Pour garantir la validité de vos résultats, vérifiez que les règles suivantes sont respectées lorsque vous collectez des données, effectuez une analyse et interprétez vos résultats.
- Les éléments doivent être classés en deux catégories, comme Réussite ou Echec.
- Un élément défectueux présente au moins un défaut qui le rend inacceptable. Si vous voulez uniquement déterminer si un élément est défectueux ou non, utilisez cette carte. Si vous pouvez compter le nombre de défauts de chaque élément, utilisez Carte U, Carte U' de Laney ou Carte C afin de tracer le nombre de défauts par unité.
- Si vos données présentent une surdispersion ou une sous-dispersion, une carte d'attributs classique peut produire des résultats erronés.
- Si vos données présentent une surdispersion ou une sous-dispersion, Carte P' de Laney vous permet de distinguer la variation due aux causes communes et la variation due aux causes spéciales de manière plus précise. En cas de surdispersion, un nombre plus élevé de points peuvent se retrouver hors des limites de contrôle sur une carte P classique. A l'inverse, en cas de sous-dispersion, un nombre insuffisant de points peuvent apparaître hors des limites de contrôle sur une carte P classique. La carte P' de Laney offre un ajustement pour ces problèmes. Vous pouvez tester la surdispersion et la sous-dispersion des données avec Carte de diagnostic P. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Surdispersion et sous-dispersion.
- Les données doivent être classées par ordre chronologique.
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Etant donné que les cartes de contrôle détectent des modifications au cours du temps, l'ordre des données est important. Vous devez entrer les données dans l'ordre dans lequel elles ont été collectées, de sorte que les données les plus anciennes se trouvent en haut de la feuille de travail.
- Les données doivent être collectées à des intervalles de temps appropriés.
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Collectez les données à intervalles identiques : une fois par heure, une fois par jour, une fois par équipe. Sélectionnez un intervalle de temps assez court afin de pouvoir identifier les modifications apportées au procédé juste après leur application.
- Collectez les données dans des sous-groupes.
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Un sous-groupe est un échantillon d'éléments similaires issus du procédé à évaluer. Les éléments de chaque sous-groupe doivent être collectés dans les mêmes conditions de procédé, comme le personnel, l'équipement, les fournisseurs ou l'environnement.
Si le sous-groupe est un ensemble d'unités, celles-ci doivent être collectées dans les mêmes conditions de procédé, comme le personnel, l'équipement, les fournisseurs ou l'environnement. Si vous ne collectez pas les données en sous-groupes où les éléments sont soumis aux mêmes conditions de procédé, vous risquez de ne pas pouvoir faire la distinction entre la variation due aux causes communes et celle due aux causes spéciales.
- Les sous-groupes doivent être assez importants.
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Si les effectifs de sous-groupes ne sont pas assez importants, il est possible que les limites de contrôle ne soient pas précises lors de leur estimation à partir des données. L'effectif de sous-groupes requis (
) dépend de la proportion moyenne d'éléments défectueux (
). Utilisez la formule suivante pour déterminer si les sous-groupes sont assez importants : 
. Par exemple, si la proportion moyenne d'éléments défectueux est de 0,06, tous les sous-groupes doivent comporter au moins 9 éléments : 
, arrondi au nombre entier le plus proche, soit 9. - Les données doivent comprendre assez de sous-groupes pour obtenir des limites de contrôle précises.
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Si vous n'avez pas assez de sous-groupes, vous pouvez quand même utiliser la carte de contrôle, mais vous devrez considérer les résultats comme provisioires en raison du manque de précision éventuel des limites de contrôle. Si vous utilisez la carte régulièrement, estimez à nouveau les limites de contrôle après avoir collecté assez de sous-groupes.
