Définition analyse de capabilité cp et cpk

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Définition :

L’analyse de capabilité est une méthode statistique utilisée pour évaluer la capacité d’un processus à produire des résultats qui répondent aux spécifications définies. Les indices de capabilité du processus, tels que ( Cp ) (Capability Process) et ( C{pk} ) (Capability Process index), sont des mesures quantitatives qui indiquent à quel point les spécifications du client ou du marché sont respectées par le processus de fabrication ou de service.

( Cp ) mesure la capabilité d’un processus en supposant que les moyennes du processus sont centrées entre les limites de spécification. Il compare la plage de tolérance (différence entre la limite supérieure de spécification et la limite inférieure de spécification) avec la dispersion du processus (mesurée par 6 fois l’écart-type du processus, supposant une distribution normale).
( Cpk) est une mesure plus stricte qui prend en compte le centrage du processus par rapport aux spécifications. Il est le plus petit des deux indices calculés en fonction de la distance entre la moyenne du processus et chaque limite de spécification, divisée par trois fois l’écart-type.

Exemple :

Exemple d’Analyse de Capabilité (Cp) et (Cpk)

Contexte

Une entreprise fabrique des pièces mécaniques et souhaite évaluer la capabilité de son processus de fabrication de tiges métalliques. Les spécifications de diamètre pour la tige sont de 10 mm ± 0.2 mm, ce qui signifie que la limite supérieure de spécification (USL) est 10.2 mm et la limite inférieure de spécification (LSL) est 9.8 mm.

Interprétation

Un (Cp) de 1.33 indique que le processus est capable de produire des tiges dans les spécifications, à condition que le processus soit parfaitement centré.
Un (Cpk) de 1 montre que le centrage du processus est légèrement décalé par rapport à l’idéal, mais il est toujours acceptable (généralement, (Cpk) supérieur à 1 est considéré comme satisfaisant).

Conclusion

L’analyse révèle que bien que le processus soit globalement capable, il pourrait bénéficier d’un ajustement pour mieux centrer la moyenne par rapport aux spécifications, améliorant ainsi la capabilité effective du processus. Cette information est cruciale pour prendre des décisions d’amélioration continue du processus.

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