Aplicarea programului Microsoft Excel 7 la receptia materiilor prime

Aplicarea programului Microsoft Excel 7 la receptia materiilor prime intr-o intreprindere de tricotaje

Asa cum este organizata la ora actuala, receptia materiilor prime reprezinta o etapa imperfecta, fapt pentru care este efectuata atat la furnizor, cat si la beneficiar.
Volumul mare de lucru de la receptia calitativa datorat schimbarii rapide a sortimentelor de fire si a furnizorilor impune o mai mare operativitate si precizie a rezultatelor. Aceste deziderate sunt realizabile prin utilizarea tehnicii de calcul, respectiv a unor programe usor accesibile pentru prelucrarea statistica a datelor.
In lucrare sunt prezentate o serie de aplicatii utile pentru receptia calitativa prin intermediul modului de analiza statistica al programului Microsoft Excel 7.

1. Introducere

Receptia materiilor prime intr-o intreprindere de tricotaje reprezinta o etapa a procesului tehnologic in cadrul careia se evalueaza calitativ si cantitativ firele ce urmeaza a fi prelucrate.
Acest tip de control se efectueaza prin sondaj asupra loturilor de fire provenite de la furnizori diferiti sau de la acelasi furnizor. Scopul receptiei este acela de stabilire a gradului de conformitate a caracteristicilor materiei prime cu datele specificate.
Specificatiile constau atat in norme de calitate pentru diferite tipuri de fire cat si din buletinul de analiza obtinut la intreprinderea furnizoare in cadrul receptiei finale.
As cum se efectueaza in mod curent in intreprinderile de tricotaje din tara, receptia initiala prezinta o serie de neajunsuri si anume:
a) este imperfecta fiind necesara efectuarea receptiei finale (i n filatura) si a receptiei initiale (in intreprinderea de tricotaje), verificandu-se aceleasi caracteristici de calitate; acest aspect este determinat si de riscul ca esantionul verificat sa nu fie reprezentativ pentru intregul lot. Acest risc nu este de obicei cunoscut in momentul luarii deciziei.
b) este incompleta avand in vedere numarul mic de informatii dat de valorile tipice de sondaj (medie, dispersie, coeficient de variatie) determinate in mod obisnuit; pe baza acestor informatii, o serie de aspecte referitoare la calitate raman necunoscute si nici nu se pot compara loturi diferite de fire cu destinatie comuna.
c) este putin flexibila in timp avand i n vedere faptul ca rezultatele obtinute pe baza esantioanelor se raporteaza la norme care au o mare stabilitate in timp (revizuirea normelor se face la intervale lungi de timp) si nu pot fi surprinse unele modificari ale nivelului calitativ al firelor; in general normele prevad intervale de toleranta cu amplitudine mare pentru valorile caracteristicilor.
Metodele de prelucrare statistica a datelor de sondaj reduc o parte din aceste dezavantaje oferind un numar mai mare de informatii privind parametrii statistici. De asemeni se reduce timpul necesar pentru luarea deciziilor referitoare la calitatea loturilor si acestea au un caracter mai obiectiv prin stabilirea initiala a nivelului de risc a.

2. Modul de utilizare al modulului de analiza statistica din programul Microsoft Excel 7

O metoda rapida si eficienta de obtinere a informatiilor statistice referitoare la unul sau mai multe siruri de date este oferita de programul Microsoft Excel 7.
Facilitatile oferite de Excel 7 pot fi puse in evidenta prin urmatorul exemplu.
La receptia unor fire tip bumbac care provin din loturi diferite (provenite de la acelasi furnizor sau furnizori diferiti) se efectueaza determinari prin sondaj conform STAS asupra caracteristicilor fizico-mecanice (finete, sarcina si alungire la rupere si torsiune). Se recomanda utilizarea programului Excel 7 pentru prelucrarea datelor in vederea obtinerii urmatoarelor informatii:

Determinarea valorilor tipice de sondaj (Descriptive statistics analysis tool);

Histograma si diagrama Paretto (Histogram);

Aplicarea unor teste statistice referitoare la medie si dispersie (F-Test Two-Sample for Variances si t-Test Two-Sample for Variances);

Analiza dispersionala unifactoriala (Anova Single Factor).

Deciziile referitoare la calitatea loturilor se vor lua fie prin compararea valorilor tipice de sondaj (1) cu o norma de referinta (ex. pentru fire 100% bbc cardat, NID 29448-79), fie pe baza interpretarii graficelor (2) sau a testelor (3,4) in raport cu datele din literatura de specialitate referitoare la valorile critice corespunzatoare acceptarii sau respingerii ipotezelor statistice respective.

Fig. 1

Inainte de a utiliza modulul de analiza statistica, acesta trebuie sa fie instalat. Instalarea se face astfel: 1. Se apeleaza din meniul superior Tools, apoi Add-Ins; 2. In caseta de dialog Add-Ins se selecteaza casetele de control din dreptul numelor Analysis ToolPak si Analysis ToolPak - VBA; 3. Se actioneaza butonul OK.
Dupa parcurgerea acestor pasi, se va observa aparitia in submeniul Tools a optiunii Data Analysis. Se poate trece acum la executarea determinarilor si scrierea valorilor in tabel, ca in figura 1.

1. Determinarea valorilor tipice de sondaj (Descriptive statistics analysis tool)

Se apeleaza din submeniul Tools, optiunea Data Analysis. Se opteaza apoi pentru Descriptive Statistics.
Se completeaza fereastra Descriptive Statistics ca in figura 2.
In dreptul notatiei Input Range se va scrie zona i n care se gasesc datele care se vor prelucra. Se observa din figurile 1 si 2 ca s-a selectat si capul de tabel (celula B13).

Fig. 2

Fig. 3

Selectarea capului de tabel se face numai daca a fost bifat campul Labels in first raw. Dupa ce se apasa butonul OK, se va gasi in foaia de lucru Sheet2 tabelul din figura 3.
Semnificatia termenilor din limba engleza:
Mean = media aritmetica
Standard Error = eroare standard
Median = mediana
Mode = modulul
Standard Deviation = abaterea medie patratica
Sample Variance = dispersie
Kurtosis = coeficientul de boltire
Skewness = coeficientul de asimetrie
Range = amplitudinea de sondaj
Count = volumul esantionului
Confidence Level = amplitudinea intervalului de incredere

2. Histograma si diagrama Paretto (Histogram)

Fig. 4

Se apeleaza din submeniul Tools, Data Analysis. Se opteaza apoi pentru Histogram.
Se completeaza fereastra Histogram ca i n figura 4.
In campul Bin Range se introduc campurile in care utilizatorul a scris valorile discrete ale caracteristicii.
Daca acest camp nu se completeaza, programul alege automat un set de valori intre valorile extreme al sirului.
Se recomanda introducerea setului de valori discrete ale caracteristicii pentru rezultate mai precise. Dupa ce se apasa butonul OK, se va gasi in foaia de lucru Sheet3 tabelul din figura 5.

Fig. 5

Semnificatia termenilor din limba engleza:
Bin = Valoarile caracteristicii
Frequency = Frecventa absoluta
Cumulative % = Frecventa relativa cumulata

3. Aplicarea unor teste statistice referitoare la medie si dispersie (T, F - Test Two-Sample for Variances)

Se apeleaza din submeniul Tools, optiunea Data Analysis. Se opteaza apoi pentru
t-Test: Paired Two Sample for Means.
Se completeaza fereastra t-Test: Paired Two Sample for Means ca in figura 6.

Fig. 6

In dreptul campului Variable 1 Range se trece primul set de valori corespunzator primului lot, iar in dreptul campului Variable 2 Range se trece al doilea set de valori corespunzator celui de al doilea lot de fire.

Fig. 7

In dreptul campului Hypothesized Mean Difference se va trece valoarea diferentei dintre cele doua medii pentru care se verifica ipoteza statistica (pentru egalitatea mediilor, se va trece valoarea 0). Dupa ce se apasa butonul OK, se va gasi i n foaia de lucru Sheet4 tabelul din figura 7.
Semnificatia termenilor din limba engleza:
Observations = numarul de valori
Pearson Correlation = factor de corelatie
df = numarul de grade de libertate
t Stat = valoarea variabilei t
P(T<=t) one-tail = probabilitatea pentru testul unilateral
t Critical one-tail = valoarea critica a variabilei t pentru testul unilateral
P(T<=t) two-tail = probabilitatea pentru testul bilateral
t Critical two-tail = valoarea critica a variabilei t pentru testul bilateral
Pentru testul F metodologia de lucru este aceeasi.
Dupa ce se apasa butonul OK, se va gasi i n foaia de lucru Sheet4 tabelul din figura 8.
 

Fig. 8

4. Analiza dispersionala unifactoriala (Anova Single Factor).

Se apeleaza din submeniul Tools, optiunea Data Analysis. Se opteaza apoi pentru
Anova Single Factor.
Se completeaza fereastra Anova Single Factor ca i n figura 9.
Fig. 9

Cele doua seturi de valori masurate trebuie sa fie trecute in doua coloane (sau doua randuri) alaturate.
Semnificatia termenilor din limba engleza:
Average = media aritmetica
SS = dispersia reziduala
df = nr. Grade de libertate
MS = media patratelor abaterilor
F = variabila F
P-value = valoarea probabilitatii
F crit = valoarea tabelata pentru variabila F

Dupa ce se apasa butonul OK, se va gasi i n foaia de lucru Sheet4 tabelul din figura 10.

3. Interpretarea rezultatelor

Valorile tipice de sondaj ofera informatii generale asupra esantionului.:
a. atunci cand media, modulul si mediana sunt aproximativ egale exista o situatie favorabila asupra calitatii firelor, repartitia de sondaj fiind simetrica;
b. cand aceste valori sunt egale la randul lor cu centrul campului de toleranta corespunzator caracteristicii analizate firele sunt in conformitate cu norma;
c. cand amplitudinea de sondaj este mai mica in raport cu intervalul de toleranta, gradul de uniformitate a caracteristicii analizate este in conformitate cu norma;
d. valorile coeficientilor de boltire si asimetrie ofera informatii generale asupr tipului de repartitie corespunzatoare populatiei statistice (lot de fire) din care este extras esantionul.
Histograma si diagrama Paretto constituie reprezentari grafice ale repartitiei de sondaj prefigura nd graficul functiei de repertitie teoretice.
Testele statistice utilizate (testul t si F) stabilesc cu o probabilitate prestabilita daca doua loturi de fire au medii respectiv dispersii egale sau diferite semnificativ si se utilizeaza la compararea loturilor provenite de la acelasi furnizor sau de la furnizori diferiti si au aceeasi destinatie.
Analiza dispersionala unifactoriala este utilizata la compararea a doua sau mai multe loturi de fire, doua sau mai multe aparate de masura din acelasi laborator sau laboratoare diferite (analiza interlaboratoare); se poate stabili astfel daca in urma prelucrarii firelor provenite din loturi diferite sau i n urma determinarii caracteristicilor de calitate pe aparate de acelasi tip apar sau nu diferente semnificative.

Bibliografie

1. T. Baron, s.a., Calitate si fiabilitate - manual practic, Editura Tehnica, Bucuresti, 1988.
2.N. Cojocaru, V. Clocotici, D. Dobra, Metode statistice aplicate in industria textila, Editura Tehnica, Bucuresti, 1986.
3. M. A. Cerghizan, Excel 7.0 pentru Windows 95, Editura Tehnica, Bucuresti, 1996.