UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II202510 Marks
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Q3.

धातु शीट दोष नियंत्रण चार्ट

शीट मेटल उत्पादन में विशेषता वाली विनिर्माण सुविधा ने प्रक्रिया प्रदर्शन को अनुश्रवण एवं सुधार के लिए सांख्यिकी गुण नियंत्रण कार्यक्रम अमल किया है। इस पहल के एक हिस्से के रूप में एक अभियंता ने, 20 अनुक्रमिक धातु शीट जो कि प्रत्येक एक उत्पादन इकाई का प्रतिनिधित्व करता है, दृश्यमान सतह दोषों की संख्या दर्ज की है। निरीक्षण के दौरान एकत्र किए गए आँकड़े नीचे दिए गए हैं :

शीट संख्या 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
दोषों की गिनती 5 6 4 4 6 7 0 6 5 3 1 4 5 3 6 4 3 1 3 4

उपर्युक्त जानकारी का उपयोग करते हुए :

  1. केन्द्र रेखा (सीएल), ऊपरी नियंत्रण सीमा (यूसीएल) और निचली नियंत्रण सीमा (एलसीएल) का निर्धारण कीजिए ।
  2. उपयुक्त नियंत्रण चार्ट अंकित कीजिए और परिणाम की व्याख्या कीजिए ।

How to Approach

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, सबसे पहले सांख्यिकीय गुणवत्ता नियंत्रण और नियंत्रण चार्ट की प्रासंगिकता को संक्षेप में परिभाषित करेंगे। मुख्य भाग में, दिए गए डेटा का उपयोग करके केंद्र रेखा (CL), ऊपरी नियंत्रण सीमा (UCL) और निचली नियंत्रण सीमा (LCL) की गणना करेंगे। यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि यह एक 'दोषों की गिनती' का डेटा है, इसलिए 'c-चार्ट' या 'दोषों के लिए नियंत्रण चार्ट' उपयुक्त होगा। अंत में, गणना की गई सीमाओं के साथ एक नियंत्रण चार्ट बनाएंगे और प्रक्रिया प्रदर्शन की व्याख्या करेंगे।

Model Answer

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Introduction

विनिर्माण प्रक्रियाओं में गुणवत्ता नियंत्रण एक महत्वपूर्ण पहलू है, जो उत्पादों की निरंतर गुणवत्ता सुनिश्चित करता है और लागत को कम करता है। सांख्यिकीय गुणवत्ता नियंत्रण (SQC) इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करता है, जिसमें प्रक्रिया में होने वाले बदलावों की निगरानी और पहचान करना शामिल है। नियंत्रण चार्ट SQC के प्रमुख उपकरणों में से एक है, जो समय के साथ प्रक्रिया के परिवर्तनों का अध्ययन करने के लिए एक ग्राफिकल प्रतिनिधित्व प्रदान करता है। शीट मेटल उत्पादन सुविधा में दृश्यमान सतह दोषों का अनुश्रवण करने के लिए c-चार्ट का उपयोग करना एक सामान्य और प्रभावी तरीका है, क्योंकि यह एक निश्चित इकाई में दोषों की संख्या को ट्रैक करता है, जिससे प्रक्रिया के नियंत्रण में होने या न होने का मूल्यांकन किया जा सके।

सांख्यिकीय गुण नियंत्रण (SQC) कार्यक्रम का विश्लेषण

शीट मेटल उत्पादन सुविधा में प्रक्रिया प्रदर्शन को अनुश्रवण और सुधारने के लिए सांख्यिकीय गुण नियंत्रण कार्यक्रम एक महत्वपूर्ण पहल है। दिए गए डेटा में प्रत्येक शीट पर दृश्यमान सतह दोषों की संख्या दर्ज की गई है। चूँकि यह डेटा 'दोषों की संख्या' से संबंधित है, इसलिए c-चार्ट (दोषों के लिए नियंत्रण चार्ट) का उपयोग करना सबसे उपयुक्त होगा।

केन्द्र रेखा (CL), ऊपरी नियंत्रण सीमा (UCL) और निचली नियंत्रण सीमा (LCL) का निर्धारण

c-चार्ट के लिए, नियंत्रण सीमाओं की गणना निम्नलिखित सूत्रों का उपयोग करके की जाती है:

  • केन्द्र रेखा (CL): यह प्रति इकाई दोषों की औसत संख्या (C̄) होती है।
  • ऊपरी नियंत्रण सीमा (UCL): C̄ + 3√C̄
  • निचली नियंत्रण सीमा (LCL): C̄ - 3√C̄

दिए गए आँकड़ों का सारांश:

शीट की कुल संख्या (n) = 20

दोषों की कुल संख्या (ΣC) = 5+6+4+4+6+7+0+6+5+3+1+4+5+3+6+4+3+1+3+4 = 85

गणना:

  1. केन्द्र रेखा (CL):

    C̄ = दोषों की कुल संख्या / शीट की कुल संख्या

    C̄ = 85 / 20 = 4.25

    अतः, केन्द्र रेखा (CL) = 4.25

  2. ऊपरी नियंत्रण सीमा (UCL):

    UCL = C̄ + 3√C̄

    UCL = 4.25 + 3√4.25

    UCL = 4.25 + 3 × 2.06155

    UCL = 4.25 + 6.18465

    UCL = 10.43465 (लगभग 10.43)

  3. निचली नियंत्रण सीमा (LCL):

    LCL = C̄ - 3√C̄

    LCL = 4.25 - 3√4.25

    LCL = 4.25 - 6.18465

    LCL = -1.93465

    चूँकि दोषों की संख्या ऋणात्मक नहीं हो सकती, इसलिए LCL को 0 माना जाएगा यदि गणना का मान ऋणात्मक आता है।

    अतः, निचली नियंत्रण सीमा (LCL) = 0

सारांश:

पैरामीटर मान
केन्द्र रेखा (CL) 4.25
ऊपरी नियंत्रण सीमा (UCL) 10.43
निचली नियंत्रण सीमा (LCL) 0

उपयुक्त नियंत्रण चार्ट और परिणाम की व्याख्या

दिए गए डेटा (दोषों की गिनती) के लिए एक c-चार्ट बनाया जाएगा। इस चार्ट में केन्द्र रेखा (CL), ऊपरी नियंत्रण सीमा (UCL) और निचली नियंत्रण सीमा (LCL) के साथ-साथ प्रत्येक शीट के दोषों की संख्या को प्लॉट किया जाएगा।

नियंत्रण चार्ट का अंकन (ग्राफिकल प्रतिनिधित्व):

एक c-चार्ट में, x-अक्ष पर शीट संख्या (उत्पादन इकाई) और y-अक्ष पर दोषों की संख्या को दर्शाया जाता है। CL, UCL और LCL को क्षैतिज रेखाओं के रूप में चिह्नित किया जाता है।

चार्ट में निम्नलिखित बिंदु दर्शाए जाएंगे:

  • शीट 1: 5
  • शीट 2: 6
  • शीट 3: 4
  • शीट 4: 4
  • शीट 5: 6
  • शीट 6: 7
  • शीट 7: 0
  • शीट 8: 6
  • शीट 9: 5
  • शीट 10: 3
  • शीट 11: 1
  • शीट 12: 4
  • शीट 13: 5
  • शीट 14: 3
  • शीट 15: 6
  • शीट 16: 4
  • शीट 17: 3
  • शीट 18: 1
  • शीट 19: 3
  • शीट 20: 4

परिणाम की व्याख्या:

नियंत्रण चार्ट की व्याख्या यह निर्धारित करने के लिए की जाती है कि प्रक्रिया सांख्यिकीय नियंत्रण में है या नहीं। यदि सभी डेटा बिंदु नियंत्रण सीमाओं (UCL और LCL) के भीतर आते हैं और कोई विशेष पैटर्न या रुझान नहीं दिखाते हैं, तो प्रक्रिया को नियंत्रण में माना जाता है।

दिए गए डेटा बिंदुओं को देखने पर, सभी 20 डेटा बिंदु (0 से 7 तक) UCL (10.43) और LCL (0) के भीतर आते हैं। कोई भी बिंदु नियंत्रण सीमा से बाहर नहीं है। इसके अतिरिक्त, डेटा में कोई असामान्य पैटर्न, जैसे लगातार ऊपर या नीचे की ओर रुझान, या लगातार नियंत्रण रेखा के एक तरफ बिंदु नहीं दिख रहे हैं।

निष्कर्ष: इस विश्लेषण के आधार पर, शीट मेटल उत्पादन में दृश्यमान सतह दोषों की प्रक्रिया सांख्यिकीय नियंत्रण में प्रतीत होती है। इसका अर्थ है कि दोषों की संख्या में जो भिन्नताएँ देखी जा रही हैं, वे सामान्य प्रक्रिया भिन्नताओं (common cause variation) के कारण हैं, न कि किसी विशेष या असाइन करने योग्य कारण (special or assignable cause) के कारण। प्रक्रिया स्थिर है और इसमें तत्काल किसी बड़े हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है। हालांकि, निरंतर सुधार के लिए, छोटे सामान्य कारणों की पहचान और उन्हें कम करने के प्रयास जारी रखे जा सकते हैं।

Conclusion

सांख्यिकीय गुण नियंत्रण कार्यक्रम और नियंत्रण चार्ट जैसे उपकरण विनिर्माण प्रक्रियाओं में गुणवत्ता बनाए रखने और सुधारने के लिए अनिवार्य हैं। c-चार्ट का उपयोग करके, हमने शीट मेटल उत्पादन में दृश्यमान सतह दोषों की प्रक्रिया का विश्लेषण किया, जिसमें केन्द्र रेखा 4.25, ऊपरी नियंत्रण सीमा 10.43 और निचली नियंत्रण सीमा 0 पाई गई। सभी डेटा बिंदुओं के नियंत्रण सीमाओं के भीतर होने और किसी असामान्य पैटर्न के अभाव से पता चलता है कि यह प्रक्रिया सांख्यिकीय नियंत्रण में है। यह इंगित करता है कि उत्पादन स्थिर है, हालांकि निरंतर गुणवत्ता वृद्धि के लिए सामान्य भिन्नताओं को समझना और उन्हें संबोधित करना महत्वपूर्ण है।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

सांख्यिकीय गुण नियंत्रण (Statistical Quality Control - SQC)
सांख्यिकीय गुण नियंत्रण (SQC) सांख्यिकीय विधियों का एक संग्रह है जिसका उपयोग किसी प्रक्रिया से एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि प्रक्रिया स्थिर है और अनुमानित प्रदर्शन स्तर पर काम कर रही है या नहीं। इसका मुख्य उद्देश्य दोषों को रोकने और प्रक्रिया दक्षता में सुधार करना है।
नियंत्रण चार्ट (Control Chart)
नियंत्रण चार्ट, जिसे शेव्हार्ट चार्ट भी कहा जाता है, एक ग्राफिकल उपकरण है जिसका उपयोग समय के साथ एक प्रक्रिया के परिवर्तनों का अध्ययन करने के लिए किया जाता है। इसमें एक केंद्र रेखा (औसत), एक ऊपरी नियंत्रण सीमा (UCL), और एक निचली नियंत्रण सीमा (LCL) होती है, जो यह दर्शाती है कि प्रक्रिया सांख्यिकीय नियंत्रण में है या नहीं।

Key Statistics

एक अध्ययन के अनुसार, सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण (SPC) के प्रभावी कार्यान्वयन से विनिर्माण दोषों में औसतन 15-20% की कमी आ सकती है और उत्पादन लागत में 10% तक की बचत हो सकती है।

Source: विभिन्न उद्योग रिपोर्टें और गुणवत्ता प्रबंधन जर्नल

वैश्विक गुणवत्ता प्रबंधन सॉफ्टवेयर बाजार का आकार 2023 में लगभग 10.8 बिलियन अमेरिकी डॉलर था और 2030 तक 20.5 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, जो विनिर्माण सहित विभिन्न उद्योगों में गुणवत्ता नियंत्रण के महत्व को दर्शाता है।

Source: ग्रैंड व्यू रिसर्च (Grand View Research), 2024

Examples

ऑटोमोटिव उद्योग में SQC

एक प्रमुख ऑटोमोबाइल निर्माता असेंबली लाइन पर इंजन घटकों के आयामों की लगातार निगरानी के लिए नियंत्रण चार्ट का उपयोग करता है। यदि किसी घटक का आयाम ऊपरी या निचली नियंत्रण सीमा से बाहर चला जाता है, तो इंजीनियर तुरंत प्रक्रिया की जांच करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि दोषपूर्ण पुर्जे तैयार न हों, जिससे अंतिम उत्पाद की विश्वसनीयता बनी रहती है।

खाद्य प्रसंस्करण में दोष नियंत्रण

एक बिस्किट उत्पादन इकाई में, पैकेजिंग में खराब सीलिंग की संख्या को ट्रैक करने के लिए एक c-चार्ट का उपयोग किया जाता है। यदि खराब सीलिंग की संख्या नियंत्रण सीमाओं से बाहर हो जाती है, तो पैकेजिंग मशीनरी की जांच की जाती है, ऑपरेटरों को पुनः प्रशिक्षित किया जाता है, या सामग्री आपूर्तिकर्ता की गुणवत्ता की समीक्षा की जाती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उत्पाद की ताजगी बनी रहे और बर्बादी कम हो।

Frequently Asked Questions

नियंत्रण चार्ट का प्राथमिक उद्देश्य क्या है?

नियंत्रण चार्ट का प्राथमिक उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि एक प्रक्रिया सांख्यिकीय नियंत्रण में है या नहीं। यह सामान्य भिन्नताओं और विशेष भिन्नताओं के बीच अंतर करने में मदद करता है, जिससे प्रबंधकों को प्रक्रिया में सुधार के लिए उपयुक्त निर्णय लेने में सहायता मिलती है।

c-चार्ट और p-चार्ट में क्या अंतर है?

c-चार्ट का उपयोग तब किया जाता है जब आप एक निश्चित इकाई में दोषों की <strong>संख्या</strong> की निगरानी कर रहे होते हैं (जैसे प्रति शीट दोषों की संख्या)। वहीं, p-चार्ट का उपयोग तब किया जाता है जब आप नमूनों में दोषपूर्ण वस्तुओं के <strong>अनुपात</strong> की निगरानी कर रहे होते हैं (जैसे दोषपूर्ण उत्पादों का प्रतिशत)।

Topics Covered

Quality ControlStatisticsControl ChartsProcess PerformanceDefect Analysis