Introduction
En guise d’introduction, consultez la vidéo suivante : https://www.youtube.com/watch?v=eaovMQCDmcE
L’objectif pour vous va être d’une part de comprendre la terminologie et les principes sous-jacents à ce qui est présenté et d’autre part de transposer sur LibreOffice ce que vous avez pu voir sur la vidéo ci-dessus.
Généralités sur la Maîtrise Statistique des Processus
Ce qu'est la MSP
C’est un élément de l'Assurance Qualité et un outil d'amélioration continue.
Elle permet de diminuer les coûts de non-qualité.
Le principal outil de la MSP est la carte de contrôle. C’est un outil simple d'utilisation, à la portée de tout le personnel d'une entreprise.
Efficacité de la MSP
Les chiffres avancés ci-dessous ont été obtenus chez MICHELIN après application de la MSP.
- La vérification passe du tri à 100% au sondage - Les tolérances passent de 0.2 à 0.05 mm - Les non-conformes passent de 9 à 1%
Les incidences indirectes sont les suivantes : - Productivité en hausse de 50%
- Maintenance allégée
Définition d'un processus
C'est la combinaison des éléments suivants : - Équipements de production et de tests - Hommes et organisations
- Matière première à transformer - Méthodes et instructions - Procédures
- le tout dans un environnement social et économique donné
Il est également caractérisé par : - une entrée mesurable - une valeur ajoutée
Causes de la variabilité d'un processus
Les causes de variabilité d'un processus sont à l’origine des défauts sur les produits.
Il est possible de les rechercher à l'aide de la méthode des 5M définis par Ishikawa :
◦ Milieu (Environnement : température, humidité, ...)
◦ Méthode (Organisation du travail)
◦ Machines
◦ Main d’œuvre
◦ Matières première
La Norme NF X50-020 regroupe en 2 catégories ces causes de variabilité :
◦ Causes Communes ou aléatoires et
◦ Causes Spéciales ou assignables
Causes Communes ou aléatoires :
Ce sont des causes inhérentes au processus lui-même.
Ex : - Jeux dans les différents éléments de la machine - Élasticité des organes
- Hétérogénéité de la matière travaillée - Température de l'atelier
- Erreurs dans le processus de mesure
Les causes aléatoires se caractérisent par : - leur nombre très important
- leurs variations faibles en règle générale - leur indépendance les unes des autres - par le fait qu'elles soient toujours présentes
- elles se retrouvent dans toutes les pièces fabriquées
Les causes communes ne sont pas identifiables et sont incontrôlables.
Elles sont responsables des variations aléatoires.
Lorsque le PROCESSUS EST STABLE , on dit qu'il est SOUS CONTRÔLE ou qu'il est MAÎTRISÉ . Il n'y a que des causes communes et pas de causes spéciales.
Et les causes n’empêchent pas le respect des tolérances imposées au cahier des charges du produit.
Causes Spéciales ou assignables :
Elles ne sont pas inhérentes au processus et il en résulte une dispersion variable dans le temps .
Ex : - Casse d'un outil
- Coupure du courant dans un cycle de chauffe - Défaillance humaine
- Fuite dans un tuyau sous pression - Grippage d'un palier
- Dégel, chaleur ou froid exceptionnel - Changement d'opérateur
- Lot de matière première défectueux
Ce sont des causes que l'on peut souvent identifier et contrôler.
Les causes spéciales ne concernent que certaines pièces.
Elles sont peu nombreuses, mais avec des effets importants.
En principe, les causes spéciales ne durent pas longtemps puisqu'on les élimine au fur et à mesure qu'elles se présentent. Par exemple, quand un outil casse, on le remplace.
Principe du contrôle en cours de fabrication
Le but des cartes de contrôle est de surveiller si le fonctionnement du processus est « normal » au sens statistique des choses.
En effet, les causes spéciales provoquent des variations non aléatoires.
Elles ne suivent donc pas la loi normale qui décrit les événements aléatoires.
Cela se voit sur les cartes de contrôle comme illustré ci-dessous :
A gauche sur la carte des moyennes, l’échantillon n°11 sort des limites.
A droite, sur la carte des étendues, c’st l’échantillon n°6 qui sort des limites.
Cela permet de conclure que ces deux échantillons ne sont pas « normaux », un problème est survenu
Calculs statistiques pour le contrôle en cours de fabrication
Le contrôle en cours du fabrication s’effectue sur des échantillons de FAIBLE QUANTITÉ d'individus prélevés les uns à la suite des autres.
Les résultats obtenus, sur un même prélèvement, donnent lieu au calcul d'une "statistique" telle que moyenne puis étendue ou écart-type.
Caractéristiques du contrôle
Soit n la taille du prélèvement, c'est-à-dire par exemple 5 pièces.
Calcul des limites de contrôle
Il faut commencer par calculer les grandeurs ci-dessous :
▪ La moyenne de chaque échantillon : x¯i
▪ L’étendue de chaque échantillon : Wi
▪ La moyenne des moyennes : ¯¯x
▪ La moyenne des étendues : W¯
A partir des grandeurs ci-dessus, on calcul : Les limites de contrôle des moyennes :
▪ Limite supérieure de contrôle : LSC=¯¯x+A 'c.W¯
▪ Limite inférieure de contrôle : LIC=¯¯x−A 'c.W¯
Avec par exemple A 'c=0,594 pour n=5 (voir la table page suivante)
Les limites de contrôle des étendues :
▪ Limite supérieure de contrôle : LSC=D'c2.W¯
▪ Limite inférieure de contrôle : LIC=D 'c1.W¯
Avec par exemple D'c2=2,36 et D'c1=0,16 pour n=5 (voir la table page suivante)
Mise en application
Établissez la carte de contrôle correspondant on données enregistrées dans le fichier MesuresD20.
Pour cela vous transposerez sur LibreOffice ce que vous avez pu voir sur la vidéo d’introduction et vous utiliserez les valeur de la table statistique ci-dessous plutôt que celle utilisée dans la vidéo.
