Graphiques pour la fonction Analyse Capability Sixpack (loi non normale)

Obtenez des définitions et bénéficiez de conseils en matière d'interprétation pour chaque graphique fourni avec l'analyse Capability Sixpack non normale.

Carte X barre

La carte X barre représente la moyenne des mesures dans chaque sous-groupe. La ligne centrale indique la moyenne de toutes les moyennes de sous-groupes. Les limites de contrôle, qui sont tracées à une distance de 3 écarts types au-dessus et au-dessous de la ligne centrale, présentent la variation attendue dans les moyennes des sous-groupes.

Minitab affiche une carte X barre lorsque l'effectif de sous-groupe est supérieur à 1.

Interprétation

Utilisez une carte X barre pour surveiller la moyenne d'un procédé et déterminer s'il est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité.

Les points situés au-delà des limites de contrôle rouges indiquent que le procédé n'est peut-être pas stable et que les résultats d'une analyse de capabilité ne sont peut-être pas fiables. Vous devez identifier la cause des points hors contrôle et éliminer la variation des causes spéciales avant d'analyser la capabilité du procédé.

Dans ces résultats, les points varient aléatoirement autour de la ligne centrale et se situent à l'intérieur des limites de contrôle. Cette carte ne présente ni tendance ni schéma. Le centre du procédé est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité.

Carte I

La carte I permet de représenter des observations individuelles. La ligne centrale est une estimation de la moyenne du procédé. Les limites de contrôle, qui sont tracées à une distance de 3 écarts types au-dessus et au-dessous de la ligne centrale, présentent la variation attendue dans les valeurs échantillons individuelles.

Minitab affiche une carte I lorsque l'effectif des sous-groupes est de 1.

Interprétation

Utilisez une carte I pour déterminer si les mesures individuelles sont maîtrisées et si le procédé est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité.

Les points situés au-delà des limites de contrôle rouges indiquent que le procédé n'est peut-être pas stable et que les résultats d'une analyse de capabilité ne sont peut-être pas fiables. Vous devez identifier la cause des points hors contrôle et éliminer la variation des causes spéciales avant d'analyser la capabilité du procédé.

Dans ce graphique, les points varient aléatoirement autour de la ligne centrale et se situent à l'intérieur des limites de contrôle. Cette carte ne présente ni tendance ni schéma. Le centre du procédé est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité.

Carte R

La carte R permet de représenter les étendues des sous-groupes. Si l'effectif de sous-groupe est constant, la ligne centrale représente la moyenne de toutes les étendues de sous-groupes. Si l'effectif de sous-groupe varie, la valeur de la ligne centrale dépend de l'effectif de sous-groupe, car des sous-groupes plus grands ont tendance à générer des étendues plus grandes. Les limites de contrôle, qui sont tracées à une distance de 3 écarts types au-dessus et au-dessous de la ligne centrale, présentent la variation attendue dans les étendues des sous-groupes.

Minitab affiche une carte R si l'effectif de sous-groupe est supérieur à 2, mais inférieur à 9.

Interprétation

Utilisez une carte R pour surveiller la variation d'un procédé et déterminer s'il est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité. La carte R indique si la variation de sous-groupe à sous-groupe est maîtrisée.

Les points situés au-delà des limites de contrôle rouges indiquent que le procédé n'est peut-être pas stable et que les résultats d'une analyse de capabilité ne sont peut-être pas fiables. Vous devez identifier la cause des points hors contrôle et éliminer la variation des causes spéciales avant d'analyser la capabilité du procédé.

Dans ces résultats, les points varient aléatoirement autour de la ligne centrale et se situent à l'intérieur des limites de contrôle. Cette carte ne présente ni tendance ni schéma. La variation du procédé est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité.

Carte S

La carte S représente les écarts types de sous-groupe. La ligne centrale représente la moyenne de tous les écarts types des sous-groupes. Les limites de contrôle, qui sont tracées à une distance de 3 écarts types au-dessus et au-dessous de la ligne centrale, présentent la variation attendue dans les écarts types des sous-groupes.

Minitab affiche une carte S si votre effectif de sous-groupe est supérieur ou égal à 9.

Interprétation

Utilisez une carte S pour surveiller la variation (écart type) de votre procédé et déterminer s'il est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité. La carte S indique si la variation de sous-groupe à sous-groupe est maîtrisée.

Les points situés au-delà des limites de contrôle rouges indiquent que le procédé n'est peut-être pas stable et que les résultats d'une analyse de capabilité ne sont peut-être pas fiables. Vous devez identifier la cause des points hors contrôle et éliminer la variation des causes spéciales avant d'analyser la capabilité du procédé.

Dans ces résultats, les points varient aléatoirement autour de la ligne centrale et se situent à l'intérieur des limites de contrôle. Cette carte ne présente ni tendance ni schéma. La variation du procédé est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité.

Carte d'étendue mobile (EM)

La carte EM permet de représenter les étendues mobiles. La ligne centrale indique la moyenne de toutes les étendues mobiles. Les limites de contrôle, qui sont tracées à une distance de 3 écarts types au-dessus et au-dessous de la ligne centrale, présentent la variation attendue dans les étendues mobiles.

Minitab affiche une carte EM si l'effectif des sous-groupes est de 1.

Interprétation

Utilisez une carte EM pour surveiller la variation (étendue mobile) de votre procédé et déterminer s'il est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité. La carte EM indique si la variation d'une observation à une autre est maîtrisée.

Les points situés au-delà des limites de contrôle rouges indiquent que le procédé n'est peut-être pas stable et que les résultats d'une analyse de capabilité ne sont peut-être pas fiables. Vous devez identifier la cause des points hors contrôle et éliminer la variation des causes spéciales avant d'analyser la capabilité du procédé.

Dans ces résultats, les points varient aléatoirement autour de la ligne centrale et se situent à l'intérieur des limites de contrôle. Cette carte ne présente ni tendance ni schéma. La variation du procédé est suffisamment stable pour l'exécution d'une analyse de capabilité.

Diagramme des 25 derniers sous-groupes

Le diagramme des 25 derniers sous-groupes affiche les points de données de chacun des 25 derniers sous-groupes et affiche une ligne correspondant à la moyenne du procédé global.

Interprétation

Utilisez le diagramme des 25 derniers sous-groupes pour évaluer si la distribution des observations à l'intérieur des sous-groupes répond aux exigences de votre analyse de capabilité.

Les données doivent être réparties de façon aléatoire et symétrique autour de la moyenne du procédé. Examinez le diagramme afin d'y détecter les preuves suivantes :
  • Un sous-groupe contenant des valeurs aberrantes
  • Des variations de distribution dans les sous-groupes

Si le diagramme présente des signes de problèmes ou de variations dans les sous-groupes, les résultats de capabilité peuvent ne pas être valides. Examinez votre procédé pour déterminer la raison pour laquelle les valeurs de données ne sont pas distribuées de façon aléatoire dans les sous-groupes.

Remarque

Si vos données présentent un effectif de sous-groupe de 1, Minitab affiche un diagramme des 25 dernières observations, qui est interprété de la même façon.

Histogramme des capabilités

L'histogramme des capabilités présente la distribution de vos données échantillons. Chaque barre de l'histogramme représente la fréquence des données dans un intervalle.
La courbe rouge continue représente le modèle de distribution non normale qui a été sélectionné pour l'analyse.

Interprétation

Utilisez l'histogramme des capabilités pour visualiser vos données échantillons par rapport à l'ajustement de la loi de distribution et aux limites de spécification.

Pour évaluer visuellement l'ajustement de la loi de distribution, comparez les barres de l'histogramme à la ligne courbe. La forme des données de l'histogramme doit correspondre approximativement à la courbe. Pour vous assurer que les données suivent la loi, utilisez les résultats du diagramme de probabilité.

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 ces résultats, la dispersion du procédé est supérieure à 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) et au-dessus de la limite de spécification supérieure (LSS).

Remarque

Pour déterminer le nombre d'éléments non conformes dans votre procédé, utilisez le résultat PPM global.

Diagramme de probabilité

Un diagramme de probabilité affiche chaque point de données en fonction du pourcentage de valeurs dans l'échantillon qui sont inférieures ou égales à ce point de données.
Un diagramme de probabilité comprend les composantes suivantes :
Ligne centrale
Percentile attendu de la loi, en fonction des estimations des paramètres par le maximum de vraisemblance.
Bornes de confiance
La ligne courbe de gauche indique les bornes inférieures des intervalles de confiance pour les percentiles. La ligne courbe de droite indique les bornes supérieures des intervalles de confiance pour les percentiles.
Statistique du test d'Anderson-Darling et valeur de p
Résultats d'un test permettant de déterminer si vos données suivent la loi.

Interprétation

Utilisez le diagramme de probabilité pour évaluer l'ajustement de la loi non normale utilisée pour l'analyse.

Si la loi est un bon ajustement pour les données, les points doivent former une ligne à peu près droite. Des écarts par rapport à la ligne droite indiquent que l'ajustement est inacceptable. Si la valeur de p est supérieure à 0,05, vous pouvez supposer que les données suivent la loi non normale utilisée dans l'analyse.

Si la valeur de p est inférieure à 0,05, vos données ne suivent pas la loi sélectionnée et les résultats de l'analyse de capabilité peuvent être inexacts. Utilisez la commande Identification de loi individuelle pour déterminer quelle loi non normale ou transformation des données est plus efficace pour vos données.

Graphique des capabilités

Le graphique des capabilités est situé dans le coin inférieur droit du rapport Capability Sixpack - Non normale.

Le graphique des capabilités représente visuellement la dispersion du procédé et la dispersion de spécification.
  • Le premier intervalle représente l'intervalle de 6 σ à partir de la loi de distribution normale standard, qui contient 99,74 % des mesures du procédé.
  • L'intervalle de spécifications représente les limites de spécification converties en valeurs Z à l'aide de la loi de distribution non normale sélectionnée et de la loi de distribution normale standard.

Le centre du procédé est indiqué par le repère à l'intérieur de l'intervalle de dispersion global du procédé.

Interprétation

Utilisez le graphique des capabilités pour évaluer visuellement la capabilité de votre procédé.

Pour évaluer visuellement la capabilité globale du procédé, comparez l'intervalle de 6 σ à l'intervalle de spécifications sur le diagramme. Si l'intervalle de 6 σ est supérieur à l'intervalle de spécifications, vous devez améliorer votre procédé. Si l'intervalle de 6 sigma est compris dans l'intervalle de spécifications, vous pouvez conclure que le procédé produit des unités conformes aux spécifications.

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