数据分析之我见

数据分析之我见

（浙江景兴纸业股份公司方鸣镮）

　　“数据分析”或者叫“统计技术”是现代企业管理必不可少的工具，每个企业多多少少地在进行着“数据分析”，但使用效果却大相径庭，用的好可以利用数据分析“运筹帷幄之中，决胜千里之外”，用的不好反而会成为企业的累赘使企业做“无用功”。
　　今天，企业间的竞争已无孔不入，发现规律和总结经验，通过数据分析实现利润的最大化，通过数据分析找到自身的缺陷，并对其进行有效控制是所有企业生存和发展的基石。所以，有效、快速的数据分析就是企业在竞争中立于不败之地的利器。
　　我们多年来一直在推广“数据分析”(统计技术)，但效果一直不明显，究其原因不外乎，是对“数据分析”存在一定的误解，认为“数据分析”就是一定要运用诸如：QC七大手法等统计工具进行专业、系统的分析。结果是活干了不少，就是不见有什么效果。为什么会造成这种情况呢？通过观察和实践我想就这个问题谈一下自己的看法：
　　首先，由于基础设施原因，使某些统计手法(工具)无用武之地。这里有行业的关系，也有设备的因素。先谈一下行业的关系。以管制图、工序能力指数(Cp、Cpk)为例，运用这些统计手法须要在工艺相对稳定的前提下收集大量、原始的工序点数据(计算变异σ)，在诸如模具、冲压等加工行业，由于加工的精度较高且结果可以直接用量测工具进行量测，运用管制图、工序能力指数较为合适。而对于我们造纸行业，在其中一些较老的机台上没有DCS、QCS系统(假设该系统所测的数据与实际相符)的情况下收集大量数据是不太现实的。打个比方：上网浓度对产品的影响很大，是个重要的工序点，但如果想得到一个上网浓度的数据却颇费周折：烘干滤纸→称重→取样→抽吸→烘干样品→称重，这个过程需要2个小时，何况做管制图和工序能力指数需要收集上百个数据，等到把数据收集全，产品早到客户手里了。再来说说设备的因素，刚才说老的造纸流水线不适合运用管制图、工序能力指数等此类统计工具，但对于新建的项目情况就不同了，现在先进的造纸流水线都配备了DCS、QCS自动数据监测系统，数据收集就不是问题，在这样的情况下运用管制图、工序能力指数等的统计手法来控制工序，达到稳定工序目的是可行的。
　　其次，工艺的稳定性对统计工具的运用也很重要，对于一个不稳定的工艺环境，连肉眼都能判断，还须要运行QC七大手法吗？比如由于操作人员的操作未按《作业指导书》上的要求
进行，从而导致了不合格品的产生，对于这样的事件，只须要让操作人员按规定操作即可，如果这时运用要因分析法，从人员、设备、环境、材料、方法等分析了一大通，又拟定了一些对策实施，这样的话不是“杀鸡用牛刀”吗？
　　再次，数据分析需要有团队合作的精神。有的数据分析和执行需要有多个部门及其人员一起参与，如：质检科每月对物理指标的分析运用柏拉图，而对于须改善的事宜就须要车间去想办法。虽然质检每月均提供给车间关系的分析，但车间可能会因为重视产量的提升而对质量方面的分析采取的办法(分析后的措施)不多，久而久之便形成了你干你的，我干我的，数据分析形同虚设的情况。
　　如要改变上述现状，需要我们从实际出发，根据本企业、本部门的情况制定相应的分析方法，而不是盲目跟风，去使用一些不切合实际的统计方法(工具)。切合实际的做法是利用现有的资源，从简单(初级的统计手法)的开始，循序渐进：
　　1.数据的比较：利用表格进行数据比较是最简单也是有效的数据分析方法，2月13日的统计技术培训中，日纸公司董事长先生用UPM、日本制纸、景兴纸业、晨鸣纸业四个公司作比较，使优势、差距一目了然，体现了数据分析的作用。
　　2.图文并貌，数字、说明与图表相结合，易于直观、形象，容易理解。
　　3.善于找出数据的趋势，从而为决策作参谋。现在公司各部门对数据分析均有所重视，无论在总结或是在报告中有图表画得很多、很漂亮，但往往不能说明问题，如：图一，读者能看出问题吗？再看图二，添加了趋势线后什么问题都迎刃而解了。
　　

　　以上就大家关心的“数据分析”谈了一下自己的拙见。对于我们企业来说“数据分析”的推进势在必行，只要我们方法对头、持之以恒，平时对各类数据多比较、多分析使之养成工作习惯，形成全员“数据分析”的氛围也将会水到渠成。