Quid de la capabilité des processus de mesure
Comprendre et évaluer la capabilité d’un procédé de fabrication

Les études de capabilité sont soumises à plusieurs difficultés. Nous traiterons à l’étape suivante de la question de l’échantillonnage mais il convient avant toute chose de considérer la problématique de la qualité des mesures. En effet, il ne suffit pas d’étalonner des instruments de mesure (pratique commune) pour que les mesures soient suffisamment fiables et, par conséquent, les conclusions de l’étude de capabilité pertinentes.

Le processus de mesure est finalement un procédé comme un autre. Il subit lui aussi des variations dans ses conditions de mise en œuvre (méthode, main-d’œuvre, milieu, moyen, mesurande…). De ce fait, le résultat qu’il produit (la mesure) est perturbé par les variations des paramètres d’entrée. Ces variations sont à l’origine de l’incertitude de mesure.

Alors que l’hypothèse suivant laquelle lesdites incertitudes de mesure peuvent être négligées est souvent formulée (et souvent de façon implicite), il est impératif de s’en assurer avant toute étude de capabilité. Il convient donc de vérifier, préalablement à l’étude, que le processus de mesure est lui-même apte à déterminer la capabilité du procédé de fabrication.

Cette notion de « capabilité du processus de mesure » est largement évoquée dans l’industrie, notamment dans l’industrie automobile. Les constructeurs automobiles ont produit différents documents qui traitent de cette question délicate. Le référentiel qui semble faire consensus de nos jours est le MSA (Measurement System Analysis – AIAG). Ce document décrit les modalités d’une étude de capabilité des processus de mesure. Il s’agit, dans sa version la plus simple, d’étudier les effets liés aux moyens de mesure (noté EV pour Equipment Variation) et aux opérateurs (noté AV pour Appraiser Variation). Le lecteur trouvera des explications plus complètes dans la fiche Répétabilité et reproductibilité des méthodes d’analyse ...