cChart

Comment identifier automatiquement des motifs de défauts inhabituels avec primaryTests ?

Maîtrise du paramètre primaryTests

Le paramètre primaryTests permet d'automatiser l'application de règles statistiques complexes pour détecter des causes spéciales. En configurant une expression comme primaryTests = {test1=true, test2=true, test3=true}, le système analyse la distribution des points et signale les tendances (comme six points consécutifs en hausse) ou les décalages de moyenne, ce qui permet une intervention proactive avant que le processus ne devienne défaillant.

Exemples pour l'action cChart

Graphique c de base

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

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.

Conseil de l'Expert
Ne saturez pas vos rapports d'alertes. Bien que primaryTests puisse activer les 8 tests de Nelson simultanément, il est recommandé en production de ne cibler que les tests pertinents pour votre cycle de production spécifique (ex: Test 1 pour la stabilité immédiate et Test 3 pour l'usure d'outil) afin de maintenir un ratio signal/bruit optimal.
Architecture de détection avancée avec l'action spc.spc
  • Calcul In-Memory : Contrairement à PROC SHEWHART, l'action spc.spc traite les tests de motifs directement sur les blocs distribués du Cloud Analytic Services (CAS), minimisant les mouvements de données.
  • Indicateurs d'états : Le système génère automatiquement une variable _TESTS_ dans la table de sortie, codant bit à bit les échecs pour permettre un post-traitement algorithmique.
  • Segmentation (Grouping) : primaryTests s'exécute de manière isolée sur chaque partition définie par le paramètre groupBy, idéal pour surveiller des milliers de capteurs IoT en parallèle.

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Action CAS associée

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