基于数理统计视角的废烟支消耗分析.doc

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1、基于数理统计视角的废烟支消耗分析作者：福建省烟草学会工业专业委员会来源：《海峡科学》2012年第11期        [摘要]结合车间生产实践，运用数理统计理论和方法，借助MACD技术分析，以废烟支为例，研究车间物料消耗的性态和规律，尝试构建物料消耗关联关系分析模型，建立物料消耗实时监测反馈机制，以实现对物料消耗的控制。        [关键词]废烟支物料消耗关联关系监测反馈        1概述        物料消耗是生产成本的直接决定因素之一，降低生产成本是烟草工业企业扩大税利的重要途径。未来烟草工业企业将逐步走上物料消耗精细化管理之路，而建立有效的物料消耗分析和监控体系则是最为关

2、键的一步。为此，本文以夯实卷包车间管理基础为出发点，以废烟支消耗为例，构建关联关系分析模型和监测与反馈机制。关联关系分析模型是依据统计学的基本原理推出，借助数理统计软件，采用描述性统计、相关关系分析和多元线性回归分析等统计方法，对车间废烟支消耗的原始数据进行处理和分析，掌握每一机组和每一牌号的废烟支消耗性态及规律；废烟支消耗实时监测与反馈机制则借鉴平滑异同移动平均线（MACD）并加以修正，建立三线分析模块，辅之以红黄绿预警线，实现废烟支消耗的实时监测与反馈。        2变量设计和数据处理        以废烟支单箱消耗作为被解释变量，以有效作业率、停机频次、停机时间等作为解释变量。

3、各变量设计如表1所示。        根据上述变量设计，从管理信息系统、制造执行系统和其它手工记录等采集相应的数据。由于公司某牌号产品质量稳定且产量较大，集中在3台同型号的机组上生产，因此选择该牌号产品作为研究对象，采集2012年2～4月的相关数据（包含57个有效生产日），共计616条记录。剔除废烟支消耗约首尾各1.25%的极端异常值，剩下599条有效数据记录。        3建立废烟支消耗关联关系分析模型        3.1废烟支消耗描述性统计        被解释变量（即废烟支单箱消耗）是由当班废烟支量除以某牌号正品入库量得到，其单位为kg/箱。利用SPSS16软件进行描述性统计

4、，得到如表2、表3结果。        描述性统计显示，废烟支消耗最大值为1.0443kg/箱，最小值为0.0651kg/箱，平均值为0.3071kg/箱。5%分位和95%分位对应的废烟支单耗为0.1255kg/箱和0.5508kg/箱，界定了窗口内该牌号废烟支消耗的正常波动范围。        3.2相关关系分析        在本文的样本中，质量事件和人为事故没有有效的数据记录，因此在相关关系分析中剔除这两个变量。相关关系分析结果见表4。        表中显示了各个变量之间的相关关系系数（略去p值），其中带有**上标的系数表示在0.01的水平上具有显著性，带有*上标的系数表示在0.

5、05的水平上具有显著性。在上述变量中，显著的相关关系集中在废烟支单耗、废烟支量、正品产量、停机频次、停机时间和轮保这几个变量之间。        废烟支单耗与废烟支量、停机频次、停机时间、扫尾和排空呈显著的正相关关系，与有效作业率和换牌呈显著的负相关关系；废烟支量与正品产量呈显著的正相关关系，与停机时间和换牌呈显著的负相关关系；排空与换牌、轮保、扫尾呈显著正相关关系。        上述变量之间的相关关系，是纯粹从数据趋势上来看两个变量的线性关联度，无法说明因果关系，但可以作为多元线性回归分析结果的重要参考。        3.3多元线性回归分析        多元线性回归分析假定被解释

6、变量是连续正态分布，解释变量则可以是连续型数据也可以是离散型数据。废烟支单耗属于平稳的时间序列，可以以之为被解释变量进行多元线性回归分析。在本文所采集的数据中，主要材料问题、质量事件和人为事故三个变量无有效数据，因此暂剔除这些变量。        3.3.1模型一        为保证线性回归的全面性和客观性，以废烟支单耗为被解释变量，以常数、废烟支量、正品产量、停机频次、停机时间、有效作业率、辅助材料问题、换牌、轮保、扫尾、排空为解释变量建立模型一，进行多元线性回归，得到结果，如表5所示。        a.DependentVariable：废烟支单耗        回归模型的R=0

7、.931，p值=0，回归模型具有显著性。常数项、废烟支量、正品产量、有效作业率的p值为0，其余变量的p值大于0.05。回归结果不理想，回归模型需要改进。        废烟支单耗和废烟支量具有线性同源性，放入同一模型将产生极大的偏差，因此剔除废烟支量这一变量。结合实际生产情况，在机器正常开动的情况下，正品产量的大小将影响废烟支单耗，且正品产量与废烟支单耗是反函数关系，因此模型中应当保留正品产量这一变量。        3.3.2模型