තත්ත්ව කළමනාකරණයේ සරල ක්‍රම හතක්. නිෂ්පාදන තත්ත්ව පාලනය සඳහා සරල මෙවලම් හතක්

සංඛ්‍යාන පර්යේෂණ ක්‍රම වේ අත්යවශ්ය අංගයකාර්මික ව්යවසායක තත්ත්ව කළමනාකරණය.

මෙම ක්රම භාවිතා කිරීම ව්යවසායයේ ක්රියාත්මක කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි වැදගත් මූලධර්මය MS ISO 9000 ශ්‍රේණියට අනුකූලව තත්ත්ව කළමනාකරණ පද්ධති ක්‍රියාත්මක කිරීම - "සාක්‍ෂි මත පදනම් වූ තීරණ ගැනීම".

නිෂ්පාදන ක්රියාකාරකම් පිළිබඳ පැහැදිලි සහ වෛෂයික චිත්රයක් ලබා ගැනීම සඳහා, එය නිර්මාණය කිරීම අවශ්ය වේ විශ්වසනීය පද්ධතියදත්ත එකතු කිරීම, විශ්ලේෂණය සඳහා ඊනියා සංඛ්‍යාන ක්‍රම හතක් හෝ තත්ත්ව පාලන මෙවලම් භාවිතා කරයි. මෙම ක්රම විස්තරාත්මකව සලකා බලමු.

නිෂ්පාදනවල ලක්ෂණවල විචලනය සඳහා හේතු සොයා ගැනීම සඳහා ස්තරීකරණය (ස්තරීකරණය) භාවිතා කරයි. ක්‍රමයේ සාරය රඳා පවතින්නේ ලබාගත් දත්ත කණ්ඩායම් වලට බෙදීම (ස්තරීකරණය) තුළ ය විවිධ සාධක. ඒ අතරම, නිෂ්පාදනයේ ලක්ෂණ මත එක් හෝ තවත් සාධකයක බලපෑම තීරණය කරනු ලබන අතර, ඒවායේ පිළිගත නොහැකි වෙනස්කම් ඉවත් කිරීමට සහ නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කිරීමට අවශ්ය පියවර ගැනීමට හැකි වේ.

කණ්ඩායම් ස්ථර (ස්ථර) ලෙස හඳුන්වනු ලබන අතර, වෙන් කිරීමේ ක්රියාවලියම ස්ථරීකරණය (ස්තරීකරණය) ලෙස හැඳින්වේ. ස්තරය තුළ ඇති වෙනස්කම් හැකි තරම් කුඩා වන අතර, ස්ථර අතර හැකි තරම් විශාල වීම යෝග්ය වේ.

අයදුම් කරන්න විවිධ ක්රම delamination. නිෂ්පාදනයේදී, "4M ... 6M" යනුවෙන් හැඳින්වෙන ක්රමයක් බොහෝ විට භාවිතා වේ.

පිළිගැනීම "4M ... 6M" - ඕනෑම ක්රියාවලියකට පාහේ බලපාන සාධක ප්රධාන කණ්ඩායම් තීරණය කරයි.

• 1. මිනිසා(පුද්ගලයා) - සුදුසුකම්, සේවා පළපුරුද්ද, වයස, ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය යනාදිය.
• 2. යන්ත්රය(යන්ත්‍රය, උපකරණ) - වර්ගය, වෙළඳ නාමය, නිර්මාණය, ආදිය.
• 3. ද්රව්ය(ද්රව්ය) - ශ්රේණිය, කණ්ඩායම, සැපයුම්කරු, ආදිය.
• 4. ක්රමය(ක්රමය, තාක්ෂණය) - උෂ්ණත්ව පාලන තන්ත්රය, මාරු කිරීම, වැඩමුළුව, ආදිය.
• 5. මැනීම(මිනුම්, පාලනය) - මිනුම් උපකරණ වර්ගය, මිනුම් ක්රමය, උපකරණයේ නිරවද්යතා පන්තිය, ආදිය.
• 6. මාධ්ය (පරිසරය) - උෂ්ණත්වය, වායු ආර්ද්රතාවය, විද්යුත් සහ චුම්බක ක්ෂේත්රආදිය

දී delamination ක්රමය පිරිසිදු ස්වරූපයනිෂ්පාදනයේ පිරිවැය ගණනය කිරීමේදී, නිෂ්පාදන සහ කණ්ඩායම් සඳහා වෙන වෙනම සෘජු හා වක්‍ර පිරිවැය ඇස්තමේන්තු කිරීමට අවශ්‍ය වූ විට, පාරිභෝගිකයින් සහ නිෂ්පාදන සඳහා වෙන වෙනම නිෂ්පාදන විකිණීමෙන් ලැබෙන ලාභය තක්සේරු කිරීමේදී භාවිතා වේ. ස්තරීකරණය වෙනත් සංඛ්‍යානමය ක්‍රමවල යෙදීමේදී ද භාවිතා වේ: හේතුව-සහ-ඵල රූප සටහන්, පැරේටෝ රූප සටහන්, හිස්ටෝග්‍රෑම් සහ පාලන ප්‍රස්ථාර තැනීමේදී.

උදාහරණයක් ලෙස, Fig. 8.9 දෝෂ ප්රභවයන් විශ්ලේෂණය පෙන්වයි. සියලුම දෝෂ (100%) කාණ්ඩ හතරකට වර්ග කර ඇත - සැපයුම්කරුවන්, ක්‍රියාකරුවන්, මාරුව සහ උපකරණ අනුව. ඉදිරිපත් කරන ලද දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමෙන්, මෙම නඩුවේ "සැපයුම්කරු 2", "ක්‍රියාකරු 1", "මාරුව 1" සහ "උපකරණ 2" මගින් අඩුපාඩු තිබීම සඳහා විශාලතම දායකත්වය ලබා දී ඇති බව පැහැදිලිව පෙනේ.

සහල්. 8.9

ප්රස්තාරවගු දත්ත දෘශ්‍ය (දෘශ්‍ය) ඉදිරිපත් කිරීම සඳහා භාවිතා කරනු ලබන අතර එමඟින් ඒවායේ සංජානනය සහ විශ්ලේෂණය සරල කරයි.

සාමාන්‍යයෙන්, ප්‍රස්ථාර යොදනු ලැබේ ආරම්භක අදියර ප්රමාණාත්මක විශ්ලේෂණයදත්ත. පර්යේෂණයේ ප්‍රතිඵල විශ්ලේෂණය කිරීමට, විචල්‍යයන් අතර පරායත්තතා පරීක්ෂා කිරීමට, විශ්ලේෂණය කරන ලද වස්තුවේ ප්‍රවණතාවය පුරෝකථනය කිරීමට ද ඒවා බහුලව භාවිතා වේ.

පහත ප්‍රස්ථාර වර්ග තිබේ.

කැඩුණු රේඛා සටහන.කාලයත් සමඟ දර්ශකයේ තත්වයේ වෙනස පෙන්වීමට එය භාවිතා කරයි, fig. 8.10.

ඉදිකිරීම් ක්රමය:

• දර්ශකය මනින ලද කාල පරාසයන් තුළ තිරස් අක්ෂය බෙදන්න;
• පරිමාණය සහ ප්‍රදර්ශනය කරන ලද දර්ශක අගයන් තෝරන්න, එවිට සලකා බලන කාල සීමාව සඳහා අධ්‍යයනය කරන ලද දර්ශකයේ සියලුම අගයන් තෝරාගත් පරාසයට ඇතුළත් වේ.

සිරස් අක්ෂයේ, තෝරාගත් පරිමාණයට සහ පරාසයට අනුකූලව අගයන් පරිමාණයක් යොදන්න;

• ප්‍රස්ථාරයේ සත්‍ය දත්ත ලක්ෂ්‍ය සැලසුම් කරන්න. ලක්ෂ්‍යයේ පිහිටීම අනුරූප වේ: තිරස් අතට - අධ්‍යයනය කරන ලද දර්ශකයේ අගය ලබා ගත් කාල පරතරයට, සිරස් අතට - ලබාගත් දර්ශකයේ අගයට;
• ලබාගත් ලකුණු සරල රේඛා සමඟ සම්බන්ධ කරන්න.

සහල්. 8.10.

තීරු වගුව.තීරු ආකාරයෙන් අගයන් අනුපිළිවෙලක් නියෝජනය කරයි, fig. 8.11.

සහල්. 8.11.

ඉදිකිරීම් ක්රමය:

• තිරස් සහ සිරස් අක්ෂ ගොඩනඟන්න;
• පාලිත සාධක ගණන (විශේෂාංග) අනුව තිරස් අක්ෂය අන්තරයන් බවට බෙදන්න;
• පරිමාණය සහ ප්‍රදර්ශනය කරන ලද දර්ශක අගයන් තෝරන්න, එවිට සලකා බලන කාල සීමාව සඳහා අධ්‍යයනය කරන ලද දර්ශකයේ සියලුම අගයන් තෝරාගත් පරාසයට ඇතුළත් වේ. සිරස් අක්ෂයේ, තෝරාගත් පරිමාණයට සහ පරාසයට අනුකූලව අගයන් පරිමාණයක් යොදන්න;
• එක් එක් සාධකය සඳහා, මෙම සාධකය සඳහා අධ්‍යයනය කරන ලද දර්ශකයේ ලබාගත් අගයට සමාන උස තීරුවක් සාදන්න. තීරු වල පළල සමාන විය යුතුය.

චක්රලේඛය (මුද්ද) වගුව.එය දර්ශකයේ සංරචක සහ දර්ශකය අතර අනුපාතය පෙන්වීමට භාවිතා කරයි, එසේම ඒවා අතර දර්ශකයේ සංරචක, fig. 8.12.

සහල්. 8.12.

• දර්ශකයේ සංරචක දර්ශකයේම ප්රතිශතයන් බවට පරිවර්තනය කරන්න. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, දර්ශකයේ එක් එක් සංරචකයේ අගය දර්ශකයේ අගයෙන් බෙදන්න සහ 100 න් ගුණ කරන්න. දර්ශකයේ අගය දර්ශකයේ සියලුම සංරචකවල අගයන්හි එකතුව ලෙස ගණනය කළ හැකිය;
• දර්ශකයේ එක් එක් සංරචක සඳහා අංශයේ කෝණික ප්රමාණය ගණනය කරන්න. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, සංරචකයේ ප්රතිශතය 3.6 කින් ගුණ කරන්න (රවුමේ 100% - 360 °);
• රවුමක් අඳින්න. එය අදාළ දර්ශකය දක්වනු ඇත;
• රවුමේ මැද සිට එහි කෙළවර දක්වා සරල රේඛාවක් අඳින්න (වෙනත් වචන වලින්, අරය). මෙම සරල රේඛාව භාවිතා කරමින් (ප්‍රෝටරයක් ​​භාවිතා කරමින්), කෝණික ප්‍රමාණය පසෙකට දමා දර්ශක සංරචකය සඳහා අංශයක් අඳින්න. අංශයට මායිම් කරන දෙවන සරල රේඛාව ඊළඟ සංරචකයේ අංශයේ කෝණික ප්‍රමාණය සැකසීමේ පදනම ලෙස ක්‍රියා කරයි. එබැවින් ඔබ දර්ශකයේ සියලුම සංරචක අඳින තෙක් දිගටම කරගෙන යන්න;
• දර්ශකයේ සංරචකවල නම සහ ඒවායේ ප්රතිශතයන් සඳහන් කරන්න. අංශ සලකුණු කළ යුතුය විවිධ වර්ණහෝ ඔවුන් එකිනෙකාගෙන් පැහැදිලිව වෙන් කර ඇති පරිදි පැටවුන් බිහි කිරීම.

රිබන් සටහන.පයි ප්‍රස්ථාරයක් වැනි තීරු ප්‍රස්ථාරයක්, දර්ශකයක සංරචක අතර සම්බන්ධතාවය දෘශ්‍යමය වශයෙන් පෙන්වීමට භාවිතා කරයි, නමුත් පයි ප්‍රස්ථාරයක් මෙන් නොව, කාලයත් සමඟ මෙම සංරචක අතර වෙනස්කම් පෙන්වීමට එය ඔබට ඉඩ සලසයි (රූපය 8.13).

සහල්. 8.13.

• තිරස් සහ සිරස් අක්ෂ ගොඩනඟන්න;
• තිරස් අක්ෂයේ, 0 සිට 100% දක්වා පරතරයන් (කොටස්) සහිත පරිමාණයක් යොදන්න;
• දර්ශකය මනින ලද කාල පරාසයන්ට සිරස් අක්ෂය බෙදන්න. මෙම දිශාවට තොරතුරු වල වෙනස්කම් වටහා ගැනීම පුද්ගලයෙකුට පහසු වන බැවින්, ඉහළ සිට පහළට කාල පරතරයන් කල් දැමීම රෙකමදාරු කරනු ලැබේ;
• එක් එක් කාල පරතරය සඳහා, සලකා බලනු ලබන දර්ශකය දැක්වෙන ටේප් (තීරුවක්, 0 සිට 100% දක්වා පළල) සාදන්න. ගොඩනඟන විට, රිබන් අතර කුඩා ඉඩක් තබන්න;
• දර්ශකයේ සංරචක දර්ශකයේම ප්රතිශතයන් බවට පරිවර්තනය කරන්න. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, දර්ශකයේ එක් එක් සංරචකයේ අගය දර්ශකයේ අගයෙන් බෙදන්න සහ 100 න් ගුණ කරන්න. දර්ශකයේ අගය දර්ශකයේ සියලුම සංරචකවල අගයන්හි එකතුව ලෙස ගණනය කළ හැකිය;
• කලාපවල පළල දර්ශක සංරචකවල ප්‍රතිශතයේ ප්‍රමාණයට අනුරූප වන පරිදි ප්‍රස්ථාර පටි කලාපවලට බෙදන්න;
• තමන් අතර ඇති සියලුම පටි වල දර්ශකයේ එක් එක් සංරචකයේ කලාපවල මායිම් සරල රේඛා කොටස් සමඟ සම්බන්ධ කරන්න;
• දර්ශකයේ එක් එක් සංරචකයේ නම සහ එහි ප්‍රතිශතය ප්‍රස්ථාරයේ තබන්න. විවිධ වර්ණ හෝ සෙවන සහිත කලාප සලකුණු කරන්න, එවිට ඒවා එකිනෙකාගෙන් පැහැදිලිව වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය.

Z-ප්ලොට්.එය යම් කාල පරිච්ඡේදයක් තුළ වාර්තා කරන ලද සත්‍ය දත්තවල ප්‍රවණතාවය තීරණය කිරීමට හෝ අපේක්ෂිත අගයන් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා කොන්දේසි ප්‍රකාශ කිරීමට භාවිතා කරයි, fig. 8.14.

සහල්. 8.14.

ඉදිකිරීම් ක්රමය:

• තිරස් සහ සිරස් අක්ෂ ගොඩනඟන්න;
• අධ්යයනය යටතේ වසරේ මාස 12 කින් තිරස් අක්ෂය බෙදන්න;
• පරිමාණය සහ ප්‍රදර්ශනය කරන ලද දර්ශක අගයන් තෝරන්න, එවිට සලකා බලනු ලබන කාල සීමාව සඳහා අධ්‍යයනය කරන දර්ශකයේ සියලුම අගයන් තෝරාගත් පරාසය තුළට වැටේ. Z-ප්ලොට් එක තවමත් ගණනය කිරීමට අවශ්‍ය පොලිලීන් බිම් තුනකින් සමන්විත වන බැවින්, ආන්තිකයක් සමඟ පරාසය ගන්න. සිරස් අක්ෂයේ, තෝරාගත් පරිමාණයට සහ පරාසයට අනුකූලව අගයන් පරිමාණයක් යොදන්න;
• වසරක් (ජනවාරි සිට දෙසැම්බර් දක්වා) සඳහා අධ්‍යයනයට ලක්ව ඇති දර්ශකයේ අගයන් (සැබෑ දත්ත) වෙන් කර ඒවා සරල රේඛා කොටස් සමඟ සම්බන්ධ කරන්න. ප්රතිඵලය වන්නේ කැඩුණු රේඛාවක් මගින් සාදන ලද ප්රස්ථාරයක්;
• සලකා බලනු ලබන දර්ශකයේ ප්‍රස්ථාරයක් මාස ගණනකින් සමුච්චය වීමත් සමඟ ගොඩනඟන්න (ජනවාරි මාසයේදී, ප්‍රස්ථාරයේ ලක්ෂ්‍යය ජනවාරි සඳහා ප්‍රශ්නගත දර්ශකයේ අගයට අනුරූප වේ, පෙබරවාරි මාසයේදී, ප්‍රස්ථාරයේ ලක්ෂ්‍යය අගයන්ගේ එකතුවට අනුරූප වේ ජනවාරි සහ පෙබරවාරි සඳහා වන දර්ශකයේ, දෙසැම්බර් මාසයේදී, ප්‍රස්ථාරයේ අගය සියලුම මාස 12 සඳහා දර්ශකයේ අගයන්ගේ එකතුවට අනුරූප වේ - වත්මන් වසරේ ජනවාරි සිට දෙසැම්බර් දක්වා). සරල රේඛා කොටස් සමඟ ප්රස්ථාරයේ ඉදිකරන ලද ලක්ෂ්ය සම්බන්ධ කරන්න;
• ප්‍රශ්නගත දර්ශකයේ වෙනස්වන එකතුවෙහි ප්‍රස්ථාරයක් ගොඩනඟන්න (ජනවාරි මාසයේදී, ප්‍රස්ථාරයේ ලක්ෂ්‍යය පෙර වසරේ පෙබරවාරි සිට වත්මන් වසරේ ජනවාරි දක්වා, පෙබරවාරි මාසයේදී, දර්ශකයේ අගයන්ගේ එකතුවට අනුරූප වේ. ප්‍රස්ථාරයේ ලක්ෂ්‍යය පෙර වසරේ මාර්තු සිට වත්මන් වසරේ පෙබරවාරි දක්වා දර්ශකයේ අගයන්ගේ එකතුවට අනුරූප වේ; නොවැම්බර් මාසයේදී, ප්‍රස්ථාරයේ ලක්ෂ්‍යය අගයන්හි එකතුවට අනුරූප වේ. පසුගිය වසරේ දෙසැම්බර් සිට වත්මන් වසරේ නොවැම්බර් දක්වා දර්ශකය, සහ දෙසැම්බර් මාසයේ දී ප්රස්ථාරයේ ලක්ෂ්යය වත්මන් වසරේ ජනවාරි සිට වත්මන් වසරේ දෙසැම්බර් දක්වා දර්ශකයේ අගයන් එකතුවට අනුරූප වේ, එනම් එකතුව වෙනස් කිරීම යනු සලකා බලනු ලබන මාසයට පෙර වර්ෂය සඳහා දර්ශකයේ අගයන්හි එකතුවයි). ප්‍රස්ථාරයේ ඉදිකරන ලද ස්ථාන සරල රේඛා කොටස් සමඟ සම්බන්ධ කරන්න.

Z හැඩැති ප්‍රස්ථාරයට එහි නම ලැබුණේ එය සෑදී ඇති ප්‍රස්ථාර තුන Z අකුරට සමාන වන බැවිනි.

වෙනස්වන ප්රතිඵලය අනුව, දිගු කාලයක් තිස්සේ අධ්යයනය කරන ලද දර්ශකයේ වෙනස් වීමේ ප්රවණතාවය තක්සේරු කළ හැකිය. වෙනස් වන එකතුවක් වෙනුවට, සැලසුම් කළ අගයන් කාලසටහනට අනුව සැලසුම් කර ඇත්නම්, Z-plot භාවිතා කරමින්, ඔබට නිශ්චිත අගයන් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා කොන්දේසි තීරණය කළ හැකිය.

පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය- එය විසඳීමට දරන උත්සාහයන් බෙදා හැරීම සඳහා ගැටලුවට බලපාන සාධක වැදගත් හා නොවැදගත් ලෙස බෙදීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමක්, fig. 8.15.

සහල්. 8.15.

රූප සටහන යනු සමුච්චිත වක්‍රයක් සහිත තීරු ප්‍රස්ථාරයකි, එහි වැදගත්කම අඩු වන අනුපිළිවෙලට සාධක බෙදා හරිනු ලැබේ (විශ්ලේෂණ වස්තුවට බලපෑම් කිරීමේ ශක්තිය). පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය පදනම් වී ඇත්තේ 80/20 මූලධර්මය මත වන අතර, එයට අනුව 20% හේතු නිසා 80% ක් ගැටළු ඇති කරයි, එබැවින් ප්‍රස්ථාරයක් ගොඩනැගීමේ අරමුණ වන්නේ ඒවා ඉවත් කිරීමට උත්සාහයන් යොමු කිරීම සඳහා මෙම හේතු හඳුනා ගැනීමයි.

ඉදිකිරීම් ක්‍රමවේදය පහත පියවර වලින් සමන්විත වේ:

• පර්යේෂණ සඳහා ගැටළුවක් හඳුනා ගැනීම, විශ්ලේෂණය සඳහා දත්ත එකතු කිරීම (බලපෑම් සාධක);
• වැදගත්කම සංගුණකයේ අවරෝහණ අනුපිළිවෙලෙහි සාධක බෙදාහරින්න. සලකා බලන සියලුම සාධකවල වැදගත්කම සංගුණක අංක ගණිතමය එකතු කිරීම මගින් සාධකවල වැදගත්කමේ අවසාන එකතුව ගණනය කරන්න;
• තිරස් අක්ෂයක් අඳින්න. සිරස් අක්ෂ දෙකක් අඳින්න: තිරස් අක්ෂයේ වම් සහ දකුණු මායිම් මත;
• පාලිත සාධක ගණන (සාධක කණ්ඩායම්) අනුව තිරස් අක්ෂය අන්තරයන් බවට බෙදන්න;
• වම් සිරස් අක්ෂය සාධකවල වැදගත්කමේ සම්පූර්ණ එකතුවට අනුරූප වන සංඛ්‍යාව 0 සිට සංඛ්‍යාව දක්වා පරතරයන්ට බෙදන්න;
• දකුණු සිරස් අක්ෂය 0 සිට 100% දක්වා කාල පරතරයන් බවට බිඳ දමන්න. ඒ අතරම, 100% ලකුණ සාධකවල වැදගත්කමේ අවසාන එකතුවට සමාන උසකින් තිබිය යුතුය;
• එක් එක් සාධකය සඳහා (සාධක සමූහය), මෙම සාධකය සඳහා වැදගත් සංගුණකයට සමාන උසකින් යුත් තීරුවක් සාදන්න. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, සාධක (සාධක කණ්ඩායම්) ඒවායේ වැදගත්කම අඩු වන අනුපිළිවෙලින් සකස් කර ඇති අතර, එහි වැදගත්කම සංගුණකය නොසලකා "අනෙක්" කණ්ඩායම අවසන් වරට තබා ඇත;
• සමුච්චිත වක්රයක් ගොඩනඟන්න. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, ප්‍රස්ථාරයේ එක් එක් කාල පරතරය සඳහා සමුච්චිත එකතු කිරීම් ලකුණු කරන්න. ලක්ෂ්‍යයේ පිහිටීම අනුරූප වේ: තිරස් අතට - අන්තරයේ දකුණු මායිමට, සිරස් අතට - සලකා බලන කාල සීමාවේ වම්පස පිහිටා ඇති සාධකවල (සාධක කණ්ඩායම්) අගයන්හි සංගුණක එකතුවේ අගයට. ලබාගත් ලකුණු රේඛා කොටස් සමඟ සම්බන්ධ කරන්න;
• මුළු මුදලින් 80% මට්ටමින්, වියදම් කරන්න තිරස් රේඛාවරූප සටහනේ දකුණු අක්ෂයේ සිට සමුච්චිත වක්‍රය දක්වා. ඡේදනය වන ස්ථානයේ සිට, තිරස් අක්ෂයට ලම්බකව පහත් කරන්න. මෙම ලම්බක සාධක (සාධක කණ්ඩායම්) සැලකිය යුතු (වම් පැත්තේ පිහිටා ඇත) සහ නොසැලකිය යුතු (දකුණු පස පිහිටා ඇත);
• අර්ථ දැක්වීම (උපුටා ගැනීම) සැලකිය යුතු සාධකවහාම පියවර ගැනීමට.

හේතුව සහ බලපෑම රූප සටහනඔබට යම් ගැටලුවක් සඳහා විය හැකි හේතු විමර්ශනය කිරීමට සහ නිරූපණය කිරීමට අවශ්‍ය විට භාවිතා වේ. මෙම ගැටලුවට බලපාන කොන්දේසි සහ සාධක හඳුනා ගැනීමට සහ කණ්ඩායම් කිරීමට එහි යෙදුම ඔබට ඉඩ සලසයි.

හේතුව-සහ-ඵල රූප සටහනේ හැඩය සලකා බලන්න, fig. 8.16 (එය "මාළු ඇටසැකිල්ල" හෝ ඉෂිකාවා රූප සටහන ලෙසද හැඳින්වේ).

රූප සටහන 8.17 යනු හැරීමේ ගුණාත්මක භාවයට බලපාන සාධකවල හේතු සහ ඵල රූප සටහනක උදාහරණයකි.

සහල්. 8.16.

• 1 - සාධක (හේතු); 2 - විශාල "අස්ථි";
• 3 - කුඩා "අස්ථි"; 4 - මධ්යම "අස්ථි"; 5 - "රිජ්"; 6 - ලක්ෂණය (ප්‍රතිඵලය)

සහල්. 8.17.

ඉදිකිරීම් ක්රමය:

• වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා තත්ත්ව මිනුම තෝරන්න (විශ්ලේෂණය කරන්න). දකුණු කෙළවරේ මැදින් එය ලියන්න පිරිසිදු ස්ලයිට්කඩදාසි;
• පත්රයේ කේන්ද්රය හරහා සෘජු තිරස් රේඛාවක් අඳින්න (රූප සටහනේ "කොඳු ඇට පෙළ");
• පත්රයේ ඉහළ සහ පහළ දාරවල ඒකාකාරව බෙදා හැරීම සහ ප්රධාන සාධක ලියන්න;
• ප්‍රධාන සාධකවල නම් සිට රූප සටහනේ “කොඳු ඇටය” දක්වා ඊතල (“විශාල අස්ථි”) අඳින්න. රූප සටහනේ, තත්ත්ව දර්ශකය සහ ප්රධාන සාධක ඉස්මතු කිරීම සඳහා, ඒවා පෙට්ටියක කොටු කිරීම රෙකමදාරු කරනු ලැබේ;
• ඔවුන් බලපාන පළමු අනුපිළිවෙල සාධකවල "විශාල අස්ථි" අසල දෙවන අනුපිළිවෙල සාධක හඳුනාගෙන ඒවා ලියන්න;
• ඊතල සමඟ සම්බන්ධ කරන්න ("මධ්‍යම අස්ථි") "විශාල අස්ථි" සමඟ දෙවන පෙළ සාධකවල නම්;
• ඔවුන් බලපාන දෙවන අනුපිළිවෙල සාධකවල "මැද අස්ථි" අසල ඇති තුන්වන අනුපිළිවෙල සාධක හඳුනාගෙන වාර්තා කරන්න;
• ඊතල සමඟ සම්බන්ධ කරන්න ("කුඩා අස්ථි") "මධ්යම අස්ථි" සමඟ තුන්වන අනුපිළිවෙලෙහි සාධකවල නම්;
• දෙවන, තෙවන, ආදියෙහි සාධක තීරණය කිරීමට. ඇණවුම්, භාවිතා කරන්න " මොළය අවුල් කිරීම»;
• ඊළඟ පියවර සඳහා සැලැස්මක් සාදන්න.

(සමුච්චිත සංඛ්‍යාත වගුව) - එකතු කරන ලද තොරතුරු තවදුරටත් භාවිතා කිරීම පහසු කිරීම සඳහා දත්ත එකතු කිරීම සහ ස්වයංක්‍රීයව ඇණවුම් කිරීම සඳහා මෙවලමක්, fig. 8.18.

පාලන පත්රය මත පදනම්ව, histogram ඉදිකරනු ලැබේ (රූපය 8.19) හෝ, විශාල මිනුම් සංඛ්යාවක් සහිතව, සම්භාවිතා ඝනත්ව බෙදා හැරීමේ වක්රය (රූපය 8.20).

තීරු වගුවතීරු ප්‍රස්ථාරයක් වන අතර යම් කාල පරිච්ඡේදයක් තුළ සිදු වන වාර ගණන අනුව නිශ්චිත පරාමිති අගයන් බෙදා හැරීම දෘශ්‍යමාන කිරීමට භාවිතා කරයි.

හිස්ටෝග්‍රෑම් හෝ බෙදා හැරීමේ වක්‍ර පරීක්ෂා කිරීමේදී, නිෂ්පාදන සමූහය සහ තාක්ෂණික ක්‍රියාවලිය සතුටුදායක තත්ත්වයක තිබේද යන්න ඔබට සොයාගත හැකිය. සලකා බලන්න ඊළඟ ප්රශ්න:

• ඉවසීමේ පළලට සාපේක්ෂව බෙදා හැරීමේ පළල කොපමණද;
• ඉවසීමේ ක්ෂේත්රයේ කේන්ද්රය සම්බන්ධයෙන් බෙදාහැරීමේ මධ්යස්ථානය කුමක්ද;
• බෙදා හැරීමේ ස්වරූපය කුමක්ද?

සහල්. 8.18.

සහල්. 8.19.

සහල්. 8.20.සම්භාවිතා ඝනත්ව බෙදා හැරීමේ වක්‍ර වර්ග (LSL, USL- ඉවසීමේ ක්ෂේත්රයේ පහළ සහ ඉහළ සීමාවන්)

නඩුවේ (රූපය 8.20), නම්:

• අ) බෙදා හැරීමේ ස්වරූපය සමමිතික වේ, ඉවසීමේ ක්ෂේත්‍රය සඳහා ආන්තිකයක් ඇත, බෙදා හැරීමේ මධ්‍යස්ථානය සහ ඉවසීමේ ක්ෂේත්‍රයේ කේන්ද්‍රය සමාන වේ - කැබලි අක්ෂරයේ ගුණාත්මකභාවය සතුටුදායක තත්ත්වයක පවතී;
• ආ) බෙදා හැරීමේ මධ්‍යස්ථානය දකුණට මාරු කර ඇත, නිෂ්පාදන අතර (ඉතිරි කොටස්වල) ඉහළ ඉවසීමේ සීමාවෙන් ඔබ්බට ගිය දෝෂ සහිත නිෂ්පාදන තිබිය හැකි බවට කනස්සල්ලක් ඇත. ක්‍රමානුකූල දෝෂයක් තිබේදැයි පරීක්ෂා කරන්න මිනුම් උපකරණ. එසේ නොවේ නම්, බෙදා හැරීමේ කේන්ද්‍රය සහ ඉවසීමේ ක්ෂේත්‍රයේ කේන්ද්‍රය සමපාත වන පරිදි ක්‍රියාකාරිත්වය සකස් කිරීම සහ මානයන් මාරු කිරීම නිෂ්පාදන නිෂ්පාදනය දිගටම කරගෙන යන්න;
• ඇ) බෙදාහැරීමේ මධ්යස්ථානය නිවැරදිව පිහිටා ඇත, කෙසේ වෙතත්, බෙදාහැරීමේ පළල ඉවසීමේ ක්ෂේත්රයේ පළල සමග සමපාත වේ. සමස්ත කණ්ඩායමම සලකා බැලීමේදී දෝෂ සහිත නිෂ්පාදන දිස්වනු ඇතැයි යන බිය තිබේ. උපකරණවල නිරවද්‍යතාවය, සැකසුම් තත්වයන් යනාදිය විමර්ශනය කිරීම හෝ ඉවසීමේ ක්ෂේත්‍රය පුළුල් කිරීම අවශ්‍ය වේ;
• d) බෙදා හැරීමේ මධ්‍යස්ථානය මිශ්‍ර කර ඇති අතර එමඟින් දෝෂ සහිත නිෂ්පාදන පවතින බව පෙන්නුම් කරයි. බෙදා හැරීමේ මධ්‍යස්ථානය ඉවසීමේ ක්ෂේත්‍රයේ මැදට ගෙනයාමට ගැලපීම මගින් අවශ්‍ය වන අතර බෙදා හැරීමේ පළල පටු කිරීම හෝ ඉවසීම සංශෝධනය කිරීම;
• e) බෙදාහැරීමේ මධ්යස්ථානය නිවැරදිව පිහිටා ඇත, කෙසේ වෙතත්, බෙදාහැරීමේ පළල සැලකිය යුතු ලෙස ඉවසීමේ ක්ෂේත්රයේ පළල ඉක්මවා යයි. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, හිස්ටෝග්‍රෑම් පළල අඩු කිරීම සඳහා තාක්ෂණික ක්‍රියාවලිය වෙනස් කිරීමේ හැකියාව සලකා බැලීම අවශ්‍ය වේ (නිදසුනක් ලෙස, උපකරණවල නිරවද්‍යතාවය වැඩි කිරීම, වැඩිපුර භාවිතා කිරීම ගුණාත්මක ද්රව්ය, නිෂ්පාදන සැකසීම සඳහා කොන්දේසි වෙනස් කිරීම, ආදිය) හෝ ඉවසීමේ ක්ෂේත්රය පුළුල් කිරීම, මෙම නඩුවේ කොටස්වල ගුණාත්මකභාවය සඳහා වන අවශ්යතා සපුරාලීමට අපහසු බැවින්;
• f) සාම්පල එකම ගොඩකින් ගත්තද, බෙදා හැරීමේ උච්ච දෙකක් ඇත. මෙය එක්කෝ අමුද්‍රව්‍ය දෙකක් වූ නිසා පැහැදිලි වේ විවිධ වර්ග, එක්කෝ වැඩ කරන අතරතුර යන්ත්‍ර සැකසුම වෙනස් කර ඇත, නැතහොත් විවිධ යන්ත්‍ර දෙකකින් සැකසූ නිෂ්පාදන එක් කණ්ඩායමකට ඒකාබද්ධ කරන ලදී. මෙම අවස්ථාවේදී, ස්ථර වල සමීක්ෂණයක් සිදු කිරීම අවශ්ය වේ, බෙදා හැරීම හිස්ටෝග්රෑම් දෙකකට බෙදා ඒවා විශ්ලේෂණය කරන්න;
• g) පළල සහ බෙදා හැරීමේ කේන්ද්‍රය යන දෙකම සාමාන්‍ය වේ, කෙසේ වෙතත්, නිෂ්පාදනවල කුඩා කොටසක් ඉහළ ඉවසීමේ සීමාව ඉක්මවා යන අතර, වෙන් කිරීම, වෙනම දූපතක් සාදයි. සමහර විට මෙම නිෂ්පාදන දෝෂ සහිත කොටස්වල කොටසක් වන අතර, නොසැලකිලිමත්කම හේතුවෙන්, තාක්ෂණික ක්රියාවලියේ සාමාන්ය ප්රවාහය තුළ හොඳ ඒවා සමඟ මිශ්ර විය. හේතුව සොයා ගැනීම සහ එය ඉවත් කිරීම අවශ්ය වේ;
• h) මෙම බෙදා හැරීම සඳහා හේතු තේරුම් ගැනීම අවශ්ය වේ; "ආඩි" වම් දාරය, කොටස් කාණ්ඩ සම්බන්ධයෙන් යම් ආකාරයක ක්‍රියාවක් ගැන කථා කරයි;
• i) පෙර එකට සමානයි.

විසිරුම් (විසිරුම්) රූප සටහන.නිෂ්පාදනයේ සහ විවිධ අදියරවල භාවිතා වේ ජීවන චක්රයතත්ත්ව දර්ශක සහ නිෂ්පාදනයේ ප්‍රධාන සාධක අතර සම්බන්ධතාවය තීරණය කිරීම සඳහා නිෂ්පාදන.

Scatterplot -අදාළ විචල්‍ය යුගල අතර සම්බන්ධතාවයේ වර්ගය සහ සමීපභාවය තීරණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි. මෙම විචල්‍ය දෙක වෙත යොමු විය හැක්කේ:

• ගුණාත්මක ලක්ෂණයට සහ එයට බලපාන සාධකයට;
• දෙක විවිධ ලක්ෂණගුණාත්මක;
• එක් ගුණාත්මක ලක්ෂණයකට බලපාන සාධක දෙකක්.

රූප සටහන යනු ඛණ්ඩාංක පරාමිතිවල අගයන්ට සමාන වන ලක්ෂ්‍ය සමූහයකි (එකතුවකි). හැනා.

මෙම දත්ත ප්‍රස්ථාරයක් (විසිරුම් බිම්) මත සැලසුම් කර ඇත (රූපය 8.21), සහ ඒවා සඳහා සහසම්බන්ධතා සංගුණකය ගණනය කෙරේ.

සහල්. 8.21.

සහසම්බන්ධතා සංගුණකය ගණනය කිරීම (එය chiy අතර රේඛීය සම්බන්ධතාවයේ ශක්තිය ගණනය කිරීමට ඉඩ සලසයි) සූත්‍රය අනුව සිදු කෙරේ.

පී- දත්ත යුගල ගණන,

Zs - සාමාන්යය අංක ගණිතමය අගය x පරාමිතිය, හිදී- පරාමිතියේ අංක ගණිත මධ්යන්ය අගය වයි.

x සහ අතර සම්බන්ධතා වර්ගය හිදීඉදිකරන ලද ප්රස්ථාරයේ හැඩය සහ ගණනය කරන ලද සහසම්බන්ධතා සංගුණකය විශ්ලේෂණය කිරීම මගින් තීරණය කරනු ලැබේ.

නඩුවේ (රූපය 8.21):

• අ) අපට ධනාත්මක සහසම්බන්ධයක් ගැන කතා කළ හැකිය (වැඩි වීමක් සමඟ x Y වැඩි වේ).
• ආ) සෘණ සහසම්බන්ධයක් දිස්වේ (වැඩි වීමක් සමඟ xඅඩු වේ Y);
• ඇ) වර්ධනය සමඟ xවිශාලත්වය වයිවැඩි කිරීමට හෝ අඩු කිරීමට හැකිය. මෙම අවස්ථාවේ දී, අපි පවසන්නේ කිසිදු සම්බන්ධයක් නොමැති බවයි. නමුත් මෙයින් අදහස් කරන්නේ ඔවුන් අතර සබඳතාවක් නොමැති බවත්, ඔවුන් අතර සබඳතාවක් නොමැති බවත් නොවේ. රේඛීය යැපීම. පැහැදිලි රේඛීය නොවන යැපීම විසිරුම් රූප සටහනෙහි ද ඉදිරිපත් කර ඇත (රූපය 8.21d).

සහසම්බන්ධතා සංගුණකයේ අගය අනුව x සහ y අතර සම්බන්ධතා වර්ගය පහත පරිදි ඇස්තමේන්තු කර ඇත: අගය ජී> 0 ධනාත්මක සහසම්බන්ධතාවයට අනුරූප වේ, r 0 - සෘණ සහසම්බන්ධය. /* හි නිරපේක්ෂ අගය වැඩි වන තරමට සහසම්බන්ධය ශක්තිමත් වන අතර |r| = 1 නිරීක්ෂණය කරන ලද විචල්‍යවල අගයන් යුගල අතර නිශ්චිත රේඛීය සම්බන්ධතාවයකට අනුරූප වේ. නිරපේක්ෂ අගය කුඩා වේ ජී, දුර්වල සහසම්බන්ධය, සහ |r| = 0 සහසම්බන්ධතාවයක් නොමැති බව පෙන්නුම් කරයි. නිරපේක්ෂ වටිනාකම ජීයම් ආකාරයක curvilinear සහසම්බන්ධතාවයකින් ද 0ට ආසන්න අගයක් ලබා ගත හැක.

පාලන කාඩ්පත.පාලන ප්‍රස්ථාර (Shewhart පාලන ප්‍රස්ථාර) යනු තාක්‍ෂණික ක්‍රියාවලියේ ස්ථායිතාව තීරණය කිරීම සඳහා කාලයත් සමඟ තත්ත්ව දර්ශකයේ වෙනස නිරීක්ෂණය කිරීමට මෙන්ම තත්ත්ව දර්ශකය ඔබ්බට යාම වැළැක්වීමට ක්‍රියාවලිය සකස් කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි. අවසර ලත් සීමාවන්. ගොඩනැගිලි පාලන ප්‍රස්ථාර පිළිබඳ උදාහරණයක් 8.1 ඡේදයේ සාකච්ඡා කරන ලදී.

විකල්ප 1:

න්‍යාය: ගුණාත්මක මෙවලම් හත ( ග්රැෆික් ක්රමනිෂ්පාදන තත්ත්ව තක්සේරුව)

හැදින්වීම. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

සරල ගුණාත්මක මෙවලම් හතක්. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3

හේතු සහ ඵල රූප සටහන (ඉෂිකාවා රූප සටහන). . . . 5

පාලන පත්රිකා. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

හිස්ටෝග්රෑම්. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

විසිරුම් ප්‍රස්ථාර. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . අට

පැරේටෝ විශ්ලේෂණය. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . දහය

ස්තරීකරණය. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . එකොළොස්

පාලන කාඩ්පත්. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

නිගමනය. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .පහළොව

කාර්යයක්. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .16

සාහිත්යය. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . දහඅට

හැදින්වීම

හිදී නූතන ලෝකයනිෂ්පාදනයේ ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ ගැටළුව අතිශයින් වැදගත් වේ. ඕනෑම සමාගමක යහපැවැත්ම, ඕනෑම සැපයුම්කරුවෙකු බොහෝ දුරට එහි සාර්ථක විසඳුම මත රඳා පවතී. උසස් තත්ත්වයේ නිෂ්පාදන වෙළඳපල සඳහා තරඟ කිරීමට සැපයුම්කරුගේ අවස්ථා සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කරන අතර වඩාත්ම වැදගත් ලෙස පාරිභෝගිකයින්ගේ අවශ්‍යතා වඩා හොඳින් සපුරාලයි. නිෂ්පාදනයේ ගුණාත්මකභාවය වේ වඩාත්ම වැදගත් දර්ශකයව්යවසාය තරඟකාරිත්වය.

නිෂ්පාදනයේ ගුණාත්මකභාවය ක්රියාවලිය තුළ ගොඩනගා ඇත විද්යාත්මක පර්යේෂණ, සැලසුම් සහ තාක්ෂණික වර්ධනයන්, නිෂ්පාදනයේ හොඳ සංවිධානයක් විසින් සපයනු ලබන අතර, අවසාන වශයෙන්, එය ක්රියාත්මක කිරීමේ හෝ පරිභෝජනය කිරීමේ ක්රියාවලියේදී සහාය වේ. මෙම සියලු අදියරවලදී, කාලෝචිත පාලනයක් සිදු කිරීම සහ නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ විශ්වසනීය තක්සේරුවක් ලබා ගැනීම වැදගත් වේ.

පිරිවැය අඩු කිරීම සහ පාරිභෝගිකයා තෘප්තිමත් වන ගුණාත්මක මට්ටමක් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා, අඩුපාඩු (නොගැලපීම්) තුරන් කිරීම ඉලක්ක කර නොගත් ක්රම අවශ්ය වේ. නිමි නිෂ්පාදන, නමුත් නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය තුළ ඔවුන්ගේ සිදුවීමට හේතු වැළැක්වීම සඳහා.

කාර්යයේ අරමුණ වන්නේ ව්යවසායක නිෂ්පාදන තත්ත්ව කළමනාකරණ ක්ෂේත්රයේ මෙවලම් හතක් අධ්යයනය කිරීමයි. පර්යේෂණ අරමුණු: 1) තත්ත්ව පාලන ක්රම සැකසීමේ අදියර අධ්යයනය කිරීම; 2) ගුණාත්මක මෙවලම් හතේ සාරය අධ්යයනය කිරීම. අධ්යයනයේ පරමාර්ථය වන්නේ නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ පිරිවැය අධ්යයනය කිරීමේ ක්රම වේ.

හත සරල මෙවලම්ගුණාත්මක

දිගු කලක් තිස්සේ පැවති පාලන ක්‍රම, රීතියක් ලෙස, නිෂ්පාදිත නිෂ්පාදන සම්පූර්ණයෙන් පරීක්ෂා කිරීම හරහා දෝෂ විශ්ලේෂණයට අඩු කරන ලදී. මහා පරිමාණ නිෂ්පාදනයේදී එවැනි පාලනය ඉතා මිල අධිකය. ගණනය කිරීම්වලින් පෙනී යන්නේ නිෂ්පාදන වර්ගීකරණය කිරීමෙන් ඒවායේ ගුණාත්මකභාවය සහතික කිරීම සඳහා, ව්‍යවසායක පාලන උපකරණ නිෂ්පාදන සේවකයින්ගේ සංඛ්‍යාවට වඩා පස්-හය ගුණයකින් වැඩි විය යුතු බවයි.

අනෙක් අතට, මහා පරිමාණ නිෂ්පාදනයේ සම්පූර්ණ පාලනය පිළිගත් නිෂ්පාදනවල දෝෂ සහිත නිෂ්පාදන නොමැති බව සහතික නොවේ. පළපුරුද්දෙන් පෙන්නුම් කරන්නේ පාලකය ඉක්මනින් වෙහෙසට පත්වන අතර එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස හොඳ නිෂ්පාදනයේ කුමන කොටස දෝෂ සහිත සහ අනෙක් අතට ලෙස වරදවා වටහාගෙන ඇත. පුහුණුවීම්වලින් පෙනී යන්නේ ඔවුන් සම්පූර්ණ පාලනයෙන් ඉවතට ගෙන යන විට විවාහයෙන් සිදුවන පාඩු තියුනු ලෙස වැඩි වන බවයි.

මෙම හේතූන් නිෂ්පාදනය වරණීය පාලනයට යාමේ අවශ්‍යතාවය ඉදිරියෙන් තබයි.

සංඛ්‍යානමය ක්‍රම මඟින් පාලනය සඳහා තෝරාගත් නිෂ්පාදන ඒකක දෙකක් හෝ තුනක් සුදුසු යැයි හැඟෙන විට පවා ක්‍රියාවලියේ අක්‍රමිකතාව සාධාරණ ලෙස හඳුනා ගැනීමට හැකි වේ, මන්ද ඒවා තාක්‍ෂණික ක්‍රියාවලීන්හි වෙනස්කම් වලට ඉතා සංවේදී වන බැවිනි.

වසර ගණනාවක් පුරා වෙහෙස මහන්සි වී, විශේෂඥයින් විසින් විශේෂ පුහුණුවක් නොමැතිව අවබෝධ කර ගත හැකි සහ ඵලදායී ලෙස භාවිතා කළ හැකි එවැනි ශිල්පීය ක්රම සහ ප්රවේශයන් ලෝක අත්දැකීම් වලින් ටිකෙන් ටික උපුටා ගෙන ඇති අතර, අතිමහත් බහුතරයක් විසඳීමේ සැබෑ ජයග්රහණ සහතික කිරීම සඳහා මෙය සිදු කරන ලදී. සැබෑ නිෂ්පාදනයේදී පැන නගින ගැටළු.

එකක් මූලික මූලධර්මතත්ත්ව කළමනාකරණය යනු කරුණු මත පදනම්ව තීරණ ගැනීමයි. ගණිතමය සංඛ්‍යාලේඛන නිෂ්පාදන සහ කළමනාකරණ මෙවලම් යන දෙකම ආකෘතිකරණ ක්‍රියාවලීන්ගේ ක්‍රමය මගින් මෙය සම්පුර්ණයෙන්ම විසඳනු ලැබේ. කෙසේ වෙතත්, නවීන සංඛ්යානමය ක්රම තේරුම් ගැනීමට තරමක් අපහසු වන අතර බහුලව භාවිතා වේ. ප්රායෝගික භාවිතයක්රියාවලියෙහි සියලුම සහභාගිවන්නන්ගේ ගැඹුරු ගණිතමය පුහුණුවකින් තොරව. 1979 වන විට, ජපන් විද්‍යාඥයින් සහ ඉංජිනේරුවන්ගේ සංගමය (JUSE) ක්‍රියාවලි විශ්ලේෂණය සඳහා භාවිතා කිරීමට පහසු දෘශ්‍ය ක්‍රම හතක් එක් කර ඇත. ඔවුන්ගේ සියලු සරලත්වය සඳහා, ඔවුන් සංඛ්යාලේඛන සමඟ සම්බන්ධතාවක් පවත්වා ගෙන යන අතර, ඔවුන්ගේ ප්රතිඵල භාවිතා කිරීමට වෘත්තිකයන්ට අවස්ථාව ලබා දෙන අතර, අවශ්ය නම්, ඒවා වැඩිදියුණු කිරීම.

මේවා ඊනියා සරල ක්‍රම හතකි:

1) පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය;

2) ඉෂිකාවා යෝජනා ක්රමය;

3) delamination (ස්තරීකරණය);

4) පාලන පත්රිකා;

5) හිස්ටෝග්රෑම්;

6) ග්‍රැෆික්ස් (ගුවන් යානයේ)

7) පාලන ප්‍රස්ථාර (Shewhart).

සමහර විට මෙම ක්‍රම වෙනත් අනුපිළිවෙලකින් ලැයිස්තුගත කර ඇත, එය වැදගත් නොවේ, මන්ද ඒවා වෙනම මෙවලම් සහ ක්‍රම පද්ධතියක් ලෙස සැලකිය යුතු බැවින්, එක් එක් විශේෂිත අවස්ථාවන්හිදී එය සංයුතිය නිශ්චිතව තීරණය කළ යුතුය. වැඩ කරන මෙවලම් කට්ටලයේ ව්යුහය.

සංඛ්යානමය ක්රම භාවිතා කිරීම සංවර්ධනය කිරීම සඳහා ඉතා ඵලදායී ක්රමයකි නව තාක්ෂණයසහ නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන්හි තත්ත්ව පාලනය. බොහෝ ප්‍රමුඛ සමාගම් ඒවා ක්‍රියාශීලීව භාවිතා කිරීමට උත්සාහ කරන අතර සමහර ඒවා මෙම ක්‍රමවල අභ්‍යන්තර පුහුණුව සඳහා වාර්ෂිකව පැය සියයකට වඩා වැඩි කාලයක් ගත කරයි. සංඛ්‍යානමය ක්‍රම පිළිබඳ දැනුම ඉංජිනේරුවෙකුගේ සාමාන්‍ය අධ්‍යාපනයේ කොටසක් වුවද, දැනුම යනු එය අදාළ කර ගැනීමේ හැකියාව නොවේ. සංඛ්යාලේඛන අනුව සිදුවීම් සලකා බැලීමේ හැකියාව ක්රම පිළිබඳ දැනුමට වඩා වැදගත් වේ. මීට අමතරව, සිදුවී ඇති අඩුපාඩු හා වෙනස්කම් අවංකව හඳුනා ගැනීමට සහ වෛෂයික තොරතුරු රැස් කිරීමට කෙනෙකුට හැකි විය යුතුය.

හේතු සටහන (ඉෂිකාවා රූප සටහන)

5M වර්ගයේ රූප සටහන "මිනිසා", "යන්ත්‍රය", "ද්‍රව්‍ය", "ක්‍රමය", "පාලනය" වැනි ගුණාත්මක සංරචක සලකන අතර 6M වර්ගයේ රූප සටහනේ "පරිසරය" සංරචකය ඒවාට එකතු වේ. ගුණාත්මක විශ්ලේෂණය විසඳීමේ ගැටලුව සම්බන්ධයෙන්, "මානව" සංරචකය සඳහා, මෙහෙයුම් සිදු කිරීමේ පහසුව සහ ආරක්ෂාව සම්බන්ධ සාධක තීරණය කිරීම අවශ්ය වේ; "යන්ත්‍ර" සංරචකය සඳහා - මෙම මෙහෙයුම ක්‍රියාත්මක කිරීම හා සම්බන්ධ විශ්ලේෂණය කරන ලද නිෂ්පාදනයේ ව්‍යුහාත්මක මූලද්‍රව්‍ය අතර සම්බන්ධතාවය; "ක්රමවේදය" සංරචකය සඳහා, ක්රියාත්මක වන මෙහෙයුමේ කාර්ය සාධනය සහ නිරවද්යතාව සම්බන්ධ සාධක; "ද්රව්ය" සංරචකය සඳහා - මෙම මෙහෙයුම සිදු කිරීමේ ක්රියාවලියේදී නිෂ්පාදනයේ ද්රව්යවල ගුණාංගවල වෙනස්කම් නොමැති වීම සම්බන්ධ සාධක; "පාලන" සංරචකය සඳහා - මෙහෙයුමක් සිදු කිරීමේ ක්රියාවලියේ දෝෂයක් විශ්වාසදායක ලෙස හඳුනා ගැනීම හා සම්බන්ධ සාධක; "පරිසර" සංරචකය සඳහා - නිෂ්පාදනයට සහ නිෂ්පාදන පරිසරයට පරිසරයේ බලපෑම හා සම්බන්ධ සාධක.

සහල්. 1 ඉෂිකාවා රූප සටහන උදාහරණය

පාලන පත්රිකා

තත්ත්ව පාලනය සහ ප්‍රමාණාත්මක පාලනය සඳහා පාලන පත්‍ර භාවිතා කළ හැක.

සහල්. 2 පිරික්සුම් ලැයිස්තු

හිස්ටෝග්රෑම්

හිස්ටෝග්‍රෑම් යනු තීරු ප්‍රස්ථාරයක ප්‍රභේදයන්ගෙන් එකක් වන අතර එය නිෂ්පාදනයේ සංඛ්‍යාතයේ යැපීම හෝ මෙම අගයන්ගෙන් නිශ්චිත පරාසයක අගයන්ට වැටෙන ක්‍රියාවලි තත්ත්ව පරාමිතීන් පෙන්වයි.

හිස්ටෝග්‍රෑම් පහත පරිදි ගොඩනගා ඇත:

තත්ත්ව දර්ශකයේ ඉහළම අගය තීරණය කරන්න.

තත්ත්ව දර්ශකයේ කුඩාම අගය අපි තීරණය කරමු.

විශාලතම හා කුඩාම අගය අතර වෙනස ලෙස අපි histogram පරාසය නිර්වචනය කරමු.

හිස්ටෝග්‍රෑම් විරාම ගණන තීරණය කරන්න. ඔබට බොහෝ විට ආසන්න සූත්රය භාවිතා කළ හැකිය:

(බින් ගණන) = Q(ගුණාත්මක ලකුණු ගණන) උදාහරණයක් ලෙස, ලකුණු ගණන = 50 නම්, හිස්ටෝග්‍රෑම් හි බඳුන් ගණන = 7.

හිස්ටෝග්‍රෑම් අන්තරයේ දිග = (හිස්ටෝග්‍රෑම් පරාසය) / (අන්තර් ගණන) තීරණය කරන්න.

අපි හිස්ටෝග්‍රැම් පරාසය විරාම වලට බෙදන්නෙමු.

අපි එක් එක් කාල පරතරය තුළ ප්‍රතිඵලවල පහර ගණන ගණන් කරමු.

පරතරය තුළ පහර සංඛ්‍යාතය තීරණය කරන්න = (පහර ගණන) / (සම්පූර්ණ තත්ත්ව දර්ශක ගණන)

තීරු වගුවක් ගොඩනැගීම

විසිරුණු බිම්

Scatterplots යනු විවිධ සාධක දෙකක් අතර සහසම්බන්ධය පෙන්වන පහත දැක්වෙන ආකාරයේ බිම් කොටස් වේ.

සහල්. 3 Scatterplot: තත්ත්ව දර්ශක අතර ප්‍රායෝගිකව කිසිදු සම්බන්ධයක් නොමැත.

සහල්. 4 Scatterplot: තත්ත්ව දර්ශක අතර සෘජු සම්බන්ධතාවයක් ඇත

සහල්. 5 Scatterplot: තත්ත්ව දර්ශක අතර ප්‍රතිලෝම සම්බන්ධයක් ඇත

පැරේටෝ විශ්ලේෂණය

ප්‍රාග්ධනයෙන් බහුතරය (80%) සුළු පිරිසකගේ (20%) අතේ ඇති බව පෙන්වූ ඉතාලි ජාතික ආර්ථික විද්‍යාඥ විල්ෆ්‍රෙඩෝ පැරේටෝගේ නමින් පැරේටෝ විශ්ලේෂණය නම් කර ඇත. පැරේටෝ විසින් මෙම සමජාතීය ව්‍යාප්තිය විස්තර කරන ලඝුගණක ගණිතමය ආකෘති නිර්මාණය කරන ලද අතර, ගණිතඥයා M.Oa. ලොරෙන්ස් ග්‍රැෆික් නිදර්ශන ලබා දුන්නේය.

පැරේටෝ රීතිය යනු "විශ්වීය" මූලධර්මයක් වන අතර එය විවිධ අවස්ථාවන්හිදී අදාළ වන අතර ගුණාත්මක ගැටළු විසඳීමට කිසිදු සැකයක් නැත. ජෝසප් ජුරාන් විසින් පැරේටෝ මූලධර්මයේ "විශ්වීය" යෙදීම සටහන් කළේ, කුඩා හේතු සංඛ්‍යාවක් නිසා ඇතිවන බොහෝ බලපෑම් සහිත, විශේෂිත බලපෑමක් ඇති කරන ඕනෑම හේතූන් සමූහයකට ය. පැරේටෝ විශ්ලේෂණය වැදගත්කම හෝ වැදගත්කම අනුව එක් එක් ක්ෂේත්‍ර ශ්‍රේණිගත කරන අතර වඩාත්ම ගැටලු (නොගැලපීම්) ඇති කරන හේතු හඳුනාගෙන ඒවා ඉවත් කිරීම සඳහා ඉල්ලා සිටී.

Pareto විශ්ලේෂණය සාමාන්‍යයෙන් නිදර්ශනය කරනු ලබන්නේ Pareto රූප සටහනකින් (පහත රූපය), abscissa මගින් ඒවා නිසා ඇති වූ ගැටළු වල අවරෝහණ අනුපිළිවෙලෙහි ගුණාත්මක ගැටළු ඇති වීමට හේතු පෙන්වන අතර, ordinate විසින් සංඛ්‍යාත්මක සහ ප්‍රමාණාත්මක වශයෙන් ගැටළු පෙන්නුම් කරයි. සමුච්චිත (සමුච්චිත) ප්රතිශතයකින්.

රූප සටහනේ ප්‍රමුඛතා ක්‍රියා කලාපය පැහැදිලිව පෙන්නුම් කරයි, වඩාත්ම දෝෂ ඇති කරන හේතු ගෙනහැර දක්වයි. මේ අනුව, පළමුවෙන්ම, මෙම ගැටළු වල ගැටළු විසඳීම සඳහා වැළැක්වීමේ පියවරයන් ඉලක්ක කර ගත යුතුය.

සහල්. 6 පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය

ස්තරීකරණය

මූලික වශයෙන්, ස්තරීකරණය යනු සමහර නිර්ණායක හෝ විචල්‍යයන් අනුව දත්ත වර්ග කිරීමේ ක්‍රියාවලිය වන අතර, එහි ප්‍රතිඵල බොහෝ විට ප්‍රස්ථාර සහ ප්‍රස්ථාරවල දැක්වේ.

අපට විවිධ කණ්ඩායම් (හෝ කාණ්ඩ) සමඟ දත්ත මාලාවක් වර්ග කළ හැක පොදු ලක්ෂණ, ස්තරීකරණ විචල්‍යය ලෙස හැඳින්වේ. වර්ග කිරීම සඳහා භාවිතා කරන විචල්‍යයන් සැකසීම වැදගත් වේ.

පැරේටෝ විශ්ලේෂණය හෝ විසුරුම වැනි වෙනත් මෙවලම් සඳහා පදනම වන්නේ ස්තරීකරණයයි. මෙම මෙවලම් සංයෝජනය ඒවා වඩාත් බලවත් කරයි.

දෝෂයේ මූලාශ්රය විශ්ලේෂණය කිරීමේ උදාහරණයක් රූපයේ දැක්වේ. සියලුම දෝෂ (100%) කාණ්ඩ හතරකට වර්ග කර ඇත - සැපයුම්කරුවන්, ක්‍රියාකරුවන්, මාරුව සහ උපකරණ අනුව. ඉදිරිපත් කරන ලද පහළ සාම්පල විශ්ලේෂණයෙන්, අඩුපාඩු තිබීම සඳහා විශාලතම දායකත්වය මෙම නඩුවේ "සැපයුම්කරු 1" විසින් සිදු කරන බව පැහැදිලිව පෙනේ.

සහල්. 7 දත්ත ස්තරීකරණය.

පාලන කාඩ්පත්

පාලන ප්‍රස්ථාර - 1925 දී W. Shewhart විසින් ප්‍රථම වරට යෝජනා කරන ලද විශේෂ ප්‍රස්ථාර වර්ගයකි. පාලන ප්‍රස්ථාරවල රූපයේ දැක්වෙන ආකාරය ඇත. 4.12. කාලයත් සමඟ තත්ත්ව දර්ශකයේ වෙනස් වීමේ ස්වභාවය ඔවුන් පිළිබිඹු කරයි.

සහල්. 8 පාලන ප්‍රස්ථාරයේ සාමාන්‍ය දර්ශනය

ප්‍රමාණාත්මක ලක්ෂණ අනුව ප්‍රස්ථාර පාලනය කරන්න

ප්‍රමාණාත්මක පාලන ප්‍රස්ථාර සාමාන්‍යයෙන් ද්විත්ව ප්‍රස්ථාර වේ, ඉන් එකක් ක්‍රියාවලියේ සාමාන්‍ය අගය වෙනස් කිරීම නිරූපණය කරයි, සහ දෙවන - ක්‍රියාවලියේ විසිරීම. පැතිරීම ගණනය කළ හැක්කේ R ක්‍රියාවලියේ පරාසයේ පදනම මත ය (විශාලතම සහ අතර වෙනස කුඩාම අගය), හෝ ක්රියාවලිය සම්මත අපගමනය මත පදනම්ව S.

දැනට, x-S කාඩ්පත් බහුලව භාවිතා වේ, x-R කාඩ්පත් අඩුවෙන් භාවිතා වේ.

ගුණාත්මක පාලන ප්‍රස්ථාර

දෝෂ සහිත නිෂ්පාදනවල අනුපාතය සඳහා සිතියම (p - සිතියම)

p - සිතියමෙහි, නියැදියේ දෝෂ සහිත නිෂ්පාදනවල අනුපාතය ගණනය කෙරේ. නියැදි ප්රමාණය විචල්ය වන විට එය භාවිතා වේ.

දෝෂ සහිත අයිතම ගණන සඳහා සිතියම (np - සිතියම)

np-map නියැදියේ දෝෂ සහිත අයිතම ගණන ගණනය කරයි. නියැදි ප්රමාණය නියත වන විට එය භාවිතා වේ.

නියැදියක ඇති දෝෂ ගණන සඳහා සිතියම (c - සිතියම)

c-සිතියම තුළ, නියැදියේ ඇති දෝෂ ගණන ගණනය කෙරේ.

එක් නිෂ්පාදනයක් සඳහා ඇති දෝෂ ගණන සඳහා සිතියම (u - සිතියම)

U-සිතියම නියැදියේ එක් අයිතමයකට ඇති දෝෂ ගණන ගණනය කරයි.

සහල්. 9 පාලන කාඩ්පත හිස්

නිගමනය

ව්යවසායයේ ප්රතිපත්තිය උසස් තත්ත්වයෙන් ඉලක්ක කළ යුතුය. එහි ප්‍රතිවිරුද්ධ දෙය වන විවාහය ඕනෑම ව්‍යවසායයක සිදුවිය හැක. එය සැලකිල්ලට ගත යුතුය.

ගුණාත්මක පිරිවැය විශ්ලේෂණය කිරීම ප්‍රධාන වශයෙන් සිදු කරනු ලබන්නේ ගුණාත්මකභාවය වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා වඩාත් වැදගත් සහ ප්‍රමුඛතා කාර්යයන් තීරණය කිරීම සඳහා ය. තත්ත්ව විශ්ලේෂණයේ අරමුණු, අරමුණු සහ අවශ්‍ය තොරතුරු ලබා ගැනීමේ හැකියාව මත පදනම්ව, තත්ත්ව විශ්ලේෂණ ක්‍රම වෙනස් විය හැකිය. ව්යවසායයේ නිශ්චිත අදියරක නිෂ්පාදන ගමන් කිරීම ද මෙය බලපායි.

දක්ෂ ලෙස සංවිධානය කරන ලද තත්ත්ව විශ්ලේෂණය ව්‍යවසාය සඳහා සැලකිය යුතු ඉතුරුම් ප්‍රභවයක් විය හැකි අතර අනාගත ගනුදෙනුකරුවන්ගේ ඇස් හමුවේ ව්‍යවසායයේ ප්‍රතිරූපය වැඩිදියුණු කළ හැකිය.

කාර්ය අංක 2:

තත්ත්ව ඇගයීම් ප්‍රස්තාර ක්‍රමය මත පදනම්ව, සෙවිලි තහඩු කම්හලක් සඳහා ගොඩනඟන්න pareto වගුවසෙවිලි තහඩු නිෂ්පාදනයේ අඩුපාඩු පිළිබඳ පහත දත්ත වලට අනුව (වගුව 1):

වගුව 1 - සෙවිලි තහඩු නිෂ්පාදනයේ දෝෂ පිළිබඳ දත්ත

විවාහ වර්ගය	දෝෂ සහිත අයිතම ගණන	විවාහයෙන් සිදුවන පාඩු (රූබල් දහසක්)
1. පැත්තේ ඉරිතැලීම්
2. තීන්ත පීල් කිරීම
3. විකෘති කිරීම
4. ලම්බකත්වයෙන් අපගමනය
5. අපිරිසිදු මතුපිට
6. මතුපිට රළුබව
7. හෙලිකල්
8. මතුපිට ඉරිතැලීම්
9. පැති වංගුව
10. වෙනත් හේතු

භාවිත පොත්:

Ilyenkova S.D. තත්ත්ව කළමනාකරණය: විශ්වවිද්‍යාල සිසුන් සඳහා පෙළපොතක් - M.: UNITI-DANA, 2007.- 352p.

Ishikawa K. තත්ත්ව කළමනාකරණ ජපන් ක්‍රම. එම්.: ආර්ථික විද්යාව, 1998. - 250p.

Lapidus V. A. රුසියානු සමාගම්වල සාමාන්ය ගුණාත්මකභාවය; ජාතික පුහුණු අරමුදල. - එම් .: පුවත්, 2000.- 435s.

Leonov I. T. නිෂ්පාදන තත්ත්ව කළමනාකරණය. එම්.: ප්‍රමිතීන් ප්‍රකාශන ආයතනය, 1990.- 375s.

Mazur I. I., Shapiro V. D. තත්ත්ව කළමනාකරණය: විශ්වවිද්‍යාල සිසුන් සඳහා පෙළපොත් / I. I. Mazur, V. D. Shapiro; මුළු යටතේ එඩ්. I. I. Mazura. එම්.: ඔමේගා-එල්, 2005. - 256p.

යුක්රේනයේ අධ්‍යාපන හා විද්‍යා අමාත්‍යාංශය

ඩොනෙට්ස්ක් ජාතික තාක්ෂණික විශ්ව විද්‍යාලය

"තත්ත්ව කළමනාකරණ" දෙපාර්තමේන්තුව

පරීක්ෂණය

"තත්ත්ව පාලන මෙවලම් හතක්" යන මාතෘකාව මත

ඩොනෙට්ස්ක්

හැදින්වීම

නූතන ලෝකයේ, නිෂ්පාදනයේ ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ ගැටළුව අතිශයින් වැදගත් ය. ඕනෑම සමාගමක යහපැවැත්ම, ඕනෑම සැපයුම්කරුවෙකු බොහෝ දුරට එහි සාර්ථක විසඳුම මත රඳා පවතී. උසස් තත්ත්වයේ නිෂ්පාදන වෙළඳපල සඳහා තරඟ කිරීමට සැපයුම්කරුගේ අවස්ථා සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කරන අතර වඩාත්ම වැදගත් ලෙස පාරිභෝගිකයින්ගේ අවශ්‍යතා වඩා හොඳින් සපුරාලයි. නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මකභාවය සමාගමේ තරඟකාරිත්වයේ වැදගත්ම දර්ශකයයි.

නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මකභාවය විද්‍යාත්මක පර්යේෂණ, සැලසුම් සහ ක්‍රියාවලිය තුළ දක්වා ඇත තාක්ෂණික වර්ධනයන්, නිෂ්පාදනයේ හොඳ සංවිධානයක් විසින් සපයනු ලබන අතර, අවසාන වශයෙන්, එය ක්රියාත්මක කිරීම හෝ පරිභෝජනය කිරීමේ ක්රියාවලිය තුළ සහාය වේ. මෙම සියලු අදියරවලදී, කාලෝචිත පාලනයක් සිදු කිරීම සහ නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ විශ්වසනීය තක්සේරුවක් ලබා ගැනීම වැදගත් වේ.

පිරිවැය අඩු කිරීම සහ පාරිභෝගිකයා තෘප්තිමත් වන ගුණාත්මක මට්ටමක් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා, නිමි භාණ්ඩයේ අඩුපාඩු (නොගැලපීම්) ඉවත් කිරීම අරමුණු කරගත් ක්‍රම අවශ්‍ය නොවේ, නමුත් නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලියේදී ඒවා සිදුවීමට හේතු වැළැක්වීම සඳහා.

වසර ගණනාවක් පුරා වෙහෙස මහන්සි වී, විශේෂඥයින් විසින් විශේෂ පුහුණුවක් නොමැතිව අවබෝධ කර ගත හැකි සහ ඵලදායී ලෙස භාවිතා කළ හැකි එවැනි ශිල්පීය ක්රම සහ ප්රවේශයන් ලෝක අත්දැකීම් වලින් ටිකෙන් ටික උපුටා ගෙන ඇති අතර, අතිමහත් බහුතරයක් විසඳීමේ සැබෑ ජයග්රහණ සහතික කිරීම සඳහා මෙය සිදු කරන ලදී. සැබෑ නිෂ්පාදනයේදී පැන නගින ගැටළු.

එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, පද්ධතියක් වර්ධනය විය ප්රායෝගික ක්රම, සඳහා නිර්මාණය කර මහා යෙදුම. මේවා ඊනියා සරල ක්‍රම හත (මෙවලම්), මෙම වියුක්ත සමාලෝචනයේදී සලකා බලනු ඇත.

1. ක්රමය "තත්ත්ව පාලනය සඳහා මූලික මෙවලම් හතක්"

නිෂ්පාදනයේ ගුණාත්මකභාවය යනු අරමුණට අනුකූලව යම් අවශ්‍යතා සපුරාලීමට එහි යෝග්‍යතාවය තීරණය කරන නිෂ්පාදන ගුණාංග සමූහයකි. භාණ්ඩයක හෝ සේවාවක ගුණාත්මක බව ඉන් එකකි විවේචනාත්මක සාධකඕනෑම සංවිධානයක හෝ ව්‍යවසායයක සාර්ථකත්වය.

තත්ත්ව කළමනාකරණයේ මූලික මූලධර්මවලින් එකක් වන්නේ කරුණු මත පදනම්ව තීරණ ගැනීමයි. ගණිතමය සංඛ්‍යාලේඛන නිෂ්පාදන සහ කළමනාකරණ මෙවලම් යන දෙකම ආකෘතිකරණ ක්‍රියාවලීන්ගේ ක්‍රමය මගින් මෙය සම්පුර්ණයෙන්ම විසඳනු ලැබේ. කෙසේ වෙතත්, ක්‍රියාවලියේ සියලුම සහභාගිවන්නන්ගේ ගැඹුරු ගණිතමය පුහුණුවකින් තොරව සංජානනය සහ පුළුල් ප්‍රායෝගික භාවිතය සඳහා නවීන සංඛ්‍යානමය ක්‍රම බෙහෙවින් දුෂ්කර ය. 1979 වන විට, ජපන් විද්‍යාඥයින් සහ ඉංජිනේරුවන්ගේ සංගමය (JUSE) ක්‍රියාවලි විශ්ලේෂණය සඳහා භාවිතා කිරීමට පහසු දෘශ්‍ය ක්‍රම හතක් එක් කර ඇත. ඔවුන්ගේ සියලු සරලත්වය සඳහා, ඔවුන් සංඛ්යාලේඛන සමඟ සම්බන්ධතාවක් පවත්වා ගෙන යන අතර, ඔවුන්ගේ ප්රතිඵල භාවිතා කිරීමට වෘත්තිකයන්ට අවස්ථාව ලබා දෙන අතර, අවශ්ය නම්, ඒවා වැඩිදියුණු කිරීම.

“මූලික තත්ත්ව පාලන මෙවලම් හත” ක්‍රමයේ පරමාර්ථය වන්නේ වත්මන් ක්‍රියාවලිය පාලනය කිරීම, පසුව වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා ලබාගත් කරුණු (සංඛ්‍යානමය ද්‍රව්‍ය) එකතු කිරීම, සැකසීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම මත පදනම්ව මුලින්ම විසඳිය යුතු ගැටළු හඳුනා ගැනීමයි. ක්රියාවලියේ ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ.

ක්‍රමයේ සාරය තත්ත්ව පාලනයයි (සැලසුම් කළ තත්ත්ව දර්ශකය එහි සැබෑ අගය සමඟ සංසන්දනය කිරීම) - මෙය තත්ත්ව කළමනාකරණ ක්‍රියාවලියේ ප්‍රධාන කාර්යයක් වන අතර කරුණු එකතු කිරීම, සැකසීම සහ විශ්ලේෂණය කිරීම - සන්ධිස්ථානයක්මෙම ක්රියාවලිය.

සඳහා බොහෝ සංඛ්යාන ක්රම වලින් පුළුල් යෙදුමතේරුම් ගත හැකි සහ විශේෂඥයින්ට පහසුවෙන් යෙදිය හැකි හතක් පමණක් තෝරා ඇත වෙනස් පැතිකඩ. නියමිත වේලාවට ගැටළු හඳුනා ගැනීමට සහ ප්‍රදර්ශනය කිරීමට, ඔබ ක්‍රියා කිරීම ආරම්භ කිරීමට අවශ්‍ය ප්‍රධාන සාධක ස්ථාපිත කිරීමට සහ මෙම ගැටළු effectively ලදායී ලෙස විසඳීම සඳහා උත්සාහයන් බෙදා හැරීමට ඒවා ඔබට ඉඩ සලසයි.

අපේක්ෂිත ප්රතිඵලය වන්නේ නිෂ්පාදනයේ පැන නගින සියලුම ගැටළු වලින් 95% ක් දක්වා විසඳුමයි.

හත ප්රධාන තත්ත්ව පාලන මෙවලම්

අත්‍යවශ්‍ය තත්ත්ව පාලන මෙවලම් හත යනු දැනට පවතින ක්‍රියාවලීන් පාලනය කිරීම සහ සැපයීම පහසු කරවන මෙවලම් සමූහයකි. විවිධ වර්ගවලක්‍රියාවලිවල ගුණාත්මකභාවය විශ්ලේෂණය, ගැලපීම සහ වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා කරුණු.

1. පාලන පත්රය- එකතු කරන ලද තොරතුරු තවදුරටත් භාවිතා කිරීමට පහසුකම් සැලසීම සඳහා දත්ත රැස් කිරීම සහ ඒවායේ ස්වයංක්‍රීය ඇණවුම් කිරීම සඳහා මෙවලමක්.

2. තීරු වගුව- නිශ්චිත (පෙර සැකසූ) පරතරයකට වැටෙන දත්ත සංඛ්‍යාතය අනුව කාණ්ඩගත කර ඇති සංඛ්‍යාන දත්ත බෙදා හැරීම දෘශ්‍යමය වශයෙන් ඇගයීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි.

3. පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය- අධ්‍යයනයට භාජනය වන ගැටලුවට බලපාන ප්‍රධාන සාධක වෛෂයිකව ඉදිරිපත් කිරීමට සහ හඳුනා ගැනීමට සහ එහි ඵලදායි විසඳුම සඳහා උත්සාහයන් බෙදා හැරීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි.

4. ස්තරීකරණ ක්රමය(දත්ත ස්ථරීකරණය) - යම් ගුණාංගයකට අනුව දත්ත උප කණ්ඩායම් වලට බෙදීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි.

5. Scatterplot(විසරණය) - අදාළ විචල්‍ය යුගල අතර සම්බන්ධතාවයේ වර්ගය සහ සමීපභාවය තීරණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි.

6. ඉෂිකාවා රූප සටහන(හේතු රූප සටහන) - අවසාන ප්‍රතිඵලයට (ඵලයට) බලපාන වඩාත්ම වැදගත් සාධක (හේතු) හඳුනා ගැනීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි.

7. පාලන කාඩ්පත- ක්‍රියාවලියේ ප්‍රගතිය නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ එයට බලපෑම් කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි (සුදුසු දේ භාවිතා කරමින් ප්රතිපෝෂණ), ක්රියාවලිය වෙත ඉදිරිපත් කරන ලද අවශ්යතා වලින් එහි අපගමනය වැළැක්වීම.

මෙම ක්රමවල අන්තර්ගතය සහ ඒවායේ යෙදුමේ හැකියාව සලකා බලන්න.

2. මූලික තත්ත්ව පාලන මෙවලම් හතක්

2.1 පිරික්සුම් ලැයිස්තුව

පිරික්සුම් ලැයිස්තු(හෝ දත්ත රැස් කිරීම) - දත්ත රැස් කිරීම සඳහා විශේෂ ආකෘති. ඒවා එකතු කිරීමේ ක්‍රියාවලියට පහසුකම් සලසයි, දත්ත එකතු කිරීමේ නිරවද්‍යතාවයට දායක වේ, සහ ස්වයංක්‍රීයව සමහර නිගමනවලට තුඩු දෙයි, එය ඉක්මන් විශ්ලේෂණය සඳහා ඉතා පහසු වේ. ප්රතිඵල පහසුවෙන් histogram හෝ Pareto chart බවට පරිවර්තනය වේ. තත්ත්ව පාලනය සහ ප්‍රමාණාත්මක පාලනය සඳහා පාලන පත්‍ර භාවිතා කළ හැක. පාලන පත්රයේ ආකෘතිය වෙනස් විය හැකිය, එහි අරමුණ අනුව (රූපය 1).

සහල්. 1 - පිරික්සුම් ලැයිස්තු උදාහරණ

2.2 තීරු වගුව

තීරු වගුව- තීරු ප්‍රස්ථාර වර්ගය. ඩිජිටල් දත්ත සාරාංශ කිරීමට සේවය කරයි. පාලන පත්‍ර දත්ත චිත්‍රක ප්‍රදර්ශනය කිරීමේ මාධ්‍යයක් ලෙස භාවිතා කළ හැක. ලබාගත් දත්ත බෙදා හැරීමේ ස්වභාවය ගැටලුවේ සාරය හෙළි කළ හැකිය. එය ක්‍රියාවලිය කළමනාකරණය කරන පුද්ගලයින් සමඟ සෘජුවම සන්නිවේදනය සඳහා අදහස් කෙරේ. මෙම අගයන්ගෙන් නිශ්චිත පරාසයක අගයන් නිෂ්පාදනයක හෝ ක්‍රියාවලියක ගුණාත්මක පරාමිතීන්ට පහර දීමේ සංඛ්‍යාතයේ යැපීම histogram පෙන්වයි.

හිස්ටෝග්‍රෑම් පහත පරිදි සාදා ඇත (රූපය 2):

1. තත්ත්ව දර්ශකයේ ඉහළම අගය තීරණය කරන්න.

2. තත්ත්ව දර්ශකයේ කුඩාම අගය තීරණය කරන්න.

3. විශාලතම හා කුඩාම අගය අතර වෙනස ලෙස histogram පරාසය නිර්වචනය කරන්න.

4. හිස්ටෝග්‍රෑම් පරතරයන් ගණන තීරණය කරන්න. ඔබට බොහෝ විට ආසන්න සූත්‍රයක් භාවිතා කළ හැකිය: (බින් ගණන) = Q (ගුණාත්මක ලකුණු අගයන් ගණන) උදාහරණයක් ලෙස, ලකුණු ගණන = 50 නම්, හිස්ටෝග්‍රෑම් බඳුන් ගණන = 7.

5. හිස්ටෝග්‍රෑම් අන්තරයේ දිග = (හිස්ටෝග්‍රෑම් පරාසය) / (විරාම ගණන) තීරණය කරන්න.

6. හිස්ටෝග්‍රෑම් හි පරාසය කාල පරතරයන්ට බෙදන්න.

7. එක් එක් කාල පරතරය තුළ ප්‍රතිඵලවල පහර ගණන ගණන් කරන්න.

8. පරතරය තුළ පහර සංඛ්‍යාතය තීරණය කරන්න = (පහර ගණන) / (සම්පූර්ණ තත්ත්ව දර්ශක ගණන)

9. අපි බාර් ප්රස්ථාරයක් ගොඩනඟමු.

සහල්. 2 - වාහන 100 ක් සඳහා ඉන්ධන පරිභෝජනය පිළිබඳ හිස්ටෝග්රෑම්

2.3 පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය

ප්‍රාග්ධනයෙන් බහුතරය (80%) සුළු පිරිසකගේ (20%) අතේ ඇති බව පෙන්වූ ඉතාලි ජාතික ආර්ථික විද්‍යාඥ විල්ෆ්‍රෙඩෝ පැරේටෝගේ නමින් පැරේටෝ විශ්ලේෂණය නම් කර ඇත. පැරේටෝ ලඝුගණකය දියුණු කළේය ගණිතමය ආකෘතිමෙම සමජාතීය ව්යාප්තිය විස්තර කරන අතර, ගණිතඥ M.Oa. ලොරෙන්ස් ග්‍රැෆික් නිදර්ශන ලබා දුන්නේය.

පැරේටෝ රීතිය යනු "විශ්වීය" මූලධර්මයක් වන අතර එය විවිධ අවස්ථා වලදී අදාළ වන අතර ගුණාත්මක ගැටළු විසඳීමට කිසිදු සැකයක් නැත. ජෝසප් ජුරාන් විසින් පැරේටෝ මූලධර්මයේ "විශ්වීය" යෙදීම සටහන් කළේ, කුඩා හේතු සංඛ්‍යාවක් නිසා ඇතිවන බොහෝ බලපෑම් සහිත, විශේෂිත බලපෑමක් ඇති කරන ඕනෑම හේතූන් සමූහයකට ය. පැරේටෝ විශ්ලේෂණය වැදගත්කම හෝ වැදගත්කම අනුව එක් එක් ක්ෂේත්‍ර ශ්‍රේණිගත කරන අතර වඩාත්ම ගැටලු (නොගැලපීම්) ඇති කරන හේතු හඳුනාගෙන ඒවා ඉවත් කිරීම සඳහා ඉල්ලා සිටී.

පැරේටෝ විශ්ලේෂණය සාමාන්යයෙන් නිරූපණය කෙරේ පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය, ගුණාත්මක ගැටළු සඳහා හේතු abscissa අක්ෂය දිගේ ඒවා විසින් ඇති කරන ලද ගැටළු වල අවරෝහණ අනුපිළිවෙලින් සහ ordinate අක්ෂය දිගේ - ප්‍රමාණාත්මකව, සංඛ්‍යාත්මකව සහ සමුච්චිත (සමුච්චිත) ප්‍රතිශත අනුව, ගැටළු තමන් විසින්ම සැලසුම් කර ඇත.

රූප සටහනේ ප්‍රමුඛතා ක්‍රියා කලාපය පැහැදිලිව පෙන්නුම් කරයි, වඩාත්ම දෝෂ ඇති කරන හේතු ගෙනහැර දක්වයි. මේ අනුව, පළමුවෙන්ම, මෙම ගැටළු වල ගැටළු විසඳීම සඳහා වැළැක්වීමේ පියවරයන් ඉලක්ක කර ගත යුතුය (රූපය 3).

සහල්. 3 - පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය

2.4 ස්තරීකරණ ක්රමය

බොහෝ දුරට, ස්ථරීකරණය- සමහර නිර්ණායක හෝ විචල්‍යයන් අනුව දත්ත වර්ග කිරීමේ ක්‍රියාවලිය, එහි ප්‍රතිඵල බොහෝ විට ප්‍රස්ථාර සහ ප්‍රස්ථාර ආකාරයෙන් පෙන්වයි

අපට දත්ත කට්ටලයක් ස්තරීකරණ විචල්‍යය ලෙස හඳුන්වන පොදු ලක්ෂණ සහිත විවිධ කණ්ඩායම් (හෝ කාණ්ඩ) වලට වර්ග කළ හැක. වර්ග කිරීම සඳහා භාවිතා කරන විචල්‍යයන් සැකසීම වැදගත් වේ.

විශාල දත්ත අරා විශ්ලේෂණය කරන විට, අපි පුරුද්දක් ලෙස සාමාන්‍ය අගය අඩුවෙන් භාවිතා කරමු සම්මත අපගමනය, ඊටත් වඩා අඩු වාර ගණනක් සැකසීමේ වෙනත් ක්රම. මෙම "ස්වයං සීමා කිරීම" සඳහා හේතුව කුමක්ද? 🙂 බොහෝ දුරට, මෙම කාරණා සම්බන්ධයෙන් ප්රමාණවත් දැනුමක් සහ අත්දැකීම් නොමැති වීම. නවීන කළමනාකරුවෙකුට සංඛ්යාන දත්ත සැකසීමේ ක්රම ගැන ඉගෙන ගත හැක්කේ කෙසේද? ඔහුට උසස් පෙළ සංඛ්‍යාලේඛන පාඨමාලාව මතක ඇතැයි සිතිය නොහැක. සහ එය විෂය මාලාවට ඇතුළත් කළාද?

සංඛ්‍යාලේඛන සමඟ මගේ දැනුම, වඩාත් නිවැරදිව ව්‍යාපාරයේ භාවිතය සමඟ, වසර 15 කට පමණ පෙර, තත්ත්ව කළමනාකරණ ක්‍රම ගැන මා මුලින්ම කියවන විට ආරම්භ විය. අවාසනාවකට මෙන්, පළමු වතාවේ සිට, ප්රධාන මෙවලම් හත "මට පෙනුනේ නැත" ... මම ඒවා "ක්රියාව සඳහා මාර්ගෝපදේශයක්" ලෙස නොගත්තෙමි. ඒ වෙනුවට, මම ඒවා සැලකුවේ අතිවිශිෂ්ට සංක්ෂිප්ත දෙයක් ලෙසය. වසර ගණනාවක් පුරා ක්‍රමානුකූලව, සාහිත්‍යයේ එක් හෝ වෙනත් ක්‍රමයක් භාවිතා කිරීම නැවත නැවතත් හමු වීම මෙන්ම ප්‍රායෝගික ගැටළු මතුවීම සම්බන්ධව, පියවරෙන් පියවර, මම මෙම මෙවලම්වල තේරුම සහ ඒවායේ තේරුම තේරුම් ගැනීමට පටන් ගතිමි. අයදුම් කිරීමේ ක්ෂේත්ර. ක්‍රමක්‍රමයෙන්, මම මෙම ක්‍රම මගේ භාවිතයේදී භාවිතා කිරීමට පටන් ගතිමි, සමහර විට ඒවා සුසංයෝගී පද්ධතියක කොටසක් බව මතක තබා නොගෙන.

මුල් මූලාශ්‍රය වන ජපන් කළමනාකරණයට උපහාර දැක්වීමට කාලය පැමිණ ඇති අතර, සැබෑ ව්‍යාපාරයක් කළමනාකරණය කිරීම සඳහා පොත් දැනුම ප්‍රබල මෙවලමක් වන්නේ කෙසේදැයි පෙන්වීමට කාලය පැමිණ තිබේ.

සටහන ආකෘතියෙන් බාගන්න, උදාහරණ ආකෘතියෙන්

මූලික තත්ත්ව පාලන මෙවලම් හත භාවිතා වේ විශ්ලේෂණාත්මකගැටළු විසඳීම, එනම් දත්ත ලබා ගත හැකි තත්වයක් තුළ සහ ගැටළුවක් විසඳීම සඳහා, ඔබ එය විශ්ලේෂණය කළ යුතුය.

1. හේතු සහ ප්රතිඵල පිළිබඳ රූප සටහන.මෙම රූප සටහන ප්‍රතිඵලයට බලපාන ක්‍රියාවලි සාධක හඳුනා ගැනීමට භාවිතා කරයි. නම් ද ඇත: "ඉෂිකාවා රූප සටහන" හෝ "මාළු ඇටසැකිලි රූප සටහන". හිදී සම්භාව්ය අනුවාදයසාධක (හේතු) "5M" මූලධර්මය අනුව වර්ගීකරණය කර ඇත:

මිනිසා (මිනිසා) - මානව සාධකය හා සම්බන්ධ හේතු; යන්ත්ර (යන්ත්ර, උපකරණ) - උපකරණ සම්බන්ධ හේතු; ද්රව්ය - ද්රව්ය සම්බන්ධ හේතු; ක්රම (ක්රම, තාක්ෂණය) - ව්යාපාර ක්රියාවලීන් සංවිධානය කිරීම සම්බන්ධ හේතු; මිනුම් - මිනුම් ක්රම සම්බන්ධ හේතු.

සහල්. 1. ඉෂිකාවා රූප සටහන. නියැදිය.

වෙනත් අදාළ කණ්ඩායම් ද භාවිතා කළ හැකි බව පැහැදිලිය. මෙන්න, උදාහරණයක් ලෙස, ගබඩාවේ පාරිභෝගික සේවා කාලය අඩු කිරීමේ හැකියාව විශ්ලේෂණය කරමින් අපි කුමන ආකාරයේ "ඇටසැකිල්ලක්" ඇද ගත්තෙමු:

සහල්. 2. ඉෂිකාවා රූප සටහන. ගබඩා පාරිභෝගික සේවා කාලය.

- එකතු කරන ලද තොරතුරු තවදුරටත් භාවිතා කිරීම පහසු කිරීම සඳහා දත්ත රැස් කිරීම සහ එය ස්වයංක්‍රීයව සංවිධානය කිරීම සඳහා මෙවලමක්.

සහල්. 3. පාලන පත්රය. උදාහරණයක්.

පිරික්සුම් ලැයිස්තු වල වාසිය වන්නේ පරිගණකයක් සමඟ වැඩ නොකරන සේවකයින් විසින් ඒවා භාවිතා කළ හැකි බවයි. වැඩිදුර විශ්ලේෂණය සඳහා දත්ත සේවා ස්ථානයේ සෘජුවම මැනීම මගින් ලබා ගන්නේ නම්, පිරික්සුම් ලැයිස්තු ඉතා ඵලදායී වේ. විශ්ලේෂණය සඳහා දත්ත දත්ත සමුදායෙන් ලබා ගන්නේ නම්, පාලන පත්‍ර අවශ්‍ය නොවන අතර, දත්ත වහාම හිස්ටෝග්‍රෑම්, පැරේටෝ හෝ විසිරුම් ප්‍රස්ථාරයක් බවට පරිවර්තනය වන බව පැහැදිලිය (පහත බලන්න).

මගේ භාවිතයේ දී, පිරික්සුම් ලැයිස්තු යෙදුම සොයා ගෙන නැත, මන්ද මා ගනුදෙනු කරන ක්‍රියාවලීන් පරිගණකයක භාවිතය සමඟ සම්පුර්ණයෙන්ම සම්බන්ධ වී හෝ පරිගණකයකින් විධානය මත ආරම්භ කර ඇති අතර නිමාව PC ක්‍රියාකරුවෙකු විසින් සවි කර ඇත.

මෙම ප්‍රස්ථාර ප්‍රතිඵලයට ඇති බලපෑමේ උපාධිය (සංඛ්‍යාතය) අනුව ගැටලු ශ්‍රේණිගත කරයි. ඔවුන්ට ඔවුන්ගේ නම ලැබුණේ විල්ෆ්‍රෙඩෝ පැරේටෝ නම් ආර්ථික විද්‍යාඥයාගෙනි විද්යාත්මක කෘති 19 වන සහ 20 වන සියවස් ආරම්භයේදී ඉතාලියේ කුටුම්භවලින් 20% කට ආදායමෙන් 80% ක් ලැබෙන බව පෙන්නුම් කළේය. "Pareto මූලධර්මය" යන යෙදුම 1940 ගණන් වලදී තත්ත්ව කළමනාකරණ ක්ෂේත්රයේ ඇමරිකානු විශේෂඥයෙකු වන ජෝසෆ් ජුරාන් විසින් නිර්මාණය කරන ලදී. පැරේටෝ විශ්ලේෂණය, රීතියක් ලෙස, පැරේටෝ රූප සටහනකින් නිදර්ශනය කර ඇති අතර, ගුණාත්මක ගැටළු සඳහා හේතු abscissa දිගේ නොගැලපීම් ගණන (ප්‍රතික්ෂේප කරන ප්‍රමාණය) මත ඒවායේ බලපෑමේ අවරෝහණ අනුපිළිවෙලින් සහ නියෝග දෙක ඔස්සේ සැලසුම් කර ඇත: a) කෑලි වල නොගැලපීම් සංඛ්යාව; b) සම්පූර්ණ නොගැලපීම් ගණනට දායකත්වයේ සමුච්චිත කොටස (ප්‍රතිශතය). උදාහරණ වශයෙන්:

සහල්. 4. පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය. ලැබිය යුතු මුදල් ප්‍රමාද වීමට හේතු.

පළමුවෙන්ම, ඔබ වැඩිපුරම ගැටළු ඇති කරන හේතු සමඟ කටයුතු කළ යුතුය. අපගේ උදාහරණයේ පළමු තුන සමඟ.

4. හිස්ටෝග්රෑම්යනු යම් (පෙර සැකසූ) පරතරයකට වැටීමේ සංඛ්‍යාතය මගින් කාණ්ඩගත කරන ලද සංඛ්‍යාන දත්ත බෙදා හැරීම දෘශ්‍යමය වශයෙන් ඇගයීමට ඉඩ සලසන මෙවලමකි. සම්භාව්‍ය අනුවාදයේ, අගයන් විසිරීමේ හැඩය, මධ්‍යම අගය, නාමිකයට එහි සමීපත්වය, විසිරීමේ ස්වභාවය විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් ගැටළු හඳුනා ගැනීමට හිස්ටෝග්‍රෑම් භාවිතා කරයි:

සහල්. 5. තාක්ෂණික ඉවසීම සම්බන්ධයෙන් histogram පිහිටීම සඳහා විකල්ප

කෙටි අදහස්: අ) සියල්ල හොඳයි: සාමාන්‍යය මුහුණත අගය සමඟ සමපාත වේ, විචල්‍යතාවය ඉවසීම තුළ ඇත; b) නාමික අගයට ගැලපෙන පරිදි සාමාන්යය මාරු කළ යුතුය; ඇ) විසරණය අඩු කළ යුතුය; ඈ) මධ්යන්යය මාරු කිරීම සහ විසරණය අඩු කිරීම; e) විසිරීම සැලකිය යුතු ලෙස අඩු කළ යුතුය; e) කණ්ඩායම් දෙකක් මිශ්ර කර ඇත; හිස්ටෝග්‍රෑම් දෙකකට බෙදා විශ්ලේෂණය කළ යුතුය; g) පෙර ඡේදයට සමාන, තත්වය පමණක් වඩාත් විවේචනාත්මක ය; h) මෙම බෙදා හැරීම සඳහා හේතු තේරුම් ගැනීම අවශ්ය වේ; "ආඩි" වම් දාරය, කොටස් කාණ්ඩ සම්බන්ධයෙන් යම් ආකාරයක ක්‍රියාවක් ගැන කථා කරයි; i) පෙර එකට සමානයි.

ගබඩාවේ පාරිභෝගික සේවා කාලය අධ්‍යයනය කිරීම සඳහා අපි වසර කිහිපයක් පුරා ගොඩනඟන ලද හිස්ටෝග්‍රෑම් මෙන්න:

සහල්. 6. හිස්ටෝග්රෑම්. ගබඩා පාරිභෝගික සේවා කාලය.

abscissa අක්ෂය මත - ගබඩාවේ පාරිභෝගික සේවා කාලය විනාඩි 15 ක පරාසයන්; y අක්ෂය දිගේ - වර්ෂය සඳහා මුළු අයදුම්පත් සංඛ්‍යාවෙන් වෙන් කරන ලද කාල පරාසය තුළ සේවය කරන ලද අයදුම්පත් කොටස. රතු තිත් රේඛාව වසර තුළ සාමාන්ය සේවා කාලය පෙන්වයි.

5. Scatterplot(විසරණය) - අදාළ විචල්‍ය යුගල අතර සම්බන්ධතාවයේ (සහසම්බන්ධතාවය) වර්ගය සහ සමීපභාවය තීරණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි. එවැනි ප්‍රස්ථාරවල තිත් ආකාරයෙන් ප්‍රස්ථාරයක සටහන් කර ඇති දත්ත කට්ටල දෙකක් අඩංගු වේ. මෙම ලක්ෂ්ය අතර සම්බන්ධතාවය අනුරූප දත්ත අතර සම්බන්ධතාවය පෙන්නුම් කරයි. එක්සෙල් හි, එවැනි ප්‍රස්ථාරයකට වර්ගයක් ඇත - "විසිරීම". මෙන්න මම කලින් විසිරුම් බිම් භාවිතා කළ ආකාරය පිළිබඳ උදාහරණයක්:

සහල්. 7. විසිරුණු කුමන්ත්රණයක පදනම මත සහසම්බන්ධතා යැපීම හඳුනා ගැනීම.

මෙන්න රසවත් භාවිත අවස්ථාවක් සහසම්බන්ධතා විශ්ලේෂණයගබඩාවේ භාණ්ඩ ස්ථානගත කිරීම කළමනාකරණය කිරීම සඳහා:

නවීන ගබඩාව ඉතා ආකර්ෂණීය ප්රමාණයකි. ගැඹුරින්, එය මීටර් 100-150 දක්වා ළඟා විය හැකිය (පැටවීමේ දොරටුවේ සිට පසුපස බිත්තිය දක්වා දුර). ඉහළ පිරිවැටුමක් සහිත භාණ්ඩ ගේට්ටුවට ආසන්නව තැබීමෙන් ඔබට ගබඩාව හරහා ගමන් කිරීමට කාලය ඉතිරි කර ගත හැකි බව පැහැදිලිය. ඉහත රූප සටහන් තනි සෛල වෙත ප්‍රවේශ වීමේ වාර ගණන පෙන්වයි; වම් - අහඹු ලෙස භාණ්ඩ ස්ථානගත කිරීම සඳහා; දකුණු පසින් - ABC කණ්ඩායම් වලට බෙදා ඇති භාණ්ඩ සඳහා. වර්ණය වඩාත් තීව්‍ර වන තරමට සෛලයට නිතර ප්‍රවේශ වේ. ABC ව්‍යාප්තිය නොමැතිව, සෛල වෙත ප්‍රවේශ වීම පාහේ අහඹු බව දැකිය හැකිය; නාමකරණයේ ABC බෙදීම සමඟ, කෙනෙකුට කලාපවල මායිම් නිරීක්ෂණය කළ හැකිය. එක් එක් රූපයේ වම් ඉදිරිපස පිළිගැනීමේ ප්රදේශයට මුහුණ දෙයි. මේ අනුව, රූපයේ දැක්වෙන තත්වය තුළ. b, ගබඩාකරුවන්ගේ / උපකරණවල සම්පූර්ණ මාර්ගය රූපයට වඩා අඩු වනු ඇත. ඒ

6. ප්රස්තාර- විවිධ පෙති සඳහා දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමක්. විශ්ලේෂණයේ ආකෘති සහ අරමුණු භාවිතය නියම කළ හැකිය විවිධ වර්ගවලප්රස්තාර. ඔබට මේ ගැන වැඩි විස්තර Gene Zelazny ගේ "" පොතෙන් කියවිය හැක. පිපිරුණු දත්ත සංසන්දනය පයි ප්‍රස්ථාරයක් භාවිතයෙන් වඩාත් හොඳින් පෙන්නුම් කෙරේ. ස්ථානීය සංසන්දනය නිදර්ශනය කිරීම සඳහා තීරු සටහනක් වඩාත් සුදුසු වේ. සංඝටක-සංරචක සහ ස්ථානීය සංසන්දනය යම් අවස්ථාවක දී සබඳතා පෙන්නුම් කරයි නම්, තාවකාලික සංසන්දනය වෙනස් වීමේ ගතිකත්වය පිළිබිඹු කරයි; කාල සංසන්දනය වඩාත් හොඳින් නිරූපණය වන්නේ හිස්ටෝග්‍රෑම් හෝ ප්‍රස්ථාරයකින්.

උදාහරණයක් ලෙස, එක් එක් සේවාදායකයා සඳහා එකවර පරාමිති තුනක් විශ්ලේෂණය කිරීමට අප භාවිතා කරන ප්‍රස්ථාර මෙන්න: ලැබිය යුතු මුදල්වල ගතිකත්වය, කල් ඉකුත් වූ ලැබිය යුතු මුදල්, ණය රේඛා සීමාවන්:

සහල්. 8. දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා ප්‍රස්ථාරයක් භාවිතා කිරීමේ උදාහරණයක්.

7. පාලන කාඩ්පත- ක්‍රියාවලියේ ප්‍රගතිය නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ එයට බලපෑම් කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමක්, ක්‍රියාවලියට පනවා ඇති අවශ්‍යතා වලින් බැහැරවීම වැළැක්වීම (හෝ අපගමනයට ප්‍රතිචාර දැක්වීම). වෙනස්කම් වර්ග දෙකක් තිබේ: ස්වාභාවිකක්‍රියාවලියට ආවේණික වූ නාමික වටා අගයන් පැතිරීම හා සම්බන්ධ; හා විශේෂ, එහි පෙනුම නිශ්චිත හේතු මගින් පැහැදිලි කළ හැකිය. D. Wheeler සහ D. Chambers පොතෙන් ඔබට මේ ගැන වැඩිදුර කියවිය හැකිය. Shewhart's Control Charts භාවිතා කරමින් ව්‍යාපාර ප්‍රශස්තකරණය. විශේෂ වෙනස්කම් හඳුනා ගැනීමට පාලන ප්‍රස්ථාර භාවිතා වේ. තනි දත්ත වලට අනුරූප වන ලක්ෂ්‍ය, සාමාන්‍ය අගයන් රේඛාව (μ), ඉහළ සහ පහළ පාලන සීමාවන් (μ ± 3σ) ප්‍රස්ථාරයේ සටහන් කර ඇත. ලකුණු පාලන සීමාවන් තුළ පිහිටා තිබේ නම්, මැද රේඛාවෙන් බැහැරවීම් වලට ප්රතිචාර දැක්වීමට අවශ්ය නොවේ. අවම වශයෙන් එක් ලක්ෂයක් පාලන සීමාවන් ඉක්මවා ගොස් ඇත්නම්, අපගමනය සඳහා විය හැකි හේතු විශ්ලේෂණය කිරීම අවශ්ය වේ. උදාහරණයක් ලෙස, "", "" බලන්න.

ලැබිය යුතු මුදල් පරිමාව විශ්ලේෂණය කිරීමට පාලන ප්‍රස්ථාර භාවිතා කිරීම:

සහල්. 9. පාලන කාඩ්පත. වෙනස්කම් සඳහා ස්වාභාවික හේතු.

27 වන සතියේදී, ණය ඩොලර් මිලියන 1.4 සිට ඩොලර් මිලියන 2.6 දක්වා වැඩි විය.කෙසේ වෙතත්, පාලන සීමාවන් තුළ තිත් පිහිටා ඇති බැවින්, කළමනාකරණ ක්‍රියාමාර්ග අවශ්‍ය නොවේ.

පහත වගුවේ දැක්වෙන්නේ මෝටර් රථ සඳහා ඔවුන්ගේ ගමන ආරම්භ කිරීමට සාමාන්‍ය (සතියකට) කාලයයි:

සහල්. 10. පාලන කාඩ්පත. වෙනස්කම් සඳහා විශේෂ හේතු.

19 වන සතියේ සිට ලකුණු පාලන සීමාවන් ඉක්මවා යන බව දැකිය හැකිය. විචලනය සඳහා විශේෂ හේතු හඳුනා ගැනීම සඳහා ක්රියාවලිය තුළ මැදිහත් වීම අවශ්ය වේ.

ව්‍යාපාර ක්‍රියාවලි විශ්ලේෂණය සඳහා මූලික තත්ත්ව පාලන මෙවලම් හත සැබෑ උපකාරයක් විය හැකි බව අවබෝධ කර ගැනීමට මගේ උදාහරණ ඔබට උපකාර වනු ඇතැයි මම බලාපොරොත්තු වෙමි.

M. Imai "" විසින් පොතේ දක්වා ඇති අනුවාදය අනුව ඒවා ඉදිරිපත් කෙරේ. මම මෙම ක්‍රම සකසා ඇත්තේ මට වඩාත්ම තාර්කික යැයි පෙනෙන අනුපිළිවෙලට ය.

නිෂ්පාදන තත්ත්ව පාලනය සඳහා සරල මෙවලම් හතක්

රූප සටහන 8 සරලම සංඛ්‍යාන තත්ත්ව පාලන ක්‍රම හතක් පෙන්වයි.

රූපය 8 - සරල සංඛ්යාන ක්රම හතක්

2.1.1 පාලන පත්රය

පද්ධතිය මුහුණ දෙන කාර්යය කුමක් වුවත්, ඒවා සැමවිටම ආරම්භ වන්නේ මූලික ප්‍රමාණාත්මක දත්ත එකතු කිරීමෙනි, එහි පදනම මත මෙම හෝ එම මෙවලම භාවිතා කරනු ලැබේ.

පිරික්සුම් ලැයිස්තුවක් යනු දත්ත රැස්කිරීමේ මෙවලමකි, තොරතුරු තවදුරටත් භාවිතා කිරීම පහසු කිරීම සඳහා ඒවා පටිගත කිරීමේ සහ ස්වයංක්‍රීයව සංවිධානය කිරීමේ මාධ්‍යයකි.

පාලන පත්රය - පාලිත පරාමිතීන් පූර්ව-මුද්‍රණය කර ඇති කඩදාසි පෝරමයක්, ඒ අනුව නැගී එන සිදුවීම් ලියාපදිංචි කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති සටහන් හෝ සරල සංකේත භාවිතයෙන් දත්ත ඇතුළත් කළ හැකිය, i.e. වැඩිදුර විශ්ලේෂණය සඳහා දත්ත රැස් කිරීමට. බාහිරව, පාලන පත්‍රය වගුවක් වන අතර, එය පිරවීම සිදුවීමක් සිදු වූ විට අදාළ සෛලයට සිරස් පහරක් එකතු කිරීම දක්වා අඩු වේ. පළමු ඉසව් හතර සිරස් පහරවලින් සලකුණු කර ඇති අතර සෑම පස්වන ඉසව්වක්ම පළමු පහර හතර හරස් කරන තිරස් පහරකින් සලකුණු කර ඇත. මේ අනුව, සෑම ඉරක්ම සිදුවීම් 5 ක් නියෝජනය කරයි.

පාලන පත්‍රයක් පිරවීම ගුණාත්මක මෙවලම් වලින් සරලම වේ - නිවැරදි සෛලයට පහරක් තැබීමට වඩා පහසු දෙයක් නැත. ප්රතිඵල ගණනය කිරීම ද ඉතා පහසු ය.

පහත දැක්වෙන්නේ පාරිභෝගික පැමිණිලි වාර්තා කළ දත්ත එකතු කිරීමේ පත්‍රිකාවක උදාහරණයකි ඇතැම් වර්ගතුළ නොගැලපීම් විවිධ දිනසති (රූපය 9).

රූපය 9 - දත්ත එකතු කිරීමේ පත්රිකාව

සංඛ්‍යානමය ක්‍රියාවලි පාලන ප්‍රස්ථාරයක් හෝ පාලන ප්‍රස්ථාරයක් යනු ක්‍රියාවලියකින් වරින් වර ලබාගෙන කාලයත් සමඟ සැලසුම් කරන ලද නියැදි දත්තවල චිත්‍රක නිරූපණයකි. මීට අමතරව, තිරසාර ක්‍රියාවලියක ආවේනික විචල්‍යතාවය විස්තර කරන පාලන ප්‍රස්ථාරවල "පාලන සීමාවන්" සලකුණු කර ඇත. පාලන ප්‍රස්ථාරයක පරමාර්ථය වන්නේ පාලන සීමාවන්ට එරෙහිව දත්ත පරීක්ෂා කිරීම සහ කුමන්ත්‍රණය කිරීම මගින් ක්‍රියාවලි ස්ථායිතාව ඇගයීමට උපකාර කිරීමයි. අධ්‍යයනයට භාජනය වන නිෂ්පාදනයේ හෝ ක්‍රියාවලියේ ලක්ෂණය නියෝජනය කරන ඕනෑම විචල්‍යයක් (මනින ලද දත්ත) හෝ ගුණාංගයක් (ගණනය කළ දත්ත) සැලසුම් කළ හැක.

උදාහරණයක් ලෙස විවාහය සවිස්තරාත්මකව සවි කිරීමට භාවිතා කරන පාලන පත්රය (රූපය 10).

රූපය 10 - පිරික්සුම් ලැයිස්තුව

පිරික්සුම් ලැයිස්තු සම්පාදනය කිරීමේදී, ක්‍රියාවලියේ කුමන අදියරේදී සහ කොපමණ කාලයක් දත්ත රැස් කළේද යන්න සහ අමතර පැහැදිලි කිරීම් නොමැතිව පත්‍රයේ ආකෘතිය සරල සහ තේරුම් ගත හැකි බව දැක්වීමට සැලකිලිමත් විය යුතුය.

2.1.2 තීරු වගුව

කොටස්වල ගුණාත්මක භාවයේ ප්රවණතාවය දෘශ්යමාන කිරීමට, අයදුම් කරන්න ග්රැෆික් රූපයසංඛ්යානමය ද්රව්ය. අහඹු විචල්‍යයක ව්‍යාප්තිය විශ්ලේෂණය කිරීමේදී බහුලව භාවිතා වන ප්‍රස්තාරය හිස්ටෝග්‍රෑම් වේ.

තීරු වගුව– සංඛ්‍යාන දත්ත බෙදා හැරීමේ නීතිය දෘශ්‍යමය වශයෙන් ඇගයීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි.

හිස්ටෝග්‍රෑම් යනු තීරු ප්‍රස්ථාරයක් සඳහා වන විකල්පයන්ගෙන් එකක් වන අතර එය මෙම අගයන්හි නිශ්චිත පරාසයක නිෂ්පාදනයක හෝ ක්‍රියාවලියක ගුණාත්මක පරාමිතීන්ට පහර දීමේ සංඛ්‍යාතයේ යැපීම පෙන්වයි. රූප සටහන 11 හි, පහර අන්තරයන් x-අක්ෂයේ සැලසුම් කර ඇති අතර, y-අක්ෂයේ පහර අනුපාතයන් සැලසුම් කර ඇත.

රූපය 11 - සංඛ්යාත හිස්ටෝග්රෑම් විරාම මාලාවස්ථානය

හිස්ටෝග්‍රෑම් පහත පරිදි ගොඩනගා ඇත.

1) තත්ත්ව දර්ශකයේ ඉහළම අගය තීරණය කරනු ලැබේ.

2) තත්ත්ව දර්ශකයේ අඩුම අගය තීරණය කරනු ලැබේ.

3) histogram හි පරාසය විශාලතම සහ කුඩාම අගය අතර වෙනස ලෙස අර්ථ දැක්වේ.

4) හිස්ටෝග්‍රෑම් හි විරාම ගණන (අන්තර් ගණන) = C (තත්ත්ව දර්ශකවල අගයන් ගණන) තීරණය වේ.

5) හිස්ටෝග්‍රෑම් පරතරයේ දිග තීරණය කරනු ලැබේ = (හිස්ටෝග්‍රෑම් පරාසය) / (අන්තර් ගණන).

6) හිස්ටෝග්‍රැම් පරාසය අන්තරාලවලට බෙදී ඇත.

7) එක් එක් කාල පරතරය තුළ ප්‍රතිඵලවල පහර ගණන ගණනය කෙරේ.

8) අන්තරයේ පහරවල වාර ගණන තීරණය කරනු ලැබේ = (පහර ගණන) / (සම්පූර්ණ තත්ත්ව දර්ශක ගණන).

9) තීරු සටහනක් ඉදිවෙමින් පවතී.

මිනුම් ගණන වැඩි වන විට, තීරු වල පළල අඩු වන අතර බහුඅස්රය සම්භාවිතා ඝනත්ව වක්‍රයක් බවට පත් වේ, එය න්‍යායික ව්‍යාප්ති වක්‍රයක් වේ.

පාරිභෝගිකයාගේ අවශ්‍යතා සඳහා ක්‍රියාවලියේ ප්‍රමාණවත් බව තක්සේරු කිරීම සඳහා, අපි ක්‍රියාවලියේ ගුණාත්මකභාවය පරිශීලකයා විසින් සකසා ඇති ඉවසීමේ ක්ෂේත්‍රය සමඟ සැසඳිය යුතුය. ඉවසීමක් තිබේ නම්, ඉහළ ( එස් u) සහ පහළ ( එස් එල්) abscissa අක්ෂයට ලම්බකව එහි මායිම් (Figure 12). එවිට ඔබට මෙම සීමාවන් තුළ හිස්ටෝග්‍රෑම් හොඳින් පිහිටා ඇත්දැයි දැක ගත හැකිය.

රූප සටහන 12 - නියැදීම සඳහා සුදුසු සංකල්පයට
තුන්-සිග්මා සීමාවන්

හිස්ටෝග්‍රෑම් සමමිතික (සීනුව හැඩැති) ආකාරයක් තිබේ නම්, සාමාන්‍ය අගය දත්ත පරාසයේ මැදට වැටෙන විට, මෙය අහඹු විචල්‍යයක් බෙදා හැරීමේ සාමාන්‍ය (ගවුසියානු) නියමයකි. සාමාන්‍ය බෙදාහැරීමේ නීතිය සඳහා, ක්‍රියාවලියේ ප්‍රතිනිෂ්පාදනය, ප්‍රධාන ක්‍රියාවලි පරාමිතීන්ගේ වෙනස්වීම්: සාමාන්‍ය අගය විමර්ශනය කිරීමට හැකි වේ. xහෝ ගණිතමය අපේක්ෂාව M( x) හා සම්මත අපගමනයනියම වේලාවට. මෙම අවස්ථාවේදී, බෙදා හැරීමේ ප්රතිදානය තීරණය කළ හැකිය ජනගහනයලබා දී ඇති අගයන් සඳහා M( x), අනුරූප ත්‍රි-සිග්මා සීමාවන් සහ ඉවසීමේ සීමාවන් සංසන්දනය කිරීම මත පදනම්ව.

Figure 12 පෙන්නුම් කරන්නේ අපි ත්‍රි-සිග්මා සීමාවන් ඉවසීමේ සීමාවන් (σ - සම්මත අපගමනය) ලෙස ගතහොත් සාමාන්‍ය ජනගහනයේ සියලුම දත්ත වලින් 99.73% වලංගු ලෙස සලකනු ලබන අතර දත්ත වලින් 0.27% පමණක් නුසුදුසු (අනුකූල නොවන) ලෙස සලකනු ලබන බවයි. - NC) පාරිභෝගිකයාගේ (පරිශීලකයාගේ) අවශ්‍යතා, ඒවා නිශ්චිත ඉවසීමේ ක්ෂේත්‍රයෙන් පිටත පිහිටා ඇත.

2.1.3 විසිරුණු බිම්

Scatterplots යනු විවිධ සාධක දෙකක් අතර සහසම්බන්ධය පෙන්වන ප්‍රස්ථාර වේ.(පින්තූර 13) .

රූපය 13 - Scatterplot

සහසම්බන්ධ ක්ෂේත්‍රයක් ලෙසද හැඳින්වෙන ස්කටර්ප්ලොට් යනු අදාළ විචල්‍ය යුගල අතර සම්බන්ධතාවයේ වර්ගය සහ ශක්තිය තීරණය කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන මෙවලමකි.

මෙම විචල්‍ය දෙක වෙත යොමු විය හැක්කේ:

ගුණාත්මක ලක්ෂණයට සහ එයට බලපාන සාධකයට;

විවිධ තත්ත්ව ලක්ෂණ දෙකකට;

එක් ගුණාත්මක ලක්ෂණයකට බලපාන සාධක දෙකකට. උදාහරණයක් ලෙස, උදුනෙහි උෂ්ණත්වය සහ පීඩනය.

ඔවුන් අතර සම්බන්ධතාවය හඳුනා ගැනීම සඳහා විසිරුම් රූප සටහනක් භාවිතා කරයි.

විසිරුණු රූප සටහනක් ඉදිකිරීම පහත දැක්වෙන අනුපිළිවෙලින් සිදු කෙරේ.

1) යුගල දත්ත එකතු කරනු ලැබේ ( x, y), ඒවා අතර යැපීම විමර්ශනය කිරීමට අවශ්‍ය වන අතර ඒවා වගුවක සකසා ඇත. එක් විචල්‍යයක් සාධකයක් නම්, දෙවැන්න ගුණාත්මක ලක්ෂණයක් නම්, එම සාධකය සඳහා තිරස් අක්ෂය තෝරා ගනු ලැබේ. x, සහ ගුණාත්මක ලක්ෂණය සඳහා - සිරස් අක්ෂය y. අවම වශයෙන් දත්ත යුගල 25-30ක් ප්‍රිය වේ.

2) සඳහා උපරිම සහ අවම අගයන් සොයන්න xහා y.

3) වෙනම කඩදාසි පත්‍රයක ප්‍රස්ථාරයක් ඇඳ දත්ත යොදනු ලැබේ. විවිධ නිරීක්ෂණ වලදී එකම අගයන් ලබා ගන්නේ නම්, ඒවා සංකේන්ද්රික කව මගින් දක්වනු ලැබේ.

4) නම් කර ඇත:

ප්රස්ථාර මාතෘකාව;

කාල විරාමය;

දත්ත යුගල සංඛ්යාව;

එක් එක් අක්ෂය සඳහා නම් සහ ඒකක.

විසිරුම් රූප සටහනක් භාවිතා කිරීම විචල්‍ය යුගල අතර සම්බන්ධතාවයේ වර්ගය සහ සමීපත්වය හඳුනා ගැනීමට සීමා නොවේ. තත්ත්ව දර්ශක සහ විශ්ලේෂණයට බලපාන සාධකවල හේතුව-සහ-ඵල සම්බන්ධතා හඳුනා ගැනීමට ද විසිරුණු කොටස භාවිතා වේ.
හේතුව-සහ-ඵල රූප සටහන, එය පහත සාකච්ඡා කරනු ඇත.

කාලයත් සමඟ තත්ත්ව පරාමිතිය වෙනස් වීමේ ස්වභාවය දෘශ්‍ය ලෙස පෙන්වීමට විසිරුම් රූප සටහන ඔබට ඉඩ සලසයි. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, අපි ඛණ්ඩාංකවල මූලාරම්භයෙන් ද්වි අංශයක් අඳින්නෙමු. සියලුම ලක්ෂ්‍ය ඛණ්ඩනය මත පිහිටා තිබේ නම්, මෙයින් අදහස් කරන්නේ අත්හදා බැලීමේදී මෙම පරාමිතියේ අගය වෙනස් වී නොමැති බවයි. එබැවින්, සලකා බලනු ලබන සාධකය (හෝ සාධක) තත්ත්ව පරාමිතියට බලපාන්නේ නැත. ලක්ෂ්‍යවලින් වැඩි ප්‍රමාණයක් බයිසෙක්ටරය යටතේ තිබේ නම්, මෙයින් අදහස් කරන්නේ පසුගිය කාලය තුළ තත්ත්ව පරාමිතියේ අගයන් අඩු වී ඇති බවයි. ලකුණු ද්වි අංශයට ඉහළින් පිහිටා තිබේ නම්, සලකා බලන කාලය තුළ පරාමිතියේ අගයන් වැඩි වී ඇත.

පරාමිතිය 10, 14, 30, 50% කින් අඩුවීමට සහ වැඩි කිරීමට අනුරූප වන ඛණ්ඩාංකවල මූලාරම්භයෙන් කිරණ ලබා ගැනීමෙන්, සරල රේඛා අතර ලක්ෂ්‍ය ගණන් කිරීමෙන් පරාමිති අගයන්හි සංඛ්‍යාතය සොයා ගත හැකිය. 0...10%, 10...20% කාල පරතරයන් තුළ.

සම්බන්ධතා වර්ගය, යුගල සමස්ත ව්යාප්තිය තීරණය කිරීම සඳහා විසුරුම වඩාත් පුලුල්ව භාවිතා කිරීම. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, ඔබ ප්‍රථමයෙන් මෙහෙයුම් තත්ත්‍වයේ යම් යම් වෙනස්කම් නිසා ඇති වූ රූප සටහනේ දුර බැහැර ස්ථාන (පිටතට) තිබේ දැයි සොයා බැලිය යුතුය. එවැනි අක්‍රමිකතා සඳහා හේතු පිළිබඳව අවධානය යොමු කළ යුතුය, මන්ද ඒවායේ හේතුව සෙවීමෙන් අපි බොහෝ විට ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගනිමු.

2.1.4 ස්තරීකරණ ක්‍රමය (දත්ත ස්තරීකරණය)

දත්ත ස්තරීකරණ ක්‍රමයට අනුකූලව (රූපය 14), සංඛ්‍යාන දත්ත ස්ථරීකරණය කර ඇත, i.e. කණ්ඩායම් දත්ත ඔවුන්ගේ කුවිතාන්සියේ කොන්දේසි මත පදනම්ව සහ එක් එක් දත්ත සමූහය වෙන වෙනම සැකසීම.

ඒවායේ ලක්ෂණ අනුව කණ්ඩායම් වලට බෙදා ඇති දත්ත ස්ථර (ස්ථර) ලෙසද, ස්ථර (ස්ථර) වලට බෙදීමේ ක්‍රියාවලිය ස්තරීකරණය (ස්තරීකරණය) ලෙසද හැඳින්වේ.

පවතිනවා විවිධ ක්රම delamination, එහි භාවිතය නිශ්චිත කාර්යයන් මත රඳා පවතී. උදාහරණයක් ලෙස, දත්ත සම්බන්ධ
වැඩ කරන ස්ථානයේ වැඩමුළුවක නිෂ්පාදනය කරන නිෂ්පාදනයක් සඳහා කාර්ය සාධනය, භාවිතා කරන උපකරණ, වැඩ මෙහෙයුම් ක්රම, උෂ්ණත්වය මත පදනම්ව යම් දුරකට වෙනස් විය හැක.
කොන්දේසි, ආදිය. මෙම වෙනස්කම් සියල්ලම delamination සාධක විය හැක. නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන්හිදී, පුද්ගලයා (මිනිසා), යන්ත්‍රය (යන්ත්‍රය), ද්‍රව්‍ය (ද්‍රව්‍ය), ක්‍රමය (ක්‍රමය), මිනුම් (මිනුම්) මත පදනම්ව සාධක සැලකිල්ලට ගනිමින් 5M ක්‍රමය බොහෝ විට භාවිතා වේ.

රූපය 14 - දත්ත ස්තරීකරණය

ඉවත් කිරීම පහත පරිදි සිදු කෙරේ:

රංගන ශිල්පීන් විසින් ස්ථරීකරණය කිරීම - සුදුසුකම්, ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය, සේවා පළපුරුද්ද අනුව;

ද්රව්යමය වශයෙන් ස්ථරීකරණය - නිෂ්පාදන ස්ථානය, නිෂ්පාදන සමාගම, කණ්ඩායම, අමුද්රව්යවල ගුණාත්මකභාවය ආදිය;

යන්ත්ර සහ උපකරණ මගින් ස්ථරීකරණය - නව සහ පැරණි උපකරණ, වෙළඳ නාමය, සැලසුම්, නිෂ්පාදන සමාගම, ආදිය;

නිෂ්පාදන ක්රමය අනුව delamination - උෂ්ණත්වය, තාක්ෂණික ක්රමය, නිෂ්පාදන ස්ථානය, ආදිය.

මිනුම් මගින් ස්ථරීකරණය - මිනුම් ස්ථානය, මිනුම් උපකරණ වර්ගය හෝ ඒවායේ නිරවද්‍යතාවය යනාදිය.

delamination ප්රතිඵලයක් ලෙස, පහත සඳහන් කොන්දේසි දෙකක් නිරීක්ෂණය කළ යුතුය.

1) ස්ථරයක් (විසරණය) තුළ ඇති අහඹු විචල්‍යයක අගයන් අතර ඇති වෙනස්කම් ස්ථරීකෘත නොවන ආරම්භක ජනගහනයක එහි අගයන්හි වෙනසට සාපේක්ෂව හැකි තරම් කුඩා විය යුතුය.

2) ස්ථර අතර වෙනස (ස්ථරවල අහඹු විචල්‍යවල සාමාන්‍ය අගයන් අතර වෙනස්කම්) හැකි තරම් විශාල විය යුතුය.

නිෂ්පාදන නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මකභාවය පාලනය කිරීමේදී, කාර්යය බොහෝ විට පැන නගින්නේ නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මක භාවය පිරිහීමට හේතු වූ ප්‍රභවය හඳුනා ගැනීමයි; එවැනි තොරතුරු විසරණ විශ්ලේෂණය භාවිතයෙන් විසරණය ස්ථරීකරණය කිරීමෙන් ලබා ගත හැක.

2.1.5 ඉෂිකාවා රූප සටහන

ඉෂිකාවා රූප සටහන (හේතුව-සහ-ඵල රූප සටහන) ඔබට සිදුවීමක් සිදුවීමට හේතු විධිමත් කිරීමට සහ ව්‍යුහගත කිරීමට ඉඩ සලසයි, නිදසුනක් ලෙස, විෂමතාවයක පෙනුම, මෙන්ම හේතු සහ ඵල සම්බන්ධතා ඇති කර ගැනීම.

විය හැකි සියලුම හේතු 5M මූලධර්මය අනුව වර්ගීකරණය කර ඇත:

1.මිනිසා(මිනිසා) - මානව සාධකය හා සම්බන්ධ හේතු;

2.යන්ත්ර(යන්ත්ර, උපකරණ) - උපකරණ සම්බන්ධ හේතු;

3.ද්රව්ය(ද්රව්ය) - ද්රව්ය සම්බන්ධ හේතු;

4.ක්රම(ක්‍රම) - ක්‍රියාවලි සංවිධානය කිරීම සමඟ වැඩ කිරීමේ තාක්ෂණය හා සම්බන්ධ හේතු;

5.මිනුම්(මිනුම්) - මිනුම් ක්රම හා සම්බන්ධ හේතු.

අධ්‍යයනයට ලක්වන සිදුවීම රූප සටහනේ දකුණු පැත්තේ ප්‍රදර්ශනය කර ඇති අතර, එය සිදුවීම් නම් කිරීමේ දකුණු පසින් ගොඩනගා ඇති ගස් රූප සටහනේ මූලය සංකේතවත් කරයි. තිරස් අතට, රූප සටහනේ මූලයේ සිට පත්‍රයේ වම් කෙළවර දක්වා, රූප සටහනේ මධ්‍යම අක්ෂය ගස් කඳකට සමාන ලෙස සැලසුම් කර ඇත.

ඉෂිකාවා රූප සටහනේ මධ්‍යම අක්ෂයට යාබදව ශාඛා පහක් ඇති අතර, ඒ සෑම එකක්ම තමන්ගේම හේතු පන්තියට අනුරූප වේ, නැතහොත් එහි එම්.

තවද, එක් එක් ශාඛාව මත වෙන වෙනම, අක්ෂයක මෙන්, අතිරේක ශාඛා ඉදිකර ඇති අතර, ඒ සෑම එකක්ම එහි පන්තියේ වෙනම හේතුවක් නියෝජනය කරයි. එවැනි සෑම ශාඛාවකටම, අනෙක් අතට, අංකුර ගෙන එනු ලැබේ - තවත් හේතු ඉහළ මට්ටමේඑය විස්තර කිරීම. මේ ආකාරයෙන් ඉදිරියට යාමෙන්, විවිධ මට්ටම්වල විස්තර ඇති විශේෂිත සිදුවීමක් සිදුවීමට හේතු සම්බන්ධ කරන අතු ගසක් අපට ලැබේ. මේ අනුව, අපට සම්මතයෙන් විශේෂිත අපගමනයන් (මූලික හේතු) සහ විශේෂිත සිදුවීමක සම්භාවිතාව කෙරෙහි ඔවුන්ගේ බලපෑම අතර හේතු සම්බන්ධතාවක් ඇති කර ගත හැකිය.

යෙදුමේ ඵලදායීතාවය සඳහා මෙම ක්රමයසහ ලබාගත් ප්රතිඵලවල විශ්වසනීයත්වය, ඉෂිකාවා රූප සටහන ඉදිකිරීම වෘත්තිකයන් විසින් සිදු කළ යුතුය.

එහි ව්‍යුහය නිසා ඉෂිකාවා රූප සටහන මාළු අස්ථි සටහන ලෙසද හැඳින්වේ (රූපය 15).

රූපය 15 - ඉෂිකාවා රූප සටහන්

2.1.6 පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය

Pareto සටහන, හෝ ABC විශ්ලේෂණය, ඔබට ඇති ප්රධාන හේතු හඳුනා ගැනීමට ඉඩ සලසයි විශාලතම බලපෑමමතුවීම දක්වා
හෝ වෙනත් තත්වයක්. පැරේටෝ මූලධර්මය පවසන්නේ හේතු වලින් 20% ක් බලපෑම් වලින් 80% ක් නිපදවන බවයි. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, හැකි සියලු හේතු අතරින්, 20% පමණක් විශේෂයෙන් සැලකිය යුතු අතර, ඒවා ප්රතිඵලවලට බලපාන බැවින්, සමස්තයෙන් 80% කි.

පැරේටෝ මූලධර්මය 20-80 රීතිය ලෙසද හැඳින්වේ. මෙම මූලධර්මය නම් කර ඇත්තේ ඉතාලි ජාතික ආර්ථික විද්‍යාඥ විල්ෆ්‍රෙඩෝ පැරේටෝ විසිනි XIX අගසියවසේ අවධානය යොමු වූයේ ඉතාලි ප්‍රාග්ධනයෙන් 80% ක් සංකේන්ද්‍රණය වී ඇත්තේ ඉතාලියේ ජනගහනයෙන් 20% ක් අතේ බව ය. පසුව, මෙම රීතියේ වලංගු භාවය ජීවිතයේ විවිධ ශාඛා වල නිරීක්ෂණ සහ පසුව ප්රතිඵල ගණනය කිරීම් මගින් තහවුරු විය. මේ අනුව, නැගී එන නොගැලපීම්වල මුළු සංඛ්‍යාවෙන් 20% ක් ඉවත් කිරීම, සිදුවිය හැකි සියලු නොගැලපීම් ඉවත් කිරීමේ මුළු පිරිවැයෙන් 80% ක් වෙනතකට යොමු කරයි; සැපයුම් සමාගමක් සඳහා, මුළු ගනුදෙනුකරුවන් සංඛ්‍යාවෙන් 20% ලාභයෙන් 80% ක් වේ. මේ අනුව, හේතු වලින් 20% ක් කෙරෙහි අපගේ බලපෑම යොමු කිරීමෙන්, අපි ප්රතිවිපාකවලින් 80% කට බලපෑම් කරමු. ඊළඟ 30% හේතු උත්පාදනය කරයි, අමුතු තරම්, බලපෑම් වලින් 15% ක් පමණක් වන අතර, අවසාන වශයෙන්, ඉතිරි 50% බලපෑම් වලින් 5% කට පමණක් බලපායි. ඉතින් අපිට පුළුවන්
ප්රතිඵලවල වැදගත්කම සහ ඵලදායීතාවය මත පදනම්ව ඔවුන්ගේ අවධානය සහ බලපෑම බෙදා හැරීම.

උදාහරණයක් ලෙස, ඔබ අත්තනෝමතික පෙළක් ගෙන එහි එක් එක් අක්ෂරය කොපමණ වාරයක් සිදු වේද යන්න ගණන් කළහොත්, ඉහළ සම්භාවිතාවක් සහිතව, හෝඩියේ 20% ක් පමණ වන අකුරු සෑදී ඇති බව පෙනේ.
සම්පූර්ණ පාඨයෙන් 80%.

Pareto වගුවක උදාහරණයක් රූප සටහන 16 හි දක්වා ඇත.

රූපය 16 - පැරේටෝ ප්‍රස්ථාරය

2.1.7 සහසම්බන්ධතා රූප සටහන

සහසම්බන්ධතා රූප සටහන (විසිරුම් රූප සටහන) - එකිනෙකට සම්බන්ධ විචල්‍යයන් අතර සම්බන්ධතාවයේ චිත්‍රක සංදර්ශකය. මෙම රූප සටහන නිර්මාණය කර ඇත්තේ ස්වාධීන විචල්‍යයේ අගය වෙනස් වන විට කොන්දේසි සහිතව රඳා පවතින විචල්‍යය වෙනස් වන මූලධර්මය හෙළි කිරීමටය.

උදාහරණයක් ලෙස, වෙනස්වන කාලගුණික තත්ත්වයන් සමඟ කාබනීකෘත බීම අලෙවිය වෙනස් වන ආකාරය රූප සටහන 17 පෙන්වයි. ශක්තිමත් ධනාත්මක සහසම්බන්ධයක් ඇත.

බීම, pcs.

රූපය 17 - Scatterplot

2.1.8 පාලන ප්‍රස්ථාර

පාලන ප්‍රස්ථාර භාවිතය සැලසුම් කිරීම, සැලසුම් කිරීම, ක්‍රියාවලි වෙනස්කම් තීරණය කිරීම මෙන්ම යම් බාහිර මැදිහත්වීමක හෝ ක්‍රියාවක බලපෑම මැනීමේදී භාවිතා වේ (රූපය 18).

මීට අමතරව, පාලන ප්‍රස්ථාරවලට එරෙහිව කාල ශ්‍රේණි විශ්ලේෂණය වැඩිදියුණු කිරීම් සහ වෙනස්වීම් සම්බන්ධයෙන් ලබාගත් ප්‍රතිඵල සංසන්දනය කිරීම සඳහා ප්‍රයෝජනවත් වේ.

රූපය 18 - පාලන කාඩ්පත්

පාලන සටහනක් යනු ගුණාත්මක නිෂ්පාදනයේ පිළිගත හැකි සීමාව පෙන්වන සීමාවන් සහිත ප්‍රස්ථාරයකි.සම්මත නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන්හි අසාමාන්‍ය තත්ත්වයන් හඳුනා ගැනීම සඳහා එය ඉතා ප්‍රයෝජනවත් වේ.

පාලන කාඩ්පත් - විශේෂ ආකාරයේ 1925 දී Shewhart විසින් ප්‍රථම වරට යෝජනා කරන ලද රූපසටහන්. ඒවාට රූප සටහන 18 හි දැක්වෙන පෝරමය ඇත. පාලන ප්‍රස්ථාර සාමාන්‍ය මට්ටමට සාපේක්ෂව හෝ ඉහළ සහ අතර ක්‍රියාවලියක නිරීක්ෂිත ප්‍රතිඵලයක් හෝ තත්වයක් කාලයත් සමඟ (වමේ සිට දකුණට) ප්‍රදර්ශනය කිරීමට භාවිතා කරයි. පහළ සීමාව.

පාලන ප්‍රස්ථාර වර්ග

පාලන ප්‍රස්ථාර වර්ග දෙකක් තිබේ: එකක් ගුණාත්මක පරාමිතීන් පාලනය කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇත, ඒවායේ අගයන් වේ ප්රමාණාත්මකතත්ත්ව පරාමිති දත්ත (මාන අගයන්, ස්කන්ධය, විද්‍යුත් සහ යාන්ත්‍රික පරාමිතීන්, ආදිය), සහ දෙවැන්න - විවික්ත අහඹු විචල්‍යයන් සහ අගයන් වන තත්ත්ව පරාමිතීන් පාලනය කිරීමට ගුණාත්මකදත්ත (හොඳ - හොඳ නැත, අනුරූප - අනුරූප නොවේ, දෝෂ සහිත - දෝෂ රහිත නිෂ්පාදන, ආදිය) (රූපය 19).

රූපය 19 - පාලන ප්‍රස්ථාර වර්ගය තෝරාගැනීමේ ක්‍රියා පටිපාටිය

(n- නියැදි ප්රමාණය)

ගුණාත්මක පාලන ප්‍රස්ථාර

දෝෂ සහිත නිෂ්පාදනවල අනුපාතය සඳහා සිතියමෙහි ( පි-map), නියැදියේ දෝෂ සහිත නිෂ්පාදනවල අනුපාතය ගණනය කෙරේ. නියැදි ප්රමාණය විචල්ය වන විට එය භාවිතා වේ.

දෝෂ සහිත නිෂ්පාදන ගණන සඳහා සිතියමෙහි ( np-map) නියැදියේ ඇති දෝෂ සහිත අයිතම ගණන ගණනය කරයි. නියැදි ප්රමාණය නියත වන විට එය භාවිතා වේ.

නියැදියේ ඇති දෝෂ ගණන සඳහා සිතියමෙහි ( සමඟ-සිතියම), නියැදියේ ඇති දෝෂ ගණන ගණනය කෙරේ.

එක් නිෂ්පාදනයක් සඳහා ඇති දෝෂ ගණන සඳහා සිතියමෙහි ( u-map) නියැදියේ අයිතමයකට ඇති දෝෂ ගණන ගණනය කරයි.

ප්‍රමාණාත්මක ලක්ෂණ අනුව ප්‍රස්ථාර පාලනය කරන්න

ප්‍රමාණාත්මක පාලන ප්‍රස්ථාර, රීතියක් ලෙස, ද්විත්ව ප්‍රස්ථාර වේ, ඉන් එකක් ක්‍රියාවලියේ සාමාන්‍ය අගයෙහි වෙනස නිරූපණය කරන අතර දෙවැන්න ක්‍රියාවලියේ විසිරීම නිරූපණය කරයි. ක්‍රියාවලි පරාසය මත පදනම්ව විසිරීම ගණනය කළ හැක ආර්(විශාලතම සහ කුඩාම අගය අතර වෙනස), පාලන ප්‍රස්ථාර, එනම් පාලන ප්‍රස්ථාර:

- අංක ගණිත මධ්යන්යය සහ පරාසයන් ( x – ආර්);

මධ්‍යයන් සහ පරාස (මා - ආර්);

- තනි අගයන් ( x);

- දෝෂ සහිත නිෂ්පාදනවල කොටස ( ආර්);

- දෝෂ සහිත නිෂ්පාදන ඒකක ගණන ( pn);

- අඩුපාඩු සංඛ්යාව ( c);

- නිෂ්පාදන ඒකකයකට ඇති දෝෂ ගණන ( u).

ඕනෑම නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලියක, මෙම ක්‍රියාවලිය සංලක්ෂිත සමහර පරාමිතිවල නාමික අගයන්ගෙන් බැහැරවීම තුළ සෑම විටම වෙනස්කම් හෝ වෙනස්කම් තිබේ. සංඛ්‍යානමය අර්ථයෙන් ස්ථායීතාවය යනු නිරීක්‍ෂණය කරන ලද පරාමිතියේ සාමාන්‍ය අගය කාලයත් සමඟ නාමික අගයෙන් බැහැර නොවන විට ක්‍රියාවලියක් ලෙස වටහාගෙන ඇති අතර පරාමිති විසිරීමේ අගය යම් කාල සීමාවක් තුළට වැටේ. කෙසේ වෙතත්, අහඹු නොවන හේතු නිසාද වෙනස්කම් ඇති විය හැක. එවැනි හේතු අතර, උදාහරණයක් ලෙස, යන්ත්රයේ වැරදි සැකසුම, ඇඳීම සහ ඉරීම, තෙහෙට්ටුව හෝ අසනීප හේතුවෙන් ක්රියාකරු විසින් වැඩ උපදෙස් වැරදි ලෙස ක්රියාත්මක කිරීම, පරිගණක දෝෂ ආදිය ඇතුළත් වේ. එවැනි හේතු තිබේ නම් නිෂ්පාදන ක්රියාවලියසංඛ්‍යානමය පාලනයෙන් බැහැරව.

පාලන ප්‍රස්ථාරවල ප්‍රධාන අරමුණ වන්නේ වෙනස් වීමට හේතුව හඳුනා ගැනීම සහ එය නිකුත් කිරීමට පෙර ක්‍රියාවලියට අවශ්‍ය ගැලපීම් සිදු කිරීම සඳහා නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලියේ අහඹු නොවන වෙනස්කම් ඉක්මනින් හඳුනා ගැනීමයි. විශාල සංඛ්යාවක්අඩු ගුණාත්මක නිෂ්පාදන. ඊට අමතරව, පාලන ප්‍රස්ථාර මඟින් ක්‍රියාවලියේ ගුණාත්මකභාවය සහ විභවය සංලක්ෂිත පරාමිතීන් ඇගයීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.

මේ අනුව, ක්‍රියාවලිය සංඛ්‍යානමය වශයෙන් පාලනය වන්නේ නම්, නිරීක්ෂිත පරාමිතිය (P) හි සියලුම අගයන් පාහේ සීමිත කලාපයකට ගැලපේ. කෙසේ වෙතත්, නිවැරදි කිරීමේ ක්රියාමාර්ග අවශ්ය නොවේ. නිරීක්ෂණය කරන ලද පරාමිතියේ අගයන් අවසර ලත් කලාපයෙන් පිටත වැටේ නම්, මෙම ක්රියාවලිය සංඛ්යානමය වශයෙන් පාලනය කළ නොහැකි බව පෙන්නුම් කරයි. පාලිත පරාමිතියේ අගයන් අවසර ලත් කලාපයට ගැලපෙන විට තත්වයන් ඇති විය හැකි බව සැලකිල්ලට ගත යුතුය, නමුත් අවසාන ලක්ෂ්ය දහයම මැද රේඛාවට පහළින් ඇති ප්රදේශයට වැටුණි (රූපය 20). මෙම අවස්ථාවෙහිදී, "අහඹු" සාධකය උල්ලංඝනය වී ඇති අතර "ක්රමවත්" සාධකය දර්ශනය විය, i.e. මෙම ක්රියාවලිය සංඛ්යානමය වශයෙන් පාලනය කළ නොහැකි විය.

රූපය 20 - නිතිපතා සාධකයේ පෙනුම පිළිබඳ උදාහරණ
පාලන සටහනේ

නිෂ්පාදන ක්රියාවලියේදී, නිෂ්පාදිතය මෙම හේතූන්ගේ සංකීර්ණ බලපෑමට යටත් වේ.

නිෂ්පාදනයේ ගුණාත්මකභාවය තක්සේරු කිරීම සඳහා, i.e. අවශ්‍ය අගයන් සමඟ එහි පරාමිතීන් (ලක්ෂණ) අනුකූල වීමේ මට්ටම, මෙම ලක්ෂණ වෙනස් කිරීමේ අවසර ලත් ක්ෂේත්‍ර පවරනු ලැබේ, ඉහත ලැයිස්තුගත කර ඇති හේතු සැලකිල්ලට ගනිමින්, විය හැකි අපගමනයන් කණ්ඩායම් දෙකකට ඒකාබද්ධ වේ: අහඹු සහ ක්‍රමානුකූල.

අහඹු අපගමනයනිෂ්පාදන ක්‍රියාවලිය නිසා ඇති වන අතර ඒවා බොහෝ දුරට නොවැළැක්විය හැකිය. ඒවා සංකීර්ණ අන්තර්ක්‍රියාවක ප්‍රතිඵලයක් ලෙස පැන නගී විවිධ හේතුකම්පනය, ෙබයාරිං ක්‍රියා විරහිත වීම සහ රීතියක් ලෙස පාලනය කරන ලද විසුරුවා හැරීමට බලපායි
ලක්ෂණ.

රූප සටහන 21a මගින් ගුණාත්මක ගුණාංගයේ ව්‍යාප්ති ඝනත්වයේ ප්‍රස්ථාර දෙකක් පෙන්වයි xඑකම නිෂ්පාදනයක් නිෂ්පාදනය කිරීමේ ක්රම දෙකක් සඳහා. බෙදා හැරීම සාමාන්‍ය වන අතර නිෂ්පාදන ක්‍රම දෙකටම සමාන අගයක් ඇත. අපේක්ෂිත අගය එම් x, එනම්, අවස්ථා දෙකෙහිම ගුණාත්මක ගුණාංගයේ අගයන් සාමාන්‍යයෙන් සමපාත වේ. ක්රම දෙකම වෙනස් වන්නේ විසිරීමේ මට්ටමෙන් පමණි. ගුණාත්මක ගුණාංගවල අගයන් තුළ පිහිටා තිබීම අවශ්‍ය නම් අවසර ලත් ප්රදේශයසාමාන්ය අගයක් සහිතව එම් x පරාසය තුළ [ ඒ, බී], පසුව දෙවන නිෂ්පාදන ක්‍රමය සමඟ, දෝෂ වලින් විශාල ප්‍රතිශතයක් සිදුවිය හැකිය (රූපයේ, එය සිදුවීමේ සම්භාවිතාව පැටවුන් බිහිවීමෙන් පෙන්නුම් කෙරේ).

ක්රමානුකූල අපගමනයමෙවලම් ඇඳීම, අමුද්‍රව්‍ය කාණ්ඩයේ වෙනසක්, නව වැඩ මාරුවක් වැනි හේතු නිසා. ක්‍රමානුකූල හේතූන් මගින් පෙන්වා ඇති පරිදි පාලිත ලක්ෂණයේ විසුරුමේ කේන්ද්‍රයේ මාරුවකට මග පාදයි
රූපය 21b. ක්රමානුකූල අපගමනය පෙනුම ද විවාහය වැඩි වීමට හේතු වේ, කෙසේ වෙතත්, එවැනි අපගමනය සඳහා හේතු හඳුනාගෙන ඒවා ඉවත් කළ හැකිය.

ඒ- අහඹු; බී- ක්රමානුකූල

රූපය 21 - අපගමන වර්ග

නිෂ්පාදන තත්ත්ව පාලනයේ ක්‍රියාකාරී පරමාර්ථය වන්නේ නිෂ්පාදිත නිෂ්පාදනවල ලක්ෂණ මෙම නිෂ්පාදන නිෂ්පාදනය සඳහා ලියකියවිලි වල දක්වා ඇති මෙම ලක්ෂණ සඳහා ඉවසීම සමඟ සංසන්දනය කිරීමෙන් සහ අපගමනය වීමට හේතු හඳුනා ගැනීමෙන් අවශ්‍ය ලක්ෂණ සහිත නිෂ්පාදනවල අනුකූලතාව තක්සේරු කිරීමයි.

නිෂ්පාදන තත්ත්ව පාලනය වර්ග තුනක් ඇත: ආදාන පාලනයද්රව්ය, අමුද්රව්ය සහ සංරචක, නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය පාලනය කිරීම සහ නිෂ්පාදිත නිෂ්පාදන පාලනය කිරීම.

ආදාන පාලනයඅමුද්රව්ය සහ ද්රව්යවල ගුණාත්මකභාවය සහතික කරයි.

නිෂ්පාදන ක්රියාවලිය පාලනය- මෙය නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලියේදී සිදු කරන ලද සියලුම පාලන මෙහෙයුම් සමූහයක් වන අතර, ක්‍රියාවලියේ තත්ත්වය පිළිබඳ තොරතුරු මත පදනම්ව, එය පාලනය කිරීමට ඉඩ සලසයි, එවිට නිෂ්පාදිත නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මක සලකුණ නිශ්චිත ඉවසීම් තුළ පවතී.

නිමි නිෂ්පාදන පාලනයයනු පිළිගැනීමේ පාලනයක් වන අතර, බෙදා හරින ලද නිෂ්පාදනවල හොඳ නිෂ්පාදනවල අනුපාතය පාරිභෝගිකයා විසින් නිශ්චිතව දක්වා ඇති මට්ටමට වඩා අඩු නොවන බව සහතික කළ යුතුය.

මේ අනුව, නිෂ්පාදන පාලනය මඟින් නිෂ්පාදිත නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මකභාවය සහතික කරන අතර පිළිගැනීමේ පාලනය - පාරිභෝගිකයා වෙත ලබා දෙන නිෂ්පාදනවල ගුණාත්මකභාවය සහතික කරයි.

ඕනෑම පාලනයකට නිශ්චිත පිරිවැය පිරිවැයක් අවශ්‍ය වන බැවින්, නිෂ්පාදකයා, තත්ත්ව කළමනාකරණ පද්ධතියක් සංවර්ධනය කිරීමේදී, සැපයුම්කරුවන් දෙදෙනාගේම අවදානම් පිරිවැය සැලකිල්ලට ගනිමින්, සම්පූර්ණ පාලන පිරිවැයේ ක්‍රියාකාරිත්වය ප්‍රශස්ත කරමින්, මෙම පාලන වර්ග දෙකේ පරිමාවන් නිවැරදිව සහසම්බන්ධ කළ යුතුය. සහ පාරිභෝගිකයා.

තත්ත්ව පාලනය ප්‍රමාණාත්මකව සහ ගුණාත්මකව සිදු කළ හැක.

ප්රමාණාත්මක ලක්ෂණ

නිෂ්පාදනයේ ගුණාත්මකභාවය තීරණය කරන බොහෝ ලක්ෂණ මැනිය හැකිය. මෙම ලක්ෂණ අතර, උදාහරණයක් ලෙස, ප්‍රක්ෂේපණයේ විෂ්කම්භය, නූල්වල ආතන්ය ශක්තිය, රසායනික සංයුතියවානේ, ආදිය සාමාන්යයෙන්, නිෂ්පාදනයේ ප්රමාණාත්මක ලක්ෂණ අඛණ්ඩව පවතී අහඹු විචල්යයන්. බොහෝ විට මෙම බෙදාහැරීම සාමාන්ය හෝ ලඝු-සාමාන්ය වේ. සමහර විට ප්‍රමාණාත්මක සංඥා යනු විවික්ත අහඹු විචල්‍යයන් වේ. උදාහරණයක් ලෙස රෙදි කැබැල්ලක ඇති නූල් ගණන හෝ ලෝහ තැටියක මතුපිට ඇති දෝෂ ගණන. නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලිය පාලනය කරන්නේ නම්,
එවිට දෝෂ සහිත තැටි බෙදා හැරීම නීතියට කීකරු විය හැකිය
විෂ.

ගුණාත්මක ලක්ෂණ

සාමාන්‍යයෙන්, නිෂ්පාදනයක් හොඳ (හොඳ) හෝ නරක (දෝෂ සහිත, දෝෂ සහිත) ලෙස වර්ගීකරණය කර ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, දැල්වෙන්නේ නැති ලයිටරයක් ​​දෝෂ සහිතයි. සමහර විට අඩුපාඩු ප්රධාන හා සුළු වශයෙන් බෙදා ඇත. එබැවින් ඉස්කුරුප්පු ඇණ නොමැතිකම පිටත මෝටර්එය ප්‍රධාන දෝෂයක් වන අතර එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස මෝටරය ප්‍රතික්ෂේප වන අතර මෝටර් තීන්තවල ඇති සීරීම් සුළු දෝෂ ලෙස වර්ග කෙරේ.

ප්‍රමාණාත්මක ලක්ෂණ අනුව නිෂ්පාදන පාලනය කිරීම මඟින් නිෂ්පාදන වර්ගීකරණය කිරීමට සහ ගුණාත්මකව: "හොඳ - හොඳ නැත". නියැදි තක්සේරුවක ප්‍රති results ල මත පදනම්ව නිෂ්පාදන පිළිගැනීම පාලනය කිරීමේදී, ගුණාත්මක ලක්ෂණ බෙදා හැරීම විස්තර කිරීම සඳහා, ද්විපද, ජ්‍යාමිතික, අධි ජ්‍යාමිතික වැනි බෙදාහැරීම් බොහෝ විට භාවිතා වේ.