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Présentation de quelques cartes de contrôle
FIC1407 v1 Fiche pratique

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Présentation de quelques cartes de contrôle

Auteur(s) : Morgan GERMA

Date de publication : 10 mars 2015 | Read in English

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Auteur(s)

  • Morgan GERMA : Collaborateur à l’Université Joseph Fourier de Grenoble, Master CQAQMV

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INTRODUCTION

Un contrôle de qualité structuré, indispensable pour évaluer une méthode, repose sur des bases statistiques rigoureuses permettant au laboratoire de répondre à la double exigence de fidélité (erreur aléatoire) et de justesse (erreur systématique). Le rôle d’une carte est donc de détecter une dérive.

Une carte de contrôle est, selon l’ISO 3534-2, un « graphique sur lequel sont reportées les valeurs d’une mesure statistique faite sur une série d’échantillons dans un ordre particulier pour orienter le processus en fonction de cette mesure et pour contrôler et réduire la variation ».

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-fic1407

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4. Notre conseil

4.1 Restez serein face aux alarmes

Lorsque l’on dessine une carte de contrôle, on fixe généralement la limite de contrôle à 3 écarts-types, ce qui représente 99,73 % de la population, sous réserve de normalité de la population parente. Donc 0,27 % (risque α) de la population se retrouve au-delà de cette limite. Ce pourcentage correspond à 1 observation sur 370. Cela traduit la possibilité d’observer une valeur non acceptable alors qu’elle fait pourtant partie de la population acceptable. Si un tel cas se présente, il est donc indispensable de confirmer cette « anomalie » par des mesures supplémentaires (confirmation ou infirmation). On parle ici du risque α, c’est-à-dire du risque de fausse alarme.

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4.2 Soyez attentif aux conséquences de la taille de vos échantillons

Lorsque l’on dessine une carte de contrôle par mesure, on est amené à échantillonner un ou plusieurs individus. La taille de cet échantillon influe sur la détectabilité de la carte. Plus n sera grand et plus vous serez en mesure de détecter rapidement un décalage de votre procédé. Par exemple, si n = 1 (carte de Levey-Jennings), vous aurez 84 % de chance d’accepter (de ne pas observer) un décalage δ de deux écarts-types (α= 0,27%). Pour n = 5, cette probabilité passe à 7 %. Dit autrement, vous aurez 93 % de chance de détecter ce décalage δ. (cf. Courbe d’efficacité).

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1 Bibliographie

  • ISO 3435-2 Statistique – Vocabulaire et symboles Partie 2 : statistique appliquée

  • Maîtrise statistique des procédés, Généralités, A. Lamure

  • NF X 06-031-1 Cartes de contrôle de Shewhart aux mesures

  • NF X 06-031-4 Cartes de contrôle des sommes cumulées (CUSUM)

  • Qualité et efficacité des organisations (7e édition) AFNOR 1996, tome 4 : maîtrise des processus

  • ISO 7870-1 : 2007 : carte de contrôle – partie 1 : lignes directrices générales

  • MSA : Measurement Systems Analysis – 4e édition

  • NF ISO 22514-7 : Méthodes statistiques dans la gestion de processus – Aptitude et performance – Partie 7 : aptitude des processus de mesure

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2 Outils téléchargeables

  • Picto outil Carte de contrôle par mesure aux valeurs uniques (Outil fic1407m1.xlsx ).

    Ce fichier Excel permet de réaliser un suivi de la méthode/process par mesure unique

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