Prise en main de l’interface de MiniTab (si nécessaire)
• Généralités et interface utilisateur
 Gestion et organisation des données
 Gestions des fichiers générés sous MiniTab (*.MTW, *.MPJ)
 Utilisation de Project Manager
 Relations couple fichiers de données et fichiers d'analyses
 Les différentes fenêtres de base (Fenêtre de données, Fenêtre Session, Fenêtre Project Manager)
 Utilisation des barres d'outils
 Présentations des menus
 Présentation des familles d'analyses statistiques
 Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
• Paramétrage de la feuille de données
 Définition des variables
 Paramétrage des types de variables
 Gestion de base des données
 Gestion avancée des colonnes
 Empiler, désempiler
 Codage des données
 Concaténation des variables
 Saisie, Ajout, Suppression
 Sélection de données
 Importation d’un fichier de données (Excel, …)
• Gestion des analyses
 Paramétrage des variables
 Paramétrage des analyses
 Principes communs aux analyses
 Relancer la dernière analyse
 Accéder à l'historique des analyses principes)
• Outils divers
 Utilisation de l'éditeur de commandes
 Paramétrage des polices de sortie
 Configuration et préférences du logiciel
 Exportation de travaux vers Word
 Paramétrages des graphiques

Outils statistiques nécessaires à la MSP
• Analyse des variables
• Comment analyser une population et un échantillon ?
• Grandeurs de position (moyenne, médiane, …)
• Grandeurs de dispersion (écart-type, variance, coefficients de variation, …)
• Intervalles de confiance de la moyenne et de l'écart-type
• Diagnostics de distribution (histogramme, étude de la symétrie, …)
• Analyse de normalité : Test de Shapiro-Wilk, Anderson-Darling, …
• Analyse de distribution autre que la normalité

Principes généraux de la MSP
• Objectifs de la MSP
• Intégration de la MSP dans la démarche qualité
• Sources de variation dans un procédé de fabrication
• Causes communes et causes spéciales
• Indicateurs de mesures de capabilité
• Principes du contrôle statistique
• Objectifs et principes des cartes de contrôle
• Les différentes familles de cartes de contrôle

Etudes de capabilité sur données quantitatives
• Définition des indicateurs de capabilité (Cp, Pp, Pp, Ppk)
• Mesure des capabilités des procédés
 Capabilité avec distribution normale
 Capabilité avec distribution non normale mais connue
 Capabilité avec distribution uni modale
 Capabilité après transformation des variables
• Mesure de la capabilité long terme
• Mesure de la capabilité instantanée
• Différences entre Cp / Pp , Pp / Ppk
• Interprétation des indicateurs Cp et Cpk
• Calcul et interprétation de PPM
• Traduction des indicateurs de capabilité en connaissance métiers (lien avec Nqa)

Mesures de capabilités sur données qualitatives
• Notions d'attributs
• Transcription en indicateurs de capabilités

Construction, lecture et interprétation d’une carte de contrôle aux mesures
• Objectifs des cartes de contrôle
• Méthodologie de construction des cartes de contrôle
• Calculs des limites de contrôles
• Calculs des limites de surveillance
• Lecture d'une carte de contrôle et prise de décision
• Validité des cartes de contrôle
• Cartes de contrôle aux moyennes
• Cartes de contrôle aux étendues
• Cartes de contrôle aux écart-type

Construction, lecture et interprétation d’une carte de contrôle aux attributs
• Définition d’un attribut et notion de conformité
• Mise en place de cartes de contrôle aux attributs (p, np, c, u)
• Mesures de la non-conformité (quantité et proportion par articles et par défauts)

Mise en œuvre d’une étude R&r
• Principes de l'étude R&r
• Etude R&r sur données quantitatives
• Etude R&r sur données qualitatives
• Notion d'erreur de répétabilité, d'erreur inter-répliques, d'erreur de reproductibilité
• Les différents contextes
 Mesures répétables
 Mesures destructrices
• Interprétation des résultats d'une étude R&r
• Validation d’un processus de mesures
• Présentation des calculs sous-jacents à la méthode des R&r