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मॉड्यूल 05 · गुणवत्ता

आपको किन लॉट को स्वीकार करना चाहिए, और किस सांख्यिकीय साक्ष्य के आधार पर?

ANSI Z1.4, Z1.9 और IS 2500 नमूनाकरण कार्यप्रवाह में अंतर्निहित। तीन निरीक्षण प्रकार —इनकमिंग, इन-प्रोसेस और आउटगोइंग— एक ही डेटा मॉडल पर। प्रत्येक स्वीकृति-अस्वीकृति निर्णय सांख्यिकीय रूप से उचित है और लॉट, बैच, क्रय आदेश और अनुरूपता प्रमाणपत्र तक ऑडिट-ट्रेस करने योग्य है।

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यह क्या करता है

इनकमिंग, इन-प्रोसेस और आउटगोइंग निरीक्षण — आपको वास्तव में क्या मिलता है।

छह क्षमताएँ, प्रत्येक उस निर्णय से जुड़ी है जो आपकी टीम पहले से ही लेने का प्रयास कर रही है।

अंतर्निहित नमूनाकरण मानक

ANSI Z1.4 (एट्रिब्यूट AQL: कड़ा, सामान्य, घटा हुआ), ANSI Z1.9 (वेरिएबल AQL, σ अज्ञात और σ ज्ञात), IS 2500 भाग 1 और 2, c=0 (Squeglia), निश्चित नमूना योजनाएँ और प्रतिशत योजनाएँ। व्यवस्था चुनें और प्रणाली गणनाएँ संभालती है।

तीन निरीक्षण प्रकार

इनकमिंग, इन-प्रोसेस और आउटगोइंग, प्रत्येक प्रति विशेषता और लॉट कॉन्फ़िगर किया गया, और प्रत्येक प्रवाह में सही बिंदु पर सही निरीक्षक को उपयुक्त निर्णय-समर्थन प्रस्तुत करता है।

मिश्रित निरीक्षण योजनाएँ

लॉट इतिहास के आधार पर कड़े, सामान्य और घटे हुए व्यवस्थाओं के बीच पूर्व-गणित स्विचिंग। जब एट्रिब्यूट और वेरिएबल योजनाएँ एक साथ लागू होती हैं तब दोहरा निर्णय मॉडल।

पूर्ण ट्रेसेबिलिटी

प्रत्येक निरीक्षण रिकॉर्ड लॉट, बैच, क्रय आदेश, GRN, Challan और अनुरूपता प्रमाणपत्र से जुड़ता है। जब ग्राहक कहता है 'मुझे साक्ष्य दिखाएँ', तो साक्ष्य एक खोज की दूरी पर होता है।

प्रत्येक निर्णय पर ऑडिट ट्रेल

किसने स्वीकार किया, किसने अस्वीकार किया, किस नमूने के साथ, किस AQL के विरुद्ध और किस निपटान के साथ। पूरी तरह डिजिटल और जहाँ आवश्यक हो वहाँ 21 CFR Part 11 के अनुरूप।

कागज़-रहित कार्यप्रवाह

कागज़ और Excel निरीक्षण को टैबलेट-आधारित डिजिटल कार्यप्रवाह से बदलें। निरीक्षक एक बार कैप्चर करता है; गुणवत्ता, आपूर्तिकर्ता गुणवत्ता और वित्त एक ही रिकॉर्ड देखते हैं।

मानक और अनुपालन

उन मानकों के लिए निर्मित जिनकी आपके नियामक और ग्राहक पहले से ही आवश्यकता रखते हैं।

  • ANSI Z1.4
  • ANSI Z1.9
  • IS 2500 Part 1 & 2
  • c=0 (Squeglia)
  • IATF 16949
  • ISO 9001

निरीक्षण को अपनी लाइन पर चलते हुए देखें।

30 मिनट की डिस्कवरी कॉल। वास्तविक फ़ैक्टरी डेटा पर 2–3 सप्ताह का पायलट। फिर अपनी गति से विस्तार करें।

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