Cartes de contrôle de base pour des mesures

La carte de contrôle classique, développé à l’origine dans les années 1930, est construite en collectant des données périodiquement et en les affichant en fonction du temps. Si plusieurs valeurs de données sont collectées en même temps, des statistiques telles que la moyenne, l’étendue, la médiane ou l’écart type sont affichées. Des limites de contrôle sont ajoutées au tracé pour signaler des écarts inhabituellement importants par rapport à la ligne centrale, et des règles d’exécution sont utilisées pour détecter d’autres cas inhabituels.

Cartes de contrôle de base pour des attributs

Pour les données de type attribut, telles que celles issues des tests BON/MAUVAIS, les graphiques utilisés le plus souvent affichent soit des taux, soit des proportions. Lorsque la taille des échantillons varie, les limites de contrôle dépendent de la taille des échantillons. Sur la plupart des cartes de contrôle, des zones colorées peuvent être utilisées pour indiquer la distance à 1, 2 et 3 écarts-types.

Cartes MA et EWMA

Lorsque les données sont collectées un échantillon à la fois et affichées individuellement dans le graphique, les limites de contrôle sont généralement assez larges, ce qui fait que le graphique a une faible puissance pour détecter les situations hors de contrôle. Cela peut être résolu en traçant une moyenne pondérée des données au lieu de simplement l’observation la plus récente. Les graphiques pondérés par le temps les plus courants sont le graphique de la moyenne mobile (MA) et de la moyenne mobile pondérée de manière exponentielle (EWMA). La période opérationnelle moyenne de ces graphiques est généralement bien inférieure à celle d’un simple graphique X.

Cartes CuSum

Un graphique utile pour afficher les mesures d’un processus continu est le graphique CuSum, qui trace à chaque instant la somme de tous les écarts par rapport à une valeur cible jusqu’à et y compris l’observation la plus récente. Lorsque le format « masque en V » pour une carte CuSm est utilisé, le processus est considéré comme étant sous contrôle si tous les points du graphique tombent dans le masque. Si des points sortent du masque, une alerte hors de contrôle est générée.

Cartes de contrôle multivariées

Lorsque plusieurs variables sont collectées, des cartes de contrôle distinctes sont fréquemment tracées pour chaque variable. Si les variables sont corrélées, cela peut ne pas détecter des signaux hors contrôle. Dans de telles situations, STATGRAPHICS fournit plusieurs types de cartes de contrôle multivariées : les cartes T-carrés, les cartes de la variance généralisée et les cartes EWMA multivariées. Dans le cas de deux variables, les points peuvent être affichés dans une ellipse de contrôle.

Cartes de contrôle ARIMA

Avec les systèmes de collecte de données automatisés actuels, les échantillons sont fréquemment collectés à des intervalles de temps rapprochés. De ce fait la dynamique de processus introduit une corrélation entre les mesures successives, ce qui rend non valides les cartes de contrôle classiques qui supposent l’indépendance entre les échantillons successifs. Dans de tels cas, une carte de contrôle qui capture la dynamique du processus doit être utilisée pour détecter correctement les événements inhabituels lorsqu’ils se produisent. La carte appropriée dans de telles situations est la carte de contrôle ARIMA qui se base sur un modèle de série chronologique paramétrique pour capturer la dynamique des processus. Les graphiques affichent soit les variations résiduelles sur le système à chaque période, soit des limites de contrôle variables basées sur des valeurs prévues une période à l’avance.

Cartes prenant en compte l’usure de l’outil

Les cartes de contrôle peuvent également être utilisées pour surveiller les processus dans lesquels la mesure moyenne est censée changer au fil du temps. Cela se produit généralement lors de la surveillance de l’usure d’un outil, mais cela peut également se produire dans d’autres situations. Les cartes de contrôle pour de tels cas ont une ligne médiane et des limites de contrôle qui suivent la tendance attendue.

Cartes aux limites modifiées

Pour les processus avec un Cpk élevé, exiger que les mesures restent à moins de 3 écarts-types de la ligne centrale peut être inutilement restrictif. Dans de tels cas, le processus peut être autorisé à dériver, tant qu’il ne s’approche pas trop des limites des spécifications. Un type de carte de contrôle utile dans ce cas est la carte de contrôle aux limites modifiées, qui positionne les limites de contrôle en se basant sur les limites des spécifications plutôt que sur la moyenne du processus.

Cartes des scores cumulés

Cette procédure affiche des cartes de contrôle conçues pour piloter des procédés dans lesquels il est connu qu’un type spécifique de forme peut être présent dans les données, indiquant une perturbation de cause connue du procédé. Par exemple, une forme sinusoïdale de fréquence donnée peut apparaître lorsqu’un appareil particulier commence à défaillir. Un score cumulé peut être élaboré pour détecter cette fréquence spécifique. Ces cartes sont typiquement utilisées en complément des cartes classiques car elles recherchent des situations plus générales de perte de contrôle. Les cartes des scores cumulés utilisent des données collectées de façon individuelle ou des données collectées par sous-groupes. Comme dans la procédure pour les cartes ARIMA, elles acceptent des bruits aléatoires ou des bruits qui suivent un modèle paramétrique de série temporelle. L’utilisateur est responsable du choix du type de perturbation et du modèle pour le bruit.

Cartes de contrôle pour des données de type attribut ayant une grande dispersion

Les cartes P′ et U’ affichent des cartes de contrôle pour des données de type attribut sans supposer que les données suivent une loi binomiale ou de Poisson. Au lieu de cela, les graphiques permettent à la proportion moyenne ou au taux de varier au cours de la période d’échantillonnage, un phénomène connu sous le nom de grande dispersion.

Cartes de contrôle pour des événements rares

Les cartes G et T Chart créent des cartes de contrôle basées sur les intervalles de temps entre les occurrences d’événements rares. Elles utilisent les lois géométriques et de Weibull pour modéliser les temps entre les événements. Ces types de graphiques sont fréquemment utilisés dans les sciences de la santé pour surveiller la survenue d’événements tels que les infections post-chirurgicales.

Cartes de contrôle d’aptitude

Cette procédure construit des cartes de contrôle de phase II pour surveiller des indices d’aptitude tels que le Cp et le Cpk. Pour un processus jugé apte à satisfaire aux exigences requises sur la base de l’analyse de données mesurées, ces cartes affichent de façon continue la conformité à ces exigences.

Définition de la carte de contrôle

Pour qu’une carte de contrôle soit efficace, elle doit être capable de distinguer les situations dans lesquelles le procédé fonctionne comme prévu de celles dans lesquelles il s’écarte sérieusement de ses valeurs cibles. STATGRAPHICS fournit une procédure de définition de cartes de contrôle permettant de détecter des écarts d’une amplitude spécifiée dans un délai acceptable. Dans une application typique, l’utilisateur spécifie une moyenne cible et la période opérationnelle moyenne souhaitée avant qu’un écart de cette amplitude ne soit détecté. La procédure détermine ensuite le nombre d’échantillons et/ou le paramètre de lissage qui permettront d’obtenir les performances souhaitées.

Alertes par messagerie

Les procédures pour les cartes de contrôle peuvent être automatisées à l’aide des fonctions de mise à jour dynamique des données du logiciel. Dans de tels cas, il peut être utile de générer des alertes par messagerie à chaque fois qu’un événement inhabituel se produit. Des alertes peuvent être créées lorsque des points sur les cartes de contrôle se situent en dehors des limites de contrôle ou lorsqu’une règle d’exécution est violée. S’il existe des limites de spécification pour la variable affichée, des alertes peuvent également être générées chaque fois que les indices d’aptitude estimés tombent en dessous d’une valeur seuil ou lorsque le DPM estimé est trop grand.