معیاری انتظام کے لئے مکمل آلات اور معیار کنٹرول کے طریقے

Thread Content

APQP، یعنی “ایڈوانسڈ پروڈکٹ کوالٹی پلاننگ“، دراصل مصنوعات کے معیار کی پیشگی منصوبہ بندی ہے۔ یہ ایک منظم طریقہ ہے، جس کے ذریعہ کسی مصنوعات کو ایسے معیارات پر پہنچانے کے لئے ضروری اقدامات کا تعین کیا جاتا ہے تاکہ صارفین مطمئن رہ سکیں۔ مصنوعات کے معیار سے متعلق منصوبہ بندی کا مقصد، اس کام میں شامل ہر فرد کے ساتھ رابطہ قائم کرنا ہے، تاکہ ضروری اقدامات بروقت انجام دئے جاسکیں۔ مؤثر مصنوعات کے معیار کی منصوبہ بندی، کمپنی کے اعلیٰ حکام کی جانب سے صارفین کو مطمئن کرنے کے عزم پر منحصر ہے۔ مصنوعات کے معیار سے متعلق منصوبہ بندی کے درج ذیل فوائد ہیں: ◆ وسائل کو مناسب جگہ پر استعمال کرکے صارفین کو مطمئن کیا جاسکتا ہے۔ ； ◆ مطلوبہ تبدیلیوں کی بروقت شناخت کو فروغ دینا۔ ； ◆ بعد کے مراحل میں تبدیلیوں سے اجتناب کریں۔ ； ◆ کم سے کم لاگت پر، بروقت معیاری مصنوعات فراہم کرنا۔ SPC، یعنی اسٹیٹسٹیکل پروسیس کنٹرول، دراصل ایک ایسا طریقہ ہے جس میں شماریاتی تجزیہ کے ذریعے پیداواری عمل پر بروقت نگرانی کی جاتی ہے۔ اس طریقہ سے پیداواری عمل میں مصنوعات کے معیار میں ہونے والی تغیرات کو الگ کیا جاتا ہے؛ تاکہ پیداواری عمل میں پیش آنے والی غیرمعمولی صورتحالوں کے بارے میں پہلے ہی اطلاع دی جاسکے۔ اس سے پیداواری عمل کے منتظمین کو بروقت اقدامات کرنے کا موقع ملتا ہے، تاکہ ان غیرمعمولی صورتحالوں کو دور کیا جاسکے اور عمل کو مستحکم کیا جاسکے۔ اس طرح مصنوعات کے معیار کو بہتر بنایا جاسکتا ہے۔ SPC، بار بار دہرائے جانے والے پیداواری عملوں کے لئے بہت مفید ہے۔ یہ تنظیموں کو ان عملوں کی درست ارزیابی کرنے میں مدد کرتا ہے، اور یہ جاننے میں بھی مددگار ثابت ہوتا ہے کہ آیا عمل قابو میں ہے یا نہیں، اور آیا اس عمل میں استحکام موجود ہے یا نہیں۔ ； عمل کے لئے ایک ابتدائی الارم سسٹم فراہم کیا جائے، تاکہ عمل کی صورتحال پر بروقت نظر رکھی جاسکے، فضول مصنوعات کی پیداوار کو روکا جاسکے، روایتی ٹیسٹوں پر انحصار کو کم کیا جاسکے، اور باقاعدگی سے نگرانی اور سسٹم کے پیمائشی طریقوں کے ذریعے بڑے پیمانے پر ٹیسٹنگ اور تصدیق کے کاموں کی جگہ لی جاسکے۔ (1) SPC کے نفاذ کے فوائد: اس سے کمپنیاں درج ذیل فوائد حاصل کر سکتی ہیں:
◆ لاگت میں کمی
◆ خراب مصنوعات کی شرح میں کمی، دوبارہ کام کرنے اور ضائع ہونے والے وسائل میں کمی
◆ مزدوروں کی پیداواری صلاحیت میں اضافہ
◆ بہترین مسابقتی فوائد حاصل کرنا
◆ وسیع تر صارفین کو راغب کرنا

(2) SPC کے نفاذ کے دو مراحل:
تجزیاتی مرحلہ: کنٹرول چارٹ، ہسٹوگرام، پروسیس کی صلاحیت کا تجزیہ وغیرہ کے ذریعہ عمل کو اعداد و شمار کے لحاظ سے مستحکم کیا جاتا ہے، تاکہ عمل کی صلاحیت مناسب سطح پر رہے۔ نگرانی کا مرحلہ: عمل کی نگرانی کے لئے کنٹرول چارٹس وغیرہ کا استعمال کیا جاتا ہے۔ (3) SPC کا ظہور: صنعتی انقلاب کے بعد، پیداواری صلاحیتوں میں اضافے کے ساتھ، بڑے پیمانے پر پیداوار کے دوران مصنوعات کے معیار کو کس طرح کنٹرول کیا جائے، یہ ایک اہم مسئلہ بن گیا۔ صرف بعد میں مصنوعات کی جانچ کرکے معیار کو کنٹرول کرنے کا طریقہ، اس وقت کی معاشی ترقی کے تقاضوں کے مطابق نہیں رہ سکا، لہذا معیار کنٹرول کے طریقوں میں بہتری لانا ضروری ہو گیا۔ چنانچہ، برطانیہ، امریکہ جیسے ممالک نے، بعد کی جانچوں کے بجائے اعداد و شمار کے ذریعے معیار کنٹرول کرنے کے طریقوں پر تحقیق شروع کی۔ سن 1924 میں، امریکہ کے ڈاکٹر ہیوہارٹ نے پیداواری عملوں میں “3 سگما” کے اصولوں کو استعمال کرنے کی تجویز پیش کی۔ انہوں نے “کنٹرول چارٹس” نامی طریقہ کار کو متعارف کرایا، جس کے ذریعہ عملی عوامل پر کنٹرول رکھا جاسکتا ہے۔ اس طرح انہوں نے شماریاتی معیار کنٹرول کے لئے نظریاتی اور عملی بنیادیں فراہم کیں۔ (4) SPC کا کردار: 1- پروسیس کو مسلسل، مستحکم اور قابل پیشن گوئی بنانا۔ 2۔ مصنوعات کے معیار، پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانا، اور لاگت کو کم کرنا۔ ۳- پروسیس تجزیہ کے لئے بنیاد فراہم کرتا ہے۔ ۴- تغیرات کے خاص اور عام اسباب کو الگ کرنا، تاکہ مقامی سطح پر یا نظام کی سطح پر مناسب اقدامات اٹھائے جا سکیں۔ FMEA، یعنی “پوٹینشل فیلیور موڈ اینڈ ایفیکٹس اینالیسس“، دراصل ممکنہ ناکامیوں کے طریقوں اور ان کے نتائج کا تجزیہ ہے۔ یہ کسی مصنوعات/عمل/خدمت کی منصوبہ بندی اور ڈیزائن کے مرحلے میں استعمال کیا جاتا ہے۔ اس کے ذریعے مصنوعات کے مختلف ذیلی نظاموں، اجزاء، اور عمل/خدمت سے متعلق مختلف پروسیجروں کا الگ الگ تجزیہ کیا جاتا ہے، تاکہ ممکنہ ناکامیوں کا پتہ لیا جاسکے، ان کے ممکنہ نتائج کا جائزہ لیا جاسکے، اور ان خطرات کا اندازہ لگایا جاسکے۔ اس طرح پہلے ہی اقدامات کیے جاسکتے ہیں، تاکہ ناکامیوں کے اثرات کو کم کیا جاسکے، اور ان کے وقوع کے امکانات کو کم کیا جاسکے۔ اس سے مصنوعات/خدمت کی کوالٹی اور قابل اعتمادی میں اضافہ ہوتا ہے، اور صارفین کی اطمینان کو یقینی بنایا جاسکتا ہے۔ FMEA کی اقسام: اپنے استعمال کے لحاظ سے، عام FMEA میں ڈیزائن FMEA (DFMEA) اور پروسیس FMEA (PFMEA) شامل ہیں؛ دیگر اقسام میں سسٹم FMEA، اپلیکیشن FMEA، سپلائی چین FMEA، اور سروس FMEA بھی شامل ہیں۔ MSA: یہ “Measurement System Analysis” کا مخفف ہے۔ MSA، پیمائشی نظاموں کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کا ایک طریقہ ہے؛ اس میں ریاضیاتی اور شماریاتی طریقوں کا استعمال کرکے پیمائشی نظاموں میں موجود غلطیوں کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔ اس سے یہ معلوم کیا جاسکتا ہے کہ پیمائشی نظام، جن پیرامیٹرز کی پیمائش کی جارہی ہے، ان کے لئے مناسب ہے یا نہیں، اور پیمائشی نظاموں میں موجود غلطیوں کے بنیادی اسباب کیا ہیں۔ PPAP: پروڈکشن پارٹ اپروول پروسیجر (Production Part Approval Process)، یہ پروڈکشن کے دوران استعمال ہونے والے مصنوعات کی نگرانی کا طریقہ ہے؛ ساتھ ہی یہ معیار کی بہتری کے لئے بھی ایک مؤثر طریقہ ہے۔ PPAP: پروڈکشن آئٹمز کی تحفظات سے متعلق رپورٹیں – ان میں بنیادی طور پر پروڈکشن آئٹمز کے سائز سے متعلق رپورٹ، ظاہری حالت سے متعلق رپورٹ، کارکردگی سے متعلق رپورٹ، اور مواد سے متعلق رپورٹ شامل ہیں؛ اس کے علاوہ کچھ اضافی رپورٹیں بھی ہیں جو پرزوں کے کنٹرول اور سپلائرز کے کنٹرول سے متعلق ہیں۔ ； بنیادی طور پر، تیاری کرنے والی کمپنیاں اپنے سپلائرز سے یہ تقاضہ کرتی ہیں کہ وہ مصنوعات جمع کرواتے وقت PPAP فائل اور پہلی پروڈکٹ بھی فراہم کریں؛ صرف اسی صورت میں ہی مصنوعات کو قبول کیا جاتا ہے جب PPAP فائل میں تمام شرائط پوری ہوں۔ ； جب تعمیراتی تبدیلیاں کی جاتی ہیں، تو رپورٹ بھی جمع کرانی ضروری ہے۔ ۲- سات بڑے طریقے: ۱- چیک لسٹ۔ چیک لسٹ دراصل ایک ایسا طریقہ ہے جس میں جن چیزوں یا امور کی جانچ کرنی ہے، انہیں الگ الگ فہرست کیا جاتا ہے، پھر باقاعدگی سے یا بے ترتیب طور پر ان ہر ایک چیز کی جانچ کی جاتی ہے، اور مشکلات کو نوٹ کیا جاتا ہے۔ اسے کبھی “چیک شیٹ” یا “پوائنٹ چیک شیٹ” بھی کہا جاتا ہے۔ مثلاً: چیک لسٹ، تشخیصی فارم، کام کی بہتری کے لئے استعمال ہونے والے فارم، اطمینان کی سطح کی جانچ کے لئے فارم، ارزیابی کے فارم، جانچ کے فارم، 5S سرگرمیوں کی جانچ کے لئے فارم، منصوبوں میں پیش آنے والی خرابیوں کے تجزیہ کے لئے فارم وغیرہ۔ ۱- تشکیلی عناصر: ① جانچ کیے جانے والے امور کا تعین۔ ； ②جانچ کی تعدد کا تعین کریں۔ ； ③جانچ کرنے والے افراد کا تعین کریں۔ ۲۔ عمل درآمد کے مراحل: ① جانچ کیے جانے والے اشیاء/عناصر کا تعین کرنا۔ ； ②چیک لسٹ تیار کرنا ； ③چیک لسٹ کے اصولوں کے مطابق جانچ کی جائے اور نتائج درج کیے جائیں۔ ； ④جن مسائل کی نشاندہی ہوئی ہے، ان کے لئے ذمہ دار اداروں سے تقاضا ہے کہ وہ فوری طور پر انہیں در ； ⑤نگران افسران، مقررہ وقت کے اندر بہتری کے اثرات کی تصدیق کرتے ہیں۔ ； ⑥باقاعدگی سے جائزہ لینا، مسلسل بہتری لانا۔ دو سطحی طریقہ: دو سطحی طریقہ سے مراد، کسی خاص موضوع سے متعلق بہت سارے خیالات، رائے یا تجاویز کو گروہوں میں تقسیم کرنا ہے؛ جبکہ جمع کیے گئے بہت سارے ڈیٹا یا معلومات کو ان کے باہمی تعلقات کے حساب سے گروہوں میں تقسیم کیا جاتا ہے۔ لیئرنگ طریقہ کو عموماً افلاطون، ہسٹوگرام وغیرہ جیسے دیگر سات بڑے طریقوں کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے؛ تاہم اسے الگ الگ بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔ مثلاً: نمونہ اعداد و شمار کی جدول، خراب مصنوعات کی درجہ بندی کی جدول، رینکنگ جدول وغیرہ۔ عمل درآمد کے اقدامات: ① تحقیق کے موضوع کا تعین کرنا۔ ； ②جدول تیار کرنا اور ڈیٹا جمع کرنا ； ③جمع کیے گئے ڈیٹا کو مختلف زمروں میں تقسیم کیا جائے ； ④موازناتی تجزیہ کے ذریعہ، ان اعداد و شمار کا تجزیہ کیا جاتا ہے، تاکہ ان کی بنیادی وجوہات معلوم کی جاسکیں، اور بہتری کے لئے مناسب اقدامات کیے جاسکیں۔ ۳- افلاطون: افلاطون کے استعمال کے لئے “طبقاتی طریقہ” ضروری ہے؛ یعنی طبقاتی طریقہ کے ذریعہ متعین کردہ اعداد و شمار کو بڑے سے چھوٹے کرکے ترتیب دیا جاتا ہے، اور اس کے ساتھ ہی ان اعداد و شمار کے مجموعی مقدار کا گراف بھی بنایا جاتا ہے۔ یہ ہماری مدد کرتا ہے کہ ہم اہم مسائل کی نشاندہی کر سکیں، اور اہم ترین عناصر اور مفید عناصر کو پہچان سکیں۔ یہ اعداد و شمار کی ریکارڈنگ کے لئے بھی استعمال ہوتا ہے۔ کچھ لوگ اسے “ABC چارٹ” بھی کہتے ہیں۔ چونکہ افلاطون کے طریقے سے اعداد کو بڑے سے چھوٹے کرکے ترتیب دیا جاتا ہے، اس لئے اسے “ترتیبی چارٹ” بھی کہا جاتا ہے۔ 1۔ درجہ بندی: 1) مظاہر کا تجزیہ پلاٹو کے ذریعہ: یہ برے نتائج سے متعلق ہے، اور اس کا استعمال بنیادی مسائل کی شناخت کے لئے کیا جاتا ہے۔ معیار: غیرمطلوب، خرابیاں، صارفین کی شکایات، مصنوعات کی واپسی، مرمت وغیرہ۔ ； بی لاگت: کل نقصانات، اخراجات وغیرہ۔ ； سی: ترسیل کی مدت: انوینٹری کی کمی، ادائیگیوں میں تاخیر، ترسیل میں دیری وغیرہ۔ ； ڈی-سیکیورٹی: حادثات، غلطیاں وغیرہ کا رونما ہونا۔ ۲) وجوہات کا تجزیہ کرنے ہیٹھا افلاطون: یہ عملی عوامل سے متعلق ہے، تاکہ بنیادی مسائل کا پتہ لیا جاسکے۔ آپریٹر: شفٹ، گروپ، عمر، تجربہ، مہارت وغیرہ۔ ； مشین بی: آلات، آلیات، ڈائیز، آلاتِ پیمائش وغیرہ۔ ； خام مواد: پروڈیوسر، فیکٹریاں، بیچ، اقسام وغیرہ۔ ； ڈی کام کرنے کا طریقہ: کام کرنے کا ماحول، کاموں کا ترتیب، کاموں کی منصوبہ بندی وغیرہ۔ ۲- افلاطون کا کردار: ① برے عوامل کو کم کرنا۔ ； ② بہتری کے اہداف مقرر کرنا، اور مسائل کی نشاندہی کرنا۔ ； ③بہتری کے اثرات کی تصدیق کی جا سکتی ہے۔ ۳- عمل درآمد کے اقدامات: ① ڈیٹا جمع کرنا، اسے مختلف زمروں میں تقسیم کرنا، اور ہر زمرے سے متعلق اعداد و شمار کو کُل اعداد و شمار کے فیصد کے طور پر حساب کرنا۔ ； ②مختلف زمروں میں تقسیم کردہ ڈیٹا کو جمع کیا جاتا ہے، اور انہیں زیادہ سے کم کے ترتیب میں رکھا جاتا ہے؛ ساتھ ہی مجموعی فیصد بھی حساب کیا جاتا ہے۔ ； ③عمودی اور افقی محوروں پر پیمائشی نشانات لگانا۔ ； ④بار چارٹ بنانا ； ⑤ تراکمی منحنی خطوط کو دکھانا ； ⑥ضروری امور کی ریکارڈنگ ⑦ افلاطون کا تجزیہ 【اہم نکات】 A. افلاطون کے گراف میں دو عمودی محور ہوتے ہیں؛ بائیں جانب والا عمودی محور عموماً تعداد یا رقم کو ظاہر کرتا ہے، جبکہ دائیں جانب والا عمودی محور عموماً تعداد یا رقم کے مجموعی فیصد کو ظاہر کرتا ہے۔ ； بی: افلاطون کے ہوریزونٹل اکسس میں عموماً جانچ کیے جانے والے عناصر دکھائے جاتے ہیں، اور ان کو اثر کی شدت کے لحاظ سے بائیں سے دائیں کی جانب ترتیب دیا جاتا ہے۔ ； ج، افلاطون کا گراف بناتے وقت، ہر آئٹم کی تعداد یا رقم کے حساب سے، بائیں جانب کے عمودی محور پر مستطیل دکھائے جاتے ہیں؛ جبکہ ہر آئٹم کی مجموعی تعداد کے حساب سے، دائیں جانب کے عمودی محور پر نقاط دکھائے جاتے ہیں۔ پھر ان نقاط کو ترتیب کے مطابق ایک لکیر سے جوڑ دیا جاتا ہے۔ ٤۔ استعمال کے اہم نکات اور احتیاطی تدابیر: ① افلاطون کے گرافوں کو محفوظ رکھنا ضروری ہے؛ بہتری سے قبل اور بعد کے گرافوں کو ایک ساتھ رکھ کر بہتری کی سطح کا اندازہ لیا جاسکتا ہے۔ ； ②افلاطون کا تجزیہ کرنے کے لئے، صرف پہلے 2-3 نکات پر توجہ دینا کافی ہے۔ ； ③افلاطون کے لئے درجہ بندی کے اصناف کی تعداد بہت کم نہیں ہونی چاہیے؛ 5 سے 9 اصناف مناسب ہیں۔ اگر اصناف کی تعداد بہت زیادہ ہو جائے، یعنی 9 سے زیادہ، تو انہیں دیگر زمروں میں رکھا جا سکتا ہے۔ اگر اصناف کی تعداد بہت کم ہو، یعنی 4 سے کم، تو افلاطون کے طریقہ کار کا کوئی فائدہ نہیں ہوگا۔ ； ④ اگر پلاٹو کے ذریعہ تیار کردہ ڈیٹا میں مختلف اجزاء کی تقسیم تقریباً برابر ہو جائے، تو پلاٹو کا کوئی فائدہ نہیں رہتا؛ یہ پلاٹو کے اصولوں کے خلاف ہے۔ ایسی صورت میں ڈیٹا کو دوسرے زاویوں سے جمع کرکے دوبارہ تجزیہ کرنا ضروری ہے۔ ； ⑤ پلاٹو، انتظامی بہتری کا ذریعہ ہے، نہ کہ مقصد۔ اگر ڈیٹا کی تفصیلات پہلے سے ہی واضح ہوں، تو پلاٹو بنانے میں وقت ضائع کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ ； ⑥اگر دیگر اشیاء کی قیمتیں پہلی چند اشیاء کی قیمتوں سے زیادہ ہیں، تو ان کا تفصیلی تجزیہ کرنا ضروری ہے، تاکہ معلوم کیا جاسکے کہ ایسا ہونے کی کیا وجوہات ہیں۔ ； ⑦ افلاطون کے تجزیے کا بنیادی مقصد، معلومات حاصل کرکے مسائل کی اہمیت کا تعین کرنا اور اس کے مطابق مناسب اقدامات کرنا ہے۔ لیکن اگر پہلے مرحلے کے مسئلے کو موجودہ حالات کے پیش نظر حل کرنا مشکل ہو، یا اس کے حل کے لئے بہت زیادہ وقت اور وسائل درکار ہوں، تو پہلے مرحلے کو چھوڑ کر دوسرے مرحلے سے کام شروع کیا جاسکتا ہے۔ 4. سبب و نتیجہ کا چارٹ: سبب و نتیجہ کے چارٹ کو “خصوصیات اور ان کے اسباب کا چارٹ” بھی کہا جاتا ہے۔ اس کا استعمال، مصنوعات کی خصوصیات اور ان خصوصیات پر اثر ڈالنے والے ممکنہ اسباب کے درمیان تعلقات کا تجزیہ کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ حالات کا جائزہ لے کر، اسباب کا تجزیہ کرکے، اور مناسب اقدامات کرکے مسائل کو حل کیا جاتا ہے۔ یہ، مصنوعات کی خصوصیات (نتائج) اور ان خصوصیات پر اثر ڈالنے والے عوامل (اسباب) کا تجزیہ کرنے کے لئے استعمال ہونے والا ایک آلہ ہے۔ اسے “فش بون ڈایاگرام” بھی کہا جاتا ہے۔ 1۔ درجہ بندی:
1) وجوہات کی تلاش کرنے والا قسم: اس قسم میں مسئلے کی وجوہات کی تلاش کی جاتی ہے، اور ان کے اثرات کا جائزہ لیا جاتا ہے؛ نتائج (خصوصیات) اور وجوہات (عوامل) کے درمیان تعلقات کو سبب و نتیجہ کے گراف کے ذریعے ظاہر کیا جاتا ہے۔ ； ۲) حل تلاش کرنے والا نقطہ نظر: اس میں یہ جاننے کی کوشش کی جاتی ہے کہ مسائل سے کس طرح بچا جائے، اور اہداف کس طرح حاصل کئے جائیں؛ اور توقع کردہ نتائج اور اختیار کیے گئے اقدامات کے درمیان تعلقات کو سبب و نتیجہ کے ڈایاگرام کے ذریعے ظاہر کیا جاتا ہے۔ ۲۔ عمل درآمد کے مراحل:
① سبب و نتیجہ کے تجزیہ کے لئے ایک گروپ تشکیل دیا جائے، بہتر ہوگا کہ اس گروپ میں 3 سے 6 افراد ہوں، اور بہترین صورت یہ ہوگی کہ ان میں مختلف شعبوں کے نمائندے شامل ہوں ； ②مسائل کی نشاندہی کریں۔ ； ③ بنیادی ہڈیوں، درمیانی ہڈیوں، چھوٹی ہڈیوں کو نشان زد کریں، اور بنیادی وجوہات کا تعین کریں (عام طور پر یہ وجوہات 5M1E کے پہلوؤں سے تلاش کیے جاتے ہیں، یعنی انسان، مشین، خام مال، طریقہ کار، پیمائش، اور ماحول)۔ ； ④شرکاء نے گرمجوشی سے بحث کی، اہم وجوہات کی بنیاد پر تجزیہ کیا، درمیانی یا چھوٹی وجوہات کا پتہ لگایا، اور انہیں سبب و نتیجہ کے ڈایاگرام میں دکھایا۔ ； ⑤ سبب و نتیجہ کے چارٹ سازی والے گروپ کو اتفاق رائے قائم کرنا ہوگا، تاکہ ان عوامل کو سرخ رنگ یا کسی خاص نشان سے نشان زد کیا جاسکے جو مسئلے کے بنیادی اسباب ہوسکتے ہیں۔ ； ⑥ ضروری باتوں کو نوٹ کریں: 3۔ استعمال کے اہم نکات اور احتیاطی تدابیر: ① وجوہات کا تعین کرنے کے لئے تمام افراد کے علم اور تجربات سے فائدہ اٹھانا ضروری ہے، تاکہ کوئی چیز نظرانداز نہ رہ جائے۔ ； ②وجوہات کی تفصیلات جتنی زیادہ ہوں، اتنا ہی بہتر ہے؛ کیوں کہ اس سے بنیادی وجوہات یا مسئلے کے حل تلاش کرنے میں آسانی ہوتی ہے۔ ； ③جتنی خصوصیات ہوں، اتنے ہی سبب و نتیجہ کے چارٹ بنانے پڑتے ہیں۔ ； ④ اگر تجزیے سے معلوم ہونے والی وجوہات کے لئے کوئی اقدامات نہیں کئے جاسکتے، تو اس کا مطلب یہ ہے کہ مسئلہ ابھی حل نہیں ہوا ہے۔ مؤثر بہتری کے لئے، وجوہات کو مزید تفصیل سے جاننا ضروری ہے، یہاں تک کہ ایسے اقدامات کئے جاسکیں۔ ； ⑤ڈیٹا کی بنیاد پر، ہر عنصر کی اہمیت کا غیرجانبدارانہ جائزہ لینا۔ ； ⑥توجہ مسائل کے حل پر مرکوز رکھیں، اور 5W2H طریقہ کے مطابق ہر چیز کو الگ الگ درج کریں۔ سبب و نتیجہ کا چارٹ بناتے وقت، پہلے اس بات پر توجہ دیں کہ “یہ مسئلہ کیوں پیدا ہوا، اس کے نتائج کیا ہیں”۔ تجزیے کے بعد، حل تلاش کرتے وقت اس بات پر توجہ دیں کہ “اس مسئلے کو کس طرح حل کیا جا سکتا ہے”” ； کیوں – ایسا کرنے کی وجہ کیا ہے؟ (مقصد) کیا – کیا کرنا ہے؟ (مقصد) کہاں – یہ کام کہاں انجام دیا جائے گا؟ (مقام) کب – کس وقت اسے انجام دینا ہے؟ (ترتیب) کون – کو یہ کام کرنا ہے؟ (انسان) کیسے – کون سے طریقے سے ایسا کیا جائے؟ (طریقہ) کتنا – کتنی لاگت آئے گی؟ (اخراجات) ⑦ سبب و نتیجہ کا چارٹ، موقع پر پیش آنے والے مسائل کو مدِ نظر رکھتے ہوئے تیار کیا جانا چاہیے۔ ； ⑧سبب و نتیجہ کا ڈایاگرام تیار کرنے کے بعد، عوامل کا تعین کرنے کے لئے اتفاق رائے ضروری ہے، اور ان عوامل کو سرخ قلم یا کسی خاص نشان سے نشان زد کرنا چاہیے۔ ； ⑨ علت و معلول کے چارٹ کو استعمال کرتے وقت مسلسل بہتری لانا ضروری ہے۔ 5- پھیلاؤ ڈایاگرام: سبب و نتیجہ کے تعلقات سے متعلق ڈیٹا کو الگ الگ X-Y محوروں پر دکھایا جاتا ہے، تاکہ یہ معلوم کیا جاسکے کہ دو متغیرات کے درمیان کوئی تعلق تو ہے یا نہیں، اور اگر ہے تو اس کی شدت کتنی ہے۔ اس قسم کے ڈایاگرام کو “پھیلاؤ ڈایاگرام” کہا جاتا ہے، اور اسے “تعلقاتی ڈایاگرام” بھی کہا جاتا ہے۔ 1۔ درجہ بندی: 1) مثبت تعلق: جب متغیر X میں اضافہ ہوتا ہے، تو دوسرا متغیر Y بھی بڑھ جاتا ہے۔ ； ۲) منفی تعلق: جب متغیر X میں اضافہ ہوتا ہے، تو دوسرا متغیر Y کم ہو جاتا ہے۔ ； ۳) غیرمتعلق: جب متغیر X (یا Y) میں تبدیلی آتی ہے، تو دوسرا متغیر تبدیل نہیں ہوتا۔ ； ٹھیک ہے، اب میں اسے عربی میں بیان کروں گا:
٤) منحنی خطوط کا تعلق: جب متغیر X میں اضافہ ہوتا ہے، تو متغیر Y بھی بڑھتا ہے۔ لیکن جب Y کی قیمت ایک مخصوص سطح تک پہنچ جاتی ہے، تو X میں اضافے کے باوجود Y کی قیمت کم ہونے لگتی ہے۔ ۲۔ عمل درآمد کے مراحل:
۱) ان دو متغیرات کا تعین کریں جن کی تحقیق کی جانی ہے، اور متعلقہ تازہ ترین ڈیٹا جمع کریں؛ کم از کم 30 گروپوں کا ڈیٹا ضروری ہے۔ ； ۲) دونوں متغیرات کی زیادہ سے زیادہ اور کم سے کم قیمتیں تلاش کریں، پھر ان دونوں متغیرات کو X محور اور Y محور پر نشان زد کریں۔ ； ۳) متعلقہ دونوں متغیرات کو، نقاط کی شکل میں، کوآرڈینیٹ سسٹم میں درج کیا جائے۔ ； ۴) تصویر کا نام، اسے بنانے والا، تخلیق کا وقت وغیرہ جیسے عناصر کو بھی شامل کیا جائے۔ ； 5) پھیلاؤ والے گراف سے متعلق تعلقات اور ان کی شدت کا تجزیہ کرنا۔ ۳- استعمال کے اہم نکات اور احتیاطی تدابیر:
۱) دونوں گروپوں کے متعلقہ اعداد کی تعداد کم از کم 30 ہونی چاہیے؛ بہتر یہ ہے کہ یہ تعداد 50 سے 100 کے درمیان ہو۔ اگر ڈیٹا کم ہو تو غلط فیصلے کا خطرہ بڑھ جاتا ہے۔ ； ۲) عموماً، افقی محور وجوہات یا مستقل متغیرات کو ظاہر کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے، جبکہ عمودی محور نتائج یا متغیرات کو ظاہر کرنے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ ； ۳) چونکہ ڈیٹا کی حصولیابی اکثر 5M1E میں تبدیلیوں کی وجہ سے متاثر ہوتی ہے، لہذا ڈیٹا کے درمیان تعلقات بھی متأثر ہو جاتے ہیں۔ ایسی صورت میں ڈیٹا کی حصولیابی کے شرائط کو الگ الگ زمروں میں تقسیم کرنا ضروری ہے؛ ورنہ ڈسپلے چارٹ دو متغیرات کے درمیان تعلقات کو درست طریقے سے ظاہر نہیں کر پائے گا۔ ； ٹھیک ہے، 4) جب کوئی غیرمعمولی نقطہ سامنے آتا ہے، تو فوراً اس کی وجہ تلاش کرنی چاہیے؛ اس غیرمعمولی نقطے کو حذف نہیں کرنا چاہیے۔ ； 5) جب ڈسپلے ڈایاگرام میں دکھائی دینے والا تعلق، تکنیکی تجربات سے مطابقت نہ رکھتا ہو، تو ضرور اس بات کی جانچ کی جانی چاہیے کہ آخر کون سی وجوہات ایسے غلط تصورات کا سبب بن رہی ہیں۔ 6. ہسٹوگرام: ہسٹوگرام، کسی مصنوعات یا عمل کی خصوصیات کو ظاہر کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ اس میں نارمل تقسیم (جسے معیاری تقسیم بھی کہا جاتا ہے) کے اصول کا استعمال کرتے ہوئے، 50 سے زیادہ ڈیٹا پوائنٹس کو گروپوں میں تقسیم کیا جاتا ہے، اور ہر گروپ میں موجود ڈیٹا پوائنٹس کی تعداد کا حساب لگایا جاتا ہے۔ پھر ان گروپوں کو ہسٹوگرام کی شکل میں، افقی محور پر دکھایا جاتا ہے۔ ۱۔ عمل درآمد کے مراحل: ۱) ایک ہی قسم کے ڈیٹا کو جمع کرنا۔ ； ۲) رینج (کُل فاصلہ) کا حساب لگائیں: R = Xmax – Xmin ； ۳) گروپوں کی تعداد K کا تعین: K=1
۳.۲۳ logN
ڈیٹا کی کُل تعداد: ۵۰–۱۰۰، ۱۰۰–۲۵۰، ۲۵۰ سے زیادہ
تعداد کے حساب سے گروپوں کی تعداد: ۶–۱۰، ۷–۱۲، ۱۰–۲۰

۴) پیمائش کی کم سے کم اکائی کا تعین: جب اعشاریہ دَرجات کی تعداد n ہو، تو کم سے کم اکائی ۱۰-n ہوگی۔ ； ۵) گروپوں کے درمیان فاصلے h کا حساب لگائیں، یعنی h = کُل فرق R / گروپوں کی تعداد K ； ۶) ہر گروپ کی کم سے کم اور زیادہ سے زیادہ حدوں کا تعین کریں۔
پہلے گروپ کی کم سے کم حد = X_min – قیاسی پیمائشی وحدت × 10 – n/27
دوسرے گروپ کی کم سے کم حد (پہلے گروپ کی زیادہ سے زیادہ حد) = پہلے گروپ کی کم سے کم حد + گروپ کا فاصلہ h ； ۷) ہر گروپ کی مرکزی قیمت کا حساب لگائیں، گروپ کی مرکزی قیمت = (گروپ کی کم سے کم قیمت + گروپ کی زیادہ سے زیادہ قیمت) / 2 ； 8) فریکوئنسی ٹیبل تیار کرنا۔ ； ۹) فریکوئنسی ٹیبل کی بنیاد پر ہسٹوگرام تیار کریں۔ ۲۔ ہسٹوگرام کی عام شکلیں اور ان کی تشخیص: ۱) معمولی شکل: یہ نارمل تقسیم کی شکل ہے، اس میں شماریاتی قوانین لاگو ہوتے ہیں، اور عمل بھی معمول کے مطابق ہوتا ہے۔ ； ۲) دانتوں کی کمی والا قسم: یہ نارمل تقسیم پر عمل نہیں کرتا، اور اس میں شماریاتی قوانین لاگو نہیں ہوتے۔ ； ۳) ترجیحی نمونہ: یہ معمول کے تقسیمی نمونے کے مطابق نہیں ہے، اور اس میں شماریاتی قوانین لاگو نہیں ہوتے۔ ； ۴) جزیرہ نما قسم: یہ معمول کی تقسیم کے مطابق نہیں ہے، اور اس پر شماریاتی قوانین لاگو نہیں ہوتے۔ ； 5) پلیٹو قسم: یہ معمول کی تقسیم نہیں ہے، اور اس میں شماریاتی قوانین لاگو نہیں ہوتے۔ ； 6) دو قلہی شکل: یہ نارمل تقسیم نہیں ہے، اور اس میں شماریاتی قوانین لاگو نہیں ہوتے۔ ； ۷) غیرمنظم قسم: یہ معمول کے تقسیمی نمونے پر عمل نہیں کرتا، اور اس میں کوئی شماریاتی قاعدہ لاگو نہیں ہوتا۔ 7. کنٹرول چارٹس
1. کنٹرول چارٹس کا مطلب: مصنوعات کے معیار پر اثرانداز ہونے والے عوامل بہت سے ہیں، جن میں ساکن عوامل اور متحرک عوامل دونوں شامل ہیں۔ کیا کوئی ایسا طریقہ موجود ہے جس کے ذریعہ مصنوعات کی پیداواری عمل کی بروقت نگرانی کی جاسکے، اور معیار سے متعلق خطرات کا فوری پتہ لیا جاسکے، تاکہ پیداواری عمل کو بہتر بنایا جاسکے اور فضول اور ناقص مصنوعات کی پیداوار کو کم کیا جاسکے؟ کنٹرول چارٹس دراصل ایک ایسا ہی معیار کنٹرول کا طریقہ ہے، جس میں فیلڈ سے حاصل کردہ معیاری اعداد و شمار کا استعمال کرکے کنٹرول چارٹس تیار کئے جاتے ہیں، اور ان چارٹس کے ذریعہ مصنوعات کی پیداواری عمل کے معیار کا جائزہ لیا جاتا ہے۔ کنٹرول چارٹس، بہت سی مفید معلومات فراہم کرتے ہیں، اور یہ معیاری کنٹرول کے لئے ایک اہم طریقہ ہے۔ کنٹرول چارٹ کو مینجمنٹ چارٹ بھی کہا جاتا ہے؛ یہ ایک ایسا کوالٹی مینجمنٹ چارٹ ہے جس میں کنٹرول حدود درج ہوتی ہیں۔ کنٹرول چارٹ کے استعمال کا ایک مقصد، کنٹرول چارٹ پر موجود مصنوعات کی خصوصیات کی تقسیم کا جائزہ لے کر یہ جاننا ہے کہ آیا پیداواری عمل میں کوئی خرابی پیدا ہوئی ہے یا نہیں۔ اگر کوئی خرابی درپیش ہو تو فوری طور پر ضروری اقدامات کیے جانے چاہئیں تاکہ پیداواری عمل دوبارہ مستحکم حالت میں آ سکے۔ کنٹرول چارٹس کا استعمال بھی کیا جاسکتا ہے، تاکہ پیداواری عمل کو اعداد و شمار کے ذریعے کنٹرول کیا جاسکے۔ مصنوعات کی معیاری خصوصیات کی تقسیم، دراصل ایک شماریاتی تقسیم ہے۔ لہٰذا، کنٹرول چارٹ بنانے کے لئے احتمالیات کے متعلقہ نظریات اور علم کا استعمال ضروری ہے۔ کنٹرول چارٹ، پیداواری عمل کے معیار کا ایک گرافیکی نمائندہ ہے؛ اس چارٹ میں ایک مرکزی لکیر اور اوپر و نیچے کی حدود موجود ہوتی ہیں، نیز وقت کے لحاظ سے لیے گئے نمونوں کے اعداد و شمار بھی درج ہوتے ہیں۔ مرکزی لکیر، ان اعداد و شمار کی اوسط قیمت ہے؛ جبکہ اوپری اور نچلی حدیں، مرکزی لکیر سے کئی معیاری انحرافات کے فاصلے پر واقع ہوتی ہیں۔ زیادہ تر صنعتی استعمالات میں تین گنا معیاری انحراف کی حدوں کا استعمال کیا جاتا ہے، لیکن اگر کافی شواہد موجود ہوں تو دیگر حدوں کا بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔ عام طور پر استعمال ہونے والے کنٹرول چارٹس دو بڑی قسموں میں تقسیم ہوتے ہیں: پیمائشی اقدار والے چارٹس، اور عددی اقدار والے چارٹس۔ یہ دونوں قسمیں مختلف پیداواری عملوں کے لئے مناسب ； ہر قسم کو مزید تفصیلی کنٹرول چارٹس میں تقسیم کیا جاسکتا ہے؛ مثلاً، پیمائشی اقدار کے کنٹرول چارٹس کو مزید تفصیل سے “میانگین-حدِ تغیر کنٹرول چارٹ”، “ایکل قدر کے لئے حدِ تغیر کنٹرول چارٹ” وغیرہ میں تقسیم کیا جاسکتا ہے۔ ۲۔ کنٹرول چارٹ کی تیاری
کنٹرول چارٹ کی بنیادی ساخت درج ذیل شکل میں دکھائی گئی ہے۔ کنٹرول چارٹ تیار کرنے کے لئے عموماً درج ذیل اقدامات اختیار کئے جاتے ہیں: ① مقرر کردہ نمونہ لینے کے وقفے اور نمونوں کی تعداد کے مطابق نمونے لئے جاتے ہیں۔ ； ②نمونوں کی معیاری خصوصیات کی پیمائش کریں، اور ان کے اعداد و شمار کا حساب لگائیں۔ ； ③کنٹرول چارٹ پر نقاط کو نشان زد کریں۔ ； ④یہ جاننا ضروری ہے کہ پیداواری عمل میں کوئی متوازی سرگرمیاں تو نہیں کنٹرول چارٹ، منیجروں کو پیداواری عمل سے متعلق بہت سی مفید معلومات فراہم کرتا ہے؛ لہذا درج ذیل نکات پر توجہ دینا ضروری ہے: ① عمل کے معیار کے حساب سے، مناسب جگہوں پر کنٹرول نقاط مقرر کرنا ضروری ہے۔ مینجمنٹ پوائنٹس سے عموماً وہ اہم مقامات، اہم ابعاد، اور وہ عملیات مراد ہوتے ہیں جن کے لئے خصوصی تقاضے ہوتے ہیں، یا جو پروڈکشن کے عمل پر اثر ڈالتے ہیں۔ مثلاً، ایسے مقامات کو مینجمنٹ پوائنٹس قرار دیا جاسکتا ہے جہاں مصنوعات کا معیار غیر مستحکم ہو، یا وہاں خراب مصنوعات کی تعداد زیادہ ہو۔ ； ②مینجمنٹ پوائنٹس پر موجود معیاری مسائل کی بنیاد پر، کنٹرول چارٹ کی مناسب قسم کا انتخاب کیا جانا چاہیے: ③ جب عمل کی نگرانی کے لئے کنٹرول چارٹ استعمال کیا جاتا ہے، تو سب سے پہلے مناسب کنٹرول حدود کا تعین ضروری ہے۔ ④ اگر کنٹرول چارٹ پر موجود نقاط میں کوئی غیرمعمولی صورتحال ہے، تو فوراً اس کی وجہ تلاش کرکے مناسب اقدامات کیے جانے چاہئیں، تاکہ پیداوار جاری رہ سکے؛ یہی کنٹرول چارٹ کے مؤثر استعمال کی بنیادی شرط ہے۔ ； ⑤کنٹرول لائن، ٹولرنس لائن کے برابر نہیں ہوتی۔ ٹولرنس لائن کا استعمال اس بات کا تعین کرنے کے لئے کیا جاتا ہے کہ مصنوعات معیار پر پوری اترتی ہے یا نہیں، جبکہ کنٹرول لائن کا استعمال اس بات کا تعین کرنے کے لئے کیا جاتا ہے کہ پروڈکشن کے عمل میں کوئی تبدیلی آئی ہے یا نہی ； ⑥کنٹرول چارٹ میں کوئی خرابی پیدا ہونے پر، ذمہ داری کا تعین کرنا ضروری ہے، اور اس مسئلے کو فوری طور پر حل کرنا یا اس کی اطلاع اعلیٰ حک کنٹرول چارٹ تیار کرتے وقت ہر بار کنٹرول حدود کا حساب لگانا ضروری نہیں ہوتا، تو پھر ابتدائی کنٹرول لائنیں کیسے متعین کی جاتی ہیں؟ اگر موجودہ پیداواری حالات ماضی کے حالات جیسے ہی ہیں، تو ماضی کے تجرباتی اعداد و شمار کو استعمال کیا جاسکتا ہے، یعنی ماضی میں استعمال کیے گئے کنٹرول حدود کو ہی استعمال کیا جاسکتا ہے۔ مذکورہ بالا میں کنٹرول حدود کا تعین کرنے کا ایک طریقہ بیان کیا گیا ہے، یعنی فیلڈ سمپلنگ کا طریقہ۔ اس کے مراحل درج ذیل ہیں: ① بے ترتیب طریقے سے 50 یا اس سے زیادہ نمونے لئے جائیں، ان نمونوں کے ڈیٹا کا تجزیہ کیا جائے، کنٹرول حدود کا حساب لگایا جائے، اور پھر کنٹرول چارٹ تیار کیا جائے۔ ； ②یہ دیکھیں کہ کنٹرول چارٹ کنٹرول کی حالت میں ہے یعنی مستحکم حالت میں ہے۔ اگر تمام نقاط کنٹرول کی حدود کے اندر ہوں، اور نقاط کی ترتیب میں کوئی غیرمعمولی بات نہ ہو، تو اگلے مرحلے پر جایا جاسکتا ہے۔ ； ③اگر کوئی غیرمعمولی حالت موجود ہے، یا اگرچہ یہ حدود سے باہر نہیں ہے لیکن ترتیب میں کوئی خرابی ہے، تو اس غیرمعمولی صورتحال کی وجوہات کا پتہ لگانا ضروری ہے، اور مناسب اقدامات کرکے اسے قابو میں لانا ضروری ہے۔ اس کے بعد دوبارہ ڈیٹا جمع کرکے کنٹرول حدود کا تعین کیا جائے، تاکہ آگے کے مراحل شروع کیے جاسکیں۔ ； ④مذکورہ بالا ڈیٹا کو کیوبک گراف کی شکل میں پیش کیا جائے، پھر اس کیوبک گراف کا موازنہ معیاری حدود (اوپری اور نچلی حدود) سے کیا جائے۔ اس سے معلوم ہوگا کہ آیا یہ حالت مطلوبہ ہے یا نہیں۔ اگر مطلوبہ معیارات پورے نہیں ہوتے، تو ضروری اقدامات کیے جانے چاہئیں تاکہ اوسط قیمت یا معیاری انحراف کم ہو سکے۔ اقدامات کرنے کے بعد دوبارہ وہی عمل دہرایا جائے تاکہ معیاری حدود پوری ہو سکیں۔ ۳- کنٹرول چارٹس کا استعمال کرتے ہوئے غیرمعمولی صورتحال کی شناخت کیسے کی جائے؟ کنٹرول چارٹس کے ذریعہ پیداواری عمل کی حالت کا اندازہ لگانے کے لئے، بنیادی طور پر نمونہ ڈیٹا سے حاصل ہونے والے نقاط کی جگہ اور ان میں ہونے والی تبدیلیوں کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔ بے قابو حالت بنیادی طور پر درج ذیل دو صورتوں میں ظاہر ہوتی ہے: ① نمونے کے نقاط کنٹرول کی حدود سے باہر ہو جاتے ہیں۔ ； ②نمونے کے نقاط کنٹرول حدود کے اندر ہیں، لیکن ان کی ترتیب غیرمعمولی ہے۔ جب ڈیٹا پوائنٹس انتظامی حدود سے باہر چلے جاتے ہیں، تو عموماً یہ سمجھا جاتا ہے کہ پیداواری عمل میں کوئی خرابی موجود ہے۔ ایسی صورت میں اس کی وجوہات کا پتہ لگانا اور مناسب اقدامات کرنا ضروری ہے۔ ترتیب میں خرابی سے مراد بالخصوص درج ذیل حالات ہیں: ③ اگر لگاتار سات یا اس سے زیادہ نقاط، مرکزی لکیر کے اوپر یا نیچے واقع ہوں، تو اس صورت میں ضروری ہے کہ پیداواری عمل میں کوئی تبدیلی تو نہیں آئی ہے، اس کی جانچ کی جائے۔ ④لگاتار تین نقاط میں سے دو نقاط، انتظامی حدود کے قریب واقع علاقے میں آ جاتی ہیں (یعنی مرکزی لکیر سے لے کر انتظامی حدود تک کے علاقے کا دو تہائی حصہ)۔ ایسی صورت میں، پیداوار میں ہونے والی تغیرات کی شدت پر توجہ دینا ضروری ہے۔ ⑤نقاط کے باری باری اوپر یا نیچے جانے کا رجحان، اس بات کی علامت ہے کہ عمل کی خصوصیات میں اوپر یا نیچے کی سمت میں تبدیلی واقع ہورہی ہے۔ ⑥نقاط کی ترتیب میں دوریاں باقاعدگی کے ساتھ تبدیل ہوتی رہتی ہیں؛ اس صورت میں کام کے وقت کو مختلف سطحوں پر تقسیم کیا جاسکتا ہے، اور کنٹرول چارٹ دوبارہ تیار کیا جاسکتا ہے، تاکہ مسائل کی وجوہات کا پتہ لیا جاسکے۔ کنٹرول چارٹ کی، غیرمعمولی صورتحالوں کو دریافت کرنے کی صلاحیت، ڈیٹا کو گروپوں میں تقسیم کرنے کے طریقے، نمونوں کے جمع کرنے کے طریقے، اور مختلف زمروں کی تقسیم کے لحاظ سے مختلف ہوتی ہے۔ صرف کنٹرول چارٹس کے استعمال پر ہی اکتفا نہیں کرنا چاہیے، بلکہ مختلف قسم کے ڈیٹا جمع کرنے اور اسے استعمال کرنے کے طریقے بھی استعمال کرنے چاہئیں، تاکہ مختلف قسم کے چارٹس تیار کیے جاسکیں، اور اس طرح بہتر نتائج حاصل کیے جاسکیں۔ قابلِ ذکر بات یہ ہے کہ، اگر انتظامی حدود سے باہر کوئی غیرمعمولی صورتحال سامنے آئے، لیکن اس کی وجوہات کا پتہ لگانے اور مناسب اقدامات کرنے کی کوشش نہ کی جائے، تو کنٹرول چارٹ کی تمام خصوصیات بےکار ہو جاتی ہیں؛ یعنی یہ محض ایک بےفائدہ کاغذ ہی رہ جاتا ہے۔