Bonjour,
Si vous aviez une idée préconçue, autant la mettre dans le post #1.
Je ne sais pas si vous avez l'habitude de faire des analyses statistiques, mais votre feuille "cdc" me laisse vraiment perplexe.
Faire une analyse sur toutes les pièces conduit à avoir une traction à 3 sigma de -1N !!! Ce qui rend totalement illisible le résultat global.
Généralement, on sépare les problèmes :
1- Evaluer la quantité de pièces en défaut, ce qui conduit au plan d'action "Comment réduire la quantité de défauts?", en particulier analyser si ces défauts sont une dérive ( par ex 29N ) ou une aberration ( par ex 3N )
Le traitement des deux cas est différent bien évidemment. Le premier conduit à resserrer l'écart type, le second conduit à s'interroger sur les facteurs initiaux ( homogénéité de la matière, du collage, du process .... )
2- Sur les pièces restantes, donc correctes, quelle est la distribution, normale, uniforme ? Ce qui peut conduire au plan d'action "Comment réduire l'écart type?"
Enfin les courbes analysées sont toujours en histogrammes normalisés avec en X soit le nombre de sigmas, soit leur valeurs métriques. et on peut mettre la gaussienne équivalente ce qui donne une bonne vision de la distribution par rapport à la distribution normale idéale. ( avoir en X le N° de la pièce n'apporte réellement aucune plus value )
En PJ l'approche en distribution avec la distribution des pièces versus son équivalente idéale, la courbe de Zscore et la distribution métrique.
Ensuite vous en faites ce que vous voulez, bien évidemment.