Page 132 - Optimizacija poslovnih in tehnoloških procesov

5 Empirična raziskava
Na podlagi rezultatov regresijske analize (preglednica 5.33) lahko
napovemo, da ima kazalnik OEE L3 najmočnejšo pozitivno korelacijo z
maso lepila in s časom lepljenja, kar pomeni, da se OEE L3 povečuje, ko
se povečata masa lepila in čas lepljenja. Prav tako ima pozitivno korela-
cijo s številom obratov in temperaturo komponent. Negativno korela-
cijo ima s končno kontrolo časa, z navorom in s časom vijačenja. Vred-
nosti signifikance kažejo, da so korelacije med OEE L3 in maso lepila,
časom lepljenja, številom obratov, temperaturo komponent in končno
kontrolo časa statistično značilne. Sklepamo, da so masa lepila, čas le-
pljenja, število obratov, temperatura komponent in končna kontrola
časa ključni dejavniki, ki vplivajo na OEE L3. Za izboljšanje OEE L3 je
treba narediti spremembe na teh kritičnih strojnih zmožnostih.
Rezultati regresijske analize v preglednici 5.34 kažejo, da je model,
ki smo ga uporabili, teoretično zelo slabo prilagojen podatkom, saj je
prilagojeni R-kvadrat negativen (−0,025), kar nakazuje, da model ne
pojasni nobene variabilnosti v podatkih.
Poleg tega je signifikanca F-testa, ki preverja skupni učinek vseh
neodvisnih spremenljivk na odvisno spremenljivko, visoka (0,566), kar
pomeni, da ni statistično pomembnih učinkov neodvisnih spremen-
ljivk na odvisno spremenljivko OEE.
Vrednost Durbin-Watsonove statistike (1,958) se nahaja med 1 in
2, kar nakazuje, da obstaja nekaj avtokorelacije v ostankih modela, kar
lahko pomeni, da so nekatere druge spremenljivke, ki niso vključene v
model, pomembne za pojasnitev variabilnosti odvisne spremenljivke.
Čeprav smo v model vključili več neodvisnih spremenljivk, ki bi
lahko izkazovale povezanost z odvisno spremenljivko OEE, rezultati
kažejo, da nobena od njih ni statistično pomembna za pojasnitev vari-
abilnosti odvisne spremenljivke.
Poleg regresijske analize smo izvedli tudi druge analize s program-
sko opremo Minitab, ki so potrdile pomanjkanje statistično pomemb-
nih korelacij med neodvisnimi spremenljivkami in odvisno spremen-
ljivko OEE. To nakazuje, da tehnološki proces, ki smo ga preučevali,
ni bil občutljiv na spremembe vrednosti neodvisnih spremenljivk, kar
pomeni, da je bil robusten in stabilen.
Iz predhodne analize kazalnikov CMK (preglednica 5.20) smo ugo-
tovili, da po prvi optimizaciji tehnološkega procesa nismo dosegli
ustreznih kazalnikov CMK. Skladno s tem smo izvedli tri optimizacije
tehnološkega procesa, ki so bile osredotočene na doseganje ustreznih
kazalnikov CMK. Model regresijske analize, ki smo ga uporabili v tretji

132