Générer une carte de contrôle par attributs avec XLSTAT
Jeu de données pour Cartes par attributs XLS143 Ko
Jeu de données pour générer une carte de contrôle par attributs
Un feuillet Excel contenant à la fois les données et les résultats peut être téléchargé en suivant ce lien.
Les données sont extraites d'une publication [Pyzdek Th. (2003), The six sigma Handbook Revised and expanded, McGraw Hill, New York]. Elles correspondent aux résultats de l'inspection de pêches par lot d'arrivage. Il y a 1000 pêches par lot. On note le nombre de pêches talées.
Carte de contrôle par attributs
Les cartes de contrôle par attributs permettent d'analyser des « produits non conformes » ou des « non conformités ». Ils sont utilisés pour contrôler la qualité avant livraison (produits fabriqués) ou la qualité à la réception (produits achetés). Tous les produits ne sont pas nécessairement contrôlés. Les inspections sont effectuées par unités d'inspection de taille bien définie. La taille peut être 1 s'il s'agit de télévisions lors de leur réception dans un entrepôt (chaque télévision est inspectée). Elle sera en revanche de 24 dans le cas de cagettes de pêches contenant 24 pêches chacune.
Les différentes cartes par attributs sont les suivantes :
- Carte P
- Carte NP
- Carte C
- Carte U
Les cartes P et NP permettent d'analyser la proportion, respectivement le nombre absolu, de produits non conformes dans un procédé de production. Par exemple, on pourrait compter le nombre d'appareils de télévision non conformes, ou le nombre de cagettes qui comportent au moins une pêche abîmée.
Les cartes C et U permettent d'analyser la proportion, respectivement le nombre absolu, d'occurrences de non conformités dans une unité contrôlée. On peut compter le nombre de produits non conformes dans un procédé de production. Par exemple, on pourrait compter le nombre de transistors défectueux dans une unité contrôlée (il peut y avoir plusieurs transistors défectueux dans un dans une télévision), ou le nombre de pêches abîmées par cagette.
- Une carte P est utile pour suivre la proportion d'unités non conformes dans un procédé de production.
- Une carte NP est utile pour le nombre absolu d'unités non conformes dans un procédé de production.
- Une carte C est utile dans le cas d'une production pour laquelle le nombre d'unités inspectées est constant pour chaque unité inspectée. Elle permet de suivre dans le temps le nombre absolu d'unités non conformes pour chaque contrôle.
- Une carte U est utile dans le cas d'une production pour laquelle le nombre d'unités inspectées n'est pas constant. Elle permet de suivre dans le temps la proportion d'unités non conformes pour chaque contrôle.
Dans ce tutoriel on utilise la carte NP.
Paramétrer une carte de contrôle NP
Une fois XLSTAT lancé, sélectionnez la commande ou le bouton XLSTAT / XLSTAT-SPC / Carte par attributs.

La boîte de dialogue Maîtrise statistique des procédés (SPC) / Cartes par attributs apparaît. Le premier onglet est l'onglet Mode où vous pouvez choisir le type de carte. Choisissez l'option Carte NP.

Dans l'onglet Général, sélectionnez les données qui sont dans la colonne B. Vous devez aussi renseigner l'effectif des sous-groupes, ici 1000. N'oubliez pas de cocher la case Libellés des colonnes pour prendre en compte le nom de la variable.

Dans l'onglet Sorties activez toutes les options et sélectionnez de tester toutes les causes spéciales.

Enfin dans l'onglet Graphiques, sélectionnez toutes les options.

Lancez les calculs en cliquant sur OK.
Les résultats sont disposés dans une nouvelle feuille Excel : SPC.
Interpréter une carte de contrôle par attribut : Carte NP
Le premier résultat est la moyenne estimée.
Les résultats suivants correspondent aux valeurs numériques permettant de construire la carte NP avec les limites et bornes.
Le tableau suivant présente les résultats pour les tests des causes spéciales. Notez qu'aucune cause n'est repérée.
Enfin, vous trouvez la carte NP. Les valeurs semblent aléatoirement dispersées autour de la limite de contrôle.
Cette carte de contrôle permet de conclure que le procédé est "sous-contrôle statistique".
De plus, il est intéressant de vérifier que les données suivent une distribution Normale. Vous avez plusieurs tests dans ce module. Nous présentons ici les résultats pour le test de Jarque-Bera. La p-value (0.747) est supérieur à 5%. Il faut donc accepter l'hypothèse nulle qui dit que les données suivent une distribution Normale.
Vous pouvez aussi regarder le Q-Q plot qui montre que les valeurs sont disposées le long de la première bissectrice.
Enfin, regardez la carte Run chart. Dans cet exemple, il y a entre 23 et 37 pêches talées par 1000 unités. Ces valeurs sont dans les limites de contrôle (12.3 et 43.5).