Références
Présentation
Auteur(s)
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Pascal VEDEL : Conseil et formation management et organisation des entreprises industrielles
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Jean-Michel POU : Président Fondateur de la société Delta Mu
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Lire l’articleINTRODUCTION
Vous mettez en œuvre un procédé de fabrication pour élaborer un produit dont les caractéristiques mesurées varient de manière aléatoire en fonction des variations aléatoires des paramètres du procédé. La maîtrise statistique des procédés, MSP, autorise une détection précoce des déviations du procédé avant qu’elles n’aient pu affecter la qualité du produit.
Les bénéfices de la méthode MSP sont :
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d’aider à différencier les variations « normales » aléatoires du procédé de celles dues à une cause assignable (un déréglage d’un des paramètres opératoires). Cela permet ainsi de n’appliquer une correction que quand cela est nécessaire, et ainsi contribue à stabiliser le procédé et à réduire la variabilité du produit ;
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de permettre une correction des paramètres opératoires avant que la qualité du produit ne soit affectée et ainsi de réduire les coûts de non-qualité ;
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de permettre aux opérateurs de mieux « visualiser » la qualité du produit et de savoir quand agir. La responsabilité et l’autonomie des opérateurs peuvent ainsi être améliorées tout en stabilisant mieux la qualité du produit.
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Comment savoir si une déviation des caractéristiques produits est une variation « normale » d’ordre statistique ou si elle est due à un déréglage du procédé dû à une cause assignable qui doit être corrigée ?1. Savoir quand agir sur le procédé, la raison d’être de la maîtrise statistique des procédés (MSP)
Un procédé de fabrication est mis en œuvre pour viser à obtenir un produit dont une des caractéristiques est située à l’intérieur de tolérances qui ont été définies. Les paramètres du procédé sont fixés de façon à obtenir la valeur visée de la caractéristique du produit. En pratique, cependant, ces paramètres du procédé ne peuvent être contrôlés qu’avec une certaine incertitude : ils varient de manière aléatoire autour des valeurs souhaitées. L’effet combiné des variations aléatoires des nombreux paramètres du procédé se traduit par des variations aléatoires de la caractéristique du produit.
En général, le procédé appliqué permet de produire en grande majorité dans les tolérances requises (cf.Le contrôle statistique de la qualité : notion de centrage et dispersion des processus [FIC 0562]), mais la valeur de la caractéristique produit suivie et mesurée va varier plus ou moins autour de la valeur objectif sous l’effet des causes aléatoires. De temps en temps cependant, la déviation par rapport à la valeur objectif peut être due à une dérive d’un ou plusieurs des paramètres procédés. Il faut alors identifier et corriger les paramètres responsables de cette déviation sous peine de la voir s’accroître et résulter en du produit hors tolérance.
Le problème qui se pose est de distinguer les variations à cause aléatoire pour lesquelles il ne faut pas toucher les paramètres opératoires des variations à cause assignable pour lesquelles les paramètres doivent être corrigés.
La méthode MSP, maîtrise statistique des procédés, permet de différencier entre ces deux types de causes de variations et de n’agir qu’à bon escient.
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Savoir quand agir sur le procédé, la raison d’être de la maîtrise statistique des procédés (MSP)
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