Resumes 
Flashcards 
StudySmarter IA 
Notes de cours 
Planning de révision 
Dossiers 
Examens 
Magazine 
Faire carrière 
App mobile 
Sauter à un chapitre clé
Comprendre la carte de contrôle en mathématiques de l'ingénieur
La carte de contrôle est un instrument essentiel des mathématiques de l'ingénieur qui vise à gérer la variabilité des processus. L'analyse de cette variabilité permet de prendre des décisions éclairées sur les facteurs qui influencent la production d'un processus d'ingénierie.
Signification de la carte de contrôle et ses propriétés essentielles
Une carte de contrôle, également connue sous le nom de carte de Shewhart ou de carte de comportement du processus, est un outil graphique utilisé dans les processus de contrôle de la qualité pour déterminer si un processus de fabrication ou d'entreprise est dans un état de contrôle statistique.
À titre d'illustration, imagine une usine de fabrication de voitures, où les diamètres d'un composant spécifique du moteur (disons une soupape) sont mesurés. Si chaque soupape s'écarte d'une taille standard, cela pourrait entraîner une variation indésirable du processus et affecter le fonctionnement de la voiture. En appliquant l'analyse des cartes de contrôle, ces variations peuvent être surveillées et des mesures peuvent être prises pour minimiser leur apparition. Cela permet d'éviter les retouches et les coûts supplémentaires.
Approfondir la signification de la carte de contrôle
Pour disséquer davantage le concept, les cartes de contrôle fonctionnent selon des principes statistiques. Elles sont un mélange parfait de traçage de séries temporelles et de limites statistiques. Une carte de contrôle comporte généralement trois éléments :
- La ligne centrale (CL) : Représente généralement la moyenne ou la médiane des données dont tu fais le graphique.
- Limite supérieure de contrôle (LSC) : Cette ligne, calculée à partir des données, représente le point le plus élevé que tu t'attends à ce qu'un point de données atteigne en supposant une variation de cause commune.
- Limite inférieure de contrôle (LIC) : Semblable à la limite supérieure de contrôle, la limite inférieure de contrôle représente le point le plus bas que l'on s'attend à voir varier en raison d'une cause commune.
Lorsqu'elle est utilisée dans le cadre de la surveillance des processus, la carte de contrôle permet de visualiser la façon dont le processus se modifie avec le temps. Les points de données situés en dehors des limites de contrôle indiquent que le processus est "hors contrôle" et sont la preuve de l'existence de causes spéciales. L'objectif principal d'une carte de contrôle est de distinguer les variations de cause commune des variations de cause spéciale. La réalisation de cet objectif améliore considérablement la cohérence du processus.
Principales propriétés des cartes de contrôle
Les cartes de contrôle ont des propriétés inhérentes spécifiques qui sont essentielles à leur bon fonctionnement. Ces propriétés comprennent la stabilité, la prévisibilité et la règle de sept. Elles sont définies et expliquées ici :
Stabilité : Cette propriété révèle si les points de données sont cohérents dans le temps. Si les points de données sont dispersés sans modèle discernable, alors le processus est décrit comme stable.
Prévisibilité : Si un processus est stable (c'est-à-dire que les points se situent dans les limites de contrôle et présentent un schéma aléatoire), alors les performances futures peuvent être prédites dans certaines limites.
Prenons l'exemple d'un processus de fabrication d'écouteurs. En utilisant une carte de contrôle, si sept points de données consécutifs sont enregistrés d'un côté de la ligne moyenne (ligne centrale), cela peut indiquer une dérive potentielle dans le processus - peut-être un problème d'étalonnage des machines - qui peut nécessiter une attention immédiate pour éviter que des pièces défectueuses ne soient fabriquées.
Applications pratiques de la carte de contrôle
Les cartes de contrôle jouent un rôle essentiel dans l'identification et la surveillance de la variabilité du processus, améliorant ainsi la prévisibilité et la fiabilité de la production. Elles sont largement utilisées dans divers secteurs, y compris, mais sans s'y limiter, la fabrication, l'ingénierie, les technologies de l'information, les soins de santé et la logistique, ce qui révèle leur large éventail d'applications.
Analyser les applications des cartes de contrôle en mathématiques de l'ingénieur
Les mathématiques de l'ingénieur s'intéressent principalement au développement de méthodes mathématiques et à leur application directe pour résoudre des problèmes d'ingénierie. Dans ce domaine, les cartes de contrôle sont utilisées comme des outils puissants pour surveiller et contrôler la variabilité d'un processus d'ingénierie.
- En ingénierie de production, les cartes de contrôle aident à maintenir la qualité des produits en surveillant les écarts des variables critiques par rapport aux valeurs souhaitées. Par exemple, dans la production d'un moteur de voiture où la précision de chaque composant est cruciale, une carte de contrôle aide à maintenir la cohérence et à réduire les défauts.
- En génie logiciel, les cartes de contrôle trouvent leur place dans la surveillance des processus de développement de logiciels tels que le nombre de bogues détectés au fil du temps ou le temps de réponse d'un système logiciel afin que tout écart puisse être corrigé rapidement.
- Legénie chimique est un autre domaine important dans lequel les cartes de contrôle sont mises en œuvre : il s'agit de surveiller les concentrations de produits chimiques dans un processus de réaction afin de vérifier sa stabilité et sa capacité.
- Les cartes de contrôle ont également des applications significatives en génie civil, notamment dans le contrôle de la qualité de la construction des routes, des ponts et des bâtiments.
Pour créer une carte de contrôle, il faut d'abord déterminer la moyenne de l'ensemble des données. Notons-le comme suit :
\[ \mu = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i \].Ensuite, calcule l'écart type (\(\sigma\)) pour les valeurs de l'ensemble. Pour cela, tu peux utiliser la formule suivante :
\[ \sigma = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \mu)^2} \].De nombreux logiciels statistiques peuvent générer des cartes de contrôle. Tu trouveras ci-dessous un exemple de code python pour créer une carte de contrôle :
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style style.use('ggplot') data = np.random.normal(0.01, 0.02, 100) cumulative_data = np.cumsum(data) plt.plot(cumulative_data, linewidth=1.5) plt.plot([0, len(cumulative_data)], [np.mean(cumulative_data), np.mean(cumulative_data)], color='r', label='Mean') plt.fill_between(range(len(cumulative_data)), [np.mean(cumulative_data) + np.std(cumulative_data)] * len(cumulative_data), [np.mean(cumulative_data) - np.std(cumulative_data)] * len(cumulative_data), color = 'b', alpha = 0.15, label='1 std deviation') plt.legend(loc='upper left') plt.show()Exemples d'études de cas d'applications de cartes de contrôle
Les études de cas illustrent le mieux l'application pratique des cartes de contrôle dans le domaine de l'ingénierie.
Étude de cas 1 : une célèbre entreprise de construction automobile était confrontée à des problèmes de variabilité des dimensions d'une pièce critique. Pour y remédier, elle a mis en place une carte de contrôle pour surveiller les dimensions de ces composants. Ce faisant, elle a pu détecter rapidement les variations dues à des causes particulières et a découvert que le principal problème provenait d'une machine en particulier. Après les ajustements nécessaires, ils ont constaté une réduction substantielle des pièces défectueuses et, par conséquent, une augmentation significative des bénéfices.
Étude de cas 2 : Dans le domaine du génie civil, une entreprise de construction a utilisé des cartes de contrôle pour maintenir la résistance du mélange de béton, en veillant à ce que les structures construites conservent leur intégrité structurelle. En surveillant des échantillons de béton à l'aide de cartes de contrôle, ils pouvaient rapidement identifier les écarts par rapport au mélange de béton standard et apporter des corrections en temps réel. Cela a permis d'obtenir des structures de meilleure qualité et de réduire les coûts liés à la reconstruction ou à la réparation.
Ces scénarios illustrent le pouvoir des cartes de contrôle pour maintenir la qualité et réduire les coûts, affirmant ainsi leur importance dans les mathématiques de l'ingénierie.
Les aspects essentiels des cartes de contrôle dans la gestion des processus
Dans la gestion des processus, les cartes de contrôle sont un outil statistique précieux. Elles permettent de déterminer si un processus est dans un état de contrôle statistique et de repérer les changements soudains dans les performances du processus. Par essence, les cartes de contrôle sont utilisées pour surveiller la qualité des produits ou des services. Il existe deux catégories principales de cartes de contrôle : les cartes de localisation des processus et les cartes de variation des processus. Chacune sert un objectif spécifique dans la gestion des processus, et la compréhension de ces cartes peut entraîner des améliorations opérationnelles substantielles.
Cartes de contrôle pour la localisation des processus : Un examen approfondi
L'objectif premier des cartes de contrôle pour la localisation des processus est de détecter les changements au niveau du processus. En d'autres termes, elles sont davantage axées sur l'évaluation de la tendance centrale d'un processus. Ces diagrammes sont efficaces pour saisir les changements soudains et importants dans la moyenne du processus à l'aide de la ligne centrale et des limites de contrôle. La ligne centrale représente la moyenne, tandis que les limites de contrôle sont dérivées des données du processus.
La carte de contrôle la plus couramment utilisée pour la localisation des processus est la carte à barres X, où " barres X " signifie la moyenne. Ces graphiques sont utilisés lorsque les données peuvent être collectées en sous-groupes, et que la moyenne de chaque sous-groupe est calculée et reportée sur le graphique. Ce graphique permet d'identifier rapidement les changements dans la moyenne du processus, ce qui aide à révéler les causes de variation particulières.
Cette carte de contrôle (la carte à barres X) utilise les formules suivantes. La moyenne du processus est exprimée comme suit :
\[ \mu = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i \]Où \( \mu \) représente la moyenne, \( n \) est le nombre de points de données, et \( x_i \) représente chaque point de données individuel.
Les limites de contrôle de cette carte sont calculées à l'aide de l'écart type (\( \sigma \)) et de la moyenne des plages de l'échantillon (R-bar) avec les formules :
\[ UCL = \mu + A_2 \times \bar{R} \] \[ LCL = \mu - A_2 \times \bar{R} \]Où \( UCL \N) et \( LCL \N) sont les limites supérieure et inférieure de contrôle, \( A_2 \N) est une constante basée sur la taille de l'échantillon, et \( \Nbar{R} \N) est l'étendue moyenne.
Exemples de cartes de contrôle pratiques pour la localisation des processus
Une entreprise de remplissage de bouteilles peut utiliser une carte de contrôle à barre X pour surveiller son processus de remplissage de bière. Si toutes les mesures se situent dans les limites de contrôle et suivent un modèle aléatoire, cela indique que le processus de remplissage de la bière est régulier et prévisible. Tout écart important détecté par la carte de contrôle signalerait la nécessité de rechercher des causes potentielles, telles qu'un réglage incorrect de l'équipement de remplissage ou une pression incohérente. L'entreprise peut alors prendre des mesures correctives suffisamment tôt pour éviter d'avoir des volumes importants de bouteilles de bière trop ou pas assez remplies.
Comprendre les cartes de contrôle pour la variation des processus
Alors que les cartes de contrôle pour la localisation du processus se concentrent sur les changements de la moyenne du processus, les cartes de contrôle pour la variation du processus sont conçues pour détecter les changements dans la variabilité ou la dispersion du processus. Le type de carte de contrôle le plus couramment utilisé pour les variations de processus est la carte d'étendue (R). Comme le diagramme à barres X, le diagramme R est plus efficace lorsque les données peuvent être regroupées en sous-groupes. L'étendue (R) de chaque sous-groupe est utilisée pour construire ce graphique de contrôle.
Les formules utilisées pour créer un graphique R comprennent l'étendue moyenne (\( \bar{R} \)) :
\[ \bar{R} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} R_i \].Et les limites de contrôle (la limite supérieure de contrôle ou LSC, et la limite inférieure de contrôle ou LIC) qui sont calculées avec :
\[ UCL = D_4 \time \bar{R} \] \[ LCL = D_3 \time \bar{R} \]Où \N( D_3 \N) et \N( D_4 \N) sont des constantes basées sur la taille de l'échantillon du sous-groupe.
Étude détaillée des cartes de contrôle pour la variation des processus
Prenons un exemple pratique. Imagine une entreprise de transformation alimentaire qui fabrique des chips. Il est crucial pour l'entreprise de maintenir une épaisseur constante des chips afin de garantir des temps de cuisson égaux et un goût homogène. L'équipe de fabrication utilise un diagramme de gamme pour surveiller la variation de l'épaisseur des chips. Lorsque le diagramme de gamme signale un signal hors contrôle, indiquant une variation accrue, l'équipe sait qu'elle doit en rechercher les causes, comme l'usure des lames de la machine à trancher. Elle peut ainsi prendre rapidement des mesures correctives, ce qui garantit un produit de qualité constante.
L'utilisation des cartes de contrôle pour les attributs
Le domaine du contrôle de la qualité s'étend bien au-delà des simples mesures et nécessite souvent l'évaluation d'attributs qualitatifs tels que réussite/échec, oui/non, ou défectueux/non défectueux. Dans de tels cas, les cartes de contrôle des attributs entrent en jeu. Elles fournissent une approche statistique pour surveiller les caractéristiques d'un processus, aidant ainsi les praticiens à prendre des décisions éclairées.
Une étude approfondie sur les cartes de contrôle des attributs
Les cartes de contrôle des attributs sont utilisées pour analyser des données discrètes et comptées. Elles traitent par exemple du nombre de défauts ou de non-conformités dans un processus ou d'un nombre d'unités non conformes. Les deux principaux types de cartes de contrôle des attributs sont :
- La carte p : Surveille la proportion ou le taux d'articles défectueux dans un ensemble.
- carte np : Contrôle le nombre d'articles défectueux dans un groupe.
Dans un p-Chart, le calcul des limites de contrôle nécessite la proportion d'articles défectueux (\(p\)) et la taille de l'échantillon (\(n\)). Les limites de contrôle peuvent être déterminées par :
\[ UCL = p + 3 \sqrt{\frac{p(1-p)}{n}} \] \[ LCL = p - 3 \sqrt{\frac{p(1-p)}{n}} \]Où \(UCL\) et \(LCL\) représentent respectivement les limites supérieure et inférieure de contrôle. La carte \(p\) est utile lorsque la taille de l'échantillon varie.
Au contraire, un graphique np utilise le nombre réel de défectueux dans un groupe (\(np\)), ce qui garantit qu'il est plus approprié lorsque la taille de l'échantillon reste constante. Dans le graphique np, les limites de contrôle sont calculées en utilisant :
\[ UCL = np + 3 \sqrt{np(1-p)} \] \[ LCL = np - 3 \sqrt{np(1-p)} \]Il est intéressant de noter que le p-Chart et le np-Chart entrent tous deux dans la catégorie des cartes de contrôle Shewhart, nommées d'après Walter A. Shewhart, le père du contrôle statistique de la qualité.
La construction de cartes de contrôle d'attributs comporte plusieurs étapes, à commencer par la collecte des données appropriées, le calcul des proportions pour les cartes p (ou des nombres pour les cartes np), le calcul des limites de contrôle et enfin le dessin de la carte. Les logiciels statistiques modernes facilitent ce processus, en simplifiant la tâche de création et d'interprétation des graphiques.
Exemples réels de cartes de contrôle basées sur les attributs
Exemple 1 : Une entreprise manufacturière produisant des ampoules LED doit maintenir une qualité élevée de ses produits. L'équipe chargée du contrôle de la qualité pourrait adopter une carte p pour surveiller la proportion d'ampoules LED défectueuses dans un échantillon quotidien de 500 personnes. Toute tendance inhabituelle ou tout point hors contrôle sur la carte p déclencherait une enquête sur le processus de fabrication.
Exemple 2 : Un centre de contact tient à assurer un service clientèle de qualité supérieure et souhaite donc minimiser le nombre de réclamations. Dans ce cas, un graphique np serait approprié pour surveiller le nombre d'appels de réclamation reçus chaque jour (en supposant que le nombre total d'appels reste stable). Ainsi, l'entreprise peut repérer tout changement substantiel et traiter rapidement les problèmes potentiels qui conduisent à l'insatisfaction des clients.
Ces exemples illustrent l'impact de l'application des cartes de contrôle des attributs dans l'amélioration de la production et de la qualité des opérations de service.
Formule de la carte de contrôle
Comprendre l'ossature mathématique des cartes de contrôle est essentiel pour le contrôle des processus d'ingénierie. Les formules utilisées pour créer les cartes de contrôle jettent les bases du contrôle de la qualité, de l'optimisation des processus et de la prise de décisions de gestion éclairées. Pour dériver ces équations, nous nous tournons vers la théorie des probabilités et les règles statistiques.
Exploration des formules mathématiques des cartes de contrôle
La construction de cartes de contrôle fait appel à d'importantes formules mathématiques basées sur des principes statistiques. L'une des principales équations qui sous-tendent les cartes de contrôle est celle qui sert à calculer la moyenne du processus. Elle est définie comme suit :
\[ \mu = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i \]Où \( \mu \) est la moyenne du processus, \( n \) est le nombre de points de données, et \( x_i \) représente chaque point de données individuel.
Ensuite, il est essentiel de calculer les limites de contrôle, qui indiquent la déviation attendue des points de données. Les limites de contrôle supérieure et inférieure (LUC et LCL) sont calculées comme suit :
\[ UCL = \mu + z\frac{\sigma}{\sqrt{n}} \] \[ LCL = \mu - z\frac{\sigma}{\sqrt{n}} \]Où \N( z \N) est le score standard ou score z, représentant le nombre d'écarts types d'un point de données par rapport à la moyenne. \( \sigma \) est l'écart type, une mesure de la quantité de variation ou de dispersion dans l'ensemble de données.
Ces équations constituent l'ossature des cartes de contrôle de Shewhart. Mais il convient de noter que les différents types de cartes de contrôle utilisent des règles statiques différentes et nécessitent des formules spécifiques supplémentaires. Par exemple, dans une carte de contrôle des attributs, le calcul des limites de contrôle fait intervenir des distributions binomiales ou de Poisson.
Exemples pratiques utilisant la formule de la carte de contrôle
Illustrons l'application des formules des cartes de contrôle à l'aide de deux exemples.
Exemple 1 : Une entreprise d'emballage veut s'assurer que ses paquets pèsent en moyenne 500 grammes, avec un écart type de 2 grammes. L'entreprise prélève des échantillons de 30 emballages toutes les heures. En utilisant les formules pour les limites de contrôle, les limites de contrôle supérieure et inférieure pour un graphique à barres X seraient :
$UCL = 500 + z\frac{2}{\sqrt{30}}$ et $LCL = 500 - z\frac{2}{\sqrt{30}}$ si nous utilisons un z-score de 3 (qui correspond à 3 écarts types), la LUC serait d'environ 501,1 grammes et la LCL d'environ 498,9 grammes. Si la moyenne d'un échantillon se situe en dehors de ces limites, il se peut que le processus de conditionnement doive être ajusté.
Exemple 2 : un centre d'appel analyse la proportion d'appels résolus au premier contact. Il enregistre si chacun des 500 appels quotidiens a été résolu de cette manière. Ici, un diagramme en p serait utile. Si, d'après les données historiques, nous savons qu'environ 90 % des appels sont généralement résolus au premier contact, nos limites de contrôle seraient :
$UCL = 0,9 + 3 \sqrt{\frac{0,9(1-0,9)}{500}}$ et $LCL = 0,9 - 3 \sqrt{\frac{0,9(1-0,9)}{500}}$. Ainsi, la LUC serait d'environ 0,942 et la LCL d'environ 0,858.
Qualité des cartes de contrôle : Une mesure essentielle
Dans le domaine de l'ingénierie et du contrôle de la qualité, la qualité d'une carte de contrôle est une mesure essentielle. Il ne s'agit pas seulement de la précision avec laquelle les calculs sont effectués, mais aussi de la capacité de la carte de contrôle à refléter la véritable nature de la variation du processus.
Qualité des cartes de contrôle : Une mesure essentielle
Lorsque l'on parle de la qualité des cartes de contrôle, deux aspects principaux doivent être pris en compte. Tout d'abord, l'exactitude des calculs nécessaires à la création de la carte de contrôle, afin de s'assurer que la carte reflète fidèlement les données qu'elle présente. Deuxièmement, la pertinence de la carte de contrôle pour le suivi du processus spécifique. Différents processus nécessitent différents types de cartes de contrôle, en fonction de la nature des données et des spécificités du processus.
Une carte de contrôle de haute qualité doit :
- comporter des axes clairement identifiés et un titre
- montrer les points de données, la moyenne et les limites de contrôle
- être basée sur des données fiables et précises
- être mise à jour régulièrement à l'aide de nouvelles données
N'oublie pas que l'accent n'est pas simplement mis sur le graphique fini, mais aussi sur le processus continu de mise à jour et d'interprétation. L'ajout régulier de données et l'interprétation correcte du graphique sont aussi importants que la configuration initiale. Une carte de contrôle bien entretenue affichera à la fois les variations de cause commune (inhérentes au processus) et les variations de cause spéciale (dues à des événements spécifiques), fournissant ainsi des informations utiles pour la gestion et l'amélioration du processus.
Le rôle de la qualité des cartes de contrôle dans les processus d'ingénierie
La qualité d'une carte de contrôle joue un rôle essentiel dans les processus techniques. Elle permet à ceux qui gèrent les processus d'identifier les variations et de comprendre leurs causes potentielles. Si une carte de contrôle est de mauvaise qualité - en raison de calculs inexacts, d'un choix de carte inapproprié ou d'interprétations erronées - elle peut conduire à des diagnostics incorrects et à des interventions malencontreuses.
Ce qui distingue les cartes de contrôle, ce ne sont pas les règles spécifiques utilisées pour détecter les conditions "hors contrôle". C'est plutôt la philosophie qui sous-tend leur utilisation. Les cartes de contrôle font partie d'un processus de rétroaction, visant à fournir une base scientifique pour conclure qu'un changement est significatif - qu'il est très peu probable qu'il se soit produit uniquement en raison d'une variation aléatoire de cause commune.
En conclusion, investir du temps et des efforts pour garantir la qualité des cartes de contrôle permet de récolter des dividendes en soutenant des diagnostics précis et des améliorations de processus efficaces et efficientes.
Carte de contrôle - Principaux enseignements
- Les cartes de contrôle sont des outils statistiques utilisés pour surveiller et améliorer la fiabilité et la prévisibilité des résultats d'un processus. Elles sont utilisées dans divers secteurs tels que la fabrication, l'ingénierie, l'informatique, la santé et la logistique.
- La carte est créée en déterminant d'abord la moyenne de l'ensemble des données, puis en calculant l'écart type.
- Il existe deux catégories principales de cartes de contrôle : les cartes pour la localisation du processus, qui détectent les changements au niveau du processus, et les cartes pour la variation du processus, qui détectent les changements dans la variabilité du processus.
- Les cartes de contrôle des attributs sont utilisées pour surveiller les caractéristiques d'un processus, en particulier les attributs qualitatifs tels que réussite/échec, aller/non aller, ou défectueux/non défectueux. Elles comprennent les cartes p, qui surveillent la proportion d'articles défectueux, et les cartes np, qui surveillent le nombre d'articles défectueux.
- Tous ces types de cartes de contrôle utilisent des formules spécifiques pour calculer la moyenne du processus et les limites de contrôle supérieure et inférieure. Ils permettent de maintenir la qualité, d'optimiser les processus et d'aider à la prise de décision en matière de contrôle des processus.
Apprends plus vite avec les 15 fiches sur Carte de contrôle
Inscris-toi gratuitement pour accéder à toutes nos fiches.
Questions fréquemment posées en Carte de contrôle
À propos de StudySmarter
StudySmarter est une entreprise de technologie éducative mondialement reconnue, offrant une plateforme d'apprentissage holistique conçue pour les étudiants de tous âges et de tous niveaux éducatifs. Notre plateforme fournit un soutien à l'apprentissage pour une large gamme de sujets, y compris les STEM, les sciences sociales et les langues, et aide également les étudiants à réussir divers tests et examens dans le monde entier, tels que le GCSE, le A Level, le SAT, l'ACT, l'Abitur, et plus encore. Nous proposons une bibliothèque étendue de matériels d'apprentissage, y compris des flashcards interactives, des solutions de manuels scolaires complètes et des explications détaillées. La technologie de pointe et les outils que nous fournissons aident les étudiants à créer leurs propres matériels d'apprentissage. Le contenu de StudySmarter est non seulement vérifié par des experts, mais également régulièrement mis à jour pour garantir l'exactitude et la pertinence.
En savoir plus