сть, як самого продукту, так і всіх процесів його створення [3].
Системи ISO 9000 є моделлю СМК, тобто їхнє завдання полягає в організації системи управління якістю [4].
Стандарти ISO 9000, у тому числі встановлюють можливість і необхідність прийняття обґрунтованих рішень в області якості на базі достовірної інформації - принцип «Прийняття рішень, засноване на фактах». Цей принцип може бути реалізований, якщо можливо буде здійснити наступні дії:
1) проведення вимірювань, збір даних та інформації на всіх етапах технологічного циклу продукції;
2) забезпечення точності, надійності та доступності даних та інформації;
) проведення відповідного аналізу та інформації за допомогою різних методів [4].
Оскільки в реальних умовах часто утруднено використання детермірованних параметрів, використовують методи математичної статистики (статистичного аналізу) [4].
Статистичні методи розуміють роботу з випадковими величинами [4].
В системі стандартів ISO вказується, що повинна забезпечуватися можливість реалізації статистичних методів для підтвердження можливості виробництва і досягнення необхідних характеристик продукції. В цілому, статистичні методи розглядаються як засоби вимірювань, опису, аналізу, інтерпретації та моделювання мінливості якості при наявності певної кількості даних [4].
Основні етапи виконання статистичного аналізу:
1. Збір і первинний аналіз інформації. При уявній тривіальності даний етап по трудомісткості є найбільш вагомим і багато в чому визначає достовірність одержуваних результатів.
2. Описова статистика і первинна обробка вибірки. Метою є виявлення та усунення грубих похибок, розрахунок числових характеристик і встановлення виду розподілу, як правило, підтвердження нормальності розподілу (розподіл Гауса).
. Дисперсійний аналіз одно- або двухфакторного комплексу. На даному етапі якісно встановлюється або спростовується гіпотеза про залежність (вплив) параметрів управління на параметри станів [4].
Фактично, потрібно дати відповідь на питання - впливає або не впливає на (- параметри управління, тобто чинники, якими можна варіювати; - результат процесу, параметри стану) [4].
.Корреляціонний аналіз - кількісно (чисельно) встановлюється ступінь впливу на.
.Регрессіонний аналіз - встановлюється кінцева математична залежність між і, яка в подальшому дозволяє, варіюючи значеннями, отримувати значний.
.Аналіз отриманих результатів і можливостей використання (побудова контрольних карт, діаграм, коректування технологічного процесу, здійснення організаційних заходів, внесення змін у нормативну документацію та ін.) [4].
Розглянемо докладніше етап описової статистики.
1. Статистична обробка даних
1.1 Теоретичні відомості
статистичний контрольний карта
Описова статистика застосовується для систематизації та опису даних спостереження. Завдання, які вирішує описова статистика - це, насамперед, завдання з'єднання та узагальнення даних. Мета тут полягає не тільки в тому, щоб витягти і представити в самому стислому вигляді істотну інформацію про виріб або процесі, надавши їй форму деякої системи даних [3].
Опис даних зазвичай є початковим етапом в аналізі кількісних даних і часто - першим кроком до використання інших статистичних процедур [3].
В якості даних для описової статистики може бути будь-яка інформація, яка відображає зміст спостережень: опитування громадської думки, показники економічної та фінансової діяльності, характеристики виробничих процесів і т.д. Характеристики вибіркових даних можуть служити підставою для висновків щодо характеристик всієї сукупності даних. І яка б не була генеральна сукупність спостережень, з якої черпаються дані, описова статистика пропонує найбільш доцільні способи, за допомогою яких можна не тільки швидко виділити основний зміст отриманої інформації, а й провести подальший її аналіз з мінімальною трудомісткістю [3].
На етапі описової статистики визначаються наступні основні характеристики вибірки:
1. Мінімум і максимум. Максимум - найбільше значення з аналізованого набору даних, мінімум - найменше (може бути і негативним числом). Це крайні значення в сукупності даних, що позначають межі їх варіації [5].
2. Розмах вибірки - позначається буквою R. Це найпростіший показник, який можна отримати для вибірки - різниця між максимальною і мінімальною величинами даного конкретного варіаційного ряду, тобто
[5].
