Промышленность

Нестабильная экономическая ситуация и острая конкуренция предъявляют повышенные требования к качеству продукции. Потребители предъявляют все больше требований не только к сервису обслуживания, но и качеству товаров и услуг.

Готовая продукция должна соответствовать принятым отраслевым промышленным стандартам. Промышленные компании вынуждены строить эффективную систему менеджмента качества, призванную обеспечить соответствие качества продукции различным отраслевым стандартам (ГОСТ, ISO, DIN).

В процессе производства можно получить огромные объемы данных: показателей датчиков оборудования, сведения о параметрах технологических процессов, технические характеристики продукции, данные о загрузке и работе оборудования и т.п. Систематизация и управление этими данными позволяет построить математические модели для оптимизации процесса производства и снижения затрат предприятия.

Основные задачи для эффективного управления производством, решаемые с помощью статистических методов:

• анализ пригодности производственных процессов;
• анализ надежности работы оборудования;
• оценка качества изготовления готовой продукции;
• оценка и анализ погрешности измерений при изготовлении изделий;
• организация выборочного контроля на промежуточных этапах изготовления продукции;
• снижение и оптимизация затрат на производство;
• оптимизация работы оборудования и производственных линий;
• планирование промышленных экспериментов.

Методы промышленной статистики – незаменимые инструменты управления качеством продукции и производством в целом. Систематический анализ промышленных данных на основе современных пакетов для статистического анализа позволяет поднять качество управления производством на новый уровень и обеспечить надлежащий контроль.