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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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2. Écouter la voix du processus
Pour repérer les variations anormales, annonciatrices de nouvelles tendances ou d’événements particuliers, la théorie des variations demande de tracer les limites naturelles du processus qui produit notre mesure ou notre indicateur.
Nous complétons le graphique chronologique des observations avec deux limites qui encadrent la moyenne : la limite supérieure naturelle du processus (LSNP) et la limite inférieure naturelle du processus (LINP).
La théorie des variations nous indique que :
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toute valeur comprise dans ces limites est une valeur normale du processus ou du système observé par notre indicateur ou mesure. Les variations entre les différentes mesures peuvent être considérées comme du bruit. Il est inutile de rechercher des causes particulières à ces variations, qui sont le fruit de la combinaison des multiples variations présentes dans le processus ou le système ;
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toute valeur qui dépasse ces limites montre une variation anormale dans le processus. La variation est alors significative : c’est un signal. On doit rechercher une cause particulière qui a provoqué cette variation.
Le graphique 3 complète le graphique 1 avec les limites naturelles du processus (cf. la méthode dans l’étape 3). On voit que toutes les valeurs sont dans les limites. Le mois de juillet n’est pas pire que le mois de juin, ou en tout cas n’indique pas une tendance ou un événement particulier. Le mois de juin n’était pas meilleur que le mois de mai ou les précédents. À l’inverse, sur le graphique 3a, pour lequel les limites naturelles ont été calculées de mars 2007 à mars 2008, on peut détecter une dérive dès décembre 2008, la dérive étant confirmée les mois suivants.
Un autre intérêt du graphique est qu’il permet de prédire l’avenir, dans une certaine mesure. Pour un processus stable (sans variations anormales), les valeurs futures de l’indicateur seront comprises à l’intérieur des limites naturelles du processus. Parfois au-dessus, parfois en dessous de la moyenne, mais à l’intérieur des limites naturelles. Ce graphique de comportement de processus est aussi appelé « la Voix du Processus ».
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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 ).
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