À Caen

11 rue Serge Rouzière

14123 Fleury sur Orne

06.76.77.58.03

contact@lavarec-consult.com
Rectangle à coins arrondis: accueil Rectangle à coins arrondis: éthique Rectangle à coins arrondis: missions Rectangle à coins arrondis: démarche Rectangle à coins arrondis: questions Rectangle à coins arrondis: perso Rectangle à coins arrondis: liens Pentagone: philosophie Pentagone: processus Pentagone: cartes Zone de Texte: Caractériser le processus comme un "phénomène naturel" Zone de Texte:         Zone de Texte: Capabilité du processus Le processus intègre les moyens de production et l'ensemble des moyens de contrôle et d'étalonnage associés. Avant d'étudier la capabilité d'un moyen de production il est impératif d'étudier la capabilité, répétabilité, reproductibilité des moyens de mesure et de contrôle. Le processus est-il susceptible de répondre à nos attentes ? La CAPABILITE traduit la comparaison entre la tolérance (IT : intervalle de tolérance ; TI : tolérance inférieure ; TS tolérance supérieurs) définie par la cotation fonctionnelle, la loi … et l'intervalle de confiance à 95% du processus  Selon les industries le niveau de capabilité requis par les normes et les donneurs d'ordres peuvent être différents. On considère généralement dans l'automobile (démarches 6 sigma) que les seuils de capabilité d'un processus sont  Zone de Texte:             Zone de Texte: La dispersion du processus industriel Ce qui est "NORMAL" Au sein du même lot de production, en isolant deux produits issus d'un même processus, on trouvera toujours un moyen de mesure suffisamment précis pour démontrer que toutes les caractéristiques ne sont jamais rigoureusement identiques. Les mesures de chaque caractéristique sont toutes réparties autour d'une valeur centrale (graphique de la distribution : la répartition du nombre d'individus dans chaque classe). On classe généralement en "5 M" les causes de cette dispersion : Matière (hétérogénéité, lots, coulées …), Main d'œuvre (équipes intérimaires, ancienneté …), Méthodes (consignes, pilotage, méthodes de mesure, étalonnages …), Milieu (température, hygrométrie …), Machine (jeu fonctionnel des organes d'une machine, automatisme, état de l'art pour la technologie concernée …) Cette distribution "NORMALE" est provoquée par une multitude de causes communes, de facteurs de faible amplitude, d'un ordre de grandeur équivalent, indépendants les uns des autres, toujours présents, d'intensité aléatoire, incompressibles, nombreux : à un instant donné, il faut "vivre avec". Elle est représentée par une courbe en cloche régulière (loi NORMALE ou loi de GAUSS) caractérisée par 2 valeurs Si chaque individu de la population totale "N" est caractérisé par une mesure "xi" L'espérance mathématique "mu" caractérise la valeur centrale de la courbe L'écart type vrai "sigma" (la variance est égale à "sigma carré") caractérise l'étalement de la courbe (on parle aussi de paramètre d'échelle, de dispersion) On l'interprète en affirmant que 95% des mesures "xi" sont comprises dans un intervalle caractéristique Zone de Texte: Ce qui est "A-NORMAL" D'une production à l'autre, cette dispersion peut être affectée par des variations "anormales" : la courbe en cloche est déformée, décalée. Ces déformations ont des causes spéciales, parasites, irrégulières, plus ou moins difficiles à anticiper. Elles traduisent un incident, un déréglage, une usure du processus et nécessitent une intervention de correction. La MSP est un outil de pilotage, d'anticipation qui s'appuie sur de concepts "déterministes" : les mêmes causes provoquent les mêmes effets. Toutes les variations "A-NORMALES" sont assignables à un ou plusieurs facteurs particuliers qui sont les leviers de pilotage du processus. Zone de Texte: Ce qui caractérise un prélèvement d'échantillons dans la production Tout nous contraint à travailler avec des échantillons … on ne va pas "craquer toutes les allumettes" pour garantir la qualité de la boite ! Chaque prélèvement de "n" échantillons caractérise la population totale avec une certaine marge d'erreur. Le prélèvement est caractérisé par deux estimateurs (ceux qui sont utilisés industriellement) La moyenne arithmétique L'estimateur de l'écart type La variance est égale à ) Si on effectue un grand nombre de prélèvements de "n" échantillons dans la même production de base on constate que La distribution des moyennes est caractérisée par la loi NORMALE La moyenne des moyennes est égale à la moyenne de la population totale La dispersion des moyennes : En se basant sur les caractéristiques de la loi NORMALE on peut donc affirmer que si on prélève "n" échantillons, la moyenne de ce prélèvement a 95% de chances de se trouver dans un intervalle compris entre La borne mini Et la borne maxi Et réciproquement que la moyenne "mu" de la population a 95% de chances de se trouver dans un intervalle compris entre La borne mini Et la borne maxi Zone de Texte: La base des règles de pilotage MSP Ces affirmations vont nous permettre de piloter le processus selon deux règles simples : Tant que l'échantillon est entre ces limites (indépendantes de la tolérance) avec 2/3 des valeurs dans le 1/3 central de la dispersion, c'est "NORMAL" et il n'y a donc pas lieu de s'inquiéter Dès que l'échantillon s'approche ou dépasse ces limites, c'est "A-NORMAL" et il est nécessaire de réagir Zone de Texte: Les dispersions caractéristiques du processus : le tuyau, le serpent … Il ne sert à rien de vouloir maîtriser ce que l'on ne sait pas évaluer. Des campagnes de mesures structurées doivent être mises en place. On considère que le processus, y compris les moyens de contrôle et d'étalonnage associés, est stable et qu'il a été conçu pour le rester. On mesure, sur le moyen/long terme, une caractéristique (par exemple la longueur des pièces produites) On reporte les valeurs chronologiquement Zone de Texte:  Zone de Texte:    Zone de Texte: Additivité et calcul des variances caractéristiques du processus Les effets des différentes causes de dérives "se cumulent" : Lorsque de plusieurs phénomènes A, B, C … sont totalement indépendants (aucun lien de cause à effet) La variance totale est égale à la somme des variances liées à chaque facteur : Attention les écarts types ne s'additionnent pas Les dispersions caractéristiques du processus sont établies par différents modes de calcul et d'estimation. Utilisation des données individuelles si leur nombre est suffisant (historiques de production) Utilisation d'estimateurs et de coefficients tabulés Zone de Texte: Le diamètre du tuyau (instantané = court terme = intra-lot …) Le diamètre du tuyau traduit la dispersion instantanée, les variations liées aux facteurs externes non maitrisables entre 2 réglages. La variance de chaque prélèvement est représentative du diamètre du tuyau. La variance instantanée est égale à la moyenne des variances de chaque prélèvement La dispersion instantanée caractérisée par l'écart type instantané Zone de Texte: La forme du tuyau (réglages = moyen terme = inter-lots …) La forme du tuyau traduit la dispersion liée aux événements subis, à des changements voulus, qui ont entrainé des réglages des interventions. La moyenne de chaque prélèvement est représentative du réglage effectué. La variance de ces moyennes est représentative des ondulations du tuyau. La variance des réglages est égale à la variance des moyennes de chaque prélèvement La dispersion des réglages caractérisée par l'écart type Zone de Texte: Le tuyau complet (global = long terme …) Le tuyau complet traduit la dispersion globale du processus La variance globale est égale à la somme de la variance instantanée et de la variance des réglages (les causes étant totalement indépendantes) 2,33 dans le tableau La dispersion globale caractérisée par l'écart type global Zone de Texte: Le processus sous contrôle Un processus sous contrôle est représenté par un tuyau "droit" Variance inter-lots très faible par rapport à la variance intra-lot Uniquement soumis aux aléas et aux dérives naturelles La variabilité constatée correspond à l'état de l'art Un processus est sous contrôle si on a validé les moyens de maitriser la variabilité, Les facteurs qui provoquent une évolution A-NORMALE sont identifiés L'effet significatif des différents réglages est établi Les facteurs que l'on a décidé de ne pas traquer sont identifiés (par exemples certains changements d'opérateurs, de lots de matière première, variations de températures, usures progressives de glissières …)