Большое влияние на современное видение о всеобщем управлении качеством (TQM) оказывают работы российского ученого в области качества Вадима Аркадьевича Лапидуса. Он опубликовал ряд трудов по теории и практике управления качеством с учетом вариаций и неопределенности, в которых изложен «принцип распределения приоритетов», позволяющий оптимально выстроить отношения поставщика и потребителя с позиции обеспечения качества. Ему же принадлежит новый подход к управлению качеством, названный «гибким методом статистического управления», который математически опирается на теорию нечетких множеств [4].

В современной практике предприятий все используемые статистические методы можно сгруппировать следующим образом.

Группа 1. Методы высокого уровня сложности, которые используются разработчиками систем управления предприятием или процессами. К ним относятся методы кластерного анализа, адаптивные робастные статистики, многофакторный (дисперсионный) анализ, методы исследования операций и др. Методы этой группы предназначены для ограниченного количества инженеров, поскольку применяются при проведении очень сложных анализов процесса формирования качества.

Группа 2. Методы специальные, которые используются при разработке операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов, расчетах на точность и надежность и т.д.

Группа 3. Методы общего назначения, в разработку которых большой вклад внесли японские специалисты. К ним относятся «Семь простых методов» (или «Семь инструментов качества»), включающих в себя контрольные листки; метод расслоения; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы; гистограммы; контрольные карты. К. Исикава говорил: «Основываясь на опыте своей деятельности, могу сказать, что 95 % всех проблем фирмы могут быть решены с помощью этих семи приемов».

Группа 4. Промежуточные статистические методы. К ним относят: теорию выборочных исследований; статистический выборочный контроль; методы проведения статистических оценок и определения критериев; методы применения сенсорных проверок (экспертные оценки); методы планирования и расчета экспериментов; корреляционный и регрессионный анализы.

Среди этих представителей можно выделить 15 наиболее распространенных статистических методов, изложенных или отдельно, или сгруппированных в функциональные разделы, в табл. 1 приведены сферы использования статистических методов в соответствии с этими методами.

На рис. 1 представлена классификация информации по управлению качеством с учетом предъявляемых к ней требований.

Рис. 1. Классификация и требования к информации

Владение современными прикладными и методо-ориентированными пакетами программ для использования в профессиональной деятельности основ статистических методов необходимо специалистам, работающим во всех областях инженерных, естественнонаучных и гуманитарных областях. Именно автоматизация статистического анализа при управлении качеством, связанная порой с оперативной обработкой больших объемов информации, дала возможность специалистам принимать оперативные и научно-обоснованные решения по оценке и управлению качеством выпускаемой продукции.

Остановимся на методо-ориентированных пакетах прикладных программ, которые являются мощным современным инструментом, предназначенным для решения задач определённого класса в математической сфере. Методо-ориентированные пакеты прикладных программ отличаются тем, что в их алгоритмической основе реализован определенный математический и/или экономико-математический метод решения задачи, в первую очередь это: математическая статистика, математическое программирование, сетевое планирование и управления и др. Растет интенсивность использования специализированных программных продуктов статистической обработки, обеспечивающих высокую точность и многообразие статистических методов.