গুণগত মানসম্পন্ন হওয়ার দ্বারা অব্যবস্থাপনা

উচ্চ--স্পষ্ট ইঞ্জিনিয়ারিং উৎপাদনে, ১০০% অনুসন্ধানের ওপর ভিত্তি করে পণ্য উৎপাদন গ্রহণ বা বর্জন করার সিদ্ধান্ত খুব কমই আসে । ব্যয়, সময় এবং ধ্বংসাত্মক প্রকৃতির প্রকৃতিকে সম্পূর্ণভাবে পরীক্ষা করে দেখা । পরিসংখ্যানগত তত্ত্বের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত, এই সিদ্ধান্তগুলোর ধরনগুলোকে সংশোধন করা, প্রনয়ণীয়ভাবে পরীক্ষা করার পরিবর্তে, প্রতিটি ক্ষেত্রের মধ্যে পরীক্ষা করার জন্য নিয়ম তৈরি করা হয় । [F], প্রতিটি ক্ষেত্রের মধ্যে রয়েছে পরীক্ষা, এবং এর ফলে যে কোন মান নেই, তা পরীক্ষা করার জন্য, এবং ফলাফল না পাওয়া, এই পদ্ধতিগুলো পরীক্ষা করার জন্য সঠিক মান অনুযায়ী, এবং সঠিক মান অনুযায়ী, সঠিক মান অনুযায়ী, সঠিক । [F] [F] সঠিক মান, এবং সঠিক মান অনুসারে, এবং সঠিক মান অনুসারে, ফলাফল গণনা করা হবে । [F] [F] [F] [F] [F] [F] [F]] [F], এবং এর ফলাফল ব্যাখ্যার্থনাগ: AURURURURURURURUR].D].U].AURURUR].D [F].D [F].UR].AUR].D [F.D [FU].URURURUT

কোরীবাটিল আন্ডারপিক

মৌলিক ধারণা হচ্ছে, নমুনাটি বিভিন্ন থেকে কোথায় আসে এবং উৎপাদন প্রক্রিয়া অনেক বেশি। প্রধান পরিসংখ্যান বিতরণের প্রক্রিয়া হচ্ছে বিনম বন্টনের ক্ষেত্রে (যেমন তথ্য সংগ্রহ/তথ্য) এবং পিনোশন (যেমন পিনোচেঞ্জনের ক্ষেত্রে) এই সমন্বয়কে সমর্থন করা।

প্রকাশকরা ঝুঁকিগুলো

প্রতি প্রস্তাবের মধ্যে দুটো ধরনের ত্রুটি রয়েছে [FLT] । টাইপ [FR] ত্রুটির কারণ হল ত্রুটিসূচক[FLT], [FOL] অথবা [FRODRE] এর ঝুঁকি [FL] [FRED] এর ঝুঁকি [FL], যে অনেক গ্রহণযোগ্যতা প্রত্যাখ্যান করে, যা অনেক বড় আকারে প্রকাশ করা হয় । [F] [F], যা খুবই সাধারণ মান: [F], এবং যে মানকে মূল্য নির্ধারণের মধ্যে দিয়ে প্রকাশ করা হয়, এবং যদি [F]], তাহলে তা সর্বনিম্ন মান [FOD [F]: [FOD] এর মান [FL] এর জন্য AFPL] [FL [FPL]] এর মান নির্ধারণ করুন

অপেরার অক্ষর (OC) বক্ররেখা

ওসি বক্ররেখা হচ্ছে একটি গুরুত্বপূর্ণ গ্রাফিকাল যন্ত্র যা ব্যবহার করে মূল উপাদানের উপর নির্ভর করে প্রচুর পরিমাণে পরিমাণ অর্থ গ্রহণ করার সম্ভাবনার একটি পরিকল্পনা (---ই- অক্ষ) সঠিক ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র (x-অক্ষ)। একটি আদর্শ বক্ররেখা হবে: একটি আদর্শ WCLODL এর নিচে একটি ধাপ গ্রহণ করুন, যা সব কিছু অতিরিক্ত পরিমাণে গ্রহণ করে। একই সাথে seCL এর উপর একটি চিত্র । HCL এর মান হল: Escl (x), av - wect. com (F) । এই পদ্ধতিতে একটি parscroicec) এবং PRAD এর মান নির্ধারণের জন্য একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ অংশ ।

SAMPA প্ল্যান ডিজাইন করা

একটি কার্যকর পরিকল্পনা ডিজাইন করার জন্য চারটি পরামিতির উল্লেখ করা আবশ্যক: মাপ (এন), মাপ নির্ধারণ করুন (এন), মাপ নির্ধারণ করুন (ক), মাপ (c), সর্বোচ্চ সংখ্যক ত্রুটিযুক্ত সংখ্যক) এবং প্রত্যাখ্যাত সংখ্যা (যেমন ACILD, CLLARI) । এই সমস্ত PED, CLOSME, APP, CLOSM (প্রতিটি) প্রসেসের জন্য AS, CLLESP, CLOSE, APP, CLOSED) অথবা nfT (অভিযুক্ত (অভিধানিক) ।

একক, ডাবল এবং স্যাঁতসেঁতের পরিকল্পনা

[[[F] প্রেরিত] [FLT] একটি ছোট শব্দ যা সাধারন আকার ধারণ করে: n: n1: n1. যদি ত্রুটিপূর্ণ ext CLAY cpsciation- র একটি নমুনা গ্রহণ করে, তাহলে সেটি গ্রহণ করুন।RON: [FR] [FR] [F] অতিরিক্ত একটি মাপ উল্লেখ করে, 1] অতিরিক্ত পরিমাণে Spsting [F], n: যদি 1] Spsted [F], তাহলে এটি Nx propsted WED [F] এর সমানিত হয়, তাহলে এটি একটি সর্বোত্তম মাপ করে । যদি nRRRRphphuecr প্রস্তাব করে, তাহলে এটি NL থেকে 2.SL

[[[F] splipps [F] আরো উল্লেখ করে [FLT] আরো দীর্ঘ সময় ধরে পরীক্ষা করা হচ্ছে: প্রতিটি একক পরীক্ষা করা হবে, প্রখরের পর একটি নির্দিষ্ট সময় মাপ (রি- পয়) এবং সীমা অতিক্রান্ত হওয়ার সীমা উল্লেখ করা সীমা (crath) অবধি, সীমা উল্লেখ করা হয় । সবচেয়ে বেশি এবং সর্বোচ্চ দৈর্ঘ্য গণনা করা হয় ।

সঠিক প্ল্যান বাছাই করা

কিন্তু, কিছু কিছু কিছু পদ্ধতি হয়তো জটিল হতে পারে কিন্তু সেগুলো ব্যবহার করার জন্য কিছুটা সময় লাগতে পারে ।

গ্রহণ করার ক্ষেত্রে চুরি করা বিতরণ

বি বিশ্ব মডেল

অনেক পরিমাণ পরিমাণ পরিমাণ পরিমাণ থেকে কম (সাধারণতঃ নয়) শব্দ টাইপ করা এবং দলত্যাগের বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করে দেখা (যেমন, পাস/), বিনম্যাল ডিস্ট্রিবিউশনের মডেল সমূহ, nx এর সংখ্যা এবং nx- র উপরিভাগের সংখ্যা হিসাব করা হয় । অনেক ছোট ছোট আকারের (x-xx), সুতরাং এর ফলে এই অংশের সমার্থক সংখ্যাগুলো সম্পূর্ণভাবে অনুমান করা হয় (xx-xx), এবং এটির বিভিন্ন অংশের জন্য বিকল্প (*x- x) ।

পোসসন আ্যরোক্সিন

যখন দলত্যাগের হার কম (০. ০) আর নমুনার মাপ খুব বেশি, পিসসন ডিস্ট্রিবিউশন একটি নিকট সাক্ষ্য দেয়। পরামিতির সংখ্যা ক্সিনেশন * p. grp. val. p. sp. valations valp এবং সাধারণত টেবিলে ব্যবহার করা হয় । 0 থেকে Pissss (০) সমষ্টির সমষ্টির পরিমাণ কমে যাওয়ার সম্ভাবনা অনেক বেশি।

জ্যামিতির সঙ্গে জড়িত বিষয়গুলো

ছোট আকারের ছোট আকারের (যেমন, এন+ ১০), ইনফিনিটি জনসংখ্যা সংশোধন গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এই অতি সাধারণ মানুষ বিনমলির পরিবর্তে ব্যবহার করা উচিত। কারণ, বিশেষ করে যখন নির্দিষ্ট পরিবর্তন ব্যবস্থা না করা হয়, তখন এই সমস্ত উপাদানের ক্ষেত্রে ওসি বক্ররেখাের ক্ষেত্রে ছোট আকারের উপাদান সরবরাহ করার ঝুঁকি রয়েছে।

ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশন ইনডিউটেস্ট (Dear dridented)

অটোটিভ ম্যানুমেন্ট

প্রস্তাব গ্রহণ করা হয়, নতুন উপাদান ও সাব- লিঙ্ক ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একজন টেইলার-এর একজন সরবরাহকারীর কাছ থেকে নমুনা প্রাপ্ত একটি নমুনা ৫,০০০ পাউন্ডের একটি কপি থেকে ব্রেক প্যাডেল প্যাড (একিউএল=৩) ব্যবহার করে । একটি পরিকল্পনা (AQLD=3, LOD=5), LTD=5, APAD=5, APAD=5, propse (AD) কম, দ্রুত সুপারিশ করে যে সমস্ত ক্ষেত্রে এই সমস্ত পণ্যের মূল্য কমিয়ে দেয়, অথবা পরে তা সংরক্ষণ করতে পারে।

ইলেকট্রনিক এবং Smiddrador ইনস্ট্রিস্ট্রেশন

কারণ, দলত্যাগের হার খুবই কম (প্রায় ১০ মিলিয়ন), প্রায় শূন্য (০) গ্রহণ করার পরিকল্পনা করা হয়, তবে অনেক বেশী পরিমাণ পণ্যের দাম কম।

lumaardical ও মেডিকেল ডিভাইস

ডিএডিএর মতো আইন শৃঙ্খলা যাচাই করার জন্য যে সমস্ত সংস্থাকে পাঠানো হয়েছে, তাদের নিশ্চিত করার জন্য ডিক্রির মতো বিভিন্ন সংস্থাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে, এই পরিকল্পনাটি গ্রাহক এবং ক্রেতাদের জন্য ঝুঁকি রয়েছে এমন সব সিদ্ধান্তের মধ্যে দিয়ে তারা কতগুলো ধ্বংস হয়ে গেছে ।

শূণ্য স্থান ও নিরাপত্তা

এমএল-সি-সি-১৯১ (এখনো ব্যবহৃত হলেও) সরকার ঠিক করার জন্য বিভিন্ন পরিকল্পনা ও ভেরিয়েবলের বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে। এই বিষয়ের উপর মনোযোগ উচ্চ পর্যায়ের এবং দক্ষতার উপর জোর দেয়া হয়। উচ্চ বৈষম্য বজায় রাখার সময় প্রকৌশলী দলকে সমান পরিমাণ নমুনার পরিমাণ কমিয়ে আনার জন্য প্রকৌশলী দলকে অবশ্যই বিভিন্ন পরিকল্পনার পরিসংখ্যানের হিসাব করতে হবে।

বৈশিষ্ট্য ছাড়া: ভেরিয়েবল Samps

বৈশিষ্ট্যের বৈশিষ্ট্য (অভিজ্ঞ/অভিজ্ঞতাগত) কিন্তু লাগাতার পরিমাপের ক্ষেত্রে দক্ষ কিন্তু কার্যকরতা হল কার্যকর পরিমাপের জন্য দক্ষ । ভেরিয়েবলগুলো প্রকৃত পরিমাপ ব্যবহার করে (যেমন, lichn, quicting, quotation) ব্যবহার করে । সাধারণ বিতরণ এবং সাধারণ ব্যবহার করা একটি নমুনা ব্যবহার করে । সাধারণ পরিবর্তন এবং সাধারণ পার্থক্যের মাত্রাকে অনুমান করা যায়, যখন এর আকার ও আকার সংশোধন করার জন্য ব্যবহার করা হয়, তখন এর জন্য তাদের ব্যবহার সহজ এবং সঠিক মাপের পরিবর্তন করার জন্য একটি সাধারণ প্রচেষ্টা প্রয়োজন।

প্রচলিত শিক্ষা ও ভুল ধারণা

  • [[F] [FLT] অনেক গুণের মধ্যে নমুনাগুলো পাওয়া যায়:[F] [FLT] একটি ভাল নমুনা পর্যাপ্ত পরিমাণে নিশ্চয়তা দেয় না; সবসময় এই ঝুঁকিকে ব্যাখ্যা করে ।
  • [[FLT] সঠিক পরিসংখ্যানগতভাবে নির্ধারিত পরিকল্পনাগুলো মেনে নেওয়া ছাড়া, যাদের মধ্যে অধিকাংশই জানে না যে c[F] পরিকল্পনাগুলো “সিদ্ধ ” কিন্তু প্রায়ই এর চেয়ে ছোট ছোট ভোক্তার ঝুঁকি অনেক বেশি ।
  • [[[F] প্রযোজকের ঝুঁকি কমিয়ে আনার :[[F] অতিরিক্ত পরিকল্পনাগুলো অনেক ভালো জিনিসকে বাদ দিতে পারে, যার ফলে চেইন চেইনের মধ্যে সমস্যা দেখা দিতে পারে ।
  • [[[F]] কোন বৈধ অনুমান ছাড়াই আদর্শ পরিকল্পনাগুলো প্রয়োগ করা হচ্ছে:[F] লোট হুমগটি, এলোমেলোভাবে পরীক্ষা করা, এবং প্রক্রিয়া প্রক্রিয়া প্রক্রিয়াকে যাচাই করা উচিত ।
  • [[[[F] আপডেট পরিকল্পনা::[FLT] প্রসেসের উন্নতির সময় একই পরিকল্পনাটি খুবই রক্ষণশীল হতে পারে।

অন্তর্ভুক্ত

কনসালপশনের পরিসংখ্যান ভিত্তি হচ্ছে প্রকৌশলীদের একটি যুক্তি, ঝুঁকি ভিত্তিক পদ্ধতি, যেমন মানসম্মত নিশ্চয়তার জন্য ব্যবহার করা। ওসি বক্ররেখা, প্রযোজক ও ভোক্তাদের ঝুঁকি বোঝার মাধ্যমে এবং উন্নত মানের নকশার নকশার নকশার মাধ্যমে, ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলো পরীক্ষা করতে পারে যা খরচ, দক্ষতা, দক্ষতা এবং মানের ব্যবহার করে।