Ertuğrul, İrfanKarakaşoğlu, Nilsen2014-08-212014-08-2120061305-7820https://hdl.handle.net/11467/307İşletmeler, günümüzün artan rekabet ortamında ayakta kalabilmek için kalite ve kalite kontrol çalışmalarına büyük önem vermektedirler. İstatistiksel kalite kontrol işletmelere, ürün kalitesinin istenilen düzeyde tutulması, geliştirilmesi ve üretimde hatalı ürün sayısının azaltılması gibi faydalar sağlamaktadır. Kontrol grafikleri, istatistiksel kalite kontrol yöntemleri içerisinde en fazla kullanılan yöntemdir ve işletmelerde süreç geliştirmede önemli bir role sahiptir. Bu çalışmanın amacı, örneklem büyüklüğünün değişken olması durumunda özellikler için kalite kontrol şemalarından p kontrol şemasının oluşturulmasında izlenebilecek üç yaklaşımı ele alarak, bir tekstil işletmesinde örnek uygulama ile göstermektir. Tekstil işletmesi bu yolla, üretim süreçlerinin kontrol altında olup olmadığını görerek, hangi düzeltici tedbirleri alması gerektiği konusunda fikir sahibi olmuştur.Manufacturing companies give importance to quality and quality control to survive in today’s competitive environment. Statistical quality control assists the firms in keeping the production quality in a desired level, improving the quality and decreasing the number of defective products. Control charts are the most common method of statistical quality control techniques and it has a crucial function at the process development in firms. The aim of this study is dealing with the three approaches for constructing p control charts for variable sample size and demonstrating it with an application at a textile firm. By this way, the textile firm recognizes whether its production processes are in control or not and also the firm has an opinion about the corrective actions which should be taken.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessKalite KontrolKontrol ŞemalarıP Kontrol ŞemasıQuality ControlControl ChartsP Control ChartKalite kontrolde örneklem büyüklüğünün değişken olması durumunda P kontrol şemalarının oluşturulmasıConstruction of P control charts for variable sample size in quality controlArticle5132149