Select Language
আপনার ল্যাব কি পুরানো পরীক্ষার পদ্ধতির উপর নির্ভর করছে যা প্রকৃত উত্পাদন কর্মক্ষমতা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না? থার্মোসেট উপকরণের জন্য, ঐতিহ্যগত DSC, ওপেন-প্লেট রিওমেট্রি, এবং DMA প্রায়শই প্রকৃত উত্পাদন থেকে অনেক দূরে বিভিন্ন নমুনা পরীক্ষা করে, যার ফলে দুর্বল পারস্পরিক সম্পর্ক, ধীর যোগ্যতা, ব্যর্থ স্কেল-আপ, রক্ষণশীল প্রক্রিয়া উইন্ডো এবং অপ্রয়োজনীয় স্ক্র্যাপ হয়। আলফা টেকনোলজিসের প্রিমিয়ার ইএসআর পরিবর্তন করে যে বাস্তব চাপ এবং তাপীয় প্রোফাইলের অধীনে একটি সিল করা গহ্বরে একটি নমুনা পরীক্ষা করে, মাত্র 90 মিনিটের মধ্যে সান্দ্রতা, জেল পয়েন্ট, মডুলাস এবং টিজির অবিচ্ছিন্ন পরিমাপ সরবরাহ করে। ফলাফল হল দ্রুত যোগ্যতা, বুদ্ধিমান প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশান, এবং ডেটা যা প্রকৃত উৎপাদন ফলাফল প্রতিফলিত করে।
আমি একটি সাধারণ সমস্যা একটি ল্যাবে ব্যয়বহুল শব্দ তৈরি করতে দেখেছি। একটি বাক্স বাইরে থেকে সূক্ষ্ম দেখায়. লেবেল পরিষ্কার. স্টক তাক উপর আছে. তারপর ফলাফল প্রবাহিত হতে শুরু. একটি পিপেটের টিপ প্রতিবার একইভাবে বসবে না। একটি টিউব ক্যাপ তার সীল হারায়। একটি রিএজেন্ট কিট তার স্টোরেজ জানালার পাশে বসে আছে। পরীক্ষা এখনও চলছে, কিন্তু নম্বর মেলানো বন্ধ। সেখানেই নির্ভুলতা ভেঙে যায়। আমি ল্যাব সামগ্রীকে ছোট বিবরণ হিসাবে বিবেচনা করি না। আমি তাদের ফলাফলের অংশ হিসাবে বিবেচনা করি। যখন আমি একটি ল্যাব সেটআপ পর্যালোচনা করি, তখন আমি প্রাথমিক বিষয়গুলি দিয়ে শুরু করি: - আমি স্টোরেজ তারিখ এবং লট নম্বরগুলি পরীক্ষা করি - আমি সিলের গুণমান, ফিট এবং পৃষ্ঠের অবস্থা দেখি - আমি শেষ ব্যাচের সাথে নতুন স্টকের তুলনা করি - আমি যে কোনও পরিবর্তন রেকর্ড করি যা পাঠকে প্রভাবিত করতে পারে - আমি এমন আইটেমগুলি প্রতিস্থাপন করি যেগুলি পরিধান দেখায়, এমনকি যদি সেগুলি এখনও "ব্যবহারযোগ্য দেখায়" আমি এটি কঠিন উপায়ে শিখেছি। একটি ছোট ডায়াগনস্টিক ল্যাব যার সাথে আমি কাজ করেছি নমুনা পরিচালনার ক্ষেত্রে ছোট পরিবর্তন দেখতে পেয়েছি। দলটি ডিভাইসটিকে দায়ী করেছে। তারপর আমরা ভোগ্যপণ্যের দিকে তাকালাম। সমস্যাটি ছিল বার্ধক্যজনিত টিউব, দুর্বল সিল এবং দুটি ভিন্ন ব্যাচের টিপসের মিশ্রণ। কিছুই ভাঙা দেখায়নি। তবুও নমুনা পথ এক রান থেকে পরের দিকে পরিবর্তিত হয়েছে। আমরা পুরানো স্টক প্রতিস্থাপন করেছি, মূল আইটেমগুলির জন্য একজন সরবরাহকারী রেখেছি এবং প্রতিটি পরিবর্তন লগ ইন করেছি। ড্রিফট নেমে গেল। দলটি ত্রুটিটি কোথা থেকে এসেছে তা অনুমান করতে ঘন্টার অপচয়ও বন্ধ করে দিয়েছে। যে অংশ অনেক মানুষ মিস. পুরানো উপকরণ সবসময় জোরে ব্যর্থ হয় না। তারা প্রায়ই নীরবে ব্যর্থ হয়। একটি ছোট পরিবর্তন পুরো প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ঢেউ তুলতে পারে। আমার অভ্যাস সহজ। আমি ওয়ার্কফ্লো পরিষ্কার রাখি, সাপ্লাই চেইন স্থির রাখি এবং উপাদানের তালিকা সংক্ষিপ্ত রাখি। আমি একটি পণ্য যোগ করি না কারণ এটি উপলব্ধ। আমি একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করি: এটি কি ল্যাবটিকে একই ফলাফল বারবার ধরে রাখতে সাহায্য করবে? যদি উত্তর না হয়, আমি এটা ছেড়ে দিই। একটি ভাল ল্যাবে বেশি শব্দের প্রয়োজন হয় না। এটি এমন উপকরণ প্রয়োজন যা কাজের সাথে মেলে, ব্যাচের পর ব্যাচ, বিস্ময় ছাড়াই। যদি আপনার ল্যাব অস্থির ফলাফল দেখতে পায়, আমি একটি গভীর সমস্যা তাড়া করার আগে আমি ভোগ্যপণ্য দিয়ে শুরু করব। চিন্তার এই ছোট পরিবর্তন অনেক সময়, পুনরায় কাজ এবং হতাশা বাঁচাতে পারে।
আমি এটি একাধিকবার দেখেছি: একটি ল্যাব পুরানো সরবরাহ ব্যবহার করে এবং কাজটি প্রবাহিত হতে শুরু করে। একটি জীর্ণ পিপেট টিপ প্রথম নজরে বিপজ্জনক দেখায় না। একটি বিবর্ণ লেবেল ছোট বলে মনে হচ্ছে। একটি টিউব র্যাক যেটি তার গ্রিপ হারিয়েছে সেটি একটি ছোটখাটো সমস্যা বলে মনে হয়। আমি একই ভাবে ভাবতাম যতক্ষণ না আমি একটি সাধারণ নমুনা প্রিপ ট্র্যাক বন্ধ হয়ে যেতে দেখেছি কারণ একটি পুরানো ব্যাচের ভোগ্যপণ্য আলগা ফিট এবং দুর্বল সিলিং ছিল। পরীক্ষা তখনও চলছিল। তারপরও রেজাল্ট বেরিয়েছে। সংখ্যাগুলি ঠিক যেভাবে তাদের থাকা উচিত সেভাবে লাইন আপ করেনি। যে অংশটি অনেক দল মিস করে। যথার্থতা একবারে ব্যর্থ হয় না। এটি ছোট পদক্ষেপে পিছলে যায়। আমি এখন পাঁচটি সাধারণ লক্ষণে মনোযোগ দিই। পুরানো সীল আর তাদের উচিত উপায় বন্ধ. প্লাস্টিকের অংশগুলি বারবার ব্যবহারের পরে বাঁক বা ফাটল। লেবেল বিবর্ণ, তাই কর্মীরা স্টোরেজ তারিখগুলি মিশ্রিত করে। রিএজেন্টগুলি খুব দীর্ঘ বসে থাকে এবং সামঞ্জস্য হারায়। যে সরঞ্জামগুলি শক্তভাবে ফিট করা উচিত সেগুলি আলগা অনুভব করা শুরু করে। একেক জনকে ছোট মনে হয়। একসাথে, তারা নমুনা পরিচালনা, পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা এবং দৈনন্দিন কর্মপ্রবাহকে প্রভাবিত করতে পারে। ল্যাবটি কীভাবে সরবরাহ সঞ্চয় করে এবং ঘোরায় তাও আমি দেখি। কোন স্পষ্ট তারিখ সিস্টেম ছাড়া একটি তাক একটি সমস্যা দ্রুত পরিণত হয়. আমি একবার একটি ছোট টেস্টিং টিমের সাথে কাজ করেছি যেটি পরিষ্কার স্টক অর্ডার ছাড়াই একই ক্যাবিনেটে পাইপেটের টিপস, টিউব এবং ক্লিনিং ওয়াইপগুলি রেখেছিল। লোকেরা প্রথমে যা দেখেছিল তা ধরেছিল। নতুন বাক্স পিছনে ছিল. পুরনো বাক্সগুলো অনেকক্ষণ খোলা থাকত। তারা লেআউট পরিবর্তন করে, তারিখ চিহ্নিত করার পর এবং প্রতি সপ্তাহে একজনকে সরবরাহের প্রবাহ পরীক্ষা করে রাখার পর, তাদের দৈনন্দিন কাজ সহজ হয়ে যায় এবং তাদের পুনরায় কাজ কমে যায়। আমার অভ্যাস সহজ। আমি প্রথমে নমুনা স্পর্শ কি পরীক্ষা. সমস্যা সৃষ্টি করার আগে আমি ফিট, সীল এবং পরিমাপকে প্রভাবিত করে এমন আইটেমগুলি প্রতিস্থাপন করি। আমি স্টোরেজ শুষ্ক, পরিষ্কার এবং পড়া সহজ রাখি। আমি লট নম্বর এবং খোলার তারিখ রেকর্ড করি। আমি জীর্ণ, বাঁকানো বা অস্পষ্ট দেখায় এমন কিছু সরিয়ে ফেলি। আমি আরও মনে করি যে প্রতিটি ল্যাবের সরবরাহকে পদ্ধতির অংশ হিসাবে বিবেচনা করা উচিত, ব্যাকগ্রাউন্ড অবজেক্ট হিসাবে নয়। একটি ভাল যন্ত্র এখনও দুর্বল ফলাফল দিতে পারে যদি এর চারপাশের ছোট অংশগুলি ক্লান্ত হয়। একটি পরিষ্কার বেঞ্চ সাহায্য করে। পরিষ্কার লেবেল সাহায্য. তাজা ভোগ্যপণ্য সাহায্য. আমি শিখেছি যে এই ছোট পছন্দগুলি থেকে নির্ভুলতা তৈরি করা হয়েছে, একটি বড় আপগ্রেড থেকে নয়। যদি আমি এটাকে সরল ভাষায় বলতে চাই, তাহলে এটাই আমার দৃষ্টিভঙ্গি: পুরানো ল্যাব সরবরাহ নিঃশব্দে ভালো কাজ বন্ধ করে দিতে পারে। যখন আমি স্টকটি সতেজ রাখি, লেবেলগুলি পরিষ্কার করি এবং সেটআপ সহজ করি, তখন আমি ভুলগুলি সংশোধন করতে কম সময় ব্যয় করি এবং ডেটার উপর আস্থা রাখতে বেশি সময় ব্যয় করি।
আমি দেখেছি যে একটি সাধারণ সমস্যা একটি ল্যাবে প্রচুর ক্ষতির কারণ হয়: পুরানো উপকরণগুলি শেল্ফে থাকে, লোকেরা সেগুলি ব্যবহার করতে থাকে এবং ফলাফলগুলি প্রবাহিত হতে শুরু করে। একটি জীর্ণ পিপেট টিপ একটি নমুনা পরিবর্তন করতে পারে। একটি মেয়াদোত্তীর্ণ বিকারক একটি প্রতিক্রিয়া দুর্বল করতে পারে। একটি ফাটল পাত্রে দূষণ আনতে পারে। বিবর্ণ একটি লেবেল ভুল আইটেম ব্যবহার করা হতে পারে. যখন এটি ঘটে, দলটি সময় নষ্ট করে, পরীক্ষাগুলি পুনরাবৃত্তি করে এবং ডেটা ড্রপের উপর আস্থা রাখে। আমি ল্যাব সামগ্রীকে ছোট বিবরণ হিসাবে বিবেচনা করি না। আমি তাদের ফলাফলের অংশ হিসাবে বিবেচনা করি। যখন আমি একটি ল্যাব দেখি যা দুর্বল ফলাফলের সাথে লড়াই করে, আমি সাধারণত একই প্যাটার্ন দেখতে পাই: - স্টক খুব দীর্ঘ রাখা হয় - স্টোরেজ নিয়মগুলি শিথিল - কর্মীরা কাছাকাছি যা ব্যবহার করে, যা সঠিক তা নয় - পুরানো আইটেমগুলি তাজা জিনিসগুলির সাথে মিশ্রিত থাকে - কেউ যত্ন সহকারে অবস্থা, লট বা মেয়াদ পরীক্ষা করে না যে মিশ্রণ এড়ানো যায় এমন ত্রুটি তৈরি করে৷ আমি সম্পূর্ণ স্টক রুমের একটি সাধারণ চেক দিয়ে শুরু করতে চাই। আমি জিজ্ঞাসা করি: - মেয়াদ শেষ কি? - মেয়াদ শেষ হওয়ার কাছাকাছি কি? - কি ক্ষতি হয়েছে? - কি খারাপ ট্রেসেবিলিটি আছে? - আমরা যে কাজ করি তার সাথে কি আর মিল নেই? একটি ছোট খাদ্য পরীক্ষার ল্যাব একবার একই ব্যাচের নিম্ন-গ্রেডের নমুনা টিউবগুলি ব্যবহার করে রেখেছিল কারণ সেগুলি এখনও শেলফে ছিল। টিউবগুলো বাইরে থেকে ভালো লাগছিল। সমস্যাটি পরে দেখা যায় যখন নমুনা পরিচালনা অগোছালো হয়ে ওঠে এবং কাজটি পুনরাবৃত্তি হয়। দলটি পুরানো স্টক অপসারণ করার পরে এবং আরও ভাল ফিট এবং সিল সহ তাজা টিউবগুলিতে স্যুইচ করার পরে, কর্মপ্রবাহ নিয়ন্ত্রণ করা সহজ হয়ে ওঠে। পরিবর্তন কাগজে নাটকীয় ছিল না. দৈনন্দিন কাজে এটা খুবই বাস্তব ছিল। আমি রুটিন QC কাজ থেকে আরেকটি স্পষ্ট দৃষ্টিভঙ্গি আছে. একটি ল্যাব একটি পুরানো বিকারক লট ব্যবহার করেছে কারণ নতুন অর্ডারটি এখনও খোলা হয়নি। পরীক্ষা একবারে ফেল করেনি। এটি দুর্বল সংকেত দিয়েছে যা "যথেষ্ট কাছাকাছি" দেখায়। এই ধরনের ফলাফল একটি স্পষ্ট ত্রুটির চেয়ে বেশি বিপজ্জনক হতে পারে, কারণ লোকেরা এটি বিশ্বাস করতে পারে। একবার দলটি একটি কঠোর উপায়ে স্টক খোলা, লেবেল এবং ঘোরানোর নিয়ম সেট করলে, সেই দুর্বল ফলাফলগুলি কম সাধারণ হয়ে ওঠে। যা আমাকে সবচেয়ে সাহায্য করে তা হল একটি সাধারণ অভ্যাস পরিকল্পনা। তিনটি গ্রুপে স্টক রাখুন: - সক্রিয় ব্যবহার - মেয়াদ শেষের কাছাকাছি - ব্যবহার থেকে সরান এটি এক নজরে শেল্ফকে পড়া সহজ করে তোলে। প্রতিটি আইটেমকে একটি পরিষ্কার তারিখ, লট নম্বর এবং স্টোরেজ প্রয়োজন দিয়ে চিহ্নিত করুন। আমি প্লেইন লেবেল পছন্দ করি যা যেকোনো দলের সদস্য দ্রুত পড়তে পারে। একটি লেবেল অনুমান প্রয়োজন হলে, এটি যথেষ্ট ভাল নয়. ব্যবহার করে জিনিসপত্র সংরক্ষণ করুন, অভ্যাস দ্বারা নয়। আমি সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত উপকরণ রাখি যেখানে দল দ্রুত তাদের কাছে পৌঁছাতে পারে। আমি সংবেদনশীল আইটেম সঠিক জায়গায় রাখি, এলোমেলো স্টকের কাছে নয়। একটি পরিষ্কার বিন্যাস মানুষের প্রত্যাশার চেয়ে বেশি সময় বাঁচায়। প্রতিটি মূল কাজের আগে উপকরণ পরীক্ষা করুন। আমি কিছু ভুল আমাকে বলুন একটি ব্যর্থ ফলাফলের জন্য অপেক্ষা করবেন না. আমি রঙ, টেক্সচার, সীল, গন্ধ, আর্দ্রতা, ক্ষতি, বা ফিট পরিবর্তনের জন্য সন্ধান করি। ছোট লক্ষণ একটি বড় সমস্যা নির্দেশ করতে পারে. পদ্ধতির সাথে উপাদান মেলে। একটি ল্যাব প্রচুর স্টকের মালিক হতে পারে এবং আইটেমটি পরীক্ষার জন্য উপযুক্ত না হলে এখনও খারাপ আউটপুট পেতে পারে। একটি সস্তা বিকল্প প্রথমে ভাল দেখতে পারে। পরবর্তীতে, এটি ডেটাতে গোলমাল তৈরি করতে পারে, আরও বেশি বর্জ্য বা আরও পুনঃকর্ম করতে পারে। আমি বরং একটি স্থির আইটেম বেছে নেব যা পদ্ধতির সাথে মানানসই একটি কম দামের পিছনে যা লুকানো খরচ যোগ করে। একই নিয়ম সেটে দলকে প্রশিক্ষণ দিন। আমি ভাগ করা অভ্যাস পছন্দ করি। যদি একজন ব্যক্তি লট নম্বর পরীক্ষা করে এবং অন্যজন সেগুলি এড়িয়ে যায়, ল্যাবটি মিশ্র ফলাফল পায়। একটি ছোট দৈনিক রুটিন একটি দীর্ঘ নীতির চেয়ে ভাল কাজ করে যা কেউ পড়ে না। একটি সাধারণ ল্যাব রুটিন এইরকম দেখতে পারে: - ব্যবহারের আগে স্টক চেক করুন - পুরানো এবং তাজা আইটেমগুলি আলাদা করুন - স্টোরেজ প্রয়োজনীয়তা নিশ্চিত করুন - সম্ভব হলে একটি সময়ে একটি লট খুলুন - একবারে ক্ষতিগ্রস্থ আইটেমগুলি সরান - যা কিছু বন্ধ দেখায় তা রেকর্ড করুন আমি সরবরাহকারীর সামঞ্জস্যের উপরও নজর রাখি। একটি উপাদান বাইরে থেকে একই দেখতে পারে এবং এখনও এক ব্যাচ থেকে অন্য ব্যাচ থেকে একটু ভিন্নভাবে আচরণ করতে পারে। এই কারণেই আমি একটি নতুন চালান আসার পরে ড্রিফটের জন্য নজর রাখি। ব্যাচ পরিবর্তনের পরে ফলাফল পরিবর্তন হলে, আমি এটি উপেক্ষা করি না। আমি শিখেছি সবচেয়ে ব্যবহারিক পাঠগুলির মধ্যে একটি হল: একটি ল্যাব আরও বিশৃঙ্খল প্রয়োজন নেই। এটির জন্য কাজের সাথে মেলে এমন উপকরণ প্রয়োজন, পরিষ্কার নিয়ন্ত্রণ এবং একটি দল যা রুটিনকে সম্মান করে। যদি আপনার ল্যাব খারাপ ফলাফল দেখায়, আমি একা পরীক্ষার দোষ দিয়ে শুরু করব না। আমি স্টক, স্টোরেজ, লেবেল এবং উপকরণের বয়স পরীক্ষা করব। সেখানে অনেক সমস্যা শুরু হয়। আমি নিজের জন্য একটি নিয়ম রাখি: যদি কোনও উপাদান ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে, আমি এটি ব্যবহার করার আগে তার অবস্থা জানতে চাই। সেই অভ্যাস সময় বাঁচায়, অপচয় কমায় এবং কাজকে বিশ্বাস করা সহজ করে।
আমি ল্যাবের কাজে একটি সাধারণ সত্য পুনরাবৃত্তি করতে দেখেছি: যখন ইনপুট পরিষ্কার হয়, ফলাফল বিশ্বাস করা সহজ হয়। একটি ছোট টাইপো, একটি অনুপস্থিত ইউনিট, একটি ভুল নমুনা কোড, বা একটি দ্রুত নোট পুরো রেকর্ড স্থানান্তর করতে পারে। আমি দেখেছি যে দলগুলি এক লাইনের ডেটা দিয়ে শুরু হওয়া সমস্যাগুলি সমাধান করতে অতিরিক্ত ঘন্টা ব্যয় করে। ল্যাব পরীক্ষাটি ভাল করেছে। ইনপুট রাখা হয়নি. এই কারণেই আমি ল্যাবের তথ্য সিস্টেমে প্রবেশ করার পদ্ধতিতে গভীর মনোযোগ দিই। আমি এটিকে একটি ছোট অ্যাডমিন পদক্ষেপ হিসাবে বিবেচনা করি না। আমি এটিকে ফলাফলের অংশ হিসাবে বিবেচনা করি। যখন আমি ল্যাব টিমের সাথে কাজ করি, আমি সাধারণত একই ব্যথার পয়েন্টগুলি দেখতে পাই। একটি নমুনা একটি হাতে লেখা লেবেল সহ আসে যা পড়া কঠিন। একজন প্রযুক্তিবিদ ভুল ক্ষেত্রে একটি নম্বর প্রবেশ করান। একটি ইউনিট mg হিসাবে টাইপ করা হয় যখন শীট জি চেয়েছিল। একটি ব্যাচ নোট একজন ব্যক্তির নোটবুকে থাকে এবং শেয়ার করা রেকর্ডে পৌঁছায় না। এগুলোর কোনোটাই প্রথমে নাটকীয় মনে হয় না। তারপর রিপোর্ট বিলম্বিত হয়, দল আবার একই নমুনা পরীক্ষা করে, এবং ক্লায়েন্ট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা শুরু করে। আমি খুঁজে পেয়েছি যে ভাল ল্যাব ইনপুট চাপ যোগ করার বিষয়ে নয়। এটি প্রক্রিয়াটিকে অনুসরণ করা সহজ করার বিষয়ে। এখানে আমি বিশ্বাস পদ্ধতি. - প্রতিটি নমুনার জন্য একটি পরিষ্কার বিন্যাস ব্যবহার করুন যা আমি সমস্ত রেকর্ড জুড়ে একই শৈলীতে নাম, কোড, ইউনিট এবং তারিখ রাখি। যখন লেআউট স্থিতিশীল থাকে, লোকেরা কম ভুল করে। একটি ল্যাব টেককে আইডি কোথায় টাইপ করতে হবে বা সংগ্রহের সময় কীভাবে লিখতে হবে তা অনুমান করার দরকার নেই। - দ্রুত পড়া যায় এমন লেবেলগুলি লিখুন আমি বড় টেক্সট, শক্তিশালী বৈসাদৃশ্য এবং অতিরিক্ত বিশৃঙ্খলা সহ প্লেইন লেবেল পছন্দ করি। আমি একবার একটি পাতলা কলম এবং পাশে একটি লম্বা নোট দিয়ে চিহ্নিত একটি নমুনা বোতল দেখেছিলাম। মূল কোডটি একজনের কাছে সূক্ষ্ম এবং অন্যের কাছে অস্পষ্ট লাগছিল। একটি পরিষ্কার লেবেল একটি দীর্ঘ চেক থেকে দল রক্ষা করা হবে. - কাগজের নোটটিকে ডিজিটাল রেকর্ডের সাথে মেলান আমি কাগজ এবং পর্দাকে আলাদা হতে দিই না। যদি কাগজের ফর্মটি 2.5 এমএল বলে, তবে সিস্টেমটি 2.5 এমএল বলে। যদি কেউ 25 এমএল দেখায়, দলটিকে থামাতে হবে এবং পরীক্ষা করতে হবে। চূড়ান্ত রিপোর্টে পৌঁছানোর আগেই আমি এই ক্যাচটিকে একটি সাধারণ স্লিপ দেখেছি। - উচ্চ-ঝুঁকির এন্ট্রিগুলির জন্য একটি দ্বিতীয় চেক ব্যবহার করুন আমি নমুনা আইডি, রোগীর তথ্য, লট নম্বর এবং ফলাফলের মূল্যের জন্য একটি দ্রুত পর্যালোচনা পছন্দ করি। এর জন্য দীর্ঘ বৈঠকের প্রয়োজন নেই। চোখের একটি দ্বিতীয় সেট একটি স্থানান্তরিত অঙ্ক বা একটি ক্ষেত্র ফাঁকা রাখতে পারে। আমি একটি চেক একটি সম্পূর্ণ পুনরায় রান সংরক্ষণ দেখেছি. - কাজের কাছাকাছি নোট রাখুন কর্মীরা যখন নমুনা রেকর্ড থেকে অনেক দূরে একটি বিশদ লেখেন, তখন তা হারিয়ে যায়। আমি এন্ট্রির ঠিক পাশে একটি ছোট নোট পছন্দ করি। যদি একটি নমুনা স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি সময় সংরক্ষণ করা হয় বা একটি বিশেষ উপায়ে পরিচালনা করা হয়, তাহলে সেই নোটটি রেকর্ডের সাথে থাকা উচিত। পরে আর কাউকে অনুমান করতে হয় না। - বাস্তব উদাহরণ দিয়ে দলকে প্রশিক্ষণ দিন আমি অস্পষ্ট প্রশিক্ষণ পছন্দ করি না। দৈনন্দিন কাজে যে ধরনের ত্রুটি ঘটছে তা দেখলে মানুষ দ্রুত শিখে। আমি একবার একটি বাস্তব কেস ব্যবহার করেছি যেখানে একটি দশমিক বিন্দু এক জায়গায় সরেছে এবং ফলাফল পরিবর্তন করেছে। দল তা মুহূর্তেই বুঝতে পেরেছে। সেই পাঠ তাদের কাছেই রইল। আমার নিজের কাজ থেকে একটি বাস্তব উদাহরণ আমার মনে থাকে। আমি সমর্থিত একটি ল্যাব রিপোর্ট প্রকাশে বারবার বিলম্ব করেছে। প্রথমে, দলটি ভেবেছিল যে সমস্যাটি পরীক্ষার গতি থেকে এসেছে। ঘনিষ্ঠভাবে দেখার পরে, আমি দেখতে পেয়েছি যে প্রধান সমস্যাটি ছিল ইনপুট গুণমান। একজন ব্যক্তি একটি কাগজের তালিকা থেকে হাতে নমুনা আইডি টাইপ করেছেন। অন্য একজন ব্যক্তি দিনের শেষের দিকে একটি স্প্রেডশীটে ফলাফল কপি করেছেন। ছোটখাটো ভুলগুলো ক্রমাগত ঘটতে থাকে। আমরা প্রক্রিয়া পরিবর্তন করেছি। আমরা একটি ডিজিটাল ফর্ম, একটি নমুনা কোড শৈলী এবং প্রকাশের আগে একটি সংক্ষিপ্ত পর্যালোচনা পদক্ষেপ ব্যবহার করেছি। ল্যাবটিতে নতুন মেশিনের প্রয়োজন ছিল না। এটি পরিষ্কার ইনপুট অভ্যাস প্রয়োজন. ফলাফল শান্ত কাজ ছিল. কর্মীরা রেকর্ড ঠিক করতে কম সময় ব্যয় করেন। তারা পরীক্ষায় আরও মনোযোগ দিতে পারে। ক্লায়েন্টরা ক্লিনার রিপোর্ট পেয়েছে। আমি এই কাজের মানবিক দিকেও মনোযোগ দিই। লোকেরা যখন তাড়াহুড়ো করে, ক্লান্ত হয় বা অনেক বেশি স্ক্রীনের মধ্যে পরিবর্তন করে তখন তারা আরও ভুল করে। আমি সেই চাপ কমানোর চেষ্টা করি। আমি সহজ ক্ষেত্র, পরিষ্কার নাম এবং কম জায়গা পছন্দ করি যেখানে একই ডেটা আবার টাইপ করতে হবে। প্রতিটি অতিরিক্ত অনুলিপি পদক্ষেপ ঝুঁকি যোগ করে। প্রতিটি অস্পষ্ট ক্ষেত্র চাপ যোগ করে। যদি আমাকে একটি নিয়ম মনে রাখতে হয়, তা হবে এই: সঠিক এন্ট্রি সহজ করুন এবং ভুল এন্ট্রি কঠিন করুন। যে নিয়ম সহজ শোনাচ্ছে. এটা সহজ. তবুও, এটি পরিবর্তিত হয় কিভাবে একটি ল্যাব দিনের পর দিন কাজ করে। ভাল ল্যাব ইনপুট ভাল নির্ভুলতা দেয় কারণ এটি ফলাফল প্রদর্শিত হওয়ার আগে পথ রক্ষা করে। একটি পরিষ্কার রেকর্ড দলকে টেস্টে বিশ্বাস করতে সাহায্য করে। একটি পরিষ্কার কর্মপ্রবাহ ল্যাবটিকে কম ঘর্ষণ সহ সরাতে সহায়তা করে। একটি সতর্ক লেবেল একটি দীর্ঘ বিলম্ব প্রতিরোধ করতে পারেন. একটি সংক্ষিপ্ত চেক ডেস্ক ছেড়ে একটি খারাপ রিপোর্ট বন্ধ করতে পারে. আমি শিখেছি যে নির্ভুলতা শুধুমাত্র বিশ্লেষক তৈরি করা হয় না। এটি অনেক আগে শুরু হয়, যেভাবে নমুনার নামকরণ, চিহ্নিত, প্রবেশ করা এবং পর্যালোচনা করা হয়। যে অংশ আমি সবচেয়ে সম্মান. ছোট ছোট অভ্যাস। সাফ রেকর্ড. কম অনুমান. আরও ভালো কাজ।
আমি এই ভুলটি অনেকবার দেখেছি: একটি দল আরও ভাল মেশিন, কঠোর সেটিংস এবং আরও শ্রম দিয়ে নির্ভুলতা তাড়া করে, তবুও ফলাফল এখনও চিহ্ন মিস করে। সমস্যা সবসময় প্রক্রিয়া নয়। অনেক সময়, আসল সমস্যাটি উপাদান দিয়ে শুরু হয়। আমি কাটা, আকৃতি, যোগদান, বা সমাপ্তি সম্পর্কে কথা বলার আগে আমি উপাদানের প্রতি গভীর মনোযোগ দেই। সূক্ষ্ম দেখায় এমন একটি শীট এখনও পাটাতে পারে। শক্ত মনে হয় এমন একটি অংশ এখনও চাপের মধ্যে ফাটতে পারে। একই রকম মনে হয় এমন একটি ব্যাচ এখনও এক টুকরো থেকে পরবর্তীতে পরিবর্তিত হতে পারে। যখন এটি ঘটে, অনুমান করা খুব দ্রুত ব্যয়বহুল হয়ে ওঠে। আমার দৃষ্টিভঙ্গি সহজ. নির্ভুলতা সঠিক উপাদান দিয়ে শুরু হয়, আশা দিয়ে নয়। যখন আমি একজন গ্রাহককে একটি উপাদান বেছে নিতে সাহায্য করি, তখন আমি নিজেই কাজ দিয়ে শুরু করি। আমি জিজ্ঞাসা করি যে অংশটি কী করতে হবে, এটি কোথায় ব্যবহার করা হবে এবং এটি কী ধরণের চাপের মুখোমুখি হবে। অভ্যন্তরীণ ব্যবহারের জন্য একটি পণ্যের তাপ, আর্দ্রতা বা বারবার প্রভাবের সংস্পর্শে আসা থেকে ভিন্ন প্রয়োজন রয়েছে। একটি আলংকারিক পৃষ্ঠ এবং একটি লোড বহনকারী অংশ একই জিনিস নয়। যদি আমি এই ধাপটি এড়িয়ে যাই, বাকি কাজ দুর্বল মাটিতে শুরু হয়। আমি ধারাবাহিকতাও দেখি। আমি শুধু বাক্সের লেবেল সম্পর্কে চিন্তা করি না। উপাদানটি ব্যাচ থেকে ব্যাচ পর্যন্ত স্থিতিশীল থাকে কিনা সে বিষয়ে আমি যত্নশীল। এটি দৈনিক উত্পাদনের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ। আমি একবার একটি ছোট ওয়ার্কশপের সাথে কাজ করেছি যা কাস্টম সেন্সর হাউজিং তৈরি করে। সমাবেশের পরে তারা ছোট আকারের ত্রুটিগুলি দেখতে থাকে। মেশিন সেটিংস ঠিক ছিল. আঁকা ভালো ছিল. সমস্যাটি অসম ঘনত্ব সহ মিশ্র উপাদান প্রচুর থেকে এসেছে। তারা একটি স্থিতিশীল সরবরাহে পরিবর্তিত হওয়ার পরে, ত্রুটির হার কমে যায় এবং দলটি হাত দিয়ে অংশগুলি সংশোধন করতে অতিরিক্ত ঘন্টা ব্যয় করা বন্ধ করে দেয়। এই পদ্ধতিটি আমি অনুসরণ করি: - উপাদানটিকে ফাংশনের সাথে মেলান, একা মূল্য ট্যাগ নয় - শক্তি, ঘনত্ব, পৃষ্ঠের গুণমান এবং স্থিতিশীলতা পরীক্ষা করুন - কোনও অর্ডার বের হওয়ার আগে কাজের পরিবেশ পর্যালোচনা করুন - যখন কাজটি কঠোর সহনশীলতা থাকে তখন নমুনাগুলির জন্য জিজ্ঞাসা করুন - সরবরাহের উত্সটি স্থির রাখুন যাতে প্রতিটি ব্যাচ আমার পছন্দ মতো আচরণ করে কারণ এটি শুরু হওয়ার আগে এটি ঝামেলা বাঁচায়৷ কাজ শুরু হলে একটি সস্তা উপাদানের দাম বেশি হতে পারে। এটির জন্য অতিরিক্ত শ্রম, আরও পুনর্ব্যবহার বা সম্পূর্ণ প্রতিস্থাপনের প্রয়োজন হতে পারে। একটি উপযুক্ত উপাদান শুরুতে একটু বেশি খরচ হতে পারে, তবুও এটি একটি পরিষ্কার ফলাফল দেয় এবং কম বর্জ্য দেয়। আমি ধাতব অংশ, প্যাকেজিং টুকরা, প্রদর্শন প্যানেল এবং কাস্টম উপাদানগুলিতে এই প্যাটার্নটি দেখেছি। গল্প শিল্প দ্বারা পরিবর্তিত হয়, কিন্তু পাঠ একই থাকে। আমি আমার গ্রাহকদের মনে করিয়ে দিচ্ছি যে উপাদান পছন্দ প্রভাবিত করে যে পণ্যটি ব্যবহার করে তার কাছে কেমন লাগে। বেস দুর্বল হলে একটি মসৃণ ফিনিস এখনও ব্যর্থ হতে পারে। একটি শক্তিশালী অংশ এখনও হতাশ হতে পারে যদি এটি খুব সহজে আঁচড়ে যায় বা অসমান দেখায়। লোকেরা প্রযুক্তিগত কারণটি নাও জানতে পারে, তবে তারা অবিলম্বে ফলাফলটি লক্ষ্য করে। এই কারণেই আমি সম্পূর্ণ ছবি সম্পর্কে যত্নশীল, শুধুমাত্র কাগজে একটি স্পেক নয়। যখন আমি ক্লায়েন্টদের সাথে কাজ করি, তখন আমি কথোপকথনটি সরাসরি রাখি। আমি উপাদান সম্পর্কে কথা বলি না যেন এটি একটি অনুমান। আমি এটিকে পুরো কাজের ভিত্তি হিসাবে বিবেচনা করি। ভিত্তি ঠিক থাকলে উৎপাদন সহজ হয়। মান নিয়ন্ত্রণ সহজ হয়ে যায়। চূড়ান্ত পণ্য বিশ্বাস করা সহজ হয়. আমি এটি বাস্তব কাজ থেকে শিখেছি, তত্ত্ব থেকে নয়। প্রতিটি প্রকল্প একটি ট্রেস ছেড়ে. একটি ভালভাবে নির্বাচিত উপাদান দলের জন্য ঘর্ষণ কমায়. একটি দুর্বল পছন্দ পরিহারযোগ্য সমস্যা তৈরি করে যা পুরো অর্ডারের মাধ্যমে ছড়িয়ে পড়ে। তাই আমি সবসময় প্রথমে উপাদান দিয়ে শুরু করি। নির্ভুলতা যে পছন্দ অনুসরণ করে. অনুমান কাজ করে না।
আমি বারবার একই সমস্যা দেখছি: ল্যাবটি এমন একটি ফলাফল পায় যা কাগজে সূক্ষ্ম দেখায়, তবুও দলটি এখনও এটিকে বিশ্বাস করে না। পরীক্ষা শুরু হওয়ার আগেই সমস্যা প্রায়ই শুরু হয়। একটি নমুনা খুব দীর্ঘ বসে। কয়েক সপ্তাহ ধরে একটি রিএজেন্ট খোলা হয়েছে। একটি কাঁচামাল স্টোরেজ সময় তার অবস্থা হারায়. পরীক্ষা এখনও চলছে, কিন্তু ফলাফল আর প্রতিফলিত করে না শুরুতে কী ছিল। এই ফাঁকটি বর্জ্য, পুনরায় কাজ এবং সন্দেহ তৈরি করে। আমি শিখেছি যে তাজা উপকরণ পুরো ছবি বদলে দেয়। যখন উপাদানটি পরিষ্কার, সক্রিয় এবং এর ব্যবহারযোগ্য সীমার মধ্যে থাকে, পরীক্ষাটি নিয়ন্ত্রণ করা সহজ বোধ করে। আমি অদ্ভুত ডেটা পরীক্ষা করার জন্য কম সময় ব্যয় করি। আমি একই রানের পুনরাবৃত্তি কম সময় ব্যয় করি। আমার দল এমন একটি ফলাফল পায় যা আমরা আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে ব্যাখ্যা করতে পারি। আমি যা ফোকাস করি তা সহজ। আমি এটি ব্যবহার করার আগে উপাদানটির উৎস পরীক্ষা করি। আমি জানতে চাই যে এটি কোথা থেকে এসেছে, কখন এসেছে এবং কীভাবে এটি সংরক্ষণ করা হয়েছিল। যদি একটি পণ্য তাপ, আলো, বা খোলা বাতাসে খুব বেশি সময় ব্যয় করে তবে আমি এটি যত্ন সহকারে ব্যবহার করি। স্টোরেজের একটি ছোট পরিবর্তন ফলাফলে একটি বড় পরিবর্তন তৈরি করতে পারে। আমি উদ্বোধনের তারিখও দেখছি। একটি তাজা উপাদান এখনও কম উপযোগী হয়ে উঠতে পারে যদি আমি এটিকে বেশিক্ষণ খোলা রেখে থাকি। আমি স্পষ্টভাবে পাত্রে লেবেল. আমি যা প্রয়োজন তা ব্যবহার করি। আমি এক্ষুনি সেগুলো বন্ধ করে দিই। এটি মৌলিক শোনাচ্ছে, তবুও অনেক ল্যাব এখানে গুণমান হারায়। আমি ছোট ছোট লক্ষণগুলির প্রতি গভীর মনোযোগ দিই যা লোকেরা প্রায়শই উপেক্ষা করে। একটি পাউডার clumps. একটি তরল রঙ পরিবর্তন করে। একটা গন্ধ পাল্টে যাচ্ছে। একটি সীল দুর্বল দেখায়. এই সংকেতগুলি নিজের দ্বারা কোনও সমস্যা প্রমাণ করতে পারে না, তবে তারা আমাকে বিরতি দিতে এবং আমি এগিয়ে যাওয়ার আগে পরীক্ষা করতে বলে৷ একটা উদাহরণ আমার মনে রয়ে গেছে। একটি ছোট টেস্টিং টিম যার সাথে আমি কাজ করেছি একটি নিয়মিত পরীক্ষায় অসম ফলাফল দেখতে থাকে। পদ্ধতি ভালো লাগছিল. কর্মীরা ভালো লাগছিল। যন্ত্রপাতি ভালো লাগছিল. আসল সমস্যাটি ছিল এমন একটি সামগ্রীর সেট যা প্রত্যাশার চেয়ে বেশি সময় ধরে স্টোরেজে বসে ছিল। একবার দলটি নতুন স্টকে স্যুইচ করে এবং স্টোরেজ রুটিনকে শক্ত করে, ডেটা আরও স্থির হয়ে ওঠে। পরিবর্তন একটি চটকদার উপায়ে নাটকীয় ছিল না. এটা ব্যবহারিক ছিল. এটি দৈনন্দিন কাজ সহজ করে দিয়েছে। ফলাফল স্থির রাখতে আমি কয়েকটি ধাপ ব্যবহার করি। আমি পরীক্ষার উপাদান মেলে. একটি উপাদান যা একটি পদ্ধতির জন্য কাজ করে অন্যটি উপযুক্ত নাও হতে পারে। আমি অনুমান করি না যে একটি পণ্য যা আগে পাস করেছে তা সর্বদা একটি নতুন রানে একইভাবে সম্পাদন করবে। আমি একটি সহজ স্টক ঘূর্ণন নিয়ম সেট. নতুন আইটেমগুলি পুরানো আইটেমগুলির পিছনে চলে যায় এবং পুরানো আইটেমগুলি তাদের দরকারী উইন্ডোটি অতিক্রম করার আগে ব্যবহার করা হয়। এটি বর্জ্যকে কম রাখে এবং ভুল করে দুর্বল উপাদান ব্যবহার করার ঝুঁকি কমায়। আমি দলকে তারা কী ব্যবহার করেছে তা রেকর্ড করতে বলি। ব্যাচ নম্বর, স্টোরেজ কন্ডিশন, খোলার তারিখ এবং কোনো পরিবর্তন তারা লক্ষ্য করেছে। যখন একটি ফলাফল অদ্ভুত দেখায়, এই রেকর্ড আমাকে দ্রুত কারণ ট্রেস সাহায্য করে. আমি স্টোরেজ স্পেসের দিকে নজর রাখি। একটি তাক যা খুব গরম বা খুব ভিড় হয় উপাদানের গুণমানকে আঘাত করতে পারে। অনেকের ধারণার চেয়ে পরিষ্কার স্থান গুরুত্বপূর্ণ। বায়ুপ্রবাহও গুরুত্বপূর্ণ। আলোর এক্সপোজারও তাই। আমি বারবার খারাপ ফলাফল ঠিক করার চেয়ে একবার স্টোরেজ সামঞ্জস্য করব। ক্লায়েন্ট বা অংশীদারকে ফলাফল ব্যাখ্যা করার প্রয়োজন হলে তাজা উপকরণও সাহায্য করে। যদি আমি জানি যে উপাদানটি ভালভাবে পরিচালনা করা হয়েছে, আমি আরও স্বাচ্ছন্দ্যে কথা বলতে পারি। সমস্যা কোথা থেকে এসেছে তা অনুমান করতে হবে না। এটি সময় বাঁচায় এবং আস্থা রক্ষা করে। খরচের দিকটাও দেখেছি। কিছু দল প্রতিটি বোতল, প্রতিটি বিকারক, প্রতিটি নমুনা প্রসারিত করে অর্থ সঞ্চয় করার চেষ্টা করে। আমি চাপ বুঝি। বাজেট বাস্তব. তবুও, সবচেয়ে সস্তা বিকল্পটি সর্বদা সর্বোত্তম পছন্দ নয় যদি এটি পুনরাবৃত্তি পরীক্ষা, হারিয়ে যাওয়া সময় এবং অস্পষ্ট ডেটার দিকে পরিচালিত করে। একটি তাজা উপাদান যা একটি পরিষ্কার রান সমর্থন করে এটি খরচের চেয়ে বেশি সঞ্চয় করতে পারে। আমার দৃষ্টিভঙ্গি সহজ. যা পরীক্ষায় প্রবেশ করে তার সাথে গুণমান শুরু হয়। যদি উপাদান দুর্বল, পুরানো বা খারাপভাবে সংরক্ষণ করা হয়, ফলাফল সেই দুর্বলতাকে এগিয়ে নিয়ে যায়। যদি উপাদানটি তাজা এবং ভালভাবে পরিচালিত হয়, তবে পরীক্ষাটি দাঁড়ানোর জন্য একটি ভাল ভিত্তি রয়েছে। আমি যখন শক্তিশালী ল্যাব ফলাফল চাই, আমি একটি বড় প্রতিশ্রুতি তাড়া না. আমি প্রতিদিন আমার সামনে বসে থাকা ছোট ছোট জিনিসগুলিতে মনোযোগ দেই। তাজা উপকরণ। পরিষ্কার স্টোরেজ। লেবেল পরিষ্কার করুন। স্থিতিশীল অভ্যাস। সেখান থেকেই ভালো ফলাফল শুরু হয়। আরো জানতে চান? হু হাইফেং-এর সাথে যোগাযোগ করতে নির্দ্বিধায়: 928464224@qq.com/WhatsApp +8613855932323।
জেমস আর. কেলার, 2021, নির্ভরযোগ্য নির্ভুলতা লিন্ডা এম. চেন, 2020, আধুনিক ল্যাবরেটরি অনুশীলনে ট্রেসেবিলিটি এবং স্টোরেজ কন্ট্রোল, রবার্ট এ. হিউজেস, 2019, হাউ ফ্রেশ ম্যাটেরিয়ালস ইম্প্রুভ রিপিট্যাবিলিটি ইন অ্যানালিটিকাল ওয়ার্ক, রেড ইউসি 2 টেস্টিং, রেড 2 টি। স্মার্ট ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্টের মাধ্যমে ড্যানিয়েল পি. মরিস, 2018, ব্যাচের সামঞ্জস্যতা এবং পরীক্ষাগারের নির্ভুলতার উপর এর প্রভাব এমিলি জে. কার্টার, 2023, পরিষ্কার লেবেল এবং স্থিতিশীল সরবরাহের সাথে নির্ভরযোগ্য ফলাফল তৈরি করা
এই সরবরাহকারীকে ইমেইল করুন
গোপনীয়তার বিবৃতি: আপনার গোপনীয়তা আমাদের কাছে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের সংস্থা আপনার ব্যক্তিগত তথ্যগুলি আপনার সুস্পষ্ট অনুমতিগুলি সহ কোনও এক্সপ্যানিতে প্রকাশ না করার প্রতিশ্রুতি দেয়।
আরও তথ্য পূরণ করুন যাতে আপনার সাথে দ্রুত যোগাযোগ করতে পারে
গোপনীয়তার বিবৃতি: আপনার গোপনীয়তা আমাদের কাছে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের সংস্থা আপনার ব্যক্তিগত তথ্যগুলি আপনার সুস্পষ্ট অনুমতিগুলি সহ কোনও এক্সপ্যানিতে প্রকাশ না করার প্রতিশ্রুতি দেয়।
