DMAIC एक संरचित समस्या को सुलझाने की पद्धति है जिसका उपयोग गुणवत्ता प्रबंधन में किया जाता है। DMAIC के भीतर सांख्यिकीय उपकरण लागू करने से मूल कारणों की पहचान करने और प्रभावी ढंग से सुधार को मापने में मदद मिलती है। यह लेख DMAIC के प्रत्येक चरण के लिए आवश्यक व्यावहारिक गणना को कवर करता है।

चरण

परिभाषित चरण में, सांख्यिकीय उपकरण परियोजना लक्ष्यों और ग्राहकों की आवश्यकताओं को स्पष्ट करने में मदद करते हैं। मूल गणनाओं में प्रक्रिया क्षमता का निर्धारण और ग्राहक विनिर्देशों को समझने में शामिल हैं।

चरण

माप में डेटा एकत्र करना और प्रक्रिया के प्रदर्शन का विश्लेषण करना शामिल है।

  • Mean: अंक की संख्या से विभाजित डेटा बिंदुओं की संख्या।
  • श्रेणी:]
  • ]मानक विचलन: विविधता का वर्ग जड़, डेटा फैलने का संकेत देता है।

विश्लेषण

विश्लेषण में भिन्नता के कारणों की पहचान शामिल है। आम गणना में शामिल हैं:

  • Variance: इस बीच से वर्गीय मतभेदों का औसत।
  • ]प्रोसेस कैपेबिलिटी इंडेक्स (Cp): (USL - LSL) / 6σ, मापने की प्रक्रिया क्षमता।
  • प्रोसेस प्रदर्शन सूचकांक (Ppk): (USL का मिनट - मतलब, मतलब - LSL) / 3σ, वास्तविक प्रदर्शन का आकलन।

चरण में सुधार

सुधार सांख्यिकीय गणना के माध्यम से मान्य हैं।

  • Before and After तुलना: तुलना साधन और मानक विचलन.
  • Hypothesis परीक्षण: परिवर्तन के महत्व को निर्धारित करने के लिए टी-परीक्षणों या ANOVA का उपयोग करना।
  • कंट्रोल चार्ट: समय के साथ निगरानी प्रक्रिया स्थिरता।

नियंत्रण चरण

नियंत्रण में चल रहे माप के माध्यम से सुधार को बनाए रखना शामिल है। गणनाओं में चार्ट के लिए नियंत्रण सीमा शामिल है:

  • ]Upper Control Limit (UCL): मीन + 3σ / √n
  • ]]निम्न नियंत्रण सीमा (LCL): मीन - 3σ / √n
  • ]प्रोसेस कैपेबिलिटी: Ensuring प्रक्रिया नियंत्रण सीमा के भीतर बनी हुई है।