Социально-психологические методы управления

Биноминальное распределение обобщает различные случаи оценки доли бракованных изделий в партии при контроле по альтернативному признаку (годен - не годен). Частными случаями его являются гипергеометрическое и распределение Пуассона, описывающее вероятность редких событий.

С нормальным распределением связан еще ряд специальных распределений, описывающих поведение случайных величин различных типов. На практике часто встречаются комбинации различных законов, а так же различные усечения их, обусловленные физической природой явлений. Однако, хотя в чистом виде эти законы практически никогда не проявляются из-за неизбежных отклонений, называемых действием случайных факторов, их использование чрезвычайно полезно, так как позволяет прогнозировать возможные значения случайной величины, что необходимо при принятии управленческих решений.

На практике даже если закон распределения точно известен, бывают неизвестны его параметры. Поэтому для определения закона и его параметров проводятся статистические наблюдения, по результатам которых строят эмпирические распределения. По их виду судят о характере закона распределения и при необходимости подбирают параметры теоретического закона, соответствующие полученным экспериментальным результатам.

Распределение случайной величины может быть представлено не только в виде графика функции или плотности распределения, но и в виде чисел, отражающих наиболее существенные особенности случайной величины. Оценки случайной величины с помощью чисел называются точечными оценками.

Наиболее употребительными точечными оценками являются: среднее арифметическое, мода, медиана, размах, среднее квадратичное отклонение. Они показаны на рис. 7.

Рис.7. Точечные характеристики статистического распределения случайной величины: среднее арифметическое , мода Мо, медиана Ме, размах R, среднее квадратичное отклонение ?

Среднее арифметическое (выборочное среднее арифметическое) - средняя величина, получаемая из всех имеющихся результатов по формуле:

Где i - порядковый номер значения случайной величины;

n - общее число ее значений.

Следует подчеркнуть, что средняя только в том случае является обобщающей характеристикой, когда она применяется к однородной совокупности статистического материала.

Кроме важнейшей характеристики положения - средней арифметической при анализе и контроле процесса необходимо работать и с другими характеристиками положения, в частности с медианой и модой случайной величины.

Медиана - среднее значение в выборке. Если полученные при измерениях значения расположить в возрастающем или убывающем порядке, то медианой будет значение, занимающее серединное значение в ряду. Таким образом, медиана - это значение параметра, которое делит упорядоченный ряд на две равные по объему группы. То есть, вероятность того, что случайная величина может оказаться меньше медианы, равна вероятности, что она окажется больше ее. При абсолютной симметрии правой и левой стороны распределения медиана и среднее арифметическое совпадают.

Мода - это наиболее часто встречающееся значение случайной величины. Возможно, что среди полученных значений имеется не одна, а две или более мод. Такое распределение называют двумодальным или полимодальным. Возможно, что распределение не имеет моды, это равномерное распределение.

Нередко встречаются антимодальные распределения, имеющие в середине диапазона полный или частичный провал плотности распределения. На практике антимодальные распределения могут возникнуть, если из выборки извлекается ее средняя по вероятности часть. Например, из выборки деталей, размеры которых распределены по нормальному закону, извлекаются только детали, имеющие наименьшие отклонения от среднего значения, тогда остающиеся детали будут иметь размеры, определенные по антимодальному распределению.

Двумодальное распределение может возникнуть, если рассматривается смешение двух выборок, имеющих нормальные распределения.

Размах (R) - это разность между наибольшим и наименьшим значениями в выборке.

Размах характеризует разброс случайной величины.

Лучшей, чем размах, более эффективной оценкой разброса является дисперсия и среднее квадратичное отклонение .

Дисперсия представляет собой среднее значение квадратов отклонений каждого значения случайной величины от среднего арифметического. Вообще говоря, дисперсия определяется для всей генеральной совокупности и является понятием теоретическим. На практике определяется выборочная дисперсия, которая вычисляется по следующей формуле:

По мере увеличения числа наблюдений выборочная дисперсия приближается к своему теоретическому значению - дисперсии генеральной совокупности .

Среднее квадратичное отклонение и выборочное среднее квадратичное отклонение представляют собой корень квадратный из соответствующих дисперсий:

.

Когда выясняется, что гистограмма следует нормальному распределению, часто предпринимается исследование воспроизводимости процесса, т.е. определяется неизменность основных параметров процесса: среднего значения и стандартного отклонения во времени ?. Оно важно при оценке того, сможет ли процесс пересечь границы поля допуска или нет и появления в связи с этим несоответствия требованиям потребителя.

Если допустить, что процесс имеет нормальное распределение, то можно сразу же определить процент дефектов, оказавшихся за данными границами допуска при данных параметрах (, S). Но более полезно оценить процесс с помощью СР-индекса воспроизводимости процесса (индекс возможностей). Приведем определение СР.

При двусторонних границах допуска (SU или SL - значения верхней и нижней границ допуска):

При односторонних границах допуска (SU или SL):

или .

Исследование воспроизводимости процесса с помощью СР позволяет оценить качество процесса в соответствии с требованиями потребителя. Чем больше величина СР, тем выше качество процесса и тем меньше вероятность несоответствия его выхода ожиданиям потребителя.

Точность технологического процесса оценивают, исходя из следующих критериев:

1. В случае, когда СР ?1,67, ширина интервала между контрольными нормативами не менее чем в 10 раз превышает стандартное отклонение s; разброс параметров изделия невелик, появление брака не угрожает.

2. В случае, когда 1,67>СР?1,33, ширина интервала между контрольными нормативами в 8-10 раз превышает стандартное отклонение S. Идеальное состояние процесса.

3. В случае, когда 1,33>СР?1,00, ширина интервала между контрольными нормативами в 6-8 раз превышает стандартное отклонение s. Когда показатель СР близок к 1, вероятность появления брака составляет 0,27%, поэтому необходимо усилить контроль процесса, провести анализ факторов, влияющих на разброс, и провести мероприятия по улучшению состояния процесса.

4. В случае, когда 1,00>СP?0,67, ширина интервала между нижней и верхней границами нормы всего лишь в 4-6 раз превышает стандартное отклонение S. Когда показатель СР приближается к 0,67, вероятность появления брака составляет 4,56%. Это означает, что контроль процесса не удовлетворителен. Необходимо наладить строгий контроль процесса и провести сплошной контроль выпускаемых изделий с целью недопущения брака.

5. В случае, когда 0,67>СР, ширина интервала между нижней и верхней границами нормы не превышает 4S. Процент брака превышает 4,56%. О таком процессе можно сказать, что он неконтролируем. Необходимо провести сплошной контроль продукции, чтобы предотвратить выпуск бракованных изделий.

Выбирать оборудование необходимо так, чтобы поле допуска на изготавливаемые изделия составляло 7 или 8 единиц его стандартного отклонения. Если такого оборудования нет, то необходимо пересмотреть нормы на процент брака, который должен быть установлен более 0,27%.

Заключение

Подводя итог данной работы, замечу: общие тенденции таковы, что роль социально-психологических методов с течением времени будет только усиливаться в связи с разнообразными факторами, влияющими на развитие современного общества. Следующий важный факт - технологии построения основы социально-психологического управления только недавно стали приобретать более или менее четкие очертания, тем не менее, уже сегодня можно считать, что методология и инструментарий решения этой задачи уже существуют и любое предприятие может начать движение в данном направлении.

В курсовой работе были разработаны рекомендации по успешному применению социально-психологических методов управления. Особое внимание стоит уделить последствиям, так как некоторые из них могут проявляться не сразу, а спустя некоторое время, и чем раньше будут выявлены негативные тенденции, тем больше будет возможностей избежать социального кризиса.

Список литературы

1. Гольдштейн Г.Я. «Основы менеджмента: Учебное пособие», изд. 2-е, дополненное и переработанное. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005.

2. Егоршин А.П. Управление персоналом. Н. Новгород, 2001.

3. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф., «Основы менеджмента»: Пер. с англ. - М.: «Дело», 1992. - 702 с.

4. Шекшня С.В. «Управление персоналом современной организации»: учебно-практическое пособие - С.-Петербург, Издательство «Теринвест», 2000.

5. Якокка Л. Карьера менеджера. - Тольятти: Изд.дом «Довгань», 1997

6. Кузьмин И. Психотехнологии и эффективный менеджмент. - М.: Технологическая школа бизнеса, 1994. - С. 114-165.

7. Пугачев В.П. Руководство персоналом организации: Учебник. - М.: Аспект Пресс, 1998. - С. 33-34

Размещено на Allbest.ur