सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण l डेटा के प्रकार l भिन्नता की अवधारणा l प्रक्रिया क्षमता l विशिष्टता सीमा l स्थिरता निर्धारित करें l Cpk अवलोकन l Cp गणना l नियंत्रण चार्ट l निष्कर्ष l

पर Deep द्वारा प्रकाशित

परिचय

सांख्यिकीय गद्य का नियंत्रण, एक प्रमुख गुणवत्ता तकनीकों में से एक, जिस पर इस देश में गुणवत्ता पर फिर से ध्यान केंद्रित करने पर जोर दिया जा रहा है, ने गुणवत्ता नियंत्रण विशेषज्ञों के बीच व्यापक स्वीकृति प्राप्त की है। इस तकनीक के दीर्घकालिक लाभ सभी विभागों के बीच अंत संचार में वृद्धि, लागत में कमी में बेहतर अंतर्दृष्टि, निरंतर गुणवत्ता में सुधार, और एक अधिक प्रभावी डिजाइन और निर्माण इंटरफ़ेस हैं। प्रक्रिया की “कुल गुणवत्ता” उत्पाद या सेवा में नया मूल्य जोड़ने का एक कभी न खत्म होने वाला प्रयास है। यह कुल गुणवत्ता दृष्टिकोण उद्योग में प्रचलित गुणवत्ता नियंत्रण के पता लगाने / निरीक्षण मोड के विपरीत है। पिछले चार दशकों में, एक ऐसा तरीका जो महंगा है और उत्पाद या सेवा में वृद्धि नहीं है।  उभरते कुल गुणवत्ता वातावरण में, निरंतर सुधार के लिए सभी प्रक्रियाओं की एक मौलिक समझ आवश्यक है। कुल गुणवत्ता प्रबंधन का उद्देश्य ( टीक्यूएम) को निरंतर सुधार प्रक्रिया की अवधारणा को अपनाने के लिए गुणवत्ता के फोकस को व्यापक बनाना है जिसके द्वारा एक संगठन एक सकारात्मक और गतिशील कामकाजी माहौल बनाता है और बनाए रखता है, टाइमवर्क को बढ़ावा देता है, मात्रात्मक तरीकों को लागू करता है और विश्लेषणात्मक तकनीक और अपने सभी लोगों की रचनात्मकता और सरलता को टैप करता है जैसा कि परिभाषित विभाग द्वारा परिभाषित किया गया है।

सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण

डेटा के प्रकार

• परिवर्तनीय डेटा (सतत डेटा)
निरंतर पैमाने पर माप
उदाहरण
• उत्पाद के आयाम
• वज़न
• समय
• लागत
• प्रक्रिया पैरामीटर (काटने की गति, इंजेक्शन का दबाव, आदि)
• विशेषता डेटा (असतत डेटा)
गिनती के अनुसार डेटा
• उदाहरण
• उत्पादन से दोषपूर्ण भागों की संख्या
• पेंट किए गए सामान पर चिप्स की संख्या

एक प्रक्रिया को परिभाषित करना

किसी भी प्रक्रिया को ऑपरेटरों की एक श्रृंखला के रूप में समझा जा सकता है जिसके दौरान मैंने प्रत्येक बाद के चरण में एक “मूल्य वर्धित” गतिविधि की। इसलिए एक प्रक्रिया इनपुट के एक सेट का परिवर्तन है, जिसमें शामिल हो सकते हैं, लेकिन यह उन तरीकों, लोगों, सामग्रियों और मशीनों तक सीमित नहीं है, जो कुछ आउटपुट, जैसे उत्पादों, सूचनाओं या सेवाओं में शामिल होते हैं। प्रक्रिया का कुल प्रदर्शन – इसके उत्पादन की गुणवत्ता और इसकी उत्पादक दक्षता – इस बात पर निर्भर करती है कि प्रक्रिया को किस तरह से डिजाइन और निर्मित किया गया है और जिस तरह से इसे संचालित किया गया है। प्रत्येक संगठन के प्रत्येक क्षेत्र में, कई प्रक्रियाएं अनुकरणीय रूप से हो रही हैं। पूरे और संगठन में प्रत्येक कार्य को एक प्रक्रिया के रूप में देखा जाना चाहिए। सिस्टम को नियंत्रण में लाने के लिए, आउटपुट को प्रभावित करने वाले वेरिएबल्स को कम किया जाना चाहिए
दूसरे शब्दों में, गुणवत्ता में सुधार की कुंजी प्रणाली में सुधार करना है, और ऐसा करने का एक तरीका प्रक्रियाओं को नियंत्रित करना है। शब्द “फीडबैक कंट्रोल सिस्टम”, जैसा कि सिस्टम विश्लेषण और औद्योगिक प्रौद्योगिकी में उपयोग किया जाता है, और “प्रक्रियाओं का नियंत्रण”, विविधताओं के माप के लिए, परस्पर संबंधित हैं। प्रक्रिया नियंत्रण फीडबैक नियंत्रण प्रणाली का एक हिस्सा है।

प्रतिक्रिया नियंत्रण प्रणाली रासायनिक प्रक्रिया संयंत्रों, नौवहन और मार्गदर्शन प्रणालियों, अंतरिक्ष उपग्रहों और प्रदूषण नियंत्रण से लेकर जन परिवहन प्रणाली तक, मॉडेम जीवन के हर पहलू को प्रभावित करती है। व्यापक में। अर्थ, एक प्रतिक्रिया नियंत्रण प्रणाली पूर्व प्रणाली की जानकारी की प्रतिक्रिया के आधार पर वांछित आउटपुट प्रदान करने के लिए घटक डिजाइनों का कोई इंटरकनेक्टन है। उदाहरण के लिए, सिस्टम के जिस हिस्से को नियंत्रित किया जाता है, उसे “प्लांट” कहा जाता है और यह “इनपुट्स” नामक लागू सिग्नल से प्रभावित होता है, जिसे रुचि के उत्पाद सिग्नल “आउटपुट” कहते हैं। चाहे संयंत्र विद्युत जनरेटर हो या परमाणु रिएक्टर, यह सुनिश्चित करना डिजाइनर का काम है कि उत्पादन वांछित व्यवहार के लिए “नियंत्रक” का उपयोग करके आवश्यकतानुसार संचालित होता है। प्रक्रिया नियंत्रण में, प्रतिक्रिया नियंत्रण, डेटा एकत्र किया जाता है और गद्य और उत्पाद की गुणवत्ता को नियंत्रित करके मूल रूप से औसत अनुस्मारक का विश्लेषण करके उचित कार्रवाई की जाती है।

विविधता की अवधारणा

प्रकृति के मूलभूत पहलुओं में से एक यह है कि घटनाएं या भौतिक वस्तु समय-समय पर ठीक से दोहराए जाने योग्य नहीं हैं। मॉडेम निर्माण की विशेषताओं में से एक यह है कि कोई भी दो टुकड़े कभी भी एक जैसे नहीं बनते हैं। विविधताएं मॉल हो सकती हैं, उदाहरण के लिए, गैज ब्लॉकों के लिए, जिन्हें एक इंच के दो मिलियनवें हिस्से की गारंटी दी गई है। चाहे बड़े हों या छोटे, सभी निर्माण प्रक्रियाओं में शामिल भागों में भिन्नताएं मौजूद होती हैं। भले ही भागों को संख्यात्मक नियंत्रण मशीन टूल्स, एनीलिंग फर्नेस, पेंटिंग मशीन, या नाजुक इलेक्ट्रॉनिक घटकों के पॉटिंग और इनकैप्सुलेशन के लिए उपकरण द्वारा गढ़ा गया हो, कुछ भिन्नताएं हमेशा होती हैं। भिन्नता के स्रोत अनेक हैं। इनमें 318 लोग शामिल हैं उच्च मनोबल कौशल ज्ञान प्रशिक्षण और शिक्षा प्रेरणा समर्पण पर्यावरण स्थिर पूर्वानुमान योग्य सहायक और उत्साहजनक पुरस्कृत उचित सामग्री सुरक्षित और ध्वनि संचालन और भंडारण बस समय पर वितरण विनिर्देश को पूरा करता है सही सामग्री लगातार सही प्रक्रिया के तरीके निरंतर हैं निगरानी प्रक्रिया सही जानकारी सहित विनिर्देश लोग जिस तरह से वे अपने कर्तव्यों का पालन करते हैं वे उपकरण समायोजन और शर्तें सामग्री (एकरूपता) तरीके उपयोग के रूप में आगे बढ़ने के तरीके मूल परिवर्तनशीलता की मात्रा आगे की विभिन्न विशेषताओं पर निर्भर करेगी।

विविधताओं

  1. सामान्य कारण कई कारक जो एक प्रक्रिया पर लगातार कार्य कर रहे भिन्नता में परिणाम करते हैं। यदि किसी प्रक्रिया में केवल सामान्य कारण मौजूद हैं तो इसे स्थिर और नियंत्रण में माना जाता है। यदि किसी प्रक्रिया में केवल सामान्य कारण भिन्नता मौजूद है तो प्रक्रिया के परिणाम का अनुमान लगाया जा सकता है।
  2. विशेष कारण असाइन करने योग्य कारणों के रूप में भी जाना जाता है, विशेष कारण ऐसे कारक होते हैं जिनके परिणामस्वरूप भिन्नता होती है जो केवल कुछ प्रक्रिया आउटपुट को प्रभावित करती है। विशेष कारण भिन्नता का परिणाम नियंत्रण सीमा के बाहर एक या एक से अधिक बिंदुओं में होता है और / या नियंत्रण सीमा के भीतर बिंदुओं के गैर-यादृच्छिक पैटर्न। विशेष कारण भिन्नता का अनुमान नहीं लगाया जा सकता है और यदि किसी प्रक्रिया में मौजूद है, तो अस्थिरता और नियंत्रण से बाहर की स्थिति उत्पन्न होती है

प्रक्रिया क्षमता

  • प्रक्रिया क्षमता और विनिर्देश सीमाओं को समझें
  • प्रक्रिया क्षमता की गणना की प्रक्रिया को समझें
  • सीपी, सीपीके, पीपी और पीपीके सूचकांकों को समझें
  • विनिर्देश सीमा से परे प्रक्रिया के प्रतिशत का अनुमान
  • गैर-सामान्य डेटा को समझना
  • उदाहरण क्षमता गणना

विशिष्टता सीमाएं

किसी उत्पाद पर अलग-अलग विशेषताओं (आयामों) को विनिर्देश सीमाएँ निर्दिष्ट की जाती हैं। हम कैसे निर्धारित करते हैं कि एक प्रक्रिया एक ऐसे हिस्से का उत्पादन करने में सक्षम है जो विनिर्देश सीमाओं को पूरा करती है? प्रक्रिया क्षमता!


Process Capability and Specification Limit

स्थिरता निर्धारित करें

सभी नमूना साधन और श्रेणियां और नियंत्रण में हैं और स्पष्ट प्रवृत्तियों को इंगित नहीं करते हैं

Determine Stability

सामान्यता निर्धारित करें

सभी डेटा को हिस्टोग्राम में रखने से सामान्यता निर्धारित करने में मदद मिल सकती है। यदि डेटा एक सामान्य वक्र का प्रतिनिधित्व करता है।

Determine Normality

सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण

सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण (एसपीसी) परिवर्तनशीलता को नियंत्रित करने के लिए एक विधि प्रदान करता है जो निर्माण प्रक्रियाओं में गुणवत्ता विशेषताओं को प्रभावित करता है। आधुनिक सांख्यिकीय उपकरणों और तकनीकी खोज का उपयोग करके कार्यान्वयन प्रक्रिया नियंत्रण के लिए एक तकनीक के रूप में, उत्पाद का उत्पादन करते समय विशिष्टता गुणवत्ता को बढ़ावा देती है, बाद में नहीं। एक युक्ति का लक्ष्य डेटा के संग्रह, विश्लेषण और व्याख्या के माध्यम से किसी भी प्रक्रिया में स्थिरता की उच्चतम संभव डिग्री उत्पन्न करना है। सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण, गणित के आँकड़ों का उपयोग करते हुए विस्तार पर ध्यान देने के लिए एक औपचारिक प्रणाली है, जो प्रक्रिया को स्थिर करने, निगरानी करने और उत्पादन में सुधार करने के लिए प्रक्रियाओं के एक समूह का अध्ययन करने के लिए है, अर्थात, बेहतर नियंत्रण एक कार्यशील सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण (एसपीसी) के प्रभाव। ) प्रणाली को निकट लक्ष्यीकरण और परिवर्तनशीलता को कम करने के माध्यम से प्रक्रिया में लगातार सुधार करना है। निरंतर गुणवत्ता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करते हुए निरंतर प्रक्रिया में सुधार लागत को कम करता है।

Statistical Process Control

सीपीके अवलोकन(Cpk Overview)

सीपीके एक क्षमता सूचकांक है। यह प्रक्रिया स्थान और क्षमता को ध्यान में रखता है।
सीपीके की गणना एक तरफा (एकतरफा) और दो तरफा (द्विपक्षीय) सहिष्णुता दोनों के लिए की जा सकती है। द्विपक्षीय सहिष्णुता के लिए सीपीके न्यूनतम सीपीयू और सीपीएल है जहां:
सीपीयू = – 𝑋 3𝜎𝑐 = 𝑈𝑆𝐿 – 𝑋 3 2 और सीपीएल =𝑋 −𝐿𝑆𝐿 3𝜎𝑐 = −𝐿𝑆𝐿 3 𝑅 2
कहां: 𝑋 = प्रक्रिया औसत यूएसएल = ऊपरी विनिर्देश सीमा एलएसएल = निचली विनिर्देश सीमा 𝑅 = औसत श्रेणी d2 = उपसमूह नमूना आकार के आधार पर एक स्थिर मूल्य ध्यान दें कि 𝑅 2 मानक विचलन का अनुमान है
सीपी इंगित करता है कि विनिर्देश सीमा के भीतर कितनी प्रक्रिया वितरण चौड़ाई फिट हो सकती है। यह प्रक्रिया स्थान पर विचार नहीं करता है। इस वजह से यह केवल संभावित प्रक्रिया क्षमता को इंगित करता है, वास्तविक प्रक्रिया क्षमता को नहीं। सीपीके वास्तविक प्रक्रिया क्षमता को इंगित करता है, प्रक्रिया स्थान और प्रक्रिया वितरण की चौड़ाई दोनों को ध्यान में रखते हुए।

सीपी गणना(Cp Calculation)

सीपी = 𝑈𝑆𝐿 −𝐿𝑆𝐿 6𝜎𝑐 = 𝑈𝑆𝐿 −𝐿𝑆𝐿 6 2
कहाँ पे:
यूएसएल = ऊपरी विनिर्देश सीमा
एलएसएल = कम विनिर्देश सीमा
𝑅 = औसत रेंज
d2 = उपसमूह नमूना आकार के आधार पर एक स्थिर मान

सीपी = संभावित प्रक्रिया क्षमता = 𝑊𝑖𝑑𝑡ℎ =
यह सूचकांक संभावित प्रक्रिया क्षमता को इंगित करता है। सीपी प्रक्रिया स्थान से प्रभावित नहीं होता है और इसकी गणना केवल द्विपक्षीय सहिष्णुता के लिए की जा सकती है।

नियंत्रण चार्ट(Control Charts)

(1920) में, द बेल लेबोरेटरीज के वाल्टर शीशा (11) ने पहली बार एक प्रक्रिया से डेटा लेने और एक ग्राफ तैयार करने का एक तरीका विकसित किया। ग्राफ के आधार पर (आज “पी” चार्ट के रूप में जाना जाता है), उन्हें सिद्धांत के विकास और नियंत्रण चार्ट के अनुप्रयोग का श्रेय दिया जाता है। चूंकि नियंत्रण चार्ट का संयुक्त राज्य अमेरिका और अन्य देशों में प्रक्रिया नियंत्रण स्थितियों की एक विस्तृत विविधता में सफलतापूर्वक उपयोग किया गया है।
एक नियंत्रण चार्ट को ट्रैफिक सिग्नल के रूप में माना जा सकता है, जिसका संचालन एक छोटे नमूने से साक्ष्य पर आधारित होता है, जिसमें आमतौर पर एक से अधिक व्यक्तिगत माप होते हैं, जो एक प्रक्रिया से यादृच्छिक रूप से लिया जाता है। प्रक्रिया के आउटपुट का नमूना लेकर और इसके सांख्यिकीय वितरण के मापदंडों का आकलन करके किसी भी विशेषता के विभिन्न प्रकार की मात्रा निर्धारित की जाती है। इन अनुमानों बनाम समय की साजिश रचने से वितरण में बदलाव का पता चलता है।

चर के लिए नियंत्रण चार्ट(Control Charts for Variables)

नियंत्रण चार्ट दो प्रकार के होते हैं: चर और विशेषता। चर के लिए नियंत्रण चार्ट शक्तिशाली उपकरण हैं जिनका उपयोग किसी प्रक्रिया से माप उपलब्ध होने पर किया जा सकता है। चर चार्ट प्रक्रिया डेटा को प्रसार (टुकड़ा-टुकड़ा परिवर्तनशीलता) और स्थान (प्रक्रिया औसत) दोनों के संदर्भ में समझाते हैं। चर के लिए नियंत्रण चार्ट मात्रात्मक डेटा से तैयार किए जाते हैं जहां विश्लेषण के लिए माप का उपयोग किया जाता है, जैसे मिलीमीटर में असर वाली पत्रिका का व्यास, किलोग्राम में एक दरवाजे का समापन प्रयास, प्रतिशत में इलेक्ट्रोलाइट की एकाग्रता, या एक फास्टनर का टोक़ न्यूटन मीटर में।

शीर्ष भागों का विश्लेषण करने के लिए नियंत्रण चार्ट का उपयोग

हार्डवेयर की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए, इंजीनियरिंग और फैब्रीक्शन शाखा (टीईओ) विशेष रूप से बहुत कम फैब्रिकेशन रन के लिए डिज़ाइन किए गए नियंत्रण चार्ट की एक श्रृंखला का उपयोग करती है। इस प्रकार का नियंत्रण चार्ट बार-बार मशीन परिवर्तन और समान विशेषताओं के साथ कई अलग-अलग भागों को समायोजित करने के लिए उपयुक्त है जो समान निर्माण प्रक्रिया से गुजरते हैं। (TEO) में प्रयुक्त नियंत्रण चार्ट को NOM-I-NAL चार्ट कहा जाता है। इस चार्ट की विशेष विशेषता एक सामान्य संदर्भ बिंदु से भिन्नता के रूप में मापी गई रीडिंग की कोडिंग है। इस प्रकार के चार्ट का उपयोग (TEO) द्वारा TOPEX Poseidon कार्यक्रम के लिए निर्मित भागों के विश्लेषण में किया गया था। एएसए के टॉपेक्स कार्यक्रम का प्राथमिक कार्य महासागरीय स्थलाकृति के सटीक और सटीक अवलोकन करके वैश्विक महासागर की गतिशीलता की हमारी समझ में सुधार करना है। प्रयोगशाला ने TOPEX उपग्रह को प्राथमिक सेंसर, एक दोहरे आवृत्ति वाले रडार अल्टीमीटर, एक लेजर रेट्रो-रिफ्लेक्टर सरणी और एक अल्ट्रा-स्थिर आवृत्ति संदर्भ इकाई के साथ आपूर्ति की।

सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण का कार्यान्वयन

चल रहे प्रभावी सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण (एसपीसी) के सफल कार्यान्वयन के लिए एक यथार्थवादी और व्यावहारिक दृष्टिकोण की आवश्यकता है। उचित योजना के साथ, इसे वास्तविक दुनिया के संगठन में लागू करने में सक्षम होना चाहिए जिसमें प्रतिस्पर्धात्मक समस्या और प्राथमिकताओं वाले विभिन्न समूह शामिल हों। एसपीसी के काम करने के लिए अच्छी किरण मानी जाने वाली शर्तों में से एक निरंतर शिक्षा और प्रशिक्षण है। आवश्यकता की नीलामी सहित एक समग्र रणनीति, प्रासंगिक अवधारणाओं का स्पष्ट विवरण, सार्थक अनुप्रयोग अवसर, और अवधारणाओं के प्रभावी उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए अनुवर्ती, सफलता के लिए एक परम आवश्यकता है।
देखभाल अभिनय मजबूत उत्पादों। एक मजबूत डिजाइन वह है जो ध्वनि और विश्वसनीय है और परिस्थितियों और वातावरण की एक विस्तृत श्रृंखला के तहत अपना कार्य करने में सक्षम है। मजबूत डिजाइन भागों, प्रक्रियाओं और ऑपरेटिंग वातावरण में भिन्नता के प्रति कम संवेदनशील होते हैं।

निष्कर्ष(Conclusion)

1990 के दशक के गुणवत्ता मानकों को प्राप्त करने के लिए एक निवारक दर्शन की आवश्यकता है, न कि एक प्रतिक्रियाशील दर्शन की। लक्ष्य एसपीसी प्रक्रिया क्षमता अध्ययन, प्रक्रिया अनुकूलन और पैरामीटर डिजाइन के रूप में डिजाइन के शुरुआती चरणों में तकनीकी विशेषज्ञता को लागू करना है। सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण में उद्देश्यपूर्ण, व्यावहारिक डेटा प्रदान करके प्रक्रिया सुधार में सभी को शामिल किया जाता है। यह केवल सभी भागों को एक सहिष्णुता बैंड के भीतर रखने का लक्ष्य रखने के बजाय उपयोग में सुधार की अनुमति देता है
प्रक्रिया क्षमता अध्ययन, नियंत्रण चार्ट, और हानि कार्य विश्लेषण भिन्नता को कम करने के प्रयास में उपलब्ध कुछ उपकरण हैं। जब एक कार्यान्वयन योजना के साथ मिलकर उपयोग किया जाता है, तो ये उपकरण परिवर्तनशीलता को कम करने में मदद कर सकते हैं, जो विकास के समय और लागत को कम करते हुए अत्यधिक विश्वसनीय सिस्टम के उत्पादन के लिए सीधे नेतृत्व कर सकते हैं।
जापानी व्यापार जगत के नेताओं ने 1950 में शुरू हुए एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण के मूल्य को मान्यता दी, और उन्होंने सांख्यिकीय नियंत्रण को अपने आर्थिक पुनर्जन्म की आधारशिला बना दिया। वास्तव में, यदि युद्ध के बाद की जापानी सफलता के लिए एक भी “गुप्त” है, तो यह उत्पादकता की निरंतर दैनिक खोज और सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके गुणवत्ता में सुधार है।


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