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Auteur(s)
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Philippe PRUVOST : vice-président de l’association française Edwards Deming
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Lire l’articleINTRODUCTION
Vous êtes amené dans votre métier à interpréter des mesures ou des indicateurs, et à prendre des décisions sur la base de ces données chiffrées.
Lorsqu’un indicateur se dégrade, vous recherchez une explication ou une cause de cette dégradation, pour vous-même ou parce qu’on vous la demande, et vous mettez en place des plans d’action d’amélioration. Lorsqu’un indicateur s’améliore, au contraire, on a tendance à considérer que les actions mises en place précédemment portent leurs fruits, et qu’il faut les maintenir.
Les évolutions d’indicateurs ou de mesures sont généralement faites en comparant la période observée (par exemple la semaine ou le mois écoulés) à la période précédente (la semaine ou le mois précédents) ou à la même période de l’année précédente.
Mais ces méthodes habituelles de surveillance des indicateurs ou mesures sont-elles toujours pertinentes ? Une dégradation apparente nécessite-t-elle toujours de remettre en cause les décisions prises précédemment ? Faut-il décider de nouvelles actions ? Faut-il rechercher un « fautif » ou demander à toutes les personnes impliquées de « faire des efforts » ?
Cette fiche aborde un point essentiel de la philosophie de Deming : la théorie des variations.
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Généraliser pour les grandes séries5. Comment affiner la détection de variations anormales ?
Il est possible d’affiner la détection de signaux statistiques, correspondant à des variations qui ne sont pas du « bruit », en utilisant des règles supplémentaires, telles que :
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Trois points sur quatre successifs sont plus près d’une limite que de la moyenne.
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Huit points successifs sont du même côté de la moyenne.
Si vous détectez que votre processus a évolué vers un nouvel équilibre, n’hésitez pas à calculer les nouveaux paramètres de variations (ce qui est possible dès qu’on dispose de 5 ou 6 points).
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Comment affiner la détection de variations anormales ?
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Deming, Hors de la Crise, Éditions Economica
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Shewhart, Les fondements de la maîtrise de la qualité, Éditions Economica
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Wheeler, Understanding variations, Éditions SPC Press (Livre très didactique, détaillant des exemples concrets issus de la gestion d’entreprises industrielles. J’ai emprunté à cet auteur les appellations de « limites naturelles de processus », de « graphique de comportement de processus », etc. qui me paraissent plus immédiatement accessibles que les termes historiques « limites de contrôle » ou « graphique de contrôle » – le mot contrôle étant un faux ami)
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Beauvallet, Les Stratégies absurdes. Comment faire pire en croyant faire mieux, Édition Seuil. Ce livre très distrayant illustre, par de multiples exemples, les dérives liées à la focalisation excessive sur les objectifs chiffrés et autres indicateurs.
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Outil
Construire des graphiques de comportement de processus (Outil
fic1596m1.xlsx
).Cette feuille de tableur vous permet de construire...
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