Данные диаграммы рассеивания позволяют сделать предварительные выводы о взаимосвязи исследуемых переменных (например, о предпочтениях покупателей относительно качества упаковки, обеспечивающей сохранность изделия, и цены изделия).

Можно привести следующий пример. Предположим, предприятие выясняет, как влияет качество упаковки часов на спрос на данную продукцию. Для потребителя упаковка является качественным признаком в отношении как внешнего оформления, так и сохранности товара. Для производителя же это еще и количественный показатель, выраженный некоторой суммой затрат. Для удобства сбора данных обозначим каждый вид упаковки номером:

1 – продажа без заводской упаковки (завертывание в бумагу в магазине);

2 – мягкий пакет;

3 – фирменный мягкий пакет;

4 – простая картонная коробка;

5 – пластиковый футляр;

6 – коробка фирменная, подарочная.

Каждому виду упаковки соответствует определенная цена товара (цена упаковки покупателю не сообщается и воспринимается им как разность между последующей и предыдущей ценами изделия в зависимости от оформления). Она колеблется в интервале от 4 до 9 денежных единиц с интервалом в 0,5 денежной единицы. Результаты опроса 30 покупателей, который был реально проведен, приведены в таблице 1:

Таблица 1

Данные опроса покупателей магазина «Подарки» об упаковке и цене часов «Электроника»

Цена, ден. ед.	4	4			4,5	4,5	6		8	5,5	5,5	5,5	5
Вид (номер) упаковки	1		2	2		3	4	5		3	4	5	2
Цена, ден. ед.	5		5	7		7	7,5	4		4,5	6	6	7,5
Вид (номер) упаковки	3		3	5		6	6	3		1	5	5	5
Цена, ден. ед.	5,5		5,5	5,5		4,5	6,5	6,5		6,5	8	5	5
Вид (номер) упаковки	3		4	5		4	3	4		5	6	4	5

Следует обратить внимание, что цена подарочной коробки не называлась и максимальная цена фактически составила 8 денежных единиц.

По полученным данным можно построить диаграмму рассеивания (квадратами выделены те точки, значение которых встречалось дважды).

Рис. 3. Диаграмма рассеивания для вида упаковки и цены часов «Электроника»

Данные диаграммы рассеивания позволяют сделать предварительные выводы о взаимосвязи исследуемых переменных; в нашем примере – о предпочтениях покупателя относительно качества упаковки, обеспечивающей сохранность изделия, его эстетического вида, и цены изделия. Предпочтения отданы надежной упаковке при умеренной цене, верхний уровень которой в ответах не назван, что должно обратить на себя внимание предприятия-производителя как сигнал о завышении в глазах покупателя цены. Также можно сделать предварительный вывод о том, что, поскольку точки расположены от нижнего левого угла на данной диаграмме в правый верхний, зависимость между этими двумя показателями прямая.

Таким образом, несмотря на разносторонность информации, характеризующих затраты на качество продукции, и факторы, влияющие на него и на подобные расходы, необходимо и вполне возможно уже на этапе формирования данных использовать наглядные формы их представления в сочетании с методиками первичного анализа: группировкой, графическим анализом и т.д. Это значительно ускоряет процесс анализа и облегчает дальнейшее использование его в целях статистико-математических методов.

3. Методы анализа затрат на качество

В зависимости от целей, задач анализ затрат на качество и возможностей получения необходимых для его осуществления данных аналитические методы существенно различаются. Влияет на это различие и прохождение продукцией определенного этапа деятельности предприятия, и ее место в цепочке формирования затрат в конкретный момент.

3.1. Метод функционально-стоимостного анализа

На этапах проектирования, технологического планирования, подготовки и освоения производства целесообразно применение функционально-стоимостного анализа (ФСА). Это – метод системного исследования функций отдельного изделия или технологического, производственного, хозяйственного процесса, структуры, ориентированный на повышение эффективности использования ресурсов путем оптимизации соотношения между потребительскими свойствами объекта и затратами на его разработку, производство и эксплуатацию.