सदस्य:Febsonthomas/प्रयोगपृष्ठ
सीखने के मकसद संपादित करें
सांख्यिकीय गुणवत्ता नियंत्रण के उद्देश्य और समारोह को समझने के लिए। गुण और चर के बीच अंतर को समझने के लिए। सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण के बुनियादी तरीकों के साथ परिचित हो जाते हैं।
सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण संपादित करें
सांख्यिकीय तकनीक के इस्तेमाल से एक उत्पाद, सेवा, या प्रक्रिया को मापने और गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए।
दो बुनियादी श्रेणियों: १) सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण:सांख्यिकीय तकनीक के इस्तेमाल के रूप में वांछित एक प्रक्रिया कार्य कर रहा है कि क्या यह निर्धारित करने के लिए। २) स्वीकृति नमूना:सांख्यिकीय तकनीक के इस्तेमाल से वस्तुओं के एक जनसंख्या स्वीकार किए जाते हैं या खारिज कर दिया जाना चाहिए .उन वस्तुओं का एक नमूना के निरीक्षण के आधार पर यह निर्धारित किय जाता हे।
गुणवत्ता माप: चर बनाम गुण १) विशेषताएँ:विशेषताओं है कि या तो "स्वीकार्य" या "स्वीकार्य नहीं" के रूप में मापा जाता है, इस प्रकार केवल असतत, द्विआधारी, या पूर्णांक मान हैं। २) चार:विशेषताओं एक सतत पैमाने पर मापा जाता है ।
सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण तरीकों संपादित करें
सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण एक उत्पाद या सेवा की गुणवत्ता विशेषताओं निर्दिष्ट पर नज़र रखता है।प्रक्रिया उत्पाद की गुणवत्ता को प्रभावित एक तरह से बदल गया है कि यहा पता लगाने के लिए and उत्पादों या सेवाओं की वर्तमान गुणवत्ता मापने के लिए। नियंत्रण, नियंत्रण चार्ट के उपयोग के माध्यम से बनाए रखा है .चार्ट के ऊपरी और निचले नियंत्रण सीमा है. अगर नमूना माप सीमा के बीच हैं, तो प्रक्रिया नियंत्रण में है।
गुण के लिए नियंत्रण चार्ट: P चार्ट - उपायों अनुपात दोषपूर्ण। C चार्ट - उपायों दोष / यूनिट की संख्या।
चर के लिए नियंत्रण चार्ट संपादित करें
एक्स बार और आर चार्ट के साथ इस्तेमाल कर रहे हैं - नमूना औसत और सीमा दोनों के लिए सीमाओं के भीतर रहते हैं कि सुनिश्चित करने के द्वारा एक प्रक्रिया को नियंत्रित। बुनियादी प्रक्रिया: १) एक ऊपरी नियंत्रण सीमा और एक कम नियंत्रण सीमा की प्रक्रिया के लिए सेट कर रहे हैं। २) उत्पाद या सेवा के एक यादृच्छिक नमूना लिया जाता है, और निर्दिष्ट गुणवत्ता विशेषता मापा जाता है। ३) गुणवत्ता विशेषता के नमूने का औसत कम नियंत्रण सीमा से ऊपरी नियंत्रण सीमा से अधिक या कम है तो प्रक्रिया "नियंत्रण से बाहर" माना जाता है।
गुण के लिए नियंत्रण चार्ट संपादित करें
अनुपात दोषपूर्ण के लिए P-चार्ट P-चार्ट: सांख्यिकीय नियंत्रण चार्ट समय के साथ नमूना अनुपात दोषपूर्ण (P) में आंदोलन भूखंडों किय जाता हे।
प्रक्रिया: 1. एक यादृच्छिक नमूना लेने के लिए और प्रत्येक आइटम का निरीक्षण। 2. नमूने का आकार से दोषपूर्ण मदों की संख्या से विभाजित करके दोषपूर्ण नमूना अनुपात का निर्धारण। 3. नियंत्रण चार्ट पर दोषपूर्ण नमूना अनुपात साजिश है और इस प्रक्रिया के नियंत्रण से बाहर है, तो यह निर्धारित करने के लिए ऊपरी नियंत्रण सीमा और कम नियंत्रण सीमा के साथ तुलना की गयी हे। अंतर्निहित सांख्यिकीय नमूना वितरण द्विपद वितरण है, लेकिन साथ सामान्य वितरण द्वारा अनुमानित किय जा सकता है: मीन् = u = np (इस खंड में सभी समीकरणों में इस्तेमाल किया मतलब के ऊपर सलाखों जोड़ने) P के मानक विचलन: सीमा p = (P (1 -p) /n) का वर्गमूल जहां P = ऐतिहासिक जनसंख्या अनुपात दोषपूर्ण और n= नमूने का आकार नियंत्रण सीमा: ऊपरी नियंत्रण सीमा = U + Z सिग्मा p कम नियंत्रण सीमा = U - Z सिग्मा p
Z मीन से मानक विचलन की संख्या है। इसे आप एक सीमा को पार कर जाता है तो यह उससे भी नमूना परिवर्तनशीलता के कारण से दोषपूर्ण प्रक्रिया अनुपात में परिवर्तन की वजह से है कि होना चाहते हैं कैसे कुछ आधारित निर्धारित है। यदि Z = १ पी आप अभी भी सीमा पार कर रहे हैं, तो मीन बदल गया है कि ६८% आत्मविश्वास से नमूने (३२% में सीमा से अधिक होगा नहीं बदला है)। Z = २ - सीमा ४.५ (बदल गया है का mean है कि ९५.५% आत्मविश्वास) में पार हो जाएगा। Z = ३ - सीमा ०.०३ (९९.७% आत्मविश्वास) में पार हो जाएगा।