नियंत्रण चार्ट के प्रकार (आरेख के साथ) | इंडस्ट्रीज
यह लेख दो मुख्य प्रकार के नियंत्रण चार्टों पर प्रकाश डालता है। प्रकार हैं: 1. चर के लिए नियंत्रण चार्ट 2. गुण के लिए नियंत्रण चार्ट।
प्रकार # 1. चर के लिए नियंत्रण चार्ट:
इन चार्टों का उपयोग किसी प्रक्रिया के लिए स्वीकार्य गुणवत्ता स्तर को प्राप्त करने और बनाए रखने के लिए किया जाता है, जिसका उत्पादन उत्पाद मात्रात्मक माप या आयामी जांच के लिए किया जा सकता है जैसे कि छेद का आकार अर्थात व्यास या गहराई, एक स्क्रू की लंबाई / बोल्ट, दीवार की मोटाई पाइप आदि
इनका उपयोग मापन योग्य, गुणवत्ता विशेषताओं के लिए किया जाता है। सभी उत्पादों की गुणवत्ता विशेषताओं को उपसमूहों में मापा जाना चाहिए। उपसमूह समय की अवधि में यादृच्छिक पर लिए गए वस्तुओं / उत्पादों / घटक की निश्चित संख्या वाले नमूने हैं।
प्रत्येक नमूने के लिए गुणवत्ता विशेषताओं के औसत और मानक विचलन की गणना की जाती है और अभ्यास के दौरान प्रक्रिया के संबंध में निम्नलिखित स्थितियों का सामना किया जा सकता है:
नियंत्रण चार्ट के लाभ:
चर के लिए नियंत्रण चार्ट के विभिन्न लाभ इस प्रकार हैं:
(1) नियंत्रण चार्ट समय में चेतावनी देते हैं, यदि आवश्यक सुधार किया जाता है, तो समय पर स्क्रैप और प्रतिशत अस्वीकृति को कम किया जा सकता है।
(2) इस प्रकार उत्पाद की गुणवत्ता का स्तर सुनिश्चित करता है।
(3) एक नियंत्रण चार्ट इंगित करता है कि प्रक्रिया नियंत्रण में है या नियंत्रण से बाहर है इस प्रकार प्रक्रिया के चयन और सहिष्णुता सीमा के बारे में जानकारी प्रदान की जाती है।
(४) निरीक्षण कार्य कम हो गया है।
(५) नियंत्रण चार्ट अवलोकन में भिन्नता के अवसर और नियत कारणों को अलग करता है और इस प्रकार पर्याप्त गुणवत्ता में सुधार संभव है।
(6) प्रक्रिया परिवर्तनशीलता को निर्धारित करता है और जगह ले रहे असामान्य भिन्नताओं का पता लगाता है। तो चिंता / फर्म की प्रतिष्ठा इन चार्टों के अनुप्रयोग द्वारा निर्मित की जा सकती है।
चर के लिए उद्देश्य या नियंत्रण चार्ट का उद्देश्य:
चर के लिए नियंत्रण चार्ट के विभिन्न उद्देश्य इस प्रकार हैं:
(1) यह स्थापित करने के लिए कि प्रक्रिया सांख्यिकीय नियंत्रण में है और किस स्थिति में परिवर्तनशीलता संयोग के कारण है। प्रक्रिया में अंतर्निहित परिवर्तनशीलता को हटाया नहीं जा सकता है, जब तक कि मूल परिस्थितियों में परिवर्तन नहीं होता है जिसके तहत उत्पादन प्रणाली / प्रक्रिया चल रही है।
(2) यह निर्धारित करने में उत्पादन इंजीनियर का मार्गदर्शन करता है कि क्या प्रक्रिया क्षमता डिजाइन विनिर्देशों के साथ संगत है।
(3) आगे की योजना, समायोजन और रीसेट करने के औजारों के अवलोकन की प्रवृत्ति का पता लगाना।
(4) प्रक्रिया के संबंध में पूर्व सूचना प्राप्त करने के लिए, यदि वह नियंत्रण के लिए बाहर जाने की संभावना है।
ये चार्ट निम्नानुसार तैयार किए गए हैं:
चरण 1:
प्रक्रिया से निकलने वाले घटकों के कई नमूनों को समय के साथ लिया जाता है, प्रत्येक नमूना एक नंबर इकाइयों n (n आमतौर पर 4 या 5 इकाइयों या कुछ समय अधिक होता है) से मिलकर बनता है। गुणवत्ता माप x 1, x 2, x 3 ……… ..x n लिया जाता है।
चरण 2:
प्रत्येक नमूने के लिए सभी मापों की औसत मान x और रेंज R (यानी, उच्चतम और निम्नतम रीडिंग के बीच का अंतर) की गणना की जाती है।
चरण 3:
X और R की गणना के बाद X और R चार्ट की नियंत्रण सीमा की गणना UCL और LCL के साथ ऊपरी नियंत्रण सीमा और कम नियंत्रण सीमाओं के लिए संक्षिप्त नाम के रूप में की जाती है।
जहाँ कारक A 1, D 2 और D 3 प्रति नमूना वस्तुओं की संख्या पर निर्भर करते हैं और यह संख्या जितनी बड़ी होती है, सीमाएँ उतनी ही अधिक होती हैं। तालिका 9.1 विभिन्न नमूना आकारों के लिए इन कारकों के लिए मूल्य देता है। जब तक प्रत्येक नमूने के लिए X और R मान नियंत्रण सीमा के भीतर होते हैं, प्रक्रिया को सांख्यिकीय नियंत्रण में कहा जाता है।
टाइप # 2. विशेषताओं के लिए नियंत्रण चार्ट:
इन चार्टों का उपयोग एक ऐसी प्रक्रिया के लिए स्वीकार्य गुणवत्ता स्तर को प्राप्त करने और बनाए रखने के लिए किया जाता है, जिसके आउटपुट उत्पादों को आयामी या मात्रात्मक माप के अधीन नहीं किया जाता है लेकिन इसे अच्छे या बुरे या स्वीकार्य और गैर-स्वीकार्य के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है, उदाहरण के लिए उत्पाद की चमक का सतह खत्म होना एक आइटम या तो स्वीकार्य है या स्वीकार्य नहीं है।
चरों द्वारा निरीक्षण के रूप में एक्स और आर चार्ट में किया जाता है, आयामों के वास्तविक माप की आवश्यकता होती है जो कभी-कभी मुश्किल और साथ ही साथ अनौपचारिक भी होती है।
निरीक्षण का एक और तरीका भी है, यानी विशेषताओं द्वारा निरीक्षण। इस पद्धति में वास्तविक माप नहीं किए जाते हैं, इसके बजाय दोष या दोषों की संख्या को गिना जाता है। दोष का आकार और उसका स्थान इतना महत्वपूर्ण नहीं है।
हम यह भी कह सकते हैं कि उत्पादों का उसी तरह निरीक्षण किया जाता है जैसे 'गो' और 'नॉट गो' गेज का? उत्पादों को स्वीकार या अस्वीकार कर दिया जाता है और उनके वास्तविक आयामों को नहीं मापा जाता है उदाहरण के लिए 100 प्रशंसक ब्लेड का निरीक्षण किया जाता है जिसमें से 12 दोषपूर्ण पाए जाते हैं इसलिए उन 12 टुकड़ों को अस्वीकार कर दिया जाता है।
विशेषताओं के लिए चार सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला नियंत्रण चार्ट हैं:
(1) अंश दोष से नियंत्रण चार्ट (पी-चार्ट)
(2) संख्या दोषों के लिए नियंत्रण चार्ट (एनपी चार्ट)
(3) प्रतिशत दोष चार्ट या 100 पी-चार्ट के लिए नियंत्रण चार्ट।
(4) प्रति इकाई या सी-चार्ट में दोषों की संख्या के लिए नियंत्रण चार्ट।
(1) नियंत्रण दोष के लिए आकर्षण दोष (पी-चार्ट):
आकार n के नमूनों को उत्पादन प्रक्रिया या आउटपुट से अलग-अलग समय के अंतराल पर अनियमित रूप से लिया जाए। यदि किसी नमूने में डी दोषों की संख्या है, तो नमूने में अंश दोषपूर्ण है।
P = d / n = एक नमूने में दोषपूर्ण इकाई की संख्या / एक नमूने में इकाई या वस्तुओं की कुल संख्या
या दोषों की वास्तविक संख्या
डी = एनपी
यदि p If संपूर्ण प्रसंस्करण या औसत अंश दोष से उत्पन्न दोषों का अनुपात है और इसके द्वारा दिया गया है
p = सभी नमूनों में दोषपूर्ण वस्तुओं की कुल संख्या का निरीक्षण / सभी नमूनों में वस्तुओं की कुल संख्या।
पी-चार्ट द्विपद वितरण पर आधारित है। द्विपद वितरण में मानक विचलन is p है जो संबंध द्वारा दिया गया है।
चूंकि LCL कभी-कभी ऋणात्मक होने के कारण दोषपूर्ण उत्पादों की संख्या नकारात्मक नहीं हो सकती है, इसलिए इसे शून्य के रूप में लिया जाता है, जब नमूना आकार एक समान रहता है या भिन्न होता है, तो अंश दोष की साजिश रचने और नियंत्रित करने के लिए पी-चार्ट का उपयोग किया जाता है।
(2) दोषों की संख्या के लिए नियंत्रण चार्ट (एनपी-चार्ट):
पी-चार्ट में समान सूचनाओं का उपयोग करते हुए एनपी-चार्ट के मानक विचलन और नियंत्रण सीमाएं इस प्रकार हैं:
(3) प्रतिशतता दोष के लिए नियंत्रण चार्ट (100 पी-चार्ट):
P, np चार्ट में समान संकेतन का उपयोग करते हुए, मानक विचलन और नियंत्रण सीमा निम्नानुसार हैं:
पी-चार्ट की उपयुक्तता:
(i) np या संख्या दोषपूर्ण चार्ट का उपयोग किया जाता है जहां समूह आकार या नमूना आकार अर्थात n स्थिर है।
(ii) अंश दोषपूर्ण चार्ट का पी-चार्ट और 100 पी या प्रतिशत दोषपूर्ण चार्ट का उपयोग किया जा सकता है जहां नमूना आकार चर या स्थिर है।
X: -R- चार्ट और P- चार्ट की तुलना :
x - आर-चार्ट:
1. ये चर के लिए नियंत्रण चार्ट हैं।
2. डेटा संग्रह की लागत वास्तविक आयामी माप के कारण अधिक है।
3. नमूना आकार छोटे हैं।
4. नियंत्रण सीमा नमूना आकार से प्रभावित होती है।
5. विभिन्न मापने योग्य गुणवत्ता विशेषताओं के लिए विभिन्न चार्ट तैयार किए जाने हैं।
6. परिवर्तनशीलता के कारणों के निदान में विधि बहुत बेहतर है।
पी-चार्ट:
1. ये विशेषताओं के लिए नियंत्रण चार्ट हैं।
2. डेटा संग्रह तुलनात्मक रूप से सस्ता है।
3. बड़े आकार के नमूने लेने हैं।
4. नियंत्रण सीमा पर नमूना आकार का कम प्रभाव होता है।
5. समान पी-चार्ट निरीक्षण के तहत एक आइटम पर किसी भी गुणवत्ता की विशेषताओं के लिए लागू किया जा सकता है।
6. विधि परेशानी या अस्वीकार के कारणों के निदान के संबंध में तुलनात्मक रूप से हीन है।
(4) प्रति यूनिट (सी-चार्ट) दोषों की संख्या के लिए नियंत्रण चार्ट:
यह विशेषता विशेषताओं की साजिश रचने का एक और तरीका है। मामलों की संख्या में, अंश दोष के बजाय प्रति यूनिट दोषों की संख्या के साथ काम करना अधिक सुविधाजनक है। आर-चार्ट का उपयोग प्रति यूनिट देखे गए दोषों की संख्या के नियंत्रण के लिए किया जाता है।
पी-चार्ट और आर-चार्ट के बीच का अंतर यह है कि पूर्व किसी दिए गए नमूना आकार में दोषपूर्ण पाए जाने वाले आइटमों की संख्या को ध्यान में रखता है (प्रत्येक दोषपूर्ण आइटम में इसमें एक या अधिक दोष हो सकते हैं) जबकि बाद वाले दोषों की संख्या रिकॉर्ड करते हैं। दिए गए नमूने के आकार में पाया गया।
यद्यपि सी-चार्ट का अनुप्रयोग कुछ हद तक सीमित है, पी-चार्ट की तुलना में, उद्योग में ऐसे उदाहरण हैं जहां यह बहुत उपयोगी है जैसे बस शरीर में दोषों की संख्या को नियंत्रित करने के लिए, एक विमान, एक टीवी सेट, एक कंप्यूटर, वेल्डिंग एक ट्रस आदि में दोष।
नियंत्रण चार्ट का निर्माण पी-चार्ट के समान है, सिवाय इसके कि यहां नियंत्रण की सीमाएं पॉइसन वितरण पर आधारित हैं जो अक्सर दोषों के वितरण का वर्णन करने के लिए फिट पाए गए हैं।
इस मामले में मानक विचलन द्वारा दिया गया है
