Le contrôle statistique de la qualité est un outil pour le suivi et la mise à jour de la qualité des produits. Les techniques univariées classiques ont certaines limitations dans leur applicabilité. Parmi ces limitations, est qu'elles ne peuvent typiquement surveiller qu'une seule caractéristique de qualité. Cependant, c'est totalement insatisfaisant pour la plupart des procédés de fabrication modernes. Le contrôle statistique multivarié de la qualité s'adresse à ce genre de situations. Il considère toutes les données simultanément et extrait l'information sur la directionnalité des variations du procédé, i.e. le comportement d'une observation relativement aux autres.

Le but de ce travail est d'employer la profondeur de Tukey pour introduire des nouvelles cartes de contrôle de qualité pour les observations multivariées. La philosophie derrière notre approche est de réduire la dimensionnalité du problème en formant un nouvel ensemble de variables latentes. Et ce, pour obtenir une meilleure compréhension du comportement du procédé de fabrication. Ainsi, pour n'importe quelle dimension des observations, ces cartes se présentent sous forme de graphiques bidimensionnels. Elles peuvent cependant être visualisées et interprétées facilement comme c'est le cas pour les cartes univariées X, , CUSUM. En plus, elles ont plusieurs avantages significatifs. D'abord, elles peuvent détecter simultanément le décalage d'emplacement et mesurer la croissance d'échelle de fabrication, à la différence des méthodes existantes qui ne peuvent détecter que le décalage d'emplacement. En second lieu, leur construction est complètement non-paramétrique - en particulier, elle n'exige pas l'hypothèse de normalité pour la distribution de qualité, qui est nécessaire dans des approches standards telles que les cartes X² et Hotelling T² . Ainsi, ces nouvelles cartes généralisent le principe des cartes de contrôle au cas multivarié et s'appliquent à, une classe beaucoup plus large des distributions de qualité.

4 juin 2001