Considérations relatives aux données pour Evaluer le processus de mesure (EMP croisé)

Pour garantir la validité de vos résultats, prenez en compte les indications suivantes lorsque vous collectez des données, effectuez une analyse et interprétez vos résultats.

Des opérateurs doivent mesurer des pièces dans un ordre aléatoire
Pour veiller à ce que l'ordre de collecte des données n'ait aucune influence sur les résultats, chaque opérateur doit mesurer toutes les pièces de façon aléatoire dans une répétition.Une fois que tous les opérateurs ont mesuré toutes les pièces une fois, vous réitérez le processus pour toutes les répétitions.
Les opérateurs doivent mesurer au moins 10 pièces pour obtenir une étude adéquate
La variation du procédé peut être estimée à partir d'un vaste échantillon de données historiques ou des pièces de l'étude.Si vous disposez d'une estimation historique de la variation du procédé, le nombre de pièces généralement exigé (10) est acceptable.
Si vous ne disposez d'aucune estimation historique, vous devez envisager d'utiliser plus de 10 pièces.Bien que vous ayez besoin d'un grand nombre de pièces pour obtenir une estimation très précise de la variation du procédé, si vous utilisez entre 15 et 35 pièces, vous obtiendrez une bien meilleure estimation que si vous ne vous serviez que de 10 pièces.
Sélectionnez des pièces représentant l'étendue réelle ou attendue de la variation du procédé
Sélectionnez des pièces dans l'étendue complète de votre procédé pour augmenter les chances d'obtenir une estimation correcte de la variation de pièce à pièce.Par exemple, évitez de mesurer des pièces consécutives, les pièces d'une même équipe ou chaîne de fabrication, ou les pièces rejetées.
Les facteurs Opérateur et Pièce doivent être croisés.
Deux facteurs sont croisés quand chaque niveau de l'un des facteurs agit de manière couplée avec chaque niveau de l'autre facteur.
Par exemple, si les facteurs Opérateur et Pièce sont croisés, chaque opérateur doit évaluer chaque pièce.
Pour plus d'informations sur les facteurs croisés, accédez à Types de facteurs dans les études R&R de jauge et les études EMP de Wheeler.
Les facteurs Opérateur et Pièce doivent être aléatoires
Un facteur est aléatoire lorsqu'il comporte de nombreux niveaux possibles, mais que seul un échantillon aléatoire des niveaux est inclus dans les données.
Par exemple, le facteur Pièce est un facteur aléatoire, car les pièces sélectionnées pour l'étude sont destinées à représenter toutes les pièces possibles du procédé de production.
Par exemple, le facteur Opérateur est un facteur aléatoire lorsque de nombreux employés prennent des mesures, mais que vous ne sélectionnez de façon aléatoire que quelques opérateurs pour l'étude.
Pour plus d'informations sur les facteurs aléatoires, accédez à Types de facteurs dans les études R&R de jauge et les études EMP de Wheeler.
Les opérateurs doivent mesurer chaque pièce au moins deux fois
La variation des mesures présente deux composantes : reproductibilité et répétabilité.La reproductibilité désigne la variation qui se produit lorsque plusieurs personnes mesurent la même pièce.La répétabilité désigne la variation qui se produit lorsque la même personne mesure la même pièce à plusieurs reprises.Si vous utilisez au moins 10 pièces et 3 opérateurs, et que chaque opérateur mesure chaque pièce au moins 2 fois dans un ordre aléatoire, vous pourrez obtenir une estimation appropriée de la répétabilité.
Vous devez avoir recours à au moins 3 opérateurs pour obtenir une étude adéquate
Pour obtenir les meilleurs résultats, incluez 3 à 5 opérateurs dans votre étude. Vous ne devez pas avoir moins de 3 opérateurs dans l’étude, sauf si le nombre d’opérateurs qui utilisent le système de mesure est réellement inférieur à 3. Si vous pensez qu’il existe de grandes différences entre les opérateurs, vous devriez envisager d’utiliser plus de 3 à 5 opérateurs.Si vous identifiez des différences entre les opérateurs, comme un opérateur dont les mesures sont inférieures à celles des autres opérateurs, vous pouvez en général améliorer la cohérence des données en vous entraînant.
Lorsque vous choisissez des opérateurs pour l'étude, assurez-vous qu'ils sont représentatifs de tous les opérateurs utilisant le système de mesure.Si vous réalisez l'étude uniquement avec les meilleurs (ou les pires) opérateurs, les résultats seront biaisés et ne fourniront aucune estimation exacte des différences entre les opérateurs.Le meilleur moyen de garantir l'exactitude des données est de sélectionner les opérateurs de l'étude de façon aléatoire.