可靠性的“统计思维”

    可以说，以统计分析方法为基础的产品管理才是科学的管理，才是产品可靠性有保证的管理

    ［文］杨振海

    中国现场统计研究会理事长

    北京工业大学教授

    博士生导师

    大家经常能通过媒体了解到一些社会经济方面的统计数字，并且发表意见，但很少有人能准确解释“统计学”的含义。

    统计学，可以说是大家既熟悉又不了解的学科。它是人们思维、决策的工具。统计思维的核心是不确定思维。世界上的事物都有不确定性，可能发生，也可能不发生。期望的事发生了，就认为决策正确；不期望的事发生了，就认为决策失误。

    人们在做决策时常列举种种可能，最可能发生的列在第一位，其次者列第二位，这正是朴素的不确定思维。只不过，统计学将不确定思维定量化了。用统计学思想来分析问题、做决策，可以把决策失误控制在一个较小的比例之内。

    不确定思维认为，一个事物发生的可能性是客观存在的，这种可能性叫概率，用介于0和1之间的数表示。概率越大，发生的可能性越大。比如，大家买产品，都希望买到合格品，但是，总有人会买到不合格品。这意味着能否买到合格品，是一件不确定的事，它发生的概率，就是通常说的合格品率。名牌产品，往往合格品的概率高，而杂牌产品，这样的概率就要低一些甚至低很多。

    怎样才能知道产品的合格率呢？统计学提供了以数据为依据来估计合格率的方法。最简单的办法是，调查使用一年以上的产品中还在正常使用的比例，该比例数就是产品使用一年的合格率的估计，估计误差取决于调查产品的数量。调查的数量越多，误差越小。

    我们可以用统计学方法来定义产品的质量指标。这样的指标，就是可靠性的指标。以人们购买轿车为例，抛开外观、内饰、耗油以及品牌、价格等考虑因素不谈，仅就汽车的性能而言，其可靠性如何比较？这就要靠统计学方法来估算了。

    比如，从统计学的角度，轿车的可靠性可以理解为车辆在正常保养条件下，在城市道路行驶10万公里无故障（如无中大修）的概率。如果A品牌轿车的可靠性是99%，B品牌轿车的可靠性是99.9%，就意味着100辆A轿车中，大约有一辆车没有行驶到10万公里就出现了故障，而B轿车，1000辆车中才有一辆这样的故障车。显然，在价格等其他差异不大的情况下，顾客更愿意购买后者。

    假设生产轿车的厂家采用如下销售策略：在正常保养条件下，对行驶公里数不超过8万公里（考虑到轿车可能在非城市道路行驶，厂家经过调查提出的8万公里行驶数，相当于城市道路行驶10万公里），就出现了故障清单（厂家事先列出）中所列故障的车辆，给予调换同型号新车的处理，不过客户要享受这一待遇，买车时要多掏2000元。那么，买车的客户一般都会愿意多付2000元，以获得换车权。而且，这种车的销量会因此大增。

    但厂家愿意实施这样的销售策略吗？关键是要看多收的钱是否能抵消换车的成本。要回答这个问题，就要基于数据资料，使用统计学的方法。统计学方法虽然不能告诉我们，换车会在哪一次发生，但会告诉我们，换车发生的概率多大。

    假设厂家要求，“多收的钱不够抵消成本”这种情况的发生概率不超过5%，我们用统计学方法还可以推算出，在这一要求下汽车可靠性应不低于多少；还可以推断出在现有生产水平下，到底换车要加收多少钱才够换车成本。这样，厂家就可以对是否实施和如何实施换车的销售策略做出决策了。

    统计学方法的应用范围很广，除以上所举的销售方面外，它还应用在产品的设计和生产控制方面，用以推算和保证产品在一定条件下的合格率。可以说，以统计分析方法为基础的产品管理才是科学的管理，才是产品可靠性有保证的管理。