Промышленная статистика USSR 2012.
Халафян А.А.

Аннотация

Настоящее издание посвящено описанию статистических методов, которые позволяют при ограниченных объемах анализируемых изделий с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии качества выпускаемой продукции. Статистический анализ качества продукции и услуг обеспечивает принятие верных управленческих решений не на основе интуиции, а при помощи научных методов выявления закономерностей в накапливаемых массивах числовой информации. В учебнике рассмотрены такие разделы промышленной статистики как: карты контроля качества; анализ процессов; шесть сигма; планирование экспериментов в среде широко известного во всем мире статистического пакета STATISTICA. Дано подробное описание технологии работы с модулями программы. Издание адресовано студентам направлений экономика, управление качеством, стандартизация и метрология, метрология, стандартизация и сертификация, аспирантам, научным работникам, преподавателям вузов, аналитикам и управленцам, а также всем, кто интересуется статистическими методами в управлении качеством. ВВЕДЕНИЕ Под промышленной статистикой как раздела математической статистики понимается совокупность таких направлений как: – карты контроля качества; – анализ процессов; – шесть сигма; – планирование экспериментов. Карты контроля качества впервые были предложены Уолтером Л. Шухартом как метод контроля при массовом производстве продукции, направленный на стабилизацию качества в производственных процессах [11]. У.Л. Шухарт предложил состав контрольных карт, технологию их составления, методы расчета и правила пользования. Они применялись для регистрации результатов измерений контролируемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении его корректировки. Специалисты заинтересовались контролем качества в 30-х годах прошлого столетия, а в 40-х годах правительство США, побуждаемое необходимостью массового производства различной продукции в условиях второй мировой войны, при размещении заказов на частных предприятиях стало широко внедрять статистический контроль качества для обеспечения качества изделий. Развитие экономики, появление массового производства изменило прежний подход к контролю, требовавший проверки каждой единицы продукции, и привело к внедрению выборочного контроля с оценкой статистическими методами. Методы контроля качества позволяют исследовать характеристики объектов с помощью карт контроля качества, далее анализировать и устранять причины появления отклонений от плановых спецификаций. Помимо классических процедур построения контрольных карт разработана группа статистических методов, объединенных под общим названием – анализ процессов и изучающих поведение процесса на длительном промежутке времени. В настоящее время, благодаря компьютеризации, методы анализа процессов приобретают все большую актуальность и все активнее внедряются в различные технологические процессы, позволяя создавать планы выборочного контроля, вычислять пригодность процесса, анализировать повторяемость и воспроизводимость измерений, оценивать надежность и функции риска. Методы планирования экспериментов получили широкое распространение после появления книги Р. Фишера «Планирование экспериментов», вышедшей в 1935 г. В настоящее время данные методы широко используются как в науке, так и в различных областях практической деятельности. Обычно основная цель научного исследования состоит в том, чтобы показать статистическую значимость эффекта воздействия определенного фактора на изучаемую зависимую переменную. Как правило, основная цель планирования экспериментов заключается в извлечении максимального количества объективной информации о влиянии изучаемых факторов на интересующий исследователя показатель (зависимую переменную) с помощью наименьшего числа дорогостоящих наблюдений. Реализация методов промышленной статистики достаточно трудоемкий процесс, требующий значительных затрат человеческих и временных ресурсов. Новый импульс к использованию методов промышленной статистики в различных сферах практической и познавательной деятельности человека дали статистические пакеты прикладных программ (ППП). Именно с появлением статистических ППП существенно расширились горизонты применимости методов промышленной статистики. Не являются исключением биология, медицина, фармакология, медицинская и биологическая промышленность. В медицине методы промышленной статистики могут быть использованы для статистической оценки качества и эффективности новых методов лечения и диагностики, для контроля качества продукции медицинской промышленности, мониторинга состояния больного и т.д. Компания StatSoft Russia предлагает мощный и удобный инструмент для реализации методов промышленной статистики – систему STATISTICA, которая уже успела приобрести огромную популярность в России. Программа полностью русифицирована и является уникальным пакетом для статистической, аналитической и графической обработки данных, где пользователь имеет доступ ко всем классическим и современным методам статистического анализа. Промышленная статистика представлена модулями карты контроля качества, анализ процессов, шесть сигма, планирование экспериментов. В предлагаемом издании методы промышленной статистики реализованы применительно к версии STATISTICA 6.1 на примерах из предметной среды близкой к медицине. Данное издание является продолжением предыдущих книг автора – учебника «STATISTICA 6. Статистический анализ данных» (М.: Бином, 2007, 2009, 2010), монографии «Современные статистические методы медицинских исследований» (М.: URSS, 2008), учебника «STATISTICA 6. Математическая статистика с элементами теории вероятностей». К настоящему времени компания производитель (USA, StatSoft Inc.) выпустила новые версии программы – STATISTICA 7, 8, 9, 10. Компания StatSoft Russia русифицировала последнюю версию – STATISTICA 10, в которой благодаря применению новых достижений в области информационных технологий существенно улучшен и оптимизирован пользовательский интерфейс. Реализованы уникальные достижения 64-битной компьютерной технологии, а также параллельные процессы [32]. Некоторые функции, используемые при обработке данных и выполнении анализа, оптимизированы с помощью многопоточной технологии, что сделало возможным их параллельное применение на многоядерных процессорах и достижение высочайшего быстродействия для задач больших размерностей в экономике, бизнесе, медицине. Использована эффективная интегрированная программа обмена и интеграции данных – Microsoft SharePoint, что значительно упростило импорт и экспорт данных. Процедура импорта данных STATISTICA Query может получать данные не только из внешних систем, таких как поставщик данных Microsoft OLE DB, но и из хранилищ бизнес-информации SAP Business Warehouse. За счет новых процедур расслоения, закрашивания и сглаживания линий, кривых и поверхностей существенно улучшены графические возможности программы. Графики строятся быстрее, поддерживая более продвинутые настройки изображения. Новые возможности STATISTICA 10 позволяют не только улучшить внешний вид графика, но и проводить более глубокий визуальный анализ и выявлять скрытые тренды путем постепенного уменьшения насыщенности изображения, а также вращения трехмерных графиков. Предусмотрена интерактивная прокрутка осей графика, поддерживается опция «прозрачность», что также способствует выявлению трендов скрытых в массивах данных. С помощью опции Reference Lines стало возможным добавление соединительных линий на графике, можно редактировать текст непосредственно на график, не открывая редактор. Значительно изменен пользовательский интерфейс с учетом последних достижений эргономики, что позволило достигнуть уменьшения зрительного напряжения и улучшения эффективности работы человека с компьютером. Что касается методов статистического анализа, то изменения внесены в модули подгонки распределений и анализа времен жизни. Поэтому, так как основные модули анализа STATISTICA 10 практически не отличаются от модулей STATISTICA 6, предлагаемое издание, как и предыдущие книги автора, могут быть успешно использованы для освоения пользователями всех последующих версий пакета, включая и десятую. Таблицы исходных данных специально составлены автором малой размерности для возможности их представления на страницах книги и удобства ввода читателем в программу STATISTICA, если читатель пожелает с целью обучения повторить приведенные в книге статистические исследования. Читатель также может найти и скачать файлы данных на сайте statlab.kubsu.ru. Учебник адресован студентам направлений: – «Экономика» (080100) – специальность «Статистика» (080601); – «Управление качеством» (221400) – специальность «Управление качеством» (220501); – «Стандартизация и метрология» (221700); – «Метрология, стандартизация и сертификация» (200500) – специальность «Стандартизация и сертификация» (200503); – аспирантам и докторантам специальности «Стандартизация и управление качеством продукции» (05.02.23); – научным работникам, преподавателям вузов, аналитикам и управленцам. Будет полезен и интересен всем занимающимся статистическими методами в управлении качеством. Автор будет признателен всем читателям за замечания и пожелания по содержанию и оформлению книги. Адреса для контактов: 350040, г. Краснодар, ул. Ставропольская 149, Кубанский государственный университет, ФПМиКТ, А.А. Халафяну, или statlab.kubsu.ru. Желающие воспользоваться используемыми в учебнике файлами данных, могут зайти на сайт statlab@kubsu.ru.

Студентам ФКТиПМ КубГУ

Логин:
Пароль:

You are missing some Flash content that should appear here! Perhaps your browser cannot display it, or maybe it did not initialize correctly.

Контакты:
Тел.: +7 (961) 514-74-38,
+7 (612)288-086,
E-mail: statlab@kubsu.ru.