DIAGNOZA POZIOMU WYKORZYSTANIA NARZĘDZI I METOD ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ W PRZEDSIĘBIORSTWACH PODLASIA
|
|
- Grażyna Stachowiak
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 DIAGNOZA POZIOMU WYKORZYSTANIA NARZĘDZI I METOD ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ W PRZEDSIĘBIORSTWACH PODLASIA Anna M. OLSZEWSKA Streszczenie: Sukcesywne doskonalenie wytwarzanych wyrobów i oferowanych usług jest jednym z kluczowych działań przedsiębiorstw funkcjonujących na globalnym rynku. Jednak czy wszystkie przedsiębiorstwa starają się realizować tę zasadę? Aby odpowiedzieć na to pytanie przeprowadzono badania na grupie przedsiębiorstw działających na obszarze Podlasia. Celem analizy było określenie poziomu wykorzystania szeregu narzędzi i metod stosowanych w doskonaleniu jakości produktów i procesów. Wyniki tego badania, poprzedzone teoretycznym opisem technik doskonalących, znalazły odzwierciedlenie w niniejszej publikacji. Słowa kluczowe: zarządzanie jakością, techniki zarządzania jakością 1. Wprowadzenie Jakość od zarania dziejów towarzyszy człowiekowi w każdym aspekcie jego życia. Samo pojęcie jest zagadnieniem bardzo szerokim, do którego odwoływali się już starożytni filozofowie, tacy jak Arystoteles, Platon czy Cyceron. Jednak zagadnienie to nie jest jedynie historią. Dbanie o wysoki poziom jakości w odniesieniu do każdej dziedziny funkcjonowania człowieka jest jednym z podstawowych działań, również obecnie podejmowanych. Warto podkreślić, że nie jest ona widoczna dopóki nie dostrzeże się jej braku. Jednak takie spojrzenie na jakość prezentowane jest w ogólnym ujęciu, zaś w odniesieniu do procesów wytwórczych i usługowych przedstawione rozumienie jest zbyt ogólne. W tej dziedzinie definiuje się ją jako spełnienie stawianych wymagań [1]. Jednak i w tym miejscu pojawia się problem z określeniem formy realizowanych tu zadań. I tak inne spojrzenie będzie reprezentował klient, a inne producent. Pamiętając, że to odbiorcy podejmują decyzje o zakupie wyrobu, bądź o skorzystaniu z danej usługi, to ich ocena jakości jest wiążąca. Zatem to ich wymagania powinny stanowić wyznacznik działań realizowanych w przedsiębiorstwach. Jednorazowe określenie poziomu jakości i dorywczo realizowana akcja doskonaląca nie jest rozwiązaniem akceptowanym w dzisiejszym świecie. Tego typu działania powinny stanowić sukcesywnie podejmowane realizacje, gdyż tylko takie podejście gwarantuje zachowanie ciągłości monitorowania i dostosowywania poziomu wytwarzanych wyrobów lub oferowanych usług na jak najwyższym poziomie spełniającym oczekiwania ich odbiorców. Aby to działanie było właściwie realizowane powinno zostać wzbogacone o szereg technik je wspomagających. To właściwy ich dobór i sukcesywność realizacji powinno przynosić poprawę zarówno wizerunku przedsiębiorstwa, jak też poszerzać rynki na których ono działa. Autorka niniejszego opracowania podjęła próbę określenia poziomu wykorzystania technik zarządzania jakością w przedsiębiorstwach działających na Podlasiu, jak też wykazania czy takie elementy jak forma przedsiębiorstwa, zakres działania lub 342
2 sposób finansowania przyczynia się do wzrostu stosowania narzędzi i metod doskonalących. 2. Metody i narzędzia zarządzania jakością Dzisiejsze spojrzenie na zarządzanie jakością koncentruje się, podobnie jak rozumienie jakości, na kliencie, wpisując w to ciągłość realizowanych w tym kierunku działań. Aby mogło być one właściwie prowadzone potrzebny jest szereg technik je wspierających na każdym etapie, poczynając od wspomagania planowania, a na sterowaniu kończąc Wielka siódemka zarządzania jakością W literaturze i praktyce zarządzania jakością wykorzystywanych jest wiele narzędzi i metod doskonalących. Najpopularniejsze zebrano w zestaw nazwany wielką lub złotą siódemką. Techniki tam zawarte uznawane są za najprzydatniejsze i jednocześnie łatwe do zrozumienia dla osób je stosujących. Należą do nich: schemat blokowy, arkusz kontrolny, karta kontrolna, diagram przyczynowo-skutkowy, diagram Pareto, histogram, wykres rozrzutu. Niektóre z podanych zamieniane są na wykresy (w ogólnym rozumieniu), czy stratyfikację [2]. Pierwsza z wymienionych technik schemat blokowy, nazywany także schematem przepływu lub algorytmem służy do analizy danych umożliwiających rozpoznanie przebiegu procesu, tak aby można było w nim wskazać jego słabe punkty. Jest formą chronologicznej prezentacji następujących po sobie działań i podejmowanych podczas nich decyzji [3]. Kolejne narzędzie, czyli arkusz kontrolny, wykorzystywany jest do zbierania i systematyzowania danych dotyczących branego pod uwagę procesu [4]. Przyjmuje postać zarówno tabeli, w których zapisywane są pozyskiwane informacje, jak też formę graficzną obrazującą np. miejsca występowania błędów. Arkusz stosowany jest zarówno na etapie pozyskiwania danych, jak też podczas sprawdzania poprawności realizowanych działań. Do analizy danych zbieranych na dowolnym etapie procesów realizacji wyrobów, jak też w odniesieniu do oferowanych usług, wykorzystuje się karty kontrolne. Stanowią one wykres punktowy poszczególnych obserwacji lub wyznaczonych na ich podstawie charakterystyk pobieranych lub wyznaczanych w kolejnych jednostkach czasu. Oprócz nanoszonych w ten sposób pomiarów umieszcza się na karcie granice kontrolne (linie). Jeżeli punkt przekracza wskazaną granicę oznacza to wpływ czynnika, na który można oddziaływać (tzw. czynnika specjalnego). Konstruowane w ten sposób karty niosą zazwyczaj informację o poziomie lub zmienności analizowanego parametru (karty stosowane w ocenie liczbowej), ale mogą też dotyczyć liczby występowania błędów (karty oceny alternatywnej). Przekroczenie granic powinno uruchamiać kolejne działanie polegające na poszukiwaniu przyczyny zdiagnozowanego w ten sposób rozregulowania, prowadząc finalnie do jego usunięcia [5]. Oprócz wymienionych technik do grupy narzędzi doskonalenia należy także diagram przyczynowo-skutkowy, nazywany diagramem ości rybiej lub diagramem Ishikawy. Jest to technika wspomagająca kierownictwo w rozwiązywaniu problemów [6]. Służy do wskazania czynników, które mogą wpływać na postawiony podczas jego konstrukcji problem lub zmierzać do osiągnięcia postawionego w jego kwestii celu. W jego budowie często stosuje się technikę nazywaną burzą mózgów, wykorzystywaną w realizacji przebiegającej następującymi etapami: określenie przyczyn głównych, wyznaczenie 343
3 czynników drugorzędnych, znalezienie czynnika krytycznego. Przy wyznaczaniu czynnika głównego można zastosować zasadę 6M (oddziaływania czynnika związanego z człowiekiem, metodą, maszyną, materiałem, pomiarem, zarządzaniem). Kolejny wymieniony diagram opracowany został przez włoskiego socjologa Vilfredo Pareto, który zauważył, że stosunkowo niewiele przyczyn pociąga za sobą katastrofalnie wiele niepowodzeń [7]. Użyte określenie wskazuje, że około 20-30% przyczyn generuje ok % skutków. Jest to forma zobrazowania dwóch rodzajów błędów, problemów czy ich przyczyn: ich rozkładu względnego, jak i bezwzględnego. Pierwszy reprezentowany jest przez wykres słupkowy uporządkowany malejąco, zaś drugi to wykres liniowy zawierający skumulowane częstości występowania. Przeprowadzając analizę tak wizualizowanych danych wskazuje się jakie błędy, problemy czy przyczyny występują najczęściej i które z nich należy poddać szczegółowemu badaniu lub korekcie, tak aby możliwe było osiągnięcie jak najlepszych rezultatów [3]. Dwa ostatnie z wymienionych powyżej narzędzi wielkiej siódemki stanowią graficzną formę przedstawienia badanych danych. Histogram stanowi reprezentację postaci analizowanego zestawu informacji liczbowych przedstawionych w postaci wykresu słupkowego. Podstawy słupków na tym wykresie tworzą przedział liczbowy w jaki pogrupowano analizowane dane, zaś ich wysokość to liczebność występowania elementów z danej klasy. Jest to narzędzie wykorzystywane do sprawdzenia postaci rozkładu, jak też służy do diagnozy, czy np. pobierane dane nie zostały wstępnie wyselekcjonowane, czy też nie połączono w jeden zestaw pomiarów pochodzących z różnych procesów lub maszyn [2]. Ostatni z wymienionych w opisywanym zestawie wykres rozrzutu, nazywany wykresem zmienności, korelacji czy rozproszenia tworzony jest w celu uzyskania graficznej ilustracji zależności zachodzących pomiędzy dwiema zmiennymi. Jeżeli zobrazowane w ten sposób punkty zgrupowane są wzdłuż pewnej krzywej, która nie jest równoległa do żadnej osi, to jest to informacja, że pomiędzy badanymi zmiennymi może zachodzić zależność Nowa siódemka zarządzania jakością Oprócz wymienionych technik w działaniach doskonalących wykorzystuje się też inną ich grupę określaną jako nowa siódemka zarządzania jakością. Należą do nich [3]: plan działań, diagram strzałkowy, diagram pokrewieństwa, diagram relacji, diagram semantyki, diagram macierzowy oraz macierzowa analiza danych. Pierwsza z wymienionych technik to plan działań, który jest formą diagramu opisującego wskazane w ramach pracy zespołu możliwe drogi postępowania jakie mogą być podjęte do rozwiązania wskazanego problemu. Kolejnym wskazanym narzędziem, które może być stosowane w działaniach zmierzających do kreowania jakości jest diagram strzałkowy. Jego postać to graficzna prezentacja wykonywanych w odpowiedniej kolejności działań. Poza przedstawieniem następujących lub przebiegających równolegle czynność zawiera on również czasy ich realizacji przyczyniając się do lepszego rozpoznania procesów co daje możliwość ich reorganizacji [3]. Następna z wskazanych technik to diagram pokrewieństwa. Wykorzystywany jest do wyznaczania obszarów tematycznych, dzięki którym możliwe jest określenie kolejnych działań w doskonaleniu organizacji [3]. Poprzez zastosowanie wizualizacji może on 344
4 również stanowić wsparcie w porządkowaniu informacji czy pomysłów uzyskanych podczas burzy mózgów [2]. Inne narzędzie diagram relacji jest formą graficznego zobrazowania wpływ poszczególnych czynników na wynik procesu. Wyznaczane są w nim wzajemne relacje pomiędzy poszczególnymi przyczynami oddziałującymi na analizowany problem, ułatwiając w ten sposób zrozumienie sytuacji [8]. Kolejnym narzędziem, zaliczanym do nowej siódemki zarządzania jakością jest diagram macierzowy, w którym wskazywane są zależności pomiędzy dwoma lub więcej zmiennymi [3]. Jednak w jego przypadku oprócz wskazania powiązań określane są również ich siły. Ponieważ zależności pomiędzy branymi pod uwagę zmiennymi są istotnym zagadnieniem, również kolejna technika się do nich odwołuje. Jest to macierzowa analiza danych, która w graficzny sposób obrazującą w układzie współrzędnych wzajemne położenie elementów[2]. Ostatnią techniką z nowego zestawu jest diagram systematyki. Przy jego pomocy poszukuje się efektywnych i najlepiej dopasowanych środków osiągnięcia danego celu przeprowadzając dekompozycję przyczyn lub elementów struktury od najogólniejszych do coraz bardziej szczegółowych [2] Metody wspomagające zarządzanie jakością Wymienione techniki często łączone są z stosowanymi na szeroką skalę w działaniach projakościowych metodami statystycznymi. Wśród nich do najczęściej wskazywanych należą testy parametryczne i nieparametryczne, estymacja czy analiza wariancji (ANOVA). Pierwsza grupa testów testy parametryczne służy do wnioskowania o poziomach wartości takich jak średnia, wariancja, odchylenie standardowe, czy wskaźnik struktury, zaś druga testy nieparametryczne stosowana jest do stawiania i weryfikacji hipotez o kształcie analizowanego rozkładu pomiarów lub ich niezależności. Kolejny test ANOVA to zaawansowana technika statystyczna, realizowana w sytuacji, gdy porównuje się poziomy średniej w kilku populacjach. Często wspiera ona inne wyżej wymienione techniki, np. macierzową analizę danych. Inna z metod statystycznych estymacja polega na wyznaczaniu wartości lub przedziału w jakim znajduje się analizowany pomiar. Ponieważ w wielu z wyżej wymienionych technik często uwzględniało się poziom zależności pomiędzy zmiennymi, dlatego też często wykorzystywanymi w tym celu technikami statystycznymi jest analiza korelacji i regresji. Pierwsza z wymienionych wskazuje siłę zależności, zaś druga nadaje jej kształt. Oprócz opisanych powyżej narzędzi doskonalenia w zastosowanie znajduję również inne techniki. Jedną z bardziej zaawansowanych jest QFD (ang. Quality Function Deployment) tłumaczona jako rozwinięcie funkcji jakości. Jest to forma planowania lub doskonalenia produktu czy usługi poprzez przeniesienia informacji pochodzących od klienta na specyfikację dokonywanej realizacji. Pozwala ona przede wszystkim na dokładne odzwierciedlenie w produkcie czy usłudze oczekiwań klienta [9]. Na każdym jej etapie tworzony są diagramy nazywane ze względu na swój charakterystyczny kształt domami jakości. Inną zaawansowana metodą jest FMEA (ang. Failure Mode and Effects Analysis), określana jako analiza przyczyn i skutków wad. Opiera się ona na diagnozie mogących jeszcze się ujawnić lub już istniejących wad, określeniu działań podejmowanych w ramach ich usunięcia lub ograniczenia skutków ich występowania [8]. 345
5 Ważnym elementem wszelkich czynności zmierzających do doskonalenia jest planowanie eksperymentu (DOE Design of Experiments). Polega ono na opracowaniu matematycznego modelu, który opisuje zależności pomiędzy wielkościami wejściowymi, a wyjściową, przy określonych czynnikach zakłócających. Model ten po jego określeniu poddawany jest statystycznej weryfikacji [3]. Inną użyteczną techniką jest analiza SWOT. Podczas niej analizuje się zarówno aktualną pozycję organizacji lub jej fragmentu oraz jej otoczenia [10]. Pierwsza grupa czynników określa silne i słabe strony organizacji (Strengths, Weaknesses), zaś druga służy do wyznaczenie prognozy identyfikując szanse i zagrożenia pochodzące ze środowiska zewnętrznego (Opportunities, Threats). Ostatnią opisywaną techniką jest 5S. Jest to forma organizacji i zarządzania miejscem oraz procesem pracy, której celem powinno być podniesienie wydajności przez wyeliminowanie strat, usprawnienie procesów i redukcję działań zbędnych. Często rozumiana jest jako utrzymywanie porządku w miejscu pracy. Realizuje się ją poprzez selekcję, systematykę, sprzątanie, standaryzację i samodyscyplinę [9]. Wymienione narzędzia i metody, według literatury przedmiotu powinny stanowić zestaw działań, który może być realizowany w doskonaleniu organizacji przynosząc jej wymierne korzyści. Jednak czy tak rzeczywiście jest w odniesieniu do przedsiębiorstw działających na Podlasiu, przedstawiono w dalszej części niniejszego opracowania. Poprzedzono tą część charakterystyką regionu. 3. Charakterystyka Podlasia Województwo podlaskie znajduje się w północno-wschodniej części kraju. Mieszka tu na obszarze 20 tys. km 2 ok. 1,2 mln osób [11]. Rozwijane jest tu rolnictwo oraz sektor związany z wykorzystaniem dostarczanych przez nie zasobów, czyli przetwórstwo mleka, mięsa, zbóż czy drobiu oraz przemysł drzewny, lekki, budowlany i maszynowy [12]. W województwie zarejestrowanych jest ponad 94,5 tys. przedsiębiorstw w których zatrudnionych jest ok. 98 tys. mieszkańców [11]. Nakłady inwestycyjne województwa są niewielkie, o czym świadczy fakt iż stanowią jedynie 2,3% nakładów krajowych, podczas gdy mieszka tu 3,1% ludności Polski [13]. Niski jest też udział zarówno przedsiębiorstw (2,3% podmiotów zarejestrowanych w kraju), jak też produkcji sprzedanej (1,7% produkcji krajowej) [13]. Region jest oceniany pod względem atrakcyjności najniżej w kraju, chociaż posiada niewątpliwe atuty takie jak [12]: dogodne położenie w centrum Europy, znaczny zasób użytków zielonych sprzyjających rozwojowi sektora rolniczego i przemysłu z nim powiązanego oraz turystycznego, dobry dostęp do wykwalifikowanej kadry oraz korzystny układ kosztu pracy i wydajność, jak również, biorąc pod uwagę poziom rozwoju gospodarczego stosunkowo wysoka innowacyjność. Przedstawione zalety sprawiają, że znajduje ono coraz większe uznanie w oczach potencjalnych inwestorów, chociaż znaczna liczba słabych stron regionu przyczynia się do obniżenia tej oceny. Największymi problemami regionu jest przede wszystkim jedna z najniżej ocenianych - infrastruktura transportowa, która znacznie przyczynia się do stagnacji rozwoju gospodarczego województwa. Dotyczy to przede wszystkim jednych z najniższych wskaźników gęstości dróg o twardej nawierzchni, gęstości linii kolejowej (województwo podlaskie zajmuje w obu tych wskaźnikach 15 miejsce w skali kraju) oraz braku połączenia lotniczego [14]. Również rozwój przedsiębiorczości na terenie województwa utrudnia brak terenów uzbrojonych pod działalność gospodarczą czy niska gęstość zatrudnienia. Taka 346
6 sytuacja jest wynikiem wieloletniego traktowania Podlasia jako tzw. Polski B i wynikających stąd zapóźnień rozwojowych, jak również niedostatecznych powiązań pomiędzy przedsiębiorstwami tu funkcjonującymi a ośrodkami naukowo-badawczymi oraz słabą zdolnością przystosowawczą osób nieposiadających pracy do zmieniających się warunków [14]. Jednak aby zdynamizować rozwój regionu realizowanych jest na Podlasiu wiele inwestycji mających przyczynić się do poprawy sytuacji. Obserwowany jest sukcesywny wzrost działań okołobiznesowych dających szansę na rozwoj przedsiębiorczości. Wspomagane jest to poprzez powiększanie dostępności usług telekomunikacyjnych, poprawą zarówno wewnętrznej infrastruktury drogowej, jak i tej łączącej Podlasie z innymi regionami oraz wzrastający poziom kadr tu kształconych [14]. Łącząc to z czystym środowiskiem naturalnym i wysoką jakością życia w regionie oraz wzrastającą dostępnością inwestycyjną [10] województw daje szansę na zaktywizowanie inwestycji tu realizowanych i wspomaga rozwój istniejących. 4. Ocena wykorzystania metod i koncepcji zarządzania jakością w województwie podlaskim Aby określić poziom wykorzystania narzędzi i metod zarządzania jakością przeprowadzono badanie, którym objęto 75 przedsiębiorstw działających na Podlasiu. Pobrana próba była arbitralną (tzw. próbą wygodną), gdyż znalazły się w niej jedynie te przedsiębiorstwa do których autorka miała dostęp i które jednocześnie zgodziły się na przeprowadzenie badania. Diagnoza została wykonana w pierwszym kwartale 2012 roku. Większość z analizowanych organizacji stanowiły przedsiębiorstwa usługowe (71%), pozostałe to produkcyjne (16%) i produkcyjno-usługowe (13%). Zdecydowana większość z badanych firm funkcjonuje jako przedsiębiorstwa o kapitale krajowym (84%), chociaż wśród nich znalazły się też te z kapitałem zagranicznym (7%) lub z jego udziałem (4%). Ponad połowa badanych to przedsiębiorstwa jednoosobowe (56%), ale znaczną część stanowiły również spółki osobowe (40%). Znalazły się też tu spółdzielnie i stowarzyszenia. Prawie połowa badanych firm zatrudniała mniej jak 10 osób (45%), chociaż nie zabrakło też przedsiębiorstw dużych, zatrudniających więcej jak 250 pracowników (8%). Przedstawiona struktura analizowane próby wpłynęła w znaczący sposób na otrzymane wyniki wykorzystania technik zarządzania jakością. Zestaw wykorzystywanych narzędzi i metod doskonalących jakość przedstawiono na rys. 1. Analizując przedstawiony tam wykres widać, że najczęściej wykorzystywanym narzędziem jest plan działań. Jest to technika stosowana dość często, bo aż w 23 przedsiębiorstwach. Podobnie sytuacja wygląda w odniesieniu do arkusza kontrolnego. On również wskazywany jest przez przedsiębiorców jak narzędzie wykorzystywane prawie z równą intensywnością, jak również jako te o znacznej przydatności. Techniką dedykowaną przede wszystkim do przedsiębiorstw produkcyjnych i przez nie wykorzystywaną są karty kontrolne. Wykorzystanie tego narzędzia wskazało 20 przedsiębiorstw, z których zdecydowana większość stosuje je w codziennej praktyce doskonalenia. Często wskazywanymi są również schemat blokowy (17), metoda 5S (17) i analiza SWOT (15). Są to zupełnie odmienne techniki dedykowane do różnych działań. I tak schemat blokowy określany jest jako narzędzie stosowane dość rzadko, chociaż jako jedyne ocenione zostało przez jednego przedsiębiorcę, je stosującego za nieprzydatne. Do technik stosowanych codziennie należy metoda 5S. Jej systematyczne wykorzystywanie przynosi, 347
7 według opinii stosujących, wymierne rezultaty. Jako przydatną określono również metodę SWOT, chociaż stosowana jest ona sporadycznie w analizie rynku lub podczas realizacji nowych inwestycji. Rys. 1. Wykorzystanie poszczególnych technik zarządzania jakością w przedsiębiorstwach na terenie Podlasia Większość narzędzi nazywanych wielką siódemką znajduje uznanie i jest wykorzystywana w przez 6-9 z analizowanych przedsiębiorstw. Jedno z nich, diagram Pareto stosowany jest przez 9 przedsiębiorstw, które realizują go zarówno systematycznie, jak i doraźnie podczas diagnozy występujących w procesach błędów. Histogram tworzony jest sporadycznie jedynie przez 7 z branych pod uwagę firm. Korzystają one z tego narzędzia w sytuacjach analizy postaci pomiarów lub obserwowaniu wielkości sprzedaży. Wskaźniki zdolności wyznaczane są przez 7 przedsiębiorstw produkcyjnych podczas codziennej realizowanej kontroli procesów. Kolejną klasyczną technikę diagram Ishikawy wskazało 6 firm, ale jest ona przez nie stosowana dość często podczas poszukiwania źródeł problemów, które pojawiają się w realizowanych procesach. 348
8 Z analogiczną częstością występowania (wskazano na nią 7 razy) pojawiła się jedna z zaawansowanych metod analiza FMEA. Jednak jest ona stosowana rzadko jedynie w sytuacjach wdrażania nowej technologii, produktów czy przy przeorganizowywaniu procesów. Oprócz planu działań większość z nowych narzędzi zarządzania jakością stosowana jest przez niewielką liczbę firm (od 1 do 4). Podobnie sytuacja wygląda w odniesieniu do narzędzi statystycznych (zostały wskazane 2-4 razy) i metod doskonalących (DOE, QFD wskazano jedynie 2 razy). Jeżeli przedsiębiorstwa stosują te techniki to jest to realizowane niezmiernie rzadko, chociaż wskazywana jest ich przydatność. Skoro tak duża grupa technik nie jest przez większość przedsiębiorstw realiowana, to warto sprawdzić, czy w województwie funkcjonuje niewiele przedsiebiorstw stosujących większość z wymienionych technik i znaczna grupa tych, które zupełnie z nich nie korzystają. Zobrazowanie tego zostało przedstawione na rys. 2. Rys. 2. Liczba stosowanych technik przez przedsiębiorstwa na terenie Podlasia Analizując wyniki wykresu przedstawionego na rys. 2 można zauważyć, że aż prawie połowa (34) badanych przedsiębiorstw nie wykorzytuje żadnej z branych pod uwagę technik doskonalących procesy czy produkty. Znaczna część stosuje jedynie jedną, dwie, trzy lub cztery techniki (łącznie 28 przedsiębiorstw), a jedynie 13 stosuje pięć lub więcej metod/narzędzi zarządzania jakością, z czego zdecydowana większość z pozostałych (aż 8) poprzestaje na mniej niż dziesięciu. Wskazuje to, że organizacje nie znają wskazanych instrumentów, albo nie są nastawione na doskonalenie. Warto w tym miejscu zastanowić się, czy liczba stosowanych technik nie jest uzależniona od takich czynników, jak wielkość przedsiębiorstwa, udział kapitału zagranicznego, czy forma własność. W tym celu wyznaczono testy niezależności tych cech z pogrupowanymi częstościami stosowanych technik. Przyjęto w tym przypadku podział liczby stoswanych instrumentów zarządzania jakością na cztery grupy: (1) brak wykorzystania metod i narzędzi doskonalących, (2) stosowanie od 1 do 4 technik, (3) wykorzystanie więcej jak 4, ale mniej niż 10, (4) realizacja co najmniej 10 z nich. Wyniki otrzymanych wartości statystyk chi-kwadrat z testu niezależności i poziomy istotności oraz odpowiadającą im miara Czuprowa przedstawiono w tabeli
9 Tab. 1. Wartości statystyki chi-kwadrat i odpowiadające im poziomy istotności oraz wielkości współczynnika zależności Czuprowa Lp. Nazwa podziału Statystyka Poziom Miara chi-kwadrat istotności Czuprowa 1 Wielkość przedsiębiorstwa 24,6 0,0034 0,33 2 Zasięg działania (lokalne, krajowe, międzynarodowe i globalne) 33,6 0,0001 0,39 3 Forma działania (jednozakładowe, wielozakładowe, sieciowe) 8,1 0,2274 0,21 4 Forma prawna (przedsiębiorstwo jednoosobowe, spółka cywilna, spółdzielnia, stowarzyszenie) 9,0 0,4387 0,20 5 Charakter własności (kapitał krajowy, zagraniczny, krajowy z udziałem zagranicznego, 21,3 0,0460 0,29 publiczne, spółdzielnie) 6 Forma działalności (usługowe, produkcyjne, produkcyjno-usługowe) 18,1 0,0061 0,31 Wysokie wartości miary Czuprowa i niskie (poniżej 0,05) poziomy istotności wskazują, że w przypadku tych cech przedsiębiorstw występuje ich wpływ na liczbę stosowanych technik projakościowych. Zauważalny jest on w przypadku zarówno wielkości przedsiębiorstwa, jak też zasięgu działania, czy formy. Również charakter własności posiada znaczące, chociaż niższe oddziaływanie na liczbę stosowanych technik.biorąc pod uwagę wielkość przedsiębiorstwa, można zaobserwować, że im jest ono większe, tym więcej technik stosuje. Chociaż ta reguła nie jest jednoznaczna wśród badanych znalazła się firma mająca więcej niż 250 pracowników, ale nie stosująca żadnej z analizowanych metod czy narzędzi. Z drugiej strony żadne z przedsiębiorstw mających mniej jak 10 pracowników nie stosuje więcej niż 9 technik. Biorąc pod uwagę zakres działania przedsiębiorstwa, to w tym przypadku przedsiębiorstwa globalne i międzynarodowe prowadzą najwięcej działań doskonalących. Najmniej tego typu inicjatyw widocznych jest w przedsiębiorstwach działających lokalnie (żadne z nich nie wskazało więcej niż 9 technik). Uwzględniając charakter własności, to wszystkie przedsiębiorstwa finansowane ze źródeł publicznych i prawie połowa z krajowych nie stosuje żadnej techniki doskonalącej. Chociaż i w tej ostatniej grupie pojawiają się firmy stosujące co najmniej 10 technik. Większość przedsiębiorstw z udziałem kapitału zagranicznego lub z jego częścią wykorzystuje różne metody i narzędzia zarządzania jakością. Tylko dwa przedsiębiorstwa z wskazanych grup nie wdrożyły żadnej techniki doskonalącej. Biorąc pod uwagę formę działalności można zauważyć, że zdecydowana większość (30 firm) nie korzysta z żadnego instrumentu doskonalącego, a jedynie jedna wskazała co najmniej 10 tego typu technik. Większość firm produkcyjnych i produkcyjno-usługowych wprowadza takie działania, jednak są też wśród nich i te, które ich nie stosują (4 firmy). 5. Wnioski Przedstawione w niniejszym opracowaniu wyniki wyraźnie wskazują, że przedsiębiorstwa działające na Podlasiu wykazują wyraźne zacofanie w zakresie działań doskonalących. Znaczna część z nich nie wprowadza żadnej techniki, a co za tym idzie nie wykazuje cech jakich wymaga zmieniające się otoczenie, nastawione na realizację oczekiwań klienta. Brak takich działań źle wyrokuje dla przedsiębiorstw działających 350
10 w województwie i dla ich rozwoju, gdyż klienci w coraz większym stopniu zwracają uwagę na jakość otrzymywanych wyrobów czy usług, nie ograniczając się jedynie do ceny. Znamienne jest również to, że te firmy które działają lokalnie i oferują na tym rynku swoje usługi nie korzystają z technik doskonalących. Produkcja w znacznej mierze wymaga zastosowania narzędzi i metod zarządzania jakością. Innym czynnikiem jaki wyraźnie przyczynia się do większego ich wykorzystania, oprócz ograniczonego rynku zbytu, to całościowy lub częściowy udział kapitału zagranicznego. Jednak należy w tym miejscu podkreślić, że pobrana próba była arbitralną, więc uogólnienie otrzymanych wniosków może być obarczone wysokim poziomem błędu. Przedstawione analizy stanowią jedynie informacje o stanie analizowanych przedsiębiorstw, jednak potwierdzają przypuszczenie, że niski poziom zastosowania branych pod uwagę technik może współgrać z negatywnym postrzeganiem Podlasia, jako obszaru mało atrakcyjnego do inwestowania. Aby wykonane badanie mogło zostać uogólnione na wszystkie organizacje mieszczące się w regionie północno-wschodnim powinno się przeprowadzić je w znacznie szerszym zakresie. Przedstawione wyniki stanowią podstawę dalszej pracy autorki, gdyż interesującym jest w tym zestawieniu, jakie wnioski można otrzymać dla znacznie większej próby oraz jaki jest związek poziomu wykorzystania opisywanych technik z innowacyjnością przedsiębiorstw. Literatura 1. Kolman R.: Kwalitologia. Wiedza o różnych dziedzinach jakości, Wydawnictwo PLACET, Warszawa, Ćwiklicki M., Obora H.: Wprowadzenie do metod TQM, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków, Hamrol A.: Zarządzanie jakością z przykładami, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, Konończak G.: Metody statystyczne w sterowaniu jakością, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice Mongomery D. C.: Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley & Sons, New York, Bank J.: Zarządzanie przez jakość, Wydawnictwo Gebethner i Ska, Warszawa Thompson J. R., Koronacki J., Nieckuła J.: Techniki zarządzania jakością od Shewharta do Six sigma, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa Wolniak R., Skotnicka-Zasadzień B.: Zarządzanie jakością dla inżynierów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, Krzewski R.: Nowoczesne koncepcje zarządzania jakością, Wydawnictwo Dom Organizatora, Toruń, Nazarko J., Kędzior Z.: Uwarunkowania rozwoju nanotechnologii w województwie podlaskim. Wyniki analizy STEEPVL i SWOT, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Bialystok, Witryna internetowa Głównego Urzędy Statystycznego w Białymstoku, źródło dostępu (stan z dnia r.): Godlewska-Majkowska H., Komor A., Zarębski P., Typa M.: Atrakcyjność inwestycyjna regionów Województwo podlaskie, Centrum Analiz Regionalnych i Lokalnych, Warszawa, 2012, źródło dostępu (stan na dzień r.): w_
11 1. Rocznik statystyczny województwa podlaskiego, Urząd Statystyczny w Białymstoku, Białystok, 2012, źródło dostępu (stan na dzień r.): 2. Strategia rozwoju województwa podlaskiego do 2020 roku, Urząd Marszałkowski Województwa Podlaskiego, Białystok, 2006, źródło dostępu (stan na dzień r.): Dr inż. Anna M. Olszewska Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki Politechnika Białostocka Białystok, ul. Wiejska 45A tel.: (0-85) a.olszewska@pb.edu.pl 352
Zarządzanie i inżynieria jakości / Adam Hamrol. Warszawa, Spis treści
Zarządzanie i inżynieria jakości / Adam Hamrol. Warszawa, 2017 Spis treści Wprowadzenie 11 1. O inżynierii jakości i zarządzaniu jakością 11 2. Zakres i układ książki 14 3. Komentarz terminologiczny 17
METO T D O Y O C O ENY J A J KOŚ O CI
Wykład 8. METODY OCENY JAKOŚCI I NARZĘDZIA JEJ KSZTAŁTOWANIA 1 1. Pomiar i ocena jakości: Pomiaru i oceny jakości dokonujemy na podstawie zbioru cech (mierzalnych i niemierzalnych). Działania w procesie
TRADYCYJNE NARZĘDZIA ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ
TRADYCYJNE NARZĘDZIA ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ Ewa Matuszak Paulina Kozłowska Aleksandra Lorek CZYM SĄ NARZĘDZIA ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ? Narzędzia zarządzania jakością to instrumenty pozwalające zbierać i przetwarzać
W 30 C 30 Rodzaj : Symbol : Semestr : Grupa : Nr w siatce studiów : Data opracowania : 2012
Nr karty: 1/5 KARTA PROGRAMU RAMOWEGO PRZEDMIOTU PW - IOSP Narzędzia i metody jakością Quality Management Methods and Tools 1. Identyfikator przedmiotu: Rodzaj studiów : Studia I-go stopnia (inżynierskie
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY ZACHOWANIAMI PROJAKOŚCIOWYMI A WDROŻONYMI INNOWACJAMI W PRZEDSIĘBIORSTWACH PODLASIA
ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY ZACHOWANIAMI PROJAKOŚCIOWYMI A WDROŻONYMI INNOWACJAMI W PRZEDSIĘBIORSTWACH PODLASIA Anna M. OLSZEWSKA Streszczenie: Jakość to od wielu lat miernik doskonałości produktów i procesów.
Praca dyplomowa. Autor: Magdalena Karaś. Opiekun pracy: dr inż. Stanisław Zając
Praca dyplomowa Ocena wdrożenia oraz skuteczności wykorzystania metod, narzędzi i technik zarządzania jakością w przedsiębiorstwach przemysłu spożywczego Autor: Magdalena Karaś Opiekun pracy: dr inż. Stanisław
Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/12
Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/12 (pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: METODY PROJEKTOWANIA JAKOŚCI 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Sposoby prezentacji problemów w statystyce
S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki
NARZĘDZIA KOMPLEKSOWEGO ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ
NARZĘDZIA KOMPLEKSOWEGO ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ Małgorzata Jakubowska Przedmiot: Analityka i kontrola jakości Instrumenty zarządzania jakością Zasady zarządzania jakością - określają stosunek przedsiębiorstwa
Opis zakładanych efektów kształcenia na studiach podyplomowych WIEDZA
Opis zakładanych efektów kształcenia na studiach podyplomowych Nazwa studiów: BIOSTATYSTYKA PRAKTYCZNE ASPEKTY STATYSTYKI W BADANIACH MEDYCZNYCH Typ studiów: doskonalące Symbol Efekty kształcenia dla studiów
Koncepcja systemu zarządzania jakością w dużym projekcie informatycznym zgodnie z normą ISO/IEC 9001:2008
Koncepcja systemu zarządzania jakością w dużym projekcie informatycznym zgodnie z normą ISO/IEC 9001:2008 Autor: Kinga Lewandowska Promotor: dr inż. Szymon Supernak Zakres pracy CZĘŚĆ TEORETYCZNA Przegląd
Z-ZIP-083z Zarządzanie jakością Quality Management
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Z-ZIP-083z Zarządzanie jakością Quality Management A. USYTUOANIE MODUŁU
Nowe narzędzia zarządzania jakością
Nowe narzędzia zarządzania jakością Agnieszka Michalak 106947 Piotr Michalak 106928 Filip Najdek 106946 Co to jest? Nowe narzędzia jakości - grupa siedmiu nowych narzędzi zarządzania jakością, które mają
Analiza korespondencji
Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia I stopnia
Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia I stopnia Przedmiot: Planowanie i Metody Doskonalenia Jakości Rodzaj przedmiotu: Obowiązkowy Kod przedmiotu: IM 1 S 0 6 58-0_0 Rok: III Semestr:
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: BADANIE JAKOŚCI I SYSTEMY METROLOGICZNE II Kierunek: Mechanika I Budowa Maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na specjalności APWiR Rodzaj zajęć: projekt I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
Systemowe zarządzanie jakością : koncepcja systemu, ocena systemu, wspomaganie decyzji / Piotr Miller. Warszawa, Spis treści
Systemowe zarządzanie jakością : koncepcja systemu, ocena systemu, wspomaganie decyzji / Piotr Miller. Warszawa, 2011 Spis treści Szanowny Czytelniku 11 I. SYSTEMOWE I PROCESOWE PODEJŚCIE DO ZARZĄDZANIA
Systemowe zarządzanie jakością. Koncepcja systemu, ocena systemu, wspomaganie decyzji. Piotr Miller
Systemowe zarządzanie jakością. Koncepcja systemu, ocena systemu, wspomaganie decyzji. Piotr Miller Podejmowanie decyzji na podstawie faktów to jedna z ośmiu zasad zarządzania jakością wymienionych w normie
Spis treści 3 SPIS TREŚCI
Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe
Analiza składowych głównych. Wprowadzenie
Wprowadzenie jest techniką redukcji wymiaru. Składowe główne zostały po raz pierwszy zaproponowane przez Pearsona(1901), a następnie rozwinięte przez Hotellinga (1933). jest zaliczana do systemów uczących
Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
Statystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.
Politechnika Białostocka, Wydział Zarządzania, Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki
Dobór kart kontrolnych jako istotny element sterowania jakością w procesie produkcyjnym The Selection of Control Charts as an Essential Element of Quality Control in the Production Process Anna Małgorzata
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Metody i narzędzia doskonalenia jakości Methods and Techniques of Quality Management Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy dla studentów kierunku mechatronika Rodzaj zajęć:
1. Analiza wskaźnikowa... 3 1.1. Wskaźniki szczegółowe... 3 1.2. Wskaźniki syntetyczne... 53 1.2.1.
Spis treści 1. Analiza wskaźnikowa... 3 1.1. Wskaźniki szczegółowe... 3 1.2. Wskaźniki syntetyczne... 53 1.2.1. Zastosowana metodologia rangowania obiektów wielocechowych... 53 1.2.2. Potencjał innowacyjny
Zarządzanie jakością w procesach obróbki plastycznej
Zarządzanie jakością w procesach obróbki plastycznej - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Zarządzanie jakością w procesach obróbki plastycznej Kod przedmiotu 06.1-WM-MiBM-TM-D-03_15gen
ANALIZA ZDOLNOŚCI PROCESU O ZALEŻNYCH CHARAKTERYSTYKACH
Małgorzata Szerszunowicz Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach ANALIZA ZDOLNOŚCI PROCESU O ZALEŻNYCH CHARAKTERYSTYKACH Wprowadzenie Statystyczna kontrola jakości ma na celu doskonalenie procesu produkcyjnego
Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ CHEMICZNY KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Wstęp do statystyki praktycznej Nazwa w języku angielskim Intriduction to the Practice of Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy):
Budowanie macierzy danych geograficznych Procedura normalizacji Budowanie wskaźnika syntetycznego
Metody Analiz Przestrzennych Budowanie macierzy danych geograficznych Procedura normalizacji Budowanie wskaźnika syntetycznego mgr Marcin Semczuk Zakład Przedsiębiorczości i Gospodarki Przestrzennej Instytut
WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI
WYDZIAŁ GEOINŻYNIERII, GÓRNICTWA I GEOLOGII KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Statystyka matematyczna Nazwa w języku angielskim: Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Górnictwo
Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
0,KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A.
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 6 Temat: Ustalenie gradacji istotności przyczyn uszkodzeń
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Z-LOGN1-006 Statystyka Statistics
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Z-LOGN-006 Statystyka Statistics Obowiązuje od roku akademickiego 0/0 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek
Z poprzedniego wykładu
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne
Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 9 Temat: Karty kontrolne przy alternatywnej ocenie właściwości.
Badania eksperymentalne
Badania eksperymentalne Analiza CONJOINT mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu w schematach
Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )
Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału
Biznesplan. Budowa biznesplanu
BIZNESPLAN Biznesplan dokument zawierający ocenę opłacalności przedsięwzięcia gospodarczego [. Sporządzany na potrzeby wewnętrzne przedsiębiorstwa, jest także narzędziem komunikacji zewnętrznej m.in. w
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium
Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium CS-17 SJ CS-17 SJ to program wspomagający sterowanie jakością badań i walidację metod badawczych. Może działać niezależnie od innych składników
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr Temat: Karty kontrolne przy alternatywnej ocenie właściwości.
Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)
Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wprowadzenie W przypadku danych mających charakter liczbowy do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą statystyk opisowych można
12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 2. Kod przedmiotu: RPiS 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.
W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. dr hab. Jerzy Nakielski Katedra Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. Etapy wnioskowania statystycznego 2. Hipotezy statystyczne,
Podręcznik jest przeznaczony dla studentów uczelni technicznych na kierunku zarządzanie i inżynieria produkcji.
Zarządzanie jakością i bezpieczeństwem. Zofia Zymonik, Adam Hamrol, Piotr Grudowski Podręcznik obejmuje wiedzę o zarządzaniu jakością produkcji i bezpieczeństwem produktu. Autorzy przedstawili: historię,
Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5
Wnioskowanie statystyczne tatystyka w 5 Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających
Statystyczne Zarządzanie Jakością
Statystyczne Zarządzanie Jakością Opis Obecnym wyzwaniem dla większości procesów produkcyjnych jest utrzymanie powtarzalnej jakość zgodnie z oczekiwaniami klientów nie dla partii pięciu sztuk ale dla serii
poprawy konkurencyjności
Wdrażanie anie i doskonalenie systemów w zarządzania szansą poprawy konkurencyjności ci organizacji Andrzej Borcz "Przy istniejącej konkurencji firmy, które nie potrafią tworzyć i wcielać w życie doskonałej
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)
ZARZĄDZANIE JAKOŚCIĄ ĆWICZENIA
ZARZĄDZANIE JAKOŚCIĄ ĆWICZENIA mgr Arkadiusz Przybylski Warszawa 2015 Diagram Ishikawy (Diagram przyczynowo skutkowy, Wykres przyczynowo skutkowy, Diagram rybiej ości, Diagram ryby) Cel: wysuwanie hipotez
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 10 Temat: Karta kontrolna pojedynczych obserwacji i ruchomego
TREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr 341[02]/MEN/2008.05.20. klasa 3 TE
TREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr [0]/MEN/008.05.0 klasa TE LP TREŚCI NAUCZANIA NAZWA JEDNOSTKI DYDAKTYCZNEJ Lekcja organizacyjna Zapoznanie
Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia
Nazwa innowacji: Ekonomia i finanse - innowacyjny moduł programowy dla przedmiotu Podstawy przedsiębiorczości
Nazwa innowacji: Ekonomia i finanse - innowacyjny moduł programowy dla przedmiotu Podstawy przedsiębiorczości Rodzaj innowacji: programowa i metodyczna Etap kształcenia: IV etap edukacyjny Podstawa opracowania
Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności inżynieria rehabilitacyjna Rodzaj zajęć: projekt NARZĘDZIA DOSKONALENIA JAKOŚCI Quality Improvement
FMEA. Tomasz Greber tomasz@greber.com.pl. Opracował: Tomasz Greber (www.greber.com.pl)
FMEA Tomasz Greber tomasz@greber.com.pl FMEA MYŚLEĆ ZAMIAST PŁACIĆ Dlaczego FMEA? Konkurencja Przepisy Normy (ISO 9000, TS 16949 ) Wymagania klientów Powstawanie i wykrywanie wad % 75% powstawania wad
Rektora Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Koninie z dnia 9 listopada 2011 roku
ZARZĄDZENIE Nr 84/2011 Rektora Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Koninie z dnia 9 listopada 2011 roku zmieniające zasady organizacji studiów podyplomowych Zarządzanie jakością Na podstawie 7 Regulaminu
Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A.
PO PROSTU JAKOŚĆ. PODRĘCZNIK ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ. Autor: JAN M. MYSZEWSKI
PO PROSTU JAKOŚĆ. PODRĘCZNIK ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ Autor: JAN M. MYSZEWSKI WSTĘP CZĘŚĆ I FUNDAMENTY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ 1. Istota jakości 1.1. W poszukiwaniu znaczenia pojęcia "jakość" 1.2. Struktura jakości
Six Sigma Black Belt. Program szkoleniowy
Six Sigma Black Belt Program szkoleniowy Program Six Sigma Black Belt Etap procesu: Czas trwania [godz.] Define 32 Measure 24 Analyse 32 Improve 24 Control 32 Sesje przeglądu projektów 16 Obrona projektów
Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne
Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy
Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY
SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY
Jakość wyrobów i usług. Tomasz Poskrobko
Jakość wyrobów i usług Tomasz Poskrobko Jakość??????????????? Jakość Wszystkie definicje jakości można przydzielić do jednej z dwóch interpretacji: wartościującej (oceniającej, preferencyjnej), niewartościującej
Lokalna Grupa Działania Przyjazna Ziemia Limanowska. Analiza SWOT
Lokalna Grupa Działania Przyjazna Ziemia Limanowska Analiza SWOT Wrzesień 2015 Analiza SWOT jest to jedna z najpopularniejszych i najskuteczniejszych metod analitycznych wykorzystywanych we wszystkich
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU
Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji METROLOGIA I KONTKOLA JAKOŚCI - LABORATORIUM TEMAT: STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU 1. Cel ćwiczenia Zapoznanie studentów z podstawami wdrażania i stosowania metod
przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 07/08 IN--008 STATYSTYKA W INŻYNIERII ŚRODOWISKA Statistics in environmental engineering
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 0/03 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu
SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.
SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:
Metody komputerowe statystyki Computer Methods in Statistics. Matematyka. Poziom kwalifikacji: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 3L
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Metody komputerowe statystyki Computer Methods in Statistics Matematyka Rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy dla specjalności matematyka przemysłowa Rodzaj zajęć: wykład,
Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
166 Wstęp do statystyki matematycznej
166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej
Systemy zarządzania jakością Kod przedmiotu
Systemy zarządzania jakością - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Systemy zarządzania jakością Kod przedmiotu 06.1-WM-MiBM-MTR-D-12_15 Wydział Kierunek Wydział Mechaniczny Mechanika i budowa
Raport powstał w ramach projektu Małopolskie Obserwatorium Gospodarki.
Raport powstał w ramach projektu Małopolskie Obserwatorium Gospodarki. Publikację przygotował: PBS Spółka z o.o. Małopolskie Obserwatorium Gospodarki Urząd Marszałkowski Województwa Małopolskiego Departament
Statystyka. Tematyka wykładów. Przykładowe pytania. dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl. wersja 20.01.2013/13:40
Statystyka dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl wersja 20.01.2013/13:40 Tematyka wykładów 1. Definicja statystyki 2. Populacja, próba 3. Skale pomiarowe 4. Miary położenia (klasyczne i pozycyjne)
WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA STOSOWANA Nazwa w języku angielskim APPLIED STATISTICS Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
UCHWAŁA Nr 12/2011 Rady Wydziału Społeczno-Technicznego Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Koninie z dnia 18 października 2011 r.
UCHWAŁA Nr 12/2011 Rady Wydziału Społeczno-Technicznego Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Koninie z dnia 18 października 2011 r. zmieniająca uchwałę w sprawie uchwalenia planów studiów podyplomowych
Z-ZIPN1-004 Statystyka. Zarządzanie i Inżynieria Produkcji I stopień Ogólnoakademicki Niestacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-ZIPN-004 Statystyka Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Statistics Obowiązuje od roku akademickiego 0/04 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Próba własności i parametry
Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony
Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;
LABORATORIUM 4 Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; dwie zmienne zależne mierzalne małe próby duże próby rozkład normalny
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Inżynierii Jakości KWIWiJ, II-go st. Ćwiczenie nr 2 Temat: Ustalenie gradacji istotności przyczyn
Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1
Weryfikacja hipotez statystycznych KG (CC) Statystyka 26 V 2009 1 / 1 Sformułowanie problemu Weryfikacja hipotez statystycznych jest drugą (po estymacji) metodą uogólniania wyników uzyskanych w próbie
Statystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją jako prawdziwą
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność
weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)
PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na
Charakterystyka przedsiębiorstw transportu samochodowego w Polsce w latach
Logistyka - nauka Krystyna Bentkowska-Senator, Zdzisław Kordel Instytut Transportu Samochodowego w Warszawie Charakterystyka przedsiębiorstw transportu samochodowego w Polsce w latach 2007-2010 Pozytywnym
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 4 Temat: Analiza korelacji i regresji dwóch zmiennych
Z-0033z Statystyka. Zarządzanie i Inżynieria Produkcji I stopień Ogólnoakademicki. Stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-0033z Statystyka Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Statistics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW