La « capabilité d'un processus » désigne la variation d'un processus stable en fonction des limites de spécification. L'« analyse de capabilité d'un processus » est un indice qui résume le centre et la variation d'un processus par rapport aux limites de spécification et permet d'examiner dans quelle mesure le processus reste dans ces limites.
JMP calcule non seulement les indices de capacité des processus (Cp, Cpk, Pp, Ppk, etc.), mais affiche également une variété de graphiques associés avec les indices, ce qui facilite l'exécution d'une analyse exploratoire des capacités de plusieurs processus.
Cette vidéo explique les bases de l'analyse de la capacité des processus dans JMP et présente des graphiques, tels que des tracés d'objectifs et des graphiques de performances de processus, qui sont utiles pour comparer plusieurs processus dans JMP et comment les utiliser.
Plateforme permettant de réaliser des analyses de capabilité de processus dans JMP (cadre rouge)
Vous pouvez tester les opérations de cette vidéo en utilisant des exemples de données JMP.
Vous pouvez trouver les exemples de données en sélectionnant Aide > Index des exemples dans la barre de menus JMP et en recherchant le nom des exemples de données.
*Cette vidéo utilise la dernière version (JMP 18.0.1) au moment de la création de la vidéo.
table des matières
- Partie 1. Étapes de base pour effectuer une analyse de capabilité dans JMP
- Section 1. Analyse de la capabilité des processus à l'aide d'une « distribution univariée » (17 minutes 59 secondes)
- Section 2. Analyse de capacité des données non distribuées normalement (6 minutes 18 secondes)
- Partie 2. Analyse de capacité efficace lorsqu'il existe plusieurs variables de processus
- Section 1. Utilisation de la plateforme de capacités de processus (14 minutes 50 secondes)
- Section 2. Calcul des indices de capabilité des processus à l'aide de sous-groupes (8 minutes 58 secondes)
- Section 3. Utilisation de la plateforme de sélection des processus (9 minutes 25 secondes)
Partie 1. Étapes de base pour effectuer une analyse de capabilité dans JMP
Section 1. Analyse de la capabilité des processus à l'aide d'une « distribution univariée » (17 minutes 59 secondes)
- Exemple 1-1. Analyse de capabilité d'un processus par « distribution univariée »
- Description des indices de capacité du processus affichés (sigma au sein du groupe, sigma global, taux de non-conformité, etc.)
Section 2. Analyse de capacité des données non distribuées normalement (6 minutes 18 secondes)
- Exemple 1-2. Analyse de capabilité des données non distribuées normalement (application d'une distribution log-normale et calcul des indices de capabilité)
Partie 2. Analyse de capacité efficace lorsqu'il existe plusieurs variables de processus
Section 1. Utilisation de la plateforme de capacités de processus (14 minutes 50 secondes)
- Caractéristiques de la plateforme « Process Capability »
- Une plateforme spécialisée dans l'analyse de la capabilité des processus
- Appliquer la distribution optimale et calculer l’indice de capabilité du processus lorsque la distribution est suivie.
- Créez des graphiques (graphiques d'objectifs, boîtes à moustaches de capacités, etc.) utiles pour analyser plusieurs processus à la fois
- Exemple 2-1. Analyse de multiples processus normalement distribués
- Exemple 2-2. Adaptation de la distribution optimale à chaque processus et analyse de capabilité du processus.
Section 2. Calcul des indices de capabilité des processus à l'aide de sous-groupes (8 minutes 58 secondes)
- Exemple 2-3. Calcul des indices de capabilité des processus à l'aide de sous-groupes
- À propos de l'indice de stabilité
Section 3. Utilisation de la plateforme de sélection des processus (9 minutes 25 secondes)
- Fonctionnalités de la plateforme « Process Screening »
- Une plateforme d'investigation exploratoire de grandes quantités de données de processus
- Afficher un tableau récapitulatif des résultats de chaque étape
- Vous pouvez explorer le processus que vous souhaitez connaître à partir du tableau récapitulatif de manière interactive.
- Les variables de processus utilisées sont supposées suivre une distribution normale.
- Exemple 2-4. Analyse d'une grande quantité de données de processus
