Une carte de contrôle est un mécanisme permettant de comprendre le comportement du processus, sa prévisibilité et sa stabilité dans le temps. Nous savons que tout processus a une certaine quantité de variabilité naturelle. Mais, comment pouvons-nous dire si la variabilité du processus est devenue « hors de contrôle » ?
Une carte de contrôle est un outil utilisé dans le « contrôle de la qualité » pour déduire qu’un changement non planifié a eu lieu dans un processus. Une variable continue X du processus le mesure. Un exemple de variable de processus pourrait être, sans s’y limiter, comme –
- le temps d’attente dans un fast-food ou au comptoir d’enregistrement d’un aéroport,
- la variance du calendrier et des coûts au fil des itérations,
- le volume et la fréquence des changements de portée au fil des itérations,
Nous développons habituellement des cartes de contrôle pour les processus –
- qui sont répétitifs pour produire des lots manufacturés, et
- Les attentes sont fixées pour performer autour de la variable de processus continue X.
Un processus répétable est un processus dans lequel le processus fait la même chose de la même manière et produit les mêmes résultats.
Selon le guide PMBOK® La carte de contrôle est :-
Un affichage visuel des données dans le temps et par rapport à des limites de commande établies, qui comporte une ligne centrale qui aide à détecter une tendance des valeurs tracées vers l’une ou l’autre des limites de commande
Une carte de contrôle comporte les éléments suivants :
- Ligne centrale : Nous montrons la ligne centrale dans la carte de contrôle comme la capacité idéale souhaitée d’un processus. C’est une représentation graphique de la variable continue du processus X . La ligne centrale est la moyenne calculée des points de données. Ces points de données sont des sorties répétitives du processus avec le temps.
- Limite de spécification : Nous établissons les limites de spécification habituellement après l’analyse des attentes du client. Parfois, nous mentionnons ces limites dans les accords. Il pourrait y avoir des pénalités associées si les points de données dépassent la limite de spécification.
- Limites de contrôle : Nous établissons des limites de contrôle supérieures et inférieures pour les cartes de contrôle. Nous concevons ces limites à l’aide d’une analyse statistique ou à partir de dossiers historiques. Nous traçons les points de données d’un processus pour effectuer une analyse de tendance vers l’une ou l’autre des limites de contrôle et par rapport à la ligne centrale.
Pour les processus répétitifs, les limites de contrôle sont généralement fixées à +_ 3 sigma autour d’un processus. La variable X ou la moyenne du processus, c’est-à-dire la ligne centrale. La limite de contrôle supérieure est tracée à 3 écarts types au-dessus de la moyenne du processus, et le contrôle inférieur est tracé à 3 écarts types en dessous de la ligne centrale, ou moyenne du processus.
Nous établissons ces limites pour prédire si le processus a besoin d’une action corrective pour amener la performance du processus en ligne avec la stabilité et la capacité nécessaires. L’analyse des points de données avec la ligne centrale et les limites de contrôle nous aide à prévenir une performance de processus non naturelle avec le temps. Les limites de contrôle sont plus strictes que les limites de spécification. Ainsi, nous pouvons prendre des mesures correctives avant que les points de données commencent à atteindre vers la limite de spécification.
Représentation graphique des composants de la carte de contrôle:
Comment déterminer que le processus est « En contrôle » ou « Hors contrôle »:
Nous prenons des échantillons de points de données comme sortie du processus et traçons sur la carte de contrôle. Et, ensuite, nous effectuons une analyse sur la façon dont nous pouvons présenter ces données par rapport à la –
ligne centrale et à la limite de contrôle supérieure &inférieure. L’accent est mis sur le fait de comprendre si les points de données sont dans des limites acceptables.
Les points de données dans +- 3 sigma sont « en contrôle », et dans des limites acceptables à l’exclusion de la règle de sept (décrite plus loin). Les points de données sont dans +-3 sigma signifie que ces points de données ne traversent pas l’une ou l’autre des limites de contrôle. Tout ce qui dépasse la limite de contrôle nécessite une enquête.
Maintenant, venons-en à la – Qu’est-ce que la règle de sept dans la gestion de projet ?
Lorsque sept points de données consécutifs viennent de part et d’autre de la moyenne –
Alors nous prenons ce processus hors de contrôle basé sur l’heuristique de la règle de sept.
Dans ce cas, bien que les points de données ne franchissent pas les limites de contrôle, mais comme le processus répétitif ne génère pas de sortie aléatoire –
Cela peut être le signal d’un problème dans un processus. Des efforts sont faits pour comprendre la situation et la racine du problème du processus.
En bref, le processus est considéré comme hors contrôle –
- Lorsque les points de données sont en dehors des limites de contrôle supérieures ou inférieures et/ou
- Sept points consécutifs sont tracés de part et d’autre de la moyenne c’est-à-dire de la ligne centrale.
Nous devons étudier les deux causes spéciales de variance.
Développement de la carte de contrôle:
Comme je l’ai mentionné précédemment, les cartes de contrôle sont utilisées pour montrer si un processus répétitif est –
- « en contrôle » ou
- « hors contrôle ».
Je prends l’exemple d’un processus pour tester les builds hebdomadaires répétitifs. Un vendredi EOD moyen, nous devons terminer la construction hebdomadaire. Maintenant, nous devons comprendre la plage acceptable. Les observations indiquent que parfois nous avons un retard de 1 ou 2 jours et qu’un jour le build est terminé en avance d’un jour.
Le propriétaire du processus peut accepter un build avec un jour de retard ou d’avance. Mais comment pouvons-nous dire mathématiquement que –
- Une variation acceptable serait d’un jour ou de deux jours ? Et
- Si toute semaine les builds sont terminés à un point, où la nécessité d’une action corrective est identifiée.
La carte de contrôle est utilisée pour comprendre l’identification mathématique des limites de contrôle et la nécessité d’une action corrective.
Supposons que nous avons recueilli 30 semaines de données pour comprendre si la sortie du processus est dans les limites acceptables.
Maintenant, nous devons calculer la moyenne du glissement dans le build pour 30 semaines : Moyenne du glissement des points de données en jours, c’est-à-dire 0,73 jours.
Maintenant on calcule l’écart type. L’écart-type signifie combien de variation par rapport à la moyenne :
σ = l’écart-type
x = chaque valeur de la population
x̄ = la moyenne des valeurs
N = le nombre de valeurs
En utilisant la formule ci-dessus l’écart-type sera de 5,132273364.
Pour obtenir les limites de contrôle, nous devons multiplier l’écart-type par 3. Dans ce cas, la valeur de trois sigma sera de 15,39682009.
Maintenant il est temps de calculer la limite de contrôle supérieure et inférieure :
La limite de contrôle supérieure sera l’addition de 3 Sigma et du glissement moyen en semaines c’est-à-dire l’addition de 15,39682009 et 0,73. Par conséquent, nous obtiendrons 16,13 comme limite supérieure de contrôle.
La limite inférieure de contrôle sera la soustraction de 3 Sigma du glissement moyen en semaines, c’est-à-dire la soustraction de 15,39682009 de 0,73. En conséquence, nous obtiendrons -14,66 comme limite inférieure de contrôle.
En résumé :
Ici, 3 Sigma est égal à 15,39682009, la moyenne du glissement en jours est de 0,73 jours, la limite supérieure de contrôle est de 16,13 et la limite inférieure de contrôle est de -14.66.
Maintenant, finalement, la carte de contrôle peut être développée en utilisant un graphique linéaire 2D :
Carte de contrôle (x) en utilisant les limites de contrôle moyenne + 3 sigma et moyenne – 3 sigma
Maintenant, nous devons analyser les cartes. Il y a deux points de données (deux semaines), qui sont au-delà des limites de contrôle et c’est ce que nous devons faire une enquête plus approfondie. Comme je l’ai mentionné précédemment, la limite de contrôle nous aide à déterminer si une action corrective est nécessaire ou non. Lorsque les points de données sont au-delà de la limite de contrôle, cela montre que la variabilité n’est pas naturelle.
L’analyse de l’écart-type et de la carte de contrôle indique –
Nous avons une mauvaise variation. Ici, nous avons besoin d’enquêter sur la racine du problème. Et, nous pouvons utiliser d’autres outils comme le diagramme « Cause et effet », « l’analyse Pareto » pour la même chose. Après avoir analysé la cause du problème et pris des mesures correctives, nous pouvons à nouveau dessiner la carte de contrôle. Et, découvre si la variation se réduit avec le temps.
Un point crucial est que comme nous devons supprimer la cause spéciale c’est-à-dire deux semaines. Nous pouvons choisir un outil de brainstorming pour comprendre –
Quels événements se sont déroulés pendant ces deux semaines contribuant à la variation de la cause spéciale. En agile, nous pouvons faire cela dans la rétrospective de l’itération. Dans ce cas, le but de l’itération, la rétrospective serait de déterminer ce que nous pouvons faire pour mettre le processus de test sous contrôle.
À quoi sert une carte de contrôle ?
La carte de contrôle est utilisée dans « Plan Qualité » pour comprendre –
Que faut-il faire pour s’assurer que les processus répétitifs produiront des résultats dans des limites acceptables ?
Nous concevons le plan d’amélioration du processus en conséquence.
Les politiques de qualité sont affinées pour obtenir le résultat souhaité. Et, des métriques sont définies pour mesurer la performance du processus. Les enregistrements historiques des cartes de contrôle jouent un rôle important dans le développement du –
- plan d’amélioration du processus,
- plan de gestion de la qualité, et
- des métriques de la qualité.
En outre, nous utilisons la carte de contrôle comme outil et technique pendant le « contrôle de la qualité » pour comprendre –
si un processus répétitif produit des résultats dans une plage acceptable et de manière aléatoire.
Si ce n’est pas le cas, alors une enquête doit être effectuée pour éliminer la variation de la cause spéciale.
En bref, la carte de contrôle est un outil utile pour comprendre si un processus est stable dans le temps et produit des résultats dans des limites acceptables et de manière aléatoire.
J’espère que ce blog a suffisamment répondu à toutes vos questions relatives à la carte de contrôle. Bonne chance avec votre examen de certification PMP®.
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