दिखावट और संख्यात्मक जांचों को संयोजित करें
कोकून की दिखावट, आकार, दोष टैग और उत्पादकता संकेतकों को मिलाकर एक व्यावहारिक श्रेणी (rank) निर्धारित करें।
इसे एक तुलनात्मक मेमो के रूप में उपयोग करें, न कि आधिकारिक ग्रेड के रूप में।
संख्यात्मक डेटा कम होने पर भी एक संदर्भ श्रेणी प्राप्त करें।
एक ही आधार रेखा के साथ कई लॉट की तुलना करें।
URL द्वारा साझा करें और ब्राउज़र में एक स्थानीय प्रति रखें।
कोकून ग्रेडिंग मेमो
प्रत्येक लॉट के लिए दिखावट, आकार, दोष और उत्पादकता नोट रिकॉर्ड करें, फिर एक ही पैमाने से उनकी तुलना करें।
व्यावहारिक श्रेणी प्राप्त करने के लिए शेल प्रतिशत, फिलामेंट की लंबाई और धागाकरण क्षमता को मिलाएं जिसे आसानी से साझा किया जा सके।
इनपुट इसी ब्राउज़र में प्रोसेस किए जाते हैं और कभी भी सर्वर पर नहीं भेजे जाते।
गंभीर दोषों का शीघ्र पता लगाएं
गीले कोकून, मिश्रित लॉट, फफूंद और छेद वाले कोकूनों के लिए अलग प्रबंधन और पुनः जांच के निशान (flags) स्वचालित रूप से लगाएं।
विभिन्न लॉट की साथ-साथ तुलना करें
CSV डेटा पेस्ट करें या फ़ाइल आयात करें ताकि विभिन्न लॉट की तुलनात्मक तालिका शीघ्र तैयार हो सके।
स्थानीय स्तर पर सुरक्षित रखें और URL द्वारा साझा करें
डेटा को इसी डिवाइस पर सुरक्षित रखें, और जब जरूरत हो तो साझा करने के लिए एक URL कॉपी करें।
नोट्स
यह एक तुलनात्मक मेमो है, न कि कोई आधिकारिक ग्रेडिंग परिणाम।
शेल प्रतिशत, फिलामेंट लंबाई और धागाकरण क्षमता की लक्षित सीमाएं नस्ल, क्षेत्र और स्थानीय प्रथाओं के अनुसार भिन्न होती हैं।
गीली स्थिति, मिश्रित लॉट, फफूंद और छेद जैसी स्थितियों का उपयोग अलग करने या पुनः जांच के संकेत के रूप में करें।
डिफ़ॉल्ट रूप से, आपके इनपुट किसी भी सर्वर पर नहीं भेजे जाते हैं।
बुनियादी विवरण
लॉट की पहचान और उस स्थिति से शुरू करें जिसकी आप तुलना करना चाहते हैं।
- सबसे पहले लॉट कोड और बुनियादी निरीक्षण विवरण दर्ज करें।
- दिखावट, आकार, दोष, शेल प्रतिशत, फिलामेंट की लंबाई और धागाकरण क्षमता रिकॉर्ड करें।
- यदि आप एक ही तालिका में तुलना करना चाहते हैं तो और लॉट जोड़ें।
- श्रेणी, स्कोर और चेतावनियों की समीक्षा करें, फिर आवश्यकतानुसार साझा या निर्यात करें।
उदाहरण
संदर्भ लॉट उदाहरण
इनपुट
लॉट कोड: 2026-SP-03-A12 / दिखावट: अच्छी / आकार: समान / शेल प्रतिशत: 20.5% / फिलामेंट लंबाई: 1050m / धागाकरण क्षमता: 62% / दोष: हल्का दाग
आउटपुट
उच्च विश्वास स्तर और केवल हल्की चेतावनियों के साथ A श्रेणी के रूप में दिखाया गया है, जो संदर्भ लॉट के रूप में उपयुक्त है।
सीमित संख्यात्मक डेटा उदाहरण
इनपुट
लॉट कोड: 2026-SP-03-B07 / दिखावट: सामान्य / आकार: अधिकांशतः समान / दोष: पतला शेल
आउटपुट
कम विश्वास स्तर के मेमो के रूप में दिखाया गया है जो मुख्य रूप से दिखावट पर आधारित है; अतिरिक्त संख्यात्मक डेटा परिणाम में सुधार करता है।
गंभीर दोष का उदाहरण
इनपुट
लॉट कोड: 2026-SP-03-C02 / दिखावट: खराब / आकार: मिश्रित / दोष: गीला, मिश्रित लॉट
आउटपुट
अलग प्रबंधन और पुनः जांच के फ्लैग दिखाई देते हैं, और तुलनात्मक तालिका में चेतावनी स्पष्ट रूप से दिखाई देती है।
शब्दकोष
दिखावट मूल्यांकन
कोकून के बाहरी रूप को उत्कृष्ट / अच्छा / सामान्य / खराब पैमाने पर मापता है।
आकार का स्तर
यह रिकॉर्ड करता है कि कोकून का आकार कितना समान (uniform) है।
दोष टैग
दोषपूर्ण कारकों के त्वरित लेबल जो श्रेणी को कम करते हैं या चेतावनी जारी करते हैं।
शेल प्रतिशत
कोकून में कितना रेशम शेल बचा है, इसका एक मुख्य गुणवत्ता संकेतक।
फिलामेंट की लंबाई
कोकून से कितना लंबा रेशमी धागा खींचा जा सकता है।
धागाकरण क्षमता
कोकून रीलिंग (धागाकरण) के लिए कितना उपयुक्त है।
विश्वास स्तर
संख्यात्मक संकेतकों और नमूना संख्या पर आधारित एक अनुमानित विश्वसनीयता स्तर।
बैच तुलना
एकाधिक लॉट को एक साथ रखकर एक ही आधार रेखा पर उनकी तुलना करना।
गणना सूत्र
- दृश्य ब्लॉक = दिखावट, आकार और दोष स्कोर का भारित औसत
- गुणवत्ता ब्लॉक = शेल प्रतिशत, फिलामेंट लंबाई और धागाकरण क्षमता का भारित औसत
- अंतिम स्कोर = दोनों ब्लॉकों का भारित औसत - गायब मापदंडों का जुर्माना
- श्रेणी = 80 / 65 / 50 सीमाओं का उपयोग करके A / B / C / D श्रेणी
- विश्वास स्तर = 3 संख्यात्मक मापदंडों और नमूना संख्या से निर्धारित (उच्च / मध्यम / निम्न)
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या मैं इसे आधिकारिक ग्रेड के रूप में उपयोग कर सकता हूँ?
नहीं। यह फील्ड स्तर पर तुलना करने के लिए एक मेमो है, कोई आधिकारिक ग्रेड प्रमाणपत्र नहीं।
क्या यह बिना संख्यात्मक डेटा के काम करता है?
हाँ। संख्यात्मक डेटा सीमित होने पर भी यह दिखावट और दोषों के आधार पर एक संदर्भ श्रेणी दे सकता है, हालांकि उसका विश्वास स्तर कम रहेगा।
गंभीर दोष होने पर क्या होता है?
अलग करने और पुनः जांच करने के फ्लैग स्वचालित रूप से जोड़ दिए जाते हैं।
क्या मैं एकाधिक लॉट को स्वचालित रूप से सॉर्ट कर सकता हूँ?
हाँ। आप सेटिंग्स में श्रेणी-आधारित स्वचालित सॉर्टिंग को चालू या बंद कर सकते हैं।
डेटा कहाँ संग्रहीत होता है?
डिफ़ॉल्ट रूप से, डेटा इसी ब्राउज़र में रहता है। यदि आप इसे कहीं और ले जाना चाहते हैं, तो JSON या CSV निर्यात करें।
क्या मैं इकाइयों (units) को बदल सकता हूँ?
हाँ। वजन के लिए g / oz और फिलामेंट की लंबाई के लिए m / ft का समर्थन उपलब्ध है।