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Contrôle statistique de la qualité dans l’industrie : la maîtrise statistique d

Contrôle statistique de la qualité dans l’industrie : la maîtrise statistique de processus (La carte de contrôle moyenne de Shewart) Sahbani Mansour Département Sciences Économiques et de Gestion, ISET Bizerte Campus Universitaire Menzel Abderrahmen BP n° 65 Bizerte 7035Tunisie Sahbani18_2006@yahoo.fr Résumé —Cet article s’inscrit dans le cadre de la recherche appliquée, il a pour objectif d’améliorer le contrôle qualité au sein de la société « Biosca Tamara »spécialisée dans le conditionnement de dattes, à l’aide de la technique maîtrise statistique des processus (MSP, traduction française de la SPC, StatisticalProcess Control) qui actuellement introduite dans de nombreuses entreprises pour assurer la qualité des produits fabriqués, elle devient indispensable pour atteindre « le zéro défaut ». Comme il est connu dans la MSP, le suivi des caractéristiques est basé sur l’échantillonnage des données réelles afin de construire une image de leur comportement temporel pour pouvoir détecter et prévenir les situations critiques. La loi de distribution normale est ainsi devenue un modèle statistique représentatif pour la plupart des processus qui permettent le prélèvement d’échantillons des tailles suffisantes. Cette normalité des observations est une condition nécessaire et suffisante pour le pilotage de processus à l’aide de carte de contrôle. Ce pilotage en cours de production augmente la rapidité de correction d’un déréglage et contribue à diminuer la quantité de produits non conformes fabriqués, il est donc un facteur d’amélioration de la qualité. Mots-Clés —Maîtrise Statistique de Processus ; Variabilité de Processus, Carte de Contrôle ; Stabilité de Processus I. INTRODUCTION La mondialisation de l'économie suscite aujourd'hui une concurrence importante entre les entreprises. La recherche de la qualité est devenue un point-clé de la compétition du fait de l'importance de l'offre par rapport à la demande. Ainsi, l'obtention de la qualité des services et des produits passe le plus souvent par la mise en place d’un système d’assurance qualité et par l'utilisation des outils de la qualité tant au niveau de la conception que de la réalisation des produits. La Maîtrise Statistique des Processus, qui s'inscrit dans une stratégie de prévention et dont l’objectif est d'améliorer la qualité d'une production, a donc connu un fort développement dans l'industrie ces dernières années. Quel que soit le processus de production, c’est-à-dire quels que soient le niveau de sa conception, celui de sa maintenance, les matières premières utilisées, la qualification de la main d’œuvre, la méthode, etc., il ne sera jamais possible de créer des produits ou des caractéristiques exactement identiques. Si la variabilité du processus de fabrication est importante, le fournisseur aura des difficultés ou trouvera trop coûteux de satisfaire ses clients car une partie de sa production devra être retravaillée, recyclée, mélangée ou rejetée [10]. L’application de la MSP repose sur un concept de base qui est la carte de contrôle. Le pilotage par la carte de contrôle a été introduit par Shewhartdès les années30. Pour contrôler un processus, il convient tout d’abord de choisir une ou plusieurs caractéristiques représentant la qualité du produit à contrôler. Pour chacune de caractéristiques retenues, un échantillon doit être constitué périodiquement dans des conditions fixées à l’avance. Les résultats obtenus sur ces échantillons sont résumés par une ou plusieurs valeurs appelées« caractéristiques d’échantillon »pouvant être par exemple la moyenne, l’écart-typeou l’étendue. Ces caractéristiques peuvent être portées sur une carte. Un point sur cette carte représente donc l’état du processus à un moment donné. Le but de la MSP est de surveiller l’évolution temporelle d’un processus et de détecter les changements qui peuvent affecter ses performances, donc de mettre le processus industriel sous contrôle. Pour un processus de fabrication, les facteurs responsables de l’apparition des déréglages peuvent être réunis sous le nom de 5M du processus (Machine, Maind’œuvre, Matière, Méthodes, Milieu).En conséquence, la réduction de la variabilité nécessite une analyse rigoureuse de 5M. Copyright IPCO-2018 ISSN 2356-5608 6ème Conférence Internationale en Economie-Gestion & Commerce International (EGCI-2018) Page 395 Copyright IPCO-2018 ISSN 2356-5608 International Journal of Business & Economic Strategy (IJBES) Vol.8 pp.66-71 Dans de telles situations, on propose de suivre la variabilité de processus de conditionnements de dattes au sein de lasociété « Biosca Tamara » par l’utilisation de la technique MSP et plus particulièrement l’utilisation de la carte de contrôle de Shewhart afin de détecter toute preuve de changement significatif de la variabilité du processus de conditionnement de dattes. Avant de passer à l’action, il est jugé nécessaire de commencer par un rappel théorique. II. LES CONCEPTS DE MAITRISE STATISTIQUE DES PROCESSUS A. Historique de la maitrise statistique des processus Née aux Etats Unis dans les années 1930, la Maîtrise Statistique des Processus (MSP) ou StatisticalProcessControl (SPC) réunit un ensemble de méthodes mathématiques permettant de surveiller et d’améliorer un processus de production [18]. Développés dans un premier temps dans le domaine militaire, ce n’est qu’après la seconde guerre mondiale, lors de la généralisation des normes militaires à l’industrie, que les experts japonais ont adapté ces outils dans le domaine de la qualité en entreprise. L’apparition de la MSP en Europe débuta à partir de la fin des années 70, poussée par les effets de la mondialisation des échanges et de l’accroissement de laconcurrence internationale. De nos jours, ces méthodes sont utilisées dans de nombreuses industries pour la maîtrise des processus de production, pour la détection et la prévention des défauts, et constituent une étape importante de démarche de qualité orientée vers le « zéro défaut »[9]. B. Définition de la maîtrise statistique des processus La Maîtrise Statistique des Processus (MSP) est selon la norme NFX06-030, « un ensemble d’actions pour évaluer, régler et maintenir un processus de production en état de livrer tous ses produits conformes aux spécifications retenues »[18]. La MSP est une stratégie préventive qui vise à amener le processus de fabrication au niveau de la qualité requise et à l’y maintenir [10]. Elle peut être utilisée àdifférentes étapes de procédé(en production, suivi de la livraison,…) pour analyser les variations de celles-ci avec comme objectifs : réduire et maîtriser ces variations pour rester àl’intérieur des limites de contrôle. Les finalités à atteindre sont : - Garantir une même qualité du produit ; - Assurer la stabilité dans le temps ; - Et satisfaire au mieux les exigences du client. C. Les bénéfices de la maîtrise statistique des processus Les bénéfices de l’implantation de la MSP sont multiples que l’on résume comme suit :  L’amélioration de la production et de la productivité, c’est-à-dire : constance des caractéristiques des produits fournis et diminution des coûts (rebuts, retouches, rationalisation des plans de contrôle, conformité aux spécifications ;  L’amélioration des échanges verticaux et horizontaux dans la structure hiérarchique de l’entreprise (la MSP fournit les éléments d’un langage commun) ;  L’amélioration de la démarche de résolution de problèmes de qualité en production (la MSP facilite la recherche des causes et la mesure du résultat des actions) ;  L’amélioration puis la maîtrise des procédures, des produits et procédés (sentiment de sécurité avant livraison) ;  L’amélioration de l’image de l’entreprise vis-à-vis de clients potentiels[18]. D. Source de variabilité Deux objets ne sont jamais rigoureusement identiques. Quelles que soient les techniques utilisées pour fabriquer ces objets, si précis soient les outils, il existe une variabilité dans tout processus de production. La notion de qualité est étroitement liée à celle de variabilité. Certains vont même jusqu’à définir la non- qualité comme une variabilité par rapport à une référence attendue. Or la lutte contre la variabilité est un des concepts de la MSP. Les sources de variabilité peuvent être regroupées en deux familles : les causes assignables et les causes aléatoires.  Les causes assignables : on inclut dans ces causes, toutes les sources de variabilité qui l’on peut identifier et sur lesquelles on dispose de moyens de les éliminer. Les causes assignables sont aussi connues sous le nom de causes spéciales de variation. Lorsque les causes spéciales de variabilité (déréglages) sont présentes dans le procédé, on dit que leprocessus n’est pas maitrisé, hors contrôle ou non stable encore hors contrôle statistique. .  Les causes aléatoires : ce deuxième groupe inclut toutes les autres sources de variabilité non identifiables et sur lesquelles on ne dispose pas de moyens de les éliminer. Ces causes sont connues aussi sous le nom de causes communes. Lorsque la variabilité du processus est due uniquement aux causes aléatoires, on dit que le processus est maitrisé, stable, ou encore sous contrôle statistique. E. Les cartes de contrôle 1) Définition de carte de contrôle : La carte de contrôle est l’un des outils de base utilisé pour la maîtrise statistique des processus. Une application rigoureuse de cette méthode permet d’améliorerde manière significative de la variabilité de processus de fabrication. Copyright IPCO-2018 ISSN 2356-5608 6ème Conférence Internationale en Economie-Gestion & Commerce International (EGCI-2018) Page 396 Copyright IPCO-2018 ISSN 2356-5608 International Journal of Business & Economic Strategy (IJBES) Vol.8 pp.66-71 C’est une représentation graphique constituée d’une suite d’images de la production. Elle permet de visualiser la variabilité du procédé en distinguant les causes aléatoires de causes assignables [10]. Une carte de contrôle est un graphique représentant des images successives de la uploads/Industriel/ controle-statistique-de-la-qualite-dans-l-x27-industrie-la-maitrise-statistique-de-processus-la-carte-de-controle-moyenne-de-shewart 2 .pdf