Алгоритм построения матрицы приоритетов

Шаг 1. Участники группы выделяют те группы изделий (услуг), которые будут рассматриваться при анализе. Далее определяют две важнейшие характеристики и единицы их измерения и строят в соответствии с этим оси координат.

Шаг 2. Необходимо измерить группы изделий (услуг), стараясь получить объективную, непредвзятую оценку и нанести, получившиеся значения на карту анализа матричных данных.

Шаг 3. Данные группируются, например, по следующим признакам: группа подобных изделий (услуг), группа изделий, находящихся рядом на карте анализа матричных данных.

Шаг 4. Анализ получившихся результатов. Особое внимание стоит обратить, если: изделия (услуги), которые должны иметь примерно одинаковые свойства находятся в разных частях карты анализа матричных данных и наоборот.

Пример применения матрицы приоритета

Пусть, требуется определить 234 числовых данных, относящихся к 9 факторам, на которых может сказываться брак, для 26 видов изделий, изготавливаемых литьем по корковым формам, с целью снижения брака табл. 1.

Результаты анализа этих данных представлены на рис. 2. Разными по размеру черными кружками  на рисунке показан процент брака для отдельных видов изделий.

Результат анализа показал, что к составляющим первого порядка важности относятся такие факторы, как вес, площадь заглушки, отношение  веса  к  площади  заглушки,  диаметр  выводной  трубки,  а к составляющим второго порядка важности – расход материала на единицу готовой продукции, форма.

Таблица 1. Исходные данные для анализа матричных данных

Факторы	Изделия
	А-101	А-102	А-103	…	А-126
1. Внешний диаметр 2. Вес 3. Площадь 4. Расход материала на единицу готовой продукции 5. Число штук на форму 6. Число этапов сборки 7. Вес на площадь заглушки 8. Форма 9.  Диаметр трубки	х11 х21 х31   х41 х51 х61 х71 х81 х91	х12 х22 х32   х42 х52 х62 х72 х82 х92	х13 х23 х33   х43 х53 х63 х73 х83 х93	… … …   … … … … … …	х1-26 х2-26 х3-26   х4-26 х5-26 х6-26 х7-26 х8-26 х9-26

 

 

Из рисунка 2 можно сделать вывод, что процент брака высок для факторов первого порядка важности, матричные данные для которых оказались в отрицательных плоскостях. После проведения специальных мероприятий, направленных на снижение брака, процесс производства был стабилизирован.

Рис. 2. Пример представления результатов анализа матричных данных «оценка вклада составляющих 9 факторов в брак литейных изделий»: 1 - составляющие 1-го порядка важности, 2 - составляющие 2-го порядка важности, 3 – обозначение, 4 – процент брака.

Назначение метода Матрица приоритетов

Применяется для анализа числовых данных матричных диаграмм, когда возникает необходимость представить их в более наглядном виде. Японский союз ученых и инженеров в 1979 г. включил матрицу приоритетов в состав семи методов управления качеством.

Цель метода

Выявление из большого количества числовых данных, полученных при построении матричных диаграмм (таблиц качества), наиболее важных для решения рассматриваемой проблемы.

Суть метода

Матрица приоритетов видоизменяет и располагает данные матричной диаграммы так, чтобы информация была удобна для наглядного представления и понимания.

Матрица приоритетов обеспечивает промежуточное планирование, способствует выявлению силы связи между переменными, которые были статистически определены, и помогает графически проиллюстрировать эти связи.

План действий

1. Перегруппировать информацию, представленную в матричной диаграмме, таким образом, чтобы подчеркнуть силу корреляционной связи между переменными.

2. На основании анализа полученной матрицы корреляции выявить приоритетные компоненты.

3. Построить матрицу для приоритетных компонентов данных и проанализировать вошедшие в нее данные.

Особенности метода

Метод матричного анализа, позволяющий в процессе обработки большого количества числовых данных выявлять приоритетные, эквивалентен статистическому методу, известному как анализ важнейших компонент (principal component analysis), который является одним из основных методов многокомпонентного анализа.

Матрица приоритетов позволяет:

• анализировать процессы производства, тесно связанные между собой;

• анализировать причины несоответствий, которые связаны с большим объемом данных;

• по результатам рыночных обследований выявлять требуемый уровень качества;

• постоянно определять характеристики, способные изменяться под влиянием каких-либо условий.

• выполнять комплексные оценки качества;

• анализировать нелинейные данные.

Результаты анализа статистических данных могут быть представлены графически в виде схемы предпочтений в зависимости от важнейших компонент данных, отложенных соответственно на осях абсцисс и ординат.

Пример оформления результатов анализа матричных данных, собранных для оценки действия различных болеутоляющих средств в зависимости от их "эффективности" и "мягкости" - двух важнейших компонент - показан на схеме.

Дополнительная информация:

• Единственный числовой метод анализа из семи инструментов управления качеством. Однако результаты анализа обычно представляют в виде диаграммы.

• Анализ матричных данных часто рассматривается как факультативный.