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Rapport de synthèse graphique (statistique descriptive et normalité), tests d’hypothèse (t, proportions, variances, Poisson, comparaison A × B), puissance et taille d’échantillon, khi-deux (association et ajustement) et tests non paramétriques (signe, Wilcoxon, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Mood, Friedman et suites).
Collez une ou plusieurs colonnes (machines, équipes, lots) et obtenez, pour chacune, le résumé avec histogramme et courbe normale, boîte à moustaches, intervalles de confiance de la moyenne et de la médiane, test d’Anderson-Darling et statistique descriptive complète, plus des boîtes à moustaches et une droite de Henry comparant les groupes. Utilisez-le avant de calculer la capabilité, de tracer des cartes de contrôle ou de comparer des machines : il montre si les données sont fiables et normales.
Descriptive, normalité, ICComparez fournisseur A × B, ancienne × nouvelle méthode, équipe × équipe ou avant × après : la page choisit le test selon le type de résultat, montre la différence avec son intervalle de confiance, la bande sans différence réelle, la puissance et combien d’échantillons manquent, et traduit le tout en pièces et en argent par an. Elle fait aussi les tests t à 1 et 2 échantillons et apparié, à 1 et 2 proportions, à 1 et 2 variances et les taux de Poisson. Chaque résultat est accompagné de graphiques et d’une explication en langage simple.
t, proportion, variance, A × BDéterminez combien de pièces, d’articles ou d’essais mesurer avant de comparer fournisseurs, machines, équipes ou méthodes : taille d’échantillon pour la puissance souhaitée, puissance d’un échantillon déjà défini ou plus petite différence détectable, avec courbes de puissance, tableau de scénarios et coût de l’échantillonnage. Planifie aussi ANOVA, plans factoriels (plans d’expériences), équivalence et marge d’erreur pour estimer une moyenne ou une proportion.
Combien de pièces mesurerCollez un tableau d’effectifs (presse × équipe, fournisseur × contrôle) ou les données brutes et voyez s’il y a dépendance, avec effectifs attendus, contributions, résidus ajustés, V de Cramér et Fisher en 2×2 ; ou vérifiez si les types de défauts suivent les proportions historiques et si les défauts par pièce suivent une loi de Poisson. Chaque graphique explique où se trouve la différence.
Indépendance, ajustement, FisherComparez des médianes sans supposer la normalité : temps de réparation par équipe, durée de vie des roulements de deux fournisseurs, réglage par rapport à l’objectif, plaquettes testées sur les mêmes machines, et vérifiez si une séquence de production est aléatoire. Avec IC des médianes, rangs, correction pour ex aequo et graphiques par groupe expliqués simplement.
Médianes, rangs, séquencesL’histogramme montre comment se répartissent les mesures d’une caractéristique : où est le centre, combien elles varient et si elles tiennent dans les limites de spécification. C’est le premier outil pour comprendre un processus avant de calculer le Cpk ou de modifier des réglages. Collez des mesures depuis Excel et obtenez l’histogramme avec classes automatiques ou réglables, courbe normale, moyenne et ±3s, limites de spécification avec le % hors limites, diagramme en points pour peu de données, groupes superposés, empilés ou en panneaux, lecture de la forme en langage simple et tableau de fréquences.
Forme, classes, % hors limitesLa boîte à moustaches (boxplot) résume de nombreuses valeurs en une seule boîte et permet de comparer plusieurs groupes à la fois : quelle machine, équipe ou quel fournisseur a le niveau le plus élevé, lequel varie le plus et quelles pièces sortent de l’ordinaire. Collez une ou plusieurs colonnes (machines, équipes, fournisseurs) et obtenez la boîte à moustaches en orientation verticale ou horizontale, avec quartiles selon la méthode de Minitab, moustaches jusqu’à 1,5 × EIQ, valeurs aberrantes étiquetées avec valeur et ligne, moyenne, points individuels, encoche de l’IC de la médiane, tri par médiane et limites de spécification.
Quartiles, valeurs atypiques, groupesCollez les mesures (colonne unique, sous-groupes ou ID) ou indiquez moyenne et écart-type : Cp, CPL, CPU, Cpk, Pp, Ppk, Cpm avec IC à 95 %, PPM observées et attendues, Z.Bench, cartes de contrôle, Box-Cox, Johnson, Weibull et lognormale, et le gain d’une réduction de la variation.
Cp, Cpk, PPM, niveau sigmaAvis important : les outils d’Indus Metrics fournissent des estimations et des prédimensionnements à partir des données saisies et de méthodes d’ingénierie publiées. Ils ne remplacent ni l’étude, ni la note de calcul, ni le rapport signés par un professionnel qualifié, ni la vérification selon les normes techniques et la réglementation applicables. Les propriétés des matériaux et des combustibles varient : vérifiez-les auprès du fabricant ou par des analyses de votre procédé avant de décider. En utilisant le site, vous acceptez les Mentions légales et conditions d’utilisation.
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