नियंत्रण चार्ट वे एक सैद्धांतिक या प्रायोगिक कार्य योजना में होने वाली विभिन्न प्रक्रियाओं के सत्यापन के लिए उपयोग की जाने वाली सहायता हैं, जिसे आरेखों द्वारा दर्शाया गया है। उनमें, अध्ययन की गई घटनाओं की रेखा के विचलन या भिन्नता की प्रभावी निगरानी की जा सकती है।
इस प्रकार के अभ्यावेदन आमतौर पर कई अध्ययन विषयों में उपयोग किए जाते हैं, एक माध्यम या सांख्यिकीय पद्धति जो उपयोगकर्ताओं को उत्पादन समस्याओं, भविष्य की खराबी और कई अन्य घटनाओं को रोकने में मदद करती है, एक विश्वास अंतराल उत्पन्न करना जिसमें आप बिना किसी समस्या के काम कर सकते हैं।
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इस लेख में आप पाएंगे:
नियंत्रण चार्ट किसके लिए हैं?
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सबसे आम क्षेत्रों में इस प्रकार के ग्राफ़ का उपयोग किया जाता है:
- उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित या स्थापित समय की अवधि में घटनाओं के व्यवहार का निदान।
- ब्याज की किसी भी गतिविधि के तहत की जाने वाली प्रक्रियाओं का नियंत्रण जो इसे चार्ट करने की अनुमति देता है।
- बनाए गए रेखांकन की भिन्नता में प्रभावित करने वाले कारकों का निर्धारण, जो खींची गई प्रवृत्ति रेखा में परिवर्तन की ओर ले जाते हैं।
- संभावित घटनाओं और प्रवृत्ति लाइनों की सराहना और निदान जो एक निश्चित समय रेखा के साथ उत्पन्न हो सकते हैं।
- कंपनियों की मशीनों और उत्पादन प्रक्रियाओं की क्षमता में सुधार।
- गुणवत्ता और दक्षता की ओर ले जाने वाले नियमों और उत्पादन प्रक्रियाओं को मजबूत करें।
- माप के साधनों को लागू करें जो पूरी तरह से अनुकूलित हों, शिक्षण और प्रशिक्षण स्टाफ यदि ऐसा हो, तो परिस्थितिजन्य समस्याओं या स्थायी होने से बचा जा सकता है।
नियंत्रण सीमा
वे की एक श्रृंखला हैं लगाया गया नियंत्रण उन उपयोगकर्ताओं द्वारा जो एक विशिष्ट मामले का अध्ययन करते हैं, जो संभावित परिवर्तनों की पूरी निगरानी रखने के प्रभारी हैं किया जा सकता है, इसलिए, जब इन सीमाओं को पार कर लिया जाता है, तो यह निष्कर्ष निकाला जा सकता है कि प्रस्तुत किया गया मामला से बाहर आ सकता है नियंत्रण।
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नियंत्रण सीमाएँ क्षैतिज रेखाएँ स्थापित हैंरेखांकन में और दोनों भाग में उत्पन्न होते हैं उच्चतर (सबसे बड़ा स्वीकृत मूल्य), जैसे कि कम (सबसे छोटा स्वीकृत मूल्य), ज्ञात मापदंडों के भीतर उत्पन्न होने वाली यादृच्छिक भिन्नता के आधार पर, बदले में a रेखाकेंद्रीय जो उपरोक्त सीमाओं के बीच मध्य बिंदु (सबसे स्वीकार्य मूल्य) का प्रतिनिधित्व करता है और जहां अपेक्षित घटनाओं की प्रवृत्ति को माना जाता है।
असाइन करने योग्य कारण
क्या प्रक्रिया अस्थिरता के विशिष्ट कारण निर्धारित किया जाता है, जो रेखांकन की भिन्नता की ओर जाता है जो अपने आप में वास्तविक घटनाओं का प्रतिनिधित्व कर सकता है, जा रहा है एक नियत कारण के रूप में स्थापित किया गया है जिसे प्रसिद्ध स्पाइक्स से बचने के लिए समय पर ठीक किया जा सकता है ग्राफिक्स।
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यादृच्छिक कारण
ये ऐसी घटनाएं जिन्हें ज्यादातर नियंत्रित नहीं किया जा सकता है, और वे ऐसी घटनाएं हैं जो अंततः प्राकृतिक कारणों से होती हैं, प्रक्रियाओं द्वारा उत्पन्न छोटी भिन्नताएं भी हैं, जिनका मानवीय त्रुटि से कोई लेना-देना नहीं है। हालांकि, वे भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी की तार्किक रेखा उत्पन्न करने के लिए एक बिंदु के रूप में कार्य कर सकते हैं।
चर नियंत्रण चार्ट
यह गणितीय मॉडल है जो एक निश्चित समय अंतराल में मापे गए अंतराल मानों की अनंतता प्राप्त करता है, जिसे निरंतर परिवर्तनशील डेटा कहा जा सकता है। ये मूल्य वे हैं जो उनके पास माप की एक इकाई है जैसे समय, दबाव, आर्द्रता, व्यास, लंबाई और बहुत कुछ।
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इस प्रकार के रेखांकन एक निश्चित संवेदनशीलता प्रस्तुत करते हैं जो अन्य नहीं दे सकते हैं और जिन्हें समझना मुश्किल है, अर्थात उनमें एक निरंतर प्रवृत्ति होती है इसलिए किसी भी त्रुटि या परिवर्तन को शीघ्रता से देखा जा सकता है, और समस्या की जड़ को त्वरित सहायता और उद्देश्य की प्रभावशीलता की वसूली के लिए पकड़ा जा सकता है अध्ययन।
आप इसके ग्राफ भी प्राप्त कर सकते हैं:
- औसत और श्रेणियां।
- औसत और मानक विचलन।
- माध्यिकाएँ और श्रेणियाँ।
- व्यक्तिगत रीडिंग और रेंज।
विशेषता नियंत्रण चार्ट
इसके बारे में डेटा समूह जिसे गिना या गिना जा सकता है, और वे अध्ययन के एक विशिष्ट क्षेत्र में शामिल होने के लिए निर्धारित करने योग्य हैं जैसे दोष बड़े पैमाने पर किसी वस्तु के उत्पादन में, दोषपूर्ण वस्तुओं की संख्या, हाथ से की गई गलतियों की संख्या मानव।
इस प्रकार के रेखांकन में मामले का अध्ययन करने वाले उपयोगकर्ता द्वारा एकत्र की गई सभी सूचनाओं को त्वरित रूप से संश्लेषित करने का लाभ होता है, क्योंकि विभिन्न अनुप्रयोग यह वर्गीकृत करने की अनुमति देता है कि उक्त प्रक्रिया स्वीकार्य है या नहीं, इसलिए इसे आमतौर पर बड़े पैमाने पर उत्पादन प्रणालियों में लागू किया जाता है, ताकि कम से कम एक कुशल प्रक्रिया प्राप्त हो सके गलतियां।
आप इसके ग्राफ भी प्राप्त कर सकते हैं:
- दोषपूर्ण इकाइयों या प्रक्रियाओं का प्रतिशत।
- कार्य क्षेत्र द्वारा दोषों का प्रतिशत।
- संभावित दोषपूर्ण क्षेत्रों की इकाइयों की संख्या।
कंट्रोल चार्ट कैसे बनाते हैं?
ऐसे कई सॉफ्टवेयर हैं जो इस प्रकार के ग्राफिक्स की प्राप्ति के लिए जिम्मेदार हैं, हालांकि, मानव हाथ के बिना हर कार्यक्रम बेकार है जो जानता है कि इसे सभी ज्ञान के साथ कैसे संचालित किया जाए, इसलिए मापदंडों की एक श्रृंखला को जानना महत्वपूर्ण है जो इस प्रकार के महान सहायक उपकरणों की प्रभावी और सही प्राप्ति के लिए विचारों की एक तार्किक रेखा उत्पन्न करेगा। इसलिए:
- सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए अध्ययन किए जाने वाले विषय का निर्धारण या ज्ञान अपेक्षित, यह ध्यान में रखते हुए कि क्या यह माप की एक इकाई है जैसे द्रव्यमान, आयतन, लंबाई या अन्य। ग्राफ बनाने के लिए आवश्यक डेटा (कम से कम 20) एकत्र करना।
- किए गए डेटा संग्रह और चर्चा किए जा रहे विषय को ध्यान में रखते हुए, नियंत्रण चार्ट का प्रकार चुनें।
- कम से कम संभावित त्रुटियों को स्थापित करने के लिए, डेटा संग्रह और ग्राफ़ के लिए अनुमानित चरण आकार को ध्यान में रखते हुए, प्रत्येक प्रक्रिया के समय का अनुमान लगाएं।
- के आधार पर सुरक्षा प्रणाली के रूप में केंद्रीय प्रवृत्ति रेखा और ऊपरी और निचली सीमा निर्धारित करें संभावित असाइन करने योग्य और यादृच्छिक कारणों को जानने की प्रक्रिया का सामान्य व्यवहार जो हो सकता है और के संशोधक हैं ग्राफिक।
- प्राप्त आंकड़ों का प्रतिनिधित्व करें।
- परिणामों के विश्लेषण की प्रक्रिया और प्राप्त पंक्तियों की व्याख्या।
