Статистический контроль качества
Ваши производственные процессы несовершенны (как и у других фирм), и время от времени некоторое изделие необходимо или вторично переработать или просто выбросить. Нужно сказать спасибо вашей группе контроля, которая делает все, чтобы, недоброкачественное изделие не попало к потребителю. Однако контроль, обнаружение и решение этих проблем стоит немалых денег. Вот почему многие фирмы начали использовать статистический контроль качества.
Упрощая ситуацию, будем считать, что ваша сборочная линия контролируема, если изготовленные изделия имеют стабильные показатели, которые удовлетворяют техническим требованиям. В противном случае, сборочная линия считается неконтролируемой. Статистические методы помогают наблюдать за производственным процессом таким образом, что можно сэкономить финансовые средства тремя способами:
· снизить затраты на сбор информации;
· быстро выявлять проблемы и, следовательно, минимизировать ущерб;
· по возможности не вмешиваться в процесс тогда, когда в этом нет необходимости.
Ниже в общих чертах описано, как в данной ситуации реализуются четыре этапа статистического анализа.
На стадии планирования следует решить, что и как часто следует измерять. Например, можно принять решение извлекать случайную выборку объемом 5 изделий из каждой партии объемом 500 изделий. Каждое изделие в выборке оценивают по внешнему виду, выявляя очевидный брак, а также измеряют некоторые характерные параметры (например, длину и ширину изделия). Результат стадии планирования исследования представляет собой план раннего выявления проблем. План должен работать в реальном времени, чтобы проблемы можно было выявлять немедленно, а не на следующей неделе.
|
|
В ходе предварительного исследования данные наносят на карты контроля качества и изучают те конфигурации, которые вызывают тревогу. Правильно определив направление изменения данных, можно даже предсказать и установить проблему раньше, чем она приведет к производственным потерям!
Статистическая оценка обеспечивает менеджмент информацией о ходе производственного процесса. Если производственный процесс хорошо управляется в установленных границах, то можно даже поднять сортность продукции, а значит, и цену. Оценки качества текущей продукции необходимы для удовлетворения текущих заказов, а прогноз качества на будущее полезен для стратегического планирования и выработки ценовой политики.
Статистическую проверку гипотез, можно использовать дли ответа на важный вопрос: контролируется данный процесс или нет? Поскольку производственный процесс может быть большим, длительным и сложным, не всегда можно оценить его, посмотрев на работу части оборудования. Максимально используя статистическую информацию, содержащуюся в имеющихся данных, вы надеетесь достичь двух целей. Во-первых, вы хотите определить момент выхода системы из-под контроля, прежде чем уровень качества станет недопустимым. Во-вторых, вам хочется минимизировать «ложную тревогу», чтобы не тратить напрасно время и деньги на вмешательство в процесс тогда, когда он фактически является управляемым.
Запуск нового продукта
Решение вопроса об освоении производства нового продукта является одним из самых важных, принимаемых компанией, и для этого компании необходимо располагать большим количеством информации. Большую часть этой информации получают в результате статистических исследований. Например, маркетинговое исследование целевой группы потребителей можно было бы использовать, чтобы оценить, какое количество людей хотели бы приобрести новое изделие по каждой из предложенных цен. Прошлые данные о себестоимости аналогичных типов изделий можно было бы использовать для оценки себестоимости нового продукта. Анализ прошлого опыта освоения выпуска изделий, как удачный, так и неудачный, можно использовать как руководство при запуске нового продукта. Анализ статистических данных о национальных и международных фирмах, выпускающих аналогичный продукт, поможет вам оценить масштаб будущей конкуренции. Прежде чем вкладывать финансовые средства в несколько отобранных рекламных роликов, неплохо было бы проверить реакцию выборки возможных потребителей на отдельные виды рекламы.
|
|
Четыре основных этапа статистического анализа в такой ситуации могут быть реализованы различными способами. Поскольку генеральная совокупность потребителей слишком велика, чтобы можно было изучить ее полностью, можно запланировать исследование репрезентативной выборки из генеральной совокупности. Например, чтобы определить количество потребителей, готовых приобрести новый продукт, или чтобы посмотреть реакцию потребителей на конкретный рекламный ролик. Если есть данные, их всегда можно подвергнуть предварительному исследованию, что позволит получить более ясное представление о ситуации (например, можно ли в предположении о сегментации рынка выделить определённые группы потребителей?), а кроме того, выполнить обычную проверку данных перед использованием других статистических процедур. Можно вычислять различные оценки, которые, например, показывают потенциальный размер рынка, возможный первоначальный уровень продаж и себестоимость продукции. И, наконец, можно проверять различные гипотезы, чтобы, например, подтвердить гипотезу о достаточно высоком интересе потребителя и таким образом оправдать продолжение проекта или чтобы проверить эффективность рекламных роликов и выбрать тот из них, который (не случайно) лучше других с точки зрения реакции потребителей.
Задачи