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.