Comprendre et évaluer la capabilité d’un procédé de fabrication : Court Terme / Long Terme : prenez en compte tous les facteurs de dispersion du procédé

1.1 - Les phénomènes aléatoires
1.2 - Remarque importante

2 - Quid des indicateurs de la capabilité ?

2.1 - Analyse de la dispersion
2.2 - Analyse du décentrage

3 - Quid de la capabilité des processus de mesure

4 - Échantillonnage

4.1 - L’effectif de l’échantillon
4.2 - Les valeurs « aberrantes »

5 - Analyse de normalité

6 - Court Terme / Long Terme : prenez en compte tous les facteurs de dispersion du procédé

7 - Notre conseil

7.1 - Prenez le temps de maîtriser le sujet
7.2 - Analyser les causes des valeurs dites aberrantes
7.3 - Sachez vous écarter de la loi normale

8 - Erreurs à éviter

8.1 - Ne sous-estimez pas l’impact de la qualité des mesures
8.2 - Ne restez pas enfermé dans des méthodes trop standardisées
8.3 - Ne vous soumettez pas sans recul aux conclusions statistiques

Références

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Auteur(s)

Jean-Michel POU : Président Fondateur de la société Delta Mu

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INTRODUCTION

Vous mettez en œuvre un procédé de fabrication pour élaborer un produit. Ledit procédé subit en permanence des conditions qui varient, ce qui entraîne des variations dans les caractéristiques du produit final. Par ailleurs, il ne vous est pas possible de mesurer tous les produits réalisés pour assurer la conformité de chacun. La science statistique permet, quant à elle, de quantifier, sur la base de quelques échantillons, la variation totale de la production afin de garantir qu’elle répond, pour tous les produits (ou presque) à l’exigence du client. Cette fiche introduit les concepts nécessaires à cette évaluation qui consiste à vérifier ce que nous nommons « l’aptitude du procédé » ou « capabilité du procédé ».

La vérification de l’aptitude (capabilité) du procédé de fabrication permet au fournisseur de s’assurer de sa propre capacité à satisfaire son client et, par conséquent, de ne s’engager vis-à-vis d’un client que sur des spécifications compatibles avec ses capacités réelles de production.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-fic0562

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6. Court Terme / Long Terme : prenez en compte tous les facteurs de dispersion du procédé

Les procédés de fabrication dispersent, du fait des variations, des grandeurs d’influence. Leurs dispersions sont évaluées à partir d’entités prélevées de temps en temps (fréquence d’échantillonnage). Ces prélèvements, pour être représentatifs de la réalité, doivent avoir lieu de telle sorte que les grandeurs d’influence aient effectivement eu l’opportunité d’exprimer leur propre variation. Par exemple, des prélèvements qui sont réalisés pour un même lot de matière première (en imaginant que la matière première soit influente) ne permettent pas d’estimer l’impact de la variation due à la matière première. Ce qui est vrai pour la matière première l’est pour toute autre grandeur d’influence. Chacune doit donc avoir eu l’opportunité de varier au fil des échantillonnages pour que la dispersion estimée du procédé soit représentative de sa réalité.

Pour les études de capabilité, on évoque, pour tenir compte de cette problématique, les notions de capabilité « court terme » et de capabilité « long terme ». Les calculs des indicateurs sont identiques mais la façon de prélever les échantillons s’étale ou non dans le temps. Les indicateurs Cp et Cpk expriment la capabilité « court terme ». Ils sont en général utilisés lors de la mise en service d’un procédé. Lorsque les données s’accumulent dans le temps, les indicateurs deviennent souvent Pp et Ppk pour exprimer la capabilité « long terme ».

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