Qualité-Statistiques: Droite de Henry 1/8

La conférence 6 sigma (1) présenté par Bernard MURRY groupe XL (2) , dans le cadre de la matinée QSE organisée par la CCI de Villefontaine et le MQRA le 26 septembre 2006 a montré l’efficacité d’une méthode rigoureuse utilisant les outils de la qualité.

Parmi ceux–ci, les statistiques guident la recherche des causes et valident les solutions
Deux moyens :
Les statistiques graphiques
Le calcul, celui-ci est facilité avec l’informatique

Dans cet article et les 7 suivants, je présenterais la vérification de la normalité par la méthode graphique de la

« Droite de Henry »

Elle complète l’histogramme qui donne une première indication
Ces exemples se situent dans le cadre de la résolution de problème. Il s’agit de rechercher et de supprimer la, ou les causes de défaut. Dans une optique 20/80: Supprimer les 20 % de causes qui créent 80% des défauts «Pareto »

Rectificatif : somme des fréquences environ 99,7 %

Indices favorables de normalité

Forme en chapeau de gendarme
Même moyenne, mode, médiane
Répartition des résultats suivant les intervalles des écart-type de l'histogramme ci-dessus

Nota : 6 sigma nous emmènera dans les valeurs 4 ? 5 ? 6 sigma pour obtenir 3,4 défauts par millions d’opportunités DPMO
6 sigma travaille sur les processus et leurs causes de variations et non sur les problèmes


Cette vérification de la normalité est la clef de voûte du traitement statistique, moyenne écart-type d’un échantillon ou population
Cette « droite de Henry » est obtenue en traçant le polygone des fréquences cumulées sur un papier particulier. Celui-ci possède l’échelle des ordonnées graduées en probabilité totale. Celles-ci sont désignées sous le nom de coordonnées galtoniennes , du nom du statisticien GALTON (3)

Population normale l’amélioration est à porter sur la dispersion

L’ajustement des points obtenus par une droite permet d’admettre l’appartenance de la distribution à une loi normale de Laplace-Gauss


Il existe une enveloppe ou test de Komogoroff-Smir qui complète cette appartenance

Statistiques et recherches appliquée
Francois VIALLET
Chotard et associes Editeurs Page 101

Ce qui m’intéresse et que je vais développer dans huit articles ce sont les anomalies de la « Droite de Henry » .

Elles nous indiquent des causes possibles de non normalité.
Elles permettent de poser des questions.
Celles-ci orientent la recherche des causes et permettent dans un travail de groupe ou des interviews des acteurs « de la manière de fabriquer » de trouver des solutions:

Anomalies de la « Droite de Henry » traités dans ces articles

Le mélange de 2 ou n populations
2 ou n populations avec écart-type différent
Usure d’un des facteurs
Combinaison mélange et usure
Informations tronquées
Volontaire ou non
Traitement des informations « vraies » le M de mesure du 6 sigma
L’influence du matériel de mesure
Loi log-normale

Prochains articles
Vous les trouverez dans "statistiques" catègorie colonne de gauche de la page


En savoir plus

1 Méthodologie 6 sigma en 5 points DMAIC
DEFINIR, MESURER, ANALYSER, AMÉLIORER, MAITRISER
2 www.xl-sa.fr
3 Galton http://fr.wikipedia.org/wiki/Francis_Galton
Etude de la normalité d’une distribution NF X 06-050 édition 1995
Qualité en Mouvement n°63 avril 2004 - Six Sigma tient-elle ses promesses ?