Матрица приоритетов — инструмент для обработки большого количества числовых данных, полученных при построении матричных диаграмм, с целью выявления приоритетных данных. Поскольку матрица приоритетов используется для анализа численных данных матричных диаграмм, этот инструмент управления имеет также второе название — анализ матричных данных. Этот седьмой инструмент управления эквивалентен статистическому методу, названному анализом важнейших компонент (principal component analysis), который является одним из основных методов анализа многовариантных данных. Поскольку применение матрицы приоритетов требует статистических знаний, этот инструмент управления качеством значительно реже применяется на практике, чем шесть других рассмотренных нами инструментов. Он применяется в основном в тех случаях, когда возникает необходимость представить численные данные из матричных диаграмм в более наглядном виде. Покажем такое применение матрицы приоритетов на примере исследования вкусов потребителей в еде.
В таблице 1 приведена матрица, отображающая часть статистических данных по исследованию реакции японских мужчин и женщин различного возраста на привлекательность предложенных им ста разных продуктов питания.
Таблица 1. Значение "вкуса" при распределении различных блюд по возрастным группам
Пол
Возраст группы
Блюдо 1
Блюдо 2
Блюдо 100
< 16 лет
7,8
4,6
3,1
От 16 до 20
5,4
3,8
2,8
Мужчины
От 21 до 30
3,9
4,4
3,3
От 31 до 40
3,5
4,0
3,0
>40
3,0
3,5
2,5
< 16 лет
8,1
6,2
3,9
От 16 до 20
6,0
7,2
3,5
Женщины
От 21 до 30
5,4
7,5
3,0
От 31 до 40
3,8
7,0
2,8
>40
2,5
9,0
3,0
Предпочтение тому или иному блюду со стороны соответствующей возрастной группы показано в процентном отношении ко всем опрошенным лицам данного пола.
На основании данных, приведенных в табл.1, строится симметричная матрица корреляции между различными возрастными группами (табл.2), на основании которой выявляются наиболее важнейшие компоненты статистических данных.
Характеристические значения для первых трех важнейших компонент данных и характеристические векторы для каждой группы опрашиваемых, соответствующие этим компонентам, показаны в табл.3.
Таблица 2. Матрица корреляции данных для табл.1
Мужчины
Женщины
0-15 16-20
21-30
31-40
41-
0-15
16-20 21-30 31-40
41-
0,871
0,516
0,759
0,370
0,604
0,852
0,182
0,402
0,726
0,874
0,938
0,821
0,517
0,358
0,208
0,811
0,838
0,658
0,488
0,354
0,889
0,615
0,709
0,698
0,620
0,523
0,746 0,894
0,500
0,647
0,701
0,721
0,710
0,621 0,768 0,852
0,330
0,457
0,558
0,632
0,748
0,493 0,642 0,773
0,911
Характеристические значения для первых трех важнейших компонент данных и характеристические векторы для каждой группы опрашиваемых, соответствующие этим компонентам, показаны в табл.3.
Из анализа табл.3 можно сделать следующие выводы.
1. Совокупная доля данных (накопленная частота) для выбранных трех важнейших компонент составляет 0,934. Это означает, что суммарное количество данных по 1, 2 и 3-й важнейшим компонентам составляет 93,4 % от всех статистических данных. Причем наибольший статистический вес имеет 1-я компонента (68,3 %), а 2-я и 3-я составляют соответственно 17,6 и 7,5 %.
Таблица 3. 1, 2 и 3-я важнейшие компоненты данных
Группа
1-я важнейшая компонента
2-я важнейшая компонента
3-я важнейшая компонента
0,286
0,466
0,194
0,331
0,240
0,336
0,323
-0,166
0,442
0,266
-0,359
0,357
0,261
-0,507
0,128
0,306
0,408
-0,084
0,344
0,253
-0,171
0,348
-0,032
-0,290
0,346
-0,164
-0,322
0,303
-0,267
-0,522
Характеристическое
значение
Частота
6,830 0,683
1,760 0,176
0,750 0,075
Накопленная частота
0,683
0,859
0,934
2. Возрастные группы с 1-й по 10-ю имеют почти одинаковые значения характеристического вектора (примерно равного 0,3) для 1-й важнейшей компоненты. Это может означать, что измерена, в некотором роде, общая "удовлетворенность предложенными блюдами".
3. Величина характеристического вектора для 2-й важнейшей компоненты уменьшается с увеличением возраста независимо от пола. Это, возможно, указывает на то, что "значимость пищи для людей с возрастом уменьшается по сравнению со значимостью других ценностей жизни"
4. 3-я важнейшая компонента показывает, что предпочтение тому или иному блюду зависит от пола, так как характеристические векторы, как видно из табл. 4.3, значительно отличаются по величине для мужских (1-5) и женских (6-10) групп.
Развертывание требований потребителя в зависимости от профиля качества.
Большая часть из рассмотренных семи инструментов управления качеством широко применяется для преобразования требований потребителя в параметры качества ожидаемого им продукта и соответственно в параметры качества процессов планирования, разработки, производства, установки (installation) и совершенствования (улучшения качества) продукта. Эта процедура преобразования требований потребителя получила название Развертывание Функции Качества (Quality Function Deployment — QFD).
Развертывание Функции Качества является оригинальной японской методологией, ставящей целью гарантировать качество с самой первой стадии создания и развития нового продукта.