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Auteur(s)
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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. 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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Erreurs à éviter7. Notre conseil
7.1 Prenez le temps de maîtriser le sujet
Il est impératif de ne pas tomber dans le piège de la facilité. Les méthodes d’analyse de capabilité d’un procédé s’appuient toutes sur des hypothèses qu’il convient de bien avoir compris. En voulant simplifier les choses, à l’aide d’indicateurs simples à calculer, la vraie question sous-jacente (c’est-à-dire le taux de non-conformes) est souvent oubliée. Or, s’attacher à obtenir une valeur donnée, souvent arbitrairement (notamment si on l’emprunte à la littérature par habitude) pour un indicateur de capabilité n’est pas sans conséquence et peut s’avérer contre-productif.
L’étude de la capabilité d’un procédé de fabrication n’est pas qu’une simple histoire de calculs souvent réalisés par des logiciels. Il s’agit de comprendre son procédé de fabrication pour pouvoir optimiser son pilotage et connaître ses limites de possibilités. Il est donc important d’avoir assimilé le sens et les limites des outils statistiques avant de se lancer « tête baissée » dans une étude.
HAUT DE PAGE7.2 Analyser les causes des valeurs dites aberrantes
Chaque échantillonnage doit être considéré comme une nouvelle opportunité de découvrir des phénomènes qui perturbent le procédé et qui ne s’étaient peut-être pas encore laissé « piéger ». Ainsi, une valeur jugée douteuse dans un échantillon doit être considérée sérieusement car elle peut permettre de mettre en évidence un problème existant mais non encore détecté. Comme l’analyse des anomalies dans les systèmes qualité, l’étude des origines des valeurs douteuses permet d’augmenter potentiellement la fiabilité et la performance du procédé de fabrication.
HAUT DE PAGE7.3 Sachez vous écarter de la loi normale
Même si la loi normale est fréquente, elle n’est pas l’unique modèle de dispersion des procédés industriels. Lorsque la dispersion du procédé...
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ANNEXES
ISO 22514-7 : Méthodes statistiques dans la gestion de processus - Aptitude et performance - Partie 7 : Aptitude des processus de mesure
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