ustify"> Шляхи вирішення:
оновлення асортименту;
підтримання рівня конкурентоспроможності випущеної продукції за рахунок забезпечення високої якості продукції та гнучкої цінової політики;
вдосконалення маркетингової діяльності.
В даний час ПП «Артіль» не відчуває нестачі оборотних коштів, грошових коштів достатньо, щоб купувати і тримати певний запас сировини і матеріалів.
10. Статистичний аналіз показників якості
Для статистичного аналізу був обрані фізико-хімічні показники пива - pH і колір (ц.ед), так як при контролі пива важливо визначати і підтримувати в потрібних рамках ці значення.
Відбір проб готового пива вироблялися згідно з технологічною інструкцією, відповідно до ГОСТ 51174-2009.
Всі дані для досліджень були взяті з робочих журналів, які заповнюються лаборантами, які проводять аналіз. Ці журнали знаходяться в лабораторії і після закінчення підшиваються і опечатуються.
Дані, що використовуються в розрахунках, були обрані за два місяці: серпень і вересень 2013 року.
10.1 Оцінка числових характеристик закону розподілення контрольованих параметрів і визначення відсотка бракованих виробів
У контрольних журналах на підприємстві відібрані статистичні дані на всіх етапах контролю. Розглянемо і дамо оцінку числових характеристик закону розподілення контрольованих параметрів готового виробу і визначимо відсоток бракованої продукції.
За органолептичними показниками пиво повністю відповідає вимогам стандарту.
Для оцінки стійкості процесу виробництва пива використовуються контрольні карти Шухарта кількісних даних (карти індивідуальних значень Х і ковзних розмахів МR). Для контрольних карт передбачається нормальний розподіл значень вибраного показника якості. Визначимо основні параметри закону розподілу і обчислимо відсоток браку на підставі вимог нормативної документації.
Нормативною документацією встановлено, що pH пива не повинна перевищувати 4,8.
Для вирішення будемо використовувати табличний процесор Microsoft Exel. Розсортуємо дані по зростанню і згрупуємо їх у вигляді семи інтервалів. Кількість інтервалів N визначаємо за формулою
, (1)
де n - загальна кількість аналізованих даних, n=50, =? 50=7.
Підрахуємо частоти попадання даних в інтервали, середини інтервалів і частості. Частість визначаємо як відношення частоти потрапляння значень в певний інтервал до загальної кількості вимірювань n.
Дані розрахунків частоти, середини інтервалів і частості представлені в таблиці 3.
Таблиця 3 - Дані розрахунків частоти, середини інтервалів і частості
Номер інтервалаГраніци інтервалу,% Частота niСередіна інтервалу xi,% Частість ni/n16,927,0656,990,0927,067,1967,120,1037,197,3397,260,1647,337,46147,400,2557,467,60117,530,2067,607,7367,610,1077,737,8747,800,07 хср,% 557,4
Середнє арифметичне значення показника хср визначаємо за формулою:
, (2)
де k - число інтервалів розмірів;
- середина інтервалу;
- частота потрапляння показника якості в даний інтервал; - число проведених вимірювань.
Визначимо вибіркове стандартне відхилення s, тобто оцінимо стандартне відхилення, за формулою:
(3)
Для перевірки гіпотези про нормальність закону розподілу на рівні значущості?=0,1 необхідно скористатися критерієм згоди? 2 Пірсона. Для цього порівняємо емпіричні і теоретичні частоти.
Критерій Пірсона є випадковою величиною і обчислюється за формулою:
(4)
Даная випадкова величина при прагнути до закону розподілу? 2 з k ступенями свободи.
Число ступенів свободи визначаємо за формулою
, (5)
де r - число параметрів передбачуваного розподілу, для нормального розподілу, r=2,
.
Будуємо правобічну критичну область згідно з вимогою, що ймовірність попадання критерію в цю область в припущення справедливості нульової гіпотези дорівнювала прийнятому рівню значущості:
. (6)
Правостороння критична область визначається нерівністю:
. (7)
Область прийняття нульової гіпотези визначається нерівністю:
. (8)
Обчислимо значення критерію за даними спостережень. Для цього розрахуємо теоретичні частоти нормального розподілу.
Обчислюємо теоретичні частості розподілу.
Для розрахунку критерію розраховуємо додаткові значення за формулою
. (9)
прав...
