17.3: Interprétation des diagrammes de parcours

Les diagrammes d’exécution, essentiellement des graphiques linéaires tracés dans le temps, servent d’outils fondamentaux mais efficaces pour l’analyse des processus. Ils enregistrent les données de manière séquentielle, ce qui facilite l’identification des tendances, des changements ou des mouvements cycliques. Cette représentation graphique est essentielle pour déterminer si un processus est stable ou présente des signes d’instabilité potentielle indiquant une variation de cause spéciale. Dans le domaine de la santé, les graphiques d’exécution décrivent les taux d’infection au fil du temps, ce qui permet aux hôpitaux de surveiller les fluctuations et d’évaluer l’efficacité des interventions mises en œuvre. De même, ces graphiques sont utilisés dans le secteur des entreprises pour suivre les indicateurs clés de qualité, tels que les niveaux de satisfaction des clients. Un processus atteint une stabilité statistique lorsque les points de données se dispersent de manière aléatoire dans des limites de contrôle prédéterminées sans modèles notables. Cela signifie que le processus est sous contrôle statistique, caractérisé par l’absence de tendances ou de variations systématiques, ce qui suggère que toute variabilité observée est cohérente et découle de causes communes inhérentes au processus.

À l’inverse, l’instabilité statistique est marquée par des modèles non aléatoires, se manifestant par des tendances (une trajectoire continue à la hausse ou à la baisse), des décalages (une série de points de données constamment au-dessus ou au-dessous de la médiane), des cycles (des modèles périodiques potentiellement liés à des variations saisonnières ou à des événements spécifiques) ou des points de données astronomiques (valeurs aberrantes s’écartant considérablement de la norme), qui suggèrent tous l’influence de causes spéciales justifiant une enquête et une rectification plus approfondies. L’utilité des diagrammes de parcours va au-delà de la simple évaluation visuelle pour englober les analyses statistiques, visant à distinguer les variations de causes communes (inhérentes au processus) et les variations de causes spéciales (attribuables à des facteurs externes). Cette approche analytique permet aux organisations de prendre des décisions éclairées en matière de processus et d’amélioration des résultats. Par exemple, une tendance à la baisse dans un graphique de volume de production peut déclencher une enquête sur des pannes d’équipement potentielles ou des perturbations de la chaîne d’approvisionnement. Un exemple notable de l’importance de l’analyse des cartes de course est l’incident de Mars Climate Orbiter, où l’incapacité à identifier une erreur de conversion d’unité a entraîné un échec significatif de la mission. L’interprétation correcte des diagrammes de parcours est cruciale pour identifier les variations de causes spéciales et mettre en œuvre des mesures correctives pour renforcer la stabilité et l’efficacité du processus.