Dossiers et non conformités

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Dossiers et non conformités

Message par steadybear le Sam 8 Mar 2014 - 11:40

Bonjour,

Je me présente : je suis élève ingénieur généraliste en dernière année, il s'agit d'une formation pour adultes. J'ai eu des cours de stats/proba appliqués à l'industrie (6 sigma et cartes de contrôles). Mon niveau est plutôt faible.

Actuellement j'effectue un stage en entreprise et je souhaite améliorer quelques procédés en place et surtout donner du sens.
Structure : site d'archivage de dossiers papiers. Environ 20 km linéaires de dossiers. L'épaisseur d'un dossier est variable.
Mon besoin : donner une vision claire et chiffrées de l'état de ces dossiers : pas classés au bon endroit, déchirés, étiquettes illisibles...



J'avais prévu de prendre plusieurs échantillons (mètres linéaires) et les analyser, puis,comparer les analyses de ces échantillons, dans un premier temps.
Ma question : est-ce une bonne approche ? Je me garde exprès d'utiliser des termes comme le khi2, variables discrètes, niveau de confiance, gaussienne car je risque de me "planter".

Je vous remercie pour vos commentaires qui pourront me faire progresser  Smile en creusant un peu plus à chaque fois  Very Happy 

Merci
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Re: Dossiers et non conformités

Message par gg le Sam 8 Mar 2014 - 12:27

Bonjour.

Avec 20 km de rayonnages, difficile de faire autre chose qu'un échantillonnage. Attention, si l'archivage est très organisé, il va sans doute falloir stratifier, pour avoir des échantillons efficaces. par exemple, si le rangement est fait par année (hypothèse peu probable) depuis 10 ans, il est utile de faire un échantillon plus petit par année, plutôt qu'un échantillon global.

Autre chose : Veille bien à obtenir des dossiers pris au hasard, par exemple en tirant au hasard des nombres entre 1 et 20000 (mètres), puis en choisissant au hasard encore dans le m de rayonnage obtenu.

La deuxième étape est une analyse descriptive de l'échantillon, qui peut donner déjà quelques estimations utiles (la moyenne de dossiers mal classés est un bon estimateur de la proportion de mal classés).

Bon travail !

gg

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