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摘要：多元统计分析属于一种综合评价手段，其在复杂数据处理、多指标分析方面存在一定优势。基于此，本研究主要针对常用的多元统计分析方法进行分析;并阐述了多元统计分析方法在企业生产管理中的应用优势;最后分别从物料耗用分析、设备故障分析以及产品质量分析，细化分析多元统计分析方法在企业生产管理中的应用，以此为企业生产管理质量的改善提供支持。
关键词：多元统计分析方法 企业生产管理 产品质量
生产管理作为影响企业发展的主要因素，其各項生产数据综合而得的指标及指标之间的处理与企业生产管理密切相关。随着企业生产规模的不断扩大，如沿用传统分析方法进行处理，将会耗费大量时间，得出的结论还不够直观，降低了企业生产管理的效率和工作质量。多元统计分析方法适用于相互之间具有一定关联的多指标情境，其在生产管理中的应用，可为实践管理工作提供诸多支持。
一、多元统计分析方法的种类
目前常用的多元统计分析方法主要包含以下几种：
（一）多元正态分布及其抽样分布方法
可将多元正态分布看成是单维正态分布向多维正态分布的推广。这种统计分析方法与矩阵正态分布存在密切关联。该方法的应用原理为：识别数据中的多元正态分布特征，利用多元正态分布概率密度函数等方法描述数据的分布特征，确定数据中存在的多个特征及其相互关联的统计规律。多元正态抽样分布可为数据之间关联的分析提供可靠支持。这种方法的典型特征为：确定服从正态分布的数据的分布特征后，分析工作将变得更加简单、易于展开[1]。将其用于企业生产管理工作中，可有效简化各项工作的难度，进而为管理质量的提升提供良好支持。
（二）多元方差分析方法
多元方差分析，即多变量方差分析，这种方法可针对多元数据进行方差分析，利用方差参数，确定因变量之间的关联。这种分析方法属于一元方差分析的推广。变量相关效应、因变量间的相关性是影响多元方差分析方法应用效果的主要因素。这种统计方法的特征为：运用多元方差分析方法处理数据，统计分析过程相对简单，且可获得直观结果，便于人们进行评估。目前，这种统计分析方法已于企业样品质量分析、竞争者评估等工作中得到了良好的普及。
（三）直线回归与相关分析方法
直线回归分析及相关分析方法均可判断数据之间的相关性。其中，直线回归相关分析要求两个变量均服从正态分布，经直线回归分析处理后，可反映两个变量之间的伴随关系;而相关分析则可确定两个变量之间的依存关系，可采用相关分析方法进行分析的变量之间必然存在因果关系或从属关系。随着直线回归与相关分析方法研究的不断深入，这种统计技术逐渐开始被应用于企业生产管理工作中，根据既往应用经验，这种统计分析方法具有良好的降低分析工作难度、提高工作效率作用。
二、多元统计分析方法的应用优势
就企业生产管理工作而言，多元统计分析方法的应用优势体现为：
（一）降低数据处理难度
伴随着企业经营范围的发展及规模的不断扩大，企业日常生产中产生的数据信息数量逐渐增加。面对海量数据，如采用传统数据处理方法从大量数据中获取可靠的分析结果，必要会耗费大量时间。而引入多元统计分析方法后，则可根据待分析数据的特征，选择恰当的统计分析工具，快速针对数据进行简化处理，有效降低数据处理难度[2]。
（二）减少数据分析失误
企业生产管理中，以人工分析模式处理海量数据，必然会引发相关失误问题。如上述数据处理失误未被及时发现，可能转化成分析结果传递至企业领导者，进而干扰领导者的决策行为，甚至可能影响企业的正常经营、发展[3]。
三、多元统计分析方法在企业生产管理中的应用分析
这里主要从以下几方面入手，针对多元统计分析方法在企业生产管理工作中的运用进行分析：
（一）物料耗用分析方面
近年来，伴随着经济的发展，在当前开放市场背景下，各行各业持续涌现中小型企业，导致企业面临的竞争压力不断增加。如何减少物料耗用、降低成本，已经成为企业生产管理亟待解决的问题。
多元方差分析方法可为企业的物料耗用分析工作提供良好的支持。具体而言，运用多元方差分析法展开物料耗用分析的流程为：第一，确定均值。采用多元方差分析进行分析的关键在于：利用企业原始生产数据，确定随机变量（物料耗用参数）与其数学期望（均值）之间的偏离程度。在初期分析工作中，可根据企业生产数据，选择物料作为变量，将近期的物料耗用参数整合后，计算均值参数，即获得变量的数学期望。第二，方差分析。根据企业近期物料耗用状况及平均值参数，确定物料变量的方差（偏离程度）。第三，确定物料耗用管理改进方案。如方差较大，提示企业生产存在一定程度的物料浪费现象或不合理应用状况。如方差较小，则提示当前物料耗用（原材料管理）状况良好。对于方差参数较大的状况，深入调查生产过程，结合生产实践确定物料浪费的原因，并以此为依据，更新物料耗用管理方案。此外，还可将多元方差分析作为监测企业物料耗用异常的工具，一旦企业近期物料耗用方差参数异常升高，则提示近期物料管理工作质量欠佳。
（二）设备故障分析方面
设备运行状况是企业生产效率的主要影响因素。如设备故障较为频繁，不仅会影响产量，还可能会干扰企业的正常发展。在实践生产过程中，如设备故障未被及时发现，可能会为企业带来一定的经济损失。良好的故障预防分析能力是企业生产管理追求的主要目标。
相对于传统分析方法而言，直线回归及相关分析方法在设备故障分析、诊断方面具有明显优势。这种多元统计方法可通过对因素与设备故障之间相关性的判断，预判设备的故障形成风险，以降低设备的故障率，保障企业的正常生产经营。
具体而言，运用相关分析方法开展设备故障分析的流程为：第一，确定设备运行工况。将企业设备作为中心，确定正常、元件磨损、故障停运三种工况。第二，提取时频特征、频域特征及时域特征。收集企业生产设备的运行信号，从信号中提取时频特征、时域特征及频域特征。第三，相关分析。利用相关分析方法，评估设备不同工况信号之间的相关性，以分析结果为参照，确立设备运行管理方案，以降低故障形成风险。 （三）产品质量分析方面
产品质量是决定企业经营发展的关键，也是企业生产管理质量的主要影响因素。做好产品质量管理，可减少不合格产品的生产，缩减生产成本，帮助企业实现降本增效目的。
基于产品质量分析工作的重要价值，可采用多元正态分布方法进行分析，为企业生产管理提供可靠的产品质量分析结果，进而保障企业的良性发展。
以卷烟生产为例，在卷烟生产管理中，运用多元正态分布这一多元统计分析方法开展产品质量分析的流程为：第一，选择质量特征指标。卷烟质量指标包括重量、长度、圆周、吸阻等。在选用多元正态分布方法进行统计分析时，可将卷烟各种工艺质量考核指标纳入质量特征指标，确定其质特征的中心值。第二，确定质量特征的组距与组平均值。針对生产产品进行编号，并分别计算卷烟中各质量特征的均值、范围参数。第三，建立相关矩阵。以质量特征为核心，建立产品质量相关矩阵，确定各变量（质量特征）之间的关联。第四，确定控制限。利用单独的组距参数的控制限公式，计算各个质量特征的控制限（即百分含量控制区间），并参照上述数据对所生产产品的质量进行评估。如卷烟各工艺质量指标符合控制限要求，提示质量良好，如超出控制限范围，则提示产品质量失去控制。在采用多元正态分布方法评估产品质量时，应注意相关注意事项，具体如表1所示。
表 1 基于多元正态分布的企业产品质量分析要点
要点 方法
仅超出上控制限或下控制限产品的处理 针对这部分产品，深入调查生产过程，确定其是否在控制之内
新控制限标准的确定 以计算控制限标准评估产品，筛选时空组，提出后，重新计算控制限
四、结论
综上所述，于企业生产管理工作中引入多元统计分析方法具有一定的必要性。为了充分发挥多元统计分析方法的价值，可参照企业生产管理工作需求，选择恰当的方法进行深入分析，利用数据之间的关联，为领导者提供真实可靠的分析结果，进而保障其经营决策的准确性。此外，还应进一步挖掘多元统计分析方法的可应用范围，深化多元统计分析方法与企业管理，以促进企业的良性发展。
参考文献：
[1]李斐，吕文，李琴.多元正态分布二次型分布的推广[J].高等数学研究，2018，21（04）：65-66+112.
[2]赵晓旭，史航，武国庆.多元统计分析方法在城市发展竞争力评价研究中的应用[J].中国新通信，2019，21（14）：237.
[3]章能.多元统计分析方法在企业管理中的应用[J].中外企业家，2019（27）：9.
作者单位：广东中烟工业有限责任公司广州卷烟厂
关键词：多元统计分析方法 企业生产管理 产品质量
生产管理作为影响企业发展的主要因素，其各項生产数据综合而得的指标及指标之间的处理与企业生产管理密切相关。随着企业生产规模的不断扩大，如沿用传统分析方法进行处理，将会耗费大量时间，得出的结论还不够直观，降低了企业生产管理的效率和工作质量。多元统计分析方法适用于相互之间具有一定关联的多指标情境，其在生产管理中的应用，可为实践管理工作提供诸多支持。
一、多元统计分析方法的种类
目前常用的多元统计分析方法主要包含以下几种：
（一）多元正态分布及其抽样分布方法
可将多元正态分布看成是单维正态分布向多维正态分布的推广。这种统计分析方法与矩阵正态分布存在密切关联。该方法的应用原理为：识别数据中的多元正态分布特征，利用多元正态分布概率密度函数等方法描述数据的分布特征，确定数据中存在的多个特征及其相互关联的统计规律。多元正态抽样分布可为数据之间关联的分析提供可靠支持。这种方法的典型特征为：确定服从正态分布的数据的分布特征后，分析工作将变得更加简单、易于展开[1]。将其用于企业生产管理工作中，可有效简化各项工作的难度，进而为管理质量的提升提供良好支持。
（二）多元方差分析方法
多元方差分析，即多变量方差分析，这种方法可针对多元数据进行方差分析，利用方差参数，确定因变量之间的关联。这种分析方法属于一元方差分析的推广。变量相关效应、因变量间的相关性是影响多元方差分析方法应用效果的主要因素。这种统计方法的特征为：运用多元方差分析方法处理数据，统计分析过程相对简单，且可获得直观结果，便于人们进行评估。目前，这种统计分析方法已于企业样品质量分析、竞争者评估等工作中得到了良好的普及。
（三）直线回归与相关分析方法
直线回归分析及相关分析方法均可判断数据之间的相关性。其中，直线回归相关分析要求两个变量均服从正态分布，经直线回归分析处理后，可反映两个变量之间的伴随关系;而相关分析则可确定两个变量之间的依存关系，可采用相关分析方法进行分析的变量之间必然存在因果关系或从属关系。随着直线回归与相关分析方法研究的不断深入，这种统计技术逐渐开始被应用于企业生产管理工作中，根据既往应用经验，这种统计分析方法具有良好的降低分析工作难度、提高工作效率作用。
二、多元统计分析方法的应用优势
就企业生产管理工作而言，多元统计分析方法的应用优势体现为：
（一）降低数据处理难度
伴随着企业经营范围的发展及规模的不断扩大，企业日常生产中产生的数据信息数量逐渐增加。面对海量数据，如采用传统数据处理方法从大量数据中获取可靠的分析结果，必要会耗费大量时间。而引入多元统计分析方法后，则可根据待分析数据的特征，选择恰当的统计分析工具，快速针对数据进行简化处理，有效降低数据处理难度[2]。
（二）减少数据分析失误
企业生产管理中，以人工分析模式处理海量数据，必然会引发相关失误问题。如上述数据处理失误未被及时发现，可能转化成分析结果传递至企业领导者，进而干扰领导者的决策行为，甚至可能影响企业的正常经营、发展[3]。
三、多元统计分析方法在企业生产管理中的应用分析
这里主要从以下几方面入手，针对多元统计分析方法在企业生产管理工作中的运用进行分析：
（一）物料耗用分析方面
近年来，伴随着经济的发展，在当前开放市场背景下，各行各业持续涌现中小型企业，导致企业面临的竞争压力不断增加。如何减少物料耗用、降低成本，已经成为企业生产管理亟待解决的问题。
多元方差分析方法可为企业的物料耗用分析工作提供良好的支持。具体而言，运用多元方差分析法展开物料耗用分析的流程为：第一，确定均值。采用多元方差分析进行分析的关键在于：利用企业原始生产数据，确定随机变量（物料耗用参数）与其数学期望（均值）之间的偏离程度。在初期分析工作中，可根据企业生产数据，选择物料作为变量，将近期的物料耗用参数整合后，计算均值参数，即获得变量的数学期望。第二，方差分析。根据企业近期物料耗用状况及平均值参数，确定物料变量的方差（偏离程度）。第三，确定物料耗用管理改进方案。如方差较大，提示企业生产存在一定程度的物料浪费现象或不合理应用状况。如方差较小，则提示当前物料耗用（原材料管理）状况良好。对于方差参数较大的状况，深入调查生产过程，结合生产实践确定物料浪费的原因，并以此为依据，更新物料耗用管理方案。此外，还可将多元方差分析作为监测企业物料耗用异常的工具，一旦企业近期物料耗用方差参数异常升高，则提示近期物料管理工作质量欠佳。
（二）设备故障分析方面
设备运行状况是企业生产效率的主要影响因素。如设备故障较为频繁，不仅会影响产量，还可能会干扰企业的正常发展。在实践生产过程中，如设备故障未被及时发现，可能会为企业带来一定的经济损失。良好的故障预防分析能力是企业生产管理追求的主要目标。
相对于传统分析方法而言，直线回归及相关分析方法在设备故障分析、诊断方面具有明显优势。这种多元统计方法可通过对因素与设备故障之间相关性的判断，预判设备的故障形成风险，以降低设备的故障率，保障企业的正常生产经营。
具体而言，运用相关分析方法开展设备故障分析的流程为：第一，确定设备运行工况。将企业设备作为中心，确定正常、元件磨损、故障停运三种工况。第二，提取时频特征、频域特征及时域特征。收集企业生产设备的运行信号，从信号中提取时频特征、时域特征及频域特征。第三，相关分析。利用相关分析方法，评估设备不同工况信号之间的相关性，以分析结果为参照，确立设备运行管理方案，以降低故障形成风险。 （三）产品质量分析方面
产品质量是决定企业经营发展的关键，也是企业生产管理质量的主要影响因素。做好产品质量管理，可减少不合格产品的生产，缩减生产成本，帮助企业实现降本增效目的。
基于产品质量分析工作的重要价值，可采用多元正态分布方法进行分析，为企业生产管理提供可靠的产品质量分析结果，进而保障企业的良性发展。
以卷烟生产为例，在卷烟生产管理中，运用多元正态分布这一多元统计分析方法开展产品质量分析的流程为：第一，选择质量特征指标。卷烟质量指标包括重量、长度、圆周、吸阻等。在选用多元正态分布方法进行统计分析时，可将卷烟各种工艺质量考核指标纳入质量特征指标，确定其质特征的中心值。第二，确定质量特征的组距与组平均值。針对生产产品进行编号，并分别计算卷烟中各质量特征的均值、范围参数。第三，建立相关矩阵。以质量特征为核心，建立产品质量相关矩阵，确定各变量（质量特征）之间的关联。第四，确定控制限。利用单独的组距参数的控制限公式，计算各个质量特征的控制限（即百分含量控制区间），并参照上述数据对所生产产品的质量进行评估。如卷烟各工艺质量指标符合控制限要求，提示质量良好，如超出控制限范围，则提示产品质量失去控制。在采用多元正态分布方法评估产品质量时，应注意相关注意事项，具体如表1所示。
表 1 基于多元正态分布的企业产品质量分析要点
要点 方法
仅超出上控制限或下控制限产品的处理 针对这部分产品，深入调查生产过程，确定其是否在控制之内
新控制限标准的确定 以计算控制限标准评估产品，筛选时空组，提出后，重新计算控制限
四、结论
综上所述，于企业生产管理工作中引入多元统计分析方法具有一定的必要性。为了充分发挥多元统计分析方法的价值，可参照企业生产管理工作需求，选择恰当的方法进行深入分析，利用数据之间的关联，为领导者提供真实可靠的分析结果，进而保障其经营决策的准确性。此外，还应进一步挖掘多元统计分析方法的可应用范围，深化多元统计分析方法与企业管理，以促进企业的良性发展。
参考文献：
[1]李斐，吕文，李琴.多元正态分布二次型分布的推广[J].高等数学研究，2018，21（04）：65-66+112.
[2]赵晓旭，史航，武国庆.多元统计分析方法在城市发展竞争力评价研究中的应用[J].中国新通信，2019，21（14）：237.
[3]章能.多元统计分析方法在企业管理中的应用[J].中外企业家，2019（27）：9.
作者单位：广东中烟工业有限责任公司广州卷烟厂