ВИКОРИСТАННЯ БІНОМІАЛЬНОГО РОЗПОДІЛУ В УПРАВЛІННІ ЯКІСТЮ НА ПІДПРИЄМСТВІ
С. М. Бондаренко
DOI: 10.32702/2307-2105-2019.9.48
УДК: 65.018
С. М. Бондаренко
ВИКОРИСТАННЯ БІНОМІАЛЬНОГО РОЗПОДІЛУ В УПРАВЛІННІ ЯКІСТЮ НА ПІДПРИЄМСТВІ
Анотація
З метою забезпечення високої якості продукції та послуг в системах управління якістю на підприємствах пропонується використання статистичних методів управління якістю, які забезпечують правильне збирання, кількісний аналіз інформації, та якісну інтерпретацію отриманих результатів. Якщо аналізується альтернативна ознака якості, яка має лише два взаємовиключні результати та ймовірність настання кожного з яких є постійною, то дана ознака розподілена за біноміальним законом розподілу. Існує чотири способи визначення імовірності випадкової події, розподіленої за біноміальним розподілом: за моделлю біноміального розподілу, за статистичними стандартними таблицями біноміального розподілу, з використанням майстра функцій в середовищі Excel та з використанням номограми Ларсона.
Якщо генеральна сукупність більш ніж у 10 разів більше вибіркової, то в якості моделі можна взяти біноміальний розподіл. На підприємствах така ситуація виникає при вибірковому приймальному контролі якості вхідної сировини та матеріалів, напівфабрикатів, готової продукції. Вибірковий приймальний контроль здійснюється за планом контролю, який є сукупністю вимог і правил за якими приймаються рішення про прийом чи бракування партії продукції. Важливим контрольним нормативом вибіркового приймального контролю є приймальний рівень дефектності. При вибірковому приймальному контролі виникають: ризик виробника (постачальника) та ризик споживача.
Ключові слова: якість; біноміальний розподіл; альтернативна ознака якості; вибірковий приймальний контроль; приймальний рівень дефектності; ризик виробника; ризик споживача.
Література
1. ДСТУ ISO 9000:2015 Системи управління якістю. Основні положення та словник термінів. (ISO 9000:2015 IDT). К.: ДП «УкрНДНЦ», 2016. – 45 с.
2. Фомичев С. К., Старостина А. А., Скрябина Н. И. Основы управления качеством – К.: МАУП, 2002. – 191 с.
3. Бондаренко С.М. Корпоративна соціальна відповідальність у концепції загального управління якістю на підприємствах легкої промисловості України / С.М. Бондаренко // Економічний простір. – 2016. – № 105. – С. 154-163.
4. Kasych A. Theoretical and methodical foundations of sustainable management in modern companies / А. Kasych, М. Vochozka // Маркетинг і менеджмент інновацій. – 2017. – №2. – с. 298-305.
5. Гончаров Ю.В. Наноіндустрія як засіб підвищення якості життя людей та конкурентоспроможності національної економіки / Ю.В. Гончаров, С.М. Бондаренко // Економіст. – 2010. – № 3. – С. 26-30.
6. ДСТУ ISO 9001:2015 Системи управління якістю. Вимоги. (ISO 9001:2015 IDT). К.: ДП «УкрНДНЦ», 2016. – 21 с.
7. Захожай В.Б., Чорний А.Ю. Статистика якості. – К. МАУП, 2005. – 576с.
8. Статистические методы управления качеством. Конспект. – К.: Украинская асоциация качества. Центр подготовки персонала «ПРИРОСТ-Академия», 2007. – 129 с.
9. ДСТУ ISO 3951 Статистичний контроль. Процедури вибирання для перевірки за кількісною ознакою. Режим доступу: http://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page.html?id_doc=65869
10. ДСТУ ISO 2859 Вибірковий контроль за альтернативною ознакою. Режим доступу: http://www.klubok.net/Downloads-index-req-viewdownloaddetails-lid-339.html
1. DSTU ISO 9000:2015 Systemy upravlinnia yakistiu. Osnovni polozhennia ta slovnyk terminiv. (ISO 9000:2015 IDT) [DSTU ISO 9000: 2015 Quality management systems. Basics and Glossary. (ISO 9000: 2015 IDT)], DP «UkrNDNTs», 2016, Kyiv, Ukraine, P.45.
2. Fomichev, S. K. Starostina, A. A. and Skrjabina, N. I. (2002), Osnovy upravlenija kachestvom [Fundamentals of quality management], MAUP, Kyiv, Ukraine, P. 191.
3. Bondarenko, S.M. (2016), "Corporate Social Responsibility in the Concept of General Quality Management at Light Industry Enterprises in Ukraine", Ekonomichnyi prostir, vol. 105, pp. 154-163.
4. Kasych, A. and Vochozka, M. (2017), "Theoretical and methodical foundations of sustainable management in modern companies", Marketynh i menedzhment innovatsii, vol. 2, pp. 298-305.
5. Honcharov, Yu.V. and Bondarenko, S.M. (2010), "Nanoindustry as a means of improving the quality of life of people and the competitiveness of the national economy", Ekonomist, vol. 3, pp. 26-30.
6. DSTU ISO 9001:2015 Systemy upravlinnia yakistiu. Vymohy. (ISO 9001:2015 IDT) DP «UkrNDNTs» [DSTU ISO 9001: 2015 Quality management systems. Requirements. (ISO 9001: 2015 IDT)], 2016, Kyiv, Ukraine, P. 21.
7. Zakhozhai, V.B. and Chornyi, A.Yu. (2005), Statystyka yakosti [Quality statistics], MAUP, Kyiv, Ukraine, P. 576.
8. Statisticheskie metody upravlenija kachestvom. Konspekt [Statistical methods of quality management. Abstract], K.: Ukrainskaja asociacija kachestva. Centr podgotovki personala «PRIROST-Akademija», 2007, Kyiv, Ukraine, P. 129.
9. DSTU ISO 3951 Statistical control. Selection procedures for quantitative verification, [Online], available at: http://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page.html?id_doc=65869
10. DSTU ISO 2859 Selective control of an alternative trait, [Online], available at: http://www.klubok.net/Downloads-index-req-viewdownloaddetails-lid-339.html
Svitlana Bondarenko
USE OF BINOMIAL DISTRIBUTION IN QUALITY MANAGEMENT AT THE ENTERPRISE
Summary
In order to ensure the high quality of products and services, quality management systems at enterprises offer the use of statistical quality management methods that ensure correct collection, quantitative analysis of information, and qualitative interpretation of the results obtained. Statistical methods have been found to significantly improve financial performance and ensure effective management of the enterprise.
A trait is a characteristic feature of an object (phenomenon) that serves for its recognition and identification, and which can be characterized by a number of statistical variables. The signs are quantitative and qualitative. A qualitative trait is a trait whose variants differ in qualitative composition. An option of a qualitative trait is an alternative trait - a qualitative trait, which has two opposite in value variants. If we analyze an alternative quality trait that has only two mutually exclusive results and the probability of each occurrence is constant, then this trait is distributed according to a binomial distribution law. There are four ways to determine the probability of a binomial distribution random event: a binomial distribution model, statistical standard binomial distribution tables, using the Excel feature wizard, and using the Larson nomogram.
If the aggregate is more than 10 times larger than the sample population, then the binomial distribution can be taken as a model. At enterprises such situation arises at the selective acceptance control of the quality of input raw materials, semi-finished products, finished products. Selective acceptance control is carried out on a control plan, which is a set of requirements and rules by which the decision on acceptance or rejection of a batch of products is made. An important control norm of selective acceptance control is the AQL (Acccptable Quality Level), the highest defect level for individual lots, which is satisfactory for recognizing products that meet the requirements.
The selective acceptance control causes: the risk for a manufacturer (supplier) - the rejection probability of a batch of products that has an acceptable defect level, i.e., mainly consists of products that meet the established requirements; consumer's risk is the probability of accepting a batch of products with defective defect levels that do not meet certain requirements.
Keywords: quality; binomial distribution; alternative quality attribute; selective acceptance control; acceptable quality level; risk for a manufacturer; risk for a consumer.
№ 9 2019
Дата публікації: 2019-09-27
Кількість переглядів: 312
