17.2: Exécuter des graphiques

Les diagrammes d’exécution constituent un instrument essentiel pour visualiser les performances de divers processus au fil du temps, permettant d’identifier les tendances et les modèles cruciaux pour l’amélioration de la qualité. Ces graphiques cartographient une série de points de données chronologiques, offrant des informations sur la stabilité et l’efficacité d’un processus. La création d’un graphique linéaire consiste à tracer des points de données sur un graphique, avec les intervalles de temps sur l’axe horizontal et les mesures spécifiques sur l’axe vertical. Par exemple, le tracé des températures moyennes de la Terre au fil des ans peut fournir un visuel clair des tendances climatiques, les années étant représentées sur l’axe horizontal et les valeurs de température sur l’axe vertical.

L’analyse d’un graphique d’exécution peut révéler si un processus est statistiquement stable ou instable. Des signes d’instabilité, tels que des augmentations ou des diminutions constantes des points de données ou des changements brusques de niveau, peuvent signaler la présence de causes spéciales qui justifient une enquête plus approfondie. En revanche, un processus est considéré comme statistiquement stable, ou en contrôle statistique, lorsque les variations résultent uniquement de facteurs de système standard, indiquant une prévisibilité dans des limites définies.

L’instabilité des graphiques de course peut se manifester sous diverses formes, notamment des tendances constantes à la hausse ou à la baisse, des changements brusques ou des modèles cycliques indiquant des influences saisonnières ou des facteurs récurrents. Cependant, un processus peut toujours être considéré comme stable si les variations apparaissent aléatoires sans motif spécifique, ce qui suggère que le processus fonctionne dans des limites de contrôle normales. Il est crucial d’examiner toute valeur aberrante dans ce contexte pour en déterminer la cause.

Les diagrammes d’exécution sont indispensables pour surveiller et analyser le comportement des processus au fil du temps. En faisant la distinction entre les variations aléatoires et les tendances non aléatoires significatives, ils jouent un rôle central dans le maintien de la qualité du processus et la facilitation de la prise de décision éclairée basée sur des données empiriques.