Comment utilisez-vous la CPS pour détecter et corriger l’asymétrie et le kurtosis dans vos données ?

1 Pourquoi l’asymétrie et le kurtosis sont importants

L’asymétrie et le kurtosis peuvent affecter la précision et la fiabilité de vos indicateurs de processus, tels que la moyenne, l’écart type, les limites de contrôle et les indices de capacité. Si vos données sont biaisées, cela signifie que votre processus n’est pas centré sur la valeur cible et peut avoir plus de variations dans un sens que dans l’autre. Cela peut entraîner davantage de défauts, de gaspillage ou d’insatisfaction des clients. Si vos données sont kurtotiques, cela signifie que votre processus a des valeurs plus ou moins extrêmes que prévu, ce qui peut indiquer une instabilité, des valeurs aberrantes ou une non-normalité. Cela peut affecter la validité de vos tests statistiques et hypothèses, et réduire la capacité de votre processus.

2 Comment détecter l’asymétrie et le kurtosis

L’un des moyens les plus simples de détecter l’asymétrie et le kurtosis dans vos données est d’utiliser un histogramme, qui est une représentation graphique de la fréquence de vos mesures à différents intervalles. Un histogramme peut vous montrer la forme de votre distribution de données et vous aider à la comparer à une distribution normale, symétrique et en forme de cloche. Une distribution normale a une asymétrie de zéro et une kurtose de trois. Si votre histogramme montre que vos données sont inclinées vers la droite ou la gauche, ou ont un pic plus ou moins élevé qu’une distribution normale, alors vous avez un problème d’asymétrie ou de kurtosis. Vous pouvez également utiliser des mesures numériques de l’asymétrie et de la kurtose, telles que l’asymétrie de l’échantillon et les coefficients de kurtosis, qui sont calculées à partir de vos valeurs de données. Ces coefficients peuvent être comparés à des seuils standard ou à des intervalles de confiance pour déterminer si vos données sont significativement biaisées ou kurtotiques.

4 Comment utiliser les transformations de données

Les transformations de données sont des opérations mathématiques qui peuvent être utilisées pour corriger l’asymétrie et le kurtosis dans vos données, rendant les données plus normales ou symétriques. Cela peut améliorer la précision et la validité des calculs et des tests statistiques, ainsi qu’augmenter la capacité du processus. Cependant, les transformations de données peuvent également modifier la signification et l’interprétation des données, introduire de nouvelles sources de variation ou masquer la véritable nature du processus. Par conséquent, il ne devrait être utilisé qu’en dernier recours après avoir tenté d’éliminer les causes profondes. Les transformations courantes pour corriger l’asymétrie ou le kurtosis comprennent les transformations de racine carrée, logarithmiques, réciproques et de Box-Cox. La transformation de Box-Cox est plus générale et flexible, impliquant l’élévation de chaque valeur de données à une puissance déterminée par un paramètre appelé lambda.

5 Comment vérifier l’efficacité de vos corrections

Après avoir corrigé l’asymétrie et le kurtosis dans vos données, vous devez vérifier l’efficacité de vos corrections en utilisant à nouveau les outils SPC. Vous pouvez utiliser un histogramme, des mesures numériques, des cartes de contrôle et une analyse des capacités de processus pour comparer vos données d’origine et transformées, et voir si elles se sont améliorées en termes de forme, de symétrie, de stabilité, de normalité et de capacité. Vous devez également vérifier si vos corrections ont amélioré la qualité et la cohérence de la sortie de votre processus, par exemple en réduisant les défauts, les déchets ou les plaintes des clients. Si vos corrections n’ont pas donné les résultats souhaités, vous devrez peut-être revoir votre analyse des causes premières, essayer une autre transformation des données ou envisager d’autres alternatives.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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