Vous vous souvenez peut-être de mon récent article de blog, Limites de contrôle et limites de spécification : d'où viennent-elles et quelles sont-elles ?Maintenant que nous comprenons la différence entre les limites de contrôle et les limites de spécification, concentrons-nous sur les limites de contrôle et la stabilité d'un processus.
Ici, j'utiliserai Control Chart Builder pour créer une carte de contrôle, décrire comment les limites de contrôle sont calculées et expliquer comment ces limites peuvent être utilisées pour prendre des décisions concernant la stabilité.
Stabilité ou capacité ? Laquelle doit-on effectuer en premier ?
Maintenant que les différences entre les limites de contrôle et les limites de spécification sont claires, que devons-nous évaluer en premier ? Capacité ou stabilité ? Si votre processus est instable ou hors de contrôle, il produira toujours des résultats imprévisibles. Étant donné que les résultats sont imprévisibles, l'analyse des capacités sera plus que probablement inexacte. Par conséquent, vous devriez toujours vérifier la stabilité d'abord .
Exemple
Considérons un processus d'impression. Les variations peuvent entraîner une distorsion de la ligne, y compris des problèmes d'inclinaison, d'épaisseur et de longueur. Pour cet exemple, considérons la longueur de la ligne. La ligne est considérée comme bonne si elle a une longueur imprimée de 16 cm +/- 0,2 cm. Plus longtemps et la phrase peut sortir de la page. Plus court et il y aurait beaucoup d'espace perdu sur la page. Pour chaque tirage, le premier et le dernier livre sont pris pour mesure. Les longueurs de ligne sont mesurées sur une page spécifiée au milieu de chaque livre.
Ce processus est-il maîtrisé (stable) ? Obtenons-nous une qualité d'impression constante ? Pour répondre à ces questions, nous devons générer une carte de contrôle.
Création d'une carte de contrôle
Dans JMP , allez dans Analyze->Quality and Process->Control Chart Builder. Faites glisser Longueur vers la zone de dépôt Y. Vous êtes présenté avec un tableau individuel et de plage mobile de longueur. Ce graphique serait approprié si vous n'aviez pas de sous-groupement naturel dans vos données. Notre exemple a un sous-groupe naturel, qui est Run. Faites glisser Run sur l'axe des x (rôle de sous-groupe) et déposez-le.
Vous avez maintenant une carte XBar & R de Longueur.
Détails
La carte XBar est généralement appelée carte de localisation. Le graphique R ou plage est généralement appelé graphique de dispersion. Chacun de ces graphiques a trois lignes tracées horizontalement à travers eux. Il s'agit de la LCL (limite de contrôle inférieure), de la moyenne (moyenne) et de l'UCL (limite de contrôle supérieure) calculées.
Comme je l'ai noté dans mon article de blog sur limites de spécification vs limites de contrôle , les limites de contrôle sont généralement calculées comme suit barre x +/- 3 * chapeau sigma où barre x est la moyenne des données et chapeau sigma est l'estimation de l'écart type pour le graphique.Pour voir les formules de limite de contrôle spécifiques pour les cartes de contrôle Shewhart, y compris XBar et R, veuillez lire ceci FAQ .
On m'a souvent demandé pourquoi sigma ne correspond pas à l'écart type de l'élément de menu de distribution. Chaque type de carte de contrôle a sa propre méthode de calcul de sigma. Pour voir les formules d'écart type spécifiques pour les cartes de contrôle de Shewhart, veuillez consulter ceci FAQ .
Que nous dit la carte de contrôle ?
Idéalement, nous aimerions que tous nos points se situent dans les limites de contrôle, et nous aimerions que les points soient placés au hasard dans ces limites. En regardant le graphique, nous voyons qu'aucun point ne se situe en dehors des limites de contrôle, et il ne semble pas y avoir de modèle pour les points. Il existe un ensemble de huit tests pour les causes spéciales qui sont souvent utilisés pour vérifier les tendances. Ceux-ci sont souvent appelés tests de Nelson ou Western Electric Tests. Ajoutons-les à notre graphique afin que nous puissions voir si l'un de ces tests échoue.Faites un clic droit dans le tableau des emplacements et sélectionnez Avertissements->Tests->Tous les tests. Aucun point n'a été signalé. Cela signifie que notre processus est sous contrôle ou stable.
Prochaines étapes
Si nous avions déterminé que notre processus n'était pas sous contrôle, nous ferions d'autres recherches pour déterminer comment nous pourrions modifier notre processus afin qu'il soit sous contrôle. Pour cet exemple, puisque le processus est déjà sous contrôle ou stable, nous pouvons sauter cette étape et passer à déterminer si le processus est capable ou non. Recherchez un futur article de blog sur la capacité de cet exemple.
@ pignon64 Pour définir le LCL sur 0, cliquez avec le bouton droit dans le graphique et choisissez Limits->Set Control Limits.Spécifiez le LCL sur 0 et cliquez sur OK.
Existe-t-il un moyen de modifier les limites de contrôle ? Je traite des données basées sur le temps et je ne peux pas changer mon LCL à 0. Chaque présentation contient un commentaire sur le passage de LCL à 0 pour ne pas créer d'ondulations dans le temps.Je n'arrive pas à trouver cette fonctionnalité.
Bonjour @tonya_mauldin
Si je souhaite configurer une limite de contrôle pour chaque étape différente, disons que mon processus comporte au total 8 étapes et que chaque étape 3 à 8 nécessite une limite de contrôle différente, existe-t-il un moyen simple de définir au lieu de la saisie manuelle ?
J'ai pensé que je pouvais modifier manuellement les LCL et UCL actuels à partir des propriétés de colonne, mais cette méthode semble prendre du temps.
