Interprétation des résultats principaux pour la fonction Analyse de capabilité utilisant une loi non normale

Suivez les étapes ci-dessous pour interpréter une analyse de capabilité non normale. Les résultats principaux incluent l'histogramme, les courbes de distribution et les indices de capabilité.

Etape 1 : Rechercher les problèmes dans les données

Votre procédé doit être stable et les données de procédé doivent suivre la loi de distribution non normale sélectionnée pour l'analyse. Vous pouvez utiliser l'histogramme et la courbe ajustée pour vérifier rapidement la présence de problèmes potentiels.
Important

Pour obtenir une analyse plus approfondie de ces exigences, utilisez la commande Analyse Capability Sixpack (loi non normale).

Examiner visuellement la distribution des données

Comparez la courbe de distribution aux barres de l'histogramme pour déterminer si vos données semblent suivre la distribution que vous avez choisie pour l'analyse. Si les barres varient sensiblement par rapport à la courbe, vos données peuvent ne pas suivre la loi choisie et les estimations de capabilité peuvent ne pas être fiables pour votre procédé. Si vous n'êtes pas sûr de la loi qui s'ajuste le mieux à vos données, utilisez l'option Identification de loi individuelle pour identifier une loi ou une transformation appropriée.

Recherchez également des barres éloignées de la plupart des autres données. Des valeurs aberrantes dans vos données peuvent affecter l'exactitude de l'analyse de capabilité. Elles peuvent également indiquer que votre procédé n'est pas stable.

Ajustement correct
Ajustement incorrect
Valeur aberrante
Remarque

Pour vérifier que votre procédé est stable, utilisez une carte de contrôle.

Etape 2 : Examiner les performances observées de votre procédé

Utilisez l'histogramme des capabilités pour comparer les observations d'échantillons aux exigences du procédé.

Examiner la dispersion du procédé

Examinez visuellement les données de l'histogramme par rapport aux limites de spécification supérieure et inférieure. Dans l'idéal, la dispersion des données est plus étroite que la dispersion de spécification, et toutes les données se trouvent dans les limites de spécification. Les données qui se trouvent en dehors des limites de spécification représentent des éléments non conformes.

Dans cet histogramme, la dispersion du procédé est plus importante que la dispersion de spécification, ce qui suggère une faible capabilité. Bien que la plupart des données se trouvent dans les limites de spécification, il existe de nombreux éléments non conformes en dessous de la limite de spécification inférieure (LSI) ou au-dessus de la limite de spécification supérieure (LSS).

Remarque

Pour déterminer le nombre réel de pièces non conformes dans votre procédé, utilisez les résultats de PPM < LSI, PPM > LSS et PPM Total. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Toutes les statistiques et tous les graphiques.

Evaluer l'emplacement du procédé

Déterminez si le procédé est centré entre les limites de spécification ou sur la valeur cible, le cas échéant. Le pic de la courbe de distribution indique l'emplacement de la plupart des données.

Dans cet histogramme, bien que les observations d'échantillons se situent dans les limites de spécification, le pic de la courbe de distribution n'est pas sur la cible. La plupart des données dépassent la valeur cible et sont proches de la limite de spécification supérieure.

Etape 3 : Evaluer la capabilité du procédé

Utilisez Ppk pour évaluer la capabilité globale de votre procédé en fonction de l'emplacement et de la dispersion du procédé. La capabilité globale indique les performances réelles de votre procédé que le client constate au fil du temps.

En règle générale, des valeurs Ppk élevées indiquent que le procédé offre une capabilité satisfaisante. Des valeurs Ppk faibles indiquent que votre procédé peut nécessiter une amélioration.

Comparez Ppk à une valeur de référence représentant la valeur minimale acceptable pour votre procédé. De nombreux secteurs industriels utilisent une valeur référence de 1,33. Si Ppk est inférieur à votre référence, réfléchissez à des moyens d'améliorer votre procédé.

Résultat principal : Ppk

Pour ces données de procédé, Ppk = 0,25. Etant donné que l'indice Ppk est inférieur à 1,33, la capabilité globale du procédé ne répond pas aux exigences. Vous devez prendre des mesures pour améliorer le procédé.

Important

L'indice Ppk représente la capabilité du procédé pour uniquement le côté "le moins bon" des mesures du procédé, par rapport à la limite de spécification inférieure ou supérieure. Si votre procédé produit des éléments non conformes qui se situent en dehors des limites de spécification inférieure et supérieure, utilisez d'autres mesures de capabilité pour évaluer de façon plus complète les performances du procédé. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Toutes les statistiques et tous les graphiques.

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