Un diagramme de contrôle de processus statistique (SPC) est un outil très utile pour maintenir la qualité d'un processus continu et répétitif. Il existe plusieurs types de graphiques SPC, mais le plus commun est généralement appelé simplement un graphique de contrôle. Un tableau de contrôle représente la performance continue d'un processus par rapport aux résultats attendus, sur la base de statistiques; ceux-ci étant la moyenne du processus et les multiples de l'écart type du processus. La carte de contrôle permet une analyse visuelle rapide des tendances du processus et peut facilement montrer que les résultats sont en dehors des limites attendues.
Articles dont vous aurez besoin
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Calculatrice
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Logiciel graphique tel que Microsoft Excel
Effectuez une série de mesures répétitives sur le résultat d’intérêt issu du processus que vous souhaitez contrôler. Par exemple, si le processus consiste à fabriquer des roulements à billes d’un diamètre de 1 pouce, vous devez sélectionner au hasard un certain nombre de roulements et les mesurer. Cet échantillon doit comporter au moins 30 éléments représentatifs de la sortie du processus normal et sélectionnés au hasard.
Calculez la moyenne ou la moyenne des mesures.
Calculez l'écart type des mesures de processus. Ceci est normalement appelé le terme "sigma" et est une mesure de la quantité de variation dans le processus. On peut penser que Sigma est proche de l’écart moyen de toutes les mesures par rapport à la moyenne de ces mêmes mesures. La plupart des calculatrices scientifiques ou statistiques auront la capacité de trouver l'écart type d'une série de nombres.
Calculez deux fois et trois fois la valeur de sigma, puis additionnez et soustrayez ces valeurs de la moyenne du processus. Par exemple, si la moyenne des mesures du roulement à billes était de 1,04 pouce et sigma de 0,02 pouce, vous calculeriez les quatre valeurs suivantes: 1,04 + (2) (0,02), 1,04 + (3) (0,02), 1,04 - (2) (0,02) et 1,04 - (3) (0,02).
Construisez un modèle de graphique horizontal en utilisant Excel ou un logiciel graphique similaire, ou simplement avec un stylo et du papier. L'axe horizontal de ce graphique aura des unités de temps (en allant de gauche à droite) et l'axe vertical utilisera les mêmes unités que votre mesure de processus et sera centré sur votre moyenne de processus. Ainsi, dans le cas de l'exemple du roulement à billes, l'axe vertical serait centré sur une valeur de 1,04 pouce.
Superposez les lignes horizontales sur ce modèle. Une ligne va horizontalement au milieu du graphique pour marquer la moyenne du processus obtenue à partir de vos mesures répétées initiales. Deux lignes vont au-dessus de la moyenne pour marquer l'emplacement de la moyenne plus deux et trois sigma, et deux lignes vont en dessous de la moyenne pour marquer la moyenne moins deux et trois sigma.
Superposez des lignes horizontales supplémentaires sur le modèle de graphique pour marquer les emplacements des limites de spécification supérieure et inférieure, le cas échéant. Vous avez maintenant un modèle de carte de contrôle complété.
Mesurer les résultats du processus régulièrement dans le futur. Une mesure peut être prise une fois par heure, une fois par jour ou à tout autre intervalle raisonnable. Tracez ces résultats de mesure sur le modèle de carte de contrôle, en ajoutant des points de données à droite au fil du temps.
Observez l'emplacement des points de données en cours car ils sont tracés horizontalement sur la carte de contrôle de gauche à droite. Les points doivent rester relativement proches de la moyenne attendue du processus. Les points qui dépassent les lignes sigma plus ou moins deux (trop haut ou trop bas) sont considérés comme un avertissement indiquant que le processus présente un écart important, tandis que les points qui dépassent les lignes sigma plus ou moins trois ou les lignes de spécification sont une alerte rouge le processus est probablement incontrôlable.
Observez les tendances ou modèles du graphique en cours des points de données. C'est un aspect très précieux des cartes de contrôle car il est souvent possible de voir les mesures évoluer vers un échec et de remédier à un problème avant qu'il ne devienne trop prononcé ou avant que le produit mis au rebut ne soit fabriqué.
Conseils
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Rappelez-vous que même un processus bien contrôlé produira parfois des points en dehors de plus ou moins trois sigma de la moyenne en raison de la variation aléatoire normale. Cela signifie qu'il y aura des "fausses alarmes" de temps en temps.
Attention
Le diagramme SPC est aussi bon que les mesures originales utilisées pour trouver la moyenne et le sigma attendus. Assurez-vous que l'échantillon que vous choisissez est vraiment représentatif du processus et suffisamment volumineux.
