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Propagation des distributions - Détermination des incertitudes par la méthode de Monte CarloArticle de référence | Réf : R290 v2
Auteur(s) : Françoise BOULANGER, Georges CHÉROUTE, Valérie JOLIVET
Date de publication : 10 mars 2006
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Techniques de mesures sous haute pressionCet article fait partie de l’offre
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Pour maîtriser un processus, il est nécessaire de travailler sur les paramètres de ce processus plutôt que sur les caractéristiques du produit, c’est-à-dire d’identifier les relations causes-effets et de les quantifier au moins sommairement (par exemple, l’effet de la température sur la viscosité d’un polymère).
Différents outils peuvent être utilisés pour cette recherche, parmi lesquels :
arbre de défaillance ou arbre des causes ;
diagramme causes-effets (appelé aussi en « arêtes de poisson » ou d’« Ishikawa ») ;
études de corrélations et de régressions ;
plans d’expérience ;
analyse de données : en composantes principales...
1.2 Caractéristiques du produit
La MSP étant un outil de prévention, elle doit être utilisée là où il y a nécessité de réduire la probabilité d’apparition d’une non-conformité sur :
une caractéristique essentielle d’un produit qui, non respectée, causera une insatisfaction du client ;
une caractéristique non essentielle à l’usage chez le client mais qui, si elle n’est pas respectée, peut générer des surcoûts, des manques à gagner importants pour l’entreprise.
La mise en place d’un suivi MSP ne se fait pas nécessairement sur la caractéristique causant une insatisfaction du client, mais souvent de façon plus efficace sur une caractéristique permettant l’identification d’une cause influente, d’où une règle de réactivité. Prenons un exemple : l’épaisseur de peinture déposée par un robot sur une pièce métallique est la caractéristique jugée importante pour le client. Le réglage du robot a été déterminé pour que l’épaisseur sur la partie verticale soit à peu près égale à celle sur la partie horizontale. Une fluctuation de la différence d’épaisseur entre la partie verticale et la partie...
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INSTRUMENTATION ET MÉTHODES DE MESURE
Ce texte est la nouvelle édition du dossier rédigé par Gérard BRUNSCHWIG et Alain PALSKY.
(1) - CAVÉ (R.) - Le contrôle statistique des fabrications - . Eyrolles (1966).
(2) - JURAN (J.) - Planifier la qualité - . Coll. Afnor Gestion (1989).
(3) - LAMOUILLE (J.L.), MURRY (B.), POTIÉ (C.) - La maîtrise statistique des procédés (SPC). Démarche et outils - . 126 p. Coll. Afnor Gestion (1989).
(4) - SOUVAY (P.) - La statistique, outil de la qualité - . 289 p. Coll. Afnor Gestion (1986).
(5) - Aide-mémoire pratique des techniques statistiques pour ingénieurs et techniciens supérieurs - . CERESTA (1986).
(6) - RYAN (T.) - Statistical methods for quality improvement - . Willey (1989).
...
Revues
* - Revue de statistique appliquée publiée par l’Institut Henri Poincaré de l’Université Pierre et Marie Curie
* - Qualité en mouvement (MFQ)
* - Technometrics (ASQ)
* - Journal of Quality Technology (ASQ)
HAUT DE PAGE
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NF ISO 2859-1 - 4-00 - Règles d’échantillonnage pour les contrôles par attributs – Partie 1 : procédures d’échantillonnage pour les contrôles lot par lot, indexés d’après le niveau de qualité acceptable (NQA). - -
NF ISO 2859-1 - 10-05 - Règles d’échantillonnage pour les contrôles par attributs – Partie 3 : procédures d’échantillonnage successif partiel. - -
NF ISO 2859-4 - 5-03 - Règles d’échantillonnage pour les contrôles par attributs – Partie 4 : procédures pour l’évaluation des niveaux déclarés de qualité. - -
NF ISO 2859-5 - 10-05 - Règles d’échantillonnage pour les contrôles par attributs – Partie 5 : systèmes de plans d’échantillonnage progressif pour le contrôle lot par lot, indexés d’après la limite d’acceptation de qualité (LAQ). - -
NF ISO 5725-1 - 12-94 - Application de la statistique – Exactitude (justesse et fidélité) des résultats...
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