Analyse de capabilité (attribut)

Utilisez l’analyse binomiale ou l'analyse de capabilité de Poisson pour déterminer si votre processus répond aux exigences des clients lorsque vous disposez de données attributaires.

Pour ajouter une sortie à partir d’une analyse de capabilité d’attribut, accédez à Ajouter et remplir un formulaire.

Analyse de capabilité (binomiale)

Utilisez l'analyse de capabilité binomiale pour déterminer si le pourcentage d'éléments défectueux répond aux exigences client. Utilisez cette carte lorsque chaque élément est classé dans une catégorie sur deux possibles, comme réussite ou échec.

Par exemple, le superviseur d’un centre d’appels utilise une analyse de capabilité binomiale pour déterminer si le taux d’appels sans réponse qui sont redirigés est stable et inférieur à 20 %. Pour voir un exemple, consultez l'aide Minitab : Exemple d'analyse de capabilité binomiale.

Considérations relatives aux données

Les données doivent être des dénombrements d'éléments non conformes Tâchez de collecter au moins 25 sous-groupes. Si vous ne collectez pas une quantité suffisante de données sur une période assez longue, les données peuvent ne pas représenter précisément les différentes sources de variation de processus et les estimations n'indiqueront peut-être pas la capabilité réelle de votre processus. Pour plus de détails, consultez l’aide Minitab : Considérations relatives aux données pour l'analyse de capabilité binomiale.

Analyse de capabilité (Poisson)

Utilisez une analyse de capabilité de Poisson pour déterminer si le taux de défauts par unité (DPU) répond aux exigences client. Utilisez cette analyse lorsque vous comptez les défauts sur chaque article, et chaque article peut avoir plus d’un défaut.

Le fabricant utilise l'analyse de capabilité de Poisson pour déterminer le nombre de défauts pour 100 mètres de tissu et pour évaluer si le taux de défauts est stable. Pour voir un exemple, consultez l'aide Minitab : Exemple d'analyse de capabilité de Poisson.

Considérations relatives aux données

Vous devez être en mesure de compter le nombre de défauts sur chaque élément ou unité Tâchez de collecter au moins 25 sous-groupes. Si vous ne collectez pas une quantité suffisante de données sur une période assez longue, les données peuvent ne pas représenter précisément les différentes sources de variation de processus et les estimations n'indiqueront peut-être pas la capabilité réelle de votre processus. Pour plus de détails, consultez l’aide Minitab : Considérations relatives aux données pour l'analyse de capabilité de Poisson.

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