1.3.11. Анализ показателей технической службы с помощью z-образной диаграммы

Анализ изменения показателей технического состояния автомобилей по наиболее значимому фактору, как составной части автомобиля, выявленному с использованием диаграммы Парето, производят с помощью Z-образной диаграммы.

На диаграмме представляют результаты статистики наблюдений в течение определенного отрезка времени. В качестве данных наблюдения предлагается использовать вариационные ряды случайных чисел с различными законами их распределения.

Ниже приведен упрощенный пример построения Z-образной диаграммы для исследования динамики изменения показателей в деловой игре с использованием нормально распределенных случайных чисел. В работе студентов следует учесть, что в соответствии с заданием требуется выбрать не менее 30 членов статистического ряда.

Схема алгоритма программы расчета параметров Z-образной диаграммы приведена на рис. 1.23. Диаграмма с выше приведенными данными представлена на рис. 1.24.

Выберем из табл. 2, к примеру, 16 случайных чисел. Произведя линейные преобразования, получим статистический ряд:

6, 5, 10, 4, 5, 10, 4, 8, 6, 5, 0, 4, 5, 6, 2, 5.

Разобьем этот ряд на 2 равные части. К первому ряду, принятому нами в качестве статистик за исследуемый отрезок времени примем ряд:

6, 5, 0, 4, 5, 6, 2, 5.

Ко второму ряду, который принимаем в качестве статистики наблюдений за предшествующий период, отнесем ряд чисел: 6, 5, 10, 4, 5, 10, 4, 8.

Z-образная диаграмма с выше приведенными данными представлена на рис. 1.24.

Из диаграммы следует, что меняющийся итог (3) имеет явную тенденцию к снижению исследуемого показателя, в качестве которого принято число отказов автомобиля по наиболее важному фактору, выявленному с помощью диаграммы Парето (см. рис. 1.20, 1.21).

Это обстоятельство является основанием к осторожному принятию мер по повышению эффективности функционирования подразделения, поскольку показатели процесса уже имеют тенденцию к улучшению. При этом также следует учесть результаты обследования ресурсов подразделения (см. рис. 1.22).

Для принятия решения о намечаемых планах мероприятий по повышению эффективности функционирования подразделения предприятия дополнительную информацию можно получить по тесноте связей между исследуемыми показателями с помощью коэффициента корреляции и диаграмм разброса.

Рис. 1.23. Схема алгоритма программы ЭВМ для расчета параметров Z-образной диаграммы

Рис. 1.24. Z-образная диаграмма: 1 – данные наблюдений в настоящий период времени; 2 – данные предшествующего периода; 3 – данные наблюдений нарастающим итогом; 3 – меняющийся итог

1.3.12. Анализ показателей технической службы с помощью диаграмм разброса

С помощью диаграмм разброса, как инструментов управления качеством, оценивается идентичность и степень неслучайности идентичности показателей Z-образной диаграммы за настоящий и предшествующий периоды исследуемого процесса, к примеру, за различные сопоставимые отрезки времени зимней эксплуатации автомобилей, месяцах года, недель, дней месяца и т. д.

Рис. 1.25. Диаграмма разброса, построенная методом медиан с исходными данными и таблицей кодовых значений

Оценка результатов построения диаграмм разброса (рис. 8) с использованием кодовых значений показывает, что корреляция между рассматриваемыми параметрами и отсутствует с вероятностью ошибки =0,05.

На рис. 1.26 представлены результаты использования диаграммы разброса с одной горизонтальной медианой. Графики составлены с исходными данными рис. 1.25.

Оценка результатов построения диаграмм разброса (рис. 1.26) с использованием кодовых значений показывает, что корреляция между рассматриваемыми параметрами и также отсутствует с вероятностью ошибок =0,05.

Результаты расчета коэффициента корреляции между параметрами и по данным рис. 1.25:

= 4,05; = 2,076; = 6,488; = 2,267; = - 0,1337.

По результатам расчета коэффициента корреляции можно сделать вывод о том, что между параметрами и корреляция отсутствует.

Рис. 1.26. Диаграмма разброса, построенная методом медианы