SAS Viya : Action cChart et Cartes de Contrôle c | Guide Technique

Description

L'action cChart du set d'actions 'Statistical Process ControlMéthode statistique de pilotage de la qualité consistant à surveiller un processus via des cartes de contrôle pour réduire la variabilité et garantir sa stabilité et sa conformité.' est votre meilleur allié pour surveiller le nombre total de non-conformités (ou défauts) dans une unité de production de taille constante. C'est l'outil parfait si vous voulez savoir si le nombre de rayures sur vos carrosseries de voitures de luxe est sous contrôle ou si votre chaîne de montage commence à faire n'importe quoi. Contrairement au graphique 'u', le graphique 'c' s'appuie sur des données de comptage pur par unité. Un petit conseil d'ami : restez dans les limites, sinon c'est l'anarchie statistique !

Syntaxe Officielle

                                spc.cChart / 

    allN=true | false, 

    chartsTable={casouttable}, 

    display={displayTables}, 

    exChart=true | false, 

    limitN=integer, 

    limitsTable={castable}, 

    outLimitsTable={casouttable}, 

    primaryTests={tests}, 

    processName="variable-name", 

    processValue="variable-name", 

    sigmas=double, 

    subgroupN="variable-name", 

    subgroupName="variable-name", 

    subgroupValue="variable-name", 

    table={castable}

Paramètres Clés

Nom du paramètre	Description
table	Spécifie la table CAS contenant les données à analyser. C'est le point de départ obligatoire, sans données, pas de chocolat (ni de graphiques).
processValue	Désigne la variable qui contient le nombre de défauts constatés par unité.
subgroupValue	Identifie la variable de sous-groupe (souvent un index temporel ou un numéro de lot).
primaryTests	Permet d'activer les tests de causes spéciales (Tests 1 à 8) pour détecter des comportements anormaux dans vos données.
outLimitsTable	Spécifie le nom de la table de sortie pour stocker les limites de contrôle calculées (LCL, UCL, Centre).
allN	Si vous mettez ceci à 'True', l'action inclura tous les sous-groupes, même si la taille de l'échantillon varie par rapport à la taille nominale.
sigmas	Définit la largeur des limites de contrôle en multiples de l'erreur standard. Par défaut, c'est 3 (la règle d'or de la qualité).

Préparation des données

Création de données de test pour le contrôle des défauts

On génère ici une table simulant le comptage de défauts sur 20 lots successifs.

1	DATA casuser.defauts;
2	INPUT lot defects @@;
3	DATALINES;
4	1 5 2 7 3 4 4 6 5 15 6 5 7 4 8 6 9 5 10 7
5	11 6 12 4 13 5 14 8 15 5 16 6 17 4 18 7 19 5 20 6
6	;
7	RUN;

Exemples d'utilisation

Graphique c de base

Analyse simple du nombre de défauts par lot sans options complexes.

1	PROC CAS;
2	spc.cChart / TABLE={name="defauts"}, processValue="defects", subgroupValue="lot";
3	RUN;

Résultat Attendu :

                                                    Un tableau récapitulatif montrant les limites de contrôle et l'état du processus (attention au lot 5 qui a 15 défauts !).                                                

Analyse avancée avec tests de causes spéciales et export des limites

Cet exemple active le test de dépassement des limites (Test 1) et le test de tendance (Test 3), tout en sauvegardant les limites calculées pour une utilisation future.

1	PROC CAS;
2	spc.cChart /
3	TABLE={name="defauts"},
4	processValue="defects",
5	subgroupValue="lot",
6	primaryTests={test1=true, test3=true},
7	outLimitsTable={name="limites_controle", replace=true},
8	chartsTable={name="resume_graphique", replace=true};
9	RUN;

Résultat Attendu :

                                                    Affichage des violations de tests (le lot 5 sera marqué en échec pour le Test 1) et création des tables CAS 'limites_controle' et 'resume_graphique'.                                                