Niveau : Intermédiaire
Fonction du poste : Analyste / Scientifique / Ingénieur
Per Vase, associé directeur, NNE
Torben Bygvraa Rasmussen, consultant principal, NNE
Les autorités sanitaires exigent une assurance statistique que les lots après validation présentent une qualité suffisante. La plateforme de modèles mixtes de JMP permet, à partir des données de validation, de prédire les performances futures des lots à l'aide d'intervalles de confiance individuels en définissant le lot comme un facteur aléatoire. Si un intervalle de confiance individuel avec alpha = niveau de qualité acceptable (NQA) se situe dans l'intervalle de spécification, le risque qu'une observation future donnée soit hors spécification est inférieur au NQA. De plus, les limites de confiance individuelles peuvent servir de limites de contrôle après validation dans le cadre de la vérification continue des procédés. Des modèles mixtes peuvent être construits pour la moyenne, l'étendue mobile et l'étendue à l'intérieur, ce qui permet d'établir des limites de contrôle pour tous les graphiques du graphique à trois entrées JMP. La transformation de Box-Cox permet d'obtenir des limites asymétriques pour l'étendue à l'intérieur. Les modèles mixtes permettent également de gérer les variations systématiques dans les sous-groupes, par exemple en fonction des cavités ou des positions. En définissant un facteur systématique pour la libération des lots, on obtient une mise en commun des variations intra-lot, ce qui réduit la taille de l'échantillon. Des exemples concrets seront présentés dans lesquels une approche classique de limite de contrôle et d'indice de capacité échouera, mais dans lesquels une approche unifiée de limite de confiance individuelle réussit, à la fois en ce qui concerne les limites de contrôle et l'évaluation des capacités.
