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Auteur(s)
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Pierre BARBIER : Ingénieur ENSEIRB, Docteur en électronique, Fondateur et président d’honneur du Collège français de métrologie
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Lire l’articleINTRODUCTION
Dans le monde industriel, les mesures servent à prendre des décisions d’ordres divers : acceptation de lots de pièces fournisseurs, réglage d’un procédé de production, libération de lots de pièces clients, plan d’expérience, surveillance de l’environnement, essais de prototypes et d’éprouvettes… Les mesures n’étant pas exactes, chaque décision induit un risque qu’il convient de connaître, d’accepter (via un accord client/fournisseur, qu’il soit explicite ou implicite) et de garantir au cours du temps.
C’est pour ces raisons que les référentiels qualité, ISO 9001 en tête, imposent tous, d’une façon ou d’une autre, que chaque instrument qui intervient dans une décision soit étalonné et/ou vérifié à intervalles spécifiés, ou avant l’utilisation, par rapport à des étalons de mesure pouvant être reliés à des étalons de mesure internationaux ou nationaux (source : § 7.1.5.2 de l’ISO 9001).
L’objet de cette fiche est de guider l’utilisateur dans son choix de cette périodicité.
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Notre conseil6. Choisir une stratégie de gestion des instruments
Tout ce qui a été écrit précédemment change profondément la vision de la gestion d’un parc d’instruments. Toutes les actions à mener pour gérer de façon optimale et pertinente la qualité des instruments de mesure peuvent être informatisées, mais il faut sortir de la vision archaïque et standard d’une gestion calendaire pour aller vers ce que la technologie nous permet aisément d’atteindre en matière de « gestion des moyens de mesure » : maîtrise des risques, optimisation des budgets, détection rapide d’anomalies…, ce qui induit en prime l’amélioration de la compétence des opérateurs, notamment via les surveillances.
Après des années de gestion « docile », mais inefficace (les étalonnages/vérifications ne valident que le passé et n’ont aucun caractère prédictif), les métrologues doivent gérer leurs parcs d’instruments de façon à garantir quotidiennement des mesures fiables, aujourd’hui plus que jamais.
La révolution 4.0 de l’industrie est notamment marquée par une utilisation jusqu’alors inédite des données industrielles, donc des résultats de mesure. Les algorithmes de l’intelligence artificielle, qui reposent sur l’exploitation des données du Big Data, imposent des données fiables pour donner le meilleur d’eux-mêmes. Cette évolution dans les pratiques industrielles et ce nouveau besoin de données fiables va probablement modifier en profondeur les activités historiques des métrologues. La capacité de prendre de bonnes décisions quant aux actions qu’il convient de mettre en œuvre pour garantir la fiabilité des mesures (versus le respect d’une date arbitraire) dans un environnement industriel donné deviendra une compétence clé pour les métrologues 4.0.
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
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Optimisation des périodicités d’étalonnage : la méthode OPPERET, Collège français de métrologie.
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FD X07-014 (2006) – Métrologie – Optimisation des intervalles de confirmation métrologique des équipements de mesure, fascicule AFNOR
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Comparaison entre deux guides d’optimisation des périodicités : la FD X07-14 (11/2006) et l’ILAC-G24/OIML D 10 (2007) (E), DELTAMU ( https://www.smart-metrology.com/blog/2014/10/comparaison-entre-deux-guides-doptimisation-des-periodicites-detalonnage-la-fd-x-07-14-112006-et-lilac-g24-oiml-d-10-2007-e/)
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Evaluate and quantify the drift of a measuring instrument, POU (J.-M.) et LEBLOND (L.), Congrès international de métrologie 2019 ( https://fr.slideshare.net/JMP63/evaluate-and-quantify-the-drift-of-a-measuring)
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Prise en compte de la dérive dans l’incertitude de mesure, COQUET (P.), BIVI Métrologie Article III-30-17 ( https://bivimetrologie.afnor.org/notice-details/prise-en-compte-de-la-derive-dans-lincertitude-de-mesure/1313844)
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