Analyse de capabilité normale pour plusieurs variables - Généralités

Utilisez la commande Analyse de capabilité normale pour plusieurs variables pour comparer la capabilité de plusieurs variables de procédé ou plusieurs groupes à l'intérieur d'une variable de procédé, en utilisant une loi normale. Cette analyse permet d'effectuer les tâches suivantes :

  • Déterminer si le procédé est en mesure de produire des résultats répondant aux exigences des clients.
  • Comparer la capabilité globale du procédé à sa capabilité potentielle (à l'intérieur) pour évaluer les opportunités d'amélioration.

Pour effectuer l'analyse, vous devez indiquer une limite de spécification inférieure ou supérieure (ou les deux) pour définir les exigences de votre procédé. L'analyse évalue la dispersion des données du procédé par rapport aux limites de spécification. Lorsqu'un procédé présente une bonne capabilité, la dispersion du procédé est inférieure à la dispersion de spécification. L'analyse peut également indiquer si votre procédé est centré et sur la cible. En outre, l'analyse estime la proportion du produit qui ne respecte pas les spécifications.

Par exemple, un fabricant utilise deux machines pour produire des broches de connexion. Les spécifications relatives à la longueur des broches sont comprises entre 13 et 25 mm. Le responsable utilise l'analyse de capabilité normale pour plusieurs variables pour comparer la capabilité du procédé des deux machines.

Remarque

Cette analyse comprend les fonctions de transformation qui permettent de transformer des données non normales de façon à ce qu'elles s'ajustent à une loi normale. Vous pouvez également utiliser cette analyse pour effectuer une analyse entre/à l'intérieur pour plusieurs variables.

Où trouver cette analyse

Pour effectuer une analyse de capabilité normale pour plusieurs variables, sélectionnez Stat > Outils de la qualité > Analyse de capabilité > Variables multiples (normale).

Quand utiliser une autre analyse

En utilisant ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies à des fins d'analyse et de personnalisation du contenu.  Lisez notre politique