7 QC उपकरण क्या है l चेक शीट l हिस्टोग्राम l पैरेटो विश्लेषण l फ़िशबोन आरेख l स्कैटर आरेख l फ़्लोचार्ट l नियंत्रण चार्ट l निष्कर्ष l

पर Rathod Sunil द्वारा प्रकाशित

परिचय

सात बुनियादी गुणवत्ता उपकरण जो सहायता कर सकते हैं और समस्या को सुलझाने और सुधार की प्रक्रिया के लिए संगठन। पहला गुरु जिसने सात बुनियादी उपकरण प्रस्तावित किए, वह थे डॉ. काओरू इशिकावा ने 1968 में जापानी फर्मों के लिए तकनीकों और प्रथाओं के माध्यम से संबंधित प्रबंधन गुणवत्ता गेम्बा नो (क्यूसी) शाओ नामक प्रकाशन पुस्तक द्वारा। इसका उद्देश्य जापान में फोरमैन या (क्यूसी) पढ़ने वाले समूहों द्वारा कर्मचारियों के स्व-अध्ययन प्रशिक्षण के लिए आवेदन करना है। यह इस पुस्तक में है कि सात बुनियादी गुणवत्ता नियंत्रण उपकरण पहले प्रस्तावित थे। सात बुनियादी उपकरण ओमिक्रॉन और रॉस 2004 को लागू करते समय मूल्यवान संसाधन। ये सात बुनियादी गुणवत्ता नियंत्रण उपकरण जो डॉ। इशिकावा द्वारा पेश किए गए हैं।

“समस्या समाधान, किसी समस्या का अलगाव और विश्लेषण और स्थायी समाधान का विकास, गुणवत्ता-सुधार प्रक्रिया का एक अभिन्न अंग है”। – हिट या मिस नहीं, बल्कि उद्देश्य और व्यवस्थित – लक्षणों पर निर्देशित नहीं, बल्कि मूल कारणों पर।

Problem Solving Steps

1) Check the sheets

2) Graphs the Trend Analysis

3) Histograms

4) Pareto the charts

5) Cause-and-effect diagrams

6) Scatter the diagrams

7) Control charts

Figure 1 indicates the relationships among the seven tools and the utilizations for an identification and the analysis of improvement of quality the Kerzner 2009.

Problem Solving Process

जांच पत्र(Check Sheet)

चेक शीट (सीएस) कुछ निश्चित प्रारूपों के साथ सरल रूप हैं जो उपयोगकर्ता को एक फर्म में व्यवस्थित रूप से डेटा रिकॉर्ड करने में सहायता कर सकते हैं। डेटा एकत्र किया जाता है और डेटा संग्रह अवधि के दौरान विशिष्ट घटनाओं की आवृत्ति को रिकॉर्ड करने के लिए चेक शीट पर सारणीबद्ध किया जाता है। वे एक सुसंगत प्रभावी और किफायती दृष्टिकोण तैयार करते हैं जिसे समीक्षा के लिए गुणवत्ता आश्वासन की लेखा परीक्षा में लागू किया जा सकता है और किसी विशेष प्रक्रिया में चरणों का पालन किया जा सकता है। इसके अलावा उपयोगकर्ता को बाद में मोंटगोमरी 2009 ओमाइक्रोन और रॉस 2004 के उपयोग के लिए डेटा की व्यवस्था करने में मदद करता है। चेक शीट का मुख्य लाभ यह है कि इसे लागू करना और समझना बहुत आसान है और यह स्थिति की स्पष्ट तस्वीर बना सकता है। और संगठन की स्थिति। वे अक्सर समस्याओं की पहचान करने के लिए कुशल और शक्तिशाली उपकरण हैं लेकिन उनके पास कार्यस्थल में गुणवत्ता की समस्या का विश्लेषण करने की प्रभावी क्षमता नहीं है। चेक शीट कई में हैं, तीन प्रमुख प्रकार हैं जैसे दोष-स्थान चेक शीट; टैली चेक शीट्स और डिफेक्ट-कॉज चेक शीट्स केर्जनर, 2009। आंकड़ा एक टैली चेक शीट को दर्शाया गया है जिसका उपयोग उत्पादन प्रक्रिया के दौरान डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है।

यह एक ऐसी विधि है जो डेटा के संगठित संग्रह और डेटा को श्रेणियों में समूहित करने में सक्षम बनाती है। एक चेक शीट का कार्य सूचना को एक कुशल, ग्राफिकल प्रारूप में प्रस्तुत करना है। यह कार्य स्वयं कार्य कलाकार द्वारा डेटा संग्रह प्रक्रिया का सरलीकरण है।

Check Sheet

हिस्टोग्राम(Histogram)

एक चर के प्रेक्षित मानों के बारंबारता वितरण की भावना का वर्णन करने के लिए हिस्टोग्राम बहुत उपयोगी उपकरण है। यह बार चार्ट का प्रकार है जो किसी उत्पाद की विशेषता और चर डेटा दोनों की कल्पना करता है या प्रक्रिया भी उपयोगकर्ताओं को डेटा के वितरण और एक प्रक्रिया के भीतर भिन्नता की मात्रा दिखाने में सहायता करती है। यह केंद्रीय प्रवृत्ति माध्य मोड और औसत के विभिन्न मापों को प्रदर्शित करता है। यह उन लोगों के लिए ठीक से डिज़ाइन किया जाना चाहिए जो ऑपरेशन प्रक्रिया में काम कर रहे हैं और आसानी से उनका उपयोग कर सकते हैं और उन्हें समझ सकते हैं। इसके अलावा एक हिस्टोग्राम को जांच के लिए लागू किया जा सकता है और ओमाइक्रोन और रॉस 2004 की खोज की जा रही चर के अंतर्निहित वितरण की पहचान की जा सकती है; फोर्ब्स और अहमद 2011। चित्र निर्माण प्रक्रिया में दोषों की आवृत्ति का एक हिस्टोग्राम दिखाता है।

  • हिस्टोग्राम चर डेटा प्रस्तुत करने के लिए एक दृश्य उपकरण है। यह प्रक्रिया के प्रदर्शन का वर्णन करने के लिए डेटा को व्यवस्थित करता है।
  • इसके अतिरिक्त हिस्टोग्राम प्रक्रिया से भिन्नता की मात्रा और पैटर्न को दर्शाता है।
  • हिस्टोग्राम प्रक्रिया के प्रदर्शन के समय में एक स्नैपशॉट प्रदान करता है। • हिस्टोग्राम डेटा के एक सेट में भिन्नता का एक ग्राफिकल सारांश है।
  • हिस्टोग्राम की चित्रात्मक प्रकृति हमें ऐसे पैटर्न देखने में सक्षम बनाती है जिन्हें संख्याओं की तालिका में देखना मुश्किल है।
Histogram

पारेतो विश्लेषण(Pareto Analysis)

19 वीं शताब्दी में आय और अन्य असमान वितरण के साथ काम करने वाले विल्फ्रेडो पारेतो नामक एक इतालवी अर्थशास्त्री द्वारा पेश किया गया, उन्होंने देखा कि 80% संपत्ति का स्वामित्व केवल 20% आबादी के पास था। बाद में, पारेतो सिद्धांत 1950 में जुआन द्वारा विकसित किया गया था। एक पारेतो चार्ट एक विशेष प्रकार का हिस्टोग्राम है जिसे आसानी से खोजने के लिए लागू किया जा सकता है और गुणवत्ता की समस्याओं की स्थिति या संगठन में उनके कारणों को प्राथमिकता दी जा सकती है जुआन और गॉडफ्रे 1998 दूसरी ओर यह बार चार्ट का प्रकार है जो चार्ट के बाईं से दाईं ओर अवरोही क्रम में प्राथमिकता वाले चर के सापेक्ष महत्व को दर्शाता है। परेटो चार्ट का उद्देश्य डेटा आंकड़े रखरखाव डेटा, मरम्मत डेटा, भागों स्क्रैप दरों, या अन्य स्रोतों से विभिन्न प्रकार की गैर-अनुरूपता का पता लगाना है। दक्षता सामग्री अपशिष्ट ऊर्जा संरक्षण सुरक्षा मुद्दों लागत में कटौती आदि। जैसा कि पारेतो चार्ट से संबंधित चित्र में दिखाया गया है, यह परिवर्तन से पहले और बाद में उत्पादन में सुधार करने में सक्षम हो सकता है मोंटगोमरी 2009 केर्जनर 2009 ओमाइक्रोन और रॉस 2004.

  • विलफ्रेडो पारेतो (1848-1923) इतालवी अर्थशास्त्री – 20% आबादी के पास 80% संपत्ति है। – आपके समय का 20% आपकी उत्पादकता का 80% निर्धारित करता है।
  • जुरान ने “महत्वपूर्ण कुछ, तुच्छ कई” शब्द का प्रयोग किया। उन्होंने कहा कि 20% गुणवत्ता की समस्याओं के कारण डॉलर का 80% नुकसान हुआ।
  • पारेतो चार्ट अत्यंत उपयोगी होते हैं क्योंकि उनका उपयोग उन कारकों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जिनका सिस्टम पर सबसे अधिक संचयी प्रभाव होता है, और इस प्रकार विश्लेषण में कम महत्वपूर्ण कारकों की स्क्रीनिंग की जाती है।
Pareto Analysis

फ़िशबोन चित्र(Fishbone Diagram)

कई शोधकर्ताओं द्वारा कोरू इशिकावा को गुणवत्ता नियंत्रण (क्यूसी) सर्कल के मूल कारण विश्लेषण और अवधारणा के लिए फिशबोन आरेख या कारण और प्रभाव आरेख का संस्थापक और पहला प्रमोटर माना जाता है। कारण और प्रभाव आरेख 1943 में डॉ. कोरू इशिकावा द्वारा विकसित किया गया था। इसके दो अन्य नाम भी हैं जो इशिकावा आरेख और मछली की हड्डी हैं क्योंकि आरेख का आकार मछली के कंकाल की तरह दिखता है ताकि उनके आधार पर गुणवत्ता की समस्याओं की पहचान की जा सके। आइस्ट्रेन 2017 के महत्व की डिग्री। कारण और प्रभाव आरेख एक समस्या-समाधान उपकरण है जो सभी संभावित या वास्तविक कारणों की जांच और विश्लेषण करता है जिसके परिणामस्वरूप एक ही प्रभाव होता है। दूसरी ओर यह एक कुशल उपकरण है जो एक समस्या के संभावित कारणों का पता लगाने के लिए संगठन के प्रबंधन को सुसज्जित करता है जुवान और गॉडफ्रे 1998। यह आरेख एक आम तक पहुंचने वाले संभावित कारणों को एकत्रित और व्यवस्थित करके समस्या-समाधान के प्रयासों को प्रदान कर सकता है। समस्या की समझ मौजूदा ज्ञान रैंकिंग में अंतराल को उजागर करने के लिए सबसे संभावित कारणों और अध्ययन प्रत्येक कारण ओमाइक्रोन और रॉस 2004। कारण और प्रभाव आरेख की सामान्य श्रेणियां आमतौर पर छह तत्व हैं जैसे पर्यावरण सामग्री मशीन माप आदमी और चित्र में दर्शाए अनुसार विधि। इसके अलावा संभावित कारणों को मुख्य कारण तीर Eyestrain 2017 में प्रवेश करने वाले तीरों द्वारा इंगित किया जा सकता हैl

Fishbone Diagram

तितर बितर चित्र(Scatter Diagram)

स्कैटर डायग्राम (एसडी) दो आयामों में सूचना के वितरण को आकर्षित करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है जो दो गुणवत्ता और अनुपालन चर के बीच एक स्वतंत्र चर और आश्रित चर के रूप में एक पैटर्न संबंधों का पता लगाने और विश्लेषण करने में मदद करता है और समझ है कि क्या है उनके बीच एक रिश्ता यह भी कि किस तरह का रिश्ता कमजोर या मजबूत और सकारात्मक या नकारात्मक है। स्कैटर आरेख का आकार अक्सर दो चरों के बीच संबंध की डिग्री और दिशा को दर्शाता है और सहसंबंध समस्या के कारणों को प्रकट कर सकता है। प्रकीर्णन आरेख मोंटगोमरी 2009 ओकलैंड 2003 के प्रतिगमन मॉडलिंग में बहुत उपयोगी हैं। स्कैटर आरेख यह संकेत दे सकता है कि दो चर के बीच निम्नलिखित में से कौन सा सहसंबंध है।

a) Positive the correlation;

b) Negative correlation and the

c) No correlation as demonstrated in the Figure

Scatter Diagram

फ़्लोचार्ट(Flow Chart)

फ़्लोचार्ट एक आरेखीय चित्र प्रस्तुत करता है जो किसी ऑपरेशन या प्रक्रिया में मौजूद चरणों के अनुक्रम का वर्णन करने के लिए प्रतीकों की एक श्रृंखला को इंगित करता है। दूसरी ओर एक फ़्लोचार्ट एक तस्वीर की कल्पना करता है जिसमें इनपुट गतिविधियों के निर्णय बिंदु और उपयोग के लिए आउटपुट और प्रक्रिया के माध्यम से समग्र उद्देश्य से आसानी से संबंधित समझ शामिल है। यह एक चार्ट है क्योंकि समस्या समाधान उपकरण का पता लगाने के लिए व्यवस्थित रूप से लागू किया जा सकता है और विश्लेषण क्षेत्र प्रक्रिया के बिंदु हैं, दस्तावेज़ीकरण और एक ऑपरेशन की व्याख्या करके संभावित समस्याएं हो सकती हैं, इसलिए इसे ढूंढना और गुणवत्ता में सुधार करना बहुत उपयोगी है। प्रक्रिया फोर्ब्स और अहमद 2011 जैसा कि एक चित्र में दिखाया गया है।

Flow Chart

नियंत्रण चार्ट(Control Chart)

नियंत्रण चार्ट या स्टीवर्ट नियंत्रण चार्ट पेश किया गया था और 1920 के दशक में बेल टेलीफोन प्रयोगशालाओं में वाल्टर ए स्टीवर्ट द्वारा विकसित किया गया था और संभवतः गुणवत्ता प्रबंधन मोंटगोमरी 2009 के लिए सबसे तकनीकी रूप से परिष्कृत है। नियंत्रण चार्ट रन चार्ट का एक विशेष रूप है। यह समय के साथ प्रक्रिया में भिन्नता की मात्रा और प्रकृति को दर्शाता है साथ ही यह आकर्षित कर सकता है और वर्णन कर सकता है कि प्रक्रिया में क्या हो रहा है। इसलिए नियंत्रण चार्ट को लागू करना बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह निरीक्षण किया जा सकता है और अध्ययन प्रक्रिया की निगरानी प्रक्रिया जो सांख्यिकीय नियंत्रण में है नमूने या नमूने के अनुसार गुणवत्ता के साथ कोई समस्या नहीं है, यूसीएल और एलसीएल के बीच ऊपरी नियंत्रण सीमा है यूसीएल और निचली नियंत्रण सीमा एलसीएल। सांख्यिकीय नियंत्रण यूसीएल और एलसीएल के बीच नहीं है, इसलिए इसका मतलब है कि प्रक्रिया नियंत्रण से बाहर है, फिर गुणवत्ता की समस्या के जुर्माना कारणों पर नियंत्रण लागू किया जा सकता है जैसा कि चित्र 8 में दिखाया गया है कि एक बिंदु नियंत्रण में है और बी बिंदु नियंत्रण से बाहर है . इसके अलावा, इस चार्ट का उपयोग पैरामीटरों का आकलन करने और प्रक्रिया ओमाइक्रोन और रॉस 2004 में परिवर्तनशीलता को कम करने के लिए किया जा सकता है। नियंत्रण चार्ट का मुख्य उद्देश्य प्रक्रिया में दोषों को रोकना है। यह विभिन्न व्यवसायों और उद्योगों के लिए बहुत अनिवार्य रूप से कारण है कि असंतोषजनक उत्पाद या सेवाएं नियंत्रण चार्ट जुआन और गॉडफ्रे 1998 जैसे कुछ उपकरणों द्वारा रोकथाम के खर्च से अधिक तटवर्ती हैं। एक नियंत्रण चार्ट निम्नलिखित चित्र में प्रस्तुत किया गया हैl

  • नियंत्रण चार्ट की सीमाओं को ऊपरी और निचली नियंत्रण सीमाओं द्वारा चिह्नित किया जाता है, जिनकी गणना प्रक्रिया से डेटा पर सांख्यिकीय सूत्रों को लागू करके की जाती है।
  • इन सीमाओं से बाहर आने वाले डेटा बिंदु विशेष कारणों के कारण भिन्नताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिन्हें आमतौर पर पाया और समाप्त किया जा सकता है।
  • दूसरी ओर, सामान्य कारण भिन्नता में सुधार के लिए प्रक्रिया में मूलभूत परिवर्तन की आवश्यकता होती है।
  • नियंत्रण चार्ट सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण का मूलभूत उपकरण है, क्योंकि यह एक प्रणाली में निर्मित परिवर्तनशीलता की सीमा को इंगित करता है (जिसे सामान्य कारण भिन्नता के रूप में जाना जाता है)।
  • यह निर्धारित करने में मदद करता है कि कोई प्रक्रिया लगातार काम कर रही है या नहीं या प्रक्रिया के माध्य या भिन्नता को बदलने के लिए कोई विशेष कारण उत्पन्न हुआ है या नहीं।
Control Chart

निष्कर्ष

यह एक ऐसा अध्ययन है जिसे संगठनों में उत्पादन प्रक्रियाओं के साथ समस्या निवारण मुद्दों के लिए सभी सात (क्यूसी) उपकरणों को लागू करने के लिए बहुत आवश्यक है। निस्संदेह उपरोक्त सभी गुणवत्ता उपकरणों पर विचार किया जाना चाहिए और प्रबंधन द्वारा उत्पादों और सेवाओं के उत्पादन के दौरान गुणवत्ता की समस्याओं को पहचानने और हल करने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए। इस प्रकार उत्पादन प्रक्रियाओं को प्रभावित किया जा सकता है और इन सांख्यिकीय (क्यूसी) उपकरणों के कई कारकों द्वारा सुधार किया जा सकता है। इसके अलावा मार्को एट अल। (2009) ने इन (क्यूसी) का उपयोग करने के लिए संगठनों में उनके प्रदर्शन के आधार पर एक प्रभावी लेआउट तैयार किया और विकसित किया ताकि गुणवत्ता की समस्याओं को हल करने के लिए इन गुणवत्ता उपकरणों को उचित रूप से लागू किया जा सके और चित्र 9 में प्रदर्शित गुणवत्ता में सुधार किया जा सके। तदनुसार निम्नलिखित चित्र व्याख्या करता है कि गुणवत्ता प्रदर्शन की समस्याओं की पहचान करने और उन्हें नियंत्रित करने के लिए उत्पादन प्रक्रियाओं के पहले चरण से अंत तक 7 (क्यूसी) को कैसे नियोजित किया जाना चाहिए।


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