Contexte Métier
Une usine textile souhaite surveiller le nombre de défauts (trous, taches) par rouleau de tissu standardisé de 100m. L'objectif est d'établir des limites de contrôle basées sur la production actuelle et de détecter les dérives via les règles de Western Electric.
À propos du Set : spc
Contrôle statistique des procédés (cartes de contrôle).
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Simulation de 50 rouleaux de tissu avec une injection de défauts aléatoires et un pic artificiel au 45ème rouleau pour déclencher une alerte.
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| 2 | DATA mycas.TissuProduction; |
| 3 | DO rouleau_id = 1 to 50; |
| 4 | nb_defauts = floor(4 + 2*rannor(1)); |
| 5 | IF rouleau_id = 45 THEN nb_defauts = 15; |
| 6 | IF nb_defauts < 0 THEN nb_defauts = 0; |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | END; |
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| 10 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Exécution standard avec détection des causes spéciales (Test 1) et sauvegarde des limites.
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | spc.cChart / TABLE='TissuProduction' processValue='nb_defauts' subgroupValue='rouleau_id' primaryTests={test1=TRUE} outLimitsTable={name='LimitesReference', replace=TRUE} chartsTable={name='ResultatsGraphique', replace=TRUE}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
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Résultat Attendu
L'action doit générer la table 'LimitesReference' contenant les bornes (LCL, UCL). Le rouleau #45 doit être marqué comme une exception (Test 1 échoué) dans la table 'ResultatsGraphique' car il dépasse la limite supérieure de contrôle (UCL).