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Quality Management tool ke 5 core tool hote hai
  1. Advanced Product Quality Planning (APQP) training in hindi
  2. Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) training in hindi
  3. Measurement Systems Analysis (MSA) training in hindi
  4. Statistical Process Control (SPC) training in hindi
  5. Product Part Approval Process (PPAP) 
MSA-
यदि Decisions का मार्गदर्शन (Guidance of decisions) करने के लिए माप (measuring)का उपयोग किया जाता है, तो यह Logical रूप से चलता है कि माप(measuring) में अधिक Error होती है, उन मापों के आधार पर निर्णय में और त्रुटि होगी। Measurement system analysis का उद्देश्य इसकी Accuracy और Stability को मापकर उपयोग के लिए measuring system को Qualification प्राप्त करना होता है। Measurement System Analysis एक महत्वपूर्ण पहला कदम है जो किसी भी Data-based Decision लेने से पहले होना चाहिए।

एक अच्छा माप प्रणाली विश्लेषण के बुनियादी सिद्धांत-
(Fundamentals properties of a good Measurement Systems Analysis )

- इसमें हम जो instrument का उपयोग करने वाले है measurement system के variation को capture करने के लिए वह senstive होना चाहिए मतलब जो हमारा tollrense है।  10 to 1 rule = instrument मतलब अगर किसी पैरामीटर का tollrense दिआ हुआ है 10 माइक्रोन का तो आपका जो instrument है उसका listcount 1 माइक्रोन होना चाहिए यह हमारी senstive requirement है। इसे 10 to 1 rule भी कहा जाता है। इसके अलावा हमारा Measurement Systems भी statistical control में होना चाहिए। means सिर्फ उसमे common causes variation होना चाहिए और  special causes variation नहीं होना चाहिए। 

Accuracy and precision-
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 Accuracy and precise दोनों बराबर नहीं होते है picture में circle के अंदर target point दिया गया है और dot dot कुछ point दिए गये है जो की target point के काफी पास में है। accuracy मतलब हमारे जो points है वह एक दूसरे से कितने पास में है। और accuracy मतलब  वह center से या target value से कितने पास में है। 

1 - Accuracy and precise - इसका मतलब है इसमें accuracy है मतलब यहाँ सभी  points एक दूसरे के पास में है। और precise है मतलब target point के पास में है। 

2- Accuracy and Not precise - इसका मतलब है इसमें accuracy है मतलब यह target point  के पास में है लेकिन presine नहीं है मतलब यह points एक दूसरे के पास में नहीं है दूर दूर है। 

3- Not Accuracy and precise - यहाँ पर precise है लेकिन accuracy नहीं है क्यों की यह target point से काफी दूर हैऔर precise है क्यों की इसके point पास पास में है। 

4- Not Accuracy and Not precise - यहाँ पर accuracy नहीं है और precise भी नहीं है क्यों की यह terget point से काफी दूर है और इसमें points भी काफी दूर है।
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Measurement System में क्या क्या variation होता है

इसमें 3 प्रकार से variation होता है 1-accuracy 2-stability  3-precision
accuracy चेक करने के लिए हम bias study करते है और Linearity study करते है।  precision को चेक करने के लिए हम Repeatability और Reproducibility study करते है।

Bias - यह Accuracy के रूप में भी जाना जाता है, Measurement के Average priceऔर Sample or part के "true" या "Actual" values  के बीच की दूरी को bias कहा जाता है। इसे error भी कहा जाता है।

Linearity - अगर हमने एक scale लिया है और उस scale का range 0 से लेकर 200 mm है तो हम 0 से लेकर 200 mm के range में अलग अलग points में हम bias चेक करेंगे और अगर scale bias हर एक point में जीरो मिलता है तो हम इसे linier कहेगे। और अगर हमारा bias जीरो नहीं आ रहा है तब यह non-linier कहलाएगा।
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Stability- अगर same inspector same gauge से अलग अलग समय में instruents से reading ले रहा है तो हम उस study को stability study कहेगे।

Repetability - इसमें हम एक ही part को एक ही आदमी द्वारा same instrument और same gauge से उसकी reading को काफी बार चेक करता है इस study को Repeatability कहा जाता है।

Reproducibility - इसमें बार बार अलग अलग inspector reading को चेक करते है। इसके लिए same instrument और pairameter भी same होना chahiye और part भी same होना चाहिए। इसे हम Reproducibility study कहते है।

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