সূচিপত্র
- অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণে প্রবেশাধিকার
- কী ধরনের স্বয়ংক্রিয় ডেটা গুণমান পরীক্ষাগুলো পাওয়া যায়?
- অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণে আমি কী আশা করতে পারি?
- কোনটি অস্বাভাবিকতা (Outlier) হিসেবে বিবেচিত হয়?
- FDM থেকে FEM অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ
- প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
উচ্চ-মানের ডেটা হলো Higg Index এবং Worldly প্ল্যাটফর্মের সবচেয়ে মূল্যবান উপাদান। উচ্চ-মানের ডেটা বজায় রাখতে, যেকোনো অস্বাভাবিকতা সনাক্ত ও সংশোধন করা গুরুত্বপূর্ণ।
একটি অস্বাভাবিকতা হলো এমন একটি ডেটা পয়েন্ট বা গণনা, যা আমাদের ঐতিহাসিক পর্যবেক্ষণ ও প্রত্যাশা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন।
আপনার মূল্যায়ন পোস্ট করার আগে, আপনি একটি বার্তা দেখতে পারেন যা আপনাকে অস্বাভাবিকতা পর্যালোচনা করতে অনুরোধ করবে। কোন আইটেমগুলো আপনাকে চেক করতে হবে তা দেখতে অস্বাভাবিকতা পর্যালোচনা করুন ক্লিক করুন।
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণে প্রবেশাধিকার
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ প্যানেলটি স্ক্রিনের ডান পাশ থেকে আসবে, যা আপনার মূল্যায়নে সনাক্ত হওয়া যেকোনো অস্বাভাবিকতা পর্যালোচনা করতে আপনাকে গাইড করবে।
লেখার নিচে, আপনি আপনার ইনপুটগুলো পর্যালোচনা করার জন্য হাইপারলিংক(সমূহ) দেখতে পাবেন। উদাহরণস্বরূপ, নিচের স্ক্রিনশটে আপনাকে সর্বশেষ পণ্য অ্যাসেম্বলি পর্যালোচনা করুন এবং উৎপাদন ভলিউম পর্যালোচনা করুন করার জন্য অনুরোধ করা হয়েছে। লিঙ্কে ক্লিক করলে আপনাকে মূল্যায়নের সেই অংশে নিয়ে যাবে যেখানে সন্দেহজনক অস্বাভাবিকতা রয়েছে।
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ এমন কোনো অস্বাভাবিকতা বা ডেটা পয়েন্ট/গণনা চিহ্নিত করে যা উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন এবং আপনি তা উপেক্ষা করতে পারেন। এগুলো হলুদ রঙে হাইলাইট করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, নিচের এই স্ক্রিনশটে, এই কারখানা ধরনের জন্য নর্ম্যালাইজড (ব্যবহারযোগ্য, স্বাভাবিকীকরণ-সম্পন্ন) শক্তি ব্যবহার বেশি মনে হচ্ছে। এগিয়ে যাওয়ার আগে, আপনাকে সমস্ত শক্তি উৎসের তথ্য এবং রিপোর্টকৃত উৎপাদন পরিমাণসহ ভুল আছে কিনা তা পর্যালোচনা করতে হবে। আপনি যদি ডেটা পর্যালোচনা করে নিশ্চিত হন যে এটি সঠিক, তাহলে “আমি পর্যালোচনা করেছি এবং এটি সঠিক মনে হচ্ছে” বাক্সে টিক দিন। আপনি চাইলে পরবর্তীতে পর্যালোচনা করুন নির্বাচন করে অস্বাভাবিকতাটি উপেক্ষা করতে পারেন।
-
আমি পর্যালোচনা করেছি এবং এটি সঠিক মনে হচ্ছে নির্বাচন করলে একটি টেক্সট বক্স খুলবে যেখানে আপনি ফ্ল্যাগ বাতিল করার বিষয়ে মন্তব্য যোগ করতে পারবেন।
Save এ ক্লিক করলে অস্বাভাবিকতাটি Reviewed তালিকায় চলে যাবে। এতে দেখা যাবে কে অস্বাভাবিকতাটিকে সঠিক হিসেবে চিহ্নিত করেছে এবং কখন সেটি চিহ্নিত করা হয়েছে। নিরীক্ষণের নির্দিষ্ট প্রশ্নে যেতে অস্বাভাবিকতার পাশে থাকা তীর চিহ্নগুলো নির্বাচন করুন। -
পরে পর্যালোচনা করুন নির্বাচন করলে ফ্ল্যাগটি পর্যালোচনার জন্য তালিকায় থাকবে। হলুদ ট্যাবে ক্লিক করুন অস্বাভাবিকতার তালিকায় যেতে।
আপনি যখন আপনার অ্যাসেসমেন্ট শেষ করছেন, তখনো যদি কিছু পর্যালোচনা করা বাকি থাকে, তা দেখতে হলুদ ট্যাবে ক্লিক করতে পারেন।
পর্যালোচনার জন্য আর কোনো আউটলাইয়ার না থাকলে হলুদ ট্যাবটি সবুজ হয়ে যায়।
যাচাইকরণ, যা লাল রঙে হাইলাইট করা হয়, যেসব ত্রুটি আপনাকে সমাধান করতে হবে এবং উপেক্ষা করা যাবে না, সেগুলো চিহ্নিত করে।
উদাহরণস্বরূপ, নিচের স্ক্রিনশটে রিপোর্টিং বছরের জন্য ক্রয়কৃত বাষ্পের শক্তি মিশ্রণের মোট শতাংশ ১০০% হতে হবে। মানটি পর্যালোচনা ও পরিবর্তন না করা পর্যন্ত আপনি মূল্যায়ন জমা দিতে পারবেন না।
আপনি যখন এই বার্তাটি দেখবেন, তখন আপনি আপনার মূল্যায়ন পোস্ট করতে পারবেন।
নোট: পোস্ট করার আগে FDM এবং FEM-এর জন্য আউটলায়ার পরীক্ষা প্রয়োজন।
বিস্তারিত উদাহরণের জন্য এখানে ক্লিক করুন প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলীতে (FAQ) আউটলাইয়ার সনাক্তকরণ এবং যাচাই সম্পর্কে আরও উদাহরণ দেখতে।
[#$tu336]
Worldly প্ল্যাটফর্ম কারখানার স্ব-মূল্যায়ন প্রক্রিয়ার সময় স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিম্নলিখিত তথ্য যাচাই চালায়।
| চেক করুন | Type |
বিবরণ | FEM2023 | FEM2024 | ফেব্রুয়ারি ২০২৫-এ আসছে |
সর্বশেষ পণ্য অ্যাসেম্বলি পরিমাণ |
যাচাইকরণ |
সর্বশেষ পণ্য অ্যাসেম্বলি-র বার্ষিক পরিমাণ অবশ্যই পূর্ণসংখ্যা হতে হবে | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
জৈবপদার্থ উৎসের মিশ্রণ |
যাচাইকরণ |
সার্টিফিকেশনসহ টেকসই উৎস থেকে প্রাপ্ত সমস্ত জৈবপদার্থের শতকরা হার = ১০০ | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
বাষ্প উত্সের মিশ্রণ |
যাচাইকরণ |
সমস্ত বাষ্প উৎসের শতকরা হার = ১০০ | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
বাষ্পীয় বাষ্প যাচাই |
যাচাইকরণ |
তাপমাত্রা ও চাপের জন্য প্রবেশ করানো মানগুলো বাষ্প তৈরি করবে না। | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
ডিস্ট্রিক্ট হিটিং তাপমাত্রা যাচাই |
যাচাইকরণ |
ডিস্ট্রিক্ট হিটিং পানির বাহিরের তাপমাত্রা প্রবেশের তাপমাত্রার সমান বা বেশি। | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
যানবাহনের শক্তি উৎস |
যাচাইকরণ |
যানবাহনের শক্তির উৎস নির্বাচন করা হয়েছে, কিন্তু কোনো কোম্পানির মালিকানাধীন বা নিয়ন্ত্রিত যানবাহন নেই। | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
কম মোট শক্তি |
যাচাইকরণ |
মোট উৎপাদন বা সম্মিলিত শক্তি ব্যবহার অবশ্যই গড় আমেরিকান পরিবারের বার্ষিক বিদ্যুৎ ব্যবহারের চেয়ে বেশি হতে হবে। কারখানা যদি তার সমস্ত শক্তির উৎস ট্র্যাক করার কথা জানায়, তাহলে মোট শক্তি < ৩৮,৫৭৪ এমজে (MJ) হতে পারে। | না |
২০২৪-এ নতুন |
হ্যাঁ |
উচ্চ মোট শক্তি |
যাচাইকরণ |
কারখানার জন্য রিপোর্টকৃত মোট শক্তি ১০,০০০,০০০,০০০ এমজে (MJ)-এর বেশি। | না |
২০২৪-এ নতুন |
হ্যাঁ |
উচ্চ মোট এলএনজি |
যাচাইকরণ |
কারখানার জন্য মোট রিপোর্টকৃত এলএনজি ১,০০০,০০,০০,০০০ এমজে (MJ)-এর বেশি | না |
২০২৪-এ নতুন |
হ্যাঁ |
রিপোর্টকৃত বৃষ্টির পানি ব্যবহার এবং সংরক্ষণের উত্তরগুলো মেলে না |
যাচাইকরণ |
প্রতিবেদনকৃত মোট ব্যবহৃত বৃষ্টির পানির পরিমাণটি সর্বাধিক বৃষ্টির পানি সংরক্ষণের ক্ষমতার জন্য প্রতিবেদনকৃত মানের সাথে মেলে না, এবং কারখানা জানিয়েছে যে তারা কারখানায় বৃষ্টির পানি সংরক্ষণের জন্য যতটুকু ছাদ/মাটির এলাকা ব্যবহার করা সম্ভব, সেটুকুই ব্যবহার করেছে। | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
কম মোট পানি ব্যবহার |
যাচাইকরণ |
একটি কারখানার জন্য মোট রিপোর্ট করা পানির ব্যবহার অবশ্যই ০ লিটারের বেশি হতে হবে। FEM শূন্য বা ঋণাত্মক মান গ্রহণ করবে না। | না |
না |
২০২৫ সালের নতুন |
মোট পানি ব্যবহার বেশি |
যাচাইকরণ |
কোনো কারখানার জন্য রিপোর্ট করা মোট পানির ব্যবহার ১e+১১ (একশো বিলিয়ন) লিটারের বেশি হওয়া যাবে না। | না |
না |
২০২৫ সালের নতুন |
উচ্চ ডিজেল শতাংশ |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
ডিজেল থেকে প্রাপ্ত শক্তির পরিমাণ মোট রিপোর্টকৃত শক্তির ৯০% এর বেশি। | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
উচ্চ এলএনজি শতাংশ |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
এলএনজি থেকে প্রাপ্ত শক্তির পরিমাণ মোট রিপোর্টকৃত শক্তির ৯০% এর বেশি। | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
কম ক্রয়কৃত বিদ্যুতের শতাংশ |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
ক্রয়কৃত বিদ্যুৎ থেকে প্রাপ্ত শক্তির পরিমাণ মোট রিপোর্টকৃত শক্তির ৫০% এর কম। | হ্যাঁ |
অপসারণ করা হয়েছে |
অপসারণ করা হয়েছে |
কর্মচারী প্রতি কম শক্তি |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
প্রতি কর্মচারী প্রতি কর্মদিবসে মোট রিপোর্টকৃত শক্তির ব্যবহার কম। | হ্যাঁ |
অপসারণ করা হয়েছে |
অপসারণ করা হয়েছে |
কর্মচারী প্রতি কম পানি |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
প্রতি কর্মচারী প্রতি কর্মদিবসে রিপোর্টকৃত মোট পানির ব্যবহার কম। | হ্যাঁ |
অপসারণ করা হয়েছে |
অপসারণ করা হয়েছে |
উচ্চ বর্জ্যপানি |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
মোট রিপোর্টকৃত বর্জ্যপানি বেশি। | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
ব্যবহারকারীর দ্বারা প্রবেশ করানো উচ্চ কাস্টম নির্গমন ফ্যাক্টর উপেক্ষা করুন |
গণনা |
ব্যবহারকারীরা কাস্টম নির্গমন ফ্যাক্টরের জন্য যেকোনো সাংখ্যিক মান প্রবেশ করাতে পারে। FEM ২০২৩-এ, জ্বালানি উৎসের জন্য প্রত্যাশিত স্বাভাবিক নির্গমন ফ্যাক্টরের সীমা (০ এবং ১.৬ এর মধ্যে) অতিক্রম করা মানগুলো জিএইচজি নির্গমন গণনা করা হয়েছে যখন উপেক্ষা করা হবে। FEM ২০২৩-এ, এই ব্যবহারকারীর প্রবেশ করানো মানগুলো কোনো গণনায় ব্যবহার করা হয় না। | হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
উচ্চ শক্তি ব্যবহার |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
স্বতন্ত্র উৎসসমূহ: শক্তির মোট ব্যবহারের প্রেক্ষাপটে স্বতন্ত্র শক্তি উৎস (যেমন: কয়লা) ব্যবহারের হার বেশি। মোট: একটি কারখানার ধরনে রিপোর্টকৃত সমস্ত শক্তি উৎসের যোগফল বেশি। |
না |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
উচ্চ পানির ব্যবহার |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
স্বতন্ত্র উৎসসমূহ: শক্তির মোট পরিমাণের প্রেক্ষাপটে স্বতন্ত্র পানির উৎস (যেমন বৃষ্টির পানি) ব্যবহার বেশি। মোট: একটি কারখানার ধরনে রিপোর্টকৃত সমস্ত পানির উৎসের যোগফল বেশি। |
না |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
উচ্চ নর্ম্যালাইজড (ব্যবহারযোগ্য, স্বাভাবিকীকরণ-সম্পন্ন) শক্তি ব্যবহার |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
মোট: একটি কারখানা ধরনের মধ্যে রিপোর্টকৃত সকল শক্তি উৎসের নর্ম্যালাইজড (ব্যবহারযোগ্য, স্বাভাবিকীকরণ-সম্পন্ন) যোগফল বেশি। | না |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
উচ্চ নর্ম্যালাইজড (ব্যবহারযোগ্য, স্বাভাবিকীকরণ-সম্পন্ন) পানির ব্যবহার |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
মোট: একটি কারখানার ধরনে রিপোর্টকৃত সমস্ত পানির উৎসের যোগফল বেশি। | না |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
বছরওপর বছর শক্তি ব্যবহারে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
স্বতন্ত্র শক্তি উৎসের ব্যবহার এবং মোট শক্তি ব্যবহার FEM2023-এর তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি বা হ্রাস পেয়েছে। | না |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
বছরওয়ারি পানির ব্যবহারে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন |
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ |
ব্যক্তিগত পানির উৎসের ব্যবহার এবং মোট পানির ব্যবহার FEM2023-এর তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি বা হ্রাস পেয়েছে। | না |
হ্যাঁ |
হ্যাঁ |
Higg FEM অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ প্রণালী
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ সম্পর্কে আরও জানতে, Worldly-এর Higg FEM অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ পদ্ধতি পড়ুন।
সারাংশ: অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ কখন শুরু হয় এবং এর অর্থ কী, তার একটি উচ্চস্তরের সংক্ষিপ্ত বিবরণ।
ডেটা আউটলায়ার এর সংজ্ঞা: একটি ত্রুটিপূর্ণ আউটলায়ার এবং একটি প্রকৃত আউটলায়ার এর মধ্যে পার্থক্য কী?
প্রাথমিক ডেটা সেট: Cascale এবং Worldly FEM24 মূল্যায়নে ব্যবহারের জন্য আউটলাইয়ার থ্রেশহোল্ড নির্ধারণ করতে FEM23-এর সম্পূর্ণ মূল্যায়ন সেট ব্যবহার করেছে।
অসঙ্গত মান সনাক্ত করার পদ্ধতি: একটি মানক পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি, ইন্টারকোয়ার্টাইল রেঞ্জ, কীভাবে অসঙ্গত মান সনাক্ত করতে ব্যবহার করা হয়, তা শিখুন।
একক বছর-ওপর-বছর (YoY) পরিবর্তন: YoY তুলনা কীভাবে অস্বাভাবিকভাবে বড় মানগুলো চিহ্নিত করে এবং এই ফিচারটি উন্নয়নে কী কী অন্তর্ভুক্ত ছিল, তা সম্পর্কে পড়ুন।
মোট শক্তি/পানি বহির্বিশিষ্ট থ্রেশহোল্ডসমূহ: শক্তি এবং পানির বহির্বিশিষ্ট মানগুলোর জন্য থ্রেশহোল্ড মানগুলি বোঝার জন্য এই দুটি টেবিল দেখুন।
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণে আমি কী আশা করতে পারি?
অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ ১৯ ফেব্রুয়ারি, ২০২৫-এ প্রকাশিত হয়েছে। যদি কোনো কারখানার Higg FEM মূল্যায়ন এই তারিখের আগে পোস্ট করা হয়ে থাকে, তাহলে ডেটা যাচাইয়ের সুবিধা নিতে কারখানাটিকে এই তারিখের পর পর্যন্ত অপেক্ষা করতে হবে।
এছাড়াও, যতক্ষণ না তারা কোনো যাচাইকরণ সংস্থার সাথে ডেটা যাচাই শুরু করেছে এবং এটি ৩০ এপ্রিল, ২০২৫-এর আগ পর্যন্ত, কারখানাগুলো তাদের মূল্যায়ন আনপোস্ট করতে পারবে যাতে তারা ডেটা চেক ব্যবহার করে তাদের উত্তরে অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ করতে পারে এবং পরে আবার মূল্যায়ন পোস্ট করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনো কারখানা তাদের অ্যাসেসমেন্ট ৩১ জানুয়ারি, ২০২৫ তারিখে পোস্ট করে, তাহলে তাদের ১৯ ফেব্রুয়ারি থেকে ৩০ এপ্রিল, ২০২৫ এর মধ্যে নিম্নলিখিত কাজগুলো করতে হবে:
- তাদের মূল্যায়ন আনপোস্ট করুন
- তাদের মূল্যায়ন ডেটা যাচাই করতে অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ ব্যবহার করুন
- তাদের মূল্যায়ন পুনরায় পোস্ট করুন
বছর-ওভার-বছর অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণও মার্চের মাঝামাঝি সময়ে উপলব্ধ হবে।
কোনটি অস্বাভাবিকতা (Outlier) হিসেবে বিবেচিত হয়?
- ভুল অস্বাভাবিকতা হলো এমন ডেটা পয়েন্ট যা ডেটা সংগ্রহ, রেকর্ডিং, গণনা বা এন্ট্রির সময় ত্রুটির কারণে সৃষ্টি হয়। এগুলো অসত্যতা প্রকাশ করে এবং ডেটার প্রকৃত অন্তর্নিহিত ধারা প্রতিফলিত করে না। উদাহরণস্বরূপ, টাইপ করার ভুলে কোনো ব্যক্তির বয়স ২৫ বছরের পরিবর্তে ২৫০ বছর রেকর্ড করা হলে সেটি একটি ভুল অস্বাভাবিকতা হবে, কারণ এটি বাস্তবসম্মত মান নয়। একইভাবে, শক্তির মান ভুল ইউনিটে রেকর্ড করা (যেমন, এমজে (MJ) মানকে কেডাব্ল্যুএইচ (kWh) ইউনিটে নির্ধারণ করা) তেও ভুল অস্বাভাবিকতা তৈরি হয়। এ ধরনের “খারাপ ডেটা” চিহ্নিত ও সমাধান করতে হবে – সাধারণত অপসারণ বা সংশোধনের (যেমন, যাচাই বা অনুমানকৃত মান দ্বারা প্রতিস্থাপন) মাধ্যমে – বিশ্লেষণের সততা বজায় রাখতে।
- সত্যিকারের অস্বাভাবিকতা হলো বৈধ ডেটা পয়েন্ট, যা পরিসংখ্যানগতভাবে বিরল হলেও ভুল নয়। এগুলো ডেটাতে স্বাভাবিকভাবেই ঘটে এবং প্রকৃত ঘটনা বা পরিস্থিতিকে প্রতিফলিত করে। সত্যিকারের অস্বাভাবিকতা প্রায়ই অস্বাভাবিক কিন্তু বৈধ আচরণ বা ঘটনার বিষয়ে মূল্যবান তথ্য প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, কারখানার শক্তি ব্যবহারে অস্বাভাবিক বৃদ্ধি একটি তাপপ্রবাহের সময় অতিরিক্ত কুলিং ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে। সত্যিকারের অস্বাভাবিকতা গুরুত্বপূর্ণ প্রবণতা, ঝুঁকি বা সুযোগ প্রকাশ করতে পারে এবং বিশ্লেষণ ছাড়া এগুলোকে উপেক্ষা করা উচিত নয়।
FDM থেকে FEM অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ
FEM এবং FEM উভয়ের ক্ষেত্রেই পোস্ট করার আগে অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ প্রয়োজন।
অনুগ্রহ করে মনে রাখুন, যদিও FEM-এ ইম্পোর্ট করা FDM ডেটা ট্রান্সফারের সময় পরীক্ষা করা হয় না, তবে অ্যাসেসমেন্ট পোস্ট করার আগে FEM ইম্পোর্ট করা ডেটার উপর অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ চালায়।