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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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Quels types de décisions prendre pour améliorer le système ?3. Repérer les variations anormales
Nous allons maintenant affiner nos observations en complétant le graphique de comportement du processus par un deuxième graphique concernant les variations, qui représente l’écart (en valeur absolue) entre les valeurs successives. Ces écarts successifs sont appelés les étendues mobiles (en anglais : moving ranges, d’où vient l’abréviation mR).
Le graphique 4 représente les étendues mobiles, leur moyenne, ainsi que la limite naturelle du processus sur les étendues mobiles. Comme pour le graphique représentant les valeurs individuelles, on considérera que :
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les étendues mobiles qui se trouvent sous la limite sont les variations naturelles du processus ; il serait vain, et une perte de temps inutile, de leur rechercher une explication particulière ou unique ;
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une étendue mobile qui dépasse la limite est le signal qu’il se passe quelque chose de spécial dans le système ou les processus que l’on observe avec notre mesure. Il est nécessaire d’analyser ce qu’il se passe, et de rechercher la cause de cette variation.
Il est courant d’associer les deux graphes en un seul ensemble : le graphique I-EM (valeurs individuelles et étendues mobiles), ce qui permet une analyse plus efficace des variations.
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Représenter les mesures dans l’ordre temporel sur le graphique I des valeurs individuelles.
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Ajouter une ligne correspondant à la moyenne M des valeurs individuelles au graphique I.
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Calculer les étendues mobiles. Il s’agit de la différence (en valeur absolue) entre les valeurs individuelles successives. On aura donc une étendue mobile pour chaque valeur individuelle, sauf la première. Calculer MEM, la moyenne des étendues mobiles. Représenter les étendues mobiles sur le graphique mR et ajouter une ligne correspondant à Mem.
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Calculer la limite naturelle des étendues mobiles : Lem = 3,27 * Mem. Représenter Lem sur le graphe des étendues mobiles.
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Calculer les limites naturelles des valeurs individuelles, et représenter une ligne pour chacune sur le graphique I :
a. LSN = M-2,66 * MEM – c’est la limite naturelle inférieure
b. LIN = M-2,66 * MEM – c’est la limite naturelle supérieure
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Repérer les 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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