Quels sont les types de données disponibles ?

La carte de contrôle que vous devez utiliser dépend du type des données collectées, à savoir s'il s'agit de données continues ou de données d'attribut. Si vous disposez de plusieurs variables continues, déterminez si vos données sont multivariées. Les données d'attributs peuvent être de deux sous-types : binominales ou de Poisson.

Les variables continues peuvent avoir un nombre infini de valeurs, telles que 234,8 ou 0,01. Les valeurs des variables d'attribut se limitent aux catégories indiquées ou aux valeurs discrètes. Par exemple, les valeurs d'attribut peuvent inclure les catégories "succès" et "échec". Le nombre de défauts dans un échantillon peut également constituer une variable d'attribut.

Les mesures continues fournissent souvent plus d'informations que les données d'attribut. Cependant, les données d'attribut sont en général plus faciles à collecter. De ce fait, il est courant de collecter des données d'attribut lorsqu'il est difficile d'obtenir des mesures continues. Les données d'attribut sont souvent des notations subjectives qui sont attribuées par des opérateurs ou par le personnel de contrôle de la qualité.

Données de procédé continues

Les données continues mesurent une caractéristique d'une pièce ou d'un procédé, comme la longueur, le poids ou la température. En général, les données incluent des valeurs fractionnaires (ou décimales).

Par exemple, un fabricant de produits alimentaires souhaite déterminer la constance du poids d'un produit céréalier dans le temps. Pour collecter les données, un contrôleur qualité enregistre les poids d'un échantillon de paquets de céréales.

Si vous disposez de données continues collectées dans des sous-groupes, utilisez l'une des cartes de contrôle dans Stat > Cartes de contrôle > Cartes de variables pour sous-groupes.

Si vous disposez de données continues collectées en tant qu'observations individuelles, utilisez l'une des cartes de contrôle dans Stat > Cartes de contrôle > Cartes de variables pour individus.

Données de procédé multivariées

Vous disposez de données multivariées si vous collectez plus d'une variable continue à partir du même procédé. Vous pouvez surveiller plusieurs variables sur une carte de contrôle multivariée lorsque les variables sont corrélées. Par exemple, vous pouvez surveiller la température et la pression d'un procédé qui produit des pièces en plastique moulées par injection.

Pour déterminer si vous devez utiliser une carte de contrôle univariée ou multivariée, créez une matrice de corrélation des variables. Si les variables sont corrélées, optez pour la création d'une carte de contrôle multivariée.

Si vos données incluent des variables corrélées, la création de cartes de contrôle distinctes pour chaque variable est trompeuse, car les variables influent sur le procédé conjointement. Si vous utilisez des cartes de contrôle univariées distinctes dans une situation multivariée, les éléments suivants ne correspondent pas à leurs valeurs prévues :
  • Erreur de 1ère espèce
  • Probabilité qu'un point se trouve dans les limites de contrôle

La distorsion de ces valeurs augmente avec le nombre de variables de mesure.

Si vous disposez de données multivariées, les cartes de contrôle multivariées offrent les avantages suivants :
  • Elles représentent la région de contrôle réelle des variables associées (zone elliptique pour des données bivariées).
  • Elles permettent de maintenir le taux d'erreur de 1ère espèce indiqué.
  • Elles permettent d'étudier toutes les variables de procédé corrélées sur une seule carte, comportant souvent une seule limite de contrôle.

Cependant, les cartes de contrôle multivariées sont plus difficiles à interpréter que les cartes de contrôle de Shewhart classiques. Par exemple, l'échelle des cartes de contrôle multivariées est indépendante de celle des variables. En outre, les signaux d'état hors contrôle dans les cartes de contrôle multivariées n'indiquent pas quelle est la variable (ou la combinaison de variables) à l'origine de ces signaux.

Si vous disposez de données continues collectées à partir d'au moins deux variables corrélées, utilisez l'une des cartes de contrôle dans Stat > Cartes de contrôle > Cartes multivariées.

Données de procédé d'attribut

Pour les cartes de contrôle, les données d'attribut sont généralement des dénombrements de non-conformités (ou défauts) ou d'unités non conformes (ou défectueux). Une non-conformité fait référence à une caractéristique de la qualité, tandis qu'une unité non conforme fait référence à l'ensemble du produit. 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. S'il existe plusieurs rayures, l'ensemble du panneau peut être considéré comme non conforme.

Données de Poisson
Les valeurs pour les données de Poisson correspondent souvent à des dénombrements de défauts ou d'événements. Les données de Poisson sont généralement utilisées pour modéliser un taux d'occurrence, comme les défauts par unité.
Par exemple, des contrôleurs échantillonnent 5 serviettes de plage toutes les heures et examinent les défauts de décoloration, les accrocs et les erreurs de piquage sur ces dernières. Ils enregistrent le nombre total de défauts dans l'échantillon. Chaque serviette peut présenter plusieurs défauts, comme 1 décoloration et 2 accrocs, soit 3 défauts.
Données binomiales
Les valeurs pour les données binomiales sont classées dans l'une des deux catégories telles que succès/échec ou conforme/non conforme. Les données binomiales sont souvent utilisées pour calculer une proportion ou un pourcentage, tel que le pourcentage de pièces échantillonnées défectueuses.
Par exemple, un procédé de contrôle automatisé examine des échantillons de boulons afin de déterminer s'ils présentent d'importantes fissures, susceptibles de les rendre inutilisables. Pour chaque échantillon, les analystes enregistrent le nombre de boulons contrôlés et le nombre de boulons rejetés.

Si vous disposez de données d'attribut, utilisez l'une des cartes d'attribut dans Stat > Cartes de contrôle > Cartes aux attributs.

Données de procédé sur les événements rares

Les cartes de contrôle pour les événements rares montrent l'intervalle de temps ou le nombre d'opportunités entre les événements. Les points les plus élevés représentés sur une carte de contrôle des événements rares indiquent un délai plus important entre les événements. Les points les plus bas sur la carte indiquent un délai moindre entre les événements.

Certains événements se produisent si peu fréquemment que vous ne pouvez pas utiliser une carte de contrôle traditionnelle, telle qu'une carte X barre-R ou une carte P pour surveiller vos données. Parmi les exemples d'événements rares, on compte les infections contractées à l'hôpital, les erreurs de traitement médical ou les processus de fabrication ayant un faible taux de défauts.

Si vous disposez de données d'événements rares, utilisez l'une des cartes de contrôle dans Stat > Cartes de contrôle > Cartes des événements rares.

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