Graphiques pour la fonction Analyse de capabilité utilisant une loi non normale

Obtenez des définitions et bénéficiez de conseils en matière d'interprétation pour chaque graphique fourni avec l'analyse de capabilité (loi non normale).

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 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.

Rechercher des preuves d'inadéquation de l'ajustement pour la loi de distribution non normale sélectionnée

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.

Important

Pour effectuer une analyse plus approfondie des hypothèses de l'analyse de capabilité non normale, utilisez la commande Analyse Capability Sixpack non normale.

Ajustement correct
Ajustement incorrect
Examiner les données échantillons par rapport aux limites de spécification

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.

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.

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).

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 ces résultats, bien que les observations d'échantillon 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.