Auteur
David Trindade, PhD, membre et directeur des meilleures pratiques, Bloom Energy
De nombreuses entreprises pratiquent l'échantillonnage par attributs, qui consiste à inspecter un nombre spécifié d'unités et à classer chaque unité comme conforme ou non conforme selon des limites de spécification unilatérales ou bilatérales. Un numéro d'acceptation détermine la disposition du lot pour l'acceptation ou le rejet. Les plans d'échantillonnage par attributs sont simples dans leur conception, car seuls les comptages d'unités défectueuses sont pris en compte. En revanche, les plans d'échantillonnage variables nécessitent la mesure d'une caractéristique de qualité et l'utilisation de critères liés aux limites de spécification. Ces plans offrent de nombreux avantages, notamment : une capacité de discrimination identique, voire supérieure, à celle de l'inspection par attributs ; des échantillons plus petits ; une réduction des délais et des coûts de mesure ; et une plus grande efficacité dans l'utilisation des ressources de l'entreprise. Cependant, plusieurs hypothèses critiques concernant la distribution des mesures dans l'échantillonnage variable doivent être vérifiées, et des considérations supplémentaires s'appliquent en cas de variabilité inter-lots. Dans cette présentation, nous décrivons une mise en œuvre réussie de l'échantillonnage variable dans un environnement industriel. Nous démontrons les nombreuses fonctionnalités de JMP pour vérifier la validité des hypothèses et analyser les données inter-lots. L'échantillonnage variable a permis une réduction spectaculaire des exigences d'inspection et une augmentation de la productivité.
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