Capabilité des processus : comprendre Cp, Cpk et leur signification
La capabilité d'un processus est sa capacité à produire de manière régulière des résultats conformes aux limites de spécification. Deux indices en sont les principales mesures : Cp et Cpk. Cp compare l'étendue du processus à la fenêtre de spécification ; il mesure la dispersion, sans tenir compte du centrage. Cpk prend en compte à la fois la dispersion et le centrage -- il mesure la distance entre la moyenne du processus et la limite de spécification la plus proche, exprimée en unités de trois écarts-types. Lorsque le processus est parfaitement centré, Cp et Cpk sont égaux ; tout décentrage fait chuter Cpk en dessous de Cp.
Interpréter les valeurs
Un Cpk de 1,33 est le seuil minimum généralement accepté pour un processus capable. En dessous de 1,0, le processus produit des non-conformités dans les conditions normales. Au-dessus de 1,67, il est considéré comme hautement capable, ce qui est requis pour les caractéristiques critiques dans les secteurs réglementés. L'écart entre Cp et Cpk indique le potentiel de capabilité perdu à cause d'un mauvais centrage -- un potentiel récupérable en ajustant simplement la cible du processus.
Court terme, long terme et décalage de 1,5 sigma
Les études de capabilité à court terme ne capturent que la variation de cause commune dans des conditions stables. Les études à long terme révèlent les sources supplémentaires de variation qui s'accumulent avec le temps : usure des outils, changements de lots, rotations de personnel. Le décalage empirique de 1,5 sigma signifie que la performance à long terme est généralement inférieure de 1,5 sigma aux prévisions à court terme -- d'où la définition Six Sigma de 3,4 défauts par million d'opportunités.
Que faire lorsque le Cpk est faible ?
Si Cp est satisfaisant mais Cpk est faible, le problème est le centrage : ajustez la cible du processus. Si Cp et Cpk sont tous deux faibles, le problème est une variation excessive : il faut identifier et éliminer les sources de variation, souvent via un projet DMAIC comprenant une analyse du système de mesure et des expériences planifiées.
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