Les données binomiales sont classées dans l'une de deux catégories, telles que réussite/échec ou oui/non. Les données binomiales sont souvent utilisées pour calculer une proportion ou un pourcentage, comme le pourcentage de pièces échantillonnées qui sont non conformes.
Les données de Poisson sont généralement utilisées pour modéliser un taux d'occurrence, comme les défauts par unité.
Les données binomiales sont classées dans l'une de deux catégories, telles que réussite/échec ou oui/non. Les données binomiales sont souvent utilisées pour calculer une proportion ou un pourcentage, comme le pourcentage de pièces échantillonnées qui sont non conformes.
Si vous avez un type particulier de non-conforme que vous souhaitez surveiller sur sa propre carte de contrôle, vous devez le configurer comme une mesure de non-conformes.
Le processus Labeling and packaging comporte deux mesures de non-conformes à surveiller sur des cartes de contrôle séparées.

Si vous avez plusieurs types de non-conformes que vous souhaitez surveiller ensemble, agrégés sur une seule carte de contrôle, vous devez les configurer comme des non-conformes groupés.
Le processus Inspection comporte plusieurs types de non-conformes à surveiller ensemble sur une seule carte de contrôle.
