книги из ГПНТБ / Маршак, М. И. Теория технологической статистики

ранное наблюдение, проводится в соответствии с постав­ ленной целью, но наряду с этим может быть использована и накопленная информация, содержащаяся в учетной и тех­ ническом документации, в диаграммах самопишущих прибо­ ров и т .д . Отметим, что последняя не всегда полностью соответствует поставленном цели, однако она бывает весь­ ма полезной для различного рода сравнений, сопоставле­ ний, отличается доступностью и дешевизной.

Технологическое наблюдение в большинстве случаев яв­ ляется выборочным. Наблюдение, которое ведется за про­ изводственным процессом, обычно является непрерывным, динамическим. Однако при построении адаптационных моде­ лей процесса, т . е . в случае когда строится модель про­ цесса, изменяющегося в рассматриваемый период, использу­ ется периодическое наблюдение, т . е . наблюдение,повторя­ ющееся через определенные промежутки времени. Это необ­ ходимо для уточнения модели процесса по море накопления данных о нем. Для исследования затрат и потерь рабочего времени и использования оборудования во времени применя­ ются многомомеитные наблюдения, характеризующие процесс в отдельные моменты времени.

Метод многомоментных наблюдений имеет две основные раз­ новидности: метод случайных многомоментных наблюдений и метод периодических многомоментных наблюдений.

В первом случае наблюдение проводится ^процессе от­ дельных обходов, которые начинаются через нерегулярные промежутки в случайно выбранный момент (лотерейным мвто-

доми или по таблицам случайных чисел). Бо-второн - наблю­ дения проводятся в процессе обходов или осмотров, начи- • наюошхся через постоянные промежутки времени.

В технологической статистике обычно применяют две формы статистического наблюдения: графическая регистрация,пра которой совокупность явлений фиксируется на графиках, и

I.См.,например, Авилов Б.А.Математике - статистические методы технико-экономического анализа производства.М., "Экономика" ,7.967 .

19

запись в бланки-формуляры.

Вопросы форы наблюдений и соответствующая им реги­ страция данных подробно рассмотрены П.М.Рабиновичем*.

Специально организованное технологическое наблюдение может быть построено как на основе активного так и пас­ сивного эксперимента. Проведение активного эксперимента имеет ряд преимуществ. Например, имеется возможность оп­ ределять необходимый набор переменных и контролировать их уровни, что нельзя делать при пассивном эксперименте.

При активном эксперименте коэффициенты регрессии оценива­ ются независимо друг от друга. Коли тот или иной коэф­ фициент регрессии окажется несущественным,его можно от­ бросить, не пересчитывая все остальное.

При пассивном эксперименте при отбрасывании одного из коэффициентов регрессии для изменения регрессионной модели необходимо пересчитать все остальные коэффициенты,причем последние, как правило, закоррелированны, ото затрудняет интерпретацию регрессионной модели. Возможно так называе­ мое явление мультиколдинеарности, что значительно затрудня­ ет вычисление коэффициентов регрессии и интерпретацию мо­ дели.

Однако и пассивные методы исследования производствен­ ных процессов заслуживают внимание в силу следующих причин.

Активный эксперимент, в основном, удается ставить для лабораторных или полупромышленных установок. При проведении активного эксперимента в производственных условиях наруша­ ется нормальная работа объекта, снижается эффективность.

При заданном технологическом режиме работы на интерва­ лы варьирования факторов наложены ж вткие ограничения, обусловленные риском получить брак. В силу вышеизложенного активный эксперимент & условиях действующего произиидотва не всегда находит широкое распространение.

1.Ра0инович П.М. Резервы предприятия и статистика.М.."Ста­ тистика" , 1967.

20

При активном эксперимента довольно трудно контроли­ ровать отдельные факторы в процессе производства, напри­ мер, количество различного рода примесей при исследова­ нии приготовления бетона. Узкие интервалы варьирования ряда факторов, а также невозможность контролировать некоторые из них могут привести к тому, что исследуемый Эффект "тонет" в естественном шуме.

Активный эксперимент особенно удобен на стадии пред­ варительного анализа производственного процесса при пред­ варительном исследовании на лабораторных установках.

Наиболее эффективно комбинированное применение ак­ тивного и пассивного экспериментов: там где возможен как активный, так и пассивный эксперимент, нужно рассчи­

тать их стоимость, полезный эффект от повышения точности модели, после чего выбрать метод исследования.Но нашему мнонию, в производственных условиях наряду с активным экспериментом, следует обратить большое внимание на пас­ сивные методы исследования, основанные на статистической обработке данных производства.

;::т

Г Л А В А П

ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРЫ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ

§ I.Понятие структуры и статистические методы исследования структуры производственного

процесса

Под структурой обычно понимают распределение в опре­ деленных соотношениях различных частей в составе изучае­ мого объекта1 2.

Исследование структуры производственного процесса осу­ ществляется с целью получения оптимального соотношения предметов труда (сырья, полуфабрикатов) для оптимизации . номенклатуры и показателей качества готовой продукции.

Структура процесса отражает особенности его строения, обусловленного взаимодействием частей (подсиотеы) в про­ странстве и времени, и характеризует степень организован­ ности и управляемости производственным процессом, его ор­ ганизационные и технологические особенности строения^.Она во многом определяется тем, к какой группе данное произ­ водство относится.

Основой непрерывных производственных процессов явля­ ется физико-химическое превращение одного вещества в дру- Х'ое. Так, в основу нефтехимического производства заложен ряд превращений исходного продукта - нефти - в такие про­ дукты,как бензин, керосин, дивельное топливо и т .д .

Ори дискретном характере производства, например, в ма­ шиностроении, сырье и полуфабрикаты превращаются в гото­ вый продукт путем механической обработки.

1 . См.,например,Статистический словарь.М., "Статистика",1 2 . Иодин А.А..Яковенко Е.Г.Организациннаправление произв ственным процессом на промышленном предприятии.М., "Паука

22

Дискретные процессы •состоят из групп - подсистем, взаимосвязь которых довольно подвижна, что способствует легкости изменения структуры процессов под влиянием из­ менения факторов, например, сырья, полуфабрикатов или номенклатуры готовой продукции1 .

Непрерывные профосы характеризуются сравнительно жестко фиксированными связями подсистем, они не взаимо­ заменяемы и выполняют различные функции. Отсутствие или изменение хода одного частичного процесса нарушает функ­ ционирование всей системы-,

Ритмические процессы обладают свойствами как непрерыв­ ных, так и дискретных процессов.Каждое состояние ритми­ ческого процесса или его подсистем повторяется через оп­ ределенные (равные или неравные) промежутки времени.На­ пример, при исследовании процесса приготовления бетона цикл работы бетономешалок состоит из трех основных опе­ раций: загрузки, перемешивания и выгрузки.Этот . цикл повторяется-через определенные промежутки времени.Опти­ мизация структуры производственного процесса обеспечива­ ет повышение эффективности производства, приводит к умень­ шению затрат труда, рабочего времени, сырья и т . д .

Отметим, что вопросы изучения и оптимизации структур не являются прерогативой статистики, их решение требует системного подхода: применение совокупности наук, изучаю­ щих производственный процесс.Статистика же призвана выра­ ботать статистическую методологию показателей отруктуры. о целью оптимизации, а также методов прогнозирования её раз­ вития.

Для исследования и выявления структур статистикой разработаны такие методы, как анализ вариации показателей структуры, рядов распределения.Различные виды средних ве -

I.Беленький U.E.Метод системного анализа ю организации производстве иных процессов.Ы. , "Экономика",1972.

23

нельзя и вместо нее нужно строить различные модели для

Соотношение ( 2 .3 ) строится на основе результатов ниблин дени И

25

I)

тавляем всевозможные тройки наблюдений в том порядке,как они получены , и по каждой из них строим уравнения регрес-

26

наблюдений, стоящих на 1Л-16 местах, посла чего строим

можность включения этих наблюдений в нашу совокупность

провернем на основе " -критерия.

Проверка осуществляется следующим образом.Строим со­ отношение

( 2 .7 )

Здесь !д -значение у дополнительного наблюдения ( в нашем примере наблюдение, стоящее на 13 или 17 месте);

и -предсказания, основанные на регрессионном уравнении, построенном по 3 наблюдениям фиксированной совокупности. Например, пусть по 3 наблюдениям фиксированной совокуп­

27