छह सिग्मा गुणवत्ता प्रणाली सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण, या एससीपी और सांख्यिकीय विश्लेषण पर बहुत निर्भर करती है। नियंत्रण सीमा सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण उपकरण हैं जो आपको यह निर्धारित करने की अनुमति देते हैं कि क्या आपकी प्रक्रिया स्थिर और नियंत्रण में है, या बढ़ी हुई परिवर्तनशीलता की ओर रुझान है जो अंत उत्पाद में दोष पैदा कर सकता है।
नियंत्रण सीमा को समझना
नियंत्रण सीमा ऊपरी नियंत्रण सीमा और कम नियंत्रण सीमा में विभाजित होती है। ऊपरी नियंत्रण सीमा, या यूसीएल आमतौर पर तीन मानक विचलन, या सिग्मा पर निर्धारित होती है, प्रक्रिया के ऊपर मतलब है, और निम्न नियंत्रण सीमा, LCL, मतलब से नीचे तीन सिग्मा निर्धारित किया जाएगा। चूंकि लगभग 99 प्रतिशत सामान्य प्रक्रिया परिवर्तनशीलता प्लस या माइनस तीन सिग्मा के भीतर होगी, यदि आपकी प्रक्रिया नियंत्रण में है, तो यह लगभग माध्य के आसपास एक सामान्य वितरण को अनुमानित करना चाहिए, और सभी डेटा बिंदु ऊपरी और निचले नियंत्रण सीमा के अंदर होना चाहिए।
कंट्रोल लिमिट्स की गणना कैसे करें
नियंत्रण सीमाओं की गणना करने के लिए, आपको पहले अपनी प्रक्रिया का मतलब पता होना चाहिए। 30 या अधिक प्रक्रिया अवलोकनों के नमूने के साथ शुरू करें, उदाहरण के लिए एक सर्किट बोर्ड पर एक मिलाप की ऊँचाई, इंच के हजारवें भाग में मापा जाता है। सभी मूल्यों को जोड़ने और टिप्पणियों की संख्या से विभाजित करके माध्य की गणना करें। यदि आपके नमूने का आकार 30 है और आपके देखे गए मानों का योग 173 है, तो सूत्र 173/30 = 5.8 होगा।
मानक विचलन एक स्प्रेडशीट प्रोग्राम में STDEV फ़ंक्शन या सांख्यिकीय विश्लेषण कार्यक्रम में स्वचालित मानक विचलन कैलकुलेटर का उपयोग करके गणना करना सबसे आसान है। एक आसान मानक विचलन कैलकुलेटर के लिए संसाधन अनुभाग की जाँच करें। इस उदाहरण के लिए, मान लें कि मानक विचलन 1.8 है।
ऊपरी नियंत्रण सीमा की गणना करने का सूत्र (प्रोसेस मीन) + (3_Standard विचलन) = UCL है। हमारे उदाहरण में, यह 5.8+ (3_1.8) = 11.3 होगा। निम्न नियंत्रण सीमा की गणना (प्रोसेस मीन) के रूप में की जाएगी - (3_Standard विचलन) = LCL। हमारे उदाहरण पर वापस जाएं, तो यह 5.8- (3_1.8) = 0.3 होगा।
संक्षेप में, इस नमूने के लिए हमारी प्रक्रिया का मतलब 5.8 होगा, और यह 11.3 की ऊपरी नियंत्रण सीमा और 0.3 की निचली नियंत्रण सीमा के बीच बिल्कुल केंद्रित होगा। इन मानों का उपयोग नियंत्रण अनुभाग उत्पन्न करने के लिए अगले अनुभाग में किया जाएगा
नियंत्रण चार्ट बनाना
एक नियंत्रण चार्ट बस एक लाइन चार्ट है जो एक प्रक्रिया विशेषता के अनुक्रमिक माप दिखा रहा है, जैसे कि एक मशीन के हिस्से की चौड़ाई, ऊपरी और निचले नियंत्रण सीमा को दिखाने के लिए जोड़ी गई लाइनों के साथ। सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ़्टवेयर पैकेज में स्वचालित नियंत्रण चार्ट फ़ंक्शन होंगे।
एक स्प्रेडशीट कार्यक्रम में, एक सरल नियंत्रण चार्ट निम्नानुसार बनाया जा सकता है: पहले कॉलम में अपने नमूने से वास्तविक माप डालें और इसे "मापन" लेबल करें। अगले कॉलम में कोशिकाओं में प्रक्रिया माध्य मान डालें और इसे "केंद्र" लेबल करें। तीसरे कॉलम में ऊपरी नियंत्रण सीमा मूल्य डालें और इसे "यूसीएल" लेबल करें। अंत में, अंतिम कॉलम में कम नियंत्रण सीमा मान दर्ज करें और इसे "LCL" लेबल करें।
उन चार स्तंभों में सभी डेटा का चयन करें और उस डेटा के आधार पर एक लाइन चार्ट बनाएं। आपका आउटपुट आपके वास्तविक निरीक्षणों के साथ मध्य में एक ज़िगज़ैग लाइन होना चाहिए, प्रक्रिया केंद्र को सीधा करते हुए क्रॉसिंग और री-क्रॉस करते हुए, इसका मतलब ऊपरी नियंत्रण सीमा के साथ क्षैतिज रेखा के रूप में और निम्न नियंत्रण सीमा क्षैतिज रेखा के रूप में है। यह।
नियंत्रण चार्ट की व्याख्या करना
जब आप नियंत्रण चार्ट का मूल्यांकन करते हैं, तो आप ऐसे संकेतों की तलाश में होते हैं जो प्रक्रिया नियंत्रण से बाहर हो सकती हैं या नियंत्रण से बाहर होने की ओर रुझान कर सकती हैं। क्वालिटी के लिए अमेरिकन सोसाइटी के अनुसार, निम्न संकेतक एक ऐसी प्रक्रिया का संकेत दे सकते हैं जो नियंत्रण से बाहर है:
एक भी बिंदु जो नियंत्रण सीमाओं के बाहर है; एक पंक्ति में तीन बिंदुओं में से दो जो केंद्र रेखा के एक ही तरफ हैं और दो सिग्मा या उससे अधिक दूर; केंद्र रेखा के एक तरफ पांच में से चार और उससे दूर एक से अधिक सिग्मा; और अंत में एक पंक्ति में आठ या अधिक बिंदु जो एक ही दिशा में चल रहे हैं।
यदि इनमें से कोई भी चेतावनी संकेत मौजूद हैं, तो आपकी प्रक्रिया नियंत्रण से बाहर हो सकती है या नियंत्रण से बाहर हो सकती है। जबकि आपकी माप अभी भी स्वीकार्य सीमाओं के भीतर हो सकती है, यदि आपकी प्रक्रिया नियंत्रण में नहीं है, तो यह पहले से ही कार्रवाई करने का समय है क्योंकि आप जल्द ही प्रक्रिया द्वारा निर्मित दोषपूर्ण इकाइयों को देखेंगे।
