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Appliquer la maîtrise statistique des procédés (MSP)

Vous mettez en œuvre un procédé de fabrication pour élaborer un produit dont les caractéristiques mesurées varient de manière aléatoire en fonction des variations aléatoires des paramètres du procédé. La maîtrise statistique des procédés, MSP, autorise une détection précoce des déviations du procédé avant qu’elles n’aient pu affecter la qualité du produit.

Les bénéfices de la méthode MSP sont :

• d’aider à différencier les variations « normales » aléatoires du procédé de celles dues à une cause assignable (un déréglage d’un des paramètres opératoires). Cela permet ainsi de n’appliquer une correction que quand cela est nécessaire, et ainsi contribue à stabiliser le procédé et à réduire la variabilité du produit ;
• de permettre une correction des paramètres opératoires avant que la qualité du produit ne soit affectée et ainsi de réduire les coûts de non-qualité ;
• de permettre aux opérateurs de mieux « visualiser » la qualité du produit et de savoir quand agir. La responsabilité et l’autonomie des opérateurs peuvent ainsi être améliorées tout en stabilisant mieux la qualité du produit.

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• >   Dans : Des bonnes pratiques en laboratoire à l’accréditation
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• Réf : dt108

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.

Repérer les méthodes statistiques pertinentes pour son activité

Les données que vous utilisez dans le cadre de vos activités sont-elles suffisantes et représentatives de ce que vous souhaitez observer ? Si ce n’est pas le cas, vous risquez de prendre de mauvaises décisions. Cette fiche décrit différents cas d’utilisation courants des statistiques, en vous indiquant comment vous assurer que les données sont suffisantes, et ainsi vous rassurer quant à la qualité de vos décisions !

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• >   Dans : Piloter et animer la qualité
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• Réf : dt34

Amélioration des performances, Certification ISO 9001, Management intégré...

Découvrir Deming, la théorie des variations

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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