Анализ поставщика на основе применения метода анализа в системе statistica.
Данный анализ можно назвать качественным. Конечный продукт характеризуется выходным параметром, который является показателем его качества. На выходной параметр оказывает влияние структура поставщиков (поскольку сырье различается по качеству, то в зависимости от объема поставок того или иного поставщика параметр качества будет меняться). С помощью этого анализа определяется влияние объемов поставок каждого поставщика на значения выходного параметра, характеризующего качество продукции.
Для проведения анализа требуются месячные ряды объемов поставок каждого поставщика и значения выходного показателя. На предварительном этапе производится организация данных для последующего анализа в системе. Данные представлены следующим образом: столбцы соответствуют поставщикам, строки – месяцам. Таким образом, каждый столбец представляет собой временной ряд месячных объемов продаж каждого поставщика. Если поставщик не поставлял продукцию в текущем месяце, то в соответствующих ячейках стоят нули.
При помощи разведочного анализа1 можно выявить зависимость выходного параметра от объемов поставок каждого поставщика.
Анализ диаграмм рассеяния позволяет говорить о том, что статистически значимое влияние на выходную переменную могут оказывать поставщики 1, 2, 5, 6, 7, 8. Влияние поставщиков 3, 4 статистически незначимо – выходной параметр слабо зависит от изменения в их объемах продаж.
Проведем классификацию поставщиков по степени их влияния на выходной показатель. Для этого воспользуемся методами модуля «Кластерный анализ» системы STATISTICA. Его целью является определение степени сходства поставщиков друг с другом. Процедура носит название «Древовидная кластеризация».
Диаграмма классификации показывает разбиение поставщиков на группы. Анализируя ее, можно, например, утверждать, что поставщики 5, 6, 7, 8 оказывают сходное влияние на выход продукции. Следовательно, можно говорить о сходстве качества сырья у данных поставщиков.
Построение модели. Строим регрессионную линейную модель влияния объемов поставок на выходную переменную, т.е. будем приближать выходную переменную формулой (линейная зависимость от объемов продаж каждого поставщика с неизвестными коэффициентами):
Output = А1+А2*Пост1+…+А8*Пост8+е, (1)
где e – случайная компонента с нулевым математическим ожиданием.
Задача состоит в том, чтобы оценить неизвестные коэффициенты. Для построения регрессионной модели и численной оценки коэффициентов перед объемами продаж поставщиков воспользуемся модулем STATISTICA «Множественная регрессия».
Все оценки строятся легко в диалоговом режиме. Программа автоматически найдет лучшую модель, т.е. исключит поставщиков, влияние которых на выходной параметр очень слабое, и оставит в модели поставщиков, которые действительно оказывают значимое влияние на исследуемую переменную.
Красным цветом выделены статистически значимые независимые переменные, синим – незначимые переменные.
Установлено, что поставщики распадаются на две категории: поставщики, оказывающие сильное статистическое влияние на выходной параметр и поставщики, влияние которых очень слабое. Методом древовидной классификации выделены группы поставщиков, сырье которых имеет сходное качество. Это 1, 2, 5, 6, 7 и 8. Проведено численное оценивание коэффициентов модели, отражающих влияние каждого поставщика. С помощью алгоритма пошаговой линейной регрессии с включением определено множество оптимальных поставщиков с точки зрения максимизации выходного параметра 1. Это оказался поставщик 4.