Voici une série d’exercices corrigés sur la capabilité d’un processus de production. Ces exercices vous permettront de mieux comprendre les concepts de capabilité et de pratiquer le calcul des indices Cp et Cpk.
Une entreprise produit des pièces dont la longueur doit être comprise entre 20 mm et 30 mm. Après un échantillonnage, les statistiques du processus sont les suivantes :
formule_cp: "Cp = (USL - LSL) / (6 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (30 - 20) / (6 * 1)
Cp = 10 / 6
resultat: Cp ≈ 1.67
formule_cpk: "Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = min((30 - 25) / (3 * 1), (25 - 20) / (3 * 1))"
etape_2: "Cpk = min(5 / 3, 5 / 3)"
resultat: Cpk ≈ 1.67
Une entreprise fabrique des pièces dont la largeur doit être comprise entre 50 mm et 70 mm. Après plusieurs mesures, on obtient les informations suivantes :
formule_cp: "Cp = (USL - LSL) / (6 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (70 - 50) / (6 * 3)
Cp = 20 / 18
resultat: Cp ≈ 1.11
formule_cpk: "Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = min((70 - 60) / (3 * 3), (60 - 50) / (3 * 3))"
etape_2: "Cpk = min(10 / 9, 10 / 9)"
resultat: Cpk ≈ 1.11
Dans un processus de fabrication, les pièces doivent avoir une longueur entre 100 mm et 120 mm. Voici les informations recueillies :
formule_cp: "Cp = (USL - LSL) / (6 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (120 - 100) / (6 * 5)
Cp = 20 / 30
resultat: Cp ≈ 0.67
formule_cpk: "Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = min((120 - 110) / (3 * 5), (110 - 100) / (3 * 5))"
etape_2: "Cpk = min(10 / 15, 10 / 15)"
resultat: Cpk ≈ 0.67
Une production de pièces nécessite que leur diamètre soit entre 30 mm et 40 mm. Après mesure, les informations sont les suivantes :
formule_cp: "Cp = (USL - LSL) / (6 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (40 - 30) / (6 * 1)
Cp = 10 / 6
resultat: Cp ≈ 1.67
formule_cpk: "Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = min((40 - 32) / (3 * 1), (32 - 30) / (3 * 1))"
etape_2: "Cpk = min(8 / 3, 2 / 3)"
resultat: Cpk ≈ 0.67
Une société doit produire des pièces ayant une longueur entre 90 mm et 110 mm. Voici les informations recueillies après analyse :
formule_cp: "Cp = (USL - LSL) / (6 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (110 - 90) / (6 * 0.5)
Cp = 20 / 3
resultat: Cp ≈ 6.67
formule_cpk: "Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = min((110 - 100) / (3 * 0.5), (100 - 90) / (3 * 0.5))"
etape_2: "Cpk = min(10 / 1.5, 10 / 1.5)"
resultat: Cpk ≈ 6.67
Voici une série d’exercices portant sur la capabilité d’un processus de production, avec des cas particuliers qui mettent en lumière certaines situations complexes ou atypiques dans le calcul de la capabilité.
Une entreprise fabrique des axes de transmission qui ne doivent pas dépasser un diamètre de 50 mm. Aucune limite inférieure n’est spécifiée, car les diamètres légèrement inférieurs sont acceptables, tant qu’ils ne dépassent pas cette valeur maximale. Voici les données :
formule_cp: "Cp = (USL - moyenne) / (3 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (50 - 47) / (3 * 1)
Cp = 3 / 3
resultat: Cp = 1
formule_cpk: "Cpk = (USL - μ) / (3 * σ)"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = (50 - 47) / (3 * 1)"
etape_2: "Cpk = 3 / 3"
resultat: Cpk = 1
Un fabricant de câbles produit des fils qui doivent avoir un diamètre d’au moins 5 mm pour garantir une sécurité optimale. Le dépassement de cette valeur est acceptable, mais un diamètre inférieur pourrait poser des problèmes de sécurité. Les données recueillies sont :
formule_cp: "Cp = (moyenne - LSL) / (3 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (6 - 5) / (3 * 0.5)
Cp = 1 / 1.5
resultat: Cp ≈ 0.67
formule_cpk: "Cpk = (moyenne - LSL) / (3 * σ)"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = (6 - 5) / (3 * 0.5)"
etape_2: "Cpk = 1 / 1.5"
resultat: Cpk ≈ 0.67
Un fabricant de boissons embouteille des bouteilles de 500 ml. Le volume peut varier entre 490 ml et 510 ml. Toutefois, les sous-remplissages (moins de 500 ml) sont moins tolérés que les sur-remplissages. Les données de production sont :
formule_cp: "Cp = (USL - LSL) / (6 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (510 - 490) / (6 * 3)
Cp = 20 / 18
resultat: Cp ≈ 1.11
formule_cpk: "Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = min((510 - 502) / (3 * 3), (502 - 490) / (3 * 3))"
etape_2: "Cpk = min(8 / 9, 12 / 9)"
resultat: Cpk ≈ 0.89
Une entreprise produit des composants électroniques dont la résistance doit être comprise entre 95 et 105 ohms. Cependant, les tolérances sont extrêmement strictes, et la variabilité est relativement élevée. Voici les informations recueillies :
formule_cp: "Cp = (USL - LSL) / (6 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (105 - 95) / (6 * 4)
Cp = 10 / 24
resultat: Cp ≈ 0.42
formule_cpk: "Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = min((105 - 100) / (3 * 4), (100 - 95) / (3 * 4))"
etape_2: "Cpk = min(5 / 12, 5 / 12)"
resultat: Cpk ≈ 0.42
Une société produit des pièces métalliques dont la longueur doit être comprise entre 150 mm et 170 mm. Les données sont :
formule_cp: "Cp = (USL - LSL) / (6 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (170 - 150) / (6 * 5)
Cp = 20 / 30
resultat: Cp ≈ 0.67
Voici la suite et fin de l’Exercice 5 avec le calcul de Cpk et l’interprétation finale :
formule_cpk: "Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = min((170 - 160) / (3 * 5), (160 - 150) / (3 * 5))"
etape_2: "Cpk = min(10 / 15, 10 / 15)"
resultat: Cpk ≈ 0.67
Amélioration possible :
Une entreprise fabrique des barres métalliques qui doivent mesurer entre 200 mm et 220 mm. Cependant, après analyse, on observe que le processus est proche de la limite inférieure. Voici les données recueillies :
formule_cp: "Cp = (USL - LSL) / (6 * σ)"
calcul_cp:
Cp = (220 - 200) / (6 * 2)
Cp = 20 / 12
resultat: Cp ≈ 1.67
formule_cpk: "Cpk = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))"
calcul_cpk:
etape_1: "Cpk = min((220 - 202) / (3 * 2), (202 - 200) / (3 * 2))"
etape_2: "Cpk = min(18 / 6, 2 / 6)"
resultat: Cpk ≈ 0.33
Amélioration possible :
Ces exercices permettent de voir différentes situations où la capabilité du processus doit être évaluée et améliorée, selon les tolérances et le centrage du processus. Chaque cas présente des défis uniques, tels que la gestion d’une variabilité excessive, un mauvais centrage ou des tolérances asymétriques.
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