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CHAPITRE 3 LA MAITRISE STATISTIQUE DES PROCEDES ‘MSP’ Chap.2 MSP Contrôle quali

CHAPITRE 3 LA MAITRISE STATISTIQUE DES PROCEDES ‘MSP’ Chap.2 MSP Contrôle qualité 28 Plan du cours Objectifs généraux  Comprendre les concepts Qualité, en apprécier l’intérêt fondamental pour l’entreprise industrielle.  Appliquer l’outil MSP pour régler piloter et améliorer les processus de production. Objectifs spécifiques  Connaître et exploiter les cartes de contrôle «petites séries»;  Connaître et exploiter les cartes de contrôle par mesures ;  Connaître et exploiter les cartes de contrôle aux attributs. Déroulement Le chapitre sera abordé durant 5 séances de 1h:30min réparties comme suit :  Première séance : Cartes de contrôle « petites séries » ;  Deuxième séance : Cartes de contrôle « petites séries » ;  Troisième séance : Carte de contrôle par mesures ;  Quatrième séance : Carte de contrôle aux attributs.  Cinquième séance : correction de l’application de synthèse. Prérequis  Les statistiques (variance, loi normale,…)  Les concepts généraux de la qualité;  Les notions de base de l’MSP. Evaluation Réussir plus de 70% de l’application de synthèse et éventuellement des TD proposés Chap.2 MSP Contrôle qualité 29 Mise en situation La mise en forme, par enlèvement de matière, a connu une grande évolution par la mise en œuvre de la nouvelle génération des machines-outils à commande numérique. Ceci, a permis d’augmenter la précision, de réduire les phases d’usinage et d’améliorer ainsi la productivité des procédés. La conséquence immédiate est l’exigence d’établir une procédure expérimentale de réglage, de pilotage et de surveillance afin d’amélioration en continu ces procédés ce qui permettra d’être en mesure de répondre aux exigences clients dans les meilleurs délais et suivant les spécifications visées. L’intégration des différentes activités associées à la production industrielles dans un seul système (ou ensemble) complet, homogène et efficace est un souci commun aux industries modernes. La figure.1, représente, schématiquement, cet ensemble que nous nommons «système d’ingénierie coopérante normalisée» qui comporte les modèles standardisés des différents métiers d’analyse fonctionnelle, de conception, de fabrication, de qualification des processus, et notamment, le modèle du COM (Couple Outil Matière). Les différents sous schémas seront liés entre eux pour permettre l’échange d’informations. A ce stade des règles de coopérations entre experts seront à définir pour assurer un processus d’ingénierie coopérante de hautes performances. En tenant compte de la complexité de la forme de la pièce et de la cadence de la production prévue le responsable de production a décidé de concevoir un montage d’usinage spécifique pour l’usinage du support sur un centre d’usinage à commande numérique. Le montage visé doit prévoir la minimisation du nombre des phases d’usinage et la possibilité d’usinage de plus qu’une pièce simultanément en vue de réduire le coût d’usinage. Figure 1.2 : Inter-échange d’information au sein d’une entreprise industrielle Chap.2 MSP Contrôle qualité 30 1. Cartes de contrôle petites séries. 2.1. Formalisme et intérêt industriel Les apports de la MSP dans le cas de la production en grandes séries ne sont plus à démontrer. Cette méthode connaît aujourd’hui un développement important grâce au formalisme qu’elle amène dans la conduite des procédés. Les entreprises qui ont su appliquer cette méthodologie avec rigueur témoignent aujourd’hui de la grande efficacité de la démarche. Cependant, l’application de cette méthode connaît quelques difficultés pour étendre son champ d’application au-delà des grandes et des moyennes séries. Ces difficultés ont plusieurs origines dont les principales sont les suivantes :  Les cartes de contrôle traditionnelles sont inadaptées au cas des petites séries.  La méconnaissance de la dispersion du procédé du fait même des petites séries par fois non renouvelables ;  La difficulté d’introduire un formalisme dans les entreprises dont le travail se fait de façon artisanale. 2.2. La méthode traditionnelle de pilotage. Dans le cas des petites séries, la plus part des opérateurs pilotent leur procédé en réalisant un contrôle à 100% sur les pièces qu’ils réalisent. Ce contrôle pourrait être excellent s’il intégrait le raisonnement statistique. Les figures 1.8 et 1.9 montrent deux exemples de raisonnement classique lors de la réalisation d’une petite série de 10 pièces. Les exemples concernent l’usinage de la pièce faisant l’objet du support du notre cours. La cote à réaliser est de 200.05mm. Les valeurs indiquées sont les écarts par rapport à la nominale en centièmes de millimètre. Supposant qu’une étude sur les précédentes productions a montré que l’écart-type de la dispersion sur le centre d’usinage est de 1.15 centièmes de millimètre. On voudrait déterminer les déréglages du centre d’usinage avant de lancer la production en grandes séries. Pour cela on dispose des travaux effectués par deux opérateurs sur la même machine. Les résultats de contrôle de chacune des pièces produites, par chaque opérateur, ont été illustrés, par des cartes de contrôle appelés « petites séries », par les graphiques suivants. Figure 1.8 : Relevé des écarts par rapport à la cote nominale pour l’opérateur n°1 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Pièce N° Ecart *10-2mm Opérateur 1 R(-6) -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Pièce N° Ecart *10-2mm Opérateur 2 R(+4) R (-3) Chap.2 MSP Contrôle qualité 31 Constatations Dans l’exemple n°1, l’opérateur a utilisé les 7 premières pièces sans réglage, puis a effectué un réglage de 0.06mm. Pour l’exemple 2, l’opérateur a réalisé un réglage dès la seconde valeur. Il a été obligé de corriger de nouveau son procédé lors de la 4ème valeur. Pour l’opérateur n°1, on note d’abord qu’il n’a pas réglé sa machine avant la septième cote qui est hors tolérance. Il faut dire à sa décharge que la pièce numéro six était à +2 donc près de la cote nominale. N’était-il pas plus judicieux de régler avant de rebuter une pièce ?est-il possible de trouver une démarche logique et formelle qui permettrait de régler la machine avant de faire une pièce hors tolérances. La deuxième remarque que nous inspire cet exemple est le réglage de (-6) qui a été réalisé par l’opérateur après avoir fait une mauvaise pièce. Il semble que celui-ci a basé son raisonnement uniquement sur la dernière pièce en oubliant les pièces qu’il avait réalisées avant. Il faut dire que la pièce 7 étant hors tolérance, il a cherché à se ramener au plus vite sur la nominale. Et pourtant, les pièces suivantes se retrouvent décalées sur la cote inférieure de la tolérance. La question qui est posée est alors de trouver une démarche logique et formelle qui permettrait de régler la machine avec la meilleure précision possible pour se ramener à la nominale. Dans le second exemple, l’opérateur n°2 a réalisé un premier réglage qui ne semblait pas utile. Il a déréglé une machine bien réglée. Il serait donc utile de trouver une méthode qui évite se type du problème. Les exemples précédents ne sont pas caricaturaux. Tous ceux qui ont suivi des procédés réalisés en petites séries connaissent bien ce phénomène. En effet, le raisonnement traditionnel de pilotage conduit généralement aux constats suivants :  L’opérateur ne règle pas sa machine au moment opportun ;  L’opérateur dérègle parfois une machine bien réglée ;  Les réglages réalisés ne sont pas toujours les réglages souhaitables ;  La répartition des pièces produites dans des conditions utilise tout l’intervalle de tolérance au lieu d’être centré sur la valeur nominale. L’origine du mal vient du fait que l’on n’utilise pas un raisonnement statistique dans les productions à petites séries. Dans le cas que nous évoquons, l’opérateur fait de contrôle à 100%, mais raisonnons sur une seule mesure pour piloter sa machine. Pour améliorer les règles de pilotage dans le cas des petites séries, il faut absolument bondonner le raisonnement unitaire au profit d’un raisonnement statistique basé sur les cartes de contrôles qui fait ses preuves dans les productions plus importantes. Ceci, exige de développer une stratégie particulière permettant de détecter la dérive d’un processus même si les relevés de contrôle sont dans les limites associées. 2.3. Stratégie de pilotage Pour remplir cette carte, il suffit de remplir les cases X1….X10 avec les valeurs mesurées, puis, de calculer à chaque nouvelle mesure la moyenne de l’ensemble des pièces Chap.2 MSP Contrôle qualité 32 mesurées et l’étendue. Les valeurs moyennes et étendues sont reportées sur les cartes correspondantes. La carte de contrôle « petites séries » permet d’adopter un raisonnement statistique même dans le cas d’une série de 10 pièces. Dès la première pièce, la carte de contrôle amène l’opérateur à ne pas raisonner sur les deux premières pièces. Bien que sensiblement identiques aux cartes de Stewart, le principe de remplissage et de calcul des limites sont particuliers à ce nouveau type de carte. Pour remplir cette carte, il suffit de remplir les cases correspondantes de chacune des pièces fabriquées avec les valeurs mesurées, puis, de calculer à chaque fois la moyenne de l’ensemble des pièces mesurées et l’étendue. Les valeurs, moyennes et étendues, sont reportées sur les cartes de contrôle correspondantes. 2.3.1. Pilotage devrait uploads/Industriel/ chapitre-3-maitrise-statistique-procedes-pdf.pdf