P-chart
सांख्यिकीय गुणवत्ता नियंत्रण में, पी-चार्ट एक प्रकार का नियंत्रण चार्ट है जिसका उपयोग नमूने में गैर-अनुरूप इकाइयों के अनुपात की निगरानी के लिए किया जाता है, जहां नमूना अनुपात गैर-अनुरूप को नमूने के आकार के साथ गैर-अनुरूप इकाइयों की संख्या के अनुपात के रूप में परिभाषित किया जाता है, एन। पी-चार्ट केवल "पास"/"फेल"-प्रकार के निरीक्षण को समायोजित करता है जैसा कि एक या अधिक गो-नो गो गेज या परीक्षणों द्वारा निर्धारित किया जाता है, जो चार्ट पर प्लॉट किए जाने से पहले डेटा के विनिर्देशों को प्रभावी ढंग से लागू करता है। अन्य प्रकार के नियंत्रण चार्ट अध्ययन के तहत गुणवत्ता विशेषता के परिमाण को प्रदर्शित करते हैं, जिससे उन चार्टों से सीधे समस्या निवारण संभव हो जाता है। अनुमान द्विपद वितरण पी-चार्ट के लिए आधार है और निम्नलिखित मान्यताओं की आवश्यकता होती हैः प्रत्येक इकाई के लिए गैर-अनुरूपता की संभावना समान है; प्रत्येक इकाई अपने पूर्ववर्तियों या उत्तराधिकारियों से स्वतंत्र है; निरीक्षण प्रक्रिया प्रत्येक नमूने के लिए समान है और नमूने से नमूने तक लगातार की जाती है गणना और प्लॉटिंग इस चार्ट प्रकार के लिए नियंत्रण सीमाएं हैं जहां नियंत्रण-चार्ट सेटअप के दौरान स्थापित दीर्घकालिक प्रक्रिया माध्य का अनुमान है। स्वाभाविक रूप से, यदि निचली नियंत्रण सीमा शून्य से कम या उसके बराबर है, तो प्रक्रिया टिप्पणियों को केवल ऊपरी नियंत्रण सीमा के खिलाफ प्लॉट करने की आवश्यकता है। ध्यान दें कि एक सकारात्मक निम्न नियंत्रण सीमा से नीचे अनुपात गैर-अनुरूपता की टिप्पणियाँ चिंता का कारण हैं क्योंकि वे निरंतर गुणवत्ता सुधार की तुलना में अनुचित रूप से कैलिब्रेटेड परीक्षण और निरीक्षण उपकरण या अपर्याप्त रूप से प्रशिक्षित निरीक्षकों के अधिक बार प्रमाण हैं। कुछ संगठन पी के लिए एक मानक मूल्य प्रदान करने का चुनाव कर सकते हैं, प्रभावी रूप से इसे गैर-अनुरूप अनुपात के लिए एक लक्ष्य मूल्य बना सकते हैं। यह तब उपयोगी हो सकता है जब सरल प्रक्रिया समायोजन लगातार प्रक्रिया को आगे बढ़ा सकते हैं, लेकिन सामान्य तौर पर, यह यह तय करना अधिक चुनौतीपूर्ण बनाता है कि क्या कोई प्रक्रिया पूरी तरह से नियंत्रण से बाहर है या केवल लक्ष्य से बाहर है (लेकिन अन्यथा नियंत्रण में है)। संभावित नुकसान दो परिस्थितियाँ हैं जिन पर विशेष ध्यान देने की आवश्यकता हैः प्रत्येक नमूने के लिए पर्याप्त अवलोकन सुनिश्चित करना, नमूने से नमूने तक टिप्पणियों की संख्या में अंतर के लिए लेखांकन पर्याप्त नमूने के आकार के नमूने पर कुछ सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है। यदि संगठन किसी प्रक्रिया पर 100% निरीक्षण का उपयोग करने का चुनाव करता है, तो उत्पादन दर एक उपयुक्त नमूना दर निर्धारित करती है जो बदले में नमूने के आकार को निर्धारित करती है। यदि संगठन केवल उत्पादित इकाइयों के एक अंश का निरीक्षण करने का चुनाव करता है, तो नमूने का आकार काफी बड़ा चुना जाना चाहिए ताकि एक नमूने में कम से कम एक गैर-अनुरूप इकाई खोजने की संभावना अधिक हो-अन्यथा गलत अलार्म दर बहुत अधिक हो। एक तकनीक नमूना आकार को ठीक करना है ताकि किसी दी गई राशि के प्रक्रिया परिवर्तन का पता लगाने की 50 प्रतिशत संभावना हो (उदाहरण के लिए, 1 प्रतिशत दोषपूर्ण से 5 प्रतिशत दोषपूर्ण)। यदि δ पता लगाने के लिए शिफ्ट का आकार है, तो नमूना आकार निर्धारित किया जाना चाहिए। एक अन्य तकनीक नमूना आकार को चुनना है जो काफी बड़ा है ताकि पी-चार्ट में एक सकारात्मक कम नियंत्रण सीमा हो। अलग-अलग नमूने के आकार 100% निरीक्षण के मामले में, उत्पादन दर में भिन्नता (जैसे, रखरखाव या स्थानांतरण परिवर्तनों के कारण) पी-चार्ट पर प्लॉट किए गए प्रत्येक अवलोकन के लिए अलग-अलग नमूने के आकार का उत्पादन करने की साजिश करती है। इससे निपटने के तीन तरीके हैंः नियंत्रण सीमाओं की संवेदनशीलता कुछ चिकित्सकों ने बताया है कि पी-चार्ट अंतर्निहित मान्यताओं के प्रति संवेदनशील है, जिसमें देखे गए नमूना विचलन के बजाय द्विपद वितरण से प्राप्त नियंत्रण सीमाओं का उपयोग किया जाता है। अंतर्निहित धारणाओं के प्रति इस संवेदनशीलता के कारण, पी-चार्ट को अक्सर गलत तरीके से लागू किया जाता है, जिसमें नियंत्रण सीमाएं या तो बहुत व्यापक होती हैं या बहुत संकीर्ण होती हैं, जिससे प्रक्रिया स्थिरता के संबंध में गलत निर्णय लिए जाते हैं। पी-चार्ट व्यक्तिगत चार्ट का एक रूप है (जिसे "एक्स. एम. आर". या "आई. एम. आर". के रूप में भी जाना जाता है), और ये चिकित्सक गणना-आधारित डेटा के लिए एक अधिक मजबूत विकल्प के रूप में व्यक्तिगत चार्ट की सलाह देते हैं। एन. पी.-चार्ट व्यक्तिगत चार्ट संदर्भ गुणवत्ता नियंत्रण उपकरण सांख्यिकीय चार्ट और आरेख भी देखें।