023. № 1. С. 19–26. Doi: 10.31767/su.1(100)2023.01.02 |
| Опис: | У статті обґрунтовано застосування статистичних методів аналізу для оцінювання якості продук ції, дослідження виробничих процесів, бізнес-процесів тощо.
Охарактеризовано термін “якість” та ви значені її властивості: придатність, ефективність в експлуатації, належний контент тощо. Зазначено,
що Держстандарт України є національним органом зі стандартизації, метрології та сертифікації, який
визначає і затверджує систему стандартизації якості згідно з міжнародними стандартами Guidance on
statistical techniques for ISO 9001:2000.
Зосереджена увага на основних методах контролю якості, які вважаються найактуальнішими і най більш вживаними. Детально описано застосування семи методів контролю якості: контрольні листки,
діаграма Парето, метод стратифікації, побудова гістограм, графік розсіювання, причинно-наслідкова
діаграма Ісікави та контрольні карти.
Обґрунтовано, що в цифровізованій економіці з великими масштабами накопичуваної інформації
використання статистичних пакетів обробки даних є беззаперечним інструментом аналітиків. На осно ві статистичних методів контролю якості, імплементованих у пакеті Statistica (усі вищезазачені, окрім
контрольних листків), авторами проведено дослідження на симульованих даних та побудовано відпо відні графіки та діаграми. З допомогою діаграми Парето можна ранжувати фактори впливу на вироб ничий процес чи на якість продукції. Метод розшарування дозволяє здійснити дисперсійний аналіз для
визначення впливу кожного окремого фактора на результат. Основною перевагою методу гістограм є
його наочність і простота для вивчення однорідності розподілу та перевірки на нормальність. Застосу вання діаграм розкиду дає змогу оцінити тісноту кореляційного зв’язку та графічно описати залежність
між факторами виробництва, виявити вплив факторної ознаки на результативну тощо. Побудова при чинно-наслідкової діаграми Ісікави дозволяє упорядкувати за низкою ознак фактори, що впливають
на виробничий процес. Використання контрольних карт дає можливість аналізувати стан виробничого
процесу в динаміці.
Наголошено, що описані методи контролю якості можуть застосовуватись у будь-якій послідовнос ті, на будь-якому циклі виробництва, у будь-якому поєднанні: як у комплексі, так і як окремі інстру менти аналізу. За результатами дослідження узагальнено основні виклики, які сьогодні стоять перед
фахівцями з бізнес-аналізу, а саме володіння статистичним інструментарієм та методами комп’ютерної
обробки даних з метою прийняття ефективних управлінських рішень щодо забезпечення якості. The article substantiates the applicability of statistical methods for product quality assessment, analysis
of production processes, business processes, etc. The notion “quality” is characterized and its properties are
defined: suitability, operational efficiency, appropriate content, etc. It is highlighted that the State Standard
of Ukraine is a national body for standardization, metrology and certification, which defines and approves
the quality standardization system in accordance with the international standards Guidance on statistical
techniques for ISO 9001:2000.
The focus is made on the main methods for quality control, which are considered the most relevant and
most widely used. The application of seven quality control methods is described in detail: Control Sheets,
Pareto Diagram, Stratification, Histogram, Scatter Diagram, Cause and Effect Diagram, Control Chart.
It is substantiated that in a digitalized economy with large scopes of accumulated information, the use
of statistical data processing packages is an indisputable tool for analysts. Using statistical quality control
methods implemented in the Statistica package, the authors conducted research on simulated data and
constructed appropriate graphs and charts. Pareto diagram is designed for ranking the factors with impact on
a production process or product quality. The stratification method allows for performing a variance analysis, to
determine each factor’s effect on the result.
The main advantage of the histogram method is its visibility and simplicity for analyzing the homogeneity
of a distribution and checking for normality. Scatter diagrams allow one to evaluate the correlation strength
and make graphical descriptions of the dependence between production factors, reveal the impact of a factor
characteristic on the resulting one, etc. The Ishikawa’s cause-and-effect diagram provides a tool for arranging
the factors with effect on the production process. The use of control charts makes enables for analyzing the
production process in dynamics.
It is emphasized that the described quality control methods can be applied in any sequence, production
cycle or combination: altogether or as separate analytical tools. Based on the results of the study, the main
challenges faced now by business analysts are summed up: the mastery of statistical tools and computer data
processing for making effective management decisions. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://194.44.12.92:8080/jspui/handle/123456789/7684 |
| Розташовується у зібраннях: | 1 (100)
|
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
|
