प्रतिशत दोष की गणना कैसे करें

जापान की औद्योगिक क्रांति के जनक स्वर्गीय डॉ। डब्ल्यू। एडवर्ड्स डेमिंग के अनुसार, निरंतर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के लिए गुणवत्ता सबसे महत्वपूर्ण सफलता कारक है। यहां तक ​​कि एक छोटी सी गड़बड़ - 2010 की टोयोटा ब्रेक समस्याओं के बारे में सोचें - कंपनी की मेहनत से अर्जित प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकती है। गुणवत्ता का न्याय करने के लिए, आपको अपने आउटपुट का प्रतिशत जानना होगा जो दोषपूर्ण है। यह सांख्यिकीय नमूनाकरण का उपयोग करके अनुमान लगाया गया है, जो समग्र गुणवत्ता का अनुमान लगाने के लिए आपके आउटपुट के एक हिस्से को देखता है।

जनसंख्या विशेषताओं का निर्धारण करें। यह वह ब्रह्मांड है जहां से आपका नमूना तैयार किया गया है। यदि आप उपकरण व्यवसाय में हैं, तो प्रत्येक प्रकार का उपकरण एक अलग नमूना जनसंख्या का प्रतिनिधित्व कर सकता है। यदि आप एक प्रतिलेखन व्यवसाय चलाते हैं, तो आपकी आबादी में उत्कीर्ण दस्तावेज शामिल हैं।

नमूना आकार को परिभाषित करें। यदि आप उपकरण बना रहे हैं, तो आप असेंबली लाइन पर एक हजार के यादृच्छिक बैचों को देख सकते हैं। यदि आप प्रतिलेखन में हैं, तो आप 10-मिनट के ऑडियो सेगमेंट के यादृच्छिक नमूने को देख सकते हैं।

परिभाषित करें कि दोष क्या है। एक उपकरण के लिए, यह दोषपूर्ण हिस्सा हो सकता है। प्रतिलेखन के लिए, यह एक गलत वर्तनी वाला शब्द हो सकता है जो एक वाक्य के संदर्भ को बदलता है।

अपने नमूने में दोषों की संख्या की गणना करें। ज्यादातर मामलों में, इसका मतलब है एक ऑडियो / विज़ुअल निरीक्षण। कुछ विधानसभा लाइनों में, उपकरणों को स्वचालित रूप से कुछ प्रकार के दोषों का पता लगाने और ट्रैक करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है।

प्रतिशत दोषपूर्ण गणना करें। यह नमूना आकार द्वारा विभाजित दोषों की संख्या है, 100 से गुणा किया जाता है। इसलिए, यदि एक उपकरण 1,000 के नमूने के आकार से बाहर है, तो आपका प्रतिशत दोष 0.1 प्रतिशत है। फिर आपको अपने समग्र गुणवत्ता प्रबंधन कार्यक्रम के भाग के रूप में यह निर्धारित करना होगा कि क्या यह दोष दर आपके संगठन के स्वीकार्य गुणवत्ता स्तर (AQL) से मिलती है।

टिप्स

• डॉ। डेमिंग के अनुसार, आज के वैश्विक बाज़ार में सफल होने वाले व्यवसाय शुरू से ही अपनी विकास प्रक्रिया में गुणवत्ता का निर्माण करते हैं। अपने उत्पाद और सेवा की गुणवत्ता को मापना और सुधारना एक रोजमर्रा की प्रक्रिया होनी चाहिए, न कि कुछ ऐसा जो आप साल में एक या दो बार करते हैं।

चेतावनी

सांख्यिकीय नमूनाकरण त्रुटियों का परिचय देता है, जिसे नमूनाकरण त्रुटियों के रूप में जाना जाता है, क्योंकि आप पूरी आबादी के बजाय एक स्लाइस को देखकर गुणवत्ता जैसे गुणों का आकलन कर रहे हैं। आप नमूना आकार बढ़ाकर इन त्रुटियों को कम कर सकते हैं, लेकिन इससे लागत भी बढ़ेगी।