तीन सिग्मा सिस्टम

इसलिए 3-सिग्मा के बारे में बड़ी बात क्या है? क्या यह सिर्फ 6-सिग्मा achievers के लिए के तहत? यह केवल सांख्यिकीय geeks के लिए है? किसी को भी एक घृणासूचक शोर क्यों देना चाहिए?

सभी शक्तिशाली विचारों, 3-सिग्मा सरल है अभी तक मुश्किल साथ के रूप में अपने सिर के चारों ओर पाने के लिए. यद्यपि कोई छोटी विवरण, यहाँ है कम से कम जवाब मैं दे सकता है. यह इस तरह से चला जाता है ...

--- --- चिपचिपा पोस्ट

सबसे पहले, 3-सिग्मा नारे और विपणन साहित्य का सामान नहीं है. वहाँ 3-सिग्मा में कोई काला बेल्ट है और यह कुछ निश्चित धन या सच्चे प्यार के लिए एक जादुई गोली नहीं है. इसके मूल में, 3-सिग्मा ज्ञान के एक सिद्धांत है कि भविष्यवाणी के लिए एक पद्धति को जन्म देता है को दर्शाता है. एक बार जब आप इसे जो भी प्रयोजनों के लिए मिलता है, अपने को समझने के वर्तमान और भविष्य के पूर्वानुमान की क्षमता है, नाटकीय रूप से सुधार किया जा सकता है.

तीन सिग्मा, या तीन "मानक विचलन", "है एक सांख्यिकीय मान सिग्मा" ग्रीक पत्र लिखा जा सकता है कि इस्तेमाल करते हैं. यह इस तरह दिखता है:

एक मानक विचलन एक वर्णन करने के लिए कैसे डेटा कर रहे हैं उनके औसत के आसपास छितरी छड़ी को मापने के लिए इस्तेमाल किया जाता है.

किस बात के लिए एक सामान्य वितरण कहा जाता है, जो एक अच्छा "घंटी वक्र के आकार लेता है, एक मानक विचलन सभी अवलोकन डेटा के बारे में 68% शामिल हैं. दो मानक विचलन सभी टिप्पणियों के बारे में 95% शामिल हैं. और तीन मानक विचलन सभी टिप्पणियों का एक बिट के 99% से अधिक शामिल हैं. यह वास्तव में अगर एक वितरण का आकार सुंदर "घंटी" वक्र ऊपर दिखाए है, जैसे कोई फर्क नहीं पड़ता. वह सब मामलों है कि सभी मापन आप दुनिया के एक पर्यवेक्षक के रूप में बनाने के लिए, भिन्न होगा, और समझ क्यों माप हमेशा भिन्न है और क्या है कि बदलाव का मतलब है, समझने के लिए कुंजी कैसे हम दुनिया को पता है और हम कैसे बनाने के भविष्य के बारे में भविष्यवाणी.

तीन सिग्मा 1, 2 से 4, 5, 6 बाहर खड़ा है. . . सिग्मा क्योंकि यह अकेले, का प्रतिनिधित्व करता है कि सीमा बिंदु वाल्टर Shewhart निर्धारित अप्रत्याशित और असाधारण कर सकते हैं और उन है कि इस्तेमाल किया जा पूर्वानुमान करने के लिए संकेत के बीच अंतर घटनाओं और कर रहे हैं कि साधारण.

पहली शर्मंदगी में, साधारण और असाधारण मूखर्तापूर्ण और मनमाने ढंग से दिख सकता है के बीच एक सांख्यिकीय सीमा के इस विचार है. हमारी आम भावना है कि हम आसानी से हमारे बीच भेदभाव कर सकते हैं बताता है क्या खास है और सांख्यिकीय तर्क का सहारा के बिना हमारे दैनिक अनुभव में आम है क्या. क्यों इस मामले में नहीं है?

3-सिग्मा की अवधारणा के पीछे का सिद्धांत है कि कैसे हम दुनिया को जानते हैं. इस सिद्धांत का दावा है कि हम आनुवंशिक और सांस्कृतिक क्रमादेशित देखने के लिए आबंटित कारणों ब्याज प्रभाव के प्रत्येक के लिए हमारे पास. जानने का यह तरीका हमें दुनिया पर कार्य करने के लिए परमिट. ब्याज के हर अवलोकन के लिए, हम बाहर कुछ पुश करने के लिए या कुछ करने के लिए लीवर अत्यधिक है कि हमारे उद्देश्यों के लिए दुनिया के झुकेगा बटन चाहते हैं. ये बटन और levers सिद्धांतों के बारे में हम कैसे काम करता है दुनिया का निर्माण कर रहे हैं.

हमारे मन में हमें हर समस्या के लिए हम अनुभव बताने और हर चुनौती का हम सामना करते हैं, वहाँ हमेशा एक कारण है कि पर काम किया जा सकता है. सूर्य की रोशनी और गुरुत्व कारण होते हैं. मेरे पड़ोसी के कुत्ते के भौंकने का विषय है. तापमान एक कारण है. "" अर्थव्यवस्था का विषय है. भगवान एक कारण है. हवा में सीटी बजाने का विषय है. बातें हम पालन और बातें हम कल्पना का कारण बनता है के रूप में नामित किया जा सकता है हम चाहते हैं कि हम और सभी चीजों में दिलचस्पी के कारण देखते हैं.. यह है कि हम कैसे बनाने के लिए दुनिया भविष्यवाणियों के बारे में और कैसे दुनिया कार्यों में हम हमारे गाइड. हम उत्कृष्टता भविष्यवाणी कर रहे हैं मशीनों और बटन-pushers, बराबर.

लेकिन आबंटित कारणों के बारे में हमारी intuitions हमें अच्छी तरह से सेवा करते हैं या वे हमें भविष्य के बारे में हमारी भविष्यवाणियों में गुमराह करते हैं?

"अपनी पुस्तक में, गुणवत्ता नियंत्रण के दृष्टिकोण से सांख्यिकीय विधि ", Shewhart हमें पता चलता है कि कारणों को आबंटित प्रक्रिया अधिकांश क्या एक सिस्टम (या एक या एक से अधिक करने के लिए) को कम करता है कि बातचीत कर सकता है एक उत्पाद है और नहीं भी. Shewhart है संयुक्त राष्ट्र को आबंटित कारण है, कहा जाता है भी " आम कारण ". एक अर्थ में, वह हमें बता रहा है कि हम एक कारण है कि इस प्रणाली में है पहचान नहीं कर सकते क्योंकि सब कुछ सिस्टम में एक कारण है. एक सिस्टम को वे कहते हैं, अलघुकरणीय है. इसका मतलब यह है कि हम जब हम शुरू बटन धक्का और टिप्पणियों कि स्पष्ट रूप से आबंटित कारणों से उत्पादन नहीं कर रहे हैं के लिए levers खींच, हम केवल एक प्रणाली अप्रत्याशित तेजी से बनाते हैं. अगर हम हम अधिक से अधिक संभावना नहीं होगा बदलाव की प्रकृति को समझने असफल हो, बनाने के लिए चीजें के एक शाही गंदगी.

ज्ञान के एक सिद्धांत के आधार पर, Shewhart "बुलाया बनाया एक सांख्यिकीय उपकरण नियंत्रण चार्ट "पूरे एक, निगरानी प्रणाली के लिए एक के रूप में क्या कर रही है या प्रक्रिया, समय पर, और भविष्य में कर देगा की संभावना जारी रखने के परिचय को छोड़कर कुछ आबंटित (कारण कभी कभी "विशेष" कारण) कहा जाता है. कुछ लोगों को कहना है कि Shewhart के नियंत्रण चार्ट करने के लिए एक "प्रक्रिया" आवाज़ सुनने के लिए रास्ता है पसंद है. यह एक बदलाव डिटेक्टर हमें बताता है कि क्या भिन्नता प्रणाली हम देख रहे हैं और क्या बदलाव की प्रकृति में है "है विशेष". जब आबंटित कारणों प्रणाली को प्रभावित करने शुरू कर, यह इसके चलते नियंत्रण के राज्य और अप्रत्याशित हो जाएगा. वह 3 कारण है कि आवंटित किया जा सकता है और नहीं कर सकता फर्क के लिए संकेत बिंदु के रूप में सिग्मा प्रदान करती है.

जब एक आबंटित कारण का संकेत है, Shewhart हमें बताता है कि हम जानते हैं कि कारण के लिए खोज करने के लिए इसे हटाने और अपनी predictability के पूर्व राज्य, जो एक बहुत अच्छी बात है इस प्रणाली को बहाल कर सकते हैं हम एक के रूप में सिस्टम को बदलने के कार्य कर सकते हैं या, तरीके कि बनाने में पूरी यह और भी अधिक पूर्वानुमान और अधिक हमारे प्रयोजनों, जो कभी कभी है, एक और भी बेहतर बात करने के लिए अनुकूल है.

तो Shewhart कहाँ से 3-सिग्मा सीमा मिलता है? वह उसे बहुत से मिल गया और अनुभवजन्य अवलोकन के बहुत सारे. वे कहते हैं यह करने के लिए "नहीं" सच है. यह सिर्फ एक मूल्य है कि गलतियों के परिणामों को कम से कम हमारे दिमाग हमारे चाल बनाने में काम करता है. 3-सिग्मा एक tipping बिंदु है कि हम दोनों मेकअप भ्रमित आम कारण के साथ भ्रमित आबंटित आबंटित कारण या कारण के साथ आम गलतियों को पैदा कर सकता है कम से कम उसके अपने शब्दों में,.

"... ... ज्ञान झूठी भविष्यवाणियों की एक न्यूनतम संख्या के लिए एक व्यावहारिक आदर्श approximating की एक विधि है."

आप कर सकते हैं डॉन व्हीलर पर जाकर नियंत्रण सीखना चार्ट उपयोग करने के लिए और तकनीकों के सिद्धांत के बारे में एक बहुत अधिक SPC प्रेस वेबसाइट और उसकी किताबें पढ़ने, लेकिन आप अभी भी अपने आप को पूछने के लिए है ....

Shewhart के विचारों को अपने दैनिक जीवन में महत्व क्यों होगा?

खैर, भिन्नता यह है कि दुनिया के हमारे अनुभव में हर जगह हमारे लिए अदृश्य है, क्योंकि दिन के लिए दिन के जीवन में हमारे व्यवहार के सबसे अभ्यस्त और आम sensical है. हम में से अधिकांश बस के लिए भविष्यवाणी की है हम सब करते जब हम बिस्तर से बाहर निकलने दी लेने के लिए, तैयार हो जाओ, और काम करने के लिए ड्राइव. एक स्थिर और पूर्वानुमान राज्य में जानने के हमारे रास्ते करने के लिए, दुनिया के सबसे अधिक है. यह केवल जब हम पहले हमारे हर दिन के behaviors है कि हम हर रोज कारणों और प्रभावों पर विचार करने को मजबूर हैं सीख रहे हैं. तुम्हें याद है जब अपने जूते बांधने का सरल कार्य एक सिद्धांत और एक प्रवाह चार्ट आवश्यकता है?

हमारी दूसरी तरफ जानबूझकर व्यवहार, समस्याओं को सुलझाने और लक्ष्यों को प्राप्त करने और इन गतिविधियों हम कारणों की पहचान की ओर प्रयास के एक महान सौदा डाल की ओर तैयार है. जिस तरह से हम यह देख, अगर हम सिर्फ सही बटन धक्का कर सकते हैं और सही levers खींच, हम बातें हम होना चाहते हैं, क्या कर सकते हैं. लेकिन, जैसे हमारे जूते बांधने, हमारे विश्लेषण के कारण और सोच की इस तरह आदत के बारे में हमारे आम भावना विश्वासों में निहित है हमें रहने का कारण बनता है कि इस प्रणाली से deduced नहीं किया जा सकता है निर्दिष्ट. दूसरे शब्दों में, वहाँ कोई "सही" करने के लिए पुश बटन है. जब हम कारण है कि वास्तव में आम बताए की गलती मत करना, हम सिर्फ गलत भविष्यवाणियों बनाने के लिए और गलत बटन धक्का से अधिक है, हम वास्तव में इस प्रणाली को ही, तेजी अप्रत्याशित बनाते हैं.

तो क्या हम वाल्टर से सीख सकते हैं?

इससे पहले कि आप बटन धक्का और levers खींच, "प्रक्रिया के" आवाज सुनने के लिए देखने के लिए यह वास्तव में क्या कर रही है शुरू करो! अगर भिन्नता यह है दिखाने के नियंत्रण पूर्वानुमान नहीं है नहीं पैदा करता, तो आप एक सिद्धांत है कि बहुत उपयोगी नहीं है और आपको लगता है कि सिद्धांत पर पुनर्विचार की जरूरत है. अगर दूसरे हाथ पर, आवाज़ आपको बताता है कि इस प्रक्रिया में कुछ उम्मीद के मुताबिक सीमा के भीतर है, तो आप इस प्रक्रिया पर काम करने के लिए बढ़ाने के लिए अपनी predictability और आप आबंटित का कारण बनता है कि अपने सेब गाड़ी परेशान करने के लिए चीजों को वापस पटरी पर लाने की धमकी सुन सकते हैं . विगेट्स बनाने के लिए बेहतर से अधिक क्या कर सकते हैं जानने के लिए यह नया दृष्टिकोण. यह मदद कर सकते हैं ग्लोबल वार्मिंग तरह की घटनाओं को रोकने, विवाह बचाने के लिए, ठीक कारें, पार महासागरों, और मदद हमें हर उद्यम में बेहतर है कि हम करने के लिए चुना.

लाभ के लिए सबसे बड़ा अवसर? यह प्रणाली, मूर्ख है!

नोट: वहाँ भी करने के लिए आबंटित कारण संकेतों (गैर यादृच्छिक घटनाओं का पता लगाने के तरीके) 3 सिग्मा सीमा के भीतर है, लेकिन आबंटित और आम कारण के बीच फर्क के सिद्धांत, इस पद्धति की भविष्य कहनेवाला उद्देश्य रहता है.)

Shewhart अपने उत्पाद के निर्माण में सुधार के लिए एक साधन के रूप नियंत्रण चार्ट का उत्पादन किया है, लेकिन ऐसा करने से वह ज्ञान के एक सिद्धांत में गहरे तक पहुँच में है. सभी मानव उद्यम के लिए अपनी खोज से संबंधित के निहितार्थ. डॉ. डब्ल्यू Edwards Deming के लिए बाहर व्यापार उद्यमों के लिए इन निहितार्थ ज्यादा आकर्षित किया था, लेकिन फिर भी उसकी गहराई से महत्वपूर्ण कार्य पूरी तरह से न सिर्फ तलाशने था कितना महत्वपूर्ण है Shewhart के विचारों एक पूरे के रूप में मानव उद्यम की सफलता के लिए गए थे.

एक बार जब आप के लिए ज्ञान का सिद्धांत है कि Shewhart के नियंत्रण चार्ट underlies समझने के लिए शुरू, तुम कैसे तुम क्या जानते हो सकता है के बारे में दुनिया वास्तव में अपने लक्ष्य और इरादों के द्वारा आकार का है, टिप्पणियों आप करना चुना शुरू हो, और माप तरीकों तुम पर है अपने निपटान. इस तरह के एक समझ से लाभांवित नियंत्रण चार्ट या जटिल सांख्यिकीय गणनाओं आवश्यकता नहीं है. यह देखकर कि मौलिक परिवर्तन कैसे आप दुनिया अनुभव का एक तरीका है.

वाल्टर Shewhart उद्धृत परिवर्तन करके इस सार का कब्जा CI लुईस :

... "जानने शुरू होता है और अनुभव में समाप्त होता है, लेकिन यह अनुभव जिसमें यह शुरू होता है में अंत नहीं है."

अभी भी उलझन में? विभिन्न मायनों में, इस ब्लॉग में सभी प्रविष्टियों की समझ और 3 सिद्धांत और विधि के रूप में सिग्मा के प्रभाव की खोज में अपने प्रयास जारी रखने को प्रतिबिंबित भविष्य प्रविष्टियों में मैं और अधिक विशिष्ट शब्दों में चर्चा करेंगे. कैसे ज्ञान और उस में आधारित विधियों की एक सिद्धांत सिद्धांत मदद कर सकता है हमें बेहतर करने के लिए हमारे उद्यमों के सभी में. मुझे आशा है कि आप में समय समय पर से ड्रॉप करने के लिए देखो कि कैसे मैं कर रहा हूँ.

यह भी देखें: कहाँ सिस्टम से आओ