জাপানের শিল্প বিপ্লবের পিতা দেরী ড। ডব্লিউ। এডওয়ার্ডস ডেমিংয়ের মতে, গুণমান প্রতিযোগিতামূলক সুবিধাগুলির জন্য গুণাবলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সাফল্য। এমনকি ২010 সালের টয়োটা ব্রেক সমস্যাগুলির মধ্যে একটি ছোট্ট ভুল-ভাবনা-একটি কোম্পানির কঠোর পরিশ্রমী খ্যাতি ক্ষতি করতে পারে। মানের বিচার করার জন্য, আপনার ত্রুটিযুক্ত আউটপুট শতাংশটি জানা দরকার। এই পরিসংখ্যান নমুনা ব্যবহার করে অনুমান করা হয়, যা আপনার আউটপুট একটি অংশ দেখায় সামগ্রিক মানের অনুমান।
জনসংখ্যা বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করুন। এই মহাবিশ্ব যা আপনার নমুনা আঁকা হয়। যদি আপনি সরঞ্জাম ব্যবসায়ের মধ্যে থাকেন, তবে প্রতিটি ধরণের সরঞ্জাম পৃথক নমুনা জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করতে পারে। আপনি যদি একটি প্রতিলিপি ব্যবসা চালান, তাহলে আপনার জনসংখ্যার প্রতিলিপিযুক্ত নথি রয়েছে।
নমুনা আকার নির্ধারণ করুন। যদি আপনি সরঞ্জামগুলি তৈরি করেন তবে আপনি সমাবেশের লাইনে হাজার হাজার র্যান্ডম ব্যাচ দেখতে পারেন। আপনি ট্রান্সক্রিপশন আছে, তাহলে আপনি 10 মিনিটের অডিও সেগমেন্ট একটি এলোমেলো নমুনা দেখতে পারে।
একটি ত্রুটি গঠন কি সংজ্ঞায়িত। একটি টুল জন্য, যে ত্রুটিযুক্ত অংশ হতে পারে। একটি প্রতিলিপি জন্য, এটি একটি ভুল বানান শব্দ হতে পারে যে একটি বাক্য প্রসঙ্গ পরিবর্তন।
আপনার নমুনা ত্রুটি সংখ্যার গণনা। অধিকাংশ ক্ষেত্রে, এটি একটি অডিও / চাক্ষুষ পরিদর্শন মানে। কিছু সমাবেশ লাইনগুলিতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্তকরণ এবং কিছু ধরণের ত্রুটি সনাক্ত করার জন্য সরঞ্জামগুলি প্রোগ্রাম করা যেতে পারে।
শতাংশ ত্রুটিপূর্ণ গণনা। এটি নমুনা আকার দ্বারা বিভক্ত ত্রুটি সংখ্যা, 100 দ্বারা গুণিত। সুতরাং, যদি একটি হাতিয়ার নমুনা আকার 1,000 এর ত্রুটিপূর্ণ হয়, আপনার শতাংশ ত্রুটিপূর্ণ 0.1 শতাংশ। আপনার সামগ্রিক মানের পরিচালন প্রোগ্রামের অংশ হিসাবে আপনি নির্ধারণ করতে হবে, এই ত্রুটিযুক্ত হারটি আপনার প্রতিষ্ঠানের গ্রহণযোগ্য মানের স্তর (AQL) পূরণ করে কিনা।
পরামর্শ
-
ডাঃ ডেমিং-এর মতে, আজকের গ্লোবাল মার্কেটপ্লেসে সফল হওয়া ব্যবসায়গুলি শুরু থেকেই তাদের বিকাশ প্রক্রিয়ার গুণমান তৈরি করে। পরিমাপ এবং আপনার পণ্য এবং পরিষেবা মানের উন্নতি করা একটি দৈনন্দিন প্রক্রিয়া হতে পারে, আপনি বছরে একবার বা দুবার কিছু না।
সতর্কতা
পরিসংখ্যানগত নমুনা ত্রুটি উপস্থাপিত করে, যা স্যাম্পলিং ত্রুটি হিসাবে পরিচিত, কারণ আপনি গুণমানের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি অনুমান করছেন, সমগ্র জনসংখ্যার চেয়ে বরং একটি ফাঁস দেখে। আপনি নমুনা আকার বাড়িয়ে এই ত্রুটি কমাতে পারেন, কিন্তু যে খরচ বৃদ্ধি হবে।
