Introduction

Les graphiques de contr?le des processus statistiques (SPC) sont des outils essentiels en gestion de la qualité, permettant aux organisations de surveiller, de contr?ler et d'améliorer leurs processus. En appliquant des méthodes statistiques, les graphiques SPC représentent visuellement les variations et les modèles de données, garantissant une qualité de produit cohérente. Ce guide explore divers types de graphiques SPC, leurs fonctionnalités et les applications pratiques.

Principaux à retenir

Ce guide couvrira: les principes fondamentaux des graphiques SPC; différents types de graphiques SPC; les avantages de l'utilisation des graphiques SPC dans la gestion de la qualité; stratégies de mise en ?uvre efficaces; et créer des graphiques SPC à l'aide de Python et Excel.

Table des matières

• Que sont les graphiques SPC?
• Types de graphiques SPC
• Avantages de l'utilisation des graphiques SPC
• Mise en ?uvre efficace des graphiques SPC
• Python Exemple: création d'un graphique SPC
• Exemple Excel: création d'un graphique SPC
• Questions fréquemment posées

Que sont les graphiques SPC?

Les graphiques SPC, également appelés graphiques de contr?le, affichent graphiquement les points de données dans le temps. Ils font la différence entre la variation de causes communs (inhérente au processus) et la variation de causes spéciales (causes inhabituelles ou attribuables). Cette distinction est cruciale pour maintenir la stabilité des processus et identifier les zones d'amélioration.

Types de graphiques SPC

Plusieurs types de graphiques SPC s'adressent à différentes données et caractéristiques de processus. Les types de clés comprennent:

• Bar et R graphique: surveille la moyenne du processus (barre X) et la plage (R) dans les sous-groupes. Le graphique X-BAR suit les valeurs moyennes des sous-groupes, tandis que le graphique R suit la plage dans chaque sous-groupe.
• P-chart: suit la proportion d'éléments défectueux dans un échantillon. Convient aux données catégorielles où chaque élément est défectueux ou non défectueux.
• CHART C: compte le nombre de défauts dans une seule unité de produit. Idéal pour les processus où le nombre de défauts par unité est compté.
• U-HART: Similaire au carter C, mais explique des tailles d'échantillon variables. Surveille les défauts par unité, offrant une plus grande flexibilité de taille d'échantillon.

Avantages de l'utilisation des graphiques SPC

La mise en ?uvre des graphiques SPC offre de nombreux avantages:

• Contr?le de qualité amélioré: fournit une surveillance et un contr?le continues des processus, garantissant une qualité de produit cohérente.
• Détection des problèmes précoces: permet une identification en temps opportun des écarts de processus, facilitant les actions correctives rapides.
• Prise de décision basée sur les données: offre une représentation visuelle des données de processus, soutenant les décisions éclairées basées sur des informations en temps réel.

Mise en ?uvre efficace des graphiques SPC

L'implémentation réussie des graphiques SPC implique ces étapes:

1. Sélection du graphique: choisissez le type de graphique approprié en fonction des données et des caractéristiques de processus.
2. Collecte de données: Rassemblez systématiquement des points de données précis et cohérents.
3. Calcul de la limite de contr?le: déterminer les limites de contr?le supérieures et inférieures en fonction des données historiques, définissant une variation acceptable.
4. Plotage de données: tracer les points de données sur le graphique, en mettant en évidence les points en dehors des limites de contr?le.
5. Analyse et action: analyser le tableau des tendances ou des variations inhabituelles. Implémentez les actions correctives pour les points hors de contr?le.

Python Exemple: création d'un graphique SPC

Voici comment créer un graphique X-BAR et R à l'aide de Python:

 Importer Numpy comme NP
Importer Matplotlib.pyplot en tant que plt

# Exemples de données
données = np.array ([[5, 6, 7], [8, 9, 7], [5, 6, 7], [8, 9, 6], [5, 6, 8]]))

# Calculer les moyens et gammes de sous-groupes
x_bar = np.mean (données, axe = 1)
R = np.ptp (données, axe = 1)

# Calculer la moyenne globale et la plage moyenne
x_double_bar = np.mean (x_bar)
R_bar = np.mean (r)

# Limites de contr?le pour le graphique X-BAR
A2 = 0,577 # Facteur pour les limites de contr?le du graphique X-BAR
Ucl_x_bar = x_double_bar a2 * r_bar
Lcl_x_bar = x_double_bar - a2 * r_bar

# Limites de contr?le pour le graphique R
D4 = 2,114 # Facteur pour R graphique Limite de contr?le supérieur
D3 = 0 # Facteur pour R graphique Limite de contr?le inférieure
Ucl_r = d4 * r_bar
Lcl_r = d3 * r_bar

# Tableau X-BAR
Plt.Figure (FigSize = (12, 6))
plt.subplot (211)
plt.plot (x_bar, marker = 'o', linestyle = '-', color = 'b')
plt.axhline (y = x_double_bar, color = 'g', linestyle = '-')
plt.axhline (y = ucl_x_bar, color = 'r', linestyle = '-')
plt.axhline (y = lcl_x_bar, color = 'r', linestyle = '-')
Plt.Title (?Tableau X-BAR?)
plt.xLabel (?sous-groupe?)
plt.ylabel ('méchant')

# Tableau R Plot R
plt.subplot (212)
plt.plot (r, marker = 'o', linestyle = '-', color = 'b')
plt.axhline (y = r_bar, color = 'g', linestyle = '-')
plt.axhline (y = ucl_r, color = 'r', linestyle = '-')
plt.axhline (y = lcl_r, color = 'r', linestyle = '-')
plt.title ('r graphique')
plt.xLabel (?sous-groupe?)
plt.ylabel ('gamme')
plt.tight_layout ()
plt.show () 

Explication du code

Ce script Python génère des graphiques X-BAR et R à l'aide de données d'échantillons, illustrant comment ces graphiques suivent la stabilité du processus au fil du temps. Il utilise Numpy pour les calculs numériques et Matplotlib pour la visualisation.

Exemple Excel: création d'un graphique SPC

La création d'un graphique SPC dans Excel implique ces étapes:

1. Entrée de données: entrez vos données dans une feuille de calcul Excel, en organisant des sous-groupes en lignes et observations dans des colonnes.
2. Calculs: Utilisez les fonctions Excel (moyenne, max, min) pour calculer les moyennes et les plages de sous-groupes.
3. Détermination de la limite de contr?le: Calculez la moyenne globale et la plage moyenne. Appliquez des constantes appropriées (A2, D3, D4) aux limites de contr?le de calcul.
4. Création du graphique: sélectionnez les données et insérez un graphique de ligne. Ajoutez des lignes horizontales pour les limites de contr?le à l'aide des fonctionnalités de cartographie d'Excel.

Conclusion

La compréhension et l'application des graphiques SPC sont essentiels pour les organisations qui cherchent à améliorer le contr?le de la qualité, à améliorer l'efficacité des processus et à atteindre une qualité de produit supérieure. Les graphiques SPC fournissent une approche structurée pour la surveillance et le raffinement des processus, servant d'outils inestimables dans la gestion de la qualité.

Questions fréquemment posées

Q1. Applicabilité des graphiques SPC dans les industries de services? Oui, les graphiques SPC sont applicables dans les industries de services pour surveiller et améliorer les aspects de la qualité des services tels que les temps de réponse, la satisfaction du client et les taux d'erreur.

Q2. Signification des limites de contr?le? Les limites de contr?le représentent la plage de variation acceptable dans un processus. Les points de données en dehors de ces limites du signal des problèmes de processus potentiel du signal.

Q3. R?le des graphiques SPC dans la conformité réglementaire? Les graphiques SPC aident à maintenir une qualité cohérente, à fournir des preuves de contr?le des processus et à soutenir les exigences de documentation pour la conformité réglementaire.

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