En savoir plus sur ce grapheur C-Chart.

Ce calculateur C-chart est utilisé comme un outil graphique pour évaluer si un processus est sous contrôle statistique, généralement dans le cadre de l'analyse du comportement d'éléments non conformes dans des échantillons successifs.

L'utilisation d'un outil graphique vous permet de détecter très rapidement les anomalies, en voyant simplement quels points du graphique semblent extrêmes par rapport au reste des points. Cette déviance est mesurée par le fait qu'un point dépasse ou non les limites de contrôle.

Comment utiliser cette calculatrice graphique C en ligne ?

Vous souhaitez analyser une liste d'échantillons \(N\), et pour chacun des échantillons vous disposez d'un certain nombre d'éléments non conformes

À partir de là, vous pouvez trouver le nombre moyen de non-conformes par échantillon, \(\bar{c}\).

Ensuite, vous pouvez utiliser les formules suivantes pour obtenir les limites de contrôle inférieures et supérieures pour le c-chart

\[ LCL_{c} =\bar{c} - 3\sqrt{\bar{c}} \] \[ UCL_{c} =\bar{c} + 3\sqrt{\bar{c}} \]

Étape par étape : Comment créer un C-chart ?

1. Tout d'abord, vous effectuez la collecte de données pour les données que vous souhaitez mesurer/étudier. Dans ce cas, vous vous intéressez aux articles non conformes dans les lots (échantillons).

2. Ensuite, une fois la collecte de données terminée, vous devez obtenir le nombre d'éléments non conformes sur chaque échantillon.

3. Dans cette étape, vous calculez la moyenne de tous les non-conformes/défectueux trouvés dans chacun des échantillons.

4. Ensuite, vous devez calculer les limites de contrôle inférieure et supérieure à l'aide des formules \(LCL_{c} =\bar{c} - 3\sqrt{\bar{c}} \) et \(UCL_{c} =\bar{c} + 3\sqrt{\bar{c}} \).

5. Ensuite, vous utiliserez un tableau dans lequel vous tracerez une ligne pour tracer chaque valeur non conforme (défectueuse) pour chaque échantillon. En outre, vous tracerez des lignes pour les limites inférieure et supérieure, ainsi que pour la ligne centrale.

6. Enfin, vous déterminez si oui ou non un échantillon a un nombre non conforme qui dépasse les limites de contrôle inférieures ou supérieures.

Les points qui dépassent les limites inférieures ou supérieures de contrôle sont dits hors contrôle statistique. Lorsque vous n'avez aucun point qui dépasse les limites de contrôle, on dit alors que le processus est sous contrôle statistique.

Autre carte de contrôle

Chaque type de carte de contrôle est destiné à mesurer un certain attribut d'un processus. Par exemple le Carte R est utilisé pour évaluer si oui ou non la variabilité d'un processus est maîtrisée. Aussi, vous pouvez utiliser un Créateur de graphiques X-bar . si vous avez besoin d'évaluer si le centre du processus est sous contrôle statistique.