Statistikas datu analīzes metodes pietiekami detalizēta vietējā literatūrā. Tajā pašā laikā Krievijas uzņēmumu praksē tiek izmantoti tikai daži no tiem. Mēs apsvērsim dažus statistiskās apstrādes metodes. 
Iekšzemes uzņēmumu praksē, statistikas kontroles metodes. Ja mēs runājam par tehnoloģiskā procesa regulējumu, tad tas ir ārkārtīgi reti. Statistikas metožu pielietošana nosaka, ka uzņēmums uzņēmumā izveido speciālistu grupa, kurai ir atbilstoša kvalifikācija.
Saskaņā ar ISO Ser.9000, piegādātājam jānosaka vajadzība pēc statistikas metodēm, kuras tiek izmantotas, izstrādājot, regulējot un pārbaudot ražošanas procesa spējas un produktu īpašības. Izmantotās metodes pamatojas uz varbūtību teoriju un matemātiskajiem aprēķiniem. Statistikas datu analīzes metodes var īstenot jebkurā dzīves cikla stadijāprodukti. Tie nodrošina novērtējumu un pieļauj ražojuma neviendabīguma pakāpi vai tā īpašību mainīgumu attiecībā pret nominālvērtībām vai vajadzīgām vērtībām, kā arī tās izveidošanas procesa mainīgumu. Statistikas metodes ir Metodes, ar kurām tas ir iespējams ar noteiktuprecizitāti un ticamību, lai novērtētu izpētīto parādību stāvokli. Tās ļauj mums prognozēt dažas vai citas problēmas, izstrādāt optimālus risinājumus, pamatojoties uz faktisko informāciju, tendencēm un pētītajiem modeļiem.
Galvenās jomas, kurās ir plaši izplatītas statistikas metodes ir:
Statistikas metodes ir Produktu radīšanas pamats araugstas patērētāju īpašības. Šīs metodes plaši izmanto rūpnieciski attīstītajās valstīs. Statistikas metodes faktiski ir garantētāji, kas patērētājiem saņem produktus, kas atbilst noteiktajām prasībām. To izmantošanas efektu pierāda Japānas rūpniecības uzņēmumu prakse. Viņi palīdzēja sasniegt augstāko ražošanas līmeni šajā valstī. Ilgtermiņa pieredze ārvalstīs parāda, cik efektīvas ir šīs metodes. Jo īpaši ir zināms, ka uzņēmums Hewlelt Packard, izmantojot statistikas metodes, vienā no gadījumiem varēja samazināt laulības apjomu mēnesī no 9 000 līdz 45 vienībām.
Vietējā praksē pastāv vairāki šķēršļi, kas kavē izmantot studiju statistikas metodes rādītāji. Grūtības rodas, jo:
Ir jāsaka, ka nepieciešamības definīcijašīs vai citas statistikas metodes kvalitātes jomā, izvēle, specifisku metožu apgūšana ir diezgan sarežģīts un ilgstošs darbs jebkuram vietējam uzņēmumam. Lai efektīvi īstenotu, ir ieteicams izstrādāt īpašu ilgtermiņa programmu. Tam būtu jānodrošina tāda pakalpojuma veidošana, kura uzdevumos ietilps statistisko metožu piemērošanas organizēšana un metodiskie norādījumi. Programmas ietvaros ir nepieciešams nodrošināt aprīkojumu ar atbilstošiem tehniskiem līdzekļiem, apmācīt speciālistus, noteikt ražošanas uzdevumu sastāvu, kas jāatrisina ar izvēlēto metožu palīdzību. Ieteicams sākt apgūt, izmantojot vienkāršākās pieejas. Piemēram, jūs varat izmantot zināmo elementāru statistikas pārvaldības metodes ražošana.Pēc tam ieteicams izmantot citas metodes. Piemēram, tā var būt dispersijas analīze, selektīva informācijas apstrāde, procesu kontrole, faktoru izpētes un eksperimentu plānošana uc
Statistiskās metodes ietver ekonomisko analīzi dažādi triki. Ir vērts sacīt, ka ir daudz no tiem. Tomēr vadošais speciālists kvalitātes vadības jomā Japānā K. Isikawa iesaka izmantot septiņas pamatmetodes:
Vadoties pēc savas pieredzes pārvaldības jomā, Ishikawa apgalvo, ka 95% no visiem problēmām un problēmām uzņēmumā var tikt atrisinātas, izmantojot šīs septiņas pieejas.
Tas statistiskā metode ir balstīta uz noteiktu attiecību.To sauca par "Pareto principu". Saskaņā ar to 80% no sekām nāk no 20% no iemesliem. Pareto diagramma skaidrā un saprotamā formā parāda katra apstākļa relatīvo ietekmi uz vispārēju problēmu dilstošā secībā. Šo efektu var izmeklēt atkarībā no zaudējumu, defektu skaita, ko izraisa katrs cēlonis. Relatīvā ietekme ir ilustrēta ar stieņu palīdzību, uzkrāto faktoru ietekmi, izmantojot kumulatīvo taisnu līniju.
Mācījusies problēmu parasti atainojumshorizontālas taisnas bultas forma, un apstākļi un faktori, kas netieši vai tieši ietekmē to, ir slīpi. Uzbūvējot, pirmā acu uzmetiena apstākļos ir nepieciešams ņemt vērā pat nenozīmīgu. Tas ir saistīts ar faktu, ka praksē bieži vien ir pietiekami gadījumi, kad problēmas risinājumu nodrošina, izslēdzot vairākus faktorus, kas šķiet nenozīmīgi. Diagrammā attēlotas cēloņus, kas ietekmē galvenos apstākļus (pirmo un nākamos pasūtījumus), ar horizontālām īsām bultām. Detalizēta shēma būs zivju skeleta forma.
Tas ekonomiskā statistiskā metode tiek izmantots, lai pasūtītu komplekturādītāji, kas iegūti, novērtējot un mērījot vienu vai vairākus objekta parametrus. Parasti šāda informācija tiek parādīta neierobežotu vērtību secībā. Tas var būt apstrādājamā materiāla lineāro izmēri, kušanas temperatūra, materiāla cietība, defektu skaits utt. Pamatojoties uz šādu sistēmu, ir grūti izdarīt secinājumus par produkta īpašībām vai tā radīšanas procesiem. Pasūtīšana tiek veikta, izmantojot lineārās diagrammas. Tie skaidri parāda pārmaiņas novēroto parametru laikā noteiktā laika periodā.
Parasti to uzrāda tabulas veidāobjektu parametru mērījumu vērtību sastopamības biežuma sadalījums atbilstošos intervālos. Kontroles saraksti tiek apkopoti atkarībā no pētījuma nolūka. Rādītāju vērtību diapazons ir sadalīts vienādos intervālos. To skaits parasti tiek izvēlēts vienāds ar veikto mērījumu skaitu kvadrātsakni. Formai jābūt vienkāršai, lai novērstu problēmas, piepildot, lasot, pārbaudot.
Tas tiek uzrādīts kā pakāpenisksdaudzstūris. Viņš skaidri parāda mērījumu rādītāju sadalījumu. Iestatīto vērtību diapazons ir sadalīts vienādos intervālos, kas atrodas uz abscisas ass. Katram intervālam ir izveidots taisnstūris. Tā augstums ir vienāds ar vērtības biežumu noteiktā intervālā.
Tos izmanto, lai pārbaudītu hipotēzi pardivu mainīgo lielumu attiecības. Modelis ir izveidots šādi. Abscisa ass nosaka viena parametra vērtību, ordināti - vēl viens rādītājs. Rezultātā grafikā parādās punkts. Šīs darbības tiek atkārtoti visām mainīgo lielumu vērtībām. Ja ir attiecības, korelācijas lauks ir izstiepts un virziens nesakrīt ar ordinācijas ass virzienu. Ja atkarība nav, tā ir paralēla kādai no asīm vai arī būs apļa forma.
Tos izmanto procesa novērtēšanai noteiktā laika posmā. Kontroles diagrammu veidošana balstās uz šādiem noteikumiem:
Jāatzīmē, ka vietējie un ārvalstuPieredze rāda, ka visefektīvākā statistikas metode iekārtu un tehnoloģisko procesu stabilitātes un precizitātes novērtēšanai ir kontroles diagrammu sagatavošana. Šo metodi izmanto arī ražošanas darbību regulēšanā, ražošanas iekārtu potenciālās jaudas pētījumā. Veidojot kartes, ir nepieciešams izvēlēties pareizo parametru. Ieteicams dot priekšroku tiem rādītājiem, kas ir tieši saistīti ar produkta mērķi, tos var viegli izmērīt un ko var ietekmēt, regulējot procesu. Ja šāda izvēle ir sarežģīta vai nav pamatota, ir iespējams novērtēt vērtības, kas korelētas (savstarpēji saistītas) ar pārraudzīto parametru.
Если измерение показателей с точностью, требуемой kartēšanai ar kvantitatīviem kritērijiem, ekonomiski vai tehniski neiespējami, izmantot alternatīvu funkciju. Tādi termini kā "laulība" un "defekts" ir saistīti ar to. Pēdējo saprot, ka katra atsevišķa produkta neatbilstība noteiktajām prasībām. Laulība ir produkts, kura nodrošināšana patērētājiem nav atļauta, jo tajā ir defekti.
Katram kartes veidam ir sava specifika. Tas jāņem vērā, izvēloties tos konkrētam gadījumam. Kvantitatīvās kartes tiek uzskatītas par jutīgākām pret procesa izmaiņām nekā tās, kurās tiek izmantots alternatīvs atribūts. Tomēr pirmie ir darbietilpīgāki. Tos izmanto:
Ja procesa traucējumi tiek kompensētikontrolējamā parametra vidējā vērtība, ir jāizmanto X kartes. Ja palielinās vērtību izkliede, jāizvēlas R vai S modelis. Tomēr ir jāņem vērā vairākas pazīmes. Jo īpaši S-karšu izmantošana ļaus precīzāk un ātrāk noteikt procesa traucējumus nekā R-modeļi ar vienādiem izlases lielumiem. Tajā pašā laikā pēdējās konstrukcijai nav nepieciešami sarežģīti aprēķini.
Kvantitatīvās analīzes metodes ekonomikāļauj izpētīt faktorus, kas tiek konstatēti kvalitatīvā novērtējuma gaitā, telpā un dinamikā. Ar viņu palīdzību jūs varat veikt prognozēšanas aprēķinus. Ekonomiskās analīzes statistiskās metodes neietver metodes ekonomisko procesu un notikumu cēloņu-seku sakarības novērtēšanai, daudzsološu un neizmantotu rezervju identificēšanai darbību efektivitātes paaugstināšanai. Citiem vārdiem sakot, faktoru paņēmieni nav iekļauti apskatīto pieeju skaitā.
