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नियंत्रण चार्ट प्रक्रिया स्थिरता की निगरानी के लिए गुणवत्ता प्रबंधन में आवश्यक उपकरण हैं। जबकि पारंपरिक नियंत्रण चार्ट डेटा को सामान्य वितरण का पालन करते हैं, कई वास्तविक दुनिया के डेटासेट इस धारणा को पूरा नहीं करते हैं। गैर-सामान्य डेटा वितरण के लिए तैयार कस्टम नियंत्रण चार्ट डिजाइन करना प्रक्रिया विविधताओं का पता लगाने में सुधार कर सकता है और अधिक सटीक निगरानी सुनिश्चित कर सकता है।
गैर-सामान्य डेटा वितरण को समझना
गैर-सामान्य डेटा वितरण विभिन्न उद्योगों में अक्सर होते हैं, जैसे विनिर्माण, स्वास्थ्य देखभाल और वित्त। इन वितरणों को skewed, भारी पूंछ वाले या बहुमॉडल किया जा सकता है। वितरण के प्रकार को पहचानने के लिए उचित नियंत्रण चार्ट चुनने या डिजाइन करने के लिए महत्वपूर्ण है जो प्रक्रिया व्यवहार को सही ढंग से दर्शाते हैं।
कस्टम नियंत्रण चार्ट डिजाइन करने के तरीके
कई दृष्टिकोण गैर-सामान्य डेटा के लिए अनुकूल नियंत्रण चार्ट बनाने के लिए मौजूद हैं। इनमें गैर-पर्मेट्रिक तरीकों, डेटा परिवर्तन, या सिमुलेशन-आधारित तकनीकों का उपयोग शामिल है। लक्ष्य चार्ट विकसित करना है जो सामान्यता की धारणाओं पर भरोसा किए बिना प्रक्रिया परिवर्तनों के प्रति संवेदनशीलता बनाए रखता है।
कस्टम कंट्रोल चार्ट के उदाहरण
- Median and Range चार्ट: का प्रयोग मीडिया के बजाय विधियों का उपयोग करके डेटा के प्रभाव को कम किया जाता है।
- Percentile चार्ट: वितरण पूंछ में बदलाव का पता लगाने के लिए विशिष्ट प्रतिशत की निगरानी करें।
- ]Empirical Control चार्ट:Derive Control सीमाएं सीधे डेटा से बिना किसी विशिष्ट वितरण को स्वीकार किए बिना।
- Bootstrapped Control चार्ट: का प्रयोग करें resampling तकनीक का उपयोग करने के लिए नियंत्रण सीमा को मजबूत करने के लिए वितरण आकार.