नियंत्रण चार्ट


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नियंत्रण चार्ट - लघु संस्करण

समय पर नज़र रखने की प्रगति के दृश्य प्रतिनिधित्व. लाइन ग्राफ की तरह है.


नियंत्रण चार्ट - लंबी संस्करण

नियंत्रण चार्ट, सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण में भी Shewhart चार्ट्स या प्रक्रिया व्यवहार चार्ट के रूप में जाना जाता है, पता लगाएँ कि क्या एक विनिर्माण या व्यापार प्रक्रिया सांख्यिकीय नियंत्रण है या नहीं के एक राज्य में प्रयोग किया जाता है उपकरण हैं.

अवलोकन

यदि चार्ट संकेत करता है कि प्रक्रिया नियंत्रण के अंतर्गत वर्तमान में है तो यह विश्वास के साथ इस्तेमाल किया जा सकता प्रक्रिया के भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी. यदि चार्ट संकेत करता है कि निगरानी की जा रही प्रक्रिया के नियंत्रण में नहीं है, यह पैटर्न पता चलता है की मदद कर सकते भिन्नता के स्रोत के लिए प्रक्रिया नियंत्रण में वापस लाने का सफाया होना तय है. एक नियंत्रण चार्ट रन चार्ट के एक विशेष प्रकार है कि महत्वपूर्ण परिवर्तन की प्रक्रिया के प्राकृतिक परिवर्तनशीलता से होना विभेदित करने की अनुमति देता है.

यह प्रभावी प्रक्रिया नियंत्रण और सुधार की कुंजी है. एक व्यावहारिक स्तर पर नियंत्रण चार्ट एक उद्देश्य अनुशासित दृष्टिकोण है कि चाहे प्रक्रिया प्रदर्शन वारंट ध्यान या नहीं के रूप में निर्णय की सुविधा के भाग के रूप में देखा जा सकता है.

नियंत्रण चार्ट गुणवत्ता नियंत्रण के सात बुनियादी उपकरणों की (हिस्टोग्राम के साथ, Pareto चार्ट, चेक चादर, कारण और प्रभाव आरेख, प्रवाह संचित्र, और बिखराव चित्र के साथ) एक है.

इतिहास

नियंत्रण चार्ट वाल्टर ए Shewhart द्वारा आविष्कार किया गया था जबकि 1920 में बेल लेबोरेटरीज के लिए काम कर. कंपनी के इंजीनियरों को उनके टेलीफोनी ट्रांसमिशन सिस्टम की विश्वसनीयता में सुधार की मांग की थी. क्योंकि एम्पलीफायरों और अन्य उपकरणों के लिए भूमिगत दफन किया जाना था, वहाँ एक व्यवसाय के लिए विफलताओं और मरम्मत की आवृत्ति कम करने की जरूरत थी. 1920 तक वे पहले से ही एक विनिर्माण प्रक्रिया में भिन्नता को कम करने के महत्व का एहसास था. इसके अलावा, वे महसूस किया था कि नित्य गैर अनुरूपता की प्रतिक्रिया में प्रक्रिया समायोजन वास्तव में भिन्नता और अपमानित गुणवत्ता में वृद्धि हुई. Shewhart आम और भिन्नता के विशेष कारणों के संदर्भ में समस्या फंसाया और, मई 16, 1924, पर एक आंतरिक दोनों के बीच भेद के लिए एक उपकरण के रूप में नियंत्रण चार्ट शुरू ज्ञापन में लिखा था. डॉ. Shewhart मालिक, जॉर्ज एडवर्ड्स, याद करते हैं: "डॉ. Shewhart लंबाई में एक पृष्ठ के बारे में केवल एक छोटा ज्ञापन तैयार के बारे में है कि पृष्ठ के एक तिहाई से अधिक एक साधारण आरेख जो आज हम सब एक योजनाबद्ध नियंत्रण चार्ट के रूप में पहचाना जाएगा करने के लिए दिया गया था.. वह चित्र, और छोटे पाठ जो पहले और इसके बाद, आगे सेट आवश्यक सिद्धांतों और विचारों जो क्या आज हम इस प्रक्रिया गुणवत्ता नियंत्रण के रूप में जानते में शामिल कर रहे हैं सभी. " Shewhart जोर देकर कहा कि सांख्यिकीय नियंत्रण के एक राज्य है, जहां केवल कारण आम भिन्नता है, और इसे नियंत्रण में रखने, उत्पादन के लिए भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए और एक प्रक्रिया के आर्थिक रूप से प्रबंधित करने के लिए आवश्यक है में एक उत्पादन प्रक्रिया को लाने.

डा. Shewhart के नियंत्रण और ध्यान से डिजाइन प्रयोगों द्वारा सांख्यिकीय नियंत्रण के एक राज्य की अवधारणा चार्ट के लिए आधार बनाया. जबकि डा. Shewhart शुद्ध गणितीय सांख्यिकीय सिद्धांत से आकर्षित किया है, वह शारीरिक प्रक्रियाओं से डेटा एक "सामान्य वितरण वक्र" (एक गाऊसी वितरण, भी सामान्यतः एक "घंटी वक्र रूप में भेजा") का उत्पादन कभी नहीं समझा. वह विनिर्माण डेटा में है कि मनाया भिन्नता की खोज की थी प्रकृति में डेटा (कणों की ब्राउनियन गति) के रूप में उसी तरह नहीं हमेशा व्यवहार करते हैं. डा. Shewhart निष्कर्ष निकाला है कि जब हर प्रक्रिया भिन्नता प्रदर्शित करता है, कुछ प्रक्रियाओं को नियंत्रित भिन्नता है कि प्रक्रिया को प्राकृतिक है प्रदर्शित करने के लिए, जबकि दूसरों को अनियंत्रित भिन्नता है कि सभी समय पर प्रक्रिया कारण प्रणाली में मौजूद नहीं है प्रदर्शन.

1924 या 1925 में, Shewhart नवीनता डब्ल्यू Edwards Deming के ध्यान में आया, तब Hawthorne सुविधा पर काम कर रहे. बाद में कृषि के संयुक्त राज्य अमेरिका विभाग में काम किया और फिर डेमिंग संयुक्त राज्य अमेरिका की जनगणना ब्यूरो के गणितीय सलाहकार बन गया. अगली आधी सदी से अधिक है, Deming अग्रणी और Shewhart काम के चैंपियन प्रस्तावक बन गए. द्वितीय विश्व युद्ध की समाप्ति पर जापान की पराजय के बाद, मित्र देशों की शक्तियों का सुप्रीम कमांडर को सांख्यिकी सलाहकार के रूप में सेवा डेमिंग. उनका जापानी जीवन में आगामी भागीदारी, और एक औद्योगिक वहां सलाहकार के रूप में लंबे कैरियर है, Shewhart सोच फैला है, और नियंत्रण चार्ट के 1950 और 1960 में व्यापक रूप से जापानी विनिर्माण उद्योग में, का उपयोग करें.

चार्ट विवरण

एक नियंत्रण चार्ट के होते हैं:

अलग अलग समय [डेटा] पर प्रक्रिया से ली गई नमूनों में एक गुणवत्ता विशेषता के मापन का प्रतिनिधित्व अंक
एक मध्य रेखा, प्रक्रिया विशेषता मतलब है पर खींचा है, जो डेटा से गणना की है
ऊपरी और निचले नियंत्रण (कभी कभी बुलाया "प्राकृतिक प्रक्रिया सीमा") की सीमा है कि सीमा पर जो प्रक्रिया उत्पादन सांख्यिकीय 'संभावना नहीं' माना जाता है संकेत मिलता है
यह सहित अन्य वैकल्पिक विशेषताओं, हो सकता है:

ऊपरी और निचले चेतावनी सीमा, अलग लाइनों, आमतौर पर दो से ऊपर मानक विचलन और नीचे मध्य रेखा के रूप में तैयार
क्षेत्रों में प्रत्येक क्षेत्र में टिप्पणियों की आवृत्तियों संचालन नियम के अलावा के साथ प्रभाग,
ब्याज की घटनाओं के साथ व्याख्या, के रूप में प्रक्रिया गुणवत्ता के आरोप में गुणवत्ता अभियंता द्वारा निर्धारित

चार्ट के उपयोग

यदि इस प्रक्रिया को नियंत्रण में है, सभी बिंदुओं नियंत्रण सीमा के भीतर भूखंड जाएगा. सीमा के भीतर या व्यवस्थित पैटर्न बाहर किसी भी टिप्पणियों, विभिन्नता का एक नया (और संभावना अप्रत्याशित) स्रोत, एक परिवर्तन विशेष कारण के रूप में जाना की शुरूआत के सुझाव देते हैं. के बाद से वृद्धि हुई भिन्नता वृद्धि की गुणवत्ता लागत का मतलब है, एक नियंत्रण चार्ट "संकेत" एक कारण विशेष की उपस्थिति का तत्काल जांच की आवश्यकता है.

इससे नियंत्रण बहुत महत्वपूर्ण निर्णय एड्स की सीमा. नियंत्रण सीमा आप इस प्रक्रिया के व्यवहार के बारे में बताने के लिए और किसी भी विनिर्देश लक्ष्य या इंजीनियरिंग सहिष्णुता को कोई आंतरिक संबंध है. अभ्यास में, इस प्रक्रिया (और इसलिए केंद्र लाइन) मतलब मेल खाना क्योंकि 'प्रक्रिया डिजाइन केवल वांछित स्तर पर प्रक्रिया विशेषता उद्धार नहीं हो सकता गुणवत्ता की विशेषता निर्दिष्ट मान (या लक्ष्य) के साथ न हो.

नियंत्रण चार्ट विनिर्देश (जैसे, मशीन ऑपरेटर्स) प्रक्रिया के लिए विनिर्देशन के लिए प्रदर्शन जब वास्तव में कार्रवाई के दौरान कम से कम लागत के लिए संभव के रूप में कम के रूप में इस प्रक्रिया भिन्नता रखने के लिए है पर ध्यान केंद्रित करने के साथ शामिल लोगों की प्रवृत्ति की वजह से या सीमा लक्ष्यों की सीमा. करने के लिए एक प्रक्रिया है जिसका प्राकृतिक केन्द्र उसी के रूप में लक्षित करने के लिए विनिर्देश बढ़ता प्रक्रिया परिवर्तनशीलता और बढ़ जाती है लागत काफी लक्ष्य प्रदर्शन और परिचालन में ज्यादा अक्षमता का कारण है नहीं है बनाने का प्रयास. प्रक्रिया क्षमता पढ़ाई प्राकृतिक प्रक्रिया (नियंत्रण सीमा) सीमाओं और विनिर्देशों के बीच संबंधों की जांच फिर भी करते हैं.

नियंत्रण चार्ट का उद्देश्य के लिए घटनाओं कि वास्तविक प्रक्रिया को बदलने का संकेत कर रहे हैं के सरल पता लगाने की अनुमति है. यह सरल निर्णय करना मुश्किल हो जहां प्रक्रिया विशेषता लगातार बदलती है सकते हैं; नियंत्रण चार्ट परिवर्तन के सांख्यिकीय उद्देश्य मापदंड उपलब्ध कराता है. जब परिवर्तन का पता चला और अच्छा इसके कारण माना जाता है की पहचान की जानी चाहिए और संभवतः काम करने का नया तरीका है, जहां परिवर्तन बुरा है तो इसका कारण है और पहचान की जानी चाहिए सफाया हो गया है.

चेतावनी सीमा को जोड़ने या क्षेत्रों में नियंत्रण चार्ट subdividing में इस प्रयोजन के लिए जल्दी अधिसूचना प्रदान अगर कुछ गड़बड़ है. तुरंत एक प्रक्रिया में सुधार के लिए तय है कि विशेष कारणों मौजूद हैं प्रयास शुरू करने के बजाय, गुणवत्ता अभियंता अस्थायी रूप से जिस दर पर नमूने प्रक्रिया उत्पादन से लिया जाता है जब तक यह स्पष्ट है कि प्रक्रिया नियंत्रण में है वास्तव में वृद्धि हो सकती है. ध्यान दें कि तीन सिग्मा सीमा के साथ, एक करने के लिए लगभग एक बार बाहर औसतन हर 370 अंक, बस सामान्य कारणों की वजह का संकेत हो उम्मीद है.

सीमा के विकल्प

Shewhart निम्नलिखित आधार पर 3-सिग्मा सीमा तय की.

है Chebyshev असमानता है कि, किसी प्रायिकता बंटन के लिए, एक मतलब से कश्मीर मानक विचलनों से अधिक से अधिक परिणाम की संभावना सबसे 1/k2 पर है के मोटे परिणाम.
असमानता Vysochanskii-Petunin, कि किसी भी unimodal प्रायिकता बंटन के लिए, एक मतलब से कश्मीर मानक विचलनों से अधिक से अधिक परिणाम की संभावना 4 सबसे / (9k2) में है के महीन परिणाम.
विविध प्रायिकता वितरण के अनुभवजन्य जांच से पता चलता है कि टिप्पणियों के कम से कम 99% मतलब के तीन मानक विचलन के भीतर हुई.
Shewhart कहकर निष्कर्ष संक्षेप:

... तथ्य यह है कि कसौटी है जो हम करने के लिए प्रयोग होने घमंडी सांख्यिकीय प्रमेयों में एक ठीक पुरखे गया है इसके प्रयोग का औचित्य साबित नहीं करता. इस तरह के औचित्य अनुभवजन्य सबूत है कि यह काम करता है से आना चाहिए. जैसा कि व्यावहारिक इंजीनियर कह सकते हैं, हलवा का सबूत खाने में है.

हालांकि उन्होंने शुरू में प्रायिकता वितरण के आधार पर सीमा के साथ प्रयोग किया, Shewhart अंत में लिखा है:

जल्द से जल्द करने के लिए सांख्यिकीय नियंत्रण के एक राज्य की विशेषता के प्रयास से कुछ विश्वास है कि वहाँ आवृत्ति समारोह च का एक विशेष प्रपत्र अस्तित्व से प्रेरित थे और यह जल्दी तर्क दिया था कि सामान्य कानून एक ऐसी अवस्था होती है. जब सामान्य कानून को अपर्याप्त हो पाया था, तब सामान्यीकृत कार्यात्मक रूपों की कोशिश कर रहे थे. आज, तथापि, एक अद्वितीय कार्यात्मक फार्म च पाने की सारी उम्मीदें नष्ट कर रहे हैं.

नियंत्रण चार्ट एक अनुमानी के रूप में करना है. डेमिंग ने जोर देकर कहा कि यह एक परिकल्पना का परीक्षण नहीं है और लेम्मा Neyman-Pearson द्वारा प्रेरित नहीं है. उन्होंने कहा कि आबादी और नमूना फ्रेम के सबसे औद्योगिक स्थितियों में विभिन्न करना प्रकृति पारंपरिक सांख्यिकीय तकनीकों के उपयोग के साथ छेड़छाड़ की. है Deming इरादा एक प्रक्रिया के कारण व्यवस्था में अंतर्दृष्टि अज्ञात परिस्थितियों के एक विस्तृत रेंज, भविष्य और अतीत के तहत ... की तलाश थी .... उन्होंने दावा किया कि, ऐसी परिस्थितियों में, 3-सिग्मा सीमा प्रदान की है ... एक तर्कसंगत और आर्थिक न्यूनतम आर्थिक नुकसान के लिए मार्गदर्शन ... दो त्रुटियों से:

एक परिवर्तन या एक विशेष कारण के लिए एक गलती मानो जब वास्तव में कारण प्रणाली (आम कारण) के अंतर्गत आता है. (यह भी एक प्रकार मैं त्रुटि के रूप में जाना जाता है)
एक परिवर्तन या एक गलती की व्यवस्था करने के लिए (सामान्य कारणों) मानो जब वास्तव में कारण विशेष था. (इसके अलावा एक प्रकार द्वितीय त्रुटि के रूप में जाना जाता है)

मानक विचलन की गणना

नियंत्रण सीमा की गणना के लिए के रूप में, मानक विचलन की आवश्यकता है आम कारण प्रक्रिया में भिन्नता का है. इसलिए, नमूना विचरण के संदर्भ में सामान्य अनुमानक,, क्योंकि यह दोनों आम और भिन्नता के विशेष कारणों से कुल नुकसान चुकता त्रुटि अनुमान नहीं किया जाता है.

एक वैकल्पिक पद्धति के लिए एक नमूना की सीमा और उसके मानक लियोनार्ड कोर्ट Tippett, एक अनुमानक जो कम चरम टिप्पणियों जो विशेष कारणों पाई जाती हैं से प्रभावित हो जाता है से व्युत्पन्न विचलन के बीच संबंधों का उपयोग है.

पता लगाने के संकेत के लिए नियम

सबसे आम सेट कर रहे हैं:

पश्चिमी इलेक्ट्रिक नियम
व्हीलर नियमों (पश्चिमी इलेक्ट्रिक क्षेत्र परीक्षण के समकक्ष)
नेल्सन नियम
वहाँ कितनी देर सेंटर लाइन के एक ही पक्ष पर सभी टिप्पणियों का एक चलाने के लिए, एक संकेत के रूप में 8 7, 9 और सभी विभिन्न लेखकों द्वारा की वकालत की जा रही के साथ, गिनती चाहिए के रूप में विशेष विवाद रहा है.

नियमों का एक सेट को चुनने के लिए सबसे महत्वपूर्ण सिद्धांत है कि चुनाव से पहले डेटा का निरीक्षण किया है बनाया जाए. नियम का चयन एक बार डेटा देखा गया है कि परीक्षण डेटा द्वारा सुझाए प्रभावों के प्रकार मैं त्रुटि दर के कारण बढ़ जाता है.

वैकल्पिक कुर्सियां

1935 में, Egon Pearson के प्रभाव में है और Shewhart भावना के खिलाफ ब्रिटिश मानक संस्थान,, नियंत्रण चार्ट को अपनाया है, सामान्य वितरण की प्रतिशतक पर आधारित सीमा के साथ 3-सिग्मा सीमा की जगह ले. यह स्थानांतरित करने के लिए जॉन ओकलैंड और अन्य लोगों द्वारा प्रतिनिधित्व किया जा जारी है, लेकिन व्यापक रूप से परंपरा Shewhart-डेमिंग में लेखकों द्वारा पदावनत किया गया.

नियंत्रण चार्ट का प्रदर्शन

जब एक बिंदु एक दिया नियंत्रण चार्ट के लिए स्थापित की सीमाओं के बाहर गिर जाता है, अंतर्निहित प्रक्रिया के लिए ज़िम्मेदार लोगों को पता लगाएँ कि क्या एक विशेष कारण हुई है की संभावना है. यदि एक है तो वह कारण यदि संभव हो तो समाप्त किया जाना चाहिए. यह ज्ञात है कि जब भी एक प्रक्रिया के नियंत्रण में है (है कि, कोई विशेष कारण बनता है सिस्टम में मौजूद हैं), वहाँ लगभग एक 3-सिग्मा नियंत्रण सीमा से अधिक बिंदु का एक 0.27% संभावना है. चूंकि नियंत्रण सीमा हर बार एक बिंदु चार्ट में जोड़ा जाता है मूल्यांकन किया जाता है, यह आसानी से इस प्रकार है कि हर नियंत्रण चार्ट अंततः एक विशेष कारण के संभावित उपस्थिति का संकेत देगा, भले ही एक वास्तव में है नहीं हुई हो सकती है. एक Shewhart नियंत्रण 3-सिग्मा सीमा का उपयोग कर चार्ट के लिए, यह झूठा अलार्म बार हर 1/0.0027 या 370.4 टिप्पणियों औसत पर होता है. इसलिए, एक Shewhart चार्ट के औसत में नियंत्रण रन लंबाई (या में नियंत्रण ARL) 370.4 है.

इस बीच, यदि किसी विशेष कारण होती है, यह करने के लिए एक तत्काल चेतावनी हालत उत्पादन चार्ट के लिए पर्याप्त परिमाण में नहीं हो सकता. यदि किसी विशेष कारण होता है, एक मतलब है और या प्रश्न में प्रक्रिया के विचरण / में परिवर्तन को मापने के द्वारा उस कारण का वर्णन कर सकते हैं. जब उन परिवर्तनों मात्रा निर्धारित कर रहे हैं, यह संभव है कि चार्ट के लिए बाहर का नियंत्रण ARL निर्धारित करते हैं.

यह पता चला है कि Shewhart चार्ट काफी प्रक्रिया मतलब है या विचरण में बड़े परिवर्तन का पता लगाने, साथ ही उनके बाहर का नियंत्रण ARLs इन मामलों में काफी कम कर रहे हैं में अच्छा कर रहे हैं. हालांकि, (1 एक जैसे - या 2-सिग्मा मतलब में परिवर्तन) छोटे परिवर्तनों के लिए, Shewhart चार्ट इन परिवर्तनों कुशलता का पता नहीं लगा. नियंत्रण चार्ट के अन्य प्रकार के EWMA चार्ट और CUSUM चार्ट है, जो छोटे परिवर्तन सबसे हाल के डेटा बिंदु से पहले एकत्र टिप्पणियों से जानकारी का उपयोग करके और अधिक कुशलता का पता लगाने जैसे विकसित किया गया है.



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