Erreurs à éviter
Comprendre et évaluer la capabilité d’un procédé de fabrication

8.1 Ne sous-estimez pas l’impact de la qualité des mesures

Il est fréquent de considérer que les mesures sont justes, ce qui est une erreur parfois conséquente. Il n’est pas rare en effet que les dispersions observées entre les échantillons soient en partie dues à la dispersion des mesures, ce qui surestime la dispersion naturelle observée (indicateur Cp) du procédé et peut faire prendre de mauvaises décisions quant à sa capabilité (Procédé jugé « non capable » alors qu’il l’est peut-être en réalité). Les erreurs de mesure de type systématique biaisent, quant à elles, la moyenne, donc impactent l’indicateur Cpk. Une étude de capabilité qui n’est pas précédée par une étude sérieuse du processus de mesure peut conduire à de mauvaises conclusions.

8.2 Ne restez pas enfermé dans des méthodes trop standardisées

Pour des raisons de « normalisation », il est fréquent que les conditions de l’échantillonnage soient fixées (prélever 5 pièces par exemple). Or, la qualité des estimations  $\overline{x}ets$ est assez faible avec peu de valeurs. Il peut donc être utile, pour confirmer ou infirmer une estimation (c’est-à-dire répondre à la question : la moyenne ou l’écart-type ont-ils évolué ?), de prélever d’autres entités pour augmenter le nombre de valeurs disponibles. Le nombre d’entités dans le prélèvement ne doit pas être considéré comme une valeur « fixe » et l’analyste doit garder le pouvoir d’augmenter (ou de diminuer) l’effectif du prélèvement dans le cadre de son étude.

8.3 Ne vous soumettez pas sans recul aux conclusions statistiques

Les...