Utilisez les droites de Henry pour déterminer si vos données doivent suivre une loi normale.
Si la loi normale est un bon ajustement pour les données, les points forment une ligne à peu près droite le long de la droite d'ajustement située entre les bornes de confiance. Des écarts par rapport à cette ligne droite indiquent des écarts par rapport à la normalité. Si la valeur de p est supérieure à 0,05, vous pouvez supposer que les données suivent la loi normale. Vous pouvez évaluer la capabilité de votre procédé à l'aide d'une loi normale.
Si les lois diffèrent pour plusieurs variables, vous devez effectuer une analyse de capabilité distincte pour chaque variable.
L'histogramme des capabilités présente la distribution de vos données échantillons pour chaque variable. Chaque barre de l'histogramme représente la fréquence des données dans un intervalle.
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 chaque variable, comparez la courbe globale pleine aux barres de l'histogramme pour évaluer si vos données sont à peu près normales. Si les barres varient sensiblement par rapport à la courbe, vos données peuvent ne pas être normales et les résultats de l'analyse de capabilité peuvent être inexacts. Si vos données semblent non normales, utilisez la commande Identification de loi individuelle pour déterminer si vous devez transformer les données ou ajuster une loi non normale pour effectuer l'analyse de capabilité.
Pour chaque variable, comparez la courbe globale pleine et la courbe "à l'intérieur" en pointillés de l'histogramme pour déterminer l'alignement des courbes. Une différence substantielle entre les courbes peut indiquer que le procédé n'est pas stable ou qu'il existe une importante variation entre les sous-groupes de cette variable. Utilisez une carte de contrôle pour évaluer si votre procédé est stable pour la variable avant d'effectuer une analyse de capabilité.
Dans ces résultats, les données du procédé semblent correctement centrées entre les limites de spécification. Toutefois, 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 des éléments non conformes en dessous de la limite de spécification inférieure (LSI) et au-dessus de la limite de spécification supérieure (LSS).
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.
Pour effectuer une analyse plus approfondie des hypothèses de l'analyse de capabilité normale, utilisez la commande Analyse Capability Sixpack normale.