Conformité aux spécifications et déclarations de conformité

spécification de conformité

 

Évaluation de la conformité aux spécifications

Lorsqu’un client exige une déclaration de conformité à des spécifications prédéterminées, il existe plusieurs cas où l’incertitude de mesure a une influence sur la déclaration de conformité. Pour évaluer correctement la conformité, ajoutez (soustrayez) l’incertitude élargie estimée au résultat de mesure et déterminez lequel des quatre scénarios suivants s’applique. Ensuite, nous pouvons déterminer correctement la conformité, la non-conformité ou ni l’un ni l’autre. Pour les laboratoires qui fournissent des déclarations de conformité dans leurs rapports d’essais, il s’agit d’une évaluation importante qui doit être effectuée avant de communiquer les résultats.

 

1 | Conformité (dans la tolérance)

Le résultat de la mesure est dans les limites, même si l’on tient compte de l’incertitude de mesure. Le résultat est conforme aux spécifications.

 

2 | Conformité indéterminée

Le résultat de la mesure est dans les limites d’une marge inférieure à celle requise pour déclarer la conformité avec un niveau de confiance de 95 %. Cependant, le résultat indique que la conformité est plus probable que la non-conformité.

 

3 | Non-conformité : Indéterminée

Le résultat de la mesure n’est pas dans les limites d’une marge inférieure à celle requise pour déclarer la non-conformité avec un niveau de confiance de 95 %. Cependant, le résultat indique que la non-conformité est plus probable que la conformité.

 

4 | Non-conformité (hors tolérance)

Le résultat de la mesure n’est pas dans les limites, même si l’on tient compte de l’incertitude de mesure. Le résultat n’est pas conforme aux spécifications.

Évaluation de la conformité lorsque le résultat est proche de la limite inférieure

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Vous souhaitez en savoir plus sur les « Déclarations de conformité » ? Lire l’ILAC G-8:09/2019.
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À propos de l'auteur

Richard Hogan

Richard Hogan est PDG d'ISO Budgets, LLC, un cabinet de conseil et d'analyse de données basé aux États-Unis. Ses services comprennent le conseil en mesure, l'analyse de données, les budgets d'incertitude et les cartes de contrôle. Ingénieur système, Richard possède une expérience en gestion de laboratoire et en contrôle qualité dans le secteur de la métrologie. Il est spécialisé dans l'analyse des incertitudes, les statistiques industrielles et l'optimisation des procédés. Richard est titulaire d'un master en ingénierie de l'Université Old Dominion de Norfolk, en Virginie. Retrouvez Richard sur LinkedIn .

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