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गुणवत्ता नियंत्रण के सांख्यिकीय तरीकों का महत्व और दायरा

निम्नलिखित सांख्यिकीय विधियों के अनुप्रयोग के क्षेत्रउत्पादन में:

एक ओर निरंतर नियंत्रण के साथ, और दूसरी ओर उत्पाद की गुणवत्ता में यादृच्छिक परिवर्तनों को छोड़कर।

स्ट्रोक को समायोजित करते समय तकनीकी प्रक्रियाइसे दी गई सीमा के भीतर रखने के लिए (आरेख के बाईं ओर);

निर्मित उत्पादों को स्वीकार करते समय (आरेख के दाईं ओर)।

चित्रा 5 - पीसीडी के सांख्यिकीय तरीकों का दायरा

तकनीकी प्रक्रियाओं को नियंत्रित करने के लिए, तकनीकी प्रक्रियाओं की सटीकता और स्थिरता और उनके सांख्यिकीय विनियमन के सांख्यिकीय विश्लेषण की समस्याओं को हल किया जाता है। इस मामले में, तकनीकी दस्तावेज में निर्दिष्ट नियंत्रित मापदंडों के लिए सहिष्णुता को एक मानक के रूप में लिया जाता है, और कार्य इन मापदंडों को स्थापित सीमाओं के भीतर सख्ती से रखना है। अंतिम उत्पादन की गुणवत्ता में सुधार के लिए संचालन करने के नए तरीकों की खोज का कार्य भी निर्धारित किया जा सकता है।

उत्पादन प्रक्रिया में सांख्यिकीय विधियों को लागू करने से पहले, इन विधियों को लागू करने के उद्देश्य और उनके आवेदन से उत्पादन के लाभों को स्पष्ट रूप से समझना आवश्यक है। यह बहुत दुर्लभ है कि डेटा का उपयोग गुणवत्ता को प्राप्त करने के लिए किया जाता है।

गुणवत्ता नियंत्रण उपकरण »

लागत प्रभावी गुणवत्ता प्रबंधन के लिए सांख्यिकीय विधियों को एक महत्वपूर्ण शर्त के रूप में पहचाना जाता है। सांख्यिकीय दृष्टिकोण पर आधारित विधियों का उपयोग सभी चरणों में किया जाता है जीवन चक्रउत्पाद। सबसे अधिक इस्तेमाल निम्नलिखित हैं: तरीकों:

ओ हिस्टोग्राम;

ओ समय श्रृंखला;

पेरेटो चार्ट;

ओ कारण और प्रभाव आरेख;

ओ चेकलिस्ट;

ओ नियंत्रण चार्ट;

ओ स्कैटरप्लॉट।

इन विधियों को "गुणवत्ता नियंत्रण के 7 उपकरण" कहा जाता है।

हिस्टोग्रामका उपयोग तब किया जाता है जब बार ग्राफ का उपयोग करके उत्पादों के मापदंडों पर डेटा के वितरण को प्रस्तुत करना आवश्यक होता है। संभाव्यता सिद्धांत और गणितीय आंकड़ों में एक हिस्टोग्राम का एक एनालॉग संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन है, जो किसी घटना की घटना की आवृत्ति को दर्शाता है। हिस्टोग्राम की मदद से, कोई उत्पाद के मापे गए मापदंडों के वर्गीकरण के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकता है, औसत मूल्य के सापेक्ष डेटा स्कैटर की समरूपता की डिग्री का मूल्यांकन कर सकता है, और एक अनुमानित सैद्धांतिक वितरण का चयन कर सकता है। संभावित दृश्यहिस्टोग्राम अंजीर में दिखाया गया है। 6.

चित्र 6 - हिस्टोग्राम

समय श्रृंखलाएक निश्चित अवधि में किसी देखी गई घटना के दौरान परिवर्तन का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाता है। ऐसी पंक्तियाँ अत्यधिक दृश्य और निर्माण और उपयोग में बहुत आसान हैं। अंक ग्राफ़ पर उस क्रम में प्लॉट किए जाते हैं जिस क्रम में उन्हें प्राप्त किया गया था। एक रैखिक ग्राफ के रूप में निर्मित वक्र प्रक्रिया के समय के पाठ्यक्रम को दिखाता है और आपको इस प्रक्रिया के महत्वपूर्ण विचलन की पहचान करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, औसत मूल्य या सहनशीलता सीमा से। समय ग्राफ का एक विशिष्ट दृश्य अंजीर में दिखाया गया है। 7.

चित्र 7 - समय श्रृंखला

परेटो चार्टउन स्थितियों में उपयोग किया जाता है जहां समस्या को हल करने के लिए एक प्रारंभिक बिंदु का चयन करने के लिए सभी समस्याओं या शर्तों के सापेक्ष महत्व को प्रस्तुत करना आवश्यक होता है। परेटो चार्ट एक लंबवत बार ग्राफ है जो विचाराधीन समस्याओं की पहचान करता है और उन्हें कैसे हल करता है। ऐसे आरेखों के निर्माण से वास्तव में महत्वपूर्ण समस्याओं की ओर ध्यान आकर्षित करने में मदद मिलती है। आरेख बनाने की प्रक्रिया में निम्नलिखित चरण होते हैं:

o तुलना की जाने वाली समस्याओं का चयन;

माप की इकाइयों की तुलना करने के लिए मानदंड की परिभाषा;

0 अध्ययन के लिए अवधि का चुनाव;

चित्र 8 - परेटो चार्ट

कारण आरेखसभी संभावित कारणों या स्थितियों की जांच और विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है।

इस तरह के आरेख को प्रभाव, परिणाम और उन्हें प्रभावित करने वाले सभी संभावित कारणों के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

परिणाम, परिणाम या समस्या आमतौर पर आरेख के दाईं ओर इंगित की जाती है, और बाईं ओर मुख्य प्रभाव (कारण) (चित्र 9)।

चित्र 9 - कारण आरेख

मछली के कंकाल के साथ सादृश्य के आधार पर, इस तरह के आरेख को "मछली का कंकाल" या के। इशिकावा का आरेख भी कहा जाता है - इसे विकसित करने वाले जापानी वैज्ञानिक के सम्मान में।

आदेश एक कारण आरेख का निर्माणनिम्नलिखित प्रस्तुत करता है परिणाम कोकदम:

o चयनित समस्या का विवरण (इसकी विशेषताएं, कारण, अभिव्यक्ति);

o आरेख बनाने के लिए आवश्यक कारणों की पहचान करना;

o आरेख बनाना;

o आरेख में प्राप्त संबंधों की व्याख्या।

नियंत्रण पत्रक(परीक्षण सारणियाँ) का उपयोग प्रेक्षणों के नमूने की जाँच के उद्देश्य से डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है।

चेकलिस्ट आपको इस प्रश्न का उत्तर देने की अनुमति देती है "एक निश्चित घटना कितनी बार होती है (उदाहरण के लिए, किसी विशेष दोष की उपस्थिति)?"

एक चेकलिस्ट बनानानिम्नलिखित शामिल हैं कदम:

o एक देखने योग्य घटना की स्थापना;

0 उस अवधि का चयन जिसके दौरान डेटा एकत्र किया जाएगा। यह अवधि घंटों से लेकर हफ्तों तक भिन्न हो सकती है;

o एक तालिका बनाना जिसमें दोषों पर देखे गए डेटा को दर्ज किया जाना चाहिए।

नियंत्रण कार्डऊपर और नीचे की सीमाओं के साथ चार्ट पर प्लॉट की गई टाइम सीरीज़ हैं (चित्र 10)।

चित्र 10 - नियंत्रण कार्ड

ग्राफ़ पर तीन लाइनें प्लॉट की गई हैं, जिससे आप चल रही प्रक्रिया को समझ सकते हैं। क्षैतिज रेखाएंऊपरी नियंत्रण सीमा (यूसीएल), केंद्र रेखा (सीएल) और निचली नियंत्रण सीमा (एलसीएल) कहलाती है।

ये पंक्तियाँ निम्नलिखित दर्शाती हैं: निर्भरता:

ओ अगर भी एक बड़ी संख्या कीप्रयोगात्मक बिंदु वीसीपी (एलसीपी के नीचे) से ऊपर है, इसका मतलब है कि प्रक्रिया कुछ हद तक परेशान है;

o यदि सीएल और वीकेपी (या सीएल और एनसीएल के बीच) के बीच कई प्रयोगात्मक बिंदु स्थित हैं, तो इसका मतलब यह भी है कि प्रक्रिया में हस्तक्षेप की आवश्यकता है;

0 यदि कई प्रयोगात्मक बिंदु वीसीपी की ओर बढ़ते हैं, तो यह निष्कर्ष निकाला जाना चाहिए कि प्रक्रिया कठिन है।

नियंत्रण कार्डवहाँ दो हैं प्रजातियाँ: एक प्रक्रिया औसत प्रदर्शित करता है ( एक्स-चार्ट), और अन्य - मानक विचलन (एस-चार्ट)। आरेखों का उपयोग करके, आप समस्या का कारण निर्धारित कर सकते हैं: शायद प्रक्रिया मापदंडों में परिवर्तन हर बार कर्मचारियों में परिवर्तन होता है (उदाहरण के लिए, एक शिफ्ट परिवर्तन के दौरान)। इसका कारण सर्दियों के समय (या इसके विपरीत) में संक्रमण भी हो सकता है, जिसमें कर्मचारियों को कुछ दिनों के भीतर काम के नए तरीके की आदत हो जाती है।

सीएल पैरामीटर दोहरा माध्य है। पर एक्सचार्ट में, प्रत्येक बिंदु एक विशिष्ट दिन का प्रतिनिधित्व करता है, और इस बिंदु का औसत मूल्य उस दिन दर्ज किए गए सभी अवलोकन डेटा से निर्धारित होता है। तब सभी दिनों के औसत का उपयोग समग्र औसत की गणना के लिए किया जाता है - यह CL . है एक्स-आरेख। टीएल के लिए एस-चार्ट उसी तरह से बनाए जाते हैं, सिवाय इसके कि गणना प्रत्येक दिन के मानक विचलन से शुरू होती है, और फिर इन सभी संकेतकों का औसत निर्धारित किया जाता है।

स्कैटर प्लॉटदो चरों के बीच संभावित संबंध का आकलन करने के लिए उपयोग किया जाता है। स्कैटर आरेख के अनुसार, प्रक्रिया मापदंडों के बीच संचार के सहसंबंध और प्रतिगमन रूपों को स्थापित करना संभव है। सहसंबंध दिखाता है कि कैसे, औसतन, एक चर का व्यवहार बदलता है जब दूसरा बढ़ता है (घटता है)। इस प्रकार के संबंध का सबसे सामान्य अनुमान -1 से +1 में परिवर्तन की सीमा के साथ एक नमूना सहसंबंध गुणांक है। एक उच्च सकारात्मक संबंध के साथ (सहसंबंध गुणांक का मान 0.8-1.0 है), हम मान सकते हैं कि एक चर में वृद्धि से दूसरे में वृद्धि होती है। पर अन्यथायह माना जाना चाहिए कि एक चर में वृद्धि से दूसरे में कमी आती है। शून्य के करीब सहसंबंध गुणांक के मूल्यों के साथ, एक पैरामीटर में परिवर्तन दूसरे को प्रभावित नहीं करता है। कुल्हाड़ियों में से एक के साथ स्कैटरप्लॉट का निर्माण करते समय, पहले पैरामीटर के संख्यात्मक मान, दूसरे अक्ष के साथ, दूसरे पैरामीटर के मान प्लॉट किए जाते हैं। संख्यात्मक डेटा के फैलाव के परिणामस्वरूप "बादल" आपको दो चर के बीच संबंधों की प्रकृति को दृष्टि से स्थापित करने की अनुमति देता है। एक उदाहरण के रूप में, चित्र में। 11 सकारात्मक, शून्य और नकारात्मक सहसंबंधों के अनुरूप स्कैटरप्लॉट दिखाता है।

चित्र 11 - स्कैटरप्लॉट

प्रतिगमन विश्लेषण,उसी डेटा पर लागू किया जाता है, जिससे आप उस फिटिंग वक्र का चयन कर सकते हैं जो प्रयोगात्मक बिंदुओं का सबसे अच्छा वर्णन करता है। यह चयन कम से कम वर्ग विधि पर आधारित है, जो प्रयोगात्मक डेटा और सैद्धांतिक वक्र के मूल्यों के बीच वर्ग विचलन के योग को कम करता है। निर्मित सैद्धांतिक निर्भरता टिप्पणियों की सीमा से परे अनुमानित निर्भरता के व्यवहार को एक्सट्रपलेशन करना संभव बनाती है।

सूचीबद्ध सांख्यिकीय विधियों को अब मानकीकृत किया गया है और गुणवत्ता सुधार कार्य में उपयोग के लिए अनुशंसित किया गया है। इसके अलावा, काम के प्रारंभिक चरण में अक्सर दो और विधियों का उपयोग किया जाता है: विचार-मंथन और प्रक्रिया प्रवाह।

मस्तिष्क हमले- मुक्ति और सक्रियण के सबसे सामान्य तरीकों में से एक रचनात्मक सोच. पहली बार इस पद्धति का उपयोग संयुक्त राज्य अमेरिका में 1934 की शुरुआत में आलोचना के निषेध की स्थितियों में नए विचारों को प्राप्त करने के तरीके के रूप में किया गया था।

इस पद्धति को लागू करने का मुख्य उद्देश्य व्यक्त किए गए विचारों के विश्लेषण और मूल्यांकन की प्रक्रिया से विशेषज्ञों के एक बंद समूह में विचारों को उत्पन्न करने की प्रक्रिया को अलग करना है।

एक नियम के रूप में, हमला लंबे समय तक नहीं रहता है (लगभग 40 मिनट)। प्रतिभागियों को किसी दिए गए विषय पर दो मिनट प्रति भाषण की समय सीमा के साथ किसी भी विचार को व्यक्त करने के लिए आमंत्रित किया जाता है। हमले का सबसे दिलचस्प क्षण शिखर की शुरुआत है, जब विचार "धड़कने" लगते हैं, अर्थात। प्रतिभागियों द्वारा परिकल्पनाओं की एक अनैच्छिक पीढ़ी है।

बाद के विश्लेषण में, केवल 10-15% विचार महत्वपूर्ण निकले, लेकिन उनमें से कुछ बहुत ही मौलिक हैं। परिणामों का मूल्यांकन विशेषज्ञों के एक समूह द्वारा किया जाता है जिन्होंने विचारों के निर्माण में भाग नहीं लिया।

प्रक्रिया आरेखएक प्रक्रिया के क्रमिक चरणों का एक ग्राफिक प्रतिनिधित्व है (चित्र 6)। यह विधि उन स्थितियों में लागू होती है जहां उस प्रक्रिया के वास्तविक या मानसिक चरणों का पता लगाने की आवश्यकता होती है जिसके माध्यम से कोई उत्पाद या सेवा गुजरती है।

स्कीमा का अध्ययन करते समय विभिन्न प्रक्रियाएंआप उन स्थानों को खोज सकते हैं जहां व्यवहार में हस्तक्षेप और विफलताओं की घटना की सबसे अधिक संभावना है।

चित्र 12 - प्रक्रिया योजना

चल रही प्रक्रिया के बारे में सबसे अधिक ज्ञान रखने वाले विशेषज्ञों का एक समूह, उदाहरण के लिए, प्रौद्योगिकीविदों को निम्नलिखित क्रियाएं करनी चाहिए:

o वर्तमान प्रक्रिया का अनुक्रमिक आरेख बनाना;

o उसी प्रक्रिया आरेख का निर्माण करें जो सब कुछ ठीक काम करने पर आगे बढ़ना चाहिए;

o प्रक्रिया के संभावित विचलन के बिंदु को परिभाषित करने वाले अंतर के स्थानों को खोजने के लिए दो चार्टों की तुलना करें।

उत्पाद की गुणवत्ता की समस्या को हल करने के लिए, उन तरीकों का उपयोग करना आवश्यक है जो दोषों को दूर करने के उद्देश्य से नहीं हैं। तैयार उत्पाद, लेकिन उत्पादन प्रक्रिया में उनकी घटना के कारणों को रोकने के लिए। उत्पादों के निरंतर निरीक्षण द्वारा विवाह के विश्लेषण के लिए, एक नियम के रूप में, नियंत्रण के ज्ञात तरीकों को कम कर दिया गया था। बड़े पैमाने पर उत्पादन में, ऐसा नियंत्रण बहुत महंगा है और उद्देश्य और व्यक्तिपरक कारकों के कारण 100% गारंटी नहीं देता है। उत्पादों के सांख्यिकीय गुणवत्ता नियंत्रण में, गणितीय आँकड़ों के तरीकों द्वारा संसाधित माप परिणाम उच्च स्तर की सटीकता और विश्वसनीयता के साथ तकनीकी प्रक्रिया की वास्तविक स्थिति का आकलन करना संभव बनाते हैं। गुणवत्ता प्रबंधन के सांख्यिकीय तरीके उपयोग के आधार पर चयनात्मक तरीके हैं संभाव्यता सिद्धांत और गणितीय सांख्यिकी (23)।

प्रभावी प्रबंधन, प्रक्रिया नियंत्रण और उत्पाद गुणवत्ता नियंत्रण के लिए निम्नलिखित विधियों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है: पारेतो चार्ट, चेकलिस्ट, कारण-प्रभाव आरेख, हिस्टोग्राम, नियंत्रण चार्ट, स्कैटरप्लॉट और स्तरीकरण (24)। ये विधियां निम्नलिखित कार्यों को हल करने की अनुमति देती हैं:

- प्रक्रियाओं की स्थिरता, ट्यूनिंग, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और नियंत्रणीयता का विश्लेषण;

- गैर-अनुरूपता (दोष, दोष) के कारणों की पहचान करने के लिए उद्देश्यपूर्ण कार्य का संगठन।

किसी भी सांख्यिकीय अध्ययन का आधार एक या अधिक उत्पाद मापदंडों (रैखिक आयाम, तापमान, द्रव्यमान, घनत्व, आदि) के माप के परिणामों से प्राप्त आंकड़ों का एक समूह है।

नियंत्रण पत्रक।नियंत्रण पत्रक - एक ऐसा रूप जिस पर माप परिणामों के अनुक्रमिक पंजीकरण के लिए एक मुक्त क्षेत्र के साथ नियंत्रित पैरामीटर के मान पूर्व-चिह्नित होते हैं (लंबाई में सहनशीलता, मूल्यों के अंतराल, नाममात्र मूल्य, आदि)। उनका उपयोग कच्चे माल, रिक्त स्थान, अर्द्ध-तैयार उत्पादों, घटकों और तैयार उत्पादों के वर्तमान नियंत्रण के दौरान किया जाता है; उपकरण की स्थिति, तकनीकी संचालन या समग्र रूप से प्रक्रिया का विश्लेषण करते समय; विवाह आदि का विश्लेषण करते समय चेकलिस्ट का रूप और सामग्री बहुत विविध है। सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली चेकलिस्ट हैं:

1. उत्पादन प्रक्रिया के दौरान मापा पैरामीटर के वितरण को रिकॉर्ड करने के लिए नियंत्रण पत्रक।

2. दोषों के प्रकार के पंजीकरण के लिए नियंत्रण पत्र।

3. दोषों के स्थानीयकरण के लिए चेकलिस्ट (प्रक्रिया के निदान के लिए)।

4. दोषों के कारणों की जाँच सूची।

परेटो चार्टउन कारणों के विश्लेषण में उपयोग किया जाता है जिन पर अध्ययन के तहत समस्याओं का समाधान निर्भर करता है, और आपको इन कारणों के महत्व को कम करने के क्रम में इन कारणों के महत्व को दृष्टि से दिखाने की अनुमति देता है।

बंडलएकत्रित डेटा में भिन्नता के स्रोतों की पहचान करने और विभिन्न कारकों के अनुसार माप परिणामों को वर्गीकृत करने की एक विधि है। लेयरिंग विधि (स्तरीकरण) में डेटा संग्रह के समय मौजूद स्थितियों के अनुसार कुल डेटा सेट को दो या अधिक उप-सेटों में विभाजित करना शामिल है। इस तरह के उपसमुच्चय को परतें (स्तर) कहा जाता है, और डेटा को परतों में विभाजित करने की प्रक्रिया को स्तरीकरण (स्तरीकरण) कहा जाता है।

किसी भी कारण या घटना पर कार्य करने वाले व्यक्तिगत कारणों की पहचान करने के लिए स्तरीकरण पद्धति का उपयोग किया जाता है।

बिखराव को कम करके और प्रक्रिया औसत के अनुमान में सुधार करके उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार के लिए इस पद्धति का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाता है। स्तरीकरण आमतौर पर सामग्री, उपकरण, उत्पादन की स्थिति, श्रमिकों आदि के अनुसार किया जाता है।

तितर बितर भूखंडों- दो चर के बीच निर्भरता का अध्ययन करने और उनका विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है .

कारण-प्रभाव आरेख (मछली की हड्डी)आपको उत्पादों की गुणवत्ता को प्रभावित करने वाले कारणों को उनके महत्व के संदर्भ में स्थापित और समूहित करने की अनुमति देता है। एक कारण और प्रभाव आरेख तैयार करने का उद्देश्य उत्पाद की गुणवत्ता की समस्या को हल करने का सबसे सही और प्रभावी तरीका खोजना है।

बार चार्ट- यह एक निश्चित, पूर्व निर्धारित अंतराल (सहिष्णुता सीमा) में गिरने की आवृत्ति द्वारा समूहीकृत माप परिणामों को प्रस्तुत करने की एक विधि है। हिस्टोग्राम गुणवत्ता संकेतकों, औसत मूल्यों के प्रसार को दर्शाता है, तकनीकी प्रक्रिया की सटीकता, स्थिरता और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और तकनीकी उपकरणों के संचालन का एक विचार देता है।

नियंत्रण कार्ड। नियंत्रण चार्ट नमूने की क्रमिक संख्या (नमूने के उपसमूह) पर सांख्यिकीय विशेषताओं (अंकगणित माध्य, माध्य, माध्य वर्ग, श्रेणी) के मूल्यों की निर्भरता के रैखिक रेखांकन हैं। अंकगणित माध्य वितरण के केंद्र का एक माप है, माध्य आरोही या अवरोही क्रम में क्रमबद्ध डेटा का औसत मूल्य है, सीमा सबसे बड़े और सबसे छोटे नमूना मूल्य के बीच का अंतर है, सामान्य जनसंख्या वस्तुओं का पूरा सेट है विचाराधीन (बैच, ऑपरेशन, प्रक्रिया), सामान्य वितरण गॉस कानून का पालन करने वाला वितरण है।

नियंत्रण चार्ट उत्पाद गुणवत्ता प्रबंधन के सबसे प्रभावी तकनीकी साधन हैं।

4.1. हिस्टोग्राम गुणवत्ता प्रबंधन की एक विधि के रूप में

औद्योगिक उद्यमों में, उत्पाद की गुणवत्ता के सांख्यिकीय नियंत्रण के दो तरीकों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है: तकनीकी प्रक्रिया का वर्तमान नियंत्रण और नियंत्रण का एक चयनात्मक तरीका।

सांख्यिकीय नियंत्रण (विनियमन) के तरीके उत्पादन में दोषों को समय पर रोकना संभव बनाते हैं और इस प्रकार, सीधे तकनीकी प्रक्रिया में हस्तक्षेप करते हैं। नियंत्रण की चयनात्मक विधि का उत्पादन (तकनीकी प्रक्रिया) पर सीधा प्रभाव नहीं पड़ता है, क्योंकि यह तैयार उत्पाद को नियंत्रित करने का कार्य करता है, आपको विवाह की मात्रा, प्रक्रिया में इसकी घटना के कारणों, या कच्चे माल, सामग्री की गुणवत्ता की कमियों की पहचान करने की अनुमति देता है।

तकनीकी प्रक्रियाओं की सटीकता और स्थिरता का विश्लेषण आपको उन कारकों को पहचानने और समाप्त करने की अनुमति देता है जो उत्पाद की गुणवत्ता पर प्रतिकूल प्रभाव डालते हैं।

सामान्य स्थिति में, तकनीकी प्रक्रिया की स्थिरता का नियंत्रण किया जा सकता है:

- आरेख पर मापा मापदंडों के मूल्यों की साजिश रचने के साथ चित्रमय-विश्लेषणात्मक विधि;

- तकनीकी प्रक्रिया की सटीकता और स्थिरता की मात्रात्मक विशेषताओं के साथ-साथ दिए गए विचलन की मात्रात्मक विशेषताओं के आधार पर उनकी विश्वसनीयता की भविष्यवाणी करने के लिए गणना-सांख्यिकीय विधि।

हिस्टोग्राम का उपयोग करके माप परिणामों का अनुक्रमण और विश्लेषण सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय गुणवत्ता प्रबंधन विधियों (25) में से एक है। विधि निम्नलिखित कार्यों को हल करने की अनुमति देती है:

- प्रक्रियाओं की स्थिरता, ट्यूनिंग और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता का विश्लेषण;

- प्रयुक्त प्रौद्योगिकियों की खराबी के स्तर का आकलन;

- तकनीकी प्रक्रिया में विसंगतियों के कारणों की पहचान करने के लिए लक्षित कार्य का संगठन।

तकनीक का उपयोग तकनीकी प्रक्रियाओं के लिए नियामक प्रलेखन के विकास में, विशिष्ट प्रकार के उत्पादों के गुणवत्ता नियंत्रण की योजना और कार्यान्वयन, सुधारात्मक कार्यों से पहले और बाद में उत्पादन की स्थिरता का आकलन करने आदि में किया जाता है।

तकनीक अभ्यास में बार चार्ट (हिस्टोग्राम) के कार्यान्वयन के लिए एक दृष्टिकोण का खुलासा करती है, जो किसी भी जानकारी (माप परिणाम, विशेषज्ञ आकलन, नियंत्रण, आदि) के आधार पर निर्मित होती है, जिसे निश्चित, पूर्व निर्धारित अंतराल (सहिष्णुता) में गिरने की आवृत्ति द्वारा समूहीकृत किया जाता है। सीमा)।

एक अलग उपकरण के रूप में हिस्टोग्राम का उपयोग आपको विश्वसनीय, उचित, प्रबंधन निर्णय लेने और अध्ययन के तहत प्रक्रियाओं को प्रभावित करने की अनुमति देता है। यह उपकरण किसी भी सेट की संरचना और संरचना में शामिल है तकनीकी साधनउत्पाद गुणवत्ता प्रबंधन।

सांख्यिकीय सूचनाओं को संसाधित करने और हिस्टोग्राम के निर्माण के लिए, कंप्यूटर सॉफ्टवेयर का उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए, एक्सेल प्रोग्राम।

उत्पाद की गुणवत्ता पर निर्णय कुछ ज्यामितीय, रासायनिक, यांत्रिक और अन्य विशेषताओं (सुविधाओं) के आकलन पर आधारित होता है।

समय के साथ, निरंतर तकनीकी परिस्थितियों में एक ही उपकरण पर निर्मित उत्पादों की गुणवत्ता की विशेषता वाले संख्यात्मक संकेतक कुछ सीमाओं के भीतर बदलते हैं, अर्थात। मापा मात्राओं के मूल्यों का एक निश्चित फैलाव है। इस बिखराव को दो श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:

क) गुणवत्ता संकेतकों का अपरिहार्य फैलाव;

बी) गुणवत्ता संकेतकों का हटाने योग्य फैलाव।

पहली श्रेणी यादृच्छिक उत्पादन त्रुटियां हैं जो कच्चे माल की गुणवत्ता में परिवर्तन (सहनशीलता के भीतर), उत्पादन की स्थिति में, माप उपकरणों में त्रुटियों की उपस्थिति आदि के कारण उत्पन्न होती हैं। यादृच्छिक (साधारण) कारणों से इस श्रेणी के फैलाव को समाप्त करना है गैर-आर्थिक। उत्पादन प्रणाली को समग्र रूप से बदलकर उनके प्रभाव को कम किया जा सकता है, जिसके लिए महत्वपूर्ण पूंजीगत व्यय की आवश्यकता होती है। इस संबंध में, नियंत्रित मापदंडों को सहिष्णुता प्रदान करते समय उनके प्रभाव (उपस्थिति) को ध्यान में रखा जाता है।

दूसरी श्रेणी उत्पादन में व्यवस्थित त्रुटियों का प्रतिनिधित्व करती है (गैर-मानक कच्चे माल के उपयोग के कारण उत्पन्न होती है, तकनीकी शासन का उल्लंघन, उपकरण का अप्रत्याशित टूटना, आदि)। एक नियम के रूप में, ऐसा तब होता है जब कुछ निश्चित (गैर-यादृच्छिक या विशेष) कारण होते हैं जो प्रक्रिया में निहित नहीं होते हैं और जिन्हें बिना असफलता के समाप्त किया जाना चाहिए।

त्रुटियों का वितरण आमतौर पर कुछ सैद्धांतिक वितरण कानून (गॉस, मैक्सवेल, लाप्लास और अन्य कानूनों) से मेल खाता है। अनुभवजन्य रूप से प्राप्त (वक्र या हिस्टोग्राम) डेटा के साथ उनके सैद्धांतिक वितरण घटता की तुलना करते हुए, ये वास्तव में पैरामीटर मानों के वितरण को देखते हैं (चित्र 4.1 देखें) को एक या किसी अन्य वितरण कानून के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।

इस प्रकार का वितरण सबसे विशिष्ट और व्यापक है, जब गुणवत्ता विशेषता के मूल्यों में बिखराव विभिन्न कारकों के कारण बड़ी संख्या में स्वतंत्र त्रुटियों के योग के प्रभाव के कारण होता है।

एक सामान्य वितरण निम्नलिखित विशेषताओं द्वारा पहचाना जाता है:

- घंटी के आकार का या चोटी जैसा आकार;

- अधिकांश बिंदु (डेटा) केंद्रीय रेखा के पास या अंतराल के बीच में स्थित होते हैं और उनकी संख्या (आवृत्ति) धीरे-धीरे इसके सिरों की ओर घटती जाती है;

- केंद्रीय रेखा वक्र को दो सममित हिस्सों में विभाजित करती है;

- केवल कुछ ही अंक दूर बिखरे हुए हैं और न्यूनतम या अधिकतम मूल्यों से संबंधित हैं;

- घंटी के आकार के वक्र से परे कोई बिंदु नहीं है।

सामान्य वितरण वक्र (х मैं)दो सांख्यिकीय विशेषताओं की विशेषता है जो वक्र के आकार और स्थिति को निर्धारित करते हैं:

- वितरण केंद्र (अंकगणित माध्य);

एस- मानक विचलन।

वितरण केंद्र वह केंद्र है जिस पर वितरण के यादृच्छिक चर के व्यक्तिगत मूल्यों को समूहीकृत किया जाता है। एक्स मैं.

मानक विचलन एसअध्ययन के तहत पैरामीटर के फैलाव की विशेषता है, अर्थात। औसत मूल्य के सापेक्ष बिखराव।

चित्र 4.1। विशिष्ट हिस्टोग्राम आकार

ए) - सामान्य प्रकार; बी) - कंघी; ग) एक धनात्मक विषम वितरण है;
डी) - बाईं ओर एक ब्रेक के साथ वितरण; ई) - पठार; च) - दो-शिखर प्रकार;
छ) - एक पृथक शिखर के साथ वितरण।

इन मापदंडों की गणना भावों के अनुसार की जाती है:

कहाँ पे एक्स मैं – मैं-मापा पैरामीटर का मान;

एन- माप की संख्या (नमूना आकार)।

(4.2)

गणनाओं को सरल बनाने के लिए, मानक विचलन निम्न सूत्र द्वारा निर्धारित किया जाता है:

कहाँ पे d2- नमूना आकार (तालिका 1) के आधार पर गुणांक;

आर- सीमा सूत्र द्वारा निर्धारित की जाती है।

, (4.4)

कहाँ पे एक्स मैक्स, एक्स मिनटक्रमशः नियंत्रित पैरामीटर के अधिकतम और न्यूनतम मान हैं।

सामान्य वितरण कानून के अनुसार, सभी मापों का 99.7% अंतराल ± 3S (या 6S) के भीतर होना चाहिए। यह एक संकेत है कि डेटा बिखराव कारकों को प्रभावित करने में यादृच्छिक, प्राकृतिक परिवर्तनशीलता के कारण होता है।

तालिका 4.1 - अनुमानित गुणांक

कठिनाइयाँ	नमूने का आकार, एन
डी2	1,69	2,06	2,33	2,70	2,83	2,85	2,97	3,08
सी2	0,89	0,92	0,94	0,95	0,96	0,97	0,97	0,97

किसी भी अस्थिर प्रक्रिया में एक हिस्टोग्राम होता है जो घंटी वक्र की तरह नहीं दिखता है (चित्र 4.1 बी-जी देखें)।

एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य तकनीकी प्रक्रिया के लिए, नियंत्रित पैरामीटर (एस) के मूल्यों के प्रसार में घंटी के आकार का आकार (स्थिर प्रक्रिया) होता है और सहिष्णुता सीमा में फिट बैठता है।

प्रक्रिया की प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता का विश्लेषण आपको तकनीकी सहिष्णुता (उपभोक्ता के अनुरोध पर) को कसने के साथ वर्तमान उत्पादन की उपयुक्तता का मूल्यांकन करने या सहिष्णुता सीमा से परे नियंत्रित प्रक्रिया की संभावना की पहचान करने की अनुमति देता है।

यदि प्रक्रिया पैरामीटर सहिष्णुता क्षेत्र में फिट नहीं होते हैं या विनियमन के लिए कोई मार्जिन नहीं है, तो यह आवश्यक है:

ए) नियंत्रित पैरामीटर के प्रसार को एक छोटे मूल्य तक कम करें;

बी) औसत मूल्य में नाममात्र मूल्य के करीब एक बदलाव प्राप्त करें;

ग) प्रक्रिया का पुनर्निर्माण;

डी) अत्यधिक प्रसार के कारणों का पता लगाएं और नियंत्रित पैरामीटर के मूल्यों में भिन्नता को कम करने के उद्देश्य से प्रक्रिया पर उचित कार्रवाई करें।

फैलाव गुणांक का उपयोग करके प्रक्रिया प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता की मात्रा निर्धारित की जाती है ( के रे) और प्रक्रिया पूर्वाग्रह ( कश्मीर एस.एम) निम्नलिखित भावों द्वारा परिकलित:

अनुमानित पैरामीटर का सहिष्णुता क्षेत्र कहां है।

गुणांक के मान से के रे, तकनीकी प्रक्रिया की सटीकता का न्याय करें

यदि एक के रे 0.85 - प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य तकनीकी प्रक्रिया;

अगर 0.85< के रे 1.00 - तकनीकी प्रक्रिया प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य है, लेकिन सख्त नियंत्रण के साथ;

यदि एक के रे> 1.00 - प्रक्रिया प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य नहीं है।

प्रक्रिया पूर्वाग्रह कारक ( कश्मीर एस.एम):

, (4.6)

कहाँ पे से- सहिष्णुता क्षेत्र के मध्य (या तकनीकी दस्तावेज में निर्दिष्ट नियंत्रित पैरामीटर का नाममात्र मूल्य)।

यदि एक कश्मीर एस.एम 0.05 - प्रक्रिया सेटिंग काफी संतोषजनक (सही) है;

पर कश्मीर एस.एम> 0.05 - प्रक्रिया में समायोजन की आवश्यकता है।

प्रक्रिया प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता संकेतकों के अनुसार, दोषपूर्ण उत्पादों की अपेक्षित हिस्सेदारी परिकलित मूल्यों के आधार पर तालिका 4.2 के अनुसार अनुमानित है के रेतथा कश्मीर एस.एम.

तालिका 4.2 - सांख्यिकीय विश्लेषण में नमूना आकार का निर्धारण

अध्ययन की वस्तु (उत्पाद, उद्देश्य और प्रकार की परवाह किए बिना, तकनीकी प्रक्रियाओं या व्यक्तिगत संचालन, उपकरण, मोड, आदि) का सावधानीपूर्वक अध्ययन किया जाता है। वे कच्चे माल और सामग्रियों की गुणवत्ता, तकनीकी प्रक्रिया की विशेषताओं, उत्पादों की गुणवत्ता और विशेषताओं को प्रभावित करने वाले महत्वपूर्ण कार्यों की पहचान (परिचालन विश्वसनीयता, सुरक्षा, आदि का निर्धारण), उपयोग किए गए उपकरणों की सटीकता के बारे में बहुआयामी जानकारी प्राप्त करते हैं। , उपकरण का टूटना, कार्मिक योग्यता, आदि।

चयनित सांख्यिकीय पद्धति के तर्कसंगत अनुप्रयोग और प्राप्त परिणामों की बाद की व्याख्या (हिस्टोग्राम के रूप में) के लिए जानकारी का संग्रह आवश्यक है, जो अध्ययन के तहत वस्तु पर प्रभाव पर प्रबंधन निर्णय लेने का आधार है।

हिस्टोग्राम के निर्माण के लिए एकल गुणवत्ता संकेतक का चुनाव अध्ययन की प्रत्येक विशिष्ट वस्तु के लिए अलग-अलग होता है। अधिकांश सामान्य नियमविकल्प हैं:

- पैरामीटर (विशेषता) को वस्तु की कुछ संपत्ति (परिचालन विश्वसनीयता, सुरक्षा, दक्षता) को प्रतिबिंबित करना चाहिए या तकनीकी प्रक्रिया में परिवर्तन के प्रति संवेदनशील होना चाहिए;

- गुणात्मक विशेषताओं के बजाय मात्रात्मक को वरीयता दी जाती है (उदाहरण के लिए, संचालन के लिए तकनीकी प्रक्रिया के गुणवत्ता संकेतक, कच्चे माल के गुणवत्ता संकेतक, अर्ध-तैयार उत्पाद, घटक, आदि);

- मापने में आसान विशेषताओं को निर्धारित करने के लिए मानक माप उपकरणों और प्रमाणित विधियों का उपयोग करने की संभावना;

- यदि चयनित पैरामीटर को मापना असंभव है, तो उचित विकल्प संकेतक चुने जाते हैं जिन्हें प्रभावित किया जा सकता है;

- विश्लेषण करने और उन संकेतकों का आकलन करने की वास्तविक लागत को ध्यान में रखते हुए जो इन गुणवत्ता संकेतकों के साथ सहसंबद्ध (यानी, निकट से जुड़े हुए) हैं, आदि।

माप उपकरणों का विकल्पसटीकता की आवश्यक डिग्री के साथ नियंत्रित मात्रा की माप सुनिश्चित करने वाली विशेषताओं के मूल्यों को निर्धारित करने के लिए मानक माप उपकरणों और प्रमाणित विधियों का उपयोग करने की संभावना प्रदान करनी चाहिए। रीडिंग की माप की सटीकता सेवा योग्य, सत्यापित या कैलिब्रेटेड माप उपकरणों के उपयोग से सुनिश्चित की जाती है, और चयनित माप उपकरणों में एक मापने वाला पैमाना होना चाहिए, जो कि सहिष्णुता क्षेत्र के 1/6÷1/10 से अधिक न हो। मापित मान।

सांख्यिकीय टिप्पणियों के लिए, नियंत्रण के साधनों की तैयारी, नियंत्रण के प्रकार (ठोस या चयनात्मक) की पसंद, माप के परिणामों को रिकॉर्ड करने के लिए प्रपत्र तैयार करना और नियंत्रित संचालन के लिए नियंत्रकों का असाइनमेंट किया जाता है।

प्रक्रिया की सटीकता और स्थिरता का विश्लेषण करने के लिए, निम्न प्रकार के नमूनों का उपयोग किया जाता है:

- उपकरण के एक टुकड़े पर उनके प्रसंस्करण के क्रम में प्राप्त 5-20 भागों के तत्काल नमूने। ये नमूने नियमित अंतराल (0.5 - 2 घंटे) पर लिए जाते हैं। इस नमूने के आधार पर, उपकरण सेटिंग्स का स्तर निर्धारित किया जाता है;

- अंतर-समायोजन अवधि के दौरान एक उपकरण से क्रमिक रूप से लिए गए कम से कम 10 तात्कालिक नमूनों से युक्त सामान्य नमूने या उस समय से जब तक एक नया उपकरण इसके प्रतिस्थापन के लिए स्थापित किया जाता है। इन नमूनों के आधार पर, समायोजन त्रुटियों को ध्यान में रखे बिना यादृच्छिक और व्यवस्थित कारकों का प्रभाव अलग-अलग निर्धारित किया जाता है;

- यादृच्छिक नमूने, 50 से 200 भागों से, उपकरण के एक टुकड़े पर एक या अधिक सेटिंग्स के साथ निर्मित। नमूना डेटा के आधार पर, यादृच्छिक और व्यवस्थित कारकों (ट्यूनिंग त्रुटि सहित) का संयुक्त प्रभाव निर्धारित किया जाता है (तालिका 4.2 देखें)।

एकरूपता सुनिश्चित करने के लिए, डेटा संग्रह में आसानी, उनके बाद के प्रसंस्करण और पहचान की सुविधा के लिए, माप परिणामों को रिकॉर्ड करने के लिए मानक रूप (फॉर्म) तैयार किए जाते हैं: अवलोकन प्रोटोकॉल, परिणामों की तालिका या नियंत्रण पत्रक।

निरीक्षकों के पेशेवर स्तर और अनुभव को चयनित माप उपकरणों की सक्षम हैंडलिंग, विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करना, माप प्रक्रिया की स्पष्ट समझ, डेटा की रिकॉर्डिंग और पहचान सुनिश्चित करनी चाहिए।

डेटा एकत्र करते समय, सप्ताह के दिन, तारीख, समय जब परिणाम एकत्र किए गए थे, उपकरण, मशीन जिस पर उत्पाद बनाए गए थे, ऑपरेशन का प्रकार और संख्या आदि को इंगित करना आवश्यक है। नियंत्रण के लिए चयनित पैरामीटर को मापने की प्रक्रिया, माप की संख्या, उनका क्रम, प्रक्रिया समायोजन को ध्यान में रखते हुए, आदि, डेटा एकत्र करना और समूह बनाना, साथ ही उन्हें पंजीकरण दस्तावेजों (प्रोटोकॉल, टेबल, चेकलिस्ट) में रिकॉर्ड करना स्पष्ट रूप से होना चाहिए। परिभाषित।

एक हिस्टोग्राम पी बनाने के लिएनिम्नलिखित मापदंडों की गणना करें:

नमूना सीमा की गणना करें आरअभिव्यक्ति द्वारा (4.7):

और हिस्टोग्राम अंतराल की लंबाई निर्धारित करें ( जे).

अस्तित्व विभिन्न विकल्पपरिमाण अनुमान जे. सबसे आसान तरीका है मनमाने ढंग से (हिस्टोग्राम बनाने के अनुभव के आधार पर) अंतरालों की संख्या निर्दिष्ट करना, उदाहरण के लिए, प्रति=9 (आमतौर पर 5 से 20 का मान लिया जाता है) और अंतराल की चौड़ाई की गणना की जाती है:

आप मूल्य का अनुमान लगाने के लिए गणना विकल्प का भी उपयोग कर सकते हैं प्रति:

फिर, सूत्र (6.1) का उपयोग करके, हम गणना करते हैं जे:

परिणाम एक सुविधाजनक संख्या तक गोल है।

बारंबारता तालिका तैयार करना (सारणी 4.3)। एक फॉर्म तैयार किया जा रहा है, जहां अंतराल की सीमाएं (कॉलम 1), एक विशेष अंतराल (कॉलम 2) में गिरने वाले माप परिणामों के निशान और आवृत्तियों (कॉलम आवृत्तियों) दर्ज किए जाते हैं, जो प्रत्येक अंतराल में माप परिणामों की संख्या दिखाता है .

तालिका 4.3 - बारंबारता तालिका

पहले अंतराल की शुरुआत के लिए ( एक्स ओ) मान लें एक्स मिनटया निम्नलिखित अभिव्यक्ति द्वारा गणना की जाती है:

(4.10)

क्रमिक रूप से जोड़ना एक्स ओअंतराल का परिकलित मान अंतराल की सीमाओं द्वारा प्राप्त किया जाता है:

पहला अंतराल;

दूसरा अंतराल;

प्रति- मध्यान्तर [ एक्स ओ+(प्रति-1)जे एक्स ओ+ कश्मीर जू].

अंतराल की सीमाओं को तालिका 4.3 में दर्ज किया गया है।

आवृत्तियाँ प्राप्त करना।

एक या दूसरे अंतराल में गिरने वाले माप परिणामों (तिरछी रेखाओं के रूप में) से निशान बनते हैं और संबंधित अंतराल में परिणामों की संख्या की गणना की जाती है।

परिचय

उत्पादन क्षमता में वृद्धि का सबसे महत्वपूर्ण स्रोत तकनीकी स्तर और उत्पादों की गुणवत्ता में निरंतर सुधार है। के लिये तकनीकी प्रणालीसभी तत्वों के एक कठोर कार्यात्मक एकीकरण की विशेषता है, इसलिए उनके पास माध्यमिक तत्व नहीं हैं जिन्हें खराब तरीके से डिजाइन और निर्मित किया जा सकता है। इस प्रकार, वैज्ञानिक और तकनीकी प्रगति के विकास के वर्तमान स्तर ने तकनीकी स्तर और सामान्य रूप से उत्पादों की गुणवत्ता और उनके व्यक्तिगत तत्वों के लिए आवश्यकताओं को काफी कड़ा कर दिया है। प्रणालीगत दृष्टिकोणआपको गुणवत्ता प्रबंधन, उत्पादों के प्रकार, रूपों और उत्पादन के तरीकों के दायरे और दिशा को निष्पक्ष रूप से चुनने की अनुमति देता है, जो उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार पर खर्च किए गए प्रयासों और धन का सबसे बड़ा प्रभाव प्रदान करता है। निर्मित उत्पादों की गुणवत्ता में सुधार के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण औद्योगिक उद्यमों, संघों और योजना निकायों के लिए वैज्ञानिक नींव रखना संभव बनाता है।

उद्योगों में, उत्पाद और प्रक्रिया की गुणवत्ता का विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय विधियों का उपयोग किया जाता है। गुणवत्ता विश्लेषण एक विश्लेषण है जिसके द्वारा डेटा और सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके सटीक और प्रतिस्थापित गुणवत्ता विशेषताओं के बीच संबंध निर्धारित किया जाता है। प्रक्रिया विश्लेषण एक ऐसा विश्लेषण है जो कारण कारकों और परिणामों जैसे गुणवत्ता, लागत, उत्पादकता आदि के बीच संबंधों को समझना संभव बनाता है। प्रक्रिया नियंत्रण में कारण कारकों की पहचान शामिल है जो उत्पादन प्रक्रिया के सुचारू कामकाज को प्रभावित करते हैं। गुणवत्ता, लागत और उत्पादकता नियंत्रण प्रक्रिया के परिणाम हैं।

उत्पाद गुणवत्ता नियंत्रण के सांख्यिकीय तरीके अब उद्योग में अधिक मान्यता और वितरण प्राप्त कर रहे हैं। उत्पादों के सांख्यिकीय गुणवत्ता नियंत्रण के वैज्ञानिक तरीकों का उपयोग निम्नलिखित उद्योगों में किया जाता है: मैकेनिकल इंजीनियरिंग में, प्रकाश उद्योग में, के क्षेत्र में उपयोगिताओं.

नियंत्रण के सांख्यिकीय तरीकों का मुख्य उद्देश्य उपयोगी उत्पादों के उत्पादन और न्यूनतम लागत पर उपयोगी सेवाओं के प्रावधान को सुनिश्चित करना है।

उत्पाद गुणवत्ता नियंत्रण के सांख्यिकीय तरीके निम्नलिखित संकेतकों के लिए महत्वपूर्ण परिणाम देते हैं:

खरीदे गए कच्चे माल की गुणवत्ता में सुधार;

कच्चे माल और श्रम की बचत;

निर्मित उत्पादों की गुणवत्ता में सुधार;

निगरानी की लागत को कम करना;

विवाहों की घटी संख्या

उत्पादन और उपभोक्ता के बीच संबंधों में सुधार;

एक प्रकार के उत्पाद से दूसरे उत्पाद में उत्पादन के संक्रमण को सुगम बनाना।

मुख्य कार्य केवल उत्पादों की गुणवत्ता में वृद्धि करना नहीं है, बल्कि ऐसे उत्पादों की मात्रा बढ़ाना है जो उपभोग के लिए उपयुक्त हों।

गुणवत्ता नियंत्रण में दो मुख्य अवधारणाएँ नियंत्रित मापदंडों का मापन और उनका वितरण हैं। उत्पादों की गुणवत्ता का न्याय करने में सक्षम होने के लिए, सामग्री की ताकत, कागज, वस्तु का वजन, रंग की गुणवत्ता आदि जैसे मापदंडों को मापना आवश्यक नहीं है।

दूसरी अवधारणा - नियंत्रित पैरामीटर के मूल्यों का वितरण - इस तथ्य पर आधारित है कि एक ही उत्पाद के लिए दो पूरी तरह से समान पैरामीटर नहीं हैं; जैसे-जैसे माप अधिक सटीक होते जाते हैं, एक पैरामीटर के माप परिणामों में छोटी-छोटी विसंगतियां पाई जाती हैं।

नियंत्रित पैरामीटर के "व्यवहार" की परिवर्तनशीलता 2 प्रकार की हो सकती है। पहला मामला तब होता है जब इसके मान सामान्य परिस्थितियों में बनाए गए यादृच्छिक चर का एक सेट बनाते हैं; दूसरा - जब इसके यादृच्छिक चर की समग्रता उन स्थितियों में बनती है जो कुछ कारणों के प्रभाव में सामान्य से भिन्न होती हैं।

1. विशेषता द्वारा सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण

उपभोक्ता, एक नियम के रूप में, इसके निर्माण के दौरान उत्पाद की गुणवत्ता को नियंत्रित करने की क्षमता नहीं रखता है। हालाँकि, उसे यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वह निर्माता से प्राप्त होने वाले उत्पादों के अनुरूप है स्थापित आवश्यकताएं, और यदि इसकी पुष्टि नहीं होती है, तो उसे निर्माता से दोष को बदलने या दोषों को समाप्त करने की आवश्यकता का अधिकार है।

उपभोक्ता को आपूर्ति किए जाने वाले कच्चे माल, सामग्री और तैयार उत्पादों के नियंत्रण की मुख्य विधि उत्पाद की गुणवत्ता का सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण है।

उत्पाद की गुणवत्ता का सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण- स्थापित आवश्यकताओं के लिए उत्पादों की गुणवत्ता की जांच करने के लिए गणितीय आंकड़ों के तरीकों के उपयोग के आधार पर उत्पाद की गुणवत्ता का चयनात्मक नियंत्रण।

यदि उसी समय नमूना का आकार संपूर्ण नियंत्रित जनसंख्या के आयतन के बराबर हो जाता है, तो ऐसे नियंत्रण को निरंतर कहा जाता है। ठोस नियंत्रणकेवल उन मामलों में संभव है जब उत्पाद की गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रिया के दौरान खराब नहीं होती है, अन्यथा चयनात्मक नियंत्रण, अर्थात। उत्पादों की समग्रता के एक निश्चित छोटे हिस्से का नियंत्रण मजबूर हो जाता है।

एक गंभीर दोष की संभावना के मामले में, यदि इसमें कोई विशेष बाधा नहीं है, तो निरंतर नियंत्रण किया जाता है। दोष, जिसकी उपस्थिति अपने इच्छित उद्देश्य के लिए उत्पाद के उपयोग को पूरी तरह से रोकती है।

सभी उत्पादों को यहां भी चेक किया जा सकता है निम्नलिखित शर्तें:

उत्पादों या सामग्री का बैच छोटा है;

· इनपुट सामग्री की गुणवत्ता खराब या अज्ञात है।

आप सामग्री या उत्पादों के एक हिस्से की जाँच करने के लिए खुद को सीमित कर सकते हैं यदि:

· दोष उपकरण की गंभीर खराबी का कारण नहीं बनता है और जीवन को खतरे में नहीं डालता है;

· उत्पादों का उपयोग समूहों द्वारा किया जाता है;

· असेंबली के बाद के चरण में दोषपूर्ण उत्पादों का पता लगाया जा सकता है।

सांख्यिकीय नियंत्रण के अभ्यास में, सामान्य हिस्सा q अज्ञात है और इसका अनुमान n वस्तुओं के यादृच्छिक नमूने के नियंत्रण के परिणामों से लगाया जाना चाहिए, जिनमें से m दोषपूर्ण हैं।

एक सांख्यिकीय नियंत्रण योजना नियमों की एक प्रणाली है जो परीक्षण के लिए वस्तुओं के चयन के तरीकों को निर्दिष्ट करती है और जिन शर्तों के तहत बहुत कुछ स्वीकार किया जाना चाहिए, अस्वीकार कर दिया जाना चाहिए, या परीक्षण करना जारी रखना चाहिए।

वैकल्पिक आधार पर उत्पादों के एक बैच के सांख्यिकीय नियंत्रण के लिए निम्नलिखित प्रकार की योजनाएं हैं:

एक-चरण की योजना, जिसके अनुसार, यदि यादृच्छिक रूप से चयनित उत्पादों में दोषपूर्ण एम की संख्या स्वीकृति संख्या सी (एमसी) से अधिक नहीं है, तो बहुत कुछ स्वीकार किया जाता है; अन्यथा, बैच खारिज कर दिया जाता है;

दो-चरण की योजनाएं, जिसके अनुसार, यदि n1 बेतरतीब ढंग से चयनित उत्पादों में दोषपूर्ण m1 की संख्या स्वीकृति संख्या C1 (m1C1) से अधिक नहीं है, तो बहुत कुछ स्वीकार किया जाता है; यदि m11, जहाँ d1 अस्वीकृति संख्या है, तो लॉट अस्वीकार कर दिया जाता है। यदि C1 m1 d1, तो आकार n2 का दूसरा नमूना लेने का निर्णय लिया जाता है। फिर, यदि दो नमूनों में उत्पादों की कुल संख्या (m1 + m2) C2 है, तो लॉट स्वीकार किया जाता है, अन्यथा दो नमूनों के डेटा के अनुसार लॉट को अस्वीकार कर दिया जाता है;

मल्टी-स्टेज प्लान दो-चरण वाले की तार्किक निरंतरता है। प्रारंभ में, n1 का एक बैच लिया जाता है और दोषपूर्ण उत्पादों m1 की संख्या निर्धारित की जाती है। यदि m1≤C1, तो बैच स्वीकार किया जाता है। यदि C1p m1 d1 (D1C1+1), तो लॉट खारिज कर दिया जाता है। यदि C1m1d1, तो आकार n2 का दूसरा नमूना लेने का निर्णय लिया जाता है। मान लीजिए n1 + n2 में से m2 दोषपूर्ण हैं। फिर, यदि m2c2, जहाँ c2 दूसरी स्वीकृति संख्या है, तो लॉट स्वीकार किया जाता है; यदि m2d2 (d2 c2 + 1), तो लॉट खारिज कर दिया जाता है। c2 m2 d2 के लिए, तीसरा नमूना लेने का निर्णय लिया जाता है। अंतिम k-वें चरण को छोड़कर, इसी तरह की योजना के अनुसार आगे नियंत्रण किया जाता है। पर के-वें चरण, यदि नमूने की जाँच की गई वस्तुओं में mk दोषपूर्ण और mkck हैं, तो लॉट स्वीकार किया जाता है; यदि एमके सीके, तो बैच खारिज कर दिया जाता है। बहुस्तरीय योजनाओं में, k के चरणों की संख्या को n1 =n2=…= nk माना जाता है;

अनुक्रमिक नियंत्रण, जिसमें नमूनों की गुणवत्ता का आकलन करने के बाद निरीक्षण किए गए बैच पर निर्णय किया जाता है, जिसकी कुल संख्या पूर्व निर्धारित नहीं होती है और प्रक्रिया में निर्धारित होती है, जो पिछले नमूनों के परिणामों पर आधारित होती है।

उत्पादन नियंत्रण को व्यवस्थित करने के मामले में एकल-चरण योजनाएँ सरल हैं। दो-चरण, बहु-चरण और अनुक्रमिक नियंत्रण योजनाएं, समान नमूना आकार के साथ, किए गए निर्णयों की अधिक सटीकता प्रदान करती हैं, लेकिन वे संगठनात्मक दृष्टि से अधिक जटिल हैं।

चयनात्मक स्वीकृति नियंत्रण का कार्य वास्तव में इस परिकल्पना के सांख्यिकीय सत्यापन के लिए कम हो जाता है कि बैच में दोषपूर्ण उत्पादों q का अनुपात स्वीकार्य मूल्य qo के बराबर है, अर्थात। एच0: क्यू = क्यू 0।

एक कार्य सही पसंदसांख्यिकीय नियंत्रण की योजना टाइप I और टाइप II त्रुटियों को असंभाव्य बनाना है। याद रखें कि पहली तरह की त्रुटियां उत्पादों के एक बैच को गलत तरीके से अस्वीकार करने की संभावना से जुड़ी हैं; दूसरी तरह की त्रुटियां एक दोषपूर्ण बैच को गलती से छोड़ने की संभावना से जुड़ी हैं।

2. सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण मानक

उत्पाद गुणवत्ता नियंत्रण के सांख्यिकीय तरीकों के सफल अनुप्रयोग के लिए बहुत महत्वप्रासंगिक दिशानिर्देशों और मानकों की उपलब्धता है जो इंजीनियरिंग और तकनीकी श्रमिकों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपलब्ध होनी चाहिए। सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण के मानक समय के साथ और विभिन्न उद्यमों में एक ही प्रकार के उत्पाद के बैचों के गुणवत्ता स्तरों की निष्पक्ष रूप से तुलना करने का अवसर प्रदान करते हैं।

आइए हम सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण के मानकों के लिए बुनियादी आवश्यकताओं पर ध्यान दें।

सबसे पहले, मानक में विभिन्न परिचालन विशेषताओं के साथ पर्याप्त रूप से बड़ी संख्या में योजनाएं होनी चाहिए। यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह आपको उत्पाद की गुणवत्ता के लिए उत्पादन की विशेषताओं और ग्राहकों की आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए नियंत्रण योजनाओं को चुनने की अनुमति देगा। यह वांछनीय है कि मानक निर्दिष्ट करना चाहिए अलग - अलग प्रकारयोजनाएँ: एकल-चरण, दो-चरण, बहु-चरण, अनुक्रमिक नियंत्रण योजनाएँ, आदि।

स्वीकृति नियंत्रण मानकों के मुख्य तत्व हैं:

1. उत्पादन के सामान्य क्रम में उपयोग की जाने वाली नमूना योजनाओं की तालिकाएँ, साथ ही साथ अव्यवस्था की स्थिति में नियंत्रण बढ़ाने और उच्च गुणवत्ता प्राप्त करने पर नियंत्रण की सुविधा के लिए योजनाएँ।

2. नियंत्रण की विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए योजनाओं को चुनने के नियम।

3. सामान्य नियंत्रण से उन्नत या हल्के नियंत्रण में संक्रमण के लिए नियम और उत्पादन के सामान्य पाठ्यक्रम के दौरान रिवर्स संक्रमण।

4. नियंत्रित प्रक्रिया के गुणवत्ता संकेतकों के बाद के अनुमानों की गणना के तरीके।

स्वीकृति नियंत्रण योजनाओं द्वारा प्रदान की गई गारंटी के आधार पर, योजनाओं के निर्माण के लिए निम्नलिखित विधियों को प्रतिष्ठित किया जाता है:

आपूर्तिकर्ता के जोखिम और उपभोक्ता के जोखिम के मूल्यों को निर्धारित करें और इस आवश्यकता को सामने रखें कि परिचालन विशेषता P(q) लगभग दो बिंदुओं से गुजरती है: q0, α और qm, जहां q0 और qm स्वीकार्य हैं और गुणवत्ता के अस्वीकृति स्तर, क्रमशः। इस योजना को एक समझौता योजना कहा जाता है, क्योंकि यह उपभोक्ता और आपूर्तिकर्ता दोनों के हितों की रक्षा करती है। α और β के छोटे मानों के लिए, नमूना आकार बड़ा होना चाहिए;

परिचालन प्रतिक्रिया वक्र पर एक बिंदु का चयन करना और एक या अधिक अतिरिक्त स्वतंत्र शर्तों को स्वीकार करना।

सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण योजनाओं की पहली प्रणाली, जिसे उद्योग में व्यापक अनुप्रयोग मिला, को डॉज और रोहलिग द्वारा विकसित किया गया था। इस प्रणाली की योजनाएँ अस्वीकृत लॉट से उत्पादों के पूर्ण नियंत्रण और खराब उत्पादों को अच्छे उत्पादों से बदलने का प्रावधान करती हैं।

कई देशों में, अमेरिकी मानक MIL-STD-LO5D व्यापक हो गया है। घरेलू मानक GOST-18242-72 निर्माण में अमेरिकी के करीब है और इसमें एक-चरण और दो-चरण स्वीकृति नियंत्रण की योजनाएं शामिल हैं। मानक एक स्वीकार्य गुणवत्ता स्तर (एआरक्यू) q0 की अवधारणा पर आधारित है, जिसे उत्पादन के सामान्य पाठ्यक्रम के दौरान निर्मित बैच में दोषपूर्ण उत्पादों के उपभोक्ता अनुपात द्वारा अधिकतम स्वीकार्य माना जाता है। q0 के बराबर दोषपूर्ण उत्पादों के अनुपात के साथ बहुत से अस्वीकार करने की संभावना मानक की योजनाओं के लिए कम है और नमूना आकार बढ़ने पर घट जाती है। अधिकांश योजनाओं के लिए, यह 0.05 से अधिक नहीं है।

कई आधारों पर उत्पादों का परीक्षण करते समय, मानक दोषों को तीन वर्गों में वर्गीकृत करने की सिफारिश करता है: महत्वपूर्ण, प्रमुख और मामूली।

3. नियंत्रण कार्ड

सांख्यिकीय गुणवत्ता नियंत्रण विधियों के विशाल शस्त्रागार में मुख्य उपकरणों में से एक नियंत्रण चार्ट हैं। यह आमतौर पर स्वीकार किया जाता है कि नियंत्रण चार्ट का विचार प्रसिद्ध अमेरिकी सांख्यिकीविद् वाल्टर एल। शेवार्ट का है। यह 1924 में कहा गया था और 1931 में विस्तार से वर्णित किया गया था। प्रारंभ में, उनका उपयोग उत्पादों के आवश्यक गुणों के माप के परिणामों को रिकॉर्ड करने के लिए किया जाता था। सहिष्णुता क्षेत्र से परे जाने वाले पैरामीटर ने उत्पादन को रोकने और उत्पादन प्रबंधन विशेषज्ञ के ज्ञान के अनुसार प्रक्रिया को समायोजित करने की आवश्यकता को इंगित किया।

इससे इस बात की जानकारी मिलती थी कि पूर्व में किसी ने किस उपकरण पर विवाह किया था।

हालाँकि, इस मामले में, समायोजित करने का निर्णय तब किया गया था जब शादी पहले ही हो चुकी थी। इसलिए, एक ऐसी प्रक्रिया खोजना महत्वपूर्ण था जो न केवल पूर्वव्यापी अध्ययन के लिए, बल्कि निर्णय लेने में उपयोग के लिए भी जानकारी जमा करे। यह प्रस्ताव अमेरिकी सांख्यिकीविद् आई. पेज द्वारा 1954 में प्रकाशित किया गया था। निर्णय लेने में उपयोग किए जाने वाले मानचित्रों को संचयी कहा जाता है।

एक नियंत्रण चार्ट में एक केंद्र रेखा, दो नियंत्रण सीमाएं (केंद्र रेखा के ऊपर और नीचे), और प्रक्रिया की स्थिति का प्रतिनिधित्व करने के लिए मानचित्र पर प्लॉट किए गए विशेषता (गुणवत्ता स्कोर) मान होते हैं।

कुछ निश्चित अवधियों में, n निर्मित उत्पादों का चयन किया जाता है (सभी एक पंक्ति में; चुनिंदा; समय-समय पर एक निरंतर प्रवाह से, आदि) और नियंत्रित पैरामीटर को मापा जाता है।

माप परिणाम नियंत्रण चार्ट पर लागू होते हैं, और इस मूल्य के आधार पर, प्रक्रिया को सही करने या समायोजन के बिना प्रक्रिया को जारी रखने का निर्णय लिया जाता है।

तकनीकी प्रक्रिया के संभावित समायोजन के बारे में एक संकेत हो सकता है:

नियंत्रण सीमा से परे जाने वाला बिंदु (बिंदु 6); (प्रक्रिया नियंत्रण से बाहर है);

एक नियंत्रण सीमा के पास लगातार बिंदुओं के समूह का स्थान, लेकिन इससे आगे नहीं जाना (11, 12, 13, 14), जो उपकरण सेटिंग स्तर के उल्लंघन का संकेत देता है;

मिडलाइन के सापेक्ष नियंत्रण मानचित्र पर अंक (15, 16, 17, 18, 19, 20) का मजबूत प्रकीर्णन, जो तकनीकी प्रक्रिया की सटीकता में कमी का संकेत देता है।

ऊपरी सीमा

केंद्रीय रेखा

निचली सीमा

6 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 नमूना संख्या

निष्कर्ष

हमारे देश के लिए एक नए का बढ़ता विकास आर्थिक माहौलप्रजनन, अर्थात् बाजार संबंध, इसके लिए सभी संभावनाओं, प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में प्रगति की सभी उपलब्धियों और उत्पादन के संगठन का उपयोग करके गुणवत्ता में निरंतर सुधार की आवश्यकता को निर्धारित करता है।

गुणवत्ता का सबसे पूर्ण और व्यापक मूल्यांकन तब सुनिश्चित किया जाता है जब विश्लेषण की गई वस्तु के सभी गुणों को ध्यान में रखा जाता है, जो अपने जीवन चक्र के सभी चरणों में प्रकट होते हैं: निर्माण, परिवहन, भंडारण, उपयोग, मरम्मत, रखरखाव के दौरान। सर्विस।

इस प्रकार, निर्माता को उत्पादों की गुणवत्ता को नियंत्रित करना चाहिए और चयनात्मक नियंत्रण के परिणामों के आधार पर, संबंधित तकनीकी प्रक्रिया की स्थिति का न्याय करना चाहिए। इसके कारण, वह समय पर प्रक्रिया के विकार का पता लगाता है और उसे ठीक करता है।

ग्रन्थसूची

1. जेम्ब्रिस एस। हेरमैन जे., क्वालिटी मैनेजमेंट, ओमेगा-एल स्मार्टबुक, 2008

2. शेवचुक डीए, "गुणवत्ता नियंत्रण", सकल-मीडिया।, एम।, 2009

3. इलेक्ट्रॉनिक पाठ्यपुस्तक "गुणवत्ता नियंत्रण"

सामान्य मंत्रालय और व्यावसायिक शिक्षारूसी संघ

निज़नी नोवगोरोड स्टेट यूनिवर्सिटी

उन्हें। एन.आई. लोबचेव्स्की

अर्थशास्त्र संकाय

परीक्षण

अनुशासन में "गुणवत्ता प्रबंधन"

"गुणवत्ता नियंत्रण के सांख्यिकीय तरीके" विषय पर

हेड ए.यू. एफिमाइचेव

समूह 52 एयू के 5वें वर्ष के छात्र। टायुटिन

निज़नी नोवगोरोड, 1999

1 परिचय............................................... ....................................................... 3

उत्पाद गुणवत्ता नियंत्रण के 2 सांख्यिकीय तरीके …………………………… ..................................................... ......................... चार

2.1 नियंत्रण कार्ड। मात्रात्मक नियंत्रण। 5

2.1.1 माध्य और परास …………………………… ……………………………………… ............ 5

2.1.2 अंकगणित माध्य और सीमा नियंत्रण चार्ट ......... 8

2.2 नियंत्रण कार्ड। वैकल्पिक विशेषता द्वारा नियंत्रण.. 8

2.2.1 स्थिर n और p पर उत्पादन की दोषपूर्ण इकाइयों के अनुपात का सैद्धांतिक वितरण ………………… ……………………………………… ………………………………………………… ................................ 9

2.2.2 स्थिर आयतन के नमूने के लिए p-चार्ट को नियंत्रित करें। ......... 1 1

2.3 सांख्यिकीय विशेषता स्वीकृति निरीक्षण 13

2.4 मात्रा 13 . द्वारा सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण

3 निष्कर्ष...................................... ..................................................... .. .....

4 संदर्भों की सूची …………………………… 15

1 परिचय

उत्पादन क्षमता में वृद्धि का सबसे महत्वपूर्ण स्रोत तकनीकी स्तर और उत्पादों की गुणवत्ता में निरंतर सुधार है। तकनीकी प्रणालियों को सभी तत्वों के सख्त कार्यात्मक एकीकरण की विशेषता है, इसलिए उनके पास माध्यमिक तत्व नहीं हैं जिन्हें खराब तरीके से डिजाइन और निर्मित किया जा सकता है। इस प्रकार, वैज्ञानिक और तकनीकी प्रगति के विकास के वर्तमान स्तर ने तकनीकी स्तर और सामान्य रूप से उत्पादों की गुणवत्ता और उनके व्यक्तिगत तत्वों के लिए आवश्यकताओं को काफी कड़ा कर दिया है। एक व्यवस्थित दृष्टिकोण आपको गुणवत्ता प्रबंधन, उत्पादों के प्रकार, रूपों और उत्पादन के तरीकों के दायरे और दिशा को निष्पक्ष रूप से चुनने की अनुमति देता है जो उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार पर खर्च किए गए प्रयासों और धन का सबसे बड़ा प्रभाव प्रदान करते हैं। निर्मित उत्पादों की गुणवत्ता में सुधार के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण औद्योगिक उद्यमों, संघों और योजना निकायों के लिए वैज्ञानिक नींव रखना संभव बनाता है।

कठिनाई की डिग्री के अनुसार सांख्यिकीय विधियों को 3 श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:

1) प्राथमिक सांख्यिकीय पद्धति में तथाकथित 7 "सिद्धांत" शामिल हैं:

पारेतो नक्शा;

कारण और प्रभाव विश्लेषण;

सामान्य विशेषताओं के अनुसार डेटा समूहीकृत करना;

· चेकलिस्ट;

· बार चार्ट। हिस्टोग्राम विधि डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक प्रभावी उपकरण है और इसका उद्देश्य उत्पादन प्रक्रिया में वर्तमान गुणवत्ता नियंत्रण, तकनीकी प्रक्रियाओं की संभावनाओं का अध्ययन, व्यक्तिगत कलाकारों और इकाइयों के काम का विश्लेषण करना है। एक हिस्टोग्राम एक विशिष्ट अंतराल को मारने की आवृत्ति द्वारा समूहीकृत डेटा प्रस्तुत करने का एक ग्राफिकल तरीका है;

· स्कैटरप्लॉट (माध्यिका की परिभाषा के माध्यम से सहसंबंध विश्लेषण);

ग्राफ और नियंत्रण चार्ट। नियंत्रण चार्ट ग्राफिक रूप से प्रक्रिया की गतिशीलता को दर्शाते हैं, अर्थात। समय के साथ संकेतकों में परिवर्तन। नक्शा अपरिहार्य फैलाव की सीमा को दर्शाता है, जो ऊपरी और निचली सीमाओं के भीतर स्थित है। इस पद्धति का उपयोग करके, आप तकनीकी प्रक्रिया के दौरान किसी भी गुणवत्ता संकेतक के लिए मापदंडों के बहाव की शुरुआत का पता लगा सकते हैं ताकि निवारक उपाय किए जा सकें और तैयार उत्पाद में दोषों को रोका जा सके।

इन सिद्धांतों को बिना किसी अपवाद के सभी द्वारा लागू किया जाना चाहिए - कंपनी के मुखिया से लेकर साधारण कार्यकर्ता तक। इनका उपयोग न केवल उत्पादन विभाग में, बल्कि नियोजन, विपणन, रसद जैसे विभागों में भी किया जाता है।

2) एक मध्यवर्ती सांख्यिकीय पद्धति में शामिल हैं:

नमूना अध्ययन का सिद्धांत;

· सांख्यिकीय नमूना नियंत्रण;

· विभिन्न तरीकेसांख्यिकीय मूल्यांकन करना और मानदंड परिभाषित करना;

संवेदी जाँचों को लागू करने की विधि;

· प्रयोगों की गणना की विधि।

इन विधियों को गुणवत्ता प्रबंधन के क्षेत्र में इंजीनियरों और विशेषज्ञों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

3) एक उन्नत (कंप्यूटर-समर्थित) सांख्यिकीय पद्धति में शामिल हैं:

· प्रयोगों की गणना के उन्नत तरीके;

· बहुभिन्नरूपी विश्लेषण;

संचालन अनुसंधान के विभिन्न तरीके।

इस पद्धति में सीमित संख्या में इंजीनियरों और तकनीशियनों को प्रशिक्षित किया जाता है क्योंकि इसका उपयोग बहुत जटिल प्रक्रिया और गुणवत्ता विश्लेषण में किया जाता है।

उद्योग में सांख्यिकीय विधियों के अनुप्रयोग से जुड़ी मुख्य समस्या गलत डेटा और डेटा है जो तथ्यों के अनुरूप नहीं है। दो मामलों में विभिन्न आंकड़े और तथ्य दिए गए हैं। पहला मामला चतुराई से बनाए गए या गलत तरीके से तैयार किए गए डेटा से संबंधित है, और दूसरा सांख्यिकीय विधियों के उपयोग के बिना तैयार किए गए गलत डेटा से संबंधित है।

सबसे परिष्कृत विधियों सहित सांख्यिकीय विधियों का उपयोग व्यापक होना चाहिए। इसके अलावा, प्रभावशीलता के बारे में मत भूलना सरल तरीके, जिसमें महारत हासिल किए बिना अधिक जटिल विधियों का उपयोग संभव नहीं है।

तकनीकी प्रगति को सांख्यिकीय विधियों के उपयोग से अलग नहीं किया जा सकता है जो उत्पादों की गुणवत्ता में सुधार करते हैं, विश्वसनीयता बढ़ाते हैं और गुणवत्ता लागत को कम करते हैं।

उद्योगों में, उत्पाद और प्रक्रिया की गुणवत्ता का विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय विधियों का उपयोग किया जाता है। गुणवत्ता विश्लेषणएक विश्लेषण है जिसके द्वारा, डेटा और सांख्यिकीय विधियों की सहायता से, सटीक और प्रतिस्थापित गुणात्मक विशेषताओं के बीच संबंध निर्धारित किया जाता है। प्रक्रिया विश्लेषणएक विश्लेषण है जो आपको कारण कारकों और गुणवत्ता, लागत, उत्पादकता आदि जैसे परिणामों के बीच संबंधों को समझने की अनुमति देता है। प्रक्रिया नियंत्रण में कारण कारकों की पहचान शामिल है जो उत्पादन प्रक्रिया के सुचारू कामकाज को प्रभावित करते हैं। गुणवत्ता, लागत और उत्पादकता नियंत्रण प्रक्रिया के परिणाम हैं।

उत्पाद गुणवत्ता नियंत्रण के सांख्यिकीय तरीके अब उद्योग में अधिक मान्यता और वितरण प्राप्त कर रहे हैं। उत्पादों के सांख्यिकीय गुणवत्ता नियंत्रण के वैज्ञानिक तरीकों का उपयोग निम्नलिखित उद्योगों में किया जाता है: मैकेनिकल इंजीनियरिंग में, प्रकाश उद्योग में, सार्वजनिक सेवाओं के क्षेत्र में।

मुख्य कार्यनियंत्रण के सांख्यिकीय तरीके उपयोगी उत्पादों के उत्पादन और न्यूनतम लागत पर उपयोगी सेवाओं के प्रावधान को सुनिश्चित करना है।

उत्पाद गुणवत्ता नियंत्रण के सांख्यिकीय तरीके निम्नलिखित संकेतकों के लिए महत्वपूर्ण परिणाम देते हैं:

खरीदे गए कच्चे माल की गुणवत्ता में सुधार;

कच्चे माल और श्रम की बचत;

निर्मित उत्पादों की गुणवत्ता में सुधार;

निगरानी की लागत को कम करना;

विवाहों की घटी संख्या

उत्पादन और उपभोक्ता के बीच संबंधों में सुधार;

एक प्रकार के उत्पाद से दूसरे उत्पाद में उत्पादन के संक्रमण को सुगम बनाना।

मुख्य कार्य केवल उत्पादों की गुणवत्ता में वृद्धि करना नहीं है, बल्कि ऐसे उत्पादों की मात्रा बढ़ाना है जो उपभोग के लिए उपयुक्त हों।

गुणवत्ता नियंत्रण में दो मुख्य अवधारणाएँ नियंत्रित मापदंडों का मापन और उनका वितरण हैं। उत्पादों की गुणवत्ता का न्याय करने में सक्षम होने के लिए, सामग्री की ताकत, कागज, वस्तु का वजन, रंग की गुणवत्ता आदि जैसे मापदंडों को मापना आवश्यक नहीं है।

दूसरी अवधारणा - नियंत्रित पैरामीटर के मूल्यों का वितरण - इस तथ्य पर आधारित है कि एक ही उत्पाद के लिए दो पूरी तरह से समान पैरामीटर नहीं हैं; जैसे-जैसे माप अधिक सटीक होते जाते हैं, एक पैरामीटर के माप परिणामों में छोटी-छोटी विसंगतियां पाई जाती हैं।

नियंत्रित पैरामीटर के "व्यवहार" की परिवर्तनशीलता 2 प्रकार की हो सकती है। पहला मामला तब होता है जब इसके मान सामान्य परिस्थितियों में बनाए गए यादृच्छिक चर का एक सेट बनाते हैं; दूसरा - जब इसके यादृच्छिक चर की समग्रता उन स्थितियों में बनती है जो कुछ कारणों के प्रभाव में सामान्य से भिन्न होती हैं।

जो कर्मचारी उस प्रक्रिया का प्रबंधन करते हैं जिसमें नियंत्रित पैरामीटर बनता है, उसके मूल्यों से, स्थापित करना चाहिए: सबसे पहले, उन्हें किन परिस्थितियों में प्राप्त किया गया था (सामान्य या उनसे अलग); और यदि वे सामान्य के अलावा अन्य शर्तों के तहत प्राप्त किए जाते हैं, तो प्रक्रिया की सामान्य शर्तों के उल्लंघन के क्या कारण हैं। फिर इन कारणों को खत्म करने के लिए एक नियंत्रण कार्रवाई की जाती है।

संतोषजनक गुणवत्ता प्राप्त करने और इसे इस स्तर पर बनाए रखने का एक तरीका नियंत्रण चार्ट का उपयोग है।

सबसे आम माध्य नियंत्रण चार्ट और श्रेणी नियंत्रण चार्ट आर,जिनका एक साथ या अलग-अलग उपयोग किया जाता है।

आइए एक उदाहरण लेते हैं।जहाजों में 1,2,3, ... हैं लकड़ी की डंडियां, जिन पर अंक -10, -9, ..., -2, -1,0,1,2, ..., 9,10 लागू होते हैं। छड़ें उत्पादों की नकल करती हैं, और उन पर छपी संख्याओं का अर्थ है नियंत्रित आकार का विचलन प्रतिशत के सौवें हिस्से में नाममात्र के आकार से। प्रत्येक बर्तन में एन स्टिक्स होते हैं, जिन्हें एक निश्चित समय अंतराल में बने उत्पादों के रूप में माना जा सकता है, जिसे सैंपलिंग या सैंपलिंग की अवधि कहा जाता है। N का मान बड़ा माना जाता है, ताकि एक ही संख्या को कई छड़ियों पर लागू किया जा सके, कुछ छड़ें कुछ संख्याओं के एकमात्र वाहक हो सकती हैं, इसके अलावा, यह संभव है कि किसी बर्तन में छड़ी न हो बिल्कुल एक निश्चित संख्या के साथ। बर्तनों में स्टिक्स को अच्छी तरह मिलाने के बाद, प्रत्येक बर्तन से n स्टिक्स का एक नमूना हटा दिया जाता है, उदाहरण के लिए, n=5। उसी समय, पूरी तरह से मिश्रण लाठी की पसंद की यादृच्छिकता सुनिश्चित करता है। अगले नमूनों में स्टिक्स पर अंकित संख्याओं को लिखने के बाद, उनके अंकगणितीय माध्य मानों की गणना की जाती है और पोत की संख्या के अनुरूप एब्सिस्सा के साथ बिंदु के समन्वय के रूप में लागू किया जाता है। यदि बिंदु नियंत्रण चार्ट पर खींची गई सीमाओं के अंदर है, तो वर्णित मॉडल द्वारा अनुकरण की गई प्रक्रिया को स्थापित माना जाता है, अन्यथा इसे समायोजित करने की आवश्यकता होती है।

आंकड़ेयह एक सेट से प्राप्त यादृच्छिक चर के एक फ़ंक्शन को कॉल करने के लिए प्रथागत है, जिसका उपयोग इस सेट के एक निश्चित पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।

होने देना - टिप्पणियों के परिणाम, आकार n का एक नमूना बनाते हैं। नमूना अंकगणितीय माध्य को परिभाषित किया गया है: (मैं = 1,2,…, एन)

इस नमूने की सीमा , कहाँ पे

नमूने में टिप्पणियों का अधिकतम परिणाम,

नमूने में टिप्पणियों का न्यूनतम परिणाम।

पांच-पांच नमूनों वाले पच्चीस नमूने लिए जाने दें। प्रत्येक नमूने के लिए अंकगणित माध्य और सीमा अलग-अलग निर्धारित की जाती है। उन्हें अंकगणितीय माध्यों और श्रेणियों के नियंत्रण चार्ट पर प्लॉट किया जाता है।

तालिका 2-1। टिप्पणियों के परिणामों के लिए लेखांकन

इसके बाद, हम सभी मापों का औसत, या समग्र औसत पाते हैं। यह सारांश कॉलम जोड़कर और योग को नमूनों की संख्या से विभाजित करके किया जा सकता है (ध्यान दें कि इनमें से कुछ मान नकारात्मक हैं)। यदि हम नमूनों की संख्या को (इस मामले में 25 के बराबर) से निरूपित करते हैं, तो समग्र औसत निम्न सूत्र द्वारा निर्धारित किया जा सकता है।

फिर हम विभिन्न रेंज मानों के योग को नमूनों की संख्या से विभाजित करके औसत सीमा निर्धारित करते हैं: . उसके बाद, नियंत्रण चार्ट पर नियंत्रण रेखा के रूप में मान प्लॉट किए जाते हैं।

· अंकगणितीय साधनों के नियंत्रण चार्ट के लिए विनियमन की ऊपरी सीमा;

अंकगणित माध्य मानों के नियंत्रण चार्ट के नियमन की निचली सीमा;

· सीमा नियंत्रण मानचित्र के विनियमन की ऊपरी सीमा;

· सीमा नियंत्रण चार्ट के नियमन की निचली सीमा, जहां नमूना आकार के आधार पर गुणांक हैं। यदि नमूने में 5 नमूने हैं ( एन=5), तब

चावल। 2‑1. तालिका 2-1 में दिखाए गए डेटा के लिए नियंत्रण चार्ट। अर्थ

चावल। 2‑2। तालिका 2-1 में दिखाए गए डेटा के लिए नियंत्रण चार्ट। दायरा

ऊपर बताई गई सीमाएं नियंत्रण चार्ट पर प्लॉट की गई हैं। यदि हम लाठी के साथ एक बर्तन से एक नमूना लेते हैं, तो, एक नियम के रूप में, नियंत्रण चार्ट पर सभी बिंदु स्थापित सीमाओं के भीतर हैं। और यदि नियंत्रण चार्ट पर बिंदु स्थापित सीमाओं के भीतर हैं, तो संबंधित प्रक्रिया को स्थापित माना जाता है।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह तथ्य अभी तक इंगित नहीं करता है कि सभी उत्पादों की गुणवत्ता संतोषजनक है या नहीं।

यदि नियंत्रण चार्ट पर सभी बिंदु नियंत्रण सीमा के भीतर हैं, तो प्रक्रिया को तब तक स्थापित माना जाता है जब तक कि उत्पादन की स्थिति नहीं बदल जाती। इसका मतलब है कि सभी परिवर्तन प्राकृतिक या यादृच्छिक हैं, अर्थात। अराजक, और कुछ कारणों से नहीं होते हैं।

इन मानचित्रों का उपयोग नियंत्रण में वैकल्पिक चिन्ह द्वारा किया जाता है। इसका मतलब यह है कि सत्यापन के बाद, उत्पाद को अच्छा या दोषपूर्ण माना जाता है, और नियंत्रित जनसंख्या की गुणवत्ता पर निर्णय नमूना या नमूने में पाए गए दोषपूर्ण उत्पादों की संख्या या एक निश्चित संख्या में दोषों की संख्या के आधार पर किया जाता है। उत्पादों (उत्पाद इकाइयों) की।

दोष- यह प्रत्येक व्यक्ति स्थापित आवश्यकताओं के साथ उत्पादों का गैर-अनुपालन है।

विवाह- ये ऐसे उत्पाद हैं, जिनमें दोषों की उपस्थिति के कारण उपभोक्ता को हस्तांतरण की अनुमति नहीं है।

दोषों के लिए लेखांकन की विधि के लिए सबसे आम दोषपूर्ण इकाइयों के अनुपात का गुणवत्ता नियंत्रण है, जिसे कहा जाता है आर-कार्ड और उत्पादन की प्रति यूनिट दोषों की संख्या, कहा जाता है साथ-पत्ते।

उत्पादन की दोषपूर्ण इकाइयों के हिस्से की अवधारणा का उपयोग तब किया जाता है जब यह दोषपूर्ण और अच्छी इकाइयों के योग में उत्पादन की दोषपूर्ण इकाइयों के हिस्से को संदर्भित करता है।

फिर आरनिम्नानुसार परिभाषित किया गया है: आर(दोषपूर्ण इकाइयों का प्रतिशत) निरीक्षण की गई वस्तुओं की कुल संख्या से विभाजित पाई गई दोषपूर्ण वस्तुओं की कुल संख्या के बराबर होती है।

उत्पादन की प्रति इकाई दोषों की संख्या की अवधारणा का उपयोग तब किया जाता है जब उत्पाद को न तो दोषपूर्ण माना जाता है और न ही अच्छा माना जाता है, लेकिन केवल उत्पाद में दोषों की संख्या से निर्धारित होता है।

इस तरह, साथ(उत्पाद की प्रति इकाई दोषों की संख्या) निरीक्षण की गई वस्तुओं की कुल संख्या से विभाजित पाए गए दोषों की कुल संख्या के बराबर होती है।

विशेषताएं आरतथा साथजनसंख्या के सांख्यिकीय अनुमान हैं आर ’ तथा साथ' .

तालिका 2‑3। आर - कार्ड के लिए डेटा

चावल। 2-4. पी - तालिका 2-3 में दिखाए गए डेटा के लिए नक्शा

तालिका में डेटा 4% लाल मोतियों (दोषपूर्ण इकाइयों) वाले जार से 20 नमूनों (प्रत्येक में 50 नमूने) का परिणाम दिखाता है। ये नमूने एक महीने की लंबी प्रक्रिया से दैनिक नमूने का अनुकरण करते हैं। मूल्यों आरक्रमिक रूप से दर्ज किया गया आर-कार्ड।

सेंट्रल लाइन आर-मैप दोषपूर्ण इकाइयों के मूल्यों या औसत अनुपात को निर्धारित करता है। मूल्य निरीक्षण की कुल संख्या से विभाजित दोषपूर्ण उत्पादों की कुल संख्या के बराबर है आरउत्पाद:। यह मान आरसभी का औसत लेकर प्राप्त किया जा सकता है आर; हालांकि, यदि नमूना आकार स्थिर नहीं है, तो इसकी गणना इस तरह से नहीं की जा सकती है। और उपरोक्त सूत्र हमेशा मान्य होता है।

नियंत्रण सीमा सूत्र द्वारा निर्धारित की जाती है

अगर पर आर- मानचित्र पर, सांख्यिकीय नियंत्रण के परिणामों के अनुसार, एक भी बिंदु नियंत्रण सीमा से बाहर नहीं है, तो प्रक्रिया को स्थापित माना जाता है; इस मामले में, केंद्रीय रेखा से बिंदुओं के सभी विचलन यादृच्छिक होते हैं।

यदि बाद में कोई बिंदु नियंत्रण सीमा से बाहर है, तो इसका मतलब है कि प्रक्रिया के विकार का एक निश्चित कारण सामने आया है।

उपभोक्ता, एक नियम के रूप में, इसके निर्माण के दौरान उत्पाद की गुणवत्ता को नियंत्रित करने की क्षमता नहीं रखता है। हालांकि, उसे यह सुनिश्चित होना चाहिए कि निर्माता से प्राप्त उत्पाद स्थापित आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, और यदि इसकी पुष्टि नहीं होती है, तो उसे निर्माता को दोष को बदलने या दोषों को खत्म करने की आवश्यकता का अधिकार है।

उपभोक्ता को आपूर्ति किए जाने वाले कच्चे माल, सामग्री और तैयार उत्पादों के नियंत्रण की मुख्य विधि उत्पाद की गुणवत्ता का सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण है।

उत्पाद की गुणवत्ता का सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण- स्थापित आवश्यकताओं के लिए उत्पादों की गुणवत्ता की जांच करने के लिए गणितीय आंकड़ों के तरीकों के उपयोग के आधार पर उत्पाद की गुणवत्ता का चयनात्मक नियंत्रण।

यदि उसी समय नमूना का आकार संपूर्ण नियंत्रित जनसंख्या के आयतन के बराबर हो जाता है, तो ऐसे नियंत्रण को निरंतर कहा जाता है। ठोस नियंत्रणकेवल उन मामलों में संभव है जब उत्पाद की गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रिया के दौरान खराब नहीं होती है, अन्यथा चयनात्मक नियंत्रण, अर्थात। उत्पादों की समग्रता के एक निश्चित छोटे हिस्से का नियंत्रण मजबूर हो जाता है।

एक गंभीर दोष की संभावना के मामले में, यदि इसमें कोई विशेष बाधा नहीं है, तो निरंतर नियंत्रण किया जाता है। दोष, जिसकी उपस्थिति अपने इच्छित उद्देश्य के लिए उत्पाद के उपयोग को पूरी तरह से रोकती है।

सभी उत्पादों का परीक्षण निम्नलिखित शर्तों के तहत भी किया जा सकता है:

उत्पादों या सामग्री का बैच छोटा है;

· इनपुट सामग्री की गुणवत्ता खराब या अज्ञात है।

आप सामग्री या उत्पादों के एक हिस्से की जाँच करने के लिए खुद को सीमित कर सकते हैं यदि:

· दोष उपकरण की गंभीर खराबी का कारण नहीं बनता है और जीवन को खतरे में नहीं डालता है;

· उत्पादों का उपयोग समूहों द्वारा किया जाता है;

· असेंबली के बाद के चरण में दोषपूर्ण उत्पादों का पता लगाया जा सकता है।

यह स्थापित किया गया है कि समान नमूना आकार के साथ सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण वैकल्पिक आधार पर स्वीकृति नियंत्रण की तुलना में अधिक जानकारी प्रदान करता है। यह इस प्रकार है कि सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण के परिणामों में एक छोटे नमूना आकार के साथ, वैकल्पिक विशेषता पर सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण के साथ समान जानकारी होती है।

हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि मात्रात्मक आधार पर सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण एक वैकल्पिक विशेषता पर सांख्यिकीय स्वीकृति नियंत्रण से हमेशा बेहतर होता है। वह विशेषता है निम्नलिखित कमियां:

अतिरिक्त प्रतिबंधों की उपस्थिति जो दायरे को कम करती है;

नियंत्रण के लिए अक्सर अधिक परिष्कृत उपकरणों की आवश्यकता होती है।

यदि विनाशकारी परीक्षण किया जाता है, तो मात्रात्मक नियंत्रण योजनाएँ विशेषता नियंत्रण योजनाओं की तुलना में अधिक किफायती होती हैं।

3 निष्कर्ष

प्रजनन के आर्थिक वातावरण का बढ़ता विकास, हमारे देश के लिए नया, अर्थात्। बाजार संबंध, इसके लिए सभी संभावनाओं, प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में प्रगति की सभी उपलब्धियों और उत्पादन के संगठन का उपयोग करके गुणवत्ता में निरंतर सुधार की आवश्यकता को निर्धारित करता है।

गुणवत्ता का सबसे पूर्ण और व्यापक मूल्यांकन तब सुनिश्चित किया जाता है जब विश्लेषण की गई वस्तु के सभी गुणों को ध्यान में रखा जाता है, जो अपने जीवन चक्र के सभी चरणों में प्रकट होते हैं: निर्माण, परिवहन, भंडारण, उपयोग, मरम्मत, रखरखाव के दौरान। सर्विस।

इस प्रकार, निर्माता को उत्पादों की गुणवत्ता को नियंत्रित करना चाहिए और चयनात्मक नियंत्रण के परिणामों के आधार पर, संबंधित तकनीकी प्रक्रिया की स्थिति का न्याय करना चाहिए। इसके कारण, वह समय पर प्रक्रिया के विकार का पता लगाता है और उसे ठीक करता है।

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