Pour certains clients, leurs applications sont essentielles au point qu`ils doivent connaître la propreté au point d`utilisation. Un plus grand nombre de tests et/ou des durées de test plus longues garantiront un résultat plus représentatif (voir "Quels facteurs peuvent affecter la concentration et la distribution des particules dans mon système").

Il est toutefois important de suivre la tendance dans le temps et de procéder à une évaluation juste afin de pouvoir prendre les bonnes mesures pour maintenir la qualité du système au bon niveau. Si vous avez besoin des résultats des points d`utilisation, cette tendance peut être réalisée dans le cadre de la mise en service de votre équipement afin que vous soyez informé dès le premier jour.

Normalement, les cartes de contrôle préalables sont utilisées pour contrôler les informations provenant des systèmes. La propreté acceptable, ou le niveau d`humidité, doit être fixé à une limite bien en deçà de la limite supérieure de contrôle (alarme rouge) afin que le système fonctionne toujours comme prévu. Il est également recommandé d`utiliser les comptages détaillés lors de l`analyse des données, car ils peuvent être utilisés de manière plus précise et plus souple.

Lors de l`analyse de vos données, nous vous recommandons de travailler avec au moins 4 écarts types par rapport à la moyenne (alarme ambre), ce qui donne un intervalle de confiance de 99,3 % pour la prévision du prochain résultat. Si vous analysez des données sur une journée, essayez de prendre des points de données à des intervalles fixes tout au long de cette journée de travail pour tenir compte de tout changement dans le système de distribution.

En statistique et en théorie des probabilités, l`écart-type indique l`ampleur de la variation ou de la "dispersion" par rapport à la moyenne. Un faible écart-type indique que les points de données ont tendance à être très proches de la moyenne, tandis qu`un écart-type élevé indique que les points de données sont répartis sur une large gamme de valeurs.

L`écart-type est la racine carrée de sa variance pour un ensemble de données. Une propriété utile de l`écart-type est que, contrairement à la variance, il est exprimé dans les mêmes unités que les données.

Comme nous l`avons vu dans les sections précédentes de ce centre de connaissances, la plupart des systèmes sont de nature hétérogène. Les contaminants de votre processus ne sont pas répartis de manière uniforme et les données peuvent donc varier d`une utilisation à l`autre.

La capacité d`un processus est la capacité d`un système à maintenir un niveau de fonctionnement donné. Dans la plupart des cas, les moyennes ainsi que l`écart type doivent être pris en compte pour obtenir un résultat répétable et prévisible. La prise isolée du résultat moyen peut être une source d`erreur.

Connaître la capacité de votre système peut vous informer sur les décisions de remplacer des filtres ou d`en ajouter à votre système. Selon l`efficacité de votre système, il peut prolonger ou raccourcir le délai entre les remplacements d`éléments. En outre, vous pouvez utiliser ces données statistiquement fiables pour vous aider dans d`autres domaines d`amélioration continue et de justification des propositions. Cela permet également de définir des seuils d`alerte plus adaptés.