Nota :
Ce texte est la nouvelle édition du dossier rédigé par Gérard
BRUNSCHWIG et Alain PALSKY.
Un
processus
transforme des entrants, par exemple des matières
premières, en sortants. Les sortants peuvent être des produits physiques
ou des services. Le produit obtenu, physique ou non, présente des
caractéristiques dont certaines sont importantes pour le client ou
l’utilisateur. Cette transformation peut être différente selon le
réglage de différents paramètres réglables du processus ou selon le
niveau d’autres facteurs qui peuvent être subis (par exemple, la température
extérieure).
Maîtriser
le processus
, c’est être capable de prévoir les caractéristiques
du produit étant donné le niveau de l’ensemble des paramètres influents
du processus. C’est aussi être capable d’ajuster les paramètres réglables
du processus en fonction du niveau des facteurs influents subis pour
que les caractéristiques du produit soient conformes aux attentes.
Parmi les facteurs agissant sur les caractéristiques du produit,
que ces facteurs soient subis ou non, certains ont une influence très
importante, d’autres moyenne, d’autres encore très faible. Comme lorsque
l’on définit un produit, on admet une
variabilité des caractéristiques
du produit
(intervalle de tolérance), on admet que certains facteurs
peu influents sur les caractéristiques du produit ne soient pas identifiés
et engendrent, du fait de leur fluctuation inconnue, une variabilité
des caractéristiques des produits, dès lors que les caractéristiques
du produit restent largement acceptables.
Pour garantir un produit conforme à des spécifications, deux solutions
s’offrent au pilote du processus :
contrôler tous les produits si cela est possible (dans le
cas d’un contrôle destructif, cela n’est pas possible) ;
avoir identifié l’ensemble des facteurs influents, avoir
effectué les réglages pour que les caractéristiques des produits soient
conformes aux attentes et avoir vérifié par le contrôle d’échantillons
qu’aucun autre facteur inconnu jusque-là n’est apparu, c’est-à-dire
que le résultat est conforme aux relations causes-effets déjà identifiées.
Du fait de ces définitions, deux cas d’application de la
maîtrise
statistique des processus (MSP)
sont à distinguer :