Comment créer une carte de contrôle?
Quel est le nombre minimum d'échantillons dont j'aurais besoin pour créer une carte de contrôle valide?
Les cartes de contrôle sont un moyen efficace d'analyser les données de performance pour évaluer un processus. Les cartes de contrôle ont de nombreuses utilisations; ils peuvent être utilisés dans la fabrication pour tester si les machines produisent des produits conformes aux spécifications. En outre, ils ont de nombreuses applications simples telles que les professeurs qui les utilisent pour évaluer les résultats des tests. Pour créer une carte de contrôle, il est utile d'avoir Excel; cela vous simplifiera la vie.
- 1Vérifiez que vos données répondent aux critères suivants:
- Les données doivent généralement être normalement distribuées autour d'une moyenne (moyenne).
- Dans l'exemple ci-dessous, une entreprise de bouteilles remplit ses bouteilles à 16 onces. (moyenne); ils évaluent si leur processus est «sous contrôle». La quantité en grammes sur 16 onces. est normalement distribué autour de la moyenne.
- Les mesures doivent être indépendantes les unes des autres.
- Dans l'exemple, les mesures sont en sous-groupes. Les données des sous-groupes doivent être indépendantes du numéro de mesure; chaque point de données aura un sous-groupe et un numéro de mesure.
- Les données doivent généralement être normalement distribuées autour d'une moyenne (moyenne).
- 2Trouvez la moyenne de chaque sous-groupe.
- Pour trouver la moyenne, ajoutez toutes les mesures du sous-groupe et divisez par le nombre de mesures du sous-groupe.
- Dans l'exemple, il y a 20 sous-groupes et dans chaque sous-groupe il y a 4 mesures.
- Pour trouver la moyenne, ajoutez toutes les mesures du sous-groupe et divisez par le nombre de mesures du sous-groupe.
- 3Trouvez la moyenne de toutes les moyennes de l'étape précédente (X).
- Cela vous donnera la moyenne globale de tous les points de données.
- La moyenne globale sera la ligne médiane du graphique (CL), qui est 13,75 pour notre exemple.
- 4Calculez l'écart type (S) des points de données (voir conseils).
- 5Calculez les limites de contrôle supérieure et inférieure (UCL, LCL) à l'aide de la formule suivante:
- UCL = CL + 3 * S
- LCL = CL - 3 * S
- La formule représente respectivement 3 écarts - types au-dessus et 3 écarts-types en dessous de la moyenne.
- 6Reportez-vous au tableau ci-dessous avec les étapes 7 à 10.
- 7Tracez une ligne à chaque écart.
- Dans l'exemple ci-dessus, il y a une ligne tracée à un, deux et trois écarts types (sigma) par rapport à la moyenne.
- La zone C est à 1 sigma de la moyenne (vert).
- La zone B est à 2 sigma de la moyenne (jaune).
- La zone A est éloignée de 3 sigma de la moyenne (rouge).
- Dans l'exemple ci-dessus, il y a une ligne tracée à un, deux et trois écarts types (sigma) par rapport à la moyenne.
- 8Tracez le graphique de contrôle à barres x, en représentant graphiquement les moyennes du sous-groupe (axe des x) vers les mesures (axe des y). Votre graphique devrait ressembler à ceci:
- 9Évaluez le graphique pour voir si le processus est hors de contrôle. Le graphique est hors de contrôle si l'une des conditions suivantes est vraie:
- Tout point tombe au-delà de la zone rouge (au-dessus ou en dessous de la ligne 3-sigma).
- 8 points consécutifs tombent d'un côté de la ligne médiane.
- 2 des 3 points consécutifs relèvent de la zone A.
- 4 des 5 points consécutifs relèvent de la zone A et / ou de la zone B.
- 15 points consécutifs se trouvent dans la zone C.
- 8 points consécutifs hors zone C.
- 10Indiquez si le système est sous contrôle ou hors de contrôle.
Pour créer une carte de contrôle, il est utile d'avoir Excel; cela vous simplifiera la vie.
- Les commandes Excel qui faciliteront l'analyse de vos données sont:
- Utilisez Excel lors de la création de vos graphiques, car il possède des fonctions intégrées (illustrées ci-dessous) qui accéléreront vos calculs.
- Les cartes de contrôle sont (généralement) basées sur des données normalement distribuées. Dans la pratique, cependant, ils sont raisonnablement robustes aux données non normales.
- Les graphiques de plage mobile (souvent utilisés avec le graphique des individus (également connu sous le nom de graphique X ou I) utilisent différentes règles d'interprétation pour tenir compte de la très forte non-normalité des données de plage mobile.
- Pour certains graphiques, par exemple le graphique c, les données ne seront probablement pas distribuées normalement.
- Les graphiques à barres X, tels que celui expliqué ci-dessus, représentent des moyennes plutôt que des valeurs individuelles. Comme l'explique le théorème central des limites, les moyennes ont tendance à être normalement distribuées même si les données sous-jacentes ne le sont pas.
- Compréhension de base de l'analyse graphique.
- Accès à Excel.
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Questions et réponses
- Quel est le nombre minimum d'échantillons dont j'aurais besoin pour créer une carte de contrôle valide?Vous devez avoir une taille d'échantillon d'au moins 30 pour que la distribution soit considérée comme normale.
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