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Minitab Connect Propose plusieurs graphiques de contrôle et analyses de capacités pour vous permettre de surveiller vos processus. Choisissez quel graphique de contrôle ou quelle analyse de capacités utiliser en fonction de votre présence de données continues ou d’attributs.

Sur ce thème

Cartes de contrôle continues
Cartes de contrôle aux attributs
Analyses de capacités continues
Analyses des capacités d’attributs

Cartes de contrôle continues

Les graphiques de contrôle continus tracent les données de mesure du processus, telles que la longueur ou la pression, selon une séquence ordonnée dans le temps. En revanche, les graphiques de contrôle des attributs tracent les données de comptage, telles que le nombre de défauts ou d’unités défectueuses. Vous pouvez créer des tableaux de contrôle continus pour les données collectées en sous-groupes ou pour des mesures individuelles.

I-MR: Utilisez un I-MR tableau pour surveiller la moyenne et la variation de votre processus lorsque vous disposez de données continues qui sont des observations individuelles et non dans des sous-groupes.
X barre-R: Utilisez un X barre-R graphique pour surveiller la moyenne et la variation d’un processus lorsque vous avez des données continues et des tailles de sous-groupes de 8 ou moins.
X barre-S: Utilisez un X barre-S graphique pour surveiller la moyenne et la variation d’un processus lorsque vous disposez de données continues et de tailles de sous-groupes de 9 ou plus.
I-MR-R/S: Utilisez un I-MR-R/S tableau pour surveiller la moyenne de votre processus et la variation entre et au sein des sous-groupes lorsque chaque sous-groupe est une partie ou un lot différent.

Cartes de contrôle aux attributs

Les graphiques de contrôle des attributs tracent les non-conformités (défauts) ou les unités non conformes (défectueuses). Une non-conformité désigne une caractéristique de qualité, et une unité non conforme désigne le produit dans son ensemble. Une unité peut présenter de nombreuses non-conformités, mais l'unité elle-même est soit conforme, soit non conforme. Par exemple, une rayure sur un panneau tôlé est une non-conformité. Si plusieurs rayures existent, l’ensemble du panneau peut être considéré comme non conforme. Sélectionnez votre graphique de contrôle d’attributs en fonction du fait que vos données représentent un comptage de défaillants et suivent une distribution binomiale, ou si vos données représentent un nombre de défauts et suivent une distribution de Poisson.

Carte P: Utilisez la fonction Carte P a pour contrôler la proportion d'éléments défectueux lorsque chaque élément peut être classé dans une catégorie sur deux possibles, comme réussite ou échec.
Carte NP: Utilisez an Carte NP pour surveiller le nombre d’articles défectueux où chaque article peut être classé dans l’une des deux catégories, comme réussi ou échoué.
Carte U: Utilisez a Carte U pour surveiller le nombre de défauts par unité, où chaque article peut avoir plusieurs défauts.
Carte C: Utilisez a Carte C pour surveiller le nombre de défauts où chaque élément peut avoir plusieurs défauts. Vous devriez utiliser un tableau C uniquement lorsque vos sous-groupes ont la même taille.
P' de Laney: Utilisez carte X barre a P' de Laney (P' se prononce P prime) pour surveiller la proportion d’articles défectueux produits par votre processus et pour ajuster la surdispersion ou la sous-dispersion de vos données.
La surdispersion peut faire apparaître un graphique P traditionnel un nombre accru de points en dehors des limites de commande. La sous-dispersion peut faire qu’un graphique P traditionnel montre trop peu de points en dehors des limites de commande. Le graphique Laney P' s’ajuste à ces conditions.
U' de Laney: Utilisez un U' de Laney graphique (U' se prononce U prime) pour surveiller le taux de défauts de votre procédé et ajuster la sur-dispersion ou la sous-dispersion dans vos données.
La sur-dispersion peut faire qu’un graphique U traditionnel montre un nombre accru de points en dehors des limites de contrôle. La sous-dispersion peut faire qu’un graphique en U traditionnel montre trop peu de points en dehors des limites de contrôle. Le graphique Laney U' s’ajuste à ces conditions.

Analyses de capacités continues

Minitab Connect propose des analyses de capacités normales et entre/dans les données continues.

Analyse de capabilité normale: Utilisez la commande Analyse de capabilité normale pour évaluer la capabilité potentielle (à l'intérieur) et la capabilité globale de votre procédé en utilisant une loi normale.
Analyse de capabilité entre/à l'intérieur: À utiliser Analyse de capabilité entre/à l'intérieur pour évaluer la capacité de votre processus sur la base d’une distribution normale lorsque votre processus produit naturellement une variation systémique entre sous-groupes, comme un processus par lots.
Indices de capabilité: Utilisez Indices de capabilité pour afficher les valeurs de PPK et CPK.

Analyses des capacités d’attributs

Minitab Connect propose des analyses binomiales et de capacités de Poisson pour les données d’attributs. Si vous pouvez choisir de collecter soit des données continues, soit des données d’attributs, essayez de collecter des données continues car elles fournissent généralement plus d’informations et sont plus objectives. Les données d’attributs sont plus faciles à collecter et sont donc souvent utilisées lorsque les mesures continues sont difficiles à obtenir.

Analyse de capabilité binomiale: À utiliser Analyse de capabilité binomiale pour déterminer si le pourcentage d’articles défectueux répond aux exigences du client. Utilisez cette carte lorsque chaque élément est classé dans une catégorie sur deux possibles, comme réussite ou échec.
Analyse de capabilité de Poisson: À utiliser Analyse de capabilité de Poisson pour déterminer si le taux de défauts par unité (DPU) répond aux exigences du client. Utilisez cette analyse lorsque vous comptez les défauts de chaque élément et que chaque élément peut présenter plusieurs défauts.