17.7:

17.7: Interprétation des cartes X̄

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Interpreting X̄ Charts

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17.6: The X̄ Chart

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01:13 min

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January 09, 2025

Overview

L’interprétation des cartes x̄, un type de carte de contrôle utilisé dans le contrôle statistique des processus, permet de surveiller la variation des processus au fil du temps. Le graphique x̄ est basé sur la moyenne de l’échantillon et permet de surveiller les variations de la moyenne du processus au fil du temps. Ces tableaux sont essentiels pour l’assurance qualité dans l’industrie manufacturière et d’autres secteurs.

Un graphique x̄ trace les valeurs des mesures individuelles au fil du temps par rapport aux limites de contrôle calculées à partir de données historiques. La ligne centrale représente la moyenne du procédé, tandis que les limites supérieure et inférieure des contrôles définissent les limites à l’intérieur desquelles la variabilité du procédé est considérée comme normale. Lors de l’interprétation d’une carte x̄, notez les points clés suivants :

Stabilité : si tous les points de données se trouvent à l’intérieur des limites de contrôle et présentent un motif aléatoire, le processus est stable et sous contrôle.

Tendances : Une séquence de points se déplaçant continuellement vers le haut ou vers le bas indique une tendance. Cela suggère des changements systématiques dans le processus, tels que l’usure de l’outil ou les variations de matériau.

Cycles : La répétition de modèles peut révéler des influences telles que des facteurs environnementaux ou des configurations de machine ayant un impact périodique sur le processus.

Valeurs aberrantes : Les points en dehors des limites de contrôle suggèrent des causes spéciales de variation. Ceux-ci devraient faire l’objet d’une enquête et être corrigés.

L’utilisation efficace des diagrammes x̄ permet une détection précoce des problèmes de processus, ce qui permet d’intervenir rapidement pour maintenir les normes de qualité. Il convient de noter que la carte R doit être évaluée avant la carte x̄, car si la carte R n’est pas en contrôle statistique, les limites de contrôle de la carte x̄ ne sont pas fiables.

Transcript

Les x̄ charts sont essentiels pour maintenir la cohérence et la qualité du processus.

Prenons l’exemple d’une usine mesurant l’épaisseur de dix lots de biscuits pour évaluer l’épaisseur moyenne.

Commencez par déterminer la moyenne de l’épaisseur moyenne et la moyenne des plages d’échantillons.

Pour un échantillon de dix, la valeur A₂ dans le tableau standard est de 0,308. Il s’agit d’une constante de la carte de contrôle qui est cruciale pour établir les limites de contrôle.

Enfin, ces valeurs sont utilisées pour calculer les limites de contrôle supérieures et inférieures, qui déterminent les limites acceptables de variation d’épaisseur.

Le processus de fabrication est réputé stable si l’épaisseur moyenne des lots reste dans ces limites.

Les points qui s’écartent au-delà de ces limites signalent une instabilité statistique et d’éventuelles anomalies dans le processus de production qui nécessitent une analyse plus approfondie.

Le maintien de l’uniformité des cookies permet d’éviter les plaintes des clients et de réduire le gaspillage de matériaux.

En cas d’écart, les usines doivent examiner les sources d’ingrédients et recalibrer l’équipement pour remédier à la variation.

Key Terms and definitions

x̄ Chart - A type of control chart used for monitoring variations in processes over time.
Sample Mean - The average of a set of observations, forming the central line in an x̄ chart.
Control Limits - The upper and lower boundaries defining normal variability in an x̄ chart.
Stability - A state where all data points in an x̄ chart are within control limits and exhibit randomness.
R Chart - Another type of control chart, the validity of which should be checked prior to x̄ chart evaluation.

Learning Objectives

Define x̄ Chart - Explain what an x̄ chart is and how it's used in statistical process control (e.g., monitoring variation).
Contrast Stability vs Trends - Explain the difference between stable data points and trending patterns in x̄ charts (e.g., tool wear versus randomness).
Explore Examples - Describe scenarios where x̄ charts are beneficial (e.g., quality control in manufacturing).
Explain Interpretation Mechanism - Briefly describe how to read and interpret an x̄ chart.
Apply R Chart in Context - Discuss the significance of evaluating the R chart before analyzing the x̄ chart.

Questions that this video will help you answer

What is an x̄ chart and how can it monitor variation in processes?
What does stable data in an x̄ chart signify, and what do trends indicate?
Why should the R chart be evaluated before the x̄ chart?

This video is also useful for

Students of Statistics and Quality Control – Helps grasp essential concepts of statistical process control and chart interpretation.
Manufacturing Professionals – Lays foundation for understanding and utilizing control charts for quality assurance.
Researchers – Offers contextual knowledge for scientific studies concerning process variability and control.
Data Analysts – Provides insights into a powerful tool for visually understanding and controlling variance in data sets.