Maîtrise statistique des procédés

Les cartes de contrôle vous indiquent si votre procédé est sous contrôle. S'il ne l'est pas, vous devez traiter les causes spéciales qui nuisent de façon intermittente à son bon fonctionnement. Une fois ces causes spéciales traitées, le procédé devrait être sous contrôle et se comporter de façon prévisible. Vous devez d'abord veiller à ce que votre procédé soit sous contrôle avant de commencer à l'ajuster. Vous aurez ainsi la garantie que les changements que vous observez sont bien dus aux modifications que vous apportez et non à l'imprévisibilité sauvage inhérente au procédé lui-même. Si vous avez besoin de savoir si vous devez corriger un procédé ou dans quelle mesure vous pouvez l'améliorer, la carte de contrôle est indispensable dans ce cas.

Quelle est la capabilité de mon procédé ? Dans quelle mesure est-ce que je respecte les spécifications ? Voici les deux questions que nous nous posons à chaque fois que nous analysons un procédé. Elles nous permettent de déterminer les améliorations nécessaires. Minitab propose Process Capability Sixpack^® , son logiciel propriétaire, pour évaluer avec précision la prédictibilité et l’adéquation de votre procédé.

Les ingénieurs se servent des cartes de contrôle de bien des façons pour évaluer le comportement de leurs procédés, notamment pour collecter et analyser des données en temps réel. Seul Minitab leur offre de multiples solutions pour la maîtrise statistique des procédés, non seulement pour répondre à leurs besoins spécifiques, mais également pour les aider à atteindre une qualité optimale et à économiser de l'argent.

Les cartes de contrôle sont des diagrammes de séries chronologiques spécialisés qui vous aident à déterminer si un procédé est maîtrisé d'un point de vue statistique. Bien que certaines des cartes les plus couramment utilisées, telles que les cartes X barre-R et les cartes individuelles, soient très efficaces pour détecter des écarts relativement importants au niveau des procédés (écarts de plus de 1,5 sigma), les changements minimes nécessitent le recours à d'autres outils. Les solutions de Minitab utilisent également les analyses, comme les cartes à moyenne mobile et à pondération exponentielle (EWMA), pour détecter les changements minimes dans la moyenne du procédé. Il s'agit d'un point non négligeable, car une détection précoce vous permet de réagir plus rapidement et de rectifier le procédé.

En cas de variation trop importante dans les données de procédé, également appelée « sur-dispersion », notamment si vous avez collecté vos données dans de grands sous-groupes, des fausses alertes peuvent être générées. Plus vos sous-groupes sont grands, plus vos limites de contrôle seront rapprochées sur une carte P ou U traditionnelle. A cause de ces limites de contrôle artificiellement rapprochées, les points représentés sur une carte P traditionnelle peuvent sembler hors contrôle, même si ce n'est pas le cas. Si vos données sont sur-dispersées ou sous-dispersées, Minitab vous permet de distinguer de manière fiable les variations dues à des causes communes des variations dues à des causes spéciales.