Cercetarea ştiinţifică trebuie să se bazeze pe chestii cât de cât exacte. De aceea, utilizarea metodelor cantitative este esenţială. Pentru a utiliza metode cantitative trebuie;
- să avem serii de date obţinute prin măsurători,
- definite proceduri acceptate pentru a face măsurătorile,
- asigurată reproductibilitatea măsurătorilor,
- acceptat că nici un indicator calculat nu este perfect,
- spus că ipotezele definite depind de context, dar sunt schimbătoare,
- seturile de date culese trebuie să asigure preluarea mai multor seturi de ipoteze,
- considerat că metodele de calcul includ şi ele subiectivism, nu numai din modul de alegere a lor.
Să presupunem că există două soluţii şi trebuie văzut care dintre acestea este mai bună în raport cu un criteriu de performanţă. criteriul de performanţă este pus în corespondenţă cu o variabilă rezultativă.
Pentru aceasta se consideră un set de variabile, care sunt de fapt parametrii de definire ai celor două soluţii, care în modelare se numesc variabile independente şi se definesc proceduri pentru a le măsura.
Datele măsurate se trec într-un tabel.
Pentru fiecare dintre cele două soluţii se fixează parametrii la nivelurile din tabel. Se fac măsurători ale variabilei rezultative, cea care este pusă în corespondenţă cu criteriul de performanţă.
Se calculează indicatori statistici folosind atât seriile de date asociate parametrilor, cât şi datele asociate criteriilor de performanţă, pentru fiecare din cele două soluţii.
Se va ajunge la una din concluziile:
- prima soluţie este mai bună decât a doua soluţie,
- a doua soluţie este mai bună decât prima soluţie,
- rezultatul este incert, ceea ce arată că nu se trage nici o concluzie categorică legată de cele două soluţii.
Este de preferat ca soluţiile care se compară să fie una de la o cercetare mai veche, unde s-a obţinut un procedeu de prelucrare cândva, considerat bun, iar cealaltă să fie de la procedeul creat în urma procesului de cercetare pe care noi l-am dezvoltat. Grozav ar fi ca folosind serii de date, exact aşa cum am arătat mai sus, să se obţină rezultate perfect comparabile şi şi mai grozav ar fi ca procedeul nostru să aducă o îmbunătăţire substanţială criteriului de performanţă.
Voi da un exemplu:
- la o secţie de producere a policlorurii de vinil se lucra după o reţetă A,
- la aceeaşi secţie se va lucra după reţeta B,
- se stabilesc nişte parametri, temperatură şi presiune, să zicem,
- se folosesc doi catalizatori diferiţi la cele două reţete,
- criteriul de performanţă este durata de obţinere a unei şarje în autoclavă,
- se măsoară pentru presiuni şi temperaturi date, duratele la soluţiile A şi B,
- se calculează duratele medii ale ciclurilor de producţie pentru reţetele A şi B,
- se aplică testul de egalitate a celor două medii şi rezultă că duratele medii nu sunt egale,
- se calculează şi dispersiile,
- rezultă că folosind reţeta B procesul este mult mai stabil, având o dispersie mult mai mică,
- prin compararea mediilor, reţeta B a dus la reducerea duratei de reacţie cam de 8 ori.
Se ştie că folosind metode statistice se demonstrează exact ceea ce vrea fiecare. De aceea este necesar să se discute ipotezele de lucru şi să fie acceptate metodele folosite, pentru a fi acceptate concluziile.
Lucrurile nu sunt atât de clare de la început. De aceea, când se vorbeşte despre măsurători, având în vedere că nu sunt ieftine, trebuie luaţi în considerare ceva mai mulţi parametri căci nu se ştie de unde sare iepurele şi nu trebuie reluat procesul de măsurare, căci consumă timp şi resurse, mai ales că trebuie măsurate variabilele rezultative, lucru destul de enervant, mai ales că trebuie asigurate nişte condiţii pe care executanţii uneori le tratează cu superficialitate, ceea ce afectează grav calitatea datelor înregistrate.
|
